SinarFe7
Publikasi ini digunakan untuk kegiatan utama FORTEI (Forum Pendidikan Tinggi Teknik Elektro Indonesia) Regional Jawa Timur atara lain: menyelaraskan pendidikan tinggi Teknik Elektro se-Indonesia melingkupi bidang pendidikan, penelitian, dan aplikasi teknologi, Mendiskusikan topik-topik nasional terkait keilmuan Teknik Elektro, menyimpulkan, memberi masukan, dan solusi kepada pemerintah serta pemangku kepentingan, sebagai institusi rujukan mengenai pendidikan tinggi Teknik Elektro, meningkatkan kerjasama dan tali silaturrahim antar Institusi, pejabat Program Studi/ Jurusan/Departemen, dan peneliti bidang Teknik Elektro
Articles
523 Documents
<![CDATA[Desain Kendali Menggunakan Hybrid PID-BA untuk Mengatur Kecepatan Motor Induksi ]]>
<![CDATA[Dwi Ajiatmo]]>;
<![CDATA[Titis Amujiati]]>;
<![CDATA[Machrus Ali]]>;
<![CDATA[Muhlasin]]>
<![CDATA[ SinarFe7 Vol. 4 No. 1 (2021): SinarFe7-4 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[FORTEI Regional VII Jawa Timur ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (696.597 KB)
<![CDATA[Motor induksi memiliki beberapa parameter non-linier. Hal ini menyebabkan pengaturan motor induksi lebihrumit dari pada motor DC. Salah satu kelemahan motor induksiadalah tidak mampu mempertahankan kecepatan yang konstanketika terjadi perubahan beban, sehingga diperlukan pengontrol.Kontrol cerdas berbasis Artificial Intelligent (AI) untukmeningkatkan kontrol konvensional. Pada penelitian ini, rancangbangun model kendali motor induksi 3 fasa menggunakankendali Algoritma PID-Bat untuk mengendalikan kecepatanmotor induksi 3 fasa. Kemudian uji kendali pada model motorinduksi 3 fasa dengan perubahan kecepatan dan perubahan torsibeban. Hasil performansi model kendali motor induksi 3 fasamenggunakan Algoritma PID Bat dengan perubahan kecepatandan perubahan beban torsi beban mendapatkan error steadystate, settling time, dan overshoot yang lebih baik.]]>
<![CDATA[KLASIFIKASI pH AIR MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BERDASARKAN WARNA RGB ]]>
<![CDATA[Ilyas Hamzah Alkatiri]]>;
<![CDATA[Anggar Kusuma]]>;
<![CDATA[Erdiaz Rakha Praditya]]>;
<![CDATA[Muhammad Faris Pradana]]>;
<![CDATA[Nasihol Fattah]]>
<![CDATA[ SinarFe7 Vol. 4 No. 1 (2021): SinarFe7-4 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[FORTEI Regional VII Jawa Timur ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1362.357 KB)
<![CDATA[Tujuan dari perancangan sistem ini adalah: 1) untukmembangun alat monitoring agar bisa mengetahui suatu kadarpH, 2) untuk mempermudah pengguna agar menentukan kadarpH air yang lebih akurat. Metode pembuatan sistem inimenggunakan Artificial Neural Network dengan sampel pHsebesar 0-14. Tahap-tahap penelitian mengacu pada modelpenelitian pengembangan Rizky Satrio Wibowo dan MuhammadAli yang terdiri dari: 1) alat pengukur warna dari tael indikatoruniversal pH yang diperbesar berbasis mikrokontroler arduino,2) pembuatan alat, 3) pengujian alat, 4) implementasi. Nilaikeakuratan alat ini sebesar 100% berdasarkan percobaan yangtelah kami lakukan pada data input yang berbeda-beda secaraberulang. Penyelesaian sistem ini menggunakan metode ANN(Artificial Neural Network) dengan arsitektur Multilayer NeuralNetwork, dimana semua layer yang terletak diantara input layerdan output layer merupakan hidden layer. Pada arsitekturmultilayer neural network hidden layer dapat lebih dari satu.Pada arsitektur multi layer neural network ini dapatmenyelesaikan permasalahan yang lebih rumit dan kompleks,dikarenakan menggunakan fungsi aktivasi non-linier.]]>
