Pub Date : 2023-06-05DOI: 10.24843/mite.2023.v22i01.p16
Pande Made Sutawan, M. Sudarma, N. Gunantara
Pencatatan Barang Milik Negara di Universitas Udayana pada SIMAK-BMN sudah dilakukan dengan baik, namun data Barang Milik Negara yang tercatat baru mendukung penyusunan neraca, daftar barang, laporan barang dan kartu kontrol. Jumlah data yang setiap tahun semakin meningkat belum dimanfaatkan secara maksimal. Jumlah data yang besar di Universitas Udayana dan keunggulan K-Means dalam pengelompokan data memungkinkan pengelompokan data pada tahapan preprocessing dilakukan dengan K-Means, selanjutnya pembentukan aturan pohon keputusan menggunakan C5.0 yang merupakan penyempurnaan dari algoritma ID3 dan C4.5. Variabel yang digunakan dalam pembentukan pohon keputusan yakni kondisi, masa manfaat dan masa garansi. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa aturan pohon keputusan yang terbentuk yaitu pertama pengecekan masa manfaat, kedua pengecekan kondisi baik dan selain baik, ketiga pengecekan kondisi rusak yaitu rusak ringan dan rusak berat, dan keempat pengecekan masa garansi. Rekomendasi yang dihasilkan sistem pendukung keputusan yaitu 2894 barang pertahankan, 1397 barang hapus, 112 barang pelihara dengan garansi dan 18 barang pelihara tanpa garansi dari total 4421 barang. Akurasi yang diperoleh 97,69% dihitung menggunakan confusion matrix. Kata Kunci —Barang Milik Negara; K-Means; C5.0
{"title":"Pengelolaan Barang Milik Negara Menggunakan Sistem Pendukung Keputusan Berbasis C5.0","authors":"Pande Made Sutawan, M. Sudarma, N. Gunantara","doi":"10.24843/mite.2023.v22i01.p16","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/mite.2023.v22i01.p16","url":null,"abstract":"Pencatatan Barang Milik Negara di Universitas Udayana pada SIMAK-BMN sudah dilakukan dengan baik, namun data Barang Milik Negara yang tercatat baru mendukung penyusunan neraca, daftar barang, laporan barang dan kartu kontrol. Jumlah data yang setiap tahun semakin meningkat belum dimanfaatkan secara maksimal. Jumlah data yang besar di Universitas Udayana dan keunggulan K-Means dalam pengelompokan data memungkinkan pengelompokan data pada tahapan preprocessing dilakukan dengan K-Means, selanjutnya pembentukan aturan pohon keputusan menggunakan C5.0 yang merupakan penyempurnaan dari algoritma ID3 dan C4.5. Variabel yang digunakan dalam pembentukan pohon keputusan yakni kondisi, masa manfaat dan masa garansi. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa aturan pohon keputusan yang terbentuk yaitu pertama pengecekan masa manfaat, kedua pengecekan kondisi baik dan selain baik, ketiga pengecekan kondisi rusak yaitu rusak ringan dan rusak berat, dan keempat pengecekan masa garansi. Rekomendasi yang dihasilkan sistem pendukung keputusan yaitu 2894 barang pertahankan, 1397 barang hapus, 112 barang pelihara dengan garansi dan 18 barang pelihara tanpa garansi dari total 4421 barang. Akurasi yang diperoleh 97,69% dihitung menggunakan confusion matrix. \u0000Kata Kunci —Barang Milik Negara; K-Means; C5.0","PeriodicalId":53323,"journal":{"name":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"46783122","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-05DOI: 10.24843/mite.2023.v22i01.p17
Gede Widi, Kurniawan, Rancang Bangun, Sistem Pemantauan, Gede Widi Kurniawan, I. Gusti, A. Putu, Raka Agung, Pratolo Rahardjo
Penerapan internet of things mulai banyak dimanfaatkan saat ini. Salah satu perkembangan teknologi internet of things adalah memantau suatu sistem dengan aplikasi android secara wireless. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pemantauan panel surya berbasis Internet of things dengan menggunakan developer board NodeMCU ESP32. Rancangan sistem ini dapat mempermudah pengguna memantau panel surya secara realtime melalui aplikasi android. Pengujian dilakukan dengan mengoperasikan sistem pemantauan panel surya. Data dari masing-masing sensor dibandingkan dengan alat ukur pembanding untuk mendapatkan perbedaan nilai-nilainya. Hasil pengujian sensor INA219 mendapatkan selisih rata-rata tegangan 0.09% dan selisih ratarata arus 4.08%.. Hasil pengujian sensor DHT11 mendapatkan selisih rata-rata suhu 0.77% dan selisih kelembapan relatif 1.82%. Hasil pengujian sensor BH1750 mendapatkan selisih rata-rata intensitas cahaya 39.93%. Sistem pemantauan ini sudah dapat beroperasi sesuai dengan rancangan dan pembacaan data dari sensor-sensor sudah terkirim menuju Firebase sehingga bisa dilihat pada aplikasi android. Kata Kunci— Panel Surya; Internet of Things; Android; DHT11; INA219; BH1750; ESP32.
