Garuda - Garba Rujukan Digital

KARAKTERISTIK FITUR SUARA KETUKAN BUAH KELAPA BERDASARKAN DOMAIN WAKTU DAN DOMAIN FREKUENSI Oktaviani, Paulina Riska; Iswanto, Bambang Heru; Suhendar, Haris
PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) Vol. 12 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) SNF2023
Publisher : Program Studi Pendidikan Fisika dan Program Studi Fisika Universitas Negeri Jakarta, LPPM Universitas Negeri Jakarta, HFI Jakarta, HFI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/03.1201.FA02

Abstrak Pada penelitian ini dilakukan untuk menganalisis karakteristik suara akustik hasil ketukan buah kelapa dengan tingkat kematangan pada buah kelapa yang berbeda yaitu muda, setengah tua, dan tua. Analisis suara ketukan buah kelapa dilakukan untuk menentukan apakah perbedaan respons akustik dapat membantu meningkatkan diferensiasi buah pada tingkat kematangan yang berbeda. Dalam pendekatan ini analisis suara akan dilakukan dengan mengekstraksi beberapa fitur seperti Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Mel spectrogram, centroid, zero crossing rate (ZCR), spectral rolloff, dan contrast. Fitur yang diekstraksi kemudian direduksi dimensinya dengan teknik Principal Componen Analysis (PCA). Efektivitas pendekatan ini dievaluasi dengan menganalisis representasi fitur yang dihasilkan. Hasil percobaan menunjukkan kemampuan metode yang diusulkan dalam menangkap informasi penting yang berkaitan dengan tingkat kematangan kelapa. Kata-kata kunci: analisis suara, kematangan buah kelapa, ekstraksi fitur Abstract This research was conducted to analyze the characteristics of the acoustic sound produced by tapping coconuts with different levels of maturity on coconuts, namely young, fairly mature, and mature. The Analysis of coconut sound-tapping was conducted to determine whether differences in acoustic responses can aid in improving fruit differentiation at various maturity levels. In this approach, sound analysis is performed by extracting several features, including Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Mel spectrogram, centroid, zero crossing rate (ZCR), spectral rolloff, and contrast. The extracted features are then subjected to dimensionality reduction using Principal Component Analysis (PCA). The effectiveness of this approach needs to be evaluated by analyzing the resulting feature representation. The experimental results demonstrate the capability of the proposed method in capturing essential information related to coconut maturity levels. Keywords: suara analysis, coconut maturity, feature extraction

TEKNOLOGI INVENTARISASI MEWUJUDKAN "E-HEALING PROGRAM: FROM GOOD FOOD TO GOOD MOOD" BERBASIS PEMBERDAYAAN PENGURUS DI YAYASAN MITRA MULIA BANYUASIN Suzanna, Suzanna; Masitah, Ravi; Rahman, Abdul
PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) Vol. 12 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) SNF2023
Publisher : Program Studi Pendidikan Fisika dan Program Studi Fisika Universitas Negeri Jakarta, LPPM Universitas Negeri Jakarta, HFI Jakarta, HFI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/03.1201.FA03

