Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Hasil Penelitian Sains, Teknik dan Aplikasi Industri Fakultas Teknik Universitas Lampung Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro
Jimmy Lukita
Unknown Affiliation
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Optimasi Sensor Kompas HMC5883L Pada Sistem Navigasi Robot Pemupuk Otomatis Sulistiyanti, Sri Ratna; Purwiyanti, Sri; Setyawan, FX. Arinto; Alam, Syaiful; Lukita, Jimmy
Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik Dan Aplikasi Industri Fakultas Teknik Universitas Lampung Vol. 7 (2024): Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik dan Aplikasi Industi (SINTA) 2024
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini mengkaji pemanfaatan teknologi navigasi waypoint untuk mengotomatisasi proses pemupukan menggunakan sensor kompas HMC5883L dan sensor GPS neo Ublox M8N. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menguji tingkat akurasi robot dalam menentukan bearing menuju titik lokasi tujuan. Sistem yang dikembangkan dirancang untuk melacak dan mencapai titik lokasi dengan sudut dan jarak yang ditentukan secara otomatis. Berdasarkan hasil penelitian, akurasi sensor magnetometer ditemukan berada dalam rentang 1° hingga 2°. Selain itu, hasil koreksi pembacaan modul GPS menunjukkan bahwa tingkat akurasinya bervariasi, namun tetap berada dalam radius keberhasilan sekitar ±1 meter. Temuan ini mengindikasikan bahwa sistem navigasi waypoint yang dikembangkan mampu melakukan pemupukan otomatis dengan tingkat akurasi yang memadai. Oleh karena itu, teknologi ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam sektor pertanian, khususnya dalam proses pemupukan, melalui pengurangan ketergantungan pada tenaga kerja manual dan peningkatan presisi aplikasi pemupukan.
A MODEL SISTEM DETEKSI KONDISI ABNORMAL PADA KONSUMSI ENERGI LISTRIK DI JARINGAN DISTRIBUSI 1 PHASE MENGGUNAKAN ANFIS Jimmy Lukita
Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro Vol. 20 No. 1 (2026)
Publisher : Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/elc.v20n1.2921

Abstract

Adaptive Neuro- Duzzy Inference System (ANFIS) terbukti mampu mengklasifikasikan pola konsumsi energi listrik degan akurasi rata-rata 66,64% dan tingkat kesalahan 33,36%. Variasi presisi terlihat pada setiap label, dimana label 1 dan 4 memiliki nilai rendah, sementara label 2,3,dan 5 menunjukkan performa lebih baik. Presisi tertinggi mencapai 94,28% pada lable 5 menandakan kemampuan ANFIS dalam mengenali pola konsumsi tertentu dengan lebih tepat. Keandalan model diperkuat melalui evaluasi menggunakan RMSE,MAE dan MBE tersebut menunjukkan kecenderungan underestimasi dalam skala yang sangat kecil. Selain itu, penerapan normalisasi data memberikan dampak positif terhadap performa model, dengan perbedaan signifikan dibandingkan data mentah, yaitu seilis RMSE sebesar 0,5022 dan MAE sebesar 0,3595. Temuan ini menekankan bahwa pemilihian fungsi keanggotaan yang terpat serta normalisasi data berperan penting dalam meningkatkan efektivitas anfis untuk deteksi anomali konsumsi listrik.
Co-Authors Setyawan, FX Arinto Sri Purwiyanti Sri Ratna Sulistiyanti Syaiful Alam