cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ari Zulsafar
Contact Email
zulsapar@telkomuniversity.ac.id
Phone
+6285280983983
Journal Mail Official
jnst@telkomuniversity.ac.id
Editorial Address
Gedung Bangkit Lt. 2 Telkom University Jl. Telekomunikasi Terusan Buah Batu 40257, Bandung, Indonesia.
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
Jurnal Nasional Sains dan Teknik
Published by Universitas Telkom
ISSN : -     EISSN : 30473292     DOI : https://doi.org/10.25124/jnst.v3i1.9447
Core Subject : Engineering,
Electrical & Electronics Engineering
This Jurnal Nasional SAINS dan TEKNIK covers several engineering disciplines. Telecommunications engineering presents innovations in communication systems, networks, and related technologies to improve the efficiency and reliability of communication. Electrical engineering develops and implements electronic solutions, controls, and power systems to support a variety of applications developed by electrical engineering. While in computer engineering, it presents research related to computer architecture, software, information security, and the latest developments in computer technology.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Listrik dan Elektro
Articles 35 Documents
 1   2   3   4 
Mendeteksi Kematangan Buah Kelapa Sawit Menggunakan Convolutional Neural Network Deep Learning Triyogi, Raihan; Magdalena, Rita; Hidayat, Bambang
Jurnal Nasional SAINS dan TEKNIK Vol. 1 No. 1 (1): December 2023
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jnst.v1i1.6732

Abstract

rak Minyak kelapa sawit adalah bahan utama dalam produksi minyak goreng dan juga digunakan dalam produksi sabun, lilin, kosmetik, tinta, dan pasta gigi. Minyak kelapa sawit dihasilkan dari buah sawit yang telah matang. Penentuan kematangan kelapa sawit dilihat dari bentuk dan warnanya, yang bisa ditentukan oleh orang yang berpengalaman. Untuk menghindari ketergantungan terhadap seseorang serta mempercepat proses deteksi kematangan, dirancang sistem dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk melakukan klasifikasi kematangan buah kelapa sawit. Tugas Akhir ini menggunakan dataset buah kelapa sawit yang terdiri dari 3 kelas, kelas mentah, matang dan busuk dengan masing-masing kelas terdapat 100 citra sehingga total terdapat 300 citra. Dataset tersebut digunakan sebagai data train, data validation, dan data test dengan distribusi persentase sebanyak 65% data train, 20% data validation, dan 15% data test. Penelitian ini menggunakan CNN arsitektur MobileNet. Arsitektur MobileNet digunakan karena kompleksitasnya rendah dan arsitektur ini sederhana. Pada Tugas Akhir ini pengujian dilakukan menggunakan 5 skenario untuk mendapatkan skenario terbaik. Skenario terbaik yang didapatkan dalam penelitian ini dengan menggunakan citra berukuran 224 × 224 pixel, optimizer RMSprop, learning rate 0.0001, epoch 50, dan batch 16. Dari skenario terbaik didapatkan hasil performansi terbaik yaitu akurasi data latih 100% dengan loss 0,0349, akurasi data uji 100% dengan loss 0,0569, dan nilai recall 100%, precision 100%, dan f1-score 100%.
Rancang Bangun Ekstruder Dan Pengendalian Motor stepper Dan Heater Pada Ekstruder Pada Massive 3D Printer Dengan Pelet Sampah Plasti Firdais, Ardis; Pramudita, Brahmantya Aji; Rodiana, Irham Mulkan
Jurnal Nasional SAINS dan TEKNIK Vol. 1 No. 1 (1): December 2023
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jnst.v1i1.6778

Abstract

Berdasarkan data Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK), Indonesia menghasilkan 67,8 juta ton sampah pada tahun 2020 dan pada catatan The National Plastik Action Partnership (NPAP) terdapat sekitar 4,8 juta ton per tahun sampah plastik di Indonesia tidak terkelola dengan baik. Dari permasalahan tersebut, mendaur ulang sampah plastik merupakan peran yang penting untuk mengurangi terjadinya pencemaran lingkungan. Dalam rangka mendaur ulang sampah plastik dibuatnya Rancang Bangun Massive 3D Printer menggunakan bahan material dari sampah plastik. Pembuatan produk dengan mesin 3D Printer menggunakan material plastik dengan jenis Polyethylene (PE). Pada penelitian ini, didapatkan nilai M307 H1 R1.140 K0.582:0.000 D11.11 E1.35 S1.00 B0 V23.7 dengan melakukan auto-tuning yang diperintahkan langsung melalui Duet Web Control. Penggunaan sistem kontrol PID untuk mengontrol temperatur hot end pada Massive 3D Printer mampu mengontrol suhu pada hot end dengan baik (tidak mengalami fluktuatif) dan berdampak kepada proses ekstrusi, sehingga dapat menghasilkan keluaran tinta yang tidak berongga dan hasil pencetakan memiliki kepadatan yang baik, didukung juga dengan suhu yang sesuai pada heater, yaitu 200°C dan feedrate motor stepper yang tepat, yaitu 0,5 mm/s.
Design and Implementation of Sound Synthesizer for Arduino Richie A.W., ayan; Karna, Nyoman Bogi Aditya; Irawan, Arif Indra
Jurnal Nasional SAINS dan TEKNIK Vol. 2 No. 1 (2024): June 2024
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jnst.v2i1.7452