Abstrak Selama ini Yayasan Mitra Mulia Banyuasin melakukan pelayanan pasien ketergantungan NAPZA dan ODGJ, namun terdapat kendala yang dirasakan oleh pengurus, perawat, dan terapis yakni terbatasnya kemampuan untuk melakukan inventarisasi data dan implementasi terapi secara optimal guna mewujudkan program penyembuhan pasien sesuai dengan target waktu yang ditentukan. Semua dokumentasi data dan kegiatan terapi telah dilakukan petugas kesehatan masih dicatat secara manual. Mulai dari identifikasi awal (screening) berupa kuesioner anamnesa pasien (BB, TB, TTV, riwayat pengobatan, penyakit penyerta) masih tersimpan di rak berkas, jadwal kegiatan terapi baik obat dan psikoterapi yang masih dalam map berkas pasien serta catatan kemajuan pasien masih tersimpan dalam buku catatan perawat dan pasien. Dokumen pasien diatas tentunya sangat rentan dan tidak terorganisasi dengan baik, mudah rusak, hilang. Upaya untuk mewujudkan program pemulihan pasien dapat dilakukan dengan baik melalui pemanfaatan teknologi digital berupa E-Healing Program: From Good Food to Good Mood terdiri dari deteksi pasien dan intervensi program melalui dua program unggulan program pengelolaan gizi dan psikoterapi. Kegiatan pengabdian masyarakat dilaksanakan melalui metode sosialisasi inventarisasi E-Healing Program, workshop, uji coba sistem dan pendampingan pengurus. Terwujudnya invetarisasi pengelolaan data dasar pasien terdiri dari ODGJ dan NAPZA yang berbasis digital. Terdapat peningkatan keterampilan pengelolaan inventarisasi pengurus sebesar 79% dalam menerapkan program klasifikasi data pasien berbasis digital. Diharapkan program inventarisasi berbasis digital ini dapat menjadi salah satu upaya mewujudkan program penyembuhan yang efektif dan sesuai target waktu pengobatan pada yayasan rehabilitasi. Kata kunci : E- Healing, pelatihan dan pendampingan, Pemberdayaan Abstract: So far, Mitra Mulia Banyuasin Foundation has been serving drug and ODGJ dependent patients, but there are obstacles felt by management, nurses, and therapists, namely the limited ability to conduct data inventory and optimal implementation of therapy in order to realize patient healing programs in accordance with the specified time target. All documentation of data and therapeutic activities that have been carried out by health workers is still recorded manually. Starting from the initial identification (screening) in the form of patient history questionnaires (BB, TB, TTV, treatment history, comorbidities) are still stored on the file shelf, the schedule of therapeutic activities both drug and psychotherapy which is still in the patient file folder and patient progress records are still stored in the nurse and patient notebooks. The patient's documents above are certainly very vulnerable and not well organized, easily damaged, lost. Efforts to realize patient recovery programs can be done well through the use of digital technology in the form of E-Healing Program: From Good Food to Good Mood consisting of patient detection and program intervention through two flagship programs of nutrition management and psychotherapy programs. Community service activities are carried out through the method of socializing the E-Healing Program inventory, workshops, system trials and management assistance. The realization of investment in basic patient data management consists of digital-based ODGJ and drugs. There was a 79% increase in management inventory management skills in implementing a digital-based patient data classification program. It is hoped that this digital-based inventory program can be one of the efforts to realize an effective healing program and according to the target treatment time at the rehabilitation foundation. Keywords: E- Healing, training and mentoring, Empowerment

DETEKSI OBJEK BAYANGAN KENDARAAN MENGGUNAKAN FASTER R-CNN Nabila, Deeva; Iswanto, Bambang Heru; Risnandar, Risnandar
PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) Vol. 12 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) SNF2023
Publisher : Program Studi Pendidikan Fisika dan Program Studi Fisika Universitas Negeri Jakarta, LPPM Universitas Negeri Jakarta, HFI Jakarta, HFI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/03.1201.FA04

Abstrak Objek bayangan memiliki intensitas dan bentuk yang beragam, yang dapat menimbulkan masalah dalam sistem visi kendaraan otonom. Bayangan yang ditimbulkan dari pohon, bangunan, dan objek lain di sekitar jalan dapat mempengaruhi kinerja sistem pengenalan dan pelacakan target. Maka itu, diperlukan suatu model pendeteksian bayangan untuk mengetahui lokasi bayangan agar dapat digunakan pada penelitian terkat eliminasi bayangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi model dengan variasi dataset yang kami berikan dan mendefinisikan masing-masing label objek non-shadow dan shadow merupakan metode yang digunakan untuk membedakan antara bayangan dan objeknya yang mirip. Pelatihan model dilakukan dengan fine-tuning Faster R-CNN pada kerangka kerja Pytorch menggunakan arsitektur ResNet50 sebagai rancangan dasar. Implementasi model untuk dapat mendeteksi bayangan diterapkan pada video perjalanan kendaraan otonom. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari kelima model yang dibuat, model P5 berhasil mendeteksi bayangan dengan rata-rata akurasi F1-score sebesar 46%. Kata-kata kunci: Bayangan, Deteksi, Faster R-CNN, R-CNN, ResNet50, Pytorch Abstract Shadow objects exhibit varying intensities and shapes, which can pose problems in autonomous vehicle vision systems. Shadows generated by trees, buildings, and other objects in the vicinity of the road can impact the performance of the recognition and tracking system. Thus, a shadow detection model is necessary to determine the location of shadows, which can be employed in studies related to shadow removal. This study aims to determine the accuracy level of the model with our given diverse dataset and defining distinct labels for non-shadow and shadow objects to differentiate between shadows and similar-looking objects. The model training was performed by fine-tuning Faster R-CNN on the PyTorch framework, utilizing ResNet50 as the backbone architecture. The implemented model aimed to detect shadows in videos of autonomous vehicle. The results indicated that out of the five models developed, P5 model successfully detected shadows with an average accuracy based on F1-score is 0.46%. Keywords: Shadow, Detection, Faster R-CNN, Faster R-CNN, R-CNN, ResNet50, Pytorch

