cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Irrine Budi Sulistiawati
Contact Email
irrine@lecturer.itn.ac.id
Phone
+628123386004
Journal Mail Official
irrine@lecturer.itn.ac.id
Editorial Address
Jl Raya Karanglo KM 2 Malang
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications
Published by Institut Teknologi Nasional Malang
ISSN : -     EISSN : 27221245     DOI : https://doi.org/10.36040
Core Subject : Engineering,
Automotive Engineering Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering
Every technique that is related to Control, Automation and Artificial Intelligence Starting from a Memorandum of Understanding between Departments/Electrical Engineering Study Programs, Universities/Institutes/Polytechnics are members of Forum Teknik Elektro (FORTEI) Regional VII East Java Required Scientific Publication of the Department of Electrical Engineering, Institut Teknologi Nasional Malang, so an Alinier Journal was created Alinier Journal accepts basic and applied articles related to Artificial Intelligence and its applications. This journal focuses on findings and new ideas that review artificial intelligence problems related to simulation, case studies, implementation, and emphasizes the perspectives of utilization, solutions, latest developments and technological advances. This journal participates in the Seminar Nasional Forum Teknik Elektro Regional 7 (Sinarfe7) which is held annually by FORTEI Reg. VII East Java
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Listrik dan Elektro
Articles 59 Documents
 2   3   4   5   6 
Implementation of Control System and Simple Additive Weighting (SAW) Method in Smart Aquaponics for Photovoltaic Based Spinach and Tilapia Vegetables Tijaniyah, Tijaniyah; Laelatul Fitria, Deswita; Meilia Deebrianti, Putri
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 4 No. 2 (2023): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/alinier.v4i2.7885

Abstract

Aquaponics currently uses sophisticated automatic control technology. This certainly makes it easier for spinach vegetable farmers. Farmers can also cultivate tilapia so they can make a profit from selling spinach and tilapia. Aquaponics has become a trend among society in improving the economy. So far, aquaponics in Sidopekso Village, Kraksaan District, Probolinggo Regency uses a manual system for watering, applying fertilizer and feeding tilapia. The number of tilapia fish affects the amount of feed given, and the size of the spinach leaves also affects the fertilizer provided and the vegetable watering system. This system uses fish ponds as a place to cultivate vegetables using pot media. This photovoltaic-based control system can be combined with an aquaponics system directly. This tool can automatically control watering, apply liquid fertilizer to spinach, feed fish, control the electrical power produced by photovoltaics to support all aquaponic controls. Apart from that, farmers can also find out information about the equipment on-off process for spinach and tilapia via telegram. Microcontroller and telegram can synchronize with each other on this tool. Smart aquaponics is a combination of fish cultivation and plant cultivation using a control system using photovoltaic as a generator of electrical power to save electricity caused by daily use of equipment. Spinach vegetables are harvested after 25 days in the aquaponics area, the pH and temperature of the plants affect the quality of the vegetables. On day 1 and every 7 days the water and fertilizer in the vegetable reservoir must be replaced. So that the quality of pH and temperature is good. This requires a control system to run the tool. The fish used were 30 fish aged 35 days. This is adjusted to the size of the pool, namely 100 x 200 cm. Fish that are 10 days old must be replaced with holding water and fish food. This also uses a control system so that it can make it easier for farmers to control the entire function of smart aquaponics properly
Penggunaan Unified Power Flow Controller (UPFC) Untuk Meningkatkan Profil Tegangan Pada Sistem Kelistrikan 150 KV Bali I Gusti Agung Rai Yuda Wardana; Wartana, I Made
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 5 No. 1 (2024): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/alinier.v5i1.5102

