cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Alfian Maarif
Contact Email
alfianmaarif@ee.uad.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
biste@ee.uad.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota yogyakarta,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro
Published by Universitas Ahmad Dahlan
ISSN : 26857936     EISSN : 26859572     DOI : 10.12928
Core Subject : Engineering,
Electrical & Electronics Engineering
Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro (BISTE) adalah jurnal terbuka dan merupakan jurnal nasional yang dikelola oleh Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan. BISTE merupakan Jurnal yang diperuntukkan untuk mahasiswa sarjana Teknik Elektro. Ruang lingkup yang diterima adalah bidang teknik elektro dengan konsentrasi Otomasi Industri meliputi Internet of Things (IoT), PLC, Scada, DCS, Sistem Kendali, Robotika, Kecerdasan Buatan, Pengolahan Sinyal, Pengolahan Citra, Mikrokontroller, Sistem Embedded, Sistem Tenaga Listrik, dan Power Elektronik. Jurnal ini bertujuan untuk menerbitkan penelitian mahasiswa dan berkontribusi dalam pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi.
Arjuna Subject : -
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 4 No. 1 (2022): April" : 5 Documents clear
Sistem Informasi Presensi Digital Menggunakan Validasi E-KTP Noor Yulita Dwi Setyaningsih; Rahma Ningsih; Budi Cahyo Wibowo
Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro Vol. 4 No. 1 (2022): April
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/biste.v4i1.5978

Abstract

This study contains the use of website tools to facilitate the digital presence process, both in terms of database storage and the process of evaluating user performance results. This digital presence system will function optimally by utilizing the validation of the E-KTP, the selection of the use of the E-KTP is used to simplify the use of the user ID_Card, it is known that all Indonesian citizens who are working already have an E-KTP and between the IDs of the E-KTP one another. have differences, with this there will be no duplicate data. This web-based application is used as a solution to make it easier for office admins to monitor the performance of their employees, while also reducing the spread of the coronavirus by minimizing the use of the same tool simultaneously. From the research conducted, it was found that the web application can work 100% using the CRUD (Create, Read, Update, Delete) method from the MySql database. As well as validating the existing E-KTP data in the database, it is stored properly, attendance and attendance data can also be seen on the web display. Penelitian ini berisi tentang pemanfaatan perangkat website untuk mempermudah dalam proses presensi digital, baik dari sisi penyimpanan database maupun proses evaluasi hasil kinerja pengguna. Sistem presensi digital ini akan berfungsi maksimal dengan pemanfaatan validasi E-KTP, pemilihan penggunaan E-KTP digunakan untuk menyederhanakan dari pemakaian ID_Card pengguna, diketahui bahwa semua WNI yang sudah bekerja telah memiliki E-KTP dan antara ID dari E-KTP satu dengan yang lain memiliki perbedaan, dengan hal ini tidak akan terjadi data ganda. Aplikasi berbasis web ini digunakan untuk solusi mempermudah admin kantor dalam melakukan monitoring kinerja dari karyawannya, selain itu juga mengurangi terjadinya penyebaran virus corona dengan meminimalisir penggunaan alat yang sama secara bersamaan. Dari penelitian yang dilakukan, didapatkan hasil bahwa web aplikasi dapat bekerja 100% menggunakan metode CRUD (Create, Read, Update, Delete) dari database MySql. Serta validasi data E-KTP yang ada di database tersimpan dengan baik, data presensi dan absensi juga dapat dilihat pada tampilan web.
Model Prediksi Kualitas Udara dengan Support Vector Machines dengan Optimasi Hyperparameter GridSearch CV Ahmad Toha; Purwono Purwono; Windu Gata
Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro Vol. 4 No. 1 (2022): April
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/biste.v4i1.6079