{"title":"Rancang Bangun Sistem Pemantauan Panel Surya Berbasis Internet of Things","authors":"Gede Widi, Kurniawan, Rancang Bangun, Sistem Pemantauan, Gede Widi Kurniawan, I. Gusti, A. Putu, Raka Agung, Pratolo Rahardjo","doi":"10.24843/mite.2023.v22i01.p17","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/mite.2023.v22i01.p17","url":null,"abstract":"Penerapan internet of things mulai banyak dimanfaatkan saat ini. Salah satu perkembangan teknologi internet of things adalah memantau suatu sistem dengan aplikasi android secara wireless. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pemantauan panel surya berbasis Internet of things dengan menggunakan developer board NodeMCU ESP32. Rancangan sistem ini dapat mempermudah pengguna memantau panel surya secara realtime melalui aplikasi android. Pengujian dilakukan dengan mengoperasikan sistem pemantauan panel surya. Data dari masing-masing sensor dibandingkan dengan alat ukur pembanding untuk mendapatkan perbedaan nilai-nilainya. Hasil pengujian sensor INA219 mendapatkan selisih rata-rata tegangan 0.09% dan selisih ratarata arus 4.08%.. Hasil pengujian sensor DHT11 mendapatkan selisih rata-rata suhu 0.77% dan selisih kelembapan relatif 1.82%. Hasil pengujian sensor BH1750 mendapatkan selisih rata-rata intensitas cahaya 39.93%. Sistem pemantauan ini sudah dapat beroperasi sesuai dengan rancangan dan pembacaan data dari sensor-sensor sudah terkirim menuju Firebase sehingga bisa dilihat pada aplikasi android. \u0000Kata Kunci— Panel Surya; Internet of Things; Android; DHT11; INA219; BH1750; ESP32.","PeriodicalId":53323,"journal":{"name":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"41466324","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-05DOI: 10.24843/mite.2023.v22i01.p07
I. P. G. G. Kesuma Negara, Linawati Linawati, G. Sukadarmika
Permainan atau game sudah memasuki fase next generation gaming atau generasi tertinggi dalam dunia gaming. Pada perkembangan game yang pesat seperti saat ini, menuntut user/pemain untuk mempunyai media untuk menjalankan game dengan spesifikasi yang tinggi. Ada cara untuk pemain menjalankan game yang memiliki spesifikasi tinggi dengan perangkat komputer yang memiliki spesifikasi rendah yaitu dengan teknologi cloud gaming. Terdapat server cloud gaming di Indonesia yang bernama Gameqoo. Untuk mengetahui suatu kelayakan pada sebuah game yang dimainkan pada layanan cloud gaming, memerlukan parameter yang akan mengukur hal tersebut dari sisi game dan dari sisi user yaitu Quality of Service dan Quality of Experience. Dengan adanya layanan cloud gaming, pengalaman bermain game pada komputer dengan spesifikasi rendah menjadi ringan serta memiliki kualitas visual yang mengagumkan. Hal ini dibuktikan dengan nilai packet loss yang 0%, nilai delay dan jitter masih dalam kategori bagus, penggunaan GPU usage yang dibawah 5%. Kuesioner telah dirancang dengan sedemikian mengikuti skala jawaban yang disebut MOS (Mean Opinion Score) yang akan Quality of Experience, dan nilai rata-rata pada penilaian MOS 4.15 yang mendapatkan nilai Good pada standar penilaian MOS. Kata Kunci— Cloud; Quality of Service; Quality of Experience; Mean Opinion Score
{"title":"Game Sebagai Layanan (GAAS) Pada Platform Cloud Gaming Gameqoo","authors":"I. P. G. G. Kesuma Negara, Linawati Linawati, G. Sukadarmika","doi":"10.24843/mite.2023.v22i01.p07","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/mite.2023.v22i01.p07","url":null,"abstract":"Permainan atau game sudah memasuki fase next generation gaming atau generasi tertinggi dalam dunia gaming. Pada perkembangan game yang pesat seperti saat ini, menuntut user/pemain untuk mempunyai media untuk menjalankan game dengan spesifikasi yang tinggi. Ada cara untuk pemain menjalankan game yang memiliki spesifikasi tinggi dengan perangkat komputer yang memiliki spesifikasi rendah yaitu dengan