<![CDATA[RANCANG BANGUN ALAT PENGUKUR SUHU TUBUH NON - CONTACT PADA MANUSIA DENGAN TAMPILAN DIGITAL BERBASIS SENSOR MLX90614 ]]>
<![CDATA[Rakhmat Bramudiansyah]]>
<![CDATA[ SinarFe7 Vol. 4 No. 1 (2021): SinarFe7-4 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[FORTEI Regional VII Jawa Timur ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (705.221 KB)
<![CDATA[Sensor suhu tubuh non-contact sangat penting bagimanusia untuk mengukur suhu tubuh secara cepat dan praktis. Salahsatu sensor yang dapat dipakai untuk mengukur sensor suhu tubuhnon - contact adalah MLX90614. Sensor MLX90614 memilikimemiliki dua buah ouput yaitu suhu ruangan dan suhu object. SensorModul MLX90614 memiliki chip detektor thermopile sensitif IR danASIC pengkondisi sinyal terintegrasi dalam packing sensor modelTO - 39. Pengkondisi sinyal berupa low noise amplifier, 17- bit ADCdan unit DSP yang kuat sehingga mencapai akurasi dan resolusitinggi dari termometer.Dalam masa Covid-19 pengukuran suhu tubuh manusia sangatlahpenting untuk pendeteksian dini dan untuk pencegahan penularanwabah. Umumnya pengukuran suhu tubuh manusia dapat dilakukandengan menggunakan termometer badan. Pada umumnya alat-alattersebut membutuhkan waktu paling cepat selama satu hingga duamenit sampai didapatkan nilai suhu tubuh manusia, sehinggadibutuhkan cara baru untuk mendapatkan nilai suhu tubuh denganwaktu lebih singkat tanpa mengorbankan keakuratan]]>
<![CDATA[Simulasi Sistem Penyiraman Tanaman Otomatis Menggunakan Sensor Kelembaban tanah dan Sensor Suhu Berbasis Arduino ]]>
<![CDATA[Rinaldi Rizki Ramadhan]]>
<![CDATA[ SinarFe7 Vol. 4 No. 1 (2021): SinarFe7-4 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[FORTEI Regional VII Jawa Timur ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1091.393 KB)
<![CDATA[Sistem penyiraman tanaman otomatis dapatmembantu memudahkan pekerjaan manusia di bidang budidayatanaman. Sensor yang digunakan adalah Soil Moisture sensor.Soil Moisture sensor adalah module sensor yang digunakan untukmendeteksi kelembaban tanah. Suhu juga menentukanpertumbuhan tanaman. Karena itu sensor suhu juga digunakanpada rancangan penyiraman tanaman otomatis ini. Sensor suhuyang digunakan adalah sensor LM35. Motor DC sebagai pompa.Motor DC adalah mesin listrik yang mengubah sinyal listrik kedalam gerakan mekanis diskrit. Mikrokontroler sebagai 'otak'yang mengendalikan input, proses dan output sebuah rangkaianelektronik. Mikrokontroler yang digunakan adalah arduinoUNO. Sensor kelembaban memproses kecepetan sesuai denganprogram yang sudah digunakan untuk mengendalikan outputberupa motor, LCD, dan LED. LCD digunakan sebagai tandabahwa tanah dalam tingkat kelembaban berapa. Aturan fuzzydibuat berdasarkan keadaan yang diinginkan. Logika fuzzy akanmenyala pada motor setelah menerima input dari sensorkelembaban tanah. Ketika sensor kelembaban tanah menerimainput tanah yang kering atau tingkat kelembabannya rendah maka menyala dan bergerak cepat serta LED berwarna hijauyang