Garuda - Garba Rujukan Digital

PERANCANGAN SISTEM PELACAKAN (TRACKING) DAN PERHITUNGAN KENDARAAN PADA CITRA BERGERAK MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Muhammad Arif Hudaya; Imam Santoso; Yosua Alvin Adi Soetrisno
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 9, NO. 1, MARET 2020
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/transient.v9i1.80-87

Pengolahan citra digital kini telah banyak dimanfaatkan untuk berbagai keperluan seperti analisa citra rontgen pada bidang medis, penambahan efek dan desain animasi pada bidang hiburan, dan salah satunya pemanfaatan lainnya yaitu untuk pengawasan visual lalu lintas. Namun, penggunaan kamera CCTV di beberapa ruas jalan saat ini hanya berfungsi sebagai perangkat pemantauan kondisi lalu lintas saja, sedangkan tindakan aktif sebagai respon atas kondisi yang terjadi masih didominasi oleh operator. Pada penelitian ini, dirancang suatu sistem tracking dan perhitungan kendaraan pada citra bergerak menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Masukkan sistem berupa citra bergerak dari video lalu lintas, dimana sistem akan mendeteksi, tracking dan menghitung jumlah kendaraan. Algoritma untuk mendeteksi kendaraan menggunakan YOLO (You Only Look Once). Algoritma YOLO menggunakan pendekatan dengan membagi citra masukan menjadi beberapa area yang disebut grid, kemudian memprediksi kotak pembatas dan probabilitas kelas objek. Selanjutnya kotak pembatas dengan nilai confidence paling tinggi dijadikan pemisah antara objek satu dengan lainnya. Data latih untuk proses pelatihan yang digunakan sebanyak 3282 gambar dengan 10000 iterasi menghasilkan nilai mAP sebesar 79,11%. Hasil pengujian menggunakan perpotongan antara objek dengan garis diperoleh tingkat akurasi sebesar 83,33%, sedangkan pada pengujian perhitungan menggunakan bounding box yang terdeteksi diperoleh tingkat akurasi sebesar 83,5%.

PERANCANGAN SISTEM PENGONTROLAN LAMPU LALU LINTAS BERDASARKAN TINGKAT KEPADATAN KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY Saiful Furqon; Imam Santoso; Yosua Alvin Adi Soetrisno
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 9, NO. 1, MARET 2020
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/transient.v9i1.88-96

Sistem lampu lalu lintas merupakan perangkat yang berfungsi mengatur arus kendaraan yang akan melewati suatu persimpangan. Durasi lampu lalu lintas umumnya dikendalikan secara otomatis dengan menggunakan durasi waktu yang ditetapkan. Pengendalian ini masih kurang efektif dalam mengatur kendaraan yang akan melewati persimpangan, karena jumlah kendaraan setiap saat tidaklah sama. Berdasarkan masalah tersebut dilakukan pengembangan metode pengendalian lampu lalu lintas yang dapat mengatur durasi nyala lampunya agar dapat menyesuaikan dengan jumlah kendaraan yang akan melewati persimpangan. Logika fuzzy dapat digunakan untuk mengatur lama durasi penyalaan lampu lalu lintas yang dapat menyesuaikan dengan jumlah kendaraan yang ada, dan mudah untuk diimplementasikan. Dalam penelitian ini menggunakan mikrokontroler Atmega 328p dengan metode logika fuzzy Tsukamoto untuk mengendalikan durasi penyalaan lampu lalu lintas. Terdapat beberapa pengujian yang dilakukan, yaitu pengujian pembacaan data, pengujian penyalaan lampu hijau, pengujian ketika ada ruas kosong, dan ketika semua ruas kosong. Hasil pengujian didapatkan durasi penyalaan lampu lalu lintas dapat menyesuaikan dengan jumlah kendaraan yang ada di ruas persimpangan dengan baik.

