Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.448
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Advances in Applied Sciences Tekno : Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan Jurnal Visi Ilmu Pendidikan The Journal of Experimental Life Sciences (JELS) TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Informatika Harmonia: Journal of Research and Education International Journal of Artificial Intelligence Research INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi Knowledge Engineering and Data Science Jurnal Media Elektro : Journal of Electrical Power, Informatics, Telecommunication, Electronics, Computer and Control System ILKOM Jurnal Ilmiah JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer) Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Mobile and Forensics International Journal of Visual and Performing Arts Journal of Robotics and Control (JRC) ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Frontier Energy System and Power Engineering Indonesian Journal of Data and Science Science in Information Technology Letters International Journal of Robotics and Control Systems Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Kaisa: Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Fidelity : Jurnal Teknik Elektro SinarFe7 Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik Jurnal INFOTEL Karunia: Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat Indonesia Jurnal JEETech
Zaeni, Ilham Ari Elbaith
Universitas Negeri Malang
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 56 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 56 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Home Energy Security Prototype using Microcontroller Based on Fingerprint Sensor Nusantar, Alrizal Akbar Nusantar Akbar; Zaeni, Ilham Ari Elbaith; Lestari, Dyah
Frontier Energy System and Power Engineering Vol 1, No 2 (2019): JULY
Publisher : Universitas Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (259.022 KB) | DOI: 10.17977/um049v1i2p19-29

Abstract

The globalization era brings rapid development in technology.The human need for speed and easiness pushed them toinnovate, such as in the security field. Initially, the securitysystem was conducted manually and impractical compared tonowadays system. A security technology that is developed wasbiometric application, particularly fingerprint. Fingerprintbasedsecurity became a reliable enough system because of itsaccuracy level, safe, secure, and comfortable to be used ashousing security system identification. This research aimed todevelop a security system based on fingerprint biometric takenfrom previous researches by optimizing and upgrading theprevious weaknesses. This security system could be a solutionto a robbery that used Arduino UNO Atmega328P CH340 R3Board Micro USB port. The inputs were fingerprint sensor, 4x5keypad, and magnetic sensor, whereas the outputs were 12 Vsolenoid, 16x2 LCD, GSM SIM800L module, LED, andbuzzer. The advantage of this security system was its ability togive a danger sign in the form of noise when the systemdetected the wrong fingerprint or when it detects a forcedopening. The system would call the homeowner then. Otherthan that, this system notified the homeowner of all of theactivities through SMS so that it can be used as a long-distanceobservation. This system was completed with a push button toopen the door from the inside. The maximum fingerprints thatcould be stored were four users and one admin. The admin’sjob was to add/delete fingerprints, replace the home owner’sphone number, and change the system’s PIN. The resultsshowed that the fingerprint sensor read the prints in a relativelyfast time of 1.136 seconds. The average duration that wasneeded to send an SMS was 69 seconds while through call was3.2 seconds.
Pelabelan Kelas Kata Bahasa Jawa Menggunakan Hidden Markov Model Mursyit, Mohammad; Wibawa, Aji Prasetya; Zaeni, Ilham Ari Elbaith; Rosyid, Harits Ar
Mobile and Forensics Vol 2, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/mf.v2i2.2450

