Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.42
P-Index
This Author published in this journals
All Journal InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Abdimas Umtas : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi JTEIN: Jurnal Teknik Elektro Indonesia Jurnal Teknik dan Science (JTS) Jurnal Ilmiah Multidisiplin (JUKIM) Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Tera Buletin Pos dan Telekomunikasi Switch: Jurnal Sains dan Teknologi Informasi
Tri Nur Arifin
Universitas Dian Nusantara
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Automotive Engineering 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 Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
UVTron SEBAGAI SENSOR PENDETEKSI API Arifin, Tri Nur; Yapie, Any K; Ilman, Syaeful
Jurnal Tera Vol 1 No 1 (2021): Jurnal Tera (Maret 2021)
Publisher : Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (640.2 KB)

Abstract

Hingga sekarang banyak robot-robot yang diciptakan dari tangan-tangan kreatif, diantaranya robot pemadam api. Begitu banyak sensor-sensor yang digunakan pada robot pemadam api, salah satunya dalah sensor api. Begitu banyak sensor api yang beredar dipasaran salah satunya adalah sensor api UVTron Hamamatsu. Sensor api ini memiliki 2 buah bagian, yaitu bagian rangkaian driver dan tabung flame. Penelitian ini bertujuan merancang, percobaan dan menganalisis dari kekuatan jarak jangkauan sensor api UVTron untuk mendeteksi keberadaan api di sekitarnya. Setelah melakukan perancangan, percobaan dan analisis, maka dapat disimpulkan bahwa sensor api UVTron dengan menggunakan modul driver C10423 dapat bekerja dengan baik. Karena dari penelitian yang dilakukan, peneliti mendapatkan data bahwa sensor UVTron ini dapat mendeteksi keberadaan api sejauh 540 cm dengan posisi titik api berada di sudut 00 dari tabung flame UVTron. Serta didapat lokasi-lokasi yang menurut datasheet tidak terdeteksi tapi pada prakteknya terdeteksi dengan baik. Ini membuktikan bahwa sensitifitas pada UVTron sangat baik.
ALAT PENDETEKSI KEBOCORAN GAS ELPIJI Nur Arifin, Tri; Febriyani Pratiwi, Ganjar; Janrafsasih, Arra
Jurnal Tera Vol 2 No 1 (2022): Jurnal Tera (Maret 2022)
Publisher : Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (787.796 KB)

Abstract

Gas Elpiji merupakan suatu gas yang mudah terbakar jika terdapat titik atau percikan api di sekitarnya. Tidak sedikit kasus ledakan dan kebakaran rumah diakibatkan dari kebocoran gas Elpiji baik dari tabungnya, regulatornya maupun selangnya yang sudah tidak baik kondisinya atau rusak. Untuk mencegah terjadinya keracunan maupun kebakaran akibat kebocoran gas Elpiji, maka diperlukan suatu alat yang dapat mendeteksi serta menanggulangi kebocaran gas Elpiji di dapur. Yaitu alat pendeteksi kebocoran gas Elpiji yang terhubung dengan buzzer untuk peringatan dan kipas penyerap udara (Exhaust Fun) untuk menyerap gas Elpiji agar dapat dibuang langsung ke udara bebas. Alat ini untuk mendeteksi gas butana atau propane yang terdapat pada gas Elpiji. Penelitian ini dengan metode perancangan alat dan pengujian alat agar dapat hasil yang maksimal sesuai yang diinginkan. Hasil dari penelitian ini yaitu ketika kebocoran gas lebih besar sama dengan 500ppm maka alat akan mebunyikan buzzer, namun jika kebocoran gas lebih besar sama dengan 1000ppm maka sensor akan mengaktifkan buzzer dan exhaust fun.
Sensor Ultrasonik Sebagai Sensor Jarak Nur Arifin, Tri; Pratiwi, Ganjar Febriyani; Janrafsasih, Arra
Jurnal Tera Vol 2 No 2 (2022): Jurnal Tera (September 2022)
Publisher : Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (217.37 KB)

Abstract

Sensor jarak banyak diaplikasikan diberbagai keperluan, yaitu salah satunya sensor jarak pada mobil untuk mendeteksi benda disekitar mobil saat ingin parkir. Sensor jarak tersebut akan memberitahukan kepada pengemudi bahwa terdapat benda di sekitar mobil dengan jarak-jarak tertentu dengan bunyi alarm. Semakin deket jarak mobil dengan benda maka semakin cepat juga bunyi alarm-nya. Sensor jarak ultrasonik yaitu sensor jarak yang memanfaatkan gelombang bunyi ultrasonik untuk mendeteksi objek di depanya. Namun, pada kenyataanya, objek atau target tidak memiliki bentuk yang sama.Penelitian ini memiliki tujuan, yaitu untuk mengetahui jarak maksimal sensor ultrasonik yang dapat dicapai dengan hasil terbaik dan bentuk bidang pantul yang efisien bagi sensor ultrasonik untuk memantulkan gelombang dengan baik. Hasil dari penelitian ini, yaitu pada jarak 180 cm (pengukuran penggaris) didapat hasil pengukuran sensor jarak dari benda pantul tabung 176 cm, sedangkan benda pantuk balok hasil pengukuran jaraknya 173 cm. Dan didapat jarak masimal yang dapat diukur oleh sensor ultrasonik HC-SR04 yaitu 515 cm.
Analisis Sentimen Komentar Pengguna Aplikasi Duolingo Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Navie Bayes Laple Satria Putra, Rani; Nur Arifin , Tri; Redha Rahadani, Muhammad
Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi (Jatilima) Vol. 7 No. 03 (2025): Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi
Publisher : Cattleya Darmaya Fortuna

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54209/jatilima.v7i03.1647

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi Duolingo yang diunduh dari platform Google Play Store. Sebanyak 211.664 komentar dikumpulkan melalui metode web crawling menggunakan bahasa pemrograman Python, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing yang mencakup case folding, pembersihan data, tokenisasi, penghapusan stopword, normalisasi, dan stemming. Proses ini dilanjutkan dengan pemberian bobot kata menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk mengonversi data teks menjadi representasi numerik. Model klasifikasi kemudian dibangun menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes untuk mengklasifikasikan sentimen ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki kinerja lebih stabil dan akurat dibandingkan Naive Bayes, dengan akurasi mencapai 95%. Meskipun demikian, kedua model menunjukkan keterbatasan dalam mengklasifikasikan sentimen netral dan negatif akibat ketidakseimbangan distribusi kelas dalam data, di mana kelas positif mendominasi secara signifikan. Hal ini tercermin dari rendahnya nilai precision, recall, dan f1-score pada kelas minoritas. Berdasarkan hasil 10-Fold Cross Validation, SVM terbukti lebih konsisten dalam menghasilkan akurasi tinggi di berbagai skenario pengujian, menjadikannya pilihan yang lebih andal dalam analisis sentimen multi-kelas terhadap data ulasan aplikasi.
Co-Authors Adhiyoga, Yohanes Galih Belinda Ayuningtyas Belinda Ayuningtyas Dodi Rahmawan Febriyani Pratiwi, Ganjar Ganjar Febriyani Pratiwi Ganjar Febriyani Pratiwi Ilman, Syaeful Islamiah Kamil Islamiah Kamil Janrafsasih, Arra Laple Satria Putra, Rani Mahendra, Adhi Meiliana Meiliana Pratiwi, Ganjar Febriyani Redha Rahadani, Muhammad Riesa Syariful Akbar Rizky Wahyu Pradana Rusdiyanto, Dian Sugeng, Margono Syahdan Awaldi Wahyuningsih, Erfiana Yapie, Any K