cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
sulistiyanto
Contact Email
yantog98@gmail.com
Phone
+6281332986888
Journal Mail Official
jeecom@unuja.ac.id
Editorial Address
https://ejournal.unuja.ac.id/index.php/jeecom/about/editorialTeam
Location
Kab. probolinggo,
Jawa timur
INDONESIA
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM)
Published by Universitas Nurul Jadid
ISSN : 27150410     EISSN : 27156427     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) is published by Engineering Faculty of Nurul Jadid University, Probolinggo, East Java, Indonesia. This journal encompasses research articles, original research report, : 1) Power Systems, 2) Signal, System, and Electronics, 3) Communication Systems, 4) Information Technology, etc.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Listrik dan Elektro
Articles 223 Documents
 12   13   14   15   16 
Komunikasi Firebase Berbasis Android untuk Sistem Keamanan Gerbang Geser Otomatis Terkendali PLC Kharisma, Oktaf Brillian; Aziz, Azridjal; Martin, Awaludin; Agus, Rio Masri
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i1.8512

Abstract

Sistem Gerbang otomatis, atau autogate, digunakan untuk memudahkan proses pembukaan dan penutupan Gerbang. Namun, dalam penggunaannya, muncul beberapa tantangan. Salah satunya adalah keterbatasan jarak akses pada sistem kendali autogate yang hanya menggunakan remote RF. Selain itu, sistem keamanan saat Gerbang menutup masih memiliki kelemahan, yaitu risiko potensial Gerbang menabrak objek yang berada di jalurnya. Untuk mengatasi tantangan-tantangan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pengendali Gerbang geser otomatis yang mengadopsi PLC sebagai pengontrol utama. Sistem ini juga akan menambahkan akses kontrol melalui smartphone berbasiskan android yang terhubung ke jaringan internet dengan bantuan modul ESP32 serta menggunakan basis data dari Firebase. Selain itu, sensor photobeam akan dimasukkan sebagai elemen pendeteksi objek yang berada di lintasan Gerbang sebagai system pengamannya. Dari Hasil implementasi dan analisis yang telah dilakukan, alat ini berhasil beroperasi sesuai dengan desainnya. Penggunaan smartphone sebagai kendali mampu mengatasi keterbatasan jarak akses, dengan waktu respons sekitar 0,5 hingga 3 detik, bergantung pada kualitas jaringan internet. Sensor photobeam juga berhasil mendeteksi objek yang berada di lintasan Gerbang, sehingga sistem kendali dapat menghentikan dan membuka Gerbang secara otomatis ketika objek terdeteksi saat Gerbang sedang menutup.
Sistem Pemantauan Volume Cairan Infus Berbasis Fuzzy Logic untuk Penanganan Korban Bencana Alam di Rumah Sakit Darurat TNI Mukhsin, Muhammad; Wibisono, Petrus Gunawan; Setiawan, Heri; Widiatmoko, Dekki; Achmad I, Afif
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i1.8362

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring volume cairan infus pada korban bencana alam di Rumah Sakit Darurat TNI menggunakan Internet of Things (IoT) dan metode fuzzy logic. Dalam situasi bencana alam, pemantauan volume cairan infus pada korban menjadi penting untuk memastikan bahwa pasien menerima perawatan yang tepat dan tepat waktu. Namun, tugas tersebut sering kali menjadi sulit karena jumlah pasien yang tinggi dan jumlah tenaga medis yang terbatas. Dalam penelitian ini sistem monitoring dengan menggunakan perangkan Internet of Things (IoT) untuk mengumpulkan data volume infus secara real-time, serta sensor TCRT 5000 untuk membaca tetesan infus yang terhubung pada IoT akan mengirimkan data keserver pusat. Dalam pengolahan data tersebut diolah menggunakan metode Fuzzy Logic untuk mendapatkan informasi yang berguna kepada tim medis, serta memberikan peringatan dini kepada tim medis yang berjaga.  Pada pengujian alat memiliki tingkat error sebesar 0,05% - 0,1 % dan memiliki tingkat akurasi sebesar 97,8 %. Dengan demikian alat ini dapat diaplikasikan dapa rumah sakit darurat TNI.
Penerimaan Pengguna Access by KAI di Surabaya Zain, Earliawan Muhammad Irbah; Suryadi, Akmal
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i2.8984

