JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO
Jurnal Nasional Teknik Elektro (JNTE) adalah jurnal ilmiah peer-reviewed yang diterbitkan oleh Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas dengan versi cetak (p-ISSN:2302-2949) dan versi elektronik (e-ISSN:2407-7267). JNTE terbit dua kali dalam setahun untuk naskah hasil/bagian penelitian yang berkaitan dengan elektrik, elektronik, telekomunikasi dan informatika.
Articles
12 Documents
Search results for
, issue
"Vol 8, No 2: July 2019"
:
12 Documents
clear
<![CDATA[Migration Between Two Inverse Time-Overcurrent Curves of Different Standard: Experience at Siguragura Power Station ]]>
<![CDATA[Gautama, Bagus Brahmantya]]>
<![CDATA[ JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Vol 8, No 2: July 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (350.576 KB)
|
DOI: 10.25077/jnte.v8n2.630.2019
<![CDATA[The inevitable replacement of electro-mechanical protection relays with more recently-developed microprocessor-based protection relays poses challenges to engineer, one of which is migration from existing manufacturer’s non-standard inverse time-overcurrent curve to, usually, IEC 60255-151 or IEEE Std C37.112-1996 curve. To satisfy the required protection coordination, one may perform new study of protection coordination for the system in total, prior to replacement program. However, this exhaustive approach can be avoided by emulating existing non-standard inverse time overcurrent curve on the new microprocessor-based protection relay, provided that such curve is still adequate to be re-implemented. This paper aims to develop general procedure using nonlinear curve fitting to determine the most appropriate setting of microprocessor-based protection relay. The general procedure has been tested during renewal of feeder protection relay at Siguragura Power Station.]]>
<![CDATA[Perbandingan Kinerja Support Vector Machine (SVM) Dalam Mengenali Wajah Menggunakan SURF DAN GLCM ]]>
<![CDATA[Bahri, Syamsul]]>;
<![CDATA[Saddami, Khairun]]>;
<![CDATA[Arnia, Fitri]]>;
<![CDATA[Muchtar, Kahlil]]>
<![CDATA[ JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Vol 8, No 2: July 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (524.644 KB)
|
DOI: 10.25077/jnte.v8n2.620.2019
<![CDATA[Face recognition is one part of the biometrics research. Face recognition is widely used in identification and recognition process. Speed-up Robust Feature (SURF) is one of feature extraction method used in face recognition system. This research aims to compare face recognition performance between SURF and Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) methods for perspective rotation. In this study, the image features were extracted using SURF and GLCM. Each feature was used on classification stage using Support Vector Machine (SVM). The dataset was obtained from National Cheng Kung University (NCKU). The NCKU dataset has more variation of rotation angle. The dataset used in this study consists of 10 classes that showed 10 of the subject. The results show that SURF method obtained 85% of accuracy and GLCM method reached 50% of accuracy. Therefore, we concluded that SURF method has better performance on implementing on face recognition system.Keywords : SURF, GLCM, Face Recognition, SVM Abstrak Pengenalan wajah merupakan salah satu bagian dari penelitian biometrika. Pengenalan wajah banyak digunakan dalam proses identifikasi manusia. Metode ekstraksi fitur Speed-Up Robust Feature (SURF) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengenali wajah. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja sistem pengenalan wajah dengan menggunakan metode ekstraksi fitur SURF dan Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM). Pada penelitian ini, data input wajah akan diekstraksi fiturnya menggunakan SURF dan GLCM. Setiap fitur digunakan pada tahapan klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan merupakan data yang didapatkan dari National Cheng Kung University (NCKU). Data wajah NCKU mempunyai sudut rotasi yang lebih banyak. Dataset yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 10 kelas yang menunjukkan 10 subjek penelitian. Pengenalan wajah menggunakan metode SURF dan SVM mempunyai akurasi 85%, sedangkan menggunakan metode GLCM mempunyai akurasi 50%. Hasil menunjukkan bahwa metode SURF mempunyai kinerja yang lebih baik dari metode GLCM.Kata Kunci : SURF, GLCM, pengenalan wajah, SVM]]>
