Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.663
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Foristek Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Prosiding SNATIF Jurnal Teknologi Elektro TESLA: Jurnal Teknik Elektro TELEKONTRAN: Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan RESISTOR (Elektronika Kendali Telekomunikasi Tenaga Listrik Komputer) Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Jurnal Intake : Jurnal Penelitian Ilmu Teknik dan Terapan JE-Unisla Jurnal Tecnoscienza Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Jurnal Abdikarya : Jurnal Karya Pengabdian Dosen dan Mahasiswa Jurnal Sistem Cerdas dan Rekayasa Seminar Nasional Ilmu Terapan Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro Prosiding Seminar Nasional Pengabdian Masyarakat Journal of Innovative and Creativity Jati Emas (Jurnal Aplikasi Teknik dan Pengabdian Masyarakat)
Tamaji, Tamaji
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Widya Kartika
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 45 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 45 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Sistem Monitoring PH dan TDS Air Bekas Tambang Pada Settling Pond Blok III PT. AGM Berbasis Internet Of Things (IOT) Tamaji, Tamaji; Rabbani, Ahmad; Bhuwana, Mahesa Sangga; Dhaniswara, Erwin
Journal of Innovative and Creativity Vol. 6 No. 1 (2026)
Publisher : Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/joecy.v6i1.9415

Abstract

This study aims to design and implement an Internet of Things (IoT)-based monitoring system for measuring pH and Total Dissolved Solids (TDS) in post-mining wastewater at the settling pond of Block III, PT. Antang Gunung Meratus (PT. AGM). The system utilizes pH E-201C and Gravity TDS sensors to periodically measure water quality parameters, with data processed by an ESP32 microcontroller and transmitted via Wi-Fi to a cloud platform for real-time monitoring. The data are visualized through a web-based dashboard, while an alert system using LED indicators, buzzer, and Telegram notifications is activated when parameters exceed predefined thresholds. The system architecture integrates sensors, a control unit, communication modules, and actuators such as relays and pumps to enable automated monitoring and response. Testing results indicate that the system achieves reliable accuracy, with pH measurement deviations of approximately ±0.2 and TDS deviations around ±75 ppm compared to manual instruments, corresponding to an error rate below 5%. These results fall within acceptable tolerance limits for water quality monitoring. Overall, the developed system demonstrates effective real-time monitoring capability, reduces manual measurement efforts, and supports early detection of water quality changes. The system also shows potential for further development through integration with automated treatment control and additional environmental parameters, contributing to more efficient and sustainable mining wastewater management.
Penerapan Metode Deep Learning Mask R-Cnn Untuk Identifikasi Bangunan Baru Sebagai Objek Pajak Di Desa Gadingmangu, Kecamatan Perak, Kabupaten Jombang Agus Purnawan; Tamaji
Jurnal Sistem Cerdas dan Rekayasa (JSCR) Vol 7 No 2 (2025): Jurnal Sistem Cerdas dan Rekayasa (JSCR) 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Widya Kartika (LPPM UWIKA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61293/jscr.v7i2.857