Abstract

Air pollution continues to increase in Jakarta. The city ranks 12th in the world as the capital of a country with high levels of pollution. The Jakarta Environmental Service requires processing air quality data generated by the Air Quality Monitoring Station in order to produce valuable information as a decision-making tool. This data processing can be processed with data mining techniques to seek new knowledge from the database so as to find valid, useful and easy-to-learn patterns. The SVM data mining classification model is proposed in this study. Our contribution in this research is to create a classification model with SVM with new techniques, namely improvements in data processing to perform hyperparameter tuning. We saw that previous researchers only pursued high accuracy scores. In contrast to previous studies, we used the gridsearch cv hyperparameter optimization technique on the SVM classification model. The kernel polynomial with 2 degrees is the best parameter recommendation from the grid search cv technique. The accuracy before optimization is 73,31%, while after optimization is 94,8%. This shows an increase in accuracy of 3.2% after applying the grid search cv method to the classification of air quality monitoring using the SVM model Pencemaran udara terus meningkat di Jakarta. Kota ini menempati urutan ke 12 di dunia sebagai ibukota negara dengan tingkat polusi tinggi. Dinas Lingkungan Hidup Jakarta memerlukan pengolahan data-data kualitas udara yang dihasilkan oleh Stasiun Pemantauan Kualitas Udara agar menghasilkan informasi berharga sebagai alat pengambil keputusan. Pengolahan data ini dapat diproses dengan teknik data mining untuk mencari pengetahuan baru dari basis data sehingga menemukan pola-pola yang valid, bermanfaat dan dapat dipelajari dengan mudah. Model klasifikasi data mining SVM diusulkan dalam penelitian ini. Kontribusi kami dalam penelitian ini adalah membuat model klasifikasi dengan SVM dengan teknik baru yaitu perbaikan dalam pemrosesan data hingga melakukan hyperparameter tuning. Kami melihat para peneliti sebelumnya hanya mengejar nilai akurasi yang tinggi. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, kami menggunakan teknik optimasi hiperparameter gridsearch cv pada model klasifikasi SVM. Polinomial kernel dengan 2 derajat merupakan rekomendasi parameter terbaik dari teknik grid search cv. Akurasi sebelum optimasi adalah 73,31%, sedangkan setelah optimasi adalah 94,8%. Hal ini menunjukkan peningkatan akurasi sebesar 21,5% setelah menerapkan metode grid search cv pada klasifikasi pemantauan kualitas udara menggunakan model SVM.
Alat Pengecek Sampah Pendaki Gunung Berbasis Raspberry Pi 3 dan Barcode Scanner Fadli Maulana; Nuryono Satya Widodo
Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro Vol. 4 No. 1 (2022): April
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/biste.v4i1.4293