<![CDATA[Desain dan Implementasi Akuisisi Data Suhu Murid Sekolah Berbasis Arduino Untuk Monitoring Kesehatan Komunal ]]>
<![CDATA[Ismail, Munaf]]>;
<![CDATA[Prasetyowati, Arttini Dwi]]>;
<![CDATA[Hapsari, Jenny Putri]]>
<![CDATA[ JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Vol 8, No 2: July 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.25077/jnte.v8n2.640.2019
<![CDATA[Abstrak—Jumlah kasus demam berdarah dengue sebanyak 1.204 kasus terjadi di provinsi Jawa Tengah pada periode Januari 2019. Salah satu sekolah dasar di kecamatan Genuk kota Semarang terjadi endemi, dimana 2 siswa meninggal dan 5 siswa lainnya dirawat di rumah sakit karena difteri pada tahun 2018. Kesadaran untuk menjaga kesehatan dan memeriksa kesehatan secara teratur di rumah atau sekolah penting untuk menghindari generasi penerus bangsa dari penyakit berbahaya. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sensor suhu tubuh yang terintegrasi dengan sensor sidik jari basis Arduino serial komputer. Akuisisi data suhu tubuh siswa sangat penting pada anak-anak yang tidak dapat memahami demam tubuh mereka. Inovasi sensor suhu MLX90614 dikombinasikan dengan sensor sidik jari berbasis Arduinoserial komputer. Aplikasi ini berfungsi sebagai perekam suhu tubuh siswa dan kehadiran siswa untuk disimpan di komputer. Hasil pengukuran menunjukkan hasil yang baik karena kesalahan rata-rata di bawah 5%, kesalahan terbesar adalah 3,41% dan terendah adalah 2,01%. Hasil pengukuran juga menunjukkan nilai presisi tertinggi 95,88% dan akurasi tertinggi 99,24%. Database suhu siswa akan berfungsi sebagai deteksi dini demam siswa serta pemeriksaan kesehatan berkala sebagai upaya bersama untuk menjaga kesehatan anak-anak sekolah dan memberikan informasi yang akurat ketika siswa sakit dan dibawa ke dokter.]]>
<![CDATA[Average Voltage and Multilayer Perceptron Neural Network Based Scheme to Predict Transient Stability Status ]]>
<![CDATA[Frimpong, Emmanuel Asuming]]>;
<![CDATA[Okyere, Philip]]>;
<![CDATA[Asumadu, Johnson]]>
<![CDATA[ JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Vol 8, No 2: July 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (289.323 KB)
|
DOI: 10.25077/jnte.v8n2.668.2019
<![CDATA[This paper presents a technique that predicts the transient stability status of a power system after a disturbance. It uses generator bus voltage as input parameter and a trained single-input multilayer perceptron neural network (MLPNN) as decision tool. When activated, the scheme samples voltages of all generator buses. Two sets of voltage values are extracted from each sampled generator bus voltage. For each set, the minimum voltage value is obtained. An average value is computed from the minimum voltage values extracted from the first sample sets of the various generator buses. The average value is then used to compute the deviations of the minimum voltage values from the second sets of data. The deviations are then summed and used as input to a trained MLPNN which indicates the stability status. The technique was tested using the IEEE 39-bus test system and its accuracy found to be 98.97%.]]>
<![CDATA[OTOMATISASI SENSOR LOAD CELL UNTUK MENGATASI OVERLOAD KENDARAAN ]]>
<![CDATA[Kurnia, Rahmadi]]>;
<![CDATA[Firdaus, Rifki]]>;
<![CDATA[Lufti, Lucyana]]>;
<![CDATA[Anshor, Muhammad Habib]]>
<![CDATA[ JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Vol 8, No 2: July 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (523.517 KB)
|
DOI: 10.25077/jnte.v8n2.666.2019