Abstract

Access by KAI adalah sebuah upaya PT KAI dalam memfasilitasi pengguna kereta api di Indonesia yang dapat membantu para pengguna untuk melakukan transaksi pembelian tiket kereta api, pembatalan keberangkatan, pengecekan jadwal kereta api, hingga melakukan pemesanan makanan pada saat melakukan perjalanan dan sebagainya. Namun, pada praktiknya pengguna masih mengalami banyak kelemahan dari aplikasi seperti performa yang buruk, kegagalan dalam bertransaksi, sampai permasalahan pada user experience yang dimiliki oleh aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana penerimaan pengguna dan faktor apa saja yang mempengaruhi pengguna dalam bertransaksi menggunakan aplikasi Access by KAI. Model penelitian yang digunakan adalah Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) dengan memodifikasi model berupa penambahan Trust sebagai konstruk tambahan pada model. Responden penelitian ini adalah pengguna aplikasi dan telah bertransaksi paling sedikit satu kali. Metode pengolahan pada penelitian ini adalah dengan pengaplikasian PLS-SEM dibantu oleh aplikasi SmartPLS versi 4. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif serta dengan teknik pengumpulan data menggunakan teknik purposive sampling. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penerimaan pengguna aplikasi Access by KAI kota Surabaya berada pada tingkat sedang dengan 3 dari 6 hipotesis yang ditolak. Adapun Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Condition berpengaruh terhadap penerimaan pengguna dalam menggunakan aplikasi Access by KAI. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi konsiderasi pada pemangku kepentingan terutama pihak PT KAI dalam meningkatkan dan mengefektifkan penggunaan aplikasi sehingga manfaat yang didapatkan lebih substansial.
Rekomendasi untuk Meningkatkan Kapabilitas Strategi TI pada Perguruan Tinggi Swasta XYZ Berdasarkan Analisis COBIT 2019 Domain APO02 Hestiningtyas, Annisa; Hendi, Muhammad Alva; Nasiri, Asro
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i1.7158

Abstract

Perguruan Tinggi Swasta XYZ menghadapi tekanan yang semakin meningkat untuk menjalankan operasinya secara efektif dan efisien dalam era digital yang cepat berubah. Pengelolaan strategi Teknologi Informasi (TI) adalah salah satu kunci untuk mencapai tujuan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi yang konkret dan terukur untuk meningkatkan kapabilitas strategi TI di Perguruan Tinggi Swasta XYZ, dengan menggunakan analisis berdasarkan COBIT 2019 Domain APO02 (Manage Strategy). Penelitian ini menggunakan metode campuran yang melibatkan survei, wawancara dengan pemangku kepentingan kunci, dan analisis dokumen strategis yang ada. Hasil penelitian berdasarkan tingkat kapabilitas dalam pengelolaan strategi TI di perguruan tinggi swastaXYZ, dengan beberapa aspek yang telah berkembang dengan baik sementara aspek lainnya memerlukan perbaikan. Perlu diketahui bahwa Perguruan Tinggi Swasta XYZ tersebut belum pernah melakukan proses tata kelola TI dan audit internal menggunakan COBIT 2019 
Penerapan Metode Weighted Product (WP) Untuk Penentuan Rumah Tidak Layak Huni (RTLH) Di Desa Sukorejo Probolinggo Berbasis Web Sya'roni, Wahab; Hidayat, Noer Fadli; Sukron, Moh.
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i1.8308

Abstract

Penilaian kelayakan hunian merupakan aspek penting dalam upaya perbaikan kondisi rumah khususnya di desa desa terpencil yang masih banyak ditemukan rumah warga tidak layak huni yang disebabkan oleh faktor perekonomian masyarakat dan mempunyai penghasilan dibawah rata rata, kondisi tersebut membuat banyaknya rumah warga tidak layak huni yang perlu dibedah melalui bantuan yang diadakan oleh pemerintah yaitu program bantuan rumah tidak layak huni RTLH. Dalam penentuan rumah tidak layak huni di desa Sukorejo pihak desa masih menggunakan pendataan secara manual sehingga sering kali terjadi salah sasaran sehingga yang seharusnya masih bisa memperbaiki rumahnya sendiri masih tergolong sebagai penerima bantuan oleh karena itu untuk mencegah terjadinya salah sasaran agar program bantuan rumah tidak layak huni ini tersalurkan kepada warga yang memang benar benar layak untuk mendapatkan bantuan. Untuk mengetahui kelayakan rumah penduduk dalam penentuan ini akan menggunakan data kriteria secara efektif dengan Metode weighted product (wp). Metode weighted product dapat membantu dalam pengambilan keputusan, Perhitungan dengan metode weighted product ini akan menghasilkan nilai tertinggi yang akan terpilih menjadi alternatif terbaik. Penentuan rumah tidak layak huni pada desa sukorejo ini berdasarkan kriteria yaitu rumah yang tidak memenuhi aspek keamanan, keselamatan bagi penghuninya, mata pencahariannya sebagai buruh tani, petani atau hanya mengurus rumah yang penghasilannya dibawah rata rata, memiliki status tanah yang sah serta ketersediaan listrik. Penentuan ini menggunakan bahasa pemograman python dengan framwork streamlit. Dataset yang digunakan sebanyak 1004 data pada tahun 2020 – 2023 dengan 201 data testing. Untuk hasil dari prediksi dalam penentuan rumah tidak layak huni menggunakan metode weighted product ini menghasilkan akurasi sebesar 95% dengan nilai akurasi tersebut diharapkan dapat membantu memprediksi penentuan rumah tidak layak huni sehingga dapat membantu pihak desa dalam menjalankan program pemerintah untuk menurunkan angka kemiskinan yang ada di desa Sukorejo kecamatan Kotaanyar kabupaten Probolinggo.
Studi Literatur Mengenai Klasifikasi Citra Kucing Dengan Menggunakan Deep Learning: Convolutional Neural Network (CNN) Linda, Kumara Dewi; Kusrini, Kusrini; Hartanto, Anggit Dwi
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i1.7480

