Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOIV : International Journal on Informatics Visualization Abdimas UNWAHAS : Jurnal Pengabdian Masyarakat UNWAHAS
Isti Nugroho, Wahyu
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Medicine & Pharmacology Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Artificial Neural Network Accuracy Optimization Using Transfer Function Methods on Various Human Gait Walking Environments Indrawati, Ragil Tri; Putri, Farika Tono; Safriana, Eni; Isti Nugroho, Wahyu; Prawibowo, Hartanto; Ariyanto, Mochammad
JOIV : International Journal on Informatics Visualization Vol 8, No 2 (2024)
Publisher : Society of Visual Informatics

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62527/joiv.8.2.2159

Abstract

A bionic leg with ergonomic functionality can increase the user’s independence. However, an ergonomic bionic leg can be challenged to be developed. One of its challenges is related to functionality, where the bionic leg motor can be rugged to adapt to the user. One of the solutions for the bionic leg challenge is the application of a motor driver controlled by the user’s muscle signal. EMG signal can be utilized as the user’s signal source. The EMG signal is then fed back into the motor device. EMG signals obtained during a natural walking environment can result in smooth and natural movement. This study classifies EMG signals into 8 classes: a controlled walking environment (treadmill walking with various speeds) and a natural walking environment (ground walking, upstairs and downstairs walking). This research aims to optimize the ANN method using transfer function variations. The best method will be used to train EMG-driven motors for future studies related to bionic legs. The best ANN parameter in this research using Levenberg-Marquardt backpropagation as a training algorithm with transfer function pairing of the exponential function: Hyperbolic tangent sigmoid transfer function and SoftMax transfer function with 98.8% accuracy and 0.036 MSE value. The best method from the experiment and ANN classification can be used as a training method for a bionic leg in future research.
PENERAPAN DAUR ULANG (RECYCLE) PASIR SILIKA DALAM PROSES PEMBUATAN CETAKAN PASIR UNTUK MENEKAN BIAYA PRODUKSI DI CV. RAM TEGAL Yanuar, Padang; Khoryanton, Ampala; wirawan, yuris; Tristijanto, Hery; Anggit Kristiawan, Timotius; Tono Putri, Farika; Syukur Alfauzi, Abdul; Harmanto, Sri; Isti Nugroho, Wahyu; Abidin, Zaenal; Fitrianti Sugiono, Friska Ayu; Rizky Riadini, Elfrida; Mujiarto, Iman; Mamba'udin, Ahmad; Satya, Evan Bagas; Prasetyo, Anoeng; Mahendra, Tegar Aprilio
ABDIMAS UNWAHAS Vol. 11 No. 1 (2026): Abdimas Unwahas
Publisher : Universitas Wahid Hasyim Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31942/abd.v11i1.15346

Abstract

Objek yang menjadi mitra kegiatan pengabdian adalah CV. Rejeki Abadi Machinery (CV RAM) yang bergerak di bidang pengecoran logam. Dalam proses produksinya, perusahaan menggunakan pasir silika sebagai bahan utama dalam pembuatan cetakan untuk komponen pompa. Permasalahan yang dihadapi mitra adalah belum dimanfaatkannya limbah dari proses pengecoran di CV.RAM khususnya pasir silica, sehingga biaya produksi menjadi tinggi. Solusi yang diberikan adalah pasir silica setelah digunakan direcycle sehingga dapat menekan biaya produksi. Metode yang akan dipakai untuk pelaksanaan rencana tersebut yaitu: tahapan perencanaan, pelaksanaan program dan pendampingan sampai evaluasi kegiatan mitra. Hasil pengabdian yang dilakukan dengan teknologi tepat guna berupa mesin pengayak pasir yaitu kebutuhan pasir silika baru mencapai 25 ton per bulan, berkurang menjadi 16 ton per bulan setelah alat diterapkan. Hal ini menunjukkan efisiensi penggunaan pasir silika daur ulang sebesar 9 ton per bulan. Meskipun harga pasir silika tetap Rp. 800.000,- per ton, total biaya pembelian menurun dari Rp. 20.000.000,- menjadi Rp. 12.800.000,- per bulan, sehingga penghematan biaya perbulan dapat dicapai sebesar Rp. 7.200.000,- atau 36% dari total biaya sebelumnya.
Co-Authors Anggit Kristiawan, Timotius Fitrianti Sugiono, Friska Ayu Hery Tristijanto Indrawati, Ragil Tri Khoryanton, Ampala Mahendra, Tegar Aprilio Mamba'udin, Ahmad Mochammad Ariyanto Padang Yanuar Prasetyo, Anoeng Prawibowo, Hartanto Putri, Farika Tono Rizky Riadini, Elfrida Safriana, Eni Satya, Evan Bagas Sri Harmanto Syukur Alfauzi, Abdul Tono Putri, Farika wirawan, yuris Zaenal Abidin