<![CDATA[Kelebihan muatan merupakan suatu hal yang sering diabaikan oleh para pengemudi. Padahal, kelebihan muatan memberikan dampak di berbagai sisi. Peningkatan emisi gas buang, kerusakan badan jalan, bahkan kecelakaan lalu lintas dapat diakibatkan oleh kelebihan muatan kendaraan. Jembatan timbang merupakan seperangkat alat untuk menimbang kendaraan yang dipasang secara tetap merupakan solusi yang ditawarkan pemerintah untuk mengatasi masalah tersebut. Namun sayangnya masih sering ditemukan pengemudi yang mengangkut beban melebihi batas angkut yang ditetapkan oleh pemerintah. Tujuan perancangan ini adalah menghasilkan prototipe kendaraan bak terbuka yang mampu mencegah mesin kendaraan tersebut beroperasi dengan kondisi beban berlebih dengan mengetahui hasil pembacaan sensor load cell. Perancangan sistem dan prototipe ini merupakan perancangan yang menyerupai sistem lift. Alarm peringatan, pintu tidak dapat ditutup serta lift tidak dapat dioperasikan merupakan indikator yang menandai bahwa lift dalam kondisi kelebihan muatan. Dengan mengadopsi sistem lift ini, maka dirancanglah suatu prototipe machine-stopping system suatu sistem built-in yang terdiri dari komponen berupa buzzer, relay, LED dan motor servo yang akan menghalangi suatu kendaraan beroperasi dalam keadaan kelebihan muatan.]]>
<![CDATA[Perbandingan Kinerja Support Vector Machine (SVM) Dalam Mengenali Wajah Menggunakan SURF DAN GLCM ]]>
<![CDATA[Syamsul Bahri]]>;
<![CDATA[Khairun Saddami]]>;
<![CDATA[Fitri Arnia]]>;
<![CDATA[Kahlil Muchtar]]>
<![CDATA[ JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Vol 8, No 2: July 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (524.644 KB)
|
DOI: 10.25077/jnte.v8n2.620.2019
<![CDATA[Face recognition is one part of the biometrics research. Face recognition is widely used in identification and recognition process. Speed-up Robust Feature (SURF) is one of feature extraction method used in face recognition system. This research aims to compare face recognition performance between SURF and Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) methods for perspective rotation. In this study, the image features were extracted using SURF and GLCM. Each feature was used on classification stage using Support Vector Machine (SVM). The dataset was obtained from National Cheng Kung University (NCKU). The NCKU dataset has more variation of rotation angle. The dataset used in this study consists of 10 classes that showed 10 of the subject. The results show that SURF method obtained 85% of accuracy and GLCM method reached 50% of accuracy. Therefore, we concluded that SURF method has better performance on implementing on face recognition system.Keywords : SURF, GLCM, Face Recognition, SVM Abstrak Pengenalan wajah merupakan salah satu bagian dari penelitian biometrika. Pengenalan wajah banyak digunakan dalam proses identifikasi manusia. Metode ekstraksi fitur Speed-Up Robust Feature (SURF) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengenali wajah. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja sistem pengenalan wajah dengan menggunakan metode ekstraksi fitur SURF dan Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM). Pada penelitian ini, data input wajah akan diekstraksi fiturnya menggunakan SURF dan GLCM. Setiap fitur digunakan pada tahapan klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan merupakan data yang didapatkan dari National Cheng Kung University (NCKU). Data wajah NCKU mempunyai sudut rotasi yang lebih banyak. Dataset yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 10 kelas yang menunjukkan 10 subjek penelitian. Pengenalan wajah menggunakan metode SURF dan SVM mempunyai akurasi 85%, sedangkan menggunakan metode GLCM mempunyai akurasi 50%. Hasil menunjukkan bahwa metode SURF mempunyai kinerja yang lebih baik dari metode GLCM.Kata Kunci : SURF, GLCM, pengenalan wajah, SVM]]>
<![CDATA[Migration Between Two Inverse Time-Overcurrent Curves of Different Standard: Experience at Siguragura Power Station ]]>
<![CDATA[Bagus Brahmantya Gautama]]>
<![CDATA[ JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Vol 8, No 2: July 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (350.576 KB)
|
DOI: 10.25077/jnte.v8n2.630.2019