Abstract

Deep learning merupakan bagian dari machine learning yang memiliki kemampuan untuk mengenali pola gambar, suara, teks dan data lainnya yang kompleks sehingga dapat menghasilkan prediksi yang akurat. Salah satu kemampuan deep learning adalah klasifikasi citra pada objek. CNN adalah salah satu metode dalam machine learning yang digunakan untuk mengklasifikasikan citra objek. Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) adalah bagian dari deep learning network yaitu jenis jaringan saraf tiruan yang saat ini banyak digunakan untuk pengenalan suatu citra. Dalam penelitian ini, algoritma yang digunakan adalah CNN karena akurasinya yang cukup baik. Deep learning dengan convolutional neural network (CNN) yang banyak digunakan untuk melakukan deteksi, klasifikasi, dan prediksi pada gambar. Citra objek dalam penelitian ini adalah kucing yang terdiri dari berbagai macam jenis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan citra kucing sesuai dengan jenisnya. Jurnal ini merupakan tinjauan literatur untuk menambah pengetahuan berharga mengenai penelitian terbaru tentang klasifikasi citra kucing menggunakan CNN. Jurnal ini membahas studi literatur tentang variabel input, metode yang digunakan dan hasil literatur dari penelitian sebelumnya. Metode yang paling banyak digunakan pada penelitian sebelumnya adalah CNN
Peningkatan Akurasi Deteksi Kendaraan Menggunakan Kombinasi Haar Cascade Classifier dan Convolutional Neural Networks (CNN) Irawanto, Indra; Sunyoto, Andi; Kusnawi, Kusnawi
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i1.8242

Abstract

Teknologi pengolahan citra digital dan computer vision telah memainkan peran penting dalam meningkatkan sistem pengaturan lalu lintas. Meskipun kamera CCTV umum digunakan, kebanyakan sistem masih bersifat pasif dan terbatas dalam pengawasan arus lalu lintas. Dalam menanggapi kebutuhan akan sistem yang lebih proaktif dan adaptif, dikembangkan berbagai sistem Manajemen Lalu Lintas Pintar yang mengintegrasikan teknologi deteksi objek kendaraan canggih, seperti kombinasi Haar Cascade Classifier dengan Convolutional Neural Network (CNN). Haar Cascade Classifier efektif dalam mendeteksi objek real-time, namun dapat mengalami kesulitan dalam kondisi gambar kompleks. Integrasi dengan CNN diharapkan meningkatkan akurasi deteksi kendaraan dalam berbagai kondisi pencahayaan dan latar belakang. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi arsitektur CNN yang optimal untuk diintegrasikan dengan Haar Cascade guna mencapai efisiensi dan akurasi deteksi kendaraan yang lebih tinggi dalam pengaturan lalu lintas. Dari hasil eksperimen, kombinasi Haar Cascade dan CNN efektif dalam mendeteksi dan mengestimasi jumlah kendaraan. Performa model tergantung pada kompleksitas gambar, di mana semakin kompleks gambar, semakin rendah akurasi dan sensitivitasnya. Penggunaan arsitektur MobileNet dan Xception menunjukkan kemampuan yang baik dalam mendeteksi kendaraan, dengan Xception memberikan sedikit peningkatan dalam akurasi (80.13%) dibandingkan dengan MobileNet (79.19%), namun dengan waktu komputasi yang sedikit lebih lama (1.02 detik dibandingkan dengan 0.82 detik). Pilihan antara kedua model tergantung pada kebutuhan spesifik aplikasi, seperti kebutuhan untuk akurasi yang lebih tinggi atau kecepatan pemrosesan yang lebih cepat. Dengan demikian, penelitian ini berpotensi untuk memberikan kontribusi signifikan bagi pengembangan sistem lalu lintas yang lebih cerdas dan responsif di masa depan.
Pengujian Inverter Untuk Menggerakkan Motor AC 3 Phasa Melalui Frekuensi pada Mesin Slitting Munthe, Budi Valentino; Santoso, Dian Budhi
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i1.7784