Abstract

Abstract—Sistem tenaga listrik pasti akan mengalami rugi-rugi sistem dan ketidakstabilan tegangan yang menyebabkan ketidakmampuan dalam mempertahankan tegangan yang diterima sehingga Daya Aktif (MW) dan Daya Reaktif (MVar) yang dihubungkan ke sistem mengalami penurunan. salah suatu peralatan kendali yang memiliki kualitas, efektivitas, dan efisiensi tinggi untuk memaksimalkan kinerja sistem yang baik, berkualitas dan ekonomis dengan menggunakan peralatan Flexible Alternating Current Transmission system (FACTS) salah satu peralatan FACTS yang dapat merancang, mengendalikan dan mengoperasikan sistem dengan komponen solid state dengan melakukan pengendalian sistem transmisi secara akurat dan fleksibel. Unified Power Flow Controller (UPFC) merupakan gabungan dari Static Synchronous Compensator (STATCOM) dan Static Synchronous Series Compensator (SSSC), tujuan pemasangan UPFC yaitu meningkatkan profil tegangan dan mengurangi rugi-rugi pada sistem tenaga listrik Representasi UPFC AC dan DC yang digunakan dalam proses Continuation Power Flow (CPF) Efektivitas metode yang diusulkan telah disimulasikan secara praktis pada sistem kelistrikan Bali 16-bus untuk menyelidiki peningkatan kapasitas pembebanan sistem. Dari simulasi yang dilakukan dengan memasang pengendali modern tersebut di lokasi terbaik yaitu pada bus 02 ASARI dan 07 NGARA maka peningkatan margin daya tahan sistem hampir mencapai 8,30% dibandingkan kondisi base case yaitu sebesar λmax = 3.0526 p.u dengan profile tegangan tidak berubah secara signifikan.
Rancang Bangun Pengaturan Kecepatan Motor DC Menggunakan Metode Fuzzy Gain Scheduling PID Control Iradiratu Diah Prahmana Karyatanti; Belly Yan Dewantara; Moch. Renaldy Hardiansyah
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 5 No. 1 (2024): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/alinier.v5i1.5103

Abstract

Motor DC (Direct Current) atau sering disebut juga motor listrik arus searah merupakan suatu perangkat yang dapat mengubah energi listrik searah menjadi energi mekanik. Dalam kehidupan sehari-hari baik di industri dan rumah tangga, motor DC lebih sering digunakan untuk keperluan aplikasi yang membutuhkan variasi kecepatan. Beberapa kelebihan yang dimiliki motor DC diantaranya yaitu stabil dan tidak mempunyai kerugian daya reaktif. Variasi kecepatan motor DC dikembangkan dengan beberapa metode. Salah satu teknik dalam sistem kontrol untuk mengatasi permasalahan ini adalah menggunakan metode Fuzzy Gain Scheduling-PID control. Dimana parameter kontrol diubah secara otomatis jika terjadi perubahan kondisi operasi yang menyebabkan perubahan kinerja kontrol. Fuzzy Gain Scheduling-PID control merupakan motede hybrid dimana fuzzy berfungsi menghitung parameter kontrol PID (Kp, Ti dan Td), berdasarkan kondisi sinyal error dan delta erros. Dengan pengembangan aplikasi Fuzzy Gain Scheduling-PID control untuk memvariasikan kecepatan didapatkan kecepatan motor DC smooth sesuai yang diinginkan
Monitoring Bearing Motor Induksi Pada Variasi Noise Menggunakan Pengolahan Sinyal FFT Adistra Shanda Syahputi; Moch Iqbal Widjaya Ash Siddiq; Belly Yan Dewantara; Iradiratu Diah Prahmana Karyatanti; Muhammad Dzikri Akbar Bahtiar
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 5 No. 1 (2024): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/alinier.v5i1.5104

Abstract

Motor induksi memiliki berbagai keunggulan dibandingkan dengan motor listrik jenis yang lain karena kontruksinya yang sederhana, handal dan berharga murah. Meskipun memiliki konstruksi yang kuat, bukan berarti motor induksi tidak pernah mengalami kerusakan. Kerusakan bagian motor yang sering terjadi adalah kerusakan bearing. Fault diagnosis (FD) secara kontinue diperlukan untuk mengantisipasi terjadinya kerusakan lebih parah, menjaga keandalan, menekan biaya perawatan, dan tindakan perawatan tepat waktu. Kebisingan lingkungan tidak dapat dihindari dari lokasi motor, sehingga pada penelitian ini FD akan diuji pada beberapa tingkat kebisingan lingkungan. Penelitian ini mengusulkan pengembangan FD elemen bearing dengan teknik non-invasive berdasarkan sinyal suara dengan mempertimbangkan pengaruh kebisingan lingkungan. Filtering sinyal suara harus dilakukan dengan cermat agar hasil deteksi tidak diragukan. Band-pass filter diterapkan untuk memberikan informasi frekuensi resonansi yang menggambarkan kondisi elemen bearing. Data analisis dan feature extraction menggunakan pendekatan fast fourier transform dan analisis spectrum. FD yang dikembangkan berupa hardware yang dirancang menggunakan Raspberry pi dengan software Phyton. Pengembangan ini menawarkan FD yang real-time dimana sinyal suara langsung diproses sehingga hasil diagnosis dapat ditampilkan di LCD. Signifikasi hasil penelitian adalah menawarkan sistem monitoring kondisi motor dengan hardware yang dikembangkan sehingga hasil deteksi lebih cepat, mudah, murah, dan akurasi tinggi meskipun ada pengaruh kebisingan lingkungan. Dengan metode yang diusulkan mendapatkan akurasi deteksi sebesar 95.58%.
Analisis Dan Prediksi Suhu Dan Kelembaban Udara Yang Optimal Pada Ruangan Vertikultur Dengan Metode K-Nearest Neighbor Ni’am, Faj’run; Arengga, Danang; Sendari, Siti
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 5 No. 1 (2024): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/alinier.v5i1.9979