KLASIFIKASI KERUSAKAN JALAN RAYA BERBASIS CITRA UDARA MENGGUNAKAN OBJECT-BASED IMAGE-ANALYSIS (OBIA) Sukmaningsih, Rania Virda; Iswanto, Bambang Heru; Suhendar, Haris
PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) Vol. 12 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) SNF2023
Publisher : Program Studi Pendidikan Fisika dan Program Studi Fisika Universitas Negeri Jakarta, LPPM Universitas Negeri Jakarta, HFI Jakarta, HFI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/03.1201.FA05

Abstrak Kerusakan jalan merupakan masalah serius yang dapat menyebabkan kemacetan, kecelakaan, dan risiko keselamatan. Pada makalah ini, diusulkan penggunaan citra drone untuk mengidentifikasi kerusakan jalan raya. Pendekatan pixel-to-pixel pada citra drone yang beresolusi spasial tinggi sulit dilakukan karena kerusakan jalan menyebar ke beberapa piksel. Oleh karena itu, pendekatan OBIA digunakan untuk mengklasifikasikan kerusakan jalan raya dengan memfokuskan objek sebagai kesatuan. Klasifikasi citra dilakukan menggunakan pendekatan Object-Based Image-Analysis (OBIA) dengan mengimplementasikan algoritma Simple Linear Iterative Clustering (SLIC). SLIC akan dieksplorasi dengan memvariasikan jumlah cluster untuk mendapatkan metode ekstraksi ciri yang tepat sebelum dilakukan klasifikasi menggunakan CNN. Terdapat dua objek yang dipilih untuk memvalidasi hasil klasifikasi, yaitu jalan rusak dan jalan tidak rusak. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan OBIA mampu mengidentifikasi objek kerusakan jalan dengan optimal. Bahkan, pemilihan jumlah cluster juga mempengaruhi nilai akurasi klasifikasi. Penggunaan jumlah maksimal 300 cluster memberikan hasil akurasi klasifikasi terbaik dengan peningkatan 13,87% dibandingkan dengan 500 cluster. Kata-kata kunci: Kerusakan Jalan, OBIA, SLIC, Klasifikasi, Unmanned Aerial Vehicles (UAV) Abstract Road damage is a serious problem that can lead to congestion, accidents, and safety risks. This paper proposes the use of drone imagery for identifying road damage. The pixel-to-pixel approach on high-resolution drone imagery is challenging as road damage can span across multiple pixels. Therefore, an Object-Based Image Analysis (OBIA) approach is employed to classify road damage by focusing on objects as a whole. The classification of images is conducted using the Object-Based Image Analysis (OBIA) approach, implementing the Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) algorithm. SLIC will be explored by varying the number of clusters to obtain appropriate feature extraction methods before performing classification using a Convolutional Neural Network (CNN). Two objects, namely damaged road and undamaged road, are selected to validate the classification results. The experimental results demonstrate that the OBIA approach can effectively identify road damage objects. Moreover, the selection of the number of clusters also influences the classification accuracy. The use of a maximum of 300 clusters yields the highest classification accuracy with a 13.87% improvement compared to 500 clusters. Keywords: Road Damage, OBIA, SLIC, Classification, Unmanned Aerial Vehicles (UAV)

EKSTRAKSI FITUR BUNYI KETUKAN BUAH KELAPA BERBASIS POWER-NORMALIZED CEPSTRAL COEFFICIENTS (PNCC) Abdillah, Muhlis Ahmad; Iswanto, Bambang Heru; Suhendar, Haris
PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) Vol. 12 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) SNF2023
Publisher : Program Studi Pendidikan Fisika dan Program Studi Fisika Universitas Negeri Jakarta, LPPM Universitas Negeri Jakarta, HFI Jakarta, HFI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/03.1201.FA06