Abstract

Signal instruments are musical instruments used notonly for music but also to provide signals as a form of auditivecommunication. Along with the development of civilization, signalinstruments are now digitized, and many instruments are poppingup, for example, megaphones, one of which is in the future.Arduino is a micro-controller device often asked to be able tocommunicate with speakers and become a signal instrument thatcan output sound signals. However, because the signal generatedby Arduino is digital, it must be converted into an analog signalfirst by converting the digital signal generated by Arduino intoan analog signal using a DAC circuit. After converting the signalinto a digital signal, it will be forwarded to the amplifier, whichuses a transistor BC337 as a switch to make Arduino a signalinstrument.The system design is based on Arduino nano as a dataprocessing tool, where the data stored in Arduino nano will beforwarded to the DAC circuit and then will be returned to theamplifier before finally being channeled to the speakers toproduce a sound output that matches the data stored on theArduino nano
Anaslisis Penggunan Super Image Resolution Dengan Menggunakan EDSR dan WDSR Pada Sel Manusia Rifqi, Farhan Sulthan; Safitri, Irma; Ibrahim, Nur
Jurnal Nasional SAINS dan TEKNIK Vol. 2 No. 1 (2024): June 2024
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jnst.v2i1.7474

Abstract

Teknologi digital berkembang secara cepat dan masif. Salah satunya pada proses pengamatan sel pada manusia. Teknologi tingkat tinggi yang digunakan untuk proses tersebut adalah menggunakan PET Scan. Namun teknologi tersebut masih memiliki kekurangan, yaitu buruknya citra yang dihasilkan. Penelitian ini berfungsi untuk memperbaiki permasalahan tersebut. Dengan menjadikan output dari PET Scan sebagai data masukan (dataset) ke dalam sebuah model jaringan super-resolution, yaitu model Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution (EDSR) dan Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution (WDSR). Tipe dataset yang digunakan adalah PET Y-90. Model kemudian ditraining untuk melihat seberapa baik model bekerja pada dataset. Proses training dilakukan dengan steps sebanyak 300.000 kali dan batch size 16, serta Scalling dari kedua model adalah 4. Hasil dari proses training akan dianalisis untuk melihat efektifitas perbaikan citra yang dihasilkan model. Dengan membandingkan PSNR dan SSIM yang dihasilkan dapat melihat kualitas citra yang dihasilkan oleh kedua model . Hasil PSNR dari EDSR dan WDSR masing-masing sebesar … dB dan … dB, serta SSIM sebesar … dan … . Setelah dataset di training, citra dengan kualitas rendah dari dataset dapat diubah menjadi citra dengan kualitas Super Resolution.
Sistem Penghitung Manusia Menggunakan Drone Prasetya, Harry; Setianingsih, Casi; Prasasti, Anggunmeka Luhur
Jurnal Nasional SAINS dan TEKNIK Vol. 2 No. 1 (2024): June 2024
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jnst.v2i1.7548

Abstract

Perkembangan teknologi pengawasan dan keamanan dalam beberapa tahun terakhir telah menghasilkan kemajuan yang signifikan, terutama dalam hal pengenalan objek atau object detection. Namun, masih terdapat tantangan dalam menghitung jumlah manusia dengan akurat dalam berbagai kondisi pengawasan. Studi ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses pengawasan dengan menghitung jumlah manusia di area tertentu menggunakan teknologi drone yang dilengkapi dengan kemampuan pengenalan objek. Pendekatan yang digunakan mencakup penggunaan metode YOLOv7 (You Only Look Once) untuk pendeteksian objek dan algoritma Centroid Tracker untuk pelacakan manusia secara dinamis. Pengujian dilakukan dengan mengambil data dari drone dalam berbagai kondisi, seperti ketinggian dan kecepatan berbeda. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi deteksi manusia dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk kesalahan pendeteksian, double counting, dan kesulitan dalam mengenali objek asing. Pada skenario drone diam, sistem memiliki performa yang lebih baik dalam mengenali dan menghitung manusia dengan rata-rata akurasi 69,70%. Namun, performa akurasi sangat tergantung pada berbagai faktor, termasuk kondisi deteksi dan kemampuan sistem dalam mengenali objek secara tepat. Kesimpulan utama adalah bahwa program human counting ini memiliki potensi dalam meningkatkan efisiensi pengawasan dan keamanan dengan menghitung jumlah manusia, tetapi perlu peningkatan dan pengembangan lebih lanjut untuk mengatasi kendala-kendala yang dihadapi dalam pengenalan objek dan pelacakan manusia dalam berbagai skenario pengawasan.
Sistem Cerdas Kontrol NPK: Automatic Pump Control with Fuzzy Logic Putri, Loviona Fortuna; Perdana, Doan; Aditya, Bagus
Jurnal Nasional SAINS dan TEKNIK Vol. 2 No. 1 (2024): June 2024
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jnst.v2i1.7986