Abstract

Pertumbuhan kawasan permukiman di wilayah pedesaan terus meningkat, sehingga banyak muncul bangunan baru yang belum tercatat sebagai objek pajak. Proses pendataan secara manual yang dilakukan petugas lapangan sering kali memerlukan waktu lama dan berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan. Dalam penelitian ini, digunakan pendekatan Mask R-CNN untuk mengenali objek bangunan pada citra satelit beresolusi tinggi di Desa Gadingmangu, Kecamatan Perak, Kabupaten Jombang. Data citra melalui tahap pra-pemrosesan, anotasi, dan konversi ke format COCO sebelum digunakan dalam proses pelatihan model berbasis backbone ResNet-50 yang dikombinasikan dengan Feature Pyramid Network (FPN). Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh tahapan — mulai dari pengolahan data, pelatihan model, hingga proses prediksi — dapat dijalankan dengan baik tanpa kendala teknis. Meski demikian, model belum mampu mengenali bangunan secara optimal karena jumlah data latih yang terbatas dan durasi pelatihan yang singkat. Penelitian ini memberikan bukti konsep (proof of concept) penerapan Mask R-CNN untuk deteksi bangunan pada citra satelit dan berpotensi dikembangkan lebih lanjut guna mendukung pembaruan data Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) secara otomatis di tingkat daerah.
PREDIKSI NILAI UJIAN MAHASISWA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERDASARKAN DATA KEHADIRAN DAN TUGAS Fajri Yulianto; Tamaji
Seminar Nasional Ilmu Terapan Vol 9 No 1 (2025): Vol 9 No 1 (2025): Seminar Nasional Ilmu Terapan (SNITER) 2025
Publisher : Universitas Widya Kartika Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi nilai akhir mahasiswa menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) berdasarkan tiga variabel utama, yaitu kehadiran, nilai tugas, dan nilai UTS. Permasalahan yang sering terjadi di dunia pendidikan adalah sulitnya memperkirakan performa mahasiswa sejak dini, sehingga dosen tidak dapat melakukan tindakan pencegahan terhadapkemungkinan penurunan prestasi belajar. Model JST digunakan karena kemampuannya dalam mengenali pola hubungan nonlinier antar variabel. Penelitian ini menggunakan data simulasi 10 mahasiswa dengan arsitektur JST yang terdiri dari tiga neuron input, empat neuron tersembunyi, dan satu neuron output. Hasil simulasi menunjukkan bahwa prediksi JST memiliki tingkat akurasi tinggi dengan rata-rata selisih antara nilai aktual dan nilai prediksi sebesar 0,42 poin. Hal ini menunjukkan bahwa JST mampu memberikan hasil estimasi yang mendekati kondisi sebenarnya. Secara keseluruhan, penerapan JST terbukti efektif untuk membantu dosen dan pihak akademik dalam memantau performa mahasiswa serta mengambil keputusan yang lebih cepat dan tepat dalam proses pembelajaran.
DESAIN DAN PENGENDALIAN WARNA MOOD LAMP OTOMATIS BERDASARKAN WAKTU MENGGUNAKAN APLIKASI ANDROID PADA SMARTPHONE Yoga Alif Kurnia Utama; Tamaji Tamaji; Ryan Hardlan Sanjaya
JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 2 No. 2 (2018): JURNAL TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Mood lamp merupakan lampu listrik yang terbuat dari LED-RGB yang dapat berubah-ubah warnanya. Lampu ini digunakan untuk memberikan efek relaksasi atau ketenangan bagi orang yang melihat.Karena relaksasi dibutuhkan pada waktu tertentu, maka penelitian ini akan membuat mood lamp yang dapat berubah warnanya secara otomatis berdasarkan waktu. Selain itu,mood lamp ini juga dapat diubah warnanya secara manual. Pengendalian mood lamp baik secara otomatis atau manual ini menggunakan aplikasi android padasmartphone.Sistem ini terdiri dari komponen Arduino Nano, LED-RGB, Driver LED, Bluetooth dan aplikasi Android. Aplikasi Android ini dibuat menggunakan MIT App Inventor. Aplikasi ini akan mengirim data tingkat kecerahan masing-masing warna dasar pada LED-RGB yaitu Red, Green, Blue menggunakan Bluetooth. Data kecerahan masing-masing warna dasar akan berubah pada waktu tertentu. Arduino akan menerima data tersebut, kemudian melakukan parsing data untuk mendapatkan data tingkat kecerahan tiap warna dasar. Data ini akan dikonversi menjadi PWM(Pulse Width Modulation) dengan nilai duty cycle tertentu. Selanjutnya, PWM ini akan disambung ke LED Driver sehingga LED-RGB akan mengeluarkan warna tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa warna lampu mood lamp dapat diubah menjadi warna tertentu secara manual atau otomatis pada waktu tertentu dengan cara mengatur tingkat kecerahan pada masing-masing warna dasarnya melalui aplikasi android pada smartphone. Kata Kunci : LED RGB, Arduino, Bluetooth, Android, Smartphone
Android-Based Monitoring of 110 Volt DC System in Substations within PLN UIT JBM Region to Improve Maintenance Efficiency Erwin Dhaniswara; Nurholis Nurholis; Tamaji Tamaji
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 7, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v7i2.12674

Abstract

The DC 110 Volt system is a critical component in substations, serving to support the operation of control and protection devices. Instability in voltage or current within this system can result in serious failures in overall substation performance. Therefore, “Monitoring of the DC 110 Volt System in Substations within PLN UIT JBM Region Based on Android to Improve Maintenance Efficiency” in real time becomes crucial. This research aims to design and implement an Android-based monitoring system supported by Internet of Things (IoT) technology using the Blynk application. The main parameters monitored in the DC system are total DC voltage (positive and negative) within a range of 80–125 VDC and current within a range of 0–100 A, integrated with a microcontroller that transmits data to the Android application via data communication protocols. The data received by the application can be analyzed in real time, providing critical information regarding parameter deviations from operational standards. In addition, the system is equipped with an early warning feature that enables technicians to respond to potential disturbances before they affect substation operations. Based on sampling inspections of the DC system conducted by five personnel at five substations within the PLN UIT JBM region, the results show that using the DC monitoring system is more effective than manual measurements, with a time difference of 10–15 minutes. This demonstrates that the system can improve monitoring efficiency and reduce operational risks in substations. With the application of this technology, disturbances in the DC system can be detected earlier, allowing preventive actions to be carried out quickly and accurately.
Co-Authors Achmad Shoim Adrianus Raffel Agus Purnawan Alif Kurnia Utama Arief Budijanto Aththoriq, Nurul Huda Bagja, M. Fathan Sugih Christina Azazya Josefphine Darwis, Akbar Dhaniswara, Erwin dwi taufik hidayat Erwin Dhaniswara Fajri Yulianto Fajrin Farid Budianto Putra Febrianto, Harsiawan Fernando Wibisono Fernando Wibisono Handoyo, Nanda Restu Ho, Abraham Cahyadi Mahesa Sangga Bhuana Mahesa Sangga Bhuwana Melvie Paramitha Nugroho, Aditya Widhi Nur Kurniasari Nurholis Nurholis Nurholis Permana, Ika Dian Rabbani, Ahmad Raffel, Adrianus Romdhoni, Atsirur Ryan Hardlan Sanjaya Salolosit, Joni Shoim, Achmad Sidharta, Josie Simanjuntak, Henni Siswanto, Eko Haris Talakua, Eddy Lybrech TATANG HIDAYAT, TATANG Ulul Ilmi Widianto Yonatan, Widianto Yoga Alif Kurnia Yoga Alif Kurnia Utama Yoga Alif Kurnia Utama Yoga Alif Kurnia Utama, Yoga Alif Kurnia Yoga Alif Utama Yusar Akbara , Delly