Abstrak Bunyi ketukan buah kelapa bervariasi bergantung pada tingkat kematangan buah kelapa. Penentuan tingkat kematangan buah kelapa secara manual memiliki beberapa kendala yang perlu diatasi. Proses ini cenderung subjektif dan rentan terhadap ketidakkonsistenan, karena tergantung pada pengalaman dan penilaian individu. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memaparkan hasil eksperimen ekstraksi ciri bunyi kelapa menggunakan Power-Normalized Cepstral Coefficients (PNCC). Melalui pendekatan ini diperoleh gambaran yang lebih objektif dan komprehensif tentang perbedaan karakteristik bunyi ketukan pada tingkat kematangan yang berbeda. PNCC digunakan untuk mengekstraksi fitur bunyi ketukan buah kelapa yang muda, matang, dan tua. Data yang digunakan dalam penelitian ini diakuisisi menggunakan mikrofon dua arah yang ditempatkan pada kotak tertutup. Fitur diekstrak dengan membagi rekaman bunyi ketukan berdurasi satu detik. Fitur PNCC diekstrak dari bunyi ketukan buah kelapa dan dilakukan reduksi dimensi menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dengan tiga jenis kernel, yaitu Linear, RBF, dan Sigmoid. Evaluasi perbedaan karakteristik bunyi dilakukan dengan menghitung Silhouette Score pada setiap kernel PCA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada kernel Linear, RBF, dan Sigmoid, diperoleh Silhouette Score berturut-turut sebesar 0.205446, 0.179289, dan 0.194963. Temuan ini memberikan pemahaman lebih dalam tentang perbedaan karakteristik bunyi ketukan pada tingkat kematangan buah kelapa yang berbeda dan dapat menjadi dasar untuk pengembangan metode non-invasif yang efisien dalam menentukan tingkat kematangan buah kelapa secara akurat. Kata-kata kunci: analisis bunyi, sinyal akustik, buah kelapa, PNCC, ekstraksi fitur Abstract The tapping sound of a coconut varies depending on the ripeness level of the coconut. Manually determining the ripeness level of a coconut has several obstacles that need to be overcome. This process tends to be subjective and prone to inconsistency, as it depends on individual experience and judgment. Therefore, this study aims to present the experimental results of coconut sound feature extraction using Power-Normalized Cepstral Coefficients (PNCC). Through this approach, a more objective and comprehensive picture of the differences in beat characteristics at different maturity levels is obtained. PNCC was used to extract the beat sound features of young, mature and old coconuts. The data used in this study was acquired using a two-way microphone placed in a closed box. Features were extracted by splitting a one-second recording of the tapping sound. PNCC features were extracted from the coconut tapping sound and dimension reduction was performed using Principal Component Analysis (PCA) with three types of kernels, namely Linear, RBF, and Sigmoid. Evaluation of differences in sound characteristics was carried out by calculating the Silhouette Score on each PCA kernel. The results showed that for Linear, RBF, and Sigmoid kernels, the Silhouette Score was 0.205446, 0.179289, and 0.194963, respectively. These findings provide a deeper understanding of the differences in the characteristics of tapping sounds at different maturity levels of coconut fruits and can be the basis for the development of efficient non-invasive methods to accurately determine the maturity level of coconut fruits. Keywords: sound analysis, acoustic signal, coconut fruit, PNCC, feature extraction

PENENTUAN LOKASI TERBAIK UNTUK ESTIMASI CURAH HUJAN BERDASARKAN EFEK PARALAKS DAN SUHU PUNCAK AWAN MENGGUNAKAN DATA SATELIT HIMAWARI-8 (STUDI KASUS DI WILAYAH INDONESIA BAGIAN TENGAH) Jonathan, Hibar Nugraha; Endarwin, Endarwin; Fahdiran, Riser
PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) Vol. 12 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) SNF2023
Publisher : Program Studi Pendidikan Fisika dan Program Studi Fisika Universitas Negeri Jakarta, LPPM Universitas Negeri Jakarta, HFI Jakarta, HFI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/03.1201.FA07