menyala. Ketika sensor kelembaban menerima input tanahdengan tingkat kelembabannya sedang maka motor akanbergerak pelan dengan LED yang berwarna hijau masihmenyala. Ketika sensor kelembaban tanah menerima inputtingkat kelembaban tinggi maka motor dan led yang berwarnamerah akan menyala. Pada pengondisian suhu, jika sensor suhudiberikan input suhu normal, maka fan tidak menyala. Jikasensor suhu diberikan input suhu hangat maka fan akan menyalapelan. Dan jika sensor suhu diberi input suhu panas maka fanakan menyala cepat.]]>
<![CDATA[PREDIKSI PENYAKIT THT (TELINGA, HIDUNG, TENNGOROKAN) DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN PERCEPTRON ]]>
<![CDATA[Firman Khairururizal]]>
<![CDATA[ SinarFe7 Vol. 4 No. 1 (2021): SinarFe7-4 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[FORTEI Regional VII Jawa Timur ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (864.978 KB)
<![CDATA[Abstrak—Jaringan syaraf tiruan telah banyak digunakan untukmembantu menyelesaikan berbagai macam permasalahan, salahsatu permasalahan tersebut adalah pengambilan keputusanberdasarkan pelatihan yang diberikan. Aplikasi jaringan syaraftiruan dapat diterapkan dalam berbagai bidang, salah satunyayaitu dalam bidang kesehatan. Pada penelitian ini aplikasijaringan syaraf tiruan digunakan untuk memprediksi penyakitTHT khususnya pada penyakit Sinusitis, Polip hidung, Amandel,Adenoid, OMA dan OMSK berdasarkan gejala-gejala daripenyakit THT tersebut. Metode yang digunakan dalam jaringansyaraf tiruan pada aplikasi ini adalah metode Perceptron. Datayang digunakan sebanyak 75 data dengan 60 data pelatihan dan15 data pengujian. Aplikasi ini menggunakan maksimum iterasisebanyak 15, learning rate 0,2 dan target error 0,0001. Hasilpengujian terhadap 15 data diperoleh hasil dimana aplikasi dapatmengenali semua data pengujian. Hal tersebut dapat terjadikarena pada jaringan syaraf tiruan metode Perceptron inijaringan dalam data pelatihan dapat mengenali pola dengan baik,selain itu data yang digunakan untuk input hanya menggunakan0 dan 1 yang sudah dinormalisasikan.]]>
<![CDATA[Alat Deteksi Jumlah Frekuensi Pernafasan Dengan Sensor Piezoelektrik ]]>
<![CDATA[Salsabilah]]>
<![CDATA[ SinarFe7 Vol. 4 No. 1 (2021): SinarFe7-4 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[FORTEI Regional VII Jawa Timur ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1028.982 KB)
<![CDATA[suatu proses mulai dari pengambilanoksigen, pengeluaran karbohidrat hingga penggunaan energi di dalamtubuh. Manusia dalam bernapas menghirup oksigen dalam udarabebas dan membuang karbon dioksida kelingkungan. Terdapat duacara dalam pengambilan nafas, yaitu pernapasan dada danpernafasan perut. Respirasi merupakan parameter fisiologis pentingyang membantu untuk memberikan informasi tentang statuskesehatan pasien. Alat ukur laju pernapasan adalah alat yangdigunakan untuk menghitung laju pernapasan dengan caramenghitung jumlah napas selama 1 menit. Pengukuran ini biasadilakukan untuk mendiagnosa suatu penyakit. Dari hasil pengukuranfrekuensi pernapasan ada 3 tingkat pengelompokkan, untuk jumlahpernapasan normal disebut eupnea, sedangkan jumlah pernapasanyang melebihi rata-rata disebut tachypnea dan lebih rendah dari rata-rata disebut bradypnea. Pada penelitian ini pengukuran lajupernapasan dilakukan dengan cara pasien meletakan sensorpiezoelectric pada dada dengan bantuan sabuk yang kemudian sensorakan mengubah tekanan rongga dada menjadi tegangan danselanjutnya diolah oleh Arduino serta di tampilkan pada PCmenggunakan aplikasi Delphi.]]>