Abstract

Kebutuhan unsur hara sangatlah penting dalam bercocok tanam, khususnya bagi tanaman kedelai. Beberapa daerah masih menjadikan tanaman kedelai sebagai salah satu bahan pangan pokok dikarenakan memiliki nilai gizi protein yang cukup tinggi. Namun, maraknya gagal panen pada tanaman kedelai di Indonesia membuat masyarakat lebih memilih untuk mengkonsumsi kedelai impor dibanding kedelai lokal yang tentu saja merugikan petani kedelai di Indonesia. Dikarenakan produktivitas kedelai lokal yang rendah, maka berpengaruh juga pada impor kedelai yang hanya mencapai 1,27 juta ton/tahun. Kegagalan panen terjadi karena kurangnya pemahaman petani mengenai kandungan unsur hara yang ideal bagi tanaman kedelai dan proses pemupukan yang masih dilakukan secara konvensional dengan kadar pupuk yang diberikan hanya berdasarkan perkiraan para petani saja. Oleh karena itu pada penelitian ini dirancang sebuah perangkat Automatic Pump Control with Fuzzy Logic yang dapat membantu para petani dalam proses pemupukan yang tepat sesuai dengan kondisi tanah pada satu siklus tanam secara real time.
Analisis Perbandingan Quality of Services (QoS) Protokol HTTP dan MQTT pada Sistem Monitoring Berat Ayam Broiler Berbasis IoT Kusuma, Fani Candra; Karna, Nyoman Bogi Aditya; Irawan, Arif Indra
Jurnal Nasional SAINS dan TEKNIK Vol. 2 No. 1 (2024): June 2024
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jnst.v2i1.7987

Abstract

Pada era globalisasi yang sedang berlangsung, perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) sedang mengalami kemajuan pesat. Hal ini membawa banyak manfaat dan kemajuan dalam berbagai aspek kehidupan manusia, salah satunya dalam bidang peternakan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan Quality of Services (QoS) antara protokol HTTP dan MQTT pada sistem pemantauan berat ayam pedaging berbasis IoT. Sistem ini terdiri dari komponen input berupa sensor berat yang diletakkan pada tatakan untuk membaca tekanan berat pada ayam. Data berat yang terbaca oleh modul HX711 dikirim oleh mikrokontroler Node MCU ESP8266 ke broker/server melalui protokol HTTP dan MQTT. Data tersebut kemudian diterima oleh Node-RED dan diparse ke database MySQL kemudian dipanggil dan ditampilkan pada dashboard grafana. Hasil analisis QoS didapatkan rata-rata nilai untuk parameter delay sebesar 15,3002 ms untuk protokol HTTP dan 57,9771 ms untuk protokol MQTT. Untuk rata-rata nilai pada parameter throughput sebesar 1248,719 bps pada protokol HTTP dan 919,900 bps pada protokol MQTT. Untuk rata-rata nilai pada parameter packet loss sebesar 0% untuk protokol HTTP dan 0% untuk protokol MQTT.
Pengembangan Backend untuk Efisiensi Pengelolaan dan Penyebaran Informasi di Himpunan Mahasiswa Teknik Komputer Jaisy Malikulmulki Arasy; Anggunmeka Luhur Prasasti; Astri Novianty
Jurnal Nasional SAINS dan TEKNIK Vol. 2 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jnst.v2i2.8745

