Garuda - Garba Rujukan Digital

Pengaturan Kecepatan Motor Induksi Tanpa Sensor Kecepatan Menggunakan Metode Self-Tuning Fuzzy Sliding Mode Control Berbasis Direct Torque Control Arman Jaya; Soebagio Soebagio; Mauridhi Heri Purnomo
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2009
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Metode pengaturan kecepatan putar motor induksi tanpa sensor menggunakan fuzzy logic sliding modecontroller(FLSMC) dijelaskan dalam paper ini,. Direct torque control (DTC) digunakan sebagai basis estimasiparameter kontrol. Estimasi putaran rotor, torka dan fluks dilakukan oleh DTC yang diberi input tegangan danarus stator. Untuk mencapai putaran yang dikehendaki digunakan estimasi putaran sebagai umpan balik padasistem kontrol. Error dan delta error kecepatan putar sebagai masukan pada Sliding Mode Control (SMC) danjuga sekaligus sebagai masukan bagi Fuzzy Logic (FL). Fungsi FL adalah sebagai tuning nilai parameter SMC.Hasil yang diperoleh melalui simulasi menunjukkan respon kecepatan putar yang cepat dalam kondisi start,perubahan beban dan perubahan set point. Khusus pada kondisi perubuhan beban, respon kecepatan hampirtidak mengalami perubahan kecepatan atau bisa dikatakan respon kecepatan kokoh bila ada gangguan.Kata Kunci: Direct torque control, Self-tuning Fuzzy sliding mode control, parameter kontrol

SISTEM SMART CLASS ROOM BERBASIS SMART CARD DAN BAHASA PEMROGRAMAN C++ Gintoro *; Adrian Tjahjana; Dedy Irawan; William *
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2010
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Tujuan penulisan skripsi ini adalah menganalisa dan merancang sebuah sistem pengelolaan sumber daya kelaspada Universitas Bina Nusantara yang terintegrasi dengan sistem Smart Class Room. Metodologi analisa yangdipergunakan dalam percancangan sistem meliputi tiga bagian pokok yaitu metode analisis, perancangan, danstudi pustaka. Metode analisis meliputi survei atas sistem yang sedang berjalan, analisis terhadap hasil survei,dan identifikasi kebutuhan informasi. Metode perancangan menggunakan pendekatan Object Oriented Analysisand Design (OOAD) dengan notasi Unified Modelling Language (UML). Hasil yang dicapai adalahmengoptimalkan waktu persiapan alat didalam ruang kelas dan adanya pengontrolan ruang kelas yangdilakukan oleh pihak akademis. simpulan yang didapat dari penulisan skripsi ini adalah sistem dapatmempercepat waktu untuk melakukan persiapan kelas yang dilakukan dosen, mengurangi terjadinya kesalahanyang dilakukan oleh kelalaian manusia, dan mempersingkat proses bisnis yang dilakukan seperti pemeriksaanruang kelas sedang digunakan atau tidak serta keadaan alat didalam ruang kelas.Kata Kunci - Sumber daya kelas, Smart Card, C++ , programming language.

Klasifikasi Citra Diabetic Retinopathy Menggunakan 3D-GLCM Projection Rocky Yefrenes Dillak; Martini Ganantowe Bintiri
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2013
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Penyakit diebetes melitus yang berkelanjutan akan mengakibatkan banyak komplikasi pada pasien penderita. Salah satu diantaranya adalah penyakit diabetic retinopathy. Pemeriksaan medis terhadap penderita penyakit diabetic retinopathy dilakukan pengamatan secara langsung pada citra retina menggunakan kamera fundus. Tingkat keparahan penyakit diabetic retinopathy dibagi atas empat kelas yakni: normal, non-proliferative diabetic retinopathy (NPDR), proliferative diabetic retinopathy (PDR), dan macular edema (ME). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu metode yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi tingkat keparahan penyakit diabetic retinopathy berdasarkan citra retina pasien . Proses klasifikasi terhadap tingkat keparahan penyakit diabetic retinopathy dilakukan berdasarkan ciri statistik dari citra retina pasien yang diperoleh melalui proses ekstraksi ciri menggunakan metode ekstraksi 3D-GLCM Projection yang merupakan modifikasi metode 3D-GLCM. Ciri-ciri statistik tersebut kemudian dilatih menggunakan jaringan saraf tiruan dengan aturan pembelajaran backpropagation algorithm. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan maka metode ini dapat melakukan klasifikasi terhadap tingkat keparahan penyakit diabetic retinopathy dengan sensitivity sebesar 100%, spesivisity sebesar 91% dan akurasi sebesar 95,83%.