<![CDATA[The inevitable replacement of electro-mechanical protection relays with more recently-developed microprocessor-based protection relays poses challenges to engineer, one of which is migration from existing manufacturer’s non-standard inverse time-overcurrent curve to, usually, IEC 60255-151 or IEEE Std C37.112-1996 curve. To satisfy the required protection coordination, one may perform new study of protection coordination for the system in total, prior to replacement program. However, this exhaustive approach can be avoided by emulating existing non-standard inverse time overcurrent curve on the new microprocessor-based protection relay, provided that such curve is still adequate to be re-implemented. This paper aims to develop general procedure using nonlinear curve fitting to determine the most appropriate setting of microprocessor-based protection relay. The general procedure has been tested during renewal of feeder protection relay at Siguragura Power Station.]]>
<![CDATA[Desain dan Implementasi Akuisisi Data Suhu Murid Sekolah Berbasis Arduino Untuk Monitoring Kesehatan Komunal ]]>
<![CDATA[Munaf Ismail]]>;
<![CDATA[Arttini Dwi Prasetyowati]]>;
<![CDATA[Jenny Putri Hapsari]]>
<![CDATA[ JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Vol 8, No 2: July 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (455.68 KB)
|
DOI: 10.25077/jnte.v8n2.640.2019
<![CDATA[Abstrak—Jumlah kasus demam berdarah dengue sebanyak 1.204 kasus terjadi di provinsi Jawa Tengah pada periode Januari 2019. Salah satu sekolah dasar di kecamatan Genuk kota Semarang terjadi endemi, dimana 2 siswa meninggal dan 5 siswa lainnya dirawat di rumah sakit karena difteri pada tahun 2018. Kesadaran untuk menjaga kesehatan dan memeriksa kesehatan secara teratur di rumah atau sekolah penting untuk menghindari generasi penerus bangsa dari penyakit berbahaya. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sensor suhu tubuh yang terintegrasi dengan sensor sidik jari basis Arduino serial komputer. Akuisisi data suhu tubuh siswa sangat penting pada anak-anak yang tidak dapat memahami demam tubuh mereka. Inovasi sensor suhu MLX90614 dikombinasikan dengan sensor sidik jari berbasis Arduinoserial komputer. Aplikasi ini berfungsi sebagai perekam suhu tubuh siswa dan kehadiran siswa untuk disimpan di komputer. Hasil pengukuran menunjukkan hasil yang baik karena kesalahan rata-rata di bawah 5%, kesalahan terbesar adalah 3,41% dan terendah adalah 2,01%. Hasil pengukuran juga menunjukkan nilai presisi tertinggi 95,88% dan akurasi tertinggi 99,24%. Database suhu siswa akan berfungsi sebagai deteksi dini demam siswa serta pemeriksaan kesehatan berkala sebagai upaya bersama untuk menjaga kesehatan anak-anak sekolah dan memberikan informasi yang akurat ketika siswa sakit dan dibawa ke dokter.]]>
<![CDATA[OTOMATISASI SENSOR LOAD CELL UNTUK MENGATASI OVERLOAD KENDARAAN ]]>
<![CDATA[Rahmadi Kurnia]]>;
<![CDATA[Rifki Firdaus]]>;
<![CDATA[Lucyana Lufti]]>;
<![CDATA[Muhammad Habib Anshor]]>
<![CDATA[ JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Vol 8, No 2: July 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (523.517 KB)
|
DOI: 10.25077/jnte.v8n2.666.2019
<![CDATA[Kelebihan muatan merupakan suatu hal yang sering diabaikan oleh para pengemudi. Padahal, kelebihan muatan memberikan dampak di berbagai sisi. Peningkatan emisi gas buang, kerusakan badan jalan, bahkan kecelakaan lalu lintas dapat diakibatkan oleh kelebihan muatan kendaraan. Jembatan timbang merupakan seperangkat alat untuk menimbang kendaraan yang dipasang secara tetap merupakan solusi yang ditawarkan pemerintah untuk mengatasi masalah tersebut. Namun sayangnya masih sering ditemukan pengemudi yang mengangkut beban melebihi batas angkut yang ditetapkan oleh pemerintah. Tujuan perancangan ini adalah menghasilkan prototipe kendaraan bak terbuka yang mampu mencegah mesin kendaraan tersebut beroperasi dengan kondisi beban berlebih dengan mengetahui hasil pembacaan sensor load cell. Perancangan sistem dan prototipe ini merupakan perancangan yang menyerupai sistem lift. Alarm peringatan, pintu tidak dapat ditutup serta lift tidak dapat dioperasikan merupakan indikator yang menandai bahwa lift dalam kondisi kelebihan muatan. Dengan mengadopsi sistem lift ini, maka dirancanglah suatu prototipe machine-stopping system suatu sistem built-in yang terdiri dari komponen berupa buzzer, relay, LED dan motor servo yang akan menghalangi suatu kendaraan beroperasi dalam keadaan kelebihan muatan.]]>