Abstract

Peningkatan populasi di Indonesia telah menyebabkan penurunan luas lahan pertanian yang tersedia, memaksa petani, terutama yang berpendidikan rendah dengan modal terbatas, untuk mencari solusi budidaya yang efisien pada lahan sempit. Teknik vertikultur muncul sebagai salah satu solusi yang memungkinkan penanaman sayuran dalam ruang terbatas. Namun, pertumbuhan tanaman memerlukan kondisi optimal suhu dan kelembaban, seperti yang diperlukan oleh tanaman stroberi. Untuk mencapai parameter pertumbuhan tanaman yang optimal pada lahan sempit, diperlukan pendekatan data mining. Data mining adalah proses pencarian pola dan informasi berharga dalam data yang tersedia, dan IoT memungkinkan pengumpulan data yang efisien. Dalam konteks ini, K-Nearest Neighbor (KNN) adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk memprediksi suhu dan kelembaban dengan akurasi yang memadai, meskipun dapat menghadapi tantangan ketika kondisi iklim tidak stabil. Kemudian hasil dari validasi data diatas 80% dan untuk hasil prediksi yang didapat tahap pertama hari pertama 45%, kedua 54,8%, ketiga 69,3% dan keempat 80%. Lalu pada tahap kedua hari pertama 56,3%, kedua 62,5%, ketiga 78,6% dan keempat 77,2%. Kesimpulan yang didapat pada penelitian ini yaitu metode KNN dapat digunakan untuk menganalisis dan memprediksi suhu dan kelembaban yang optimal.
Pengolahan Sinyal Suara Menggunakan Transformasi Wavelet Untuk Monitoring Kondsi Bearing Motor Induksi Adistra Shanda Syahputi; Johan Prasetya; Muhammad Dzikri Akbar Bahtiar
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 5 No. 2 (2024): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/alinier.v5i2.10003

Abstract

Motor induksi adalah jenis motor listrik yang banyak digunakan dibandingkan jenis motor lain. Bearing adalah komponen utama motor untuk membantu shaft berputar. Bagian motor ini sering mengalami kerusakan sehingga mengganggu operasional motor. Motor induksi akan mengalami panas berlebih, noise, percikan bunga api, bahkan menyebabkan motor induksi berhenti berputar. Oleh karena itu diperlukan tool yang bertugas memonitong kondisi bearing dengan tujuan meningkatkan performa mesin, mengurangi biaya perawatan dan menjaga keandalan. Penelitian ini memberikan solusi monitoring kondisi bearing dengan teknik non-invasive menggunakan sinyal suara. Suara yang keluar dari operasional mesin diolah menggunakan algoritma wavelet agar sinyal suara dalam domain waktu dapat dianalisis karakteristiknya. Karakteristik sinyal suara akan memberikan informasi yang relevan terhadap kondisi bearing. Dari analisis energi rata-rata yang diperoleh dari dekomposisi wavelet didapatkan bahwa algortima ini memberikan persentase keberhasilan diagnosa sebesar 52,71%.
Analisis Sentimen Publik pada “X” Menggunakan Long Short-Term Memory Neural Network Dwijo Utomo Rahino Putro
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 5 No. 2 (2024): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/alinier.v5i2.10226

Abstract

Dalam era digital yang terus berkembang, media sosial menjadi platform untuk berinteraksi, berbagi pendapat, serta mengekspresikan perasaan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis serta prediksi terkait sentimen-sentimen yang ada di media sosial terkait dengan isu yang ada pada kalangan masyarakat. Penelitian ini memanfaatkan Long Short-Term Memory neural network dan GloVe Word Embedding untuk melatih model yang digunakan untuk prediksi terhadap sentimen pada platform “X”. Dengan tingkat akurasi sebesar 85,8% menunjukkan bahwa Long Short-Term Memory Neural Network memiliki hasil yang cukup bagus dalam melakukan prediksi sentimen. In the ever-growing digital era, social media has become a platform for interacting, sharing opinions and expressing feelings. This research aims to carry out analysis and predictions regarding sentiments on social media related to issues that exist among society. This research utilises the Long Short-Term Memory neural network and GloVe Word Embedding to train a model used to predict sentiment on the "X" platform. With an accuracy rate of 85.8%, it shows that the Long Short-Term Memory Neural Network has quite good results in predicting sentiment.
Pemanfaatan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dengan Arsitektur MobileNetV2 Untuk Penilaian Kelayakan Rumah Zidan, Ahmad; Rahman, Muhammad Fadhillah; Puspita Sari, Anggraini
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 5 No. 2 (2024): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/alinier.v5i2.11061

