Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

Papan Informasi Cuaca berbasis IoT untuk Aplikasi Jalan Raya Abdurahman Dwijotomo; Jeremiah Pardomuan Hutabarat; Muhammad Nazri; Kamarudin; Ika Karlina Laila Nur Suciningtyas
Jurnal Elektronika dan Otomasi Industri Vol. 11 No. 2 (2024): Vol. 11 No.2 (2024) : Jurnal Elkolind Vol.11, No. 2, 2024 (Juli 2024)
Publisher : Program Studi Teknik Elektronika Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/elkolind.v11i2.5464

Abstract

Salah satu faktor kecelakaan pada pengendara adalah ketidakwaspadaan terhadap keadaan jalan maupun lingkungan cuaca. Kecelakaan terjadi kerap dipicu dengan hal-hal sepele yaitu kelalaian dan kurang waspadanya si pengendara. Beberapa kecelakaan kecil sebenarnya dapat diatasi jika memang pengendara mengetahui medan/situasi pada jalan yang dilalui. Untuk itu perlu dibuatkan sistem informasi yang terpasang di jalan agar pengguna jalan lebih waspada. Diangkat dari permasalahan tersebut, di sini dibuat suatu sistem display digital untuk papan informasi kondisi jalan raya. Display Digital dirancang dengan sistem berbasis Internet of Things (IoT) yang dimana papan informasi ini dapat mendapat update informasinya melalui API web cuaca yang tersedia di internet. Sistem informasi tersebut dibuat dengan menggunakan modul matrix led P10 untuk menampilkan teks dan kontroller ESP32 yang terintegrasi dengan IoT. Pada papan informasi dapat menampilkan informasi berupa cuaca, suhu, kecepatan angin, kelembapan udara, jarak pandang serta keadaan langit saat ini. Dari hasil percobaan, papan informasi ini telah berhasil menampilkan informasi meskipun masih ada sedikit perbedaan dengan data cuaca di BMKG.
LINKO : Robot Edukasi Berbasis Lintasan Puzzle-RFID Dan Kendali Remote Jarak Jauh Alfito Desmon Situmorang; Abdurahman Dwijotomo
Jurnal Elektronika dan Otomasi Industri Vol. 12 No. 2 (2025): Jurnal Elkolind Vol 12 No 2 (Juli 2025)
Publisher : Program Studi Teknik Elektronika Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/elkolind.v12i2.7645

Abstract

Penerapan robotika terus berkembang pesat, pada penelitian ini merancang robot yang bernama LINKO yaitu robot edukasi yang di rancang khusus untuk siswa anak-anak agar dapat melatih motorik dan mengajarkan pemograman dasar dengan cara sentuh menggunakan puzzle. Robot ini menggunakan sensor RFID RC-522 untuk membaca gambar pada puzzle, stepper motor 28BYJ-48 sebagai penggerak, dan mikronkontroler ESP-WROOM-32. Terdapat komunikasi bluetooth yang dapat memperluas interaksi melalui smartphone. Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat keberhasilan pembacaan pada puzzle RFID mencapai 80-100% untuk puzzle dari satu hingga empat susunan, tetapi menurun drastis menjadi 28% untuk delapan susunan puzzle. Penurunan performa disebabkan oleh beberapa faktor seperti ukuran antena RFID yang kecil dan setiap langkah robot bergerak mengalami akumulasi error. Kesimpulan dari penelitian ini adalah sistem robot berbasis Puzzle RFID telah dikembangkan dan robot telah dapat berjalan mengikuti susunan puzzle, meskipun membutuhkan perbaikan pada akurasi bacaan RFID ketika banyak tumpukan susunan puzzle. Namun penambahan mode remote melalui aplikasi smartphone dapat mengendalikan pergerakan robot dari jarak sampai 42 meter dan bisa dipakai untuk media mainan.
Alat Pemantau dan Penghitung Jumlah Pengunjung Berbasis Aplikasi Telegram Rindang Alamsyah; Ika Karlina Laila Nur Suciningtyas; Nanta Fakih Prebianto; Iman Fahruzi; Imam Sholihuddin; Abdurahman Dwijotomo; Lalu Kaisar Wisnu Kita; Indra Daulay
Journal of Applied Electrical Engineering Vol. 7 No. 1 (2023): JAEE, June 2023
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaee.v7i1.5459