teknologi cloud gaming. Terdapat server cloud gaming di Indonesia yang bernama Gameqoo. Untuk mengetahui suatu kelayakan pada sebuah game yang dimainkan pada layanan cloud gaming, memerlukan parameter yang akan mengukur hal tersebut dari sisi game dan dari sisi user yaitu Quality of Service dan Quality of Experience. Dengan adanya layanan cloud gaming, pengalaman bermain game pada komputer dengan spesifikasi rendah menjadi ringan serta memiliki kualitas visual yang mengagumkan. Hal ini dibuktikan dengan nilai packet loss yang 0%, nilai delay dan jitter masih dalam kategori bagus, penggunaan GPU usage yang dibawah 5%. Kuesioner telah dirancang dengan sedemikian mengikuti skala jawaban yang disebut MOS (Mean Opinion Score) yang akan Quality of Experience, dan nilai rata-rata pada penilaian MOS 4.15 yang mendapatkan nilai Good pada standar penilaian MOS. \u0000Kata Kunci— Cloud; Quality of Service; Quality of Experience; Mean Opinion Score","PeriodicalId":53323,"journal":{"name":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44768714","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-05DOI: 10.24843/mite.2023.v22i01.p19
Gede Krisna Andika Putra, G. Sukadarmika, Ngurah Indra ER
Intisari— Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui proyeksi pertumbuhan pelanggan dan trafik pada cluster sumbersari dalam lima tahun. Penelitian ini memiliki tiga tahapan yaitu pengumpulan data pelanggan dan trafik, membuat proyeksi pertumbuhan pelanggan dan trafik serta menganalisa proyeksi pertumbuhan pelanggan dan trafik di cluster sumbersari. Hasil dari penelitian ini yaitu pada jaringan eksisting cluster sumbersari menggunakan jaringan gigabit passive optical network dengan arsitektur fiber to the home dengan cascading passive splitter 1:8 dan 1:8. Cluster sumbersari memiliki kapasitas 512 pelanggan (home pass) dan 323 pelanggan eksisting yang sudah terpasang (home connected) dengan nilai take up ratio 63% dan juga cluster sumbersari memiliki trafik maksimum rata – rata sebesar 454 Mbps dengan kapasitas trafik 1000 Mbps. Cluster sumbersari memiliki proyeksi pertumbuhan pelanggan pada tahun 2026 sebesar 605 pelanggan sehingga perlu adanya ekspansi untuk memenuhi kebutuhan proyeksi pertumbuhan pelanggan. Cluster sumbersari memiliki proyeksi pertumbuhan trafik pada tahun 2026 sebesar 805 Mbps sehingga tidak perlu adanya penambahan kapasitas trafik. Kata Kunci— Take up ratio, homepass, homeconnected, traffic
{"title":"Proyeksi Traffic Jaringan Gigabit Passive Optical Network Pada Cluster Sumbersari Jembrana","authors":"Gede Krisna Andika Putra, G. Sukadarmika, Ngurah Indra ER","doi":"10.24843/mite.2023.v22i01.p19","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/mite.2023.v22i01.p19","url":null,"abstract":"Intisari— Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui proyeksi pertumbuhan pelanggan dan trafik pada cluster sumbersari dalam lima tahun. Penelitian ini memiliki tiga tahapan yaitu pengumpulan data pelanggan dan trafik, membuat proyeksi pertumbuhan pelanggan dan trafik serta menganalisa proyeksi pertumbuhan pelanggan dan trafik di cluster sumbersari. Hasil dari penelitian ini yaitu pada jaringan eksisting cluster sumbersari menggunakan jaringan gigabit passive optical network dengan arsitektur fiber to the home dengan cascading passive splitter 1:8 dan 1:8. Cluster sumbersari memiliki kapasitas 512 pelanggan (home pass) dan 323 pelanggan eksisting yang sudah terpasang (home connected) dengan nilai take up ratio 63% dan juga cluster sumbersari memiliki trafik maksimum rata – rata sebesar 454 Mbps dengan kapasitas trafik 1000 Mbps. Cluster sumbersari memiliki proyeksi pertumbuhan pelanggan pada tahun 2026 sebesar 605 pelanggan sehingga perlu adanya ekspansi untuk memenuhi kebutuhan proyeksi pertumbuhan pelanggan. Cluster sumbersari memiliki proyeksi pertumbuhan trafik pada tahun 2026 sebesar 805 Mbps sehingga tidak perlu adanya penambahan kapasitas trafik. \u0000Kata Kunci— Take up ratio, homepass, homeconnected, traffic","PeriodicalId":53323,"journal":{"name":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45552132","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-05DOI: 10.24843/mite.2023.v22i01.p18
