cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Jana Utama
Contact Email
jana.utama@email.unikom.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
telekontran@elektro.unikom.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
TELEKONTRAN: Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan
Published by Universitas Komputer Indonesia
ISSN : 23032901     EISSN : 26547384     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering
Jurnal Telekontran merupakan wadah yang menampung penelitian, gagasan dan pemikiran dari para peneliti dalam bidang teknik elektro kususnya bidang telekomunikasi, kendali, dan elektronika terapan.
Arjuna Subject : -
Articles 193 Documents
 16   17   18   19   20 
Model Fuzzy Social Force Untuk Kendali Navigasi Robot Beroda Pada Bidang Miring Rici , Rici; Sri Purwiyanti; Arinto Setyawan
Telekontran : Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan Vol. 13 No. 2 (2025): TELEKONTRAN vol 13 no 2 Oktober 2025
Publisher : Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/telekontran.v13i2.17895

Abstract

Abstrak - Navigasi robot pada medan miring menghadirkan tantangan tambahan dibandingkan dengan medan datar karena pengaruh gaya gravitasi dan gesekan yang dapat mengurangi stabilitas dan efisiensi pergerakan. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sistem navigasi berbasis Model Fuzzy Social Force (MFSF) yang mampu menyesuaikan gaya sosial, gaya gesek, dan gaya gravitasi secara dinamis agar robot dapat bergerak stabil pada bidang miring. Sistem ini dilengkapi dengan sensor LiDAR ((Light Detection and Ranging) untuk deteksi jarak dan arah serta sensor IMU (Inertial Measurement Unit) untuk mengukur sudut kemiringan secara real-time. Metode yang digunakan melibatkan simulasi pada platform CoppeliaSim, dengan pengujian sebanyak 10 kali pada setiap tingkat kemiringan (10°, 15°, dan 20°) untuk memastikan konsistensi hasil. Hasil menunjukkan bahwa robot dengan MFSF mampu menyelesaikan navigasi dalam waktu rata-rata antara 51,71 hingga 59,24 detik, sedangkan model Social Force konvensional memerlukan waktu antara 79,61 hingga 88,59 detik pada kondisi medan yang sama. Performa yang lebih baik pada MFSF disebabkan oleh kemampuan sistem fuzzy dalam menyesuaikan gaya sosial terhadap perubahan sudut kemiringan secara adaptif, sehingga mengurangi kehilangan traksi (slip) dan menjaga stabilitas arah gerak. Dengan demikian, integrasi mekanisme fuzzy dan sensor IMU terbukti meningkatkan efisiensi serta stabilitas navigasi robot pada lingkungan dengan variasi kemiringan, dan berpotensi diterapkan pada sistem robot otonom di area berbukit atau tidak rata.     Kata kunci : Medan Miring, Sensor LiDAR dan IMU, Navigasi Robot Beroda, Simulasi CoppeliaSim dan Model Fuzzy Social Force. Abstract - Robot navigation on inclined surfaces presents additional challenges compared to flat terrain due to the influence of gravity and friction, which can reduce movement stability and efficiency. The objective of this study is to develop a navigation system based on the Model Fuzzy Social Force (MFSF) capable of dynamically adjusting social forces, frictional forces, and gravitational forces to maintain stable robot motion on inclined surfaces. The system is equipped with a LiDAR (Light Detection and Ranging) sensor for distance and direction detection, as well as an IMU (Inertial Measurement Unit) sensor to measure the slope angle in real time. The proposed method employs simulation using the CoppeliaSim platform, with ten experimental trials conducted at each inclination level (10°, 15°, and 20°) to ensure result consistency. The findings show that the robot with MFSF completes navigation in an average time ranging from 51.71 to 59.24 seconds, while the conventional Social Force model requires 79.61 to 88.59 seconds under the same conditions. The improved performance of the MFSF system is attributed to its fuzzy-based ability to adapt social forces according to slope variations, thereby reducing traction loss (slip) and maintaining directional stability. Consequently, the integration of fuzzy mechanisms and IMU sensors has been proven to enhance navigation efficiency and stability in environments with varying inclinations, making it potentially applicable to autonomous robotic systems operating on hilly or uneven terrains.  Keywords : Inclined Terrain, LiDAR and  IMU Sensor, Wheeled Robot Navigation, CoppeliaSim simulation, Model Fuzzy Social Force.
Rancangan Simulasi Web Pada Ground Check DVOR Menggunakan Visual Studio Code Nyoman, Madhawi; Sulistyo, Didik; Roza , Febria
Telekontran : Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan Vol. 13 No. 2 (2025): TELEKONTRAN vol 13 no 2 Oktober 2025
Publisher : Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/telekontran.v13i2.17515