REDESAIN SISTEM PENERANGAN PADA RSUD MARGONO GERIATRI PURWOKERTO MENGGUNAKAN SOFTWARE DIALUX EVO 8.0 Arya Sinduadi; Karnoto Karnoto; Yosua Alvin Adi Soetrisno
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 9, NO. 2, JUNI 2020
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/transient.v9i2.203-209

Area Paviliun Rumah Sakit Umum Daerah Margono Geriatri Purowkerto terdiri dari 7 gedung utama yang berfungsi dalam proses pelayanan kesehatan, ketersediaan penerangan berguna untuk memberikan kenyamanan serta nilai estetika. Setelah dilaksanakan audit sistem penerangan didapatkan jika seluruh gedung tidak memiliki standar pencahayaan yang sesuai. Oleh karna itu, pada tugas akhir ini dilakukan perancangan sistem pencahayaan buatan pada area Paviliun Rumah Sakit Umum Daerah Margono Geriatri Purwokerto menggunakan software Dialux Evo 8.0, mengacu pada standar Pedoman Pencahayaan di Rumah Sakit Departemen Kesehatan RI tahun 1992, Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 1204/MENKES/SK/X/2004, dan SNI 03-6575-2001 untuk iluminasi dan tingkat silau. Hasil dari simulasi dengan menggunakan manufaktur lampu Philips, Panasonic, dan Opple Lighting didapatkan bahwa jumlah iluminasi setiap ruang yang memiliki standar pencahayaan 100 – 200 lux, dihasilkan nilai iluminasi 102 – 195 lux. Ruang yang memiliki standar pencahayaan 100 lux, dihasilkan nilai iluminasi 127 lux dan ruang yang memiliki standar pencahayaan 200 – 500 lux, dihasilkan nilai iluminasi 329 – 466 lux. Secara keseluruhan, desain sistem pencahayaan buatan area Paviliun Rumah Sakit Umum Daerah Margono Geriatri telah sesuai dengan standar yang ditentukan.

PERANCANGAN SISTEM MONITORING HIDROPONIK NUTRIENT FILM TECHNIQUE (NFT) BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) MENGGUNAKAN WEB SERVER THINGSPEAK Primadoly Nababan; Trias Andromeda; Yosua Alvin Adi Soetrisno
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 9, NO. 4, DESEMBER 2020
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/transient.v9i4.547-555

Tugas Akhir ini penulis bertujuan untuk merancang sistem monitoring hidroponik berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan web server thingspeak pada tanaman selada. Sistem kerja dari alat ini, yaitu monitoring hidroponik yang meliputi intensitas cahaya, ketinggian air, ppm air dan ph air yang tersedia melalui jaringan internet. Alat ini terdiri dari tiga proses utama, yaitu input, proses dan output. Input menggunakan sensor LDR, ultrasonik HC-SR04, TDS dan pH. Data dari sensor LDR, ultrasonik HC-SR04, TDS dan pH akan diproses oleh Arduino Uno dan dikirim ke modul WiFi ESP8266 untuk diproses sehingga dapat dimonitoring pada thingspeak. Output dari alat ini, yaitu monitoring melalui web server thingspeak.. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan, tingkat kelayakan implementasi alat ini ditinjau dari hasil untuk kerja yang diperoleh pada pengujian sensor LDR terdapat rata – rata error sebesar 0.38%, 0% pada pengujian sensor ultrasonik HC-SR04, 0.91% pada pengujian sensor TDS dan 0.1% pada pembacaan sensor pH. Aktuator akan menyala sesuai dengan set point yang telah ditentukan. Sehingga diharapkan dengan adanya sistem monitoring ini dapat membantu petani dalam perawatan tanaman dan monitoring setiap saat.

SISTEM IDENTIFIKASI UKURAN TUBUH MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Rizal Fachmi; Achmad Hidayatno; Yosua Alvin Adi Soetrisno
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 9, NO. 1, MARET 2020
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/transient.v9i1.1-7

Manusia memerlukan perhitungan ukuran tubuh untuk menentukan ukuran baju yang cocok. Pada tugas akhir ini, dirancang suatu sistem identifikasi ukuran tubuh menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Masukkan sistem adalah citra tubuh manusia yang akan dihitung tiga bagian tubuh yaitu panjang badan, lingkar badan dan lebar bahu. Pada bagian identifikasi bagian tubuh menggunakan model OpenPose untuk mendeteksi bagian tubuh manusia. Perhitungan bagian tubuh dihitung menggunakan metode Euclidian distance untuk mengetahui jarak antara dua titik. Keluaran dari sistem identifikasi adalah parameter ukuran tubuh manusia dalam satuan centimeter. Kinerja sistem dihitung dengan menggunakan metode root mean square error. Pada pengujian lebar bahu menghasilkan nilai root mean square error terbaik sebesar 1.97, bagian lingkar badan nilai root mean square terkecil sebesar 2.67 sedangkan pada panjang badan nilai root mean square error terkecil adalah 1.97.