<![CDATA[Deteksi Penyakit Covid-19 Berdasarkan Citra X-Ray Menggunakan Deep Residual Network ]]>
<![CDATA[Lailatus Sholihah]]>
<![CDATA[ SinarFe7 Vol. 4 No. 1 (2021): SinarFe7-4 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[FORTEI Regional VII Jawa Timur ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (681.22 KB)
<![CDATA[Penyakit Coronavirus-2019 atau Covid-19 telahmenjadi pandemi global dan menjadi masalah utama yang harussegera dikendalikan. Salah satu cara yang dapat dilakukanadalah memutus rantai penyebaran virus tersebut denganmelakukan deteksi dan melalukan karantina. Pencitraan X-Raydapat dijadikan alternatif dalam mempelajari Covid-19. X-Raydianggap mampu menggambarkan kondisi paru-paru padapasien Covid-19 dan dapat menjadi alat bantu diagnosa klinis.Pada penelitian ini, kami mengusulkan pendekatan deep learningberbasis residual deep network untuk deteksi Covid-19 melaluicitra chest X-Ray. Evaluasi yang dilakukan untuk mengetahuiperforma metode yang diusulkan berupa precision, recall, F1,dan accuracy. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa usulanmetode ini memberikan precision, recall, F1 dan accuracymasing masing 0,98, 0,95, 0,97 dan 99%. Pada masa mendatang,studi ini diharapkan dapat divalidasi dan kemudian digunakanuntuk melengkapi diagnosa klinis oleh dokter.]]>
<![CDATA[Perancangan Artificial Neural Network pada sinyal Elektrokardiogram untuk mendeteksi Penyakit Jantung Infark Miokardial ]]>
<![CDATA[Indana Nihayatul Husna]]>
<![CDATA[ SinarFe7 Vol. 4 No. 1 (2021): SinarFe7-4 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[FORTEI Regional VII Jawa Timur ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (683.37 KB)
<![CDATA[Infark Miokardial merupakan salah satu gangguanpada jantung dimana berhentinya darah yang mengalir kejantung karena tidak menerima cukup oksigen. Pada umumnyahal itu terjadi karena salah satu pembuluh arteri yang bertugasuntuk mengalirkan darah ke jantung mengalami penyumbatandikarenakan peningkatan lemak yang tidak stabil, sel darahputih ataupun kolestrol yang tinggi. Infark Miokardial dapatditangani lebih cepat bagi penderita yang sudah terdeteksi dariawal. Artificial Neural Network digunakan untuk mendeteksipenyakit jantung dengan menggunakan pemrosesan sinyalElektrokardiogram. Pemrosesan sinyal Elektrokardiogramterhadap penyakit Infark Miokardial untuk mendeteksi lwabihawal. Artificial Neural Network dapat mengklasifikasikanpenyakit jantung Infark Miokardial dan jantung normal karenamemiliki kelebihan mengklasifikasikan suatu data dengan prosesyang singkat, tepat dan pengelolaan mandiri. Penelitian inidihasilkan dari klasifikasi yang berasal dari algoritma Multi-Layer Perceptron (MLP). Hasil dari penelitian ini menghasilkannilai akurasi tertinggi bernilai 83.3%. Hasil tertinggi nilaiSensitivity adalah 83.3%. Serta hasil tertinggi dari nilai specifityadalah 83.3%]]>
<![CDATA[Monitoring Detak Jantung Dan Suhu Tubuh Untuk Mencegah Penyebaran Covid 19 Berbasis Arduino Nir Kabel ]]>