Abstract

Salah satu cara agar makanan, minuman, maupun produk lainnya terjaga kebersihannya menggunakan sebuah kemasan. Kemasan dibuat oleh banyak proses salah satunya proses melalui mesin slitting. Mesin slitting berfungsi memotong lembaran material kemasan menjadi lebih kecil. Pada mesin slitting terdapat komponen motor ac yang bisa diatur kecepatannya melalui besaran nilai frekuensi dari inverter. Motor ac berfungsi menggerakkan gulungan lembaran yang akan dipotong pada mesin slitting sedangkan inverter tidak hanya untuk mengatur kecepatan motor namun berfungsi merubah arus dc menjadi arus ac yang dibutuhkan oleh komponen.  Frekuensi berhubungan dengan besar atau kecilnya nilai rpm yang didapatkan. Semakin besar nilai frekuensi yang dimasukkan maka akan didapatkan nilai rpm yang semakin besar juga baik dari pengujian maupun perhitungan menggunakan rumus. Begitupun sebaliknya jika semakin kecil nilai frekuensi yang dimasukkan maka nilai rpm yang didapatkan pun akan semakin kecil baik dari pengujian maupun perhitungan secara langsung. Jika data dari hasil pengujian dibandingkan dengan data hasil dari rumus yang telah dihitung maka akan didapatkan nilai yang hampir sama, perbedaan sedikit nilai ini disebabkan oleh beban pada motor ac
Solar Power Plant Optimization using Automatic Transfer Switch (ATS) and Low Voltage Disconnect (LVD) Haikal, Muhammad Agil; Askan, Askan; Budiman, Budiman; Ali, Machrus
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i2.9571

Abstract

The automatic system model uses a Solar Charge Controller (SCC) to turn off the solar panel system at the minimum battery point so that the battery is safe and durable and an Automatic Transfer Switch (ATS) to automatically transfer the electricity network from State Electricity Company or Grid or solar panels. In this study, Solar Panel Priority Grid electricity is used if the solar panel is insufficient and hybrid system with solar panel priority with 2 cut out battery usage. The results of this study are 450WP Solar Panel, 100A SCC MPPT, 12V/100Ah Battery, and 3000 Watt Modified Sine Wave Inverter, Miniature Circuit Breaker, Contactor, Relay Switch, Time Delay Relay and Indicators. The results of the switching process test between the Solar Power Plant source and grid with ATS control can run automatically in Grid Priority Mode, meaning Solar Power Plant as a backup, or Solar Power Plant Priority Mode where the grid source is used as a power backup system. In the Battery Capacity Optimization System, Low Voltage Disconnect (LVD) Protection can work well, namely it can cut off the voltage from the inverter if the battery is in a low voltage state at a rating below 10.8 Volts, Auto Cut Charging Protection testing can charge the battery up to 13.8 Volts and Cycle Use, namely the process of this system can work to store energy while releasing energy to run the load. The results of this study can be used as a reference for the best choice of the most efficient Solar Power Plant system.
Pengaruh Komposisi Split Data Terhadap Performa Akurasi Analisis Sentimen Algoritma Naïve Bayes dan SVM Prasetyo, Yoga Adi; Utami, Ema; Yaqin, Ainul
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i2.9188

Abstract

Analisis sentimen merupakan bidang yang penting dalam pengolahan bahasa alami dan aplikasi sosial media modern. Penelitian ini menginvestigasi pengaruh dari variasi komposisi split data terhadap performa akurasi model analisis sentimen menggunakan SVM dan Naive Bayes. Metode eksperimen menggunakan variasi dari teknik k-fold cross-validation untuk membandingkan hasil dari berbagai proporsi pembagian data latih dan uji. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa komposisi split data memiliki dampak signifikan terhadap performa akurasi kedua algoritma, dengan beberapa proporsi split data menghasilkan hasil yang lebih konsisten dan stabil dibandingkan dengan yang lain. Temuan ini memberikan wawasan yang berharga dalam pengaturan praktis untuk pelatihan model analisis sentimen yang lebih efektif dan andal. Teknik ekstraksi fitur yang digunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), dengan algoritma klasifikasi Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Performa model dievaluasi menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa signifikan model SVM dengan rasio 80:20 mencapai akurasi 76,66% dan F1-score 77 %, dibandingkan metode SVM dan Naïve Bayes dengan rasio lainnya. 

Page 14 of 23 | Total Record : 223

 12   13   14   15   16 

Filter by Year

2019 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7, No 2 (2025) Vol 7, No 1 (2025) Vol 6, No 2 (2024) Vol 6, No 1 (2024) Vol 5, No 2 (2023) Vol 5, No 1 (2023) Vol 4, No 2 (2022) Vol 4, No 1 (2022) Vol 3, No 2 (2021) Vol 3, No 1 (2021) Vol 2, No 2 (2020) Vol 2, No 1 (2020) Vol 1, No 1 (2019) More Issue