Abstract

Part of Speech Tagging atau POS Tagging adalah proses memberikan label pada setiap kata dalam sebuah kalimat secara otomatis. Penelitian ini menggunakan algoritma Hidden Markov Model (HMM) untuk proses POS Tagging. Perlakuan untuk unknown words menggunakan Most Probable POS-Tag. Dataset yang digunakan berupa 10 cerita pendek berbahasa Jawa terdiri dari 10.180 kata yang telah diberikan tagsetBahasa Jawa. Pada penelitian ini proses POS Tagging menggunakan dua skenario. Skenario pertama yaitu menggunakan algoritma Hidden Markov Model (HMM) tanpa menggunakan perlakuan untuk unknown words. Skenario yang kedua menggunakan HMM dan Most Probable POS-Tag untuk perlakuan unknown words. Hasil menunjukan skenario pertama menghasilkan akurasi sebesar 45.5% dan skenario kedua menghasilkan akurasi sebesar 70.78%. Most Probable POS-Tag dapat meningkatkan akurasi pada POS Tagging tetapi tidak selalu menunjukan hasil yang benar dalam pemberian label. Most Probable POS-Tag dapat menghilangkan probabilitas bernilai Nol dari POS Tagging Hidden Markov Model. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa POS Tagging dengan menggunakan Hidden Markov Model dipengaruhi oleh perlakuan terhadap unknown words, perbendaharaan kata dan hubungan label kata pada dataset.  Part of Speech Tagging or POS Tagging is the process of automatically giving labels to each word in a sentence. This study uses the Hidden Markov Model (HMM) algorithm for the POS Tagging process. Treatment for unknown words uses the Most Probable POS-Tag. The dataset used is in the form of 10 short stories in Javanese consisting of 10,180 words which have been given the Javanese tagset. In this study, the POS Tagging process uses two scenarios. The first scenario is using the Hidden Markov Model (HMM) algorithm without using treatment for unknown words. The second scenario uses HMM and Most Probable POS-Tag for treatment of unknown words. The results show that the first scenario produces an accuracy of 45.5% and the second scenario produces an accuracy of 70.78%. Most Probable POS-Tag can improve accuracy in POS Tagging but does not always produce correct labels. Most Probable POS-Tag can remove zero-value probability from POS Tagging Hidden Markov Model. The results of this study indicate that POS Tagging using the Hidden Markov Model is influenced by the treatment of unknown words, vocabulary and word label relationships in the dataset.
Single Exponential Smoothing-Multilayer Perceptron Untuk Peramalan Pengunjung Unik Jurnal Elektronik Ferdinand, Miftakhul Anggita Bima; Wibawa, Aji Prasetya; Zaeni, Ilham Ari Elbaith; Rosyid, Harits Ar
Mobile and Forensics Vol 2, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/mf.v2i2.2034

Abstract

Jumlah kunjungan rerata pengunjung unik per hari pada jurnal elektronik menunjukkan bahwa hasil terbitan karya ilmiah website tersebut menarik. Sehingga jumlah pengunjung unik dijadikan indikator penting dalam mengukur keberhasilan sebuah jurnal elektronik untuk memenuhi perluasan, penyebaran dan percepatan sistem akreditasi jurnal. Pengunjung Unik merupakan jumlah pengunjung per Internet Address (IP) yang mengakses sebuah jurnal elektronik dalam kurun waktu tertentu. Terdapat beberapa metode yang biasa digunakan untuk peramalan, diantaranya adalah Multilayer Perceptron (MLP).  Kualitas data berpengaruh besar dalam membangun model MLP yang baik, karena sukses tidaknya permodelan pada MLP sangat dipengaruhi oleh data input. Salah satu cara untuk meningkatkan kualitas data adalah dengan melakukan smoothing pada data tersebut. Pada penelitian ini digunkan metode peramalan Multilayer Perceptron berdasarkan penelitian sebelumnya dengan kombinasi data training dan testing 80%-20% dengan asitektur 2-1-1 dan learning rate 0,4. Selanjutnya untuk meningkatkan kualitas data dilakukan smoothing dengan menerapkan metode Single Exponential Smoothing. Dari penelitian yang dilakukan diperoleh hasil terbaik menggunakan alpha 0.9 dengan hasil akurasi MSE 94.02% dan RMSE 75.54% dengan lama waktu eksekusi 580,27 detik. The number of visits by the average unique visitor per day on electronic journals shows that the published scientific papers on the website are interesting. So that the number of unique visitors is used as an important indicator in measuring the success of an electronic journal to meet the expansion, dissemination and acceleration of the journal accreditation system. Unique Visitors is the number of visitors per Internet Address (IP) who access an electronic journal within a certain period of time. There are several methods commonly used for forecasting, including the Multilayer Perceptron (MLP). Data quality has a big influence in building a good MLP model, because the success or failure of modeling in MLP is greatly influenced by the input data. One way to improve data quality is by smoothing the data. In this study, the Multilayer Perceptron forecasting method was used based on previous research with a combination of training data and testing 80% -20% with a 2-1-1 architecture and a learning rate of 0.4. Furthermore, to improve data quality, smoothing is done by applying the Single Exponential Smoothing method. From the research conducted, the best results were obtained using alpha 0.9 with MSE accuracy of 94.02% and RMSE 75.54% with a long execution time of 580.27 seconds.
Single Exponential Smoothing-Multilayer Perceptron Untuk Peramalan Pengunjung Unik Jurnal Elektronik Ferdinand, Miftakhul Anggita Bima; Wibawa, Aji Prasetya; Zaeni, Ilham Ari Elbaith; Rosyid, Harits Ar
Mobile and Forensics Vol. 2 No. 2 (2020)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/mf.v2i2.2034

