Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

PELATIHAN OPERASIONAL SMART AUTOMATION FISHERY UNTUK BUDIDAYA IKAN AIR TAWAR DENGAN TENAGA SURYA Pribadi, Wahyu; Rezika, Wida Yuliar; Ciptaningrum, Adiratna; Asngali, Bi; Saskya, Lorensa Firda; Yudhiatama, Galang Dafa; Jamil, Zhulfi Fadhillah; Faikhsan, Edo Zulmi; Syah Putra, Muhammad Dio; Pangestu, Djadug Suryo; Arum, Widya Sekar; Nadia, Hana Jasmine
ADIMAS Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 8, No 1 (2024): Maret 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/adi.v8i1.7821

Abstract

Desa Petungrejo merupakan salah satu desa di Kabupaten Magetan yang memiliki potensi dalam mengembangkan budidaya ikan nila berskala nasional. Kekurangan budidaya ikan nila yang dilakukan oleh Karang Taruna di Desa Petungrejo adalah teknologi budidayanya masih bersifat konvensional sehingga pengeluaran kebutuhan energi untuk budidaya menjadi kurang efisien atau menghabiskan biaya yang banyak. Sehingga diperlukan sebuah solusi dengan mengembangkan dan memberi pelatihan teknologi seperti alat Smart Automation Fishery berbasis Internet of Things (IoT) yang dapat menyelesaikan permasalahan budidaya ikan nila yang ada di Desa Petungrejo. Smart Automation Fishery memiliki fitur yang dapat mengukur kualitas air, mengatur daya aerator sehingga dapat meningkatkan kualitas dan jumlah produksi ikan nila. Selain itu teknologi ini dilengkapi dengan sumber energi terbarukan yaitu panel surya, dan penyimpan energi listrik baterai. Dengan operasional aerator selama 7 jam (08.00 sampai 15.00) teknologi ini mampu mengurangi biaya sebesar 26,94%. Kegiatan ini menghasilkan 80% peserta menyatakan sangat paham terhadap pemaparan materi teknis pengoperasian dan praktek pengoperasian alat, 70% peserta menyatakan sangat paham terhadap pengoperasian alat, serta 70% peserta menyatakan paham terhadap pemahaman troubleshooting alat Smart Automation Fishery sehingga kegiatan ini dinilai berhasil.
Design of YOLOv5 Medium as Unmanned Rail Inspection in Braking Control System Based on Computer Vision Ciptaningrum, Adiratna; Widyadharma, Andhika Putra; Junaedi, Imam; Bisono, Rahayu Mekar; Apriyanto, R. Akbar Nur; Yudha, R. Gaguk Pratama; Echsony, Mohammad Erik; Putri, Larissa Kartika; Faikhsan, Edo Zulmi
International Journal of Science, Engineering, and Information Technology Vol 8, No 2 (2024): IJSEIT Volume 08 Issue 02 31 July 2024
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/ijseit.v8i2.26199

Abstract

This research explores the application of computer vision using YOLOv5 Medium for automatic object detection in unmanned rail inspection systems. The proposed technique utilizes image processing to analysing pixel values and detect optical motion vehicles. This detection triggers control system responses, such as activating the inspection train's motor upon vehicle identification. The study demonstrates the effectiveness of YOLOv5 Medium in achieving high accuracy rates. Evaluations at various distances yielded promising results: 97.98% at 3 meters, 100% at 5 meters, 99.49% at 7 meters, and a perfect 100% at 9 meters. These findings suggest optimal system performance at a distance of 9 meters. Overall detection performance across all test distances remained consistently high, with sequential rates of 0.96, 0.97, 0.95, and 0.96. This research emphasizes the crucial role of several factors in maintaining system accuracy and performance. These include the efficacy of the colour segmentation algorithm, ambient lighting conditions, and camera resolution. Furthermore, the importance of extensive testing with a diverse dataset is highlighted to ensure the system's robustness and adaptability to various real-world scenarios.