Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Fortech Jurnal FORTECH
Muhammad Davi Labib, Radimas Putra
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Hardware implementation of type-2 fuzzy logic control for single axis solar tracker Krismanto, Awan Uji; Muhammad Davi Labib, Radimas Putra; Setiadi, Herlambang; Lomi, Abraham; Abdillah, Muhammad
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 35, No 1: July 2024
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v35.i1.pp102-112

Abstract

Solar tracker widely maximizes solar energy harvesting by maintaining a perpendicular relative position between the sun and the solar panel. Single and dual-axis solar tracker controllers are the most control mechanisms that are widely implemented. The single-axis solar tracker (SAST) is preferable between those two control mechanisms due to economic and simpler control algorithm features. Many control algorithms have been proposed to improve the performance of SAST. The conventional proportional integral derivative (PID) controller has major limitations mainly corresponding to slower response. Moreover, it cannot handle the uncertainties of the sunlight. To overcome the problem, type 2-fuzzy logic control (T2-FLC) is proposed. The single-axis solar tracker controller based on T2-FLC is applied in Arduino and implemented in the hardware environment. It was monitored that the T2-FLC provides much better responses than the conventional controllers in terms of better dynamic response and more efficiency in harvesting solar energy.
Sistem Identifikasi Korban Pada Robot KRSRI ITN Malang Dengan Teknik Pengolahan Citra Fitratul Rahman, Fazzy Nur; Ashari, Ibrahim; Muhammad Davi Labib, Radimas Putra
Jurnal FORTECH Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal FORTECH
Publisher : FORTEI (Forum Pendidikan Tinggi Teknik Elektro Indonesia)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56795/fortech.v6i2.6101

Abstract

Kontes Robot Indonesia (KRI) merupakan ajang tahunan yang diselenggarakan oleh Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi. Salah satu divisinya, Kontes Robot SAR Indonesia (KRSRI), berfokus pada perancangan robot untuk identifikasi korban bencana. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem identifikasi korban pada robot KRSRI ITN Malang dengan teknik pengolahan citra dan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) yang dirancang untuk membedakan antara boneka korban asli dan boneka dummy berdasarkan karakteristik warna dan bentuk. Penelitian ini menggunakan Raspberry Pi 3 Model B+ dan kamera Raspi Cam V2 untuk menangkap gambar, yang kemudian diproses menggunakan teknik segmentasi citra untuk mendeteksi boneka korban berwarna jingga, sementara algoritma KNN diterapkan untuk klasifikasi objek. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa akurasi deteksi korban bervariasi tergantung pada nilai parameter K dalam algoritma KNN dan jarak antara kamera dengan objek. Pada jarak 10 cm, 15 cm, dan 20 cm, akurasi tertinggi yang dicapai adalah 100% untuk beberapa nilai K, sedangkan pada jarak 25 cm, akurasi menurun drastis, hanya mencapai 43,75% hingga 31,25%. Nilai K = 5 memberikan keseimbangan terbaik antara deteksi korban dan minimisasi kesalahan klasifikasi. Studi ini menyimpulkan bahwa kombinasi segmentasi warna dan klasifikasi KNN efektif untuk membedakan boneka korban asli dan dummy, namun akurasi deteksi menurun seiring bertambahnya jarak objek, sehingga diperlukan optimasi lebih lanjut pada penelitian berikutnya.
Sistem Identifikasi Korban Pada Robot KRSRI ITN Malang Dengan Teknik Pengolahan Citra Fitratul Rahman, Fazzy Nur; Ashari, Ibrahim; Muhammad Davi Labib, Radimas Putra
Jurnal FORTECH Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal FORTECH
Publisher : FORTEI (Forum Pendidikan Tinggi Teknik Elektro Indonesia)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56795/fortech.v6i2.6101

Abstract

Kontes Robot Indonesia (KRI) merupakan ajang tahunan yang diselenggarakan oleh Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi. Salah satu divisinya, Kontes Robot SAR Indonesia (KRSRI), berfokus pada perancangan robot untuk identifikasi korban bencana. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem identifikasi korban pada robot KRSRI ITN Malang dengan teknik pengolahan citra dan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) yang dirancang untuk membedakan antara boneka korban asli dan boneka dummy berdasarkan karakteristik warna dan bentuk. Penelitian ini menggunakan Raspberry Pi 3 Model B+ dan kamera Raspi Cam V2 untuk menangkap gambar, yang kemudian diproses menggunakan teknik segmentasi citra untuk mendeteksi boneka korban berwarna jingga, sementara algoritma KNN diterapkan untuk klasifikasi objek. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa akurasi deteksi korban bervariasi tergantung pada nilai parameter K dalam algoritma KNN dan jarak antara kamera dengan objek. Pada jarak 10 cm, 15 cm, dan 20 cm, akurasi tertinggi yang dicapai adalah 100% untuk beberapa nilai K, sedangkan pada jarak 25 cm, akurasi menurun drastis, hanya mencapai 43,75% hingga 31,25%. Nilai K = 5 memberikan keseimbangan terbaik antara deteksi korban dan minimisasi kesalahan klasifikasi. Studi ini menyimpulkan bahwa kombinasi segmentasi warna dan klasifikasi KNN efektif untuk membedakan boneka korban asli dan dummy, namun akurasi deteksi menurun seiring bertambahnya jarak objek, sehingga diperlukan optimasi lebih lanjut pada penelitian berikutnya.
Co-Authors Abraham Lomi Awan Uji Krismanto Fitratul Rahman, Fazzy Nur Herlambang Setiadi M. Ibrahim Ashari Muhammad Abdillah