Abstract

Jumlah kunjungan rerata pengunjung unik per hari pada jurnal elektronik menunjukkan bahwa hasil terbitan karya ilmiah website tersebut menarik. Sehingga jumlah pengunjung unik dijadikan indikator penting dalam mengukur keberhasilan sebuah jurnal elektronik untuk memenuhi perluasan, penyebaran dan percepatan sistem akreditasi jurnal. Pengunjung Unik merupakan jumlah pengunjung per Internet Address (IP) yang mengakses sebuah jurnal elektronik dalam kurun waktu tertentu. Terdapat beberapa metode yang biasa digunakan untuk peramalan, diantaranya adalah Multilayer Perceptron (MLP). Kualitas data berpengaruh besar dalam membangun model MLP yang baik, karena sukses tidaknya permodelan pada MLP sangat dipengaruhi oleh data input. Salah satu cara untuk meningkatkan kualitas data adalah dengan melakukan smoothing pada data tersebut. Pada penelitian ini digunkan metode peramalan Multilayer Perceptron berdasarkan penelitian sebelumnya dengan kombinasi data training dan testing 80%-20% dengan asitektur 2-1-1 dan learning rate 0,4. Selanjutnya untuk meningkatkan kualitas data dilakukan smoothing dengan menerapkan metode Single Exponential Smoothing. Dari penelitian yang dilakukan diperoleh hasil terbaik menggunakan alpha 0.9 dengan hasil akurasi MSE 94.02% dan RMSE 75.54% dengan lama waktu eksekusi 580,27 detik. The number of visits by the average unique visitor per day on electronic journals shows that the published scientific papers on the website are interesting. So that the number of unique visitors is used as an important indicator in measuring the success of an electronic journal to meet the expansion, dissemination and acceleration of the journal accreditation system. Unique Visitors is the number of visitors per Internet Address (IP) who access an electronic journal within a certain period of time. There are several methods commonly used for forecasting, including the Multilayer Perceptron (MLP). Data quality has a big influence in building a good MLP model, because the success or failure of modeling in MLP is greatly influenced by the input data. One way to improve data quality is by smoothing the data. In this study, the Multilayer Perceptron forecasting method was used based on previous research with a combination of training data and testing 80% -20% with a 2-1-1 architecture and a learning rate of 0.4. Furthermore, to improve data quality, smoothing is done by applying the Single Exponential Smoothing method. From the research conducted, the best results were obtained using alpha 0.9 with MSE accuracy of 94.02% and RMSE 75.54% with a long execution time of 580.27 seconds.
Pelabelan Kelas Kata Bahasa Jawa Menggunakan Hidden Markov Model Mursyit, Mohammad; Wibawa, Aji Prasetya; Zaeni, Ilham Ari Elbaith; Rosyid, Harits Ar
Mobile and Forensics Vol. 2 No. 2 (2020)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/mf.v2i2.2450

Abstract

Part of Speech Tagging atau POS Tagging adalah proses memberikan label pada setiap kata dalam sebuah kalimat secara otomatis. Penelitian ini menggunakan algoritma Hidden Markov Model (HMM) untuk proses POS Tagging. Perlakuan untuk unknown words menggunakan Most Probable POS-Tag. Dataset yang digunakan berupa 10 cerita pendek berbahasa Jawa terdiri dari 10.180 kata yang telah diberikan tagset Bahasa Jawa. Pada penelitian ini proses POS Tagging menggunakan dua skenario. Skenario pertama yaitu menggunakan algoritma Hidden Markov Model (HMM) tanpa menggunakan perlakuan untuk unknown words. Skenario yang kedua menggunakan HMM dan Most Probable POS-Tag untuk perlakuan unknown words. Hasil menunjukan skenario pertama menghasilkan akurasi sebesar 45.5% dan skenario kedua menghasilkan akurasi sebesar 70.78%. Most Probable POS-Tag dapat meningkatkan akurasi pada POS Tagging tetapi tidak selalu menunjukan hasil yang benar dalam pemberian label. Most Probable POS-Tag dapat menghilangkan probabilitas bernilai Nol dari POS Tagging Hidden Markov Model. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa POS Tagging dengan menggunakan Hidden Markov Model dipengaruhi oleh perlakuan terhadap unknown words, perbendaharaan kata dan hubungan label kata pada dataset. Part of Speech Tagging or POS Tagging is the process of automatically giving labels to each word in a sentence. This study uses the Hidden Markov Model (HMM) algorithm for the POS Tagging process. Treatment for unknown words uses the Most Probable POS-Tag. The dataset used is in the form of 10 short stories in Javanese consisting of 10,180 words which have been given the Javanese tagset. In this study, the POS Tagging process uses two scenarios. The first scenario is using the Hidden Markov Model (HMM) algorithm without using treatment for unknown words. The second scenario uses HMM and Most Probable POS-Tag for treatment of unknown words. The results show that the first scenario produces an accuracy of 45.5% and the second scenario produces an accuracy of 70.78%. Most Probable POS-Tag can improve accuracy in POS Tagging but does not always produce correct labels. Most Probable POS-Tag can remove zero-value probability from POS Tagging Hidden Markov Model. The results of this study indicate that POS Tagging using the Hidden Markov Model is influenced by the treatment of unknown words, vocabulary and word label relationships in the dataset.
Exploration of genetic network programming with two-stage reinforcement learning for mobile robot Siti Sendari; Arif Nur Afandi; Ilham Ari Elbaith Zaeni; Yogi Dwi Mahandi; Kotaro Hirasawa; Hsien-I Lin
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 17, No 3: June 2019
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v17i3.12232