Pelepasan Beban Otomatis Menggunakan ANN-CBP-FLC pada Sistem Tenaga Listrik Industri Besar Khairuddin Karim; Adi Soeprijanto; Mauridhi Hery Purnomo
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2008
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Pelepasan beban pada suatu sistem daya sangat diperlukan terutama untuk mencegah terjadinya padam total(black out). Pelepasan beban (Load Shedding) ini berfungsi untuk mengantisipasi turunnya frekwensi padapembangkit-pembangkit yang masih bekerja sehingga pelayanan ke beban tetap terjaga kualitasnya. Makalahini akan membahas mengenai pelepasan beban secara otomatis dengan menggunakan Fuzzy Logic Controllersebagai pengontrol di sisi kestabilannya dan algoritma ANN-Constructive Backpropgation untuk penentuanpelepasan beban. Skema pelepasan bebannya menggunakan variabel perubahan frekwensi dan tegangan sertahasil pengukuran synchrophasor. Pada saat terjadi ketidak-stabilan tegangan maka dilakukan perbaikantegangan terlebih dahulu melalui Fuzzy Logic Controller dan jika tidak tercapai kestabilan maka dilakukanpelepasan beban agar sistem menjadi stabil.Simulasi data pada Artificial Neural Network (ANN) dan FuzzyLogic Controller (FLC) menggunakan Software MatLab. Hasil simulasi menunjukkan adanya perbaikantegangan pada bus setelah diinjeksi Qvar. Pada simulasi ANN dapat ditentukan tahapan pelepasan bebanberdasarkan perubahan frekwensi pada sistem.Keywords: Load Shedding, Fuzzy Logic Controller, Artificial Neural Network, Constructive Back Propagation.

Sistem Pengelolahan Data Rekam Medik Pasien Dokter Anak Sekaligus sebagai Alat Rancangan Percobaan Norfidiyah Wulandari; Supriyono Supriyono
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2007
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Telah berhasil dibangun suatu Sistem Pengelolahan Data Medik Pasien pada Dokter Anak SekaligusSebagai Alat Perancangan Percobaan yang dapat digunakan untuk merancang dan mengimplementasikan suatuprogram informasi pengelolahan data medik pada pasien dokter anak , merancang dan mengimplementasikansuatu alat perancangan percobaan dengan metoda distribusi statistik serta meningkatkan kecepatan dalammenyediakan data pasien dan data-data yang ada di dalam sistem informasi. Dalam membangun sistem inidigunakan aliran data berupa DFD level 0, level 1 dan level 2. Adapun perangkat lunak yang digunakan adalahBasis data MySQL, Web Server XAMPP, PHP (PHP Hypertext Preprocessor), Web Browser Internet Expoler,Macromedia Dreamweaver 8.0, Macromedia Flash 8.0, Color Schemer v2.5 dan Adobe Photoshop 7. Hasilsistem menunjukkan bahwa Aplikasi ini telah dapat digunakan sebagai alat untuk melakukan pengujian tingkatkesembuhan pasien terhadap suatu obat dan sistem ini mempunyai kelebihan aplikasi yaitu dapat menjadi alatbantu dokter dalam mengambil keputusan obat apa yang paling baik bagi pasiennya untuk penyakit tertentu,selain itu aplikasi ini bisa mengcetak resep yang akan diberikan kepada pasien secara langsung.Kata kunci: Rekam Medik, Dokter Anak, Rancangan Percobaan, WEB, PHP, MySQL.

Eksperimen Steganalisis dengan Metode Visual Attack pada Citra Hasil EzStego Berformat GIF Rinaldi Munir
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2016
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Di dalam makalah ini dipresentasikan hasil-hasil eksperimen steganalisis pada citra berformat GIF yang telah disisipi pesan. Penyisipan pesan menggunakan algoritma EzStego dan algoritma modifikasinya. Metode steganalisis yang digunakan adalah Visual Attack. Eksperimen dilakukan dengan bermacam ukuran dan tipe pesan, baik pesan normal maupun pesan acak, dan pada beberapa macam citra tipikal. Dari berbagai eksperimen diperoleh hasil pengamatan bahwa artefak yang terbentuk akibat penyisipan memiliki karakteristik yang berbeda, bergantung pada tipe pesan, ukuran, dan cara penyisipan (acak atau sekuensial).

Fuzzy Backpropagation untuk Klasifikasi Pola (Studi Kasus: Klasifikasi Kualitas Produk) Sri Kusumadewi
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2006
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Penggunaan model klasifikasi pola secara klasik akan cukup sulit diterapkan apabila suatu pola dimungkinkan untuk menjadi anggota dari 2 kelas atau lebih. Pada masalah klasifikasi kualitas produk, kondisi semacam ini seringkali muncul terutama dalam menentukan apakah suatu produk termasuk dalam kualitas BAIK, CUKUP, atau BURUK. Pendekatan fuzzy neural network dimungkinkan untuk dapat menfakomodasi permasalah tersebut. Pada penelitian ini akan memperkenalkan fuzzy backpropagation untuk menentukan kualitas produk. Fuzzy backpropagation menggunakan derajat keanggotaan pada neuron output sebagai target pembelajaran. Kualitas suatu produk digolongkan menjadi 3 golongan, yaitu Kualitas-1 (BAIK), Kualitas-2 (CUKUP), dan Kualitas-3 (BURUK). Baik tidaknya kualitas produk dipengaruhi oleh 3 komponen, yaitu penyusutan volume, kenaikan derajat keasaman, dan cacat kemasan. Ada 27 pola data yang akan dilatih. Jaringan syaraf yang digunakan adalah backpropagation levenberg marquardt, dengan 1 lapisan tersembunyi dan 10 neuron pada lapisan tersembunyi, maksimum epoh = 10000, toleransi error = 10-6, laju pembelajaran = 1. Hasil pelatihan memberikan MSE sebesar 9,854 x 10-7 dan koefisien korelasi antara output jaringan dan target output sebesar 1.Kata kunci: fuzzy, backpropagation, klasifikasi.

