Claim Missing Document
Check
Articles

Found 34 Documents
Search

Pelatihan Video Editing untuk Menunjang Pengembangan Perangkat Live Streaming Studio Portable Cerdas di Pondok Pesantren Qomaruddin Gresik Ronny Mardiyanto; Ruth Johana Hutagalung; Riky Tri Yunardi; Riza Agung; Syahri Muharom; Djoko Purwanto; Rudy Dikairono; Muhammad Rivai; Muhammad Attamimi; Totok Mujiono; Devy Kuswidiastuti
Sewagati Vol 7 No 6 (2023)
Publisher : Pusat Publikasi ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j26139960.v7i6.737

Abstract

Permasalahan yang ada di beberapa pondok pesantren di Jawa Timur, khususnya di Pondok Pesantren Qomaruddin Gresik adalah adanya kesenjangan teknologi dan potensi daerah yang belum dikelola secara profesional. Metode dakwah yang selama ini dilakukan masih menggunakan metode konvensional, yaitu berkumpul di sebuah tempat (masjid/mushola), kemudian para santri menyimak ajaran-ajaran yang disampaikan oleh seorang Kiai atau Ustaz. Digitalisasi setiap kajian/pengajian akan menyebarkan nilai media dakwah menjadi lebih luas. Monetisasi melalui platform seperti Youtube, Facebook, atau media lain dapat menjadi pemasukan tambahan bagi pondok pesantren. Pengabdian kepada masyarakat ini yaitu memberikan pelatihan video editing yang akan mendukung pengembangan perangkat live streaming studio portable cerdas dan menggali Informasi untuk memastikan solusi yang diterapkan tepat dan relevan dengan kebutuhan yang ada. Kegiatan ini telah dilakukan pada hari Selasa, 11 Juli 2023 di Pondok Pesantren Qomaruddin Gresik. Hasil survei kepuasaan menunjukkan bahwa kegiatan ini sangat bermanfaat dan perlu dilanjutkan.
Implementasi Photovoltaic On-Grid guna Meminimalisir Pemadaman Listrik Bergilir serta Jaringan Telekomunikasi di Pulau Bawean Wibowo, Rony Seto; Penangsang, Ontoseno; Aryani, Ni Ketut; Mukti, Prasetiyono Hari; Pamuji, Feby Agung; Mardiyanto, Ronny
Sewagati Vol 8 No 1 (2024)
Publisher : Pusat Publikasi ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j26139960.v8i1.795

Abstract

Bawean yang berada di 135 km dari utara Kabupaten Gresik adalah kepulauan dengan luas wilayah 197,42 km2. Dengan jumlah penduduk yang semakin meningkat sepanjang tahun, beban listrik yang harus ditanggung juga semakin meningkat. Kecamatan Sangkapura di Pulau Bawean memiliki jumlah pengguna listrik mencapai 17.112 orang. Akan tetapi, dengan pembangkit konvensional, penduduk Bawean kesulitan dalam segi ekonomi dan ketersediaan bahan bakar. Upaya peningkatan kapasitas dari pembangkit perlu ditingkatkan sebab pemadaman listrik merugikan perekonomian dari warga setempat. Energi terbarukan seperti energi surya dapat menjadi salah satu pembangkit alternatif karena pulau Bawean memiliki potensi energi surya yang besar dengan rata-rata intensitas radiasi matahari sebesar 5,5 kWh/m2/hari. Hal ini menjadikan Pulau Bawean sebagai salah satu daerah yang berpotensi untuk pengembangan energi surya. Di samping itu, masyarakat Bawean masih kesulitan mengakses layanan telekomunikasi akibat penyediaan akses internet yang belum merata, khususnya penyedia WiFi yang sangat jarang ditemui. Seiring dengan berkembangnya teknologi seputar energi baru terbarukan dan telekomunikasi, pengaplikasian teknologi tepat guna diperlukan di daerah terpencil seperti Pulau Bawean. Salah satu solusi yang dapat diimplementasikan adalah memasang photovoltaic dengan tipe hybrid untuk menyuplai energi yang dibutuhkan oleh modem WiFi guna menunjang kebutuhan masyarakat setempat. Selain itu, beban yang dapat disuplai adalah berupa sebuah masjid, mengingat 100% penduduk Pulau Bawean memeluk Agama Islam. Dengan demikian, maka pelaksanaan kegiatan peribadatan tidak terganggu oleh adanya pemadaman bergilir.
Ant Colony Optimization for Efficient Distance and Time Optimization in Swarm Drone Formation Mardiyanto, Ronny; Suhartono, Andri; Kuswidiastuti, Devy; Suryoatmojo, Heri
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol. 9, No. 1, February 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/kinetik.v9i1.1859

Abstract

One of the challenges in swarm drone formation is achieving fast and effective formation with optimal distances. In this paper, we propose a swarm drone formation approach utilizing Ant Colony Optimization (ACO) for achieving it. We conducted simulations involving the formation of three or more drones, aiming to identify the best formation based on distance, acceleration, and time criteria. Simulation results demonstrate that formation time is significantly reduced when employing ACO optimization compared to non-optimized methods. Additionally, the optimized formations exhibit shorter inter-drone distances compared to non-optimized formations. By implementing this approach, swarm drone formations can be rapidly established with minimized distances, resulting in substantial battery savings. The simulation encompassed various patterns formed by 3, 5, 10, 15, 20, and 25 drones. The findings indicate that the approach can reduce formation time by varying degrees, ranging from 12% to 51%, across 66% of the conducted experiments, notably for patterns created with a substantial drone count. The degree of diversity observed among the proposed solutions reached 60%, with minimal variances of less than 1% for each.
Person and Activity Recognition Based on Joint Motion Features Using Deep Learning with Drone Camera Yunardi, Riky Tri; Sardjono, Tri Arief; Mardiyanto, Ronny
International Journal of Robotics and Control Systems Vol 5, No 3 (2025)
Publisher : Association for Scientific Computing Electronics and Engineering (ASCEE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31763/ijrcs.v5i3.1949

Abstract

The increasing demand for drone-based surveillance systems has raised significant concerns about advancements in person and activity recognition based on joint motion features within visual monitoring frameworks. This study contributes to developing deep learning models that improve surveillance systems by using RGB video data recorded by drone cameras. In this study, a framework for person and activity recognition based on 120 datasets is proposed, from drone camera-recorded videos of 10 subjects, each performing six movements: walking, running, jogging, boxing, waving, and clapping. Joint motion features, including joint positions and joint angles, were extracted and processed as one-dimensional series data. The 1D-CNN, LeNet, AlexNet, and AlexNet-LSTM architectures were developed and evaluated for classification tasks. Evaluation results show that AlexNet-LSTM outperformed the other models in person recognition, achieving a classification accuracy of 0.8544, a precision of 0.9161, a recall of 0.8575, and an F1-score of 0.8332, while AlexNet delivered superior performance in activity recognition with an accuracy of 0.8571, a precision of 0.8442, a recall of 0.8599, and an F1-score of 0.8463. The relatively small dataset size used likely favors simpler architectures like AlexNet. These findings highlight the effectiveness of joint motion features for person identification and emphasize the suitability of simpler classifier architectures for activity classification when working with small datasets.