Abstract

This paper observes the exploration of Genetic Network Programming Two-Stage Reinforcement Learning for mobile robot navigation. The proposed method aims to observe its exploration when inexperienced environments used in the implementation. In order to deal with this situation, individuals are trained firstly in the training phase, that is, they learn the environment with ϵ-greedy policy and learning rate α parameters. Here, two cases are studied, i.e., case A for low exploration and case B for high exploration. In the implementation, the individuals implemented to get experience and learn a new environment on-line. Then, the performance of learning processes are observed due to the environmental changes.
Perangkat Pengukuran Data Tumbuh Kembang dan Kesehatan pada Siswa TK Ilham Ari Elbaith Zaeni; I Made Wirawan; Muhammad Iqbal Akbar; Retno Indah Rokhmawati; Dessy Rif’a Anzani
TEKNO: Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan Vol 32, No 1 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17977/um034v32i1p175-184

Abstract

Proses tumbuh kembang anak merupakan hal penting yang harus diperhatikan sejak dini untuk mencapai perkembangan yang optimal. Antropometri gizi berhubungan dengan berbagai macam pengukuran dimensi tubuh dan komposisi tubuh dari berbagai tingkat umur dan tingkat gizi. Ukuran antropometri terdiri dari berat badan dan tinggi badan. Tanda-tanda vital meliputi detak jantung, pernapasan (laju pernapasan), tekanan darah, dan suhu membantu menyadari masalah sejak dini atau menghilangkan kekhawatiran tentang keadaan anak. Penelitian ini bertujuan mengembangkan perangkat pengukuran data tumbuh kembang dan kesehatan pada siswa TK. Sistem Elektronik yang dikembangkan terdiri dari Mikrokontroler sebagai perangkat utama yang akan membaca input dari tombol setting dan beberapa sensor. Sensor yang dipasang terdiri dari sensor berat badan, sensor tinggi badan, sensor suhu badan, dan sensor denyut jantung serta oksimeter. Sensor untuk berat badan, tinggi badan, detak jantung, dan saturasi oksigen diuji selama tahap pengembangan. Data dari sensor akan ditransfer ke database melalui Wi-Fi menggunakan ESP8266. Informasi dalam database ini selanjutnya akan disimpan dan ditampilkan sebagai tabel dan grafik. Hasil pengujian pembacaan sensor menunjukkan bahwa pembacaan sensor mampu bekerja dengan baik. ESP8266 juga mampu mengirim data ke database. Data pembacaan sensor database dapat disajikan pada halaman website. Gadget pemantau data tumbuh kembang anak TK, serta kesehatannya, dapat berjalan dengan baik.
Stemming javanese affix words using nazief and adriani modifications Aji Prasetya Wibawa; Felix Andika Dwiyanto; Ilham Ari Elbaith Zaeni; Rizal Kholif Nurrohman; AN Afandi
Jurnal Informatika Vol 14, No 1 (2020): January 2020
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jifo.v14i1.a17106