IMPLEMENTASI KONTROLER NEURAL FUZZY PADA PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI 3 FASA Ratna Ika Putri; Mila Fauziyah
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2010
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Motor induksi 3 fasa adalah alat penggerak yang paling banyak digunakan dalam dunia industri. Salah satuaplikasi motor induksi pada industri gula adalah pada mesin sentrifugal yang digunakan pada prosessentrifugasi. Mesin sentrifugal menggunakan motor induksi sebagai penggerak untuk memutar chamber mesinsentrifugal yang berisi massacuite yang akan diolah. Tujuan penelitian ini adalah merancang kontroler neuralfuzzy yang digunakan untuk mengendalikan kecepatan motor induksi sehingga dapat mempertahankankecepatan sesuai setpoint walaupun terjadi perubahan beban. Motor induksi dimodelkan dengan menggunakantransformasi dq dan algoritma kontroler disimulasikan dengan MATLAB. Kontroler neural fuzzy menggunakan2 layer dengan jumlah neuron yang diubah yaitu 20 dan 50 neuron. Dari hasil simulasi didapatkan, kontrolerneural fuzzy 50 neuron memiliki settling time lebih cepat dibanding tetapi error steady state lebih besar dantidak menghasilkan overshoot pada respon kecepatan. Sedangkan pada kondisi terbebani, kontroler dapatmempertahankan kecepatan sesuai dengan setpoint. Waktu pemulihan kontroler 50 neuron lebih cepatdibandingkan kontroler neural fuzzy dengan 20 neuron..Kata Kunci: Motor Induksi, Kontroler, Neural Fuzzy

Sistem Rekomendasi Berbasis Genetic Algorithm: Studi Kasus Pembelian Komponen Komputer dan Aksesorisnya Abdul Kholik; Erwin Eko Wahyudi; Kristiawan Devianto; Nabila Sholihah; Yaqutina Marjani Santosa; Wahyono Wahyono
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2018
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Pembelian komponen komponen komputer dan aksesorisnya merupakan salah satu permasalahan optimasi, yaitu menentukan pembelian secara online atau offline agar pembelian lebih optimal dan efisien. Dalam penelitian ini, algoritma genetika akan digunakan untuk pemecahan masalah optimasi pembelian komponen komputer dan aksesorisnya. Tujuan dari penelitian ini adalah penggunaan algoritma genetika sebagai sistem rekomendasi untuk menentukan total harga minimal serta jalur yang paling optimal dalam pembelian komponen komputer di 12 toko, terdiri dari 6 toko offline dan 6 toko online. Representasi kromosom menggunakan gabungan antara pengkodean biner dan pengkodean bilangan bulat. Selanjutnya, proses seleksi parents menggunakan metode roulette wheel, proses crossover menggunakan metode uniform crossover, proses mutasi dilakukan secara random, dan proses seleksi survivor menggunakan metode best selection. Pengujian dilakukan menggunakan iterasi 10 sampai 100 dengan interval 10 kali, dan didapatkan nilai total biaya minimal adalah Rp. 18.811.000,-

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PILIHAN MINAT PERGURUAN TINGGI DI KOTA JAMBI DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING Sukma Puspitorini; Serly Afriska Sihotang
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2011
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Salah satu cabang ilmu kecerdasan buatan (artificial intelligence) adalah Sistem Pendukung Keputusan(Decision Support System). Terdapat banyak metode yang dapat digunakan oleh pengambil keputusan untukmembantu menemukan solusi atau alternatif yang optimum untuk sebuah masalah. Salah satu metode tersebutadalah Fuzzy Multi-Criteria Decision Making (FMCDM). Metode ini akan membantu pengambil keputusanuntuk menentukan keputusan akhir dengan memperhatikan nilai alternatif keputusan dengan beberapa kriteria.Tugas Akhir ini akan mengaplikasikan Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan Metode Fuzzy MultiCriteria Decision Making (FMCDM) untuk menentukan pilihan minat Perguruan Tinggi di Kota Jambi.

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kab. sleman,

Daerah istimewa yogyakarta

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name -

Contact Email -

Phone -

Journal Mail Official -

Editorial Address -

Location Kab. sleman, Daerah istimewa yogyakarta INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kab. sleman,

Daerah istimewa yogyakarta

INDONESIA