Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Jurnal Teknik Elektro Rekayasa: Jurnal Penerapan Teknologi dan Pembelajaran Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Edu Komputika Journal KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Jurnal Rekayasa elektrika
Arimaz Hangga, Arimaz
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
MODIFIKASI METODE LINEAR CONGRUENTIAL GENERATOR UNTUK OPTIMALISASI HASIL ACAK I Made Divya Biantara; I Made Sudana; Alfa Faridh Suni Suryono; Arimaz Hangga
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2015): Informatika Dalam Pengelolaan Sumber Daya Alam
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Pelaksanaan ujian secara konvensional dianggap kurang efektif dan efisien karena membutuhkan biaya yang besar dan waktu yang lama dalam pelaksanaannya sehingga perlu dilakukan perbaikan dengan mengubah sistem ujian menjadi komputerisasi. Dalam setiap pelaksanaan ujian perlu memperhatikan tindak kecurangan yang dilakukan siswa berupa mencontek dan kerja sama bertukar jawaban. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan soal acak yang berbeda kepada setiap siswa dengan menggunakan metode Linear Congruential Generator (LCG). Akan tetapi penggunaan metode LCG masih memiliki kelemahan dimana hasil pengacakan mudah ditebak sehingga perlu adanya optimalisasi pengacakan yaitu menggunakan dua LCG dan bantuan matrik yang menjadi metode Coupled Linear Congruential Generator (CLCG). Metode modifikasi CLCG menghasilkan pengacakan yang lebih baik dan pola yang lebih rumit dibandingkan dengan metode LCG.
Pengembangan usaha kopi Komadi Kendal Jawa Tengah melalui teknologi mesin zero defect coffee pulper Kriswanto, Kriswanto; Wiratama, Bayu; Hangga, Arimaz; Kuntoro Mursit G., R. Ambar; Harits, Muhammad; Zakky Mubarok, Muhammad; Priya Harsandi, Zaidan
KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Vol 8, No 3 (2025): Agustus
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/kacanegara.v8i3.2798

Abstract

Kec. Limbangan, Kab. Kendal terutama di Desa Peron merupakan daerah perbukitan penghasil kopi. UKM KOMADI yang mengolah pasca panen kopi menjadi produk grean bean dan kopi bubuk di Desa Peron mengalami berbagai permasalahan aspek produksi dan manajemen dalam mengembangkan usahanya. Permasalahan aspek produki diatasi melalui penerapan TTG beserta pelatihannya, pelatihan keuangan, dan pendampingan yang direncanakan selama 8 bulan. Permasalahan aspek produksi yakni ketiadaan mesin pulper berkualitas, sehingga pengolahan di Kecamatan berbeda berbiaya tinggi. Solusinya dan luaran diterapkan dan dilatihkan 1unit mesin mesin zero defect coffee pulper 600kg/jam yang hemat energi. Produk mitra belum dianalisis kandungan proksimat diatasi dengan menganalisis proksimat produk mitra. Manajemen keuangan mitra belum tertata diatasi dengan membuat pelaporan keuangan sesuai kebutuhan mitra. Kemasan produk tidak menarik dan tidak lengkap informasi, sehingga diterapkan 1 desain kemasan menarik dilengkapi informasi produk. Luaran lain dari program pengabdian ini adalah Hasil kegiatan pengabdian ini adalah permasalahan produksi mitra telah diatasi dengan penerapan dan pelatihan pengoperasian mesin pulper kopi kapasitas 600kg/jam yang hemat energi dengan prosentase cacat rendah kurang dari 2%.  Mesin memberikan penghematan sebesar 83% dari biaya proses pulper dan memberikan keuntungan 9% dari penjualan 54kg green bean. Kemasan mitra telah dilengkapi informasi produk, kandungan proksimat, dan masa simpan produk. Permasalahan managemen keuangan mitra diatasi dengan penerapan pembukuan keuangan format ms excel beserta pelatihannya.
Robust Stochastic Model Predictive Control for Autonomous Vehicle Motion Planning Subiyanto, Subiyanto; Hangga, Arimaz; Bahatmaka, Aldias; Salim, Nur Azis; Sutrisno, Deyndrawan; Yunus, Elfandy; Budi Arif Prabowo, Setya; Hilmi Farras, Muhammad; Sanggrahita, Diadora
Jurnal Rekayasa Elektrika Vol 20, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17529/jre.v20i3.39281

Abstract

This work presents a Robust Stochastic Model Predictive Control (RSMPC) framework for real-time motion planning autonomous vehicles, addressing the complex multi-modal vehicle interactions. The proposed framework involves adding expert policy from observations to the dataset and applying the Data Aggregation (DAgger) method to filter unsafe demonstrations and resolve expert conflicts. A Dual-Stage Attention-based Recurrent Neural Network (DA-RNN) model is integrated to predict dual class variables from the dataset, producing a set containing constraints collision-avoidance predicted to be active. The RSMPC framework enhances formulation optimization by eliminating irrelevant collision avoidance constraints, resulting in faster control signals. The framework is applied iteratively, continuously updating observations and solving the RSMPC optimization formulation in real-time. Evaluation of the DA-RNN model achieved a recall value of 0.97 and a high accuracy rate of 98.1% in predicting dual interactions, with a minimal false negative rate of 0.026, highlighting its effectiveness in capturing interaction intricacies. Validated through simulations of interactive traffic intersections, the proposed framework demonstrably excels, showing high feasibility of 99.84% and a 15-fold increase in response speed compared to the baseline. This approach ensures autonomous vehicles navigate safely and efficiently in complex traffic scenarios, paving the way for more reliable and scalable autonomous driving solutions.
Co-Authors Ahmad Roziqin, Ahmad Aldias Bahatmaka Alfa Faridh Suni Suryono Apriliyanto, Muchlisin Aryo Baskoro Utomo Bayu Wiratama, Bayu Budi Arif Prabowo, Setya Dony Hidayat Al-Janan Ghozi Dzikri Robbani Harits, Muhammad Hendro Eko Prabowo Hendro Eko Prabowo Hendro Eko Prabowo Hendro Eko Prabowo, Hendro Eko Hilmi Farras, Muhammad I Made Divya Biantara I Made Sudana Karsan, Karsan Khoirudin Fathoni, Khoirudin Kriswanto Kriswanto, Kriswanto Kuntoro Mursit G., R. Ambar Nisa, Alim Muanifatin Pamungkas, Oky Putra Pratama, Dewangga Priya Harsandi, Zaidan R. Kartono Salim, Nur Azis Sanggrahita, Diadora Sutrisno, Deyndrawan Wijayanto, Bagus Yunus, Elfandy Zakky Mubarok, Muhammad