Abstract

Stemming is the process of finding a basic word with several stages of affix removal. The main reason for stemming is to check spelling and machine translation and to support the effectiveness of the retrieval process. This study uses the Nazief and Adriani algorithm for stemming Javanese-influenced words. The first step taken is data collection and making a basic word dictionary. Then do the stemming process. Before stemming, modifications are made to the rules. The rules of the Nazief and Adriani algorithm, which are based on the morphology rules of the Indonesian language, are modified to suit the morphological rules of the Javanese language. Of the 366 words that were tested, it produced 351 correct basic words and 15 basic words that experienced errors. The results show that this algorithm can be used for stemming Javanese with an accuracy value of 95.9%.
Penghapusan Kolom dan Baris Pertama pada Matriks Distance Untuk Optimasi Spell Checker Damerau-Levenshtein Distance Puji Santoso; Pundhi Yuliawati; Ridwan Shalahuddin; Ilham Ari Elbaith Zaeni
Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 2, No 2 (2020): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jsakti.v2i2.2669

Abstract

Damerau-Levenshtein Distance menentukan jarak atau jumlah minimum operasi yang dibutuhkan untuk mengubah satu string menjadi string lain, di mana operasi yang digunakan untuk menentukan tingkat kemiripian antar String adalah insertion, deletion, substitution dan transposition. Algoritma ini sendiri dapat juga digunakan untuk mengoreksi kesalahan kata. Namun, Algoritma Damerau-Levenshtein Distance mempunyai kelemahan, yaitu waktu pemrosesan yang lama. Pada perhitungan jarak antara dua string dengan algoritma Damerau-Levenshtein, setiap huruf dari kedua string akan dibandingkan dengan membuat matriks distance. Karena Kamus Bahasa Indonesia memiliki lebih dari 30.000 kata dasar, operasi perhitungan jarak akan dilakukan lebih dari 30.000 kali untuk setiap kesalahan. Penelitian ini mengusulkan peningkatan untuk mempersingkat waktu pemrosesan algoritma Damerau-Levenshtein dengan mengurangi baris dan kolom matriks distance. Hasil akhir yang diharapkan dari penelitian ini adalah waktu pemrosesan menjadi lebih cepat tanpa harus mengorbankan akurasi.
Kendali Model Kursi Roda dengan Electromyograf dan Accelerometer Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Adib Nur Sasongko; Ilham Ari Elbaith Zaeni; Anik Nur Handayani
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 1 No. 2 (2020): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (833.264 KB) | DOI: 10.36040/alinier.v1i2.2969