Abstract

The problem that is often encountered on many hiking trails is the lack of environmental awareness from the climber, which leads to trash littering. This study aims to design and develop a Raspberry Pi 3 Based Mountaineer Garbage Check Tool and Barcode Scanner that can help mountain managers to overcome the amount of garbage on the mountain. Raspberry Pi 3 is used to run various functions that can execute programs against an application. A Barcode scanner is used to read the code on the barcode. After the barcode scanner reads the code on the barcode, the code will be sent to the Raspberry Pi 3 and displayed on the monitor. This tool requires Java Netbeans, used to create applications in which there are various kinds of menus, including the Data Menu, Data Items, and Reports. The results of the application test in this study indicate that all forms can run well according to their respective duties and functions. The results of the barcode reading test on light intensity show that if the light intensity value is 0 LUX, the reading distance is 1-50 cm, while if the light intensity value is 10569-20338 LUX, the reading distance is 1-5 cm. This tool can be used for 6 hours 36 minutes. The climber's garbage checker that has been designed can work well. The resulting database of the application is stored regularly in PhpMyAdmin. Permasalahan yang sering dijumpai saat mendaki gunung yaitu kurangnya kesadaran para pendaki untuk menjaga lingkungan, masih banyak pendaki meninggalkan sampah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan Alat Pengecek Sampah Pendaki Gunung Berbasis Raspberry Pi 3 dan Barcode Scanner yang dapat membantu pengelola gunung untuk mengatasi banyaknya sampah di gunung. Raspberry Pi 3 digunakan untuk menjalankan berbagai macam fungsi yang dapat mengeksekusi program terhadap sebuah aplikasi. Barcode scanner digunakan untuk membaca kode pada Barcode. Setelah barcode scanner membaca kode pada barcode, maka kode akan dikirim ke Raspberry Pi 3 dan ditampilkan pada monitor. Alat ini memerlukan Java Netbeans, digunakan untuk membuat aplikasi yang di dalamnya terdapat berbagai macam menu, di antaranya yaitu Menu Data, Data Barang, dan Laporan. Hasil uji aplikasi dalam penelitian ini menunjukkan bahwa semua form dapat berjalan dengan baik sesuai dengan tugas dan fungsi masing-masing. Hasil uji pembacaan barcode terhadap intensitas cahaya menunjukkan bahwa jika nilai intensitas cahaya 0 LUX maka jarak baca sebesar 1-50 cm, sedangkan jika nilai intensitas cahaya 10569-20338 LUX maka jarak baca sebesar 1-5 cm. Alat ini dapat digunakan selama 6 jam 35 menit. Alat pengecek sampah pendaki yang telah dirancang dapat bekerja dengan baik. Database hasil dari aplikasi tersimpan dengan teratur pada PhpMyAdmin.
Prototipe Solar Tracking Berbasis Arduino dan Sensor Light Dependent Resistor (LDR) Bangun Aji Saputra; Alfian Ma'arif
Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro Vol. 4 No. 1 (2022): April
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/biste.v4i1.5547

Abstract

The government prioritizes the availability of electrical energy, especially in the industrial sector and urban areas, but the infrastructure to provide access to electricity in rural areas, especially street lighting, is still very lacking as a result of the need for a different energy source to overcome this problem. Solar cells are power plants that can convert solar energy into electricity, but most solar panels are installed statically which results in less than optimal absorption of solar energy. The purpose of this research is to make a prototype solar tracking based on the Arduino Mega 2560 microcontroller with the fuzzy logic method with an LDR sensor as a light sensor and a servo motor as a driver so that the solar panel can track the movement of the sun to get the maximum light intensity. The results of this study there are four test conditions which indicate that the percentage of the comparison value of solar panels statically and tracking in cloudy conditions is 34.07% while the test in cloudy sunny conditions is 25.603%. Pemerintah memprioritaskan ketersediaan energi listrik khususnya di sektor industri dan wilayah perkotaan tetapi infrastruktur untuk memberikan akses listrik di daerah pedesaan terutama penerangan jalan masih sangatlah kurang akibatnya perlunya sumber energi yang berbeda diperlukan untuk mengatasi masalah ini. Sel surya adalah pembangkit listrik yang dapat mengubah energi matahari menjadi listrik namun sebagian besar Panel surya dipasang secara statis yang mengakibatkan penyerapan energi matahari kurang optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat Prototype solar tracking berbasis mikrokontroler Arduino Mega 2560 dengan metode fuzzy logic dengan sensor LDR sebagai sensor cahaya dan motor servo sebagai penggerak sehingga panel surya dapat melacak pergerakan matahari untuk mendapatkan intensitas cahaya yang maksimal. Hasil dari penelitian ini terdapat empat kondisi pengujian yang menunjukkan bahwa persentase nilai perbandingan panel surya secara statis dan tracking dalam kondisi mendung sebesar 34,07% sedangkan pengujian dalam kondisi cerah Berawan sebesar 25,603%.
Deteksi Anomali Konduktivitas Air Menggunakan Kalman Filter Wahyu Sukestyastama Putra; Muhammad Koprawi; Wahid Miftahul Ashari; Jeki Kuswanto
Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro Vol. 4 No. 1 (2022): April
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/biste.v4i1.6188