PERANCANGAN PROGRAM PENDETEKSI DAN PENGKLASIFIKASI JENIS KENDARAAN DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DEEP LEARNING Ridwan Gunadi Fajri; Imam Santoso; Yosua Alvin Adi Soetrisno
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 9, NO. 1, MARET 2020
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/transient.v9i1.97-106

Lalu lintas memerlukan teknologi yang handal dalam mendeteksi dan menghitung jumlah kendaraan. Hal ini berguna untuk mengurangi kemacetan dan mentertibkan lalu lintas. Pada penelitian ini, dirancang suatu program pendeteksi, pengklasifikasi, dan penghitung kendaraan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) Deep Learning dengan algoritma YOLO. YOLO adalah sebuah algoritma CNN yang dikembangkan untuk mendeteksi suatu objek secara real-time. Masukan sistem adalah citra kendaraan yang akan dideteksi. Sistem akan mendeteksi kendaraan, dipisahkan berdasarkan jenisnya, dan dihitung total kendaraannya. Nilai hasil perhitungan program akan dikirimkan ke mikrokontroler sebagai pengatur durasi lampu lalu lintas dan juga disimpan di dalam database agar selalu tercatat setiap perhitungannya. Keakuratan program didapat dengan membandingkan hasil pendeteksian, pengklasifikasian, dan perhitungan kendaraan dengan nilai perhitungan manual. Pada pengujian berdasarkan kelas, didapat nilai keakuratan program sebesar 91,4%. Pada pengujian berdasarkan pengaruh faktor lingkungan, pada kondisi hujan didapatkan nilai akurasi sebesar 88,4%, pada kondisi berkabut sebesar 70%, dan kondisi malam hari sebesar 78,2%. Pada pengujian komunikasi data, program dapat mengirim sinyal ke mikrokontroler dan file database secara sempurna.

PERANCANGAN SISTEM MONITORING DAN KENDALI DERAJAT KEASAMAN PADA TANAMAN HIDROPONIK SISTEM NUTRIENT FILM TECHNIQUE (NFT) MENGGUNAKAN METODE KONTROL PID Marvin Natanael Simanjuntak; Trias Andromeda; Yosua Alvin Adi Soetrisno
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 9, NO. 4, DESEMBER 2020
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/transient.v9i4.556-563

Penelitian ini bertujuan merancang sistem monitoring dan pengendalian derajat keasaman tanaman hidroponik menggunakan objek tanaman selada. Sistem kerja alat yaitu monitoring derajat keasaman hidroponik melalui LCD 16x2 dan pengontrolan nilai setpoint yang baik menggunakan cairan buffer pH Up dan Down. Alat ini terdiri dari tiga proses utama, yaitu input, proses dan output. Input menggunakan sensor pH-4502C. Data dari sensor pH-4502C diproses oleh Arduino Uno untuk mengontrol nilai pH menggunakan kontrol PID penalaan Ziegler Nichols dan dikirim ke Driver Motor L298N untuk mengaktifkan pompa motor DC. Output dari alat ini, yaitu monitoring melalui LCD 16x2 dan feedback nilai dari pembacaan sensor. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan, tingkat kelayakan implementasi alat ditinjau dari hasil untuk kerja yang diperoleh pada pengujian sensor pH-4502C terdapat rata – rata error sebesar 0.305%. Pengujian kontrol PID yang diterapkan dengan menetapkan error berada di atas setpoint didapatkan nilai error setpoint berada di bawah nilai 0.5%. Pengujian kontrol PID dengan menetapkan error berada di bawah setpoint didapatkan nilai error setpoint berada di bawah nilai 1%. Aktuator menyala sesuai dengan setpoint yang telah ditentukan untuk tanaman selada pada nilai 5.5-6.5 pH. Sistem pengendalian derajat keasaman pada hidroponik ini diharapkan dapat membantu petani dalam perawatan tanaman dan monitoring setiap saat.

Title

Found 7 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 7 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 7 Documents
Search