Abstract

Kursi roda digunakan sebagai alat bantu untuk berpindah tempat bagi orang yang memiliki disabilitas pada bagian kaki. Namun, kursi roda konvensional biasanya dijalankan dengan mendorong kursi roda tersebut atau pengguna mengendalikan sendiri roda dari kursi roda yang dikendarainya. Namun untuk pengguna yang juga memiliki disabilitas pada tangannya tidak dapat mengendalikan sendiri kursi roda konvensional. Sebuah robot kursi roda dirancang untuk memudahkan para pengguna yang memiliki disabilitas khusus pada kaki dan tangannya. Robot ini dirancang untuk dapat dijalankan dengan menggerakkan otot pada dahi dan dengan cara memiringkan kepala. Jaringan saraf tiruan digunakan untuk memprediksi nilai sensor selanjutnya dan membandingkan dengan data nilai sensor sebelumnya untuk menentukan adanya kontraksi pada otot. Robot kursi roda ini dibuat dengan tiga bagian utama yaitu masukan dengan menggunakan sensor EMG (Electromyograf) dan sensor Accelerometer, sistem pengendali berbasis Arduino UNO dan sistem aktuator dengan menggunakan motor DC. Electromyograf (EMG) merupakan peralatan yang digunakan untuk menangkap aktivitas otot manusia yang pada penelitian ini sensor EMG dipasang pada dahi. Accelerometer yang nantinya akan dipasang pada bagian kepala mempunyai fungsi untuk mengukur percepatan akibat gravitasi bumi sehingga dapat digunakan untuk menentukan arah yang akan dituju. Pada penelitian ini hasil yang didapatkan adalah model mampu mendeteksi kontraksi otot dan dapat menentukan arah kursi roda sesuai yang diinginkan. Wheelchairs are used as a tool to move places for people with disabilities in their legs. However, conventional wheelchairs are usually run by pushing the wheelchair or the user controls the wheel himself from the wheelchair he is driving. However, for users who also have disabilities in their hands, they cannot control conventional wheelchairs themselves. A wheelchair robot is designed to make it easier for users who have special disabilities on their feet and hands. This robot is designed to be able to run by moving the muscles on the forehead and by tilting the head. Artificial neural networks are used to predict subsequent sensor values ​​and compare with previous sensor value data to determine the presence of muscle contractions. This wheelchair robot is made with three main parts namely input using an EMG (Electromyograph) sensor and an Accelerometer sensor, a control system based on Arduino UNO and an actuator system using a DC motor. Electromyograph (EMG) is an equipment used to capture human muscle activity which in this study EMG sensors were installed on the forehead. Accelerometer which will be installed on the head has a function to measure the acceleration due to gravity so that it can be used to determine the direction to be headed. In this study the results obtained are the model can detect muscle contractions and can determine the direction of the wheelchair as desired.
Co-Authors A.N. Afandi Adam Rachmawan Adib Nur Sasongko Adika Prana Ihsanuddin Aditama Yudha Atmanegara Adjie Rosyidin Afifah Salim Afnan Habibi, M. Afrian, Ronny Agung Bella Putra Utama Aji Prasetya Wibawa Aji Wibawa Akhmad Afrizal Rizqi Amalia Sufa Andrew Nafalski Andy Hermawan Anggraeni Budiarti Anik N. Handayani Anik Nur Handayani Arengga Wibowo, Danang Arifin, Samsul Aripriharta - Aripriharta Aripriharta Arya Kusuma Wardhana Arya Tandy Hermawan Ashar, Muhammad Atmaja, Nimas Hadi Azlan Mohd Zain Danang Arengga Wibowo Dessy Rif’a Anzani Dian Candra Lestari Didik Dwi Prasetya Dony Setiawan Dwiyanto, Felix Andika Dyah Lestari Eko Pambagyo Setyobudi Elmusyah, Hakkun Enggie Hendrawan Saputra Erinda, Hayyu Fahreza Al Rafi, Muhammad Alif Fanani, Erianto Faozan Fauzi, Rochmad Fawaidul Badri Fawaidul Badri Fawaid Febi Elvara Aprilia Felix Andika Dwiyanto Felix Andika Dwiyanto Ferdiansyah, Dodik Septian Ferdinand, Miftakhul Anggita Bima Fithri, Hidayah Kariima Fitriana Kurniawati Gunawan Gunawan Gunawan Gwinny Tirza Rarastri Hakkun Elmunsyah Hanny Prasetya Hariyadi Hari Putranto Harits Ar Rosyid Hariyadi, Hanny Prasetya Hartono, Nickolas Hendrawan, William Hartanto Heru Wahyu Herwanto Heru Hidayah Kariima Fithri Hsien-I Lin I Made Wirawan Irvan, Mhd Ismail, Amelia Ritahani Ivatus Sunaifah Kartika Kirana Kevin Raihan Khafit Zaman Kotaro Hirasawa Lestari, Dian Candra Liliek Rahayu M. Adib Nursasongko M. Afnan Habibi Maftuh Ahnan Mahisha Laila Moh. Iqbal Ardiansyah Mohamad Iqbal Mokh Sholihul Hadi Muhammad Arrazy Muhammad Firmansyah Muhammad Hafiizh Muhammad Iqbal Akbar Muhammad Khusairi Osman Muhammad Khusairi Osman Muhammad Rifai Muhammad Syauqi Muhammad Usman Mursyit, Mohammad Nafalski, Andrew Ningtyas, Yana Nurfadila, Piska Dwi Nusantar, Alrizal Akbar Nusantar Akbar Prana Ihsanuddin, Adika Puji Santoso Pundhi Yuliawati Ramadhan, Aslan Poetra Rasidy, Ahmad Himawari Renaldi Primaswara Prasetya Retno Indah Rokhmawati Revanza Akiella Jihan Putra Ridwan Shalahuddin Rina Dewi Indahsari Riris Andriani Rizal Kholif Nurrohman Ronny Afrian Samsul Arifin Setumin, Samsul Setyorini Setyorini Shandy Darmawan Simbolon, Triyanti Siti Sendari Soenar Soekopitojo Sugiono, Bhima Satria Rizki Sujito Sujito Suyono Suyono Syaad Patmanthara Syafaat, Mokhammad Tri Atmadji Sutikno Utama, Agung Bella Putra Welly Antonius Wibisono, M. Nurwiseso Yandhika Surya Akbar Gumilang Yogi Dwi Mahandi Yosi Kristian Zafifatuz Zuhriyah