Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer APTIKOM Journal on Computer Science and Information Technologies (CSIT) IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI)
Eri Prasetyo Wibowo, Eri Prasetyo
Universitas Gunadarma
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology

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

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Eliminasi Harmonisa Dengan Tapis Aktif Paralel Berbasis Teori Daya Sesaat Aktif Reaktif (pq) Pada Jaringan Sistem Daya Fasa Tunggal: Array Setiyono; Eri Prasetyo Wibowo; Busono Soerowirdjo
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 19 No. 2 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 2, Juni 2020
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.19.2.81

Abstract

Paper ini menyajikan cara untuk mereduksi sinyal sinyal gangguan system jaringan listrik atau jala jala yang disebabkan oleh keberadaan harmonisa pada sistem tenaga fasa tunggal . Salah satu metode yang popular adalah ekstraksi harmonisa menggunakan teori daya sesaat aktif reaktif (pq). Algoritma dari teori ini diimplementasikan dalam menghilangkan komponen harmonisa melalui sebuah rangkaian tapis aktif yang disusun secara parallel dengan beban nonlinier . Arus kompensasi dinjeksikan ke jaringan jala jala yang dihasilkan oleh tapis aktif berguna meningkatkan kualitas daya . Tapis aktif ini dibangun dengan susunan inverter sepasang saklar IGBT ataupun MOSFET dan dipasang sebuah kapasitor pada sisi DC. Hasil pengujian simulasi pada dua buah jenis beban, yakni, resitif induktif dan resitip kapasitif, ditandai dengan bentuk gelombang pada saluran sumber hampir mendekati sinusoidal. Total Harmonic Distortion (THD) yang di peroleh berkurang hingga 2,70%.
Sistem Kontrol dan Monitoring Kadar PH Air pada Sistem Akuaponik Berbasis NodeMCU ESP8266 Menggunakan Telegram Jecika Mailoa; Eri Prasetyo Wibowo; Risdiandri Iskandar
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 19 No. 4 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 4, Desember 2020
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.19.4.336

Abstract

Seiring dengan perkembangan jaman dan meningkatnya jumlah penduduk mempengaruhi kebutuhan akan sandang, pangan dan papan, salah satunya kebutuhan akan lahan kosong yang semakin berkurang, sebagai salah satu upaya pemanfaatan lahan yang terbatas untuk memenuhi kebutuhan makhluk hidup. Untuk mengatasi permasalahan tersebut penulis membuat Sistem Kontrol Dan Monitoring Kadar pH Air Pada Sistem Akuaponik Berbabis Nodemcu Esp8266 Menggunakan Telegram. Akuaponik merupakan penggabungan dan penyempurnaan dari sistem akuakultur dan hidroponik dimana dapat membudidayakan ikan dan tanaman dalam satu lahan yang sama dimana memanfaatkan unsur hara dari kotoran ikan serta ikan memanfaatkan air bersih yang telah tersaring oleh akar tanaman dengan menggunakan metode Deep Flow Technique atau akuaponik pasang surut. menggunakan sensor pH sebagai masukan untuk menentukan derajat keasaman atau basa pada air dan relay sebagai keluaran untuk menyalakan pompa sesuai dengan nilai yang telah ditentukan dimana apabila nilai pH air lebih dari 7,5 maka pompa pada larutan pH Down akan menyala sebaliknya apabila nilai pH air kurang dari 6,5 maka pompa pada larutan pH Up akan menyala. Hasil dari sensor pH akan diteruskan melalui NodeMCU ESP8266 dan akan menampilkan kadar pH air pada ponsel agar dapat dimonitoring dari jarak jauh melalui aplikasi Telegram.
Deteksi Cacat pada Sekrup Berbasis Citra Menggunakan YOLOv5 Nugraha , Yoga Panji Perdana; Wibowo, Eri Prasetyo
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 1 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 1, Maret 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.1.3516

Abstract

Pada dasarnya perusahaan menginginkan produk yang dihasilkannya berkualitas baik. Kenyataannya kecacatan suatu produk merupakan suatu hal yang sulit dihindari. Maka diperlukan kegiatan pengendalian kualitas. Pengendalian kualitas yang dilakukan manual membutuhkan waktu yang lama dengan tingkat subjektifias serta resiko human error yang tinggi. Diperlukan pemanfaatan teknologi untuk membantu kegiatan pengendalian kualitas. Salah satu teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk pengendalian kualitas adalah Artificial Intelligence (AI) dengan metode deep learning menggunakan arsitektur YOLOv5 . Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan model yang dapat mendeteksi kualitas sekrup berbasis citra yang diunggah. Pengolahan data dilakukan dengan Roboflow untuk proses preprocessing . Proses pembuatan model menggunakan Google Colab dengan bahasa pemrograman python . Hasil penelitian menunjukkan pelatihan mendapatkan waktu pelatihan sebesar 0.404 jam atau 24.24 menit, precision 0.842, recall 0.857, dan mean average precision 0.887. Uji coba yang dilakukan menghasilkan bahwa citra dapat terdeteksi dengan baik. Namun, terdapat beberapa citra yang kurang baik dan maksimal untuk dideteksi.
Classification of Leaves Based on the Shape of Leaves Using Convolutional Neural Network Methods Syahrir, Rizka Zulfani; Eri Prasetyo Wibowo
IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI) Vol 3 No 1 (2021): October
Publisher : Pandawan Sejahtera Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34306/itsdi.v3i1.491

Abstract

One part of the tree, namely the leaves, which grow on the branches, has several types of leaves consisting of 4 shapes, ranging from circular shapes, elongated shapes, and some even have a finger shape. Often we mistake the shapes of these leaves. This study discusses the classification of leaves based the shape of the leaf bones using the Convolutional Neural Network, which is used to classify data that has been labeled using one of the methods, namely supervised learning. The purpose of this method is to classify a variable into the variables that have been listed. The goal is to classify leaves based on leaf shape to implement a Convolutional Neural Network algorithm model for leaf classification based on bone shape, which will produce an accuracy value. Accuracy values are obtained from conducting experiments at the training and trial stages. So it can be concluded using the epochs parameter of 30 and a batch size of 128, using ReLU and Softmax activations. The results obtained for the accuracy value for training are 98.52%, while the validation is 89.06%.
Co-Authors Antonius Irianto Sukowati Boesono Soerowirdjo Busono Soerowirdjo Clara, Dhea Ajeng Dewi Putrie Lestari Diah Natalisa Dina Amalia Dyah Nur'ainingsih Ernastuti Ernastuti Hustinawaty Hustinawaty, Hustinawaty Ikbal Rullah Iqbal Baihaqi Jecika Mailoa Johan Harlan Jufriadif Na`am, Jufriadif Musa, Purnawarman Nugraha , Yoga Panji Perdana Qadrisa Mutiara Detila Risdiandri Iskandar Robby Kurniawan Harahap Saiful Bahri Musa Sarifuddin Madenda Setiyono Sri Nawangsari Syahrir, Rizka Zulfani Tavipia Rumambi Toto Sugiarato Wahyuningsih, Erfiana Widyastuti Widyastuti