Abstract

A visitor monitoring and counting device is a tool designed to send information in the form of images and the number of visitors detected through a camera and sensors installed on the device. This device is based on the Telegram application using the ESP32-CAM module as the camera to capture images of each incoming visitor. The device is equipped with an infrared sensor used to detect incoming visitors. The device works by counting the number of visitors when they enter, and then sending a signal to the ESP32-CAM to capture a physical image as evidence. The data from the device's operation is sent through the Telegram application. The research results show that the device functions well at a distance of 60 cm, but it does not function properly at a distance of 90 cm. The average time required for the device to send an image to the application is 2.5 seconds. The fastest time required by the system to read data between one visitor and the next is 15,4 seconds.
Smart Rack Inventory Berbasis RFID Untuk Manajerial Gudang Muharramsyah, Iqbal Fadjar; Mu'Arif, Samsul; Dwijotomo, Abdurahman; Kamarudin, Kamarudin; Ridwan, Ridwan
Journal of Applied Electrical Engineering Vol. 8 No. 2 (2024): JAEE, December 2024
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaee.v8i2.8562

Abstract

In warehouse management within the industry, there are often condition named stock-opname where physical stock and recorded stock do not match. This discrepancy can be caused by human error, as most of the input process work is still performed manually. To address this issue, this research developed Smart Rack Inventory capable of detecting items stored on the rack based on the RFID codes attached to the stored items. Additionally, an interactive web interface is utilized for managing storage and retrieving information about stored items. From the test results, the tool can easily record and display stored items with RFID tags when the orientation of the RFID sticker on the items aligns with the RFID sensor in the designed rack system. The success rate reached 100% at a distance of 60 cm. However, when the sticker's position is not aligned with the RFID sensor, where the RFID tag faces a direction opposite to the sensor, the smart rack system encounters difficulties in detecting and recording the item.
PELATIHAN PLC SISWA SMK DI KOTA BATAM Diono, Diono; Firdaus, Fadli; Dwijotomo, Abdurahman; Deviana, Yesi; Yangu, Juliansyah; Winandari, Rahmi Agustin
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 5 No. 2 (2024): Volume 5 No. 2 Tahun 2024
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v5i2.27917

Abstract

Perkembangan pendidikan tingkat menengah di Batam berfokus pada peningkatan kuantitas dan kualitas lulusann SMK yang mampu menyerap kebutuhan industri. Salah satu teknologi yang banyak digunakan adalah Programmable Logic Control (PLC). PLC merupakan alat kendali yang berfungsi untuk menerapkan desain kontrol otomatis pada mesin industri sesuai aturan dan langkah langkah kontrolnya. Namun demikin, seringkali kursus dan sertifikasi PLC membutuhkan biaya yang tidak sedikit. Ditambah lagi kebutuhan alat alat hardware dan software penunjang selalu berubah mengikuti perkembangan teknologi. Polibatam selaku gugusan terdepan pendidikan vokasi di kepulauan Riau turut serta ambil bagian dalam mengatasi masalah tersebut. Melalui program pengabdian kepada masyarakat, Polibatam melaksanakan pelatihan PLC untuk melatih peserta didik pendidikan menengah di sekitar Batam. Diharapkan nantinya lulusan siswa SMK dapat memiliki kemampuan untuk memprogram PLC dengan baik.
Project Based Learning: Sistem Otentifikasi melalui Deteksi Wajah untuk Akses Pintu Otomatis Berbasis Raspberry Pi Alifiansyah, Irfan; Akmal, Muhamad Raihan; Febrianto, Wahyu; Dwijotomo, Abdurahman; Fahruzi, Iman
JURNAL INTEGRASI Vol. 16 No. 2 (2024): Jurnal Integrasi - Oktober 2024
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/ji.v16i2.7646

Abstract

Security concerns are of utmost importance in our daily lives. Conventional door locking systems that rely on physical keys possess vulnerabilities in terms of security. Physical keys are susceptible to tampering, theft, and effortless replication. Hence, it is imperative to devise a novel approach that may effectively mitigate this issue. An example of technological use for alternative locks involves utilizing face recognition techniques to grant or deny access to doors depending on the data associated with the individual seeking entry. The primary objective of this study is to create a facial identification approach by employing machine learning techniques, namely the histogram of oriented gradients (HOG) method in conjunction with a linear Support Vector Machine (SVM). This technique is designed to be easily implemented on a Raspberry Pi 4-based Single Board Computer (SBC) that features a video sensor for machine learning input and a doorlock solenoid output. Initially, it is important to train the machine learning algorithm to accurately identify and distinguish the individual who is granted access to the door. The facial data is obtained through the capture of photographs that encompass variations in facial expression, positioning, and lighting conditions. The facial data photos are further analyzed using machine learning techniques to generate a dataset algorithm model capable of accurately identifying faces. When the system is operational and identifies a face that closely matches the trained model, the Raspberry Pi will activate the doorlock solenoid to unlock the door, and conversely, to lock the door. This approach offers security benefits as it restricts access to only those individuals whose facial features are registered in the dataset, hence allowing them to unlock the door. The developed face detection system has an accuracy rate of 83% and is compatible with computing devices possessing constrained computational capabilities, such as the SBC Raspberry Pi 4.