Abstrak Kondisi cuaca khususnya hujan dapat mempengaruhi aktivitas manusia, maka upaya untuk melakukan prediksi terhadap kondisi cuaca menjadi alternatif yang dapat dilakukan untuk mengantisipasi kemungkinan yang akan terjadi. Pengamatan curah hujan dilakukan dengan alat pencatat curah hujan automatis/Automatic Rain Gauge (ARG) untuk wilayah tertentu dan menggunakan satelit Himawari-8 atau Himawari-9 untuk cakupan yang lebih luas berdasarkan suhu puncak awan. Namun, satelit Himawari-8 atau Himawari-9 merupakan satelit geostasioner yang memiliki efek paralaks yaitu kesalahan dalam pembacaan data curah hujan di suatu wilayah yang berbeda dengan wilayah atau objek pengamatan yang sebenarnya. Penelitian ini menggunakan korelasi Pearson untuk menganalisis korelasi antara curah hujan ARG dengan data suhu puncak awan. Dari korelasi yang dihasilkan menunjukkan bahwa lokasi terbaik untuk estimasi curah hujan berada pada 10-15 km ke arah barat laut dari daerah pengamatan (ARG) wilayah Tomohon, 2,5-5 km ke arah barat daya dari daerah pengamatan (ARG) wilayah Kolaka, dan 10-15 km ke arah barat daya dari daerah pengamatan (ARG) wilayah Bajawa. Sedangkan untuk model regresi linier memiliki nilai korefisien determinasi (R2) sebesar 0.170006503893808 dan nilai MAPE yang memiliki nilai error yang sangat tinggi sehingga model ini tidak cocok untuk prediksi curah hujan berdasarkan data yang digunakan. Kata-kata kunci: Curah hujan, suhu puncak awan, Korelasi Pearson, efek paralaks. Abstract Weather conditions, especially rain can affect human activities, so works to make predictions about weather conditions are an alternative that can be done to anticipate the possibility that will occur. Rainfall observations were using Automatic Rain Gauge (ARG) for certain areas and using the Himawari-8 or Himawari-9 satellite for wider coverage based on cloud top temperatures. However, the Himawari-8 or Himawari-9 satellite is a geostationary satellite which has parallax effect, which have error in reading rainfall data in area that is different from the actual area or object of observation. This research uses Pearson correlation would be analyzed the correlation between ARG rainfall and cloud top temperature data. The resulting correlation shows that the best location for estimating rainfall is 10-15 km to the northwest of the observation area (ARG) of the Tomohon area, 2.5-5 km to the southwest of the observation area (ARG) of the Kolaka, and 10-15 km to the southwest of the observation area (ARG) of Bajawa area. Whereas the linear regression model has a coefficient of determination (R2) of 0.170006503893808 and the MAPE values have very high error values so this model is not suitable for predicting rainfall based on the data used. Keywords: Rainfall, cloud-top temperatures, Pearson Correlation, parallax effect.

IDENTIFIKASI LOKASI TERBAIK PENGGUNAAN DATA SATELIT HIMAWARI-8 DALAM ESTIMASI CURAH HUJAN BERDASARKAN PERMASALAHAN PARALAKS DAN SUHU PUNCAK AWAN (STUDI KASUS DI WILAYAH INDONESIA BAGIAN BARAT) Ghufron, Galih Muhammad; Endarwin, Endarwin; Fahdiran, Riser
PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) Vol. 12 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) SNF2023
Publisher : Program Studi Pendidikan Fisika dan Program Studi Fisika Universitas Negeri Jakarta, LPPM Universitas Negeri Jakarta, HFI Jakarta, HFI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/03.1201.FA08