Abstract

Dalam era digital, teknologi informasi memiliki peran yang sangat signifikan dalam menunjang berbagai aspek kehidupan, termasuk di lingkungan akademik. Himpunan Mahasiswa Teknik Komputer (HMTK) di Telkom University menghadapitantangan dalam pengelolaan dan penyebaran informasi melalui media sosial yang kurang efisien, seperti kurangnya konsistensi dalam penyebaran informasi terbaru, kesulitan menjangkau seluruh anggota mahasiswa, dan penyebaran informasiyang tersebar di berbagai platform tanpa integrasi yang baik. Oleh karena itu, diperlukan solusi berupa aplikasi My-HMTKyang berfokus pada pengembangan aplikasi yang dapat mendukung keterlibatan mahasiswa dalam kegiatan himpunan.Aplikasi ini dirancang untuk mengintegrasikan berbagai informasi terkait kegiatan, acara, dan perkembangan jurusan dalamsatu platform yang terstruktur dan mudah diakses. Dengan demikian, diharapkan dapat meningkatkan keterlibatan dankomunikasi antar mahasiswa secara signifikan, yang memiliki dampak positif pada peningkatan penyebaran informasi,keterikatan sesama mahasiswa, dan tujuan akademis. Selain itu, komunikasi yang lebih efektif dan terpusat melalui aplikasi ini akan memastikan bahwa informasi penting dapat disampaikan dengan cepat dan tepat kepada seluruh mahasiswa.Dampaknya, penyebaran informasi menjadi lebih efisien dan akurat, mengurangi risiko informasi yang tidak sampai atauterlambat diterima.
Perancangan dan Implementasi Deep Learning untuk Deteksi Kesegaran Ikan Beku pada Aplikasi FishQ menggunakan YOLOv8 Aldra Kasyfil Aziz; Ledya Novamizanti; Suryo Adhi Wibowo
Jurnal Nasional SAINS dan TEKNIK Vol. 2 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jnst.v2i2.8746

Abstract

Industri perikanan di Indonesia memegang peran vital dalam perekonomian nasional dan kesejahteraan masyarakat,namun proses sortasi ikan yang masih sering dilakukan secara konvensional dan mengandalkan pengamatan visual rentan terhadap kesalahan dan kurang efisien. Untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam penilaian kesegaran ikan,dikembangkanlah FishQ, sebuah aplikasi berbasis deep learning dengan model YOLOv8 yang mampu mendeteksi danmengklasifikasikan kesegaran ikan secara otomatis. FishQ dirancang untuk diakses oleh berbagai pemangku kepentingandalam rantai pasok perikanan dan telah menunjukkan hasil penelitian yang memuaskan, dengan kemampuan mengidentifikasi kesegaran ikan cakalang dalam kondisi beku dengan nilai mAP 94,7% serta mendeteksi hingga 94% citra ikan secaratepat. Penggunaan teknologi ini diharapkan dapat mempercepat proses penilaian kesegaran ikan dibandingkan denganmetode konvensional, sehingga dapat meningkatkan kualitas produk dan mengurangi kerugian ekonomi.
Perancangan dan Implementasi Aplikasi Android FishQ untuk Identifikasi Kesegaran Ikan Rabby Fitriana Adawiyah; Ledya Novamizanti; Suryo Adhi Wibowo
Jurnal Nasional SAINS dan TEKNIK Vol. 2 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jnst.v2i2.8747

Abstract

Penelitian ini mengembangkan aplikasi Android FishQ yang memanfaatkan model deep learning YOLOv8 untuk mengidentifikasi kesegaran ikan dengan tujuan meningkatkan kualitas dan keamanan produk perikanan. Metode konvensional untukmenilai kesegaran ikan memerlukan waktu dan keahlian khusus, sementara FishQ menawarkan solusi digital yang cepatdan efisien. Aplikasi ini dirancang menggunakan Android Studio dengan bahasa pemrograman Kotlin, serta diintegrasikandengan Google Cloud Platform untuk pemrosesan gambar secara real-time. Model YOLOv8 dilatih menggunakan datasetgambar ikan yang telah dianotasi, dan di-host di Cloud Run untuk skalabilitas dan keandalan. Pengujian aplikasi menggunakan metode System Usability Scale (SUS) menunjukkan nilai rata-rata 86,87, yang mengindikasikan tingkat penerimaanpengguna yang tinggi dan menempatkan aplikasi dalam kategori ”acceptable” dengan grade A. Hasil ini menunjukkanbahwa FishQ tidak hanya akurat dalam mengidentifikasi kesegaran ikan, tetapi juga userfriendly, sehingga memiliki potensibesar untuk diadopsi dalam industri perikanan.

Page 2 of 4 | Total Record : 35

 1   2   3   4 

Filter by Year

2023 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 3 No. 2 (2025): Desember 2025 Vol. 3 No. 1 (2025): September 2025 Vol. 2 No. 2 (2024): Desember 2024 Vol. 2 No. 1 (2024): June 2024 Vol. 1 No. 1 (1): December 2023