Abstract

Abstrak – Doppler VHF Omnidirectional Range (DVOR) memiliki peran penting dalam menjamin keselamatan penerbangan, sehingga pemeliharaan rutin melalui ground check diperlukan untuk memastikan kinerjanya sesuai standar. Namun, pelaksanaan ground check sering terkendala oleh keterbatasan peralatan dan akses, sementara media pembelajaran yang tersedia masih terbatas pada dokumen regulasi dan presentasi, yang kurang efektif meningkatkan pemahaman sumber daya manusia. Penelitian ini bertujuan mengembangkan simulasi berbasis web sebagai media interaktif untuk mendukung pembelajaran prosedur ground check DVOR dan meningkatkan efisiensi operasional. Studi awal dilakukan di Bandara I Gusti Ngurah Rai, sedangkan tahap pengembangan dilaksanakan di Politeknik Penerbangan Indonesia Curug, Program Studi Teknik Navigasi Udara. Metode penelitian menggunakan model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) dengan pengumpulan data melalui wawancara dan kuesioner yang melibatkan dosen, teknisi, dan taruna/i berpengalaman dalam ground check DVOR. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aspek rancangan, materi, functional suitability, dan compatibility memperoleh nilai kelayakan 100% (sangat layak), sedangkan aspek usability mencapai 92,3% (sangat layak). Temuan ini membuktikan bahwa simulasi berbasis web lebih efektif dibanding metode pembelajaran konvensional, mampu meningkatkan pemahaman prosedur, kompetensi teknisi, dan efektivitas operasional dalam navigasi udara. Kata Kunci: DVOR, Simulasi Web, Ground Check, Pemeliharaan, ADDIE  
Studi Komparasi HE dan CLAHE pada Image Enhancement untuk Segmentasi Citra dalam Deteksi Tumor pada Otak Nadira Eka Putri, Nadira Eka Putri; Reni Rahmadewi , Reni Rahmadewi; Salsanabila Mariestiara Putri , Salsanabila Mariestiara Putri
Telekontran : Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan Vol. 13 No. 2 (2025): TELEKONTRAN vol 13 no 2 Oktober 2025
Publisher : Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/telekontran.v13i2.18163

Abstract

Abstract - Accurate segmentation of brain tumor images plays a crucial role in supporting precise diagnosis and treatment planning. Brain tumor image segmentation requires an effective image enhancement process to distinguish healthy and abnormal tissues. While deep learning methods are advancing, Histogram Equalization (HE) and Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) techniques remain essential for lightweight and efficient preprocessing. The dataset consists of 100 brain MRI images, including 50 normal and 50 tumor cases. The evaluation employs quantitative metrics including Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Index (SSIM), Mean Square Error (MSE), and processing time. Experimental results indicate that HE achieves an accuracy of 85% (PSNR = 18.4 dB, SSIM = 0.71, MSE = 0.015, average processing time = 0.86 s), while CLAHE achieves 95% accuracy (PSNR = 24.9 dB, SSIM = 0.89, MSE = 0.009, average processing time = 1.12 s). These findings indicate that CLAHE provides clearer and more detailed image improvements compared to HE. Keywords: Brain Tumor, Preprocessing, Histogram Equalization (HE), Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE)

Page 20 of 20 | Total Record : 193

 16   17   18   19   20 

Filter by Year

2013 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 13 No. 2 (2025): TELEKONTRAN vol 13 no 2 Oktober 2025 Vol. 13 No. 1 (2025): TELEKONTRAN vol 13 no 1 April 2025 Vol. 12 No. 2 (2024): TELEKONTRAN vol 12 no 2 Oktober 2024 Vol. 12 No. 1 (2024): TELEKONTRAN vol 12 no 1 April 2024 Vol. 11 No. 2 (2023): TELEKONTRAN vol 11 no 2 Oktober 2023 Vol 11 No 1 (2023): TELEKONTRAN vol 11 no 1 April 2023 Vol. 11 No. 1 (2023): TELEKONTRAN vol 11 no 1 April 2023 Vol. 10 No. 2 (2022): TELEKONTRAN vol 10 no 2 Oktober 2022 Vol. 10 No. 1 (2022): TELEKONTRAN vol 10 no 1 April 2022 Vol 9 No 2 (2021): TELEKONTRAN Vol 9 No 2 Oktober 2021 Vol 9 No 1 (2021): TELEKONTRAN vol 9 no 1 April 2021 Vol 8 No 2 (2020): TELEKONTRAN Vol 8 No 2 Oktober 2020 Vol. 8 No. 1 (2020): TELEKONTRAN vol 8 no 1 April 2020 Vol 8 No 1 (2020): TELEKONTRAN vol 8 no 1 April 2020 Vol 7 No 2 (2019): TELEKONTRAN vol 7 no 2 Oktober 2019 Vol 7 No 1 (2019): TELEKONTRAN vol 7 no 1 April 2019 Vol 7 No 1 (2019): TELEKONTRAN vol 7 no 1 April 2019 Vol. 6 No. 2 (2018): TELEKONTRAN Vol 6 No 2 Oktober 2018 Vol 6 No 2 (2018): TELEKONTRAN Vol 6 No 2 Oktober 2018 Vol 5 No 2 (2017): TELEKONTRAN vol 5 no 2 Oktober 2017 Vol 5 No 1 (2017): TELEKONTRAN vol 5 no 2 April 2017 Vol. 4 No. 2 (2016): TELEKONTRAN vol 4 no 2 Oktober 2016 Vol 4 No 2 (2016): TELEKONTRAN vol 4 no 2 Oktober 2016 Vol 4 No 1 (2016): TELEKONTRAN vol 4 no 1 April 2016 Vol 3 No 2 (2015): TELEKONTRAN vol 3 no 2 Oktober 2015 Vol 1 No 1 (2013): TELEKONTRAN vol 1 no 1 April 2013 More Issue