Abstract

In the digitalization era, efforts to enhance efficiency and accuracy in assessing household eligibility for social assistance have become important. We plan to develop a household eligibility assessment system using convolutional neural network methods. Our system uses artificial intelligence to analyze uploaded house photos and provide eligibility assessments based on predefined criteria. The goal is to automate the assessment process, increase efficiency and accuracy, ensure social assistance is well-targeted, and reduce administrative workload. Through the implementation of this system, we hope to improve the effectiveness of social assistance and community development. The result of this research is a household eligibility assessment program that can be implemented in the future.
Rancang Bangun Pembangkit Listrik Tenaga Surya Di Sanggar Seni rivangga
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 5 No. 2 (2024): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/alinier.v5i2.11589

Abstract

Energi Baru Terbarukan merupakan sumber energi dari alam, salah satunya yaitu PLTPh dan PLTS. Dengan memanfaatkan sumber daya alam yang ada maka akan dilakukan pembangunan pembangkit listrik tenaga hybrid Pikohidro dan PLTS. Dimana PLTS disini sebagai pembangkit yang akan menutupi kekurangan energi dari Pikohidro untuk beban di Sanggar Seni. Dengan total Energi Beban sebesar 17.120 Watt perhari, dan Energi Pikohidro yang dihasilkan sebesar 15.804 Wh maka total Energi yang harus di penuhi PLTS sdalah 1.361 Wh dengan waktu efisien 5 jam.Dalam hal ini digunakan kapasitas Panel Surya dengan daya 263,2 W sebesar 329 Wp, Solar Charge Controller 30A, dan Baterai 12V. Setelah dilakukan pengujian panel Surya selama 3 hari dalam waktu 5 jam per hari, didapat daya tertinggi yaitu 118,6 Watt dengan Arus 6,34 A, dan Tegangan 28,72 V dengan kondisi cuaca berawan
Data Logger dan Web File Server Sensor Tiltmeter Untuk Pemantauan Gunungapi Berbasis ESP32 cahya
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 5 No. 2 (2024): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/alinier.v5i2.11631

Abstract

Gunungapi adalah salah satu fenomena alam yang memiliki potensi bahaya besar. Pemantauan aktivitas gunungapi di Indonesia dilakukan dengan berbagai metode, salah satunya adalah dengan menggunakan sensor tiltmeter untuk mendeteksi deformasi gunungapi. Keberlangsungan data adalah suatu keharusan dalam memantau aktivitas gunungapi, maka ancaman dari putusnya data sebisa mungkin diminimalisir. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem data logger dan web file server berbasis ESP32 untuk sensor tiltmeter, yang dapat menyimpan data secara otomatis dan memberikan akses mudah melalui web browser. Metode yang digunakan mencakup desain dan implementasi perangkat keras dan lunak, serta pengujian sistem di lapangan dan perbandinan dengan data yang dihasilkan oleh sistem yang sudah ada sebelumnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini cukup efektif untuk mengintegrasikan data GPS untuk penandaan waktu dan koordinat, serta mengamankan data dalam format .csv di kartu SD. Sistem ini juga teruji mampu memberikan akses pengunduhan dan pengunggahan data dengan mudah, serta mampu beroperasi secara andal tanpa mengganggu sistem akuisisi data yang sudah ada. Sehingga penelitian ini mampu meningkatkan efisiensi waktu dalam pengolahan data tiltmeter mencapai 82.94% di Pos Pengamatan Gunungapi Bromo.

Page 5 of 6 | Total Record : 59

 2   3   4   5   6 

Filter by Year

2020 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 1 (2025): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 5 No. 2 (2024): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 5 No. 1 (2024): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 4 No. 2 (2023): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 4 No. 1 (2023): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 3 No. 2 (2022): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 3 No. 1 (2022): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 2 No. 2 (2021): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 2 No. 1 (2021): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 1 No. 2 (2020): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 1 No. 1 (2020): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications More Issue