Abstrak Dampak yang diberikan oleh kondisi cuaca terutama hujan bisa dirasakan secara signifikan terhadap aktifitas manusia. Pencatatan data curah hujan dilakukan dengan Automatic Rain Gauge (ARG) untuk daerah tertentu, sedangkan untuk cakupan yang lebih luas menggunakan satelit cuaca geostasioner. Namun, satelit cuaca geostasioner dalam kasus ini Himawari-8 memiliki kendala efek Paralaks yang dapat mempengaruhi pembacaan data citra satelit. Penelitian ini menggunakan metode Korelasi Pearson dan Regresi Linier untuk membangun model estimasi curah hujan berdasarkan suhu puncak awan. Hasil menunjukkan bahwa suhu puncak awan yang memiliki korelasi terbaik dengan curah hujan terletak pada posisi 10-15 km arah barat laut dari daerah pengamatan (ARG) di wilayah Cot Girek, 5-10 km arah barat dari daerah pengamatan (ARG) di wilayah Meranti, dan 5-10 km arah barat daya dari daerah pengamatan di wilayah Ciomas. Sementara untuk model regresi linier tidak akurat untuk data yang digunakan dengan nilai koefisien korelasi (R2) sebesar 0,2003 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang sangat tinggi. Oleh karena itu, metode machine learning Regresi Linier kurang dapat diaplikasikan untuk data yang digunakan. Kata-kata kunci: Curah hujan, suhu puncak awan, Korelasi Pearson, Efek Paralaks, Regresi Linier. Abstract The impact of weather conditions especially rainfall can significantly affect human activities. Rainfall data is recorded using an Automatic Rain Gauge (ARG) for specific areas, while geostationary weather satellites are used for broader coverage. However, geostationary weather satellites in this case Himawari-8 have the constraint of parallax effects that can influence satellite image data readings. This research utilizes the Pearson Correlation and Linear Regression methods to develop a rainfall prediction model based on cloud-top temperature. The results indicate that the cloud-top temperature with the best correlation to rainfall is located at a position 10-15 km northwest of the observation area (ARG) in the Cot Girek region, 5-10 km west of the observation area (ARG) in the Meranti region, and 5-10 km southwest of the observation area in the Ciomas region. However, the linear regression model is not accurate for the data used, with a coefficient of determination (R2) value of 0.2003 and a very high Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Therefore, the linear regression method is not suitable for the data used. Keywords: Rainfall, cloud-top temperatures, Pearson Correlation, Parallax effect, Linear Regression.

KARAKTERISASI SENSOR HY-SRF05 DAN LOAD CELL SINGLE-POINT SEBAGAI PARAMETER PENGUKURAN ANTROPOMETRI PADA SISTEM PEMANTAUAN STATUS GIZI BAYI Halimah, Nova Nur; Umiatin, Umiatin; Indrasari, Widyaningrum
PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) Vol. 12 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) SNF2023
Publisher : Program Studi Pendidikan Fisika dan Program Studi Fisika Universitas Negeri Jakarta, LPPM Universitas Negeri Jakarta, HFI Jakarta, HFI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/03.1201.FA10

Abstrak Status gizi merupakan ukuran keberhasilan status kesehatan yang dihasilkan oleh keseimbangan antara kebutuhan dengan masukan nutrisi. Salah satu indikator dalam penentuan status gizi bayi dapat dilihat melalui pengukuran antropometri. Parameter utama dalam pengukuran antropometri pada bayi adalah massa badan dan panjang badan. Perkembangan sistem antropometri yang akurat dapat membantu upaya dalam proses modernisasi di bidang kesehatan. Pada sistem pengukuran antropometri diperlukan beberapa sensor untuk memenuhi indikator dalam penentuan status gizi bayi, yaitu sensor HY-SRF05 sebagai pendeteksi panjang badan dan sensor load cell single-point sebagai pendeteksi massa badan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui rentang kerja, sensitivitas, tingkat akurasi, serta resolusi pada tiap sensor. Oleh karena itu, dilakukan dengan mengkarakterisasi sensor HY-SRF05 dan sensor load cell single-point menggunakan Raspberry Pi sebagai sistem kendali. Karakterisasi dilakukan dengan membandingkan nilai keluaran sensor dengan alat ukur konvensional. Hasil karakterisasi menunjukkan bahwa sensor HY-SRF05 dapat bekerja dengan baik pada rentang 30 cm-75 cm dengan kesalahan relatif sebesar 0.16%. Sedangkan untuk sensor load cell single-point dapat bekerja dengan baik pada rentang 1500 gram-12700 gram dengan kesalahan relatif sebesar 0.08%. Berdasarkan hasil karakterisasi yang telah didapatkan dapat disimpulkan bahwa sensor HY-SRF05 dan load cell single-point dapat digunakan sebagai parameter pengukuran antropometri pada sistem pemantauan status gizi bayi. Kata-kata kunci: antropometri, HY-SRF05, raspberry pi, sensor load cell single-point, status gizi. Abstract Nutritional status is a measure of the success of health status resulting from a balance between nutritional needs and inputs. One indicator in determining the nutritional status of infants can be seen through anthropometric measurements. The main parameters in anthropometric measurements in infants are body mass and body length. The development of an accurate anthropometric system can assist efforts in the process of modernization in the health sector. In the anthropometric measurement system, several sensors are needed to meet the indicators in determining the nutritional status of infants, namely the HY-SRF05 sensor as a body length detector and a single-point load cell sensor as a body mass detector. This study aims to determine the working range, sensitivity, level of accuracy, and resolution of each sensor. Therefore, it was carried out by characterizing the HY-SRF05 sensor and single-point load cell sensor using the Raspberry Pi as the control system. Characterization is done by comparing the output value of the sensor with conventional measuring instruments. The characterization results show that the HY-SRF05 sensor can work well in the range of 30 cm-75 cm with a relative error of 0.16%. As for the single-point load cell sensor, it can work well in the range of 1500 grams-12700 grams with a relative error of 0.08%. Based on the characterization results that have been obtained, it can be concluded that the HY-SRF05 sensor and single-point load cell can be used as anthropometric measurement parameters in the infant nutritional status monitoring system. Keywords: anthropometry, HY-SRF05, raspberry pi, single-point load cell sensor, nutritional status.

