p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Elkasista
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

A ANALISIS METODE KALMAN FILTER PADA GYROSCOPE UNTUK MENGURANGI NOISE GUNA MENINGKATKAN RESPONSIBILITAS DALAM SIMULATOR MENEMBAK: ELEKTRONIKA Utomo, Rokhim
Jurnal Elkasista Vol 5 No 2 (2024): Jurnal Elkasista
Publisher : Pustaka Poltekad

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54317/elka.v5i2.535

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis seberapa efektif metode Kalman Filter dalam mengurangi noise pada sinyal gyroscope untuk meningkatkan responsibilitas simulator menembak. Dengan menggunakan Kalman Filter, data dari gyroscope menjadi lebih akurat, sehingga pengalaman dalam simulasi menembak menjadi lebih realistis. Sinyal yang lebih jelas tidak hanya meningkatkan akurasi orientasi, tetapi juga mengurangi waktu respons sistem, membuat simulator lebih cepat dan tepat dalam merespons input dari pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kalman Filter secara signifikan meningkatkan kinerja simulator menembak, yang sangat penting dalam konteks militer dan keamanan di mana akurasi dan respons cepat sangat dibutuhkan.
ANALYSIS OF THE KALMAN FILTER METHOD ON A GYROSCOPE TO REDUCE NOISE TO IMPROVE RESPONSIBILITY IN A SHOOTING Widiatmoko, Dekki; Eka Setiawan, Rian Putra; Hairani, Hairani; utomo, rokhim
Elektronika Sistem Senjata Vol 6 No 2 (2025): Jurnal Elkasista
Publisher : Pustaka Poltekad

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54317/elka.v6i2.671

Abstract

This study aims to analysis how effective the Kalman Filter method is in reducing noise in gyroscope signals to improve the responsiveness of a shooting simulator. By using the Kalman Filter, the data from the gyroscope becomes more accurate, leading to a more realistic shooting simulation experience. The clearer signal not only improves orientation accuracy but also reduces the system's response time, making the simulator faster and more precise in reacting to user inputs. The results show that the Kalman Filter significantly enhances the performance of the shooting simulator, which is crucial in military and security settings where accuracy and quick response are essential.