<![CDATA[Cahya Salman Farisi]]>
<![CDATA[ SinarFe7 Vol. 4 No. 1 (2021): SinarFe7-4 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[FORTEI Regional VII Jawa Timur ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (458.591 KB)
<![CDATA[Abstrak—Penyebaran pandemi Covid-19 sudah memperlambatlaju beberapa sektor ekonomi bangsa Indonesia, namun tanpaada upayadari pemerintah dalam kebijakan yang tegas,masyarakat akan menjadi korban dari masa pandemi covid-19.Diketahui virus Covid belum ditemukan obatnya, sehinggakenyataan ini menjadi tantangan tersendiri (Ridlo, 2020).Berbagai upaya telah dilakukan melalui penangan medis hinggadibentuk gugus tugas Covid demi kepatuhan masyarakat(Fathimah et al., 2021), termasuk pemberlakukan pembatasankegiatan masyarakat, PPKM (Darmalaksana, 2021; Harahap,2021; Krisdiyanto, 2021; Puspitarani & Hayati, 2021). Namun,pendekatan psikologi tidak bisa diabaikan dalam penyembuhanCovid. Apalagi pandemi covid-19 ini sudah meluaspenyebarannya di seluruh dunia khusunya di Indonesia. Metodeyang digunakan dalam penelitian ini adalah monitoring detakjantung dan suhu tubuh berbasis arduino nirkabel dalammencegah penyebaran pandemi covid-19. Sensor denyut nadiatau bisa disebut juga dengan sensor detak jantung adalahsensor yang mengenali dan memastikan denyut nadi manusia.Sensor ini memanfaatkan infra merah dan fotodioda. Idenyaadalah inframerah dan fotodioda akan menangkap perubahanvolume darah di jari ketika jantung menyedot darah ke seluruhtubuh.]]>
<![CDATA[Identifikasi Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Covid-19 Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Web ]]>
<![CDATA[Muhammad Afif Libbasut Taqwa]]>
<![CDATA[ SinarFe7 Vol. 4 No. 1 (2021): SinarFe7-4 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[FORTEI Regional VII Jawa Timur ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (623.134 KB)
<![CDATA[Abstrak—Virus Covid-19 atau corona virus diesease 2019ditemukan pertama kali di kota wuhan, China pada akhir bulanDesember 2019. Penularan virus ini dapat dikatakan sangancepat dan menyebar hampir ke seluruh negara, termasukIndonesia. Hal tersebut membuat beberapa negara dengansegera memberlakukan kebijakan lockdown untuk mencegahmeluasnya penyebaran virus corona. Di Indonesia, pemerintahjuga menerapkan kebijakan pemberlakuan pembatasan kegiatanmasyarakat (PPKM) untuk menekan penyebaran virus Covid-19ini. Berdasarkan data dari Gugus Tugas Percepatan PenangananCovid-19 pada tanggal 4 November 2021 berjumlah 4.246.802orang dengan jumlah kematian 143.500 jiwa. Diketahui dariangka tersebut bahwa tingkat kematian akibat Covid-19 adalahsekitar 3,4%. Oleh karena itu, dibutuhkan adanya sistem yangdapat digunakan dengan mudah. Dalam hal tersebut bahwasalah satu sistem yang dapat digunakan adalah sistem pakar.Sistem pakar mendiagnosa penyakit Covid-19 dengan metodeCertainty Factor berbasis web adalah solusi awal untuk memutusrantai penyebaran virus Covid-19, agar masyarakat dapatmengetahui gejala dan penyebab penyakit yang kemudian dapatlangsung mendiagnosa tanpa harus pergi ke dokter atau rumahsakit. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantumasyarakat mendiagnosa mandiri penyakit Covid-19 agar dapatdengan segera ditindak lanjuti penanganannya.]]>