PENGEMBANGAN APLIKASI SENSOR GIANT MAGNETORESISTANCE UNTUK MENGUKUR KECEPATAN PUTAR BERBASISI MIKROKONTROLER ATMEGA 328 Aminudin, Ahmad; Wildan, Muhammad; Wiendartun, Wiendartun
PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) Vol. 12 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) SNF2023
Publisher : Program Studi Pendidikan Fisika dan Program Studi Fisika Universitas Negeri Jakarta, LPPM Universitas Negeri Jakarta, HFI Jakarta, HFI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/03.1201.FA11

Abstrak Penelitian ini fokus pada pengembangan aplikasi sensor giant magnetoresistance (GMR) untuk mengukur kecepatan putar. Sensor giant magnetoresistance merupakan sensor magnetik yang memiliki respon perubahan tahanan yang sangat besar ketika ada pengaruh medan magnet. Rangkaian sensor GMR didesain untuk mengukur kecepatan putar yang bisa diterapkan pada speedometer kendaraan. Sensor GMR yang digunakan adalah NVE AB001-02. Metoda pengukuran yang dikembangkan dalam sebagai berikut; magnet neodymium yang ditempel pada piringan berfungsi sebagai rotary encoder, kemudian sensor GMR akan mendeteksi putaran dan menghasilkan tegangan keluaran setiap kali magnet neodymium melewatinya. Tegangan keluaran sensor GMR diperkuat oleh AD620, yang selanjutnya diproses mikrokontroler Atmega328p dan hasilnya ditampilkan secara digital pada LCD berupa nilai jumlah pulsa dan nilai kecepatan. Pada penilitian ini juga dilakukan uji respon dan sensitivitas speedometer terhadap kecepatan putar per menit (RPM). Hasil penelitian ini diperoleh bahwa speedometer dapat merespon perubahan kecepatan putar dengan baik dengan sensitivitas 10 pulsa/V. Kata-kata kunci: Sensor Giant Magnetoresistance, Speedometer, Kecepatan Putar, Sensitivitas. Abstract This research focuses on the applications development of giant magnetoresistance (GMR) sensor to measure rotational speed. The giant magnetoresistance sensor is a magnetic sensor that has a very large resistance change response versus a magnetic field. The Circuits of GMR sensor is designed to measure rotational speed which can be applied to vehicle speedometers. The GMR sensor used is NVE AB001-02. Measurement methods developed in the following; the neodymium magnet attached to the disc functions as a rotary encoder, then the GMR sensor will detect rotation and generate an output voltage every time the neodymium magnet passes through it. The output voltage of the GMR sensor is amplified by the AD620, which is then processed by the microcontroller- Atmega328p and the results are displayed digitally on the LCD in the form of the value of the number of pulses and the value of the speed. In this research, a speedometer response and sensitivity test was also carried out on the rotational speed per minute (RPM). The results of this study showed that the speedometer can respond well to changes in rotational speed with a sensitivity of 10 pulses/V. Keywords: Giant Magnetoresistance Sensor, Speedometer, Rotational Speed, Sensitivity.

