Claim Missing Document
Check
Articles

Kendali dan Monitoring Kondisi Kandang Ayam Berbasis Fuzzy Logic Yuki Novaliandra; Wahyu Dirgantara; Rahman Arifuddin
Metrotech (Journal of Mechanical and Electrical Technology) Vol 5 No 1: Januari 2026
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Raden Rahmat Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70609/metrotech.v5i1.7661

Abstract

Terdapat dua jenis sistem pemeliharaan ayam petelur, yaitu kandang terbuka dan kandang tertutup. Pada penelitian ini digunakan sistem kandang tertutup yang memiliki keunggulan dalam mengontrol kondisi lingkungan. Ayam petelur memerlukan suhu ideal antara 20–25°C, kelembaban optimal dalam kisaran 60–80%, serta kadar amonia yang dijaga di bawah 20 ppm agar produktivitas dan kesehatannya tetap terjaga. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem otomatis untuk pemantauan dan pengendalian kondisi kandang ayam berbasis Internet of Things (IoT) dengan pendekatan logika fuzzy. Sistem dirancang menggunakan tiga komponen utama: input berupa data dari lingkungan kandang, proses pengambilan keputusan menggunakan metode logika fuzzy Sugeno yang dipilih karena mampu menghasilkan keluaran kontinu tanpa memerlukan proses defuzzifikasi, serta output berupa aksi dari aktuator berdasarkan hasil pengolahan data. Pengujian sistem menunjukkan bahwa perangkat dapat bekerja secara otomatis dengan membaca data dari sensor DHT22, MQ135, dan load cell. Sebagai contoh, pada suhu 31°C kipas 1 aktif selama 15 detik, kelembaban 63% memicu pemanas aktif selama 10 detik, kadar amonia 19 ppm mengaktifkan kipas 2 selama 10 detik, dan berat 120 gram menyebabkan motor konveyor menyala selama 15 detik.
Comparative Evaluation of Support Vector Machine and Random Forest Algorithms for Heart Abnormality Detection Based on ECG Signals: Evaluasi Komparatif Algoritma Support Vector Machines (SVM) Dan Random Forest Untuk Deteksi Kelainan Jantung Berdasarkan Sinyal EKG Rizky Putri Intan Hafsari Hafsari; Basitha Febrinda Hidayatulail; Rahman Arifuddin
JEEE-U (Journal of Electrical and Electronic Engineering-UMSIDA) Vol. 10 No. 2 (2026): Oktober
Publisher : Muhammadiyah University, Sidoarjo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21070/jeeeu.v10i1.1749

Abstract

Sinyal Elektrokardiogram (EKG) memuat informasi penting untuk mengidentifikasikan kelainan irama jantung dan dapat digunakan untuk menganalisis aktivitas listrik sinyal jantung dan menemukan kelainan irama pada sinyal jantung. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode Support Vector Machines (SVM) dan Random Forest untuk mengklasifikasikan sinyal pada kondisi normal, apnea, dan arrhytmia. Penelitian ini terdiri dari 20 rekaman EKG apnea dan 20 rekaman EKG arrhytmia yang diproses melalui rekaman tahap preposesing sinyal, deteksi R-Peak, perhitungan interval RR, ekstrasi filter, pembagian data pelatihan model dan evaluasi performa. Data apnea diperoleh dari database Apnea-ECG Physionet dan data Arrhythmia diperoleh dari MIT-BIH Arrythmia database yang tersedia di Physionet. Dataset dibagi menjadi dua bagian 80% data latihan dan 20% data uji untuk evaluasi performa model. Accuracy, precision recall, F1-score dan confusion matrix digunakan untuk membagi kedua bagian ini untuk klasifikasi kondisi, pada kondisi ini apnea Random Forest menunjukkan keakuratan 97.24% dan keakuratan Support Vector Machine 91.41% sementara klasifikasi arrhytmia Random Forest menunjukkan accurasi 97,67% sedangkan Support Vector Machine memperoleh accurasi 95.96% dari hasil tersebut menunjukkan bahwa Random Forest lebih unggul dan menghasilkan performa klasifikasi yang lebih efektif dibandingkan Support Vector Machine pada kedua pengujian. Dengan demikian Random Forest dinilai lebih efektif untuk klasifikasi kondisi normal, apnea, bradycardia, tachycardia dan normal dalam mengklasifikasikan pola sinyal EKG.
Prototipe Automatic Filling Machine Using PLC CP2E Maulidia Ika Safitri; Rahman Arifuddin; Subairi Subairi
JEEE-U (Journal of Electrical and Electronic Engineering-UMSIDA) Vol. 10 No. 2 (2026): Oktober
Publisher : Muhammadiyah University, Sidoarjo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21070/jeeeu.v10i2.1750

Abstract

The manual liquid filling process still has several disadvantages, such as inconsistencies in filling volumes, low work efficiency, and high likelihood of operator errors. This research aims to design and implement an Automatic Filling Machine based on PLC Omron CP2E by utilizing a flow sensor as a volume measurement feedback and a servo motor as an actuator to regulate the opening of the ball valve. The system works by calculating the amount of pulses produced by the flow sensor using the High Speed Counter feature on the PLC to determine the volume of liquid that has flowed. The Proportional control (P-Only) method is applied to adjust the position of the servo based on the error value between the target volume and the actual volume so that the valve closing process is carried out gradually. The test results showed that the system was able to achieve a target volume of 250 mL with an average actual volume of 250 mL, an average error of 0%, and an average charging time of 32.57 seconds. The optimal Kp value of 0.168 results in an actual volume that corresponds to the target so that it is chosen as the best control parameter. Based on these results, the system designed is able to automatically fill liquids with a good level of accuracy, stability, and consistency.
Optimalisasi Produksi Listrik PLTA Sutami Berdasarkan Ketersediaan Energi Primer Hasyyati Zakirah Masturah; Subairi Subairi; Rahman Arifuddin
Jupiter: Publikasi Ilmu Keteknikan Industri, Teknik Elektro dan Informatika Vol. 3 No. 1 (2025): Januari: Publikasi Ilmu Keteknikan Industri, Teknik Elektro dan Informatika
Publisher : Asosiasi Riset Ilmu Teknik Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/jupiter.v3i1.654

Abstract

The Sutami Hydroelectric Power Plant managed by PLN Nusantara Power UP Brantas is one of the power plants that relies on air resources to generate electricity. However, the optimization of electricity production can still be improved by considering the availability of primary energy and the interests of related stakeholders. This study aims to create a simulation of operating patterns to optimize the daily electricity production of the Sutami Hydroelectric Power Plant using the MS Excel Solver program. The total electrical energy in March based on the results of the simulation calculation was 56,537,445.55 MWh, 3.09% greater than the actual data of 54,792,800 MWh. The results of the simulation calculation of electricity production in June 2024 were 27,564,315.75 MWh, 3.82% greater than the actual data of 26,511,800 MWh. In FDC 2014-2023, the average mainstay discharge is 32 m3/s available throughout the year to be utilized by water turbines to produce a minimum power of 20 MW. Meanwhile, from the estimated historical data obtained by FDC 2024-2033 with an average mainstay discharge of 40.68 m3/s to produce a minimum power of 30 MW.