Abstract

Water quality is an essential part of shrimp farming. Data integrity is one of the challenges in building a water conductivity monitoring system. Data read by the sensor should represent the physical conditions that occur. However, some factors can cause abnormal data changes. This abnormal data change can occur due to sensor damage or an attempt to sabotage the pool. In this study, a data anomaly detection algorithm was built using the Kalman filter and standard deviation to solve the problem of determining the normal range of data. The designed algorithm was then tested and evaluated using Arduino nano, Arduino mega, and Wemos D1 Microcontrollers to determine the algorithm's performance on limited computing devices. Based on the data analysis that has been carried out, it is found that the anomaly detection algorithm based on the Kalman filter has an accuracy of 92.5% and can detect anomaly data that occurs with TPF = 1 and FNR = 0 values. The implementation of the detection algorithm on the microcontroller shows that WEMOS D1 (ESP8266) has an excellent average computational speed of 27.99 us. As for the stability of the Arduino Nano (ATMEGA328) and Arduino Mega 2560 (ATMEGA 2560) microcontrollers, the computation time deviation is about 2.8 us. Kualitas air merupakan bagian penting pada budidaya udang. Salah satu tantangan dalam membangun sebuah sistem monitoring konduktivitas air adalah Keutuhan data. Suatu data yang terbaca oleh sensor seharusnya mewakili kondisi fisik yang terjadi. Akan tetapi ada faktor-faktor dapat menyebabkan perubahan data yang tidak wajar. Perubahan data yang tidak wajar ini dapat terjadi karena disebabkan kerusakan sensor maupun adanya upaya sabotase pada kolam. Pada penelitian ini dibangun sebuah algoritma deteksi anomali data menggunakan Kalman filter dan standar deviasi untuk mengatasi masalah penentuan rentang data normal. Algoritma yang dirancang kemudian diuji dan dievaluasi dengan menggunakan Mikrokontroller Arduino nano, Arduino mega dan Wemos D1 untuk mengetahui performa algoritma yang dirancang pada perangkat komputasi terbatas. Berdasarkan analisis data yang telah dilakukan didapatkan hasil bahwa algoritma deteksi anomali berbasis kalman filter memiliki akurasi 92,5% dan dapat mendeteksi data anomali yang terjadi dengan nilai TPF =1 dan FNR=0. Implementasi algoritma deteksi pada mikrokontroller menunjukkan bahwa WEMOS D1 (ESP8266) memiliki rata-rata kecepatan komputasi yang baik yaitu 27,99 us. Sedangkan untuk kestabilan mikrokontroller Arduino Nano (ATMEGA328) dan Arduino Mega 2560 (ATMEGA 2560) memiliki deviasi waktu komputasi sekitar 2,8 us.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2022 2022


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 8 No. 1 (2026): February Vol. 7 No. 4 (2025): December Vol. 7 No. 3 (2025): September Vol. 7 No. 2 (2025): June Vol. 7 No. 1 (2025): March Vol. 6 No. 4 (2024): December Vol. 6 No. 3 (2024): September Vol. 6 No. 2 (2024): June Vol. 6 No. 1 (2024): March Vol. 5 No. 4 (2023): December Vol. 5 No. 3 (2023): September Vol. 5 No. 2 (2023): June Vol. 5 No. 1 (2023): March Vol. 4 No. 3 (2022): December Vol. 4 No. 2 (2022): Agustus Vol. 4 No. 1 (2022): April Vol. 3 No. 3 (2021): Desember Vol 3, No 2 (2021): Agustus Vol. 3 No. 2 (2021): Agustus Vol. 3 No. 1 (2021): April Vol 3, No 1 (2021): April Vol 2, No 3 (2020): Desember Vol. 2 No. 3 (2020): Desember Vol 2, No 2 (2020): Agustus Vol. 2 No. 2 (2020): Agustus Vol. 2 No. 1 (2020): April Vol 2, No 1 (2020): April Vol 1, No 3 (2019): Desember Vol. 1 No. 3 (2019): Desember Vol 1, No 2 (2019): Agustus Vol. 1 No. 2 (2019): Agustus Vol 1, No 1 (2019): April Vol. 1 No. 1 (2019): April More Issue