KARAKTERISASI DAN PENGUJIAN SENSOR MQ-4 DAN MG-811 UNTUK PENGEMBANGAN SISTEM MONITORING KONSENTRASI GAS METANA DAN KARBON DIOKSIDA DI UDARA Ramadhani, I Gusti Ayu Isnaini Fatha; Indrasari, Widyaningrum; Suhendar, Haris; Marpaung, Mangasi Alion
PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) Vol. 12 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) SNF2023
Publisher : Program Studi Pendidikan Fisika dan Program Studi Fisika Universitas Negeri Jakarta, LPPM Universitas Negeri Jakarta, HFI Jakarta, HFI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/03.1201.FA12

Abstrak Seiring dengan perkembangan zaman, berbagai kegiatan indrustrialisasi dan urbanisasi dapat memicu peningkatan gas CH4 dan CO2 yang dapat memperburuk kualitas udara di lingkungan. Salah satu upaya untuk mengetahui kualitas udara adalah dengan melakukan monitoring konsentrasi gas di udara. Konsentrasi gas CH4 di udara dapat diukur menggunakan sensor MQ-4 sedangkan gas CO2 diukur menggunakan sensor MG-811. Dalam penggunaannya, perlu dilakukan karakterisasi sensor dan pengujian sensor dengan tujuan untuk mendapatkan persamaan kalibrasi, kesalahan relatif pengukuran, dan rentang kerja dari masing-masing sensor. Maka pada penelitian ini dilakukan proses karakterisasi sensor dengan membandingkan hasil keluaran sensor MQ-4 dengan CH4 Analyzer G2203 dan sensor MG-811 dengan CO2 Analyzer G2301 Picarro. Adapun hasil karakterisasi menunjukkan bahwa sensor MQ-4 memiliki kesalahan relatif rata-rata sebesar 0,066%. Sedangkan sensor MG-811 memiliki kesalahan relatif rata-rata sebesar 0,047%. Sedangkan pengujian sensor dilakukan dengan melakukan pengukuran sampel berupa asap kendaraan bermotor menggunakan variasi waktu. Adapun hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor MQ-4 dapat bekerja dengan baik dalam rentang 1,885-1,914 PPM, sedangkan sensor MG-811 dapat bekerja dengan baik dalam rentang 406,311-409,169 PPM. Hasil tersebut selanjutnya akan digunakan dalam pengembangan sistem monitoring konsentrasi gas CH4 dan CO2 di udara. Kata-kata kunci: metana, karbon dioksida, MQ-4, MG-811, konsentrasi gas. Abstract Along with times, various industrialization and urbanization activities can trigger an increase in CH4 and CO2 gases which can improve air quality in environment. One effort to determine air quality is to monitor gas concentrations in air. Concentration of CH4 gas in air can be measured using MQ-4 sensor and CO2 gas is measured using MG-811 sensor. In use, it is necessary to characterize sensors and test sensors with aim of obtaining measured equations, relative measurement errors, and working distance of each sensor. So, in this research sensor characterization process was carried out by comparing output results of MQ-4 sensor with CH4 Analyzer G2203 and MG-811 sensor with CO2 Analyzer G2301 Picarro. Characterization results show that MQ-4 sensor has an average relative error of 0,066% and MG-811 sensor has an average relative error of 0,047%. While sensor testing is done by measuring samples in form of motorized vehicle smoke using time variations. The sensor testing results show that The MQ-4 sensor can work well in range of 1,885-1,914 PPM, while MG-811 sensor can work well in range of 406,311-409,169 PPM. These results will then be used in development of a monitoring system for CH4 and CO2 gases concentrations in air. Keywords: methane, carbon dioxide, MQ-4, MG-811, gas concentration.

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
Dewi Muliyati

Contact Email
dmuliyati@unj.ac.id

Phone
-

Journal Mail Official
snf@unj.ac.id

Editorial Address
Fisika FMIPA Universitas Negeri Jakarta GHA Lt.5 Jl Rawamangun Muka No.1

Location
Kota adm. jakarta timur,

Dki jakarta

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name Dewi Muliyati

Contact Email dmuliyati@unj.ac.id

Phone -

Journal Mail Official snf@unj.ac.id

Editorial Address Fisika FMIPA Universitas Negeri Jakarta GHA Lt.5 Jl Rawamangun Muka No.1

Location Kota adm. jakarta timur, Dki jakarta INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
Dewi Muliyati

Contact Email
dmuliyati@unj.ac.id

Phone
-

Journal Mail Official
snf@unj.ac.id

Editorial Address
Fisika FMIPA Universitas Negeri Jakarta GHA Lt.5 Jl Rawamangun Muka No.1

Location
Kota adm. jakarta timur,

Dki jakarta

INDONESIA