Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ILKOM Jurnal Ilmiah JEAT : Journal of Electrical and Automation Technology
Jabir, St. Nurhayati
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Energy Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Machine Learning and Internet of Things (IoT): A Bibliometric Analysis of Publications Between 2012 and 2022 Gani, Hamdan; Damayanti, Annisa Dwi; Nurani, Nurani; Zuhriyah, Sitti; Jabir, St. Nurhayati; Gani, Helmy; Zhipeng, Feng; Rejeki, Aisyah Sri
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 16, No 1 (2024)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v16i1.1700.27-37

Abstract

The implementation between machine learning and the Internet of Things (IoT) has been scientifically investigated in many studies. However, not many bibliometric studies categorize the output in this area. By keeping an eye on the publications posted on the Web of Science (WoS) platform, this study aims to give a bibliometric analysis of research on Machine Learning and IoT, identifying the state of the art, trends, and other indicators. 6.170 different articles made up the sample. The VOS viewer software was used to process the data and graphically display the results. The study examined the concurrent occurrence of publications by year, keyword trends, co-citations, bibliographic coupling, and analysis of co-authorship, countries, and institutions. several prolific authors are discovered. However, the body of literature on machine learning and IoT issues is expanding quickly; only five papers accounted for more than 2193 citations. Then, 40.34 percent of the articles from the 694 sources reviewed were published as the most important paper. At the same time, the USA is the top nation for research on this subject area. In addition to identifying gaps and promising areas for future research, this study offers insight into the current state of the art and the field of machine learning and IoT.
Implementation of Forward Reverse Control and Monitoring on Three Phase Motor with Siemens S7-1200 PLC Based on LabView HMI and OPC Muslimin; Jabir, St. Nurhayati
JEAT : Journal of Electrical Automation Technology Vol. 2 No. 1 (2023): JEAT : Journal of Electrical and Automation Technology
Publisher : UPPM Poltek ATI Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61844/jeat.v2i1.513

Abstract

Implementasi kontrol motor tiga fasa dengan PLC Siemens S7-1200 dapat meningkatkan automasi pada industri. Pada lembaga pendidikan implementasi kontrol motor tiga fasa dengan PLC Siemens dalam modul forward reverse berbasis HMI LabView dan OPC sangat bermanfaat untuk meningkatkan pengetahuan dalam hal pengontrolan motor tiga fasa dengan PLC Siemens, serta mengintegrasikan antara PLC dan HMI LabView menggunakan protokol OPC. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat implementasi kontrol dan monitoring forward reverse pada motor tiga fasa dengan PLC Siemens S7-1200 berbasis HMI LabView dan OPC. Metode yang digunakan yaitu dengan melakukan desain melalui perancangan hardware dan sofware program untuk menjalankan sistem. Bila kedua proses selesai selanjutnya adalah melakukan pengujian dan pengukuran performance untuk mengetahui bahwa sistem telah berkerja dengan baik. Hasil pengujian koneksi kabel ethernet LAN antar modul PLC dengan PC tidak terdapat gagal koneksi antara PLC dan PC. PLC S7-1200 dengan IP Address 192.168.0.1 terkoneksi dengan PC dengan IP Address 192.168.0.10 dengan baik. Pengujian koneksi OPC server terhadap OPC client menunjukan kualitas data untuk tiap tag I/O dengan nilai good yang artinya komunikasi antara OPC server terhadap OPC client berhasil dengan baik. Pengujian pengendalian forward reverse motor induksi tiga fasa menunjukan bahwa putaran motor dapat dikendalikan sesuai dengan durasi waktu yang relah ditentukan tanpa kegagalan adanya kegagalan kendali. Sesuai dengan hasil seluruh pengujian maka disimpulkan sistem telah bekerja dengan baik.
Automatic Shrimp Packaging System Based on Weight Using Conveyors Jabir, St. Nurhayati; Wahidah; Adinawan, Muhammad Adri
JEAT : Journal of Electrical Automation Technology Vol. 2 No. 1 (2023): JEAT : Journal of Electrical and Automation Technology
Publisher : UPPM Poltek ATI Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61844/jeat.v2i1.514

Abstract

Perkembangan teknologi yang semakin maju sehingga penggunaan cara konvensional sudah tidak efesien lagi. Saat ini dibutuhkan alat yang dapat memudahkan manusia dalam melakukan pekerjaan seperti dalam proses pengemasan udang di industri masih menggunakan cara manual yaitu mengambil udang kemudian dimasukkan kedalam plastik kemasan lalu ditimbang sesuai dengan permintaan dari konsumen. Pembuatan model alat pengemasan otomatis berawal dari industri yang masih menggunakan penghitungan dan pengemasan dan penimbangan secara konvensional. Tujuan penelitian ini membuat sistem pengemasan udang otomatis berdasarkan berat menggunakan konveyor, pada penelitian ini digunakan konveyor sebagai alat penggerak box dan udang Setelah melakukan perancangan dan pengujian dan analisa alat dapat disimpulkan yaitu dari pengujian alat pengemasan udang berdasarkan berat ini sensor load cell sebagai sensor berat berfungsi dengan baik dengan data percobaan menggunakan berat 100 gram memiliki akuratan 90% sedangkan dengan data percobaan menggunakan berat 50 gr memiliki ke akuratan 100% Dalammendeteksi berat udang dalam box pengemasa, dengan menggunakan kecepatan 255 rpm motor dc konveyor serta proximity sebagai sensor kedatangan box pengemasan bekerja dengan baik sesuai program yang telah dibuat.
Co-Authors Adinawan, Muhammad Adri Damayanti, Annisa Dwi Gani, Helmy Hamdan Gani MUSLIMIN Nurani Nurani Rejeki, Aisyah Sri Wahidah Zhipeng, Feng Zuhriyah, Sitti