I. M. Esa Darmayasa Adi Putra, Ilham Fauzi, Karuna Sindhu Krishna Prasad, I. M. Putra Arya Winata, I. W. Widhiada
Hambatan berupa kehilangan fungsi bagian tubuh akan menyebabkan kesulitan dalam melakukan kegiatan secara normal. Dalam penerapan sensor electromyography (EMG) dan electroencephalography (EEG) yang kurang baik dalam mengimbangi berbagai macam kondisi fisik manusia, sensor force sensing resistor (FSR) dapat menjadi alternatif pengganti EMG dan EEG pada prostesis tangan. Dalam perencanaan model neural network, data yang dibutuhkan pada actual output hanya berupa hand gesture pada orang non pasien pasca amputasi. Long Short Term Memory (LSTM) digunakan karena dapat menangani proses data dalam jangka panjang yang merupakan salah satu keadaan timbul dalam pengolahan data sekuensial.evaluasi metrics yang dihasilkan berupa nilai accuracy pada data training dengan epoch 200 dan accuracy pada data testing. Hasil pertama dengan tanpa variasi dropout menunjukkan nilai accuracy pada training 0,9449 dan accuracy pada testing 0,961 dengan nilai loss pada training 0,1284 dan loss pada testing 0,0717. Hasil kedua dengan variasi dropout menunjukkan nilai accuracy pada training 0,9699 dan accuracy pada testing 0,9688 dengan nilai loss pada training 0,0803 dan loss pada testing 0,1061. evaluasi metrics accuracy yang dihasilkan pada dataset telah melampui nilai 0,9. Hal ini mengindikasikan model telah berjalan dengan baik untuk klasifikasi pada 11 gerakan. Kata Kunci— Sistem kontrol; machine learning; gerakan tangan; prostesis tangan.
{"title":"Evaluasi Model Machine Learning Klasifikasi Gerak Tangan Untuk Sistem Kontrol Prototipe Prostesis Tangan","authors":"I. M. Esa Darmayasa Adi Putra, Ilham Fauzi, Karuna Sindhu Krishna Prasad, I. M. Putra Arya Winata, I. W. Widhiada","doi":"10.24843/mite.2023.v22i01.p18","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/mite.2023.v22i01.p18","url":null,"abstract":"Hambatan berupa kehilangan fungsi bagian tubuh akan menyebabkan kesulitan dalam melakukan kegiatan secara normal. Dalam penerapan sensor electromyography (EMG) dan electroencephalography (EEG) yang kurang baik dalam mengimbangi berbagai macam kondisi fisik manusia, sensor force sensing resistor (FSR) dapat menjadi alternatif pengganti EMG dan EEG pada prostesis tangan. Dalam perencanaan model neural network, data yang dibutuhkan pada actual output hanya berupa hand gesture pada orang non pasien pasca amputasi. Long Short Term Memory (LSTM) digunakan karena dapat menangani proses data dalam jangka panjang yang merupakan salah satu keadaan timbul dalam pengolahan data sekuensial.evaluasi metrics yang dihasilkan berupa nilai accuracy pada data training dengan epoch 200 dan accuracy pada data testing. Hasil pertama dengan tanpa variasi dropout menunjukkan nilai accuracy pada training 0,9449 dan accuracy pada testing 0,961 dengan nilai loss pada training 0,1284 dan loss pada testing 0,0717. Hasil kedua dengan variasi dropout menunjukkan nilai accuracy pada training 0,9699 dan accuracy pada testing 0,9688 dengan nilai loss pada training 0,0803 dan loss pada testing 0,1061. evaluasi metrics accuracy yang dihasilkan pada dataset telah melampui nilai 0,9. Hal ini mengindikasikan model telah berjalan dengan baik untuk klasifikasi pada 11 gerakan. \u0000Kata Kunci— Sistem kontrol; machine learning; gerakan tangan; prostesis tangan.","PeriodicalId":53323,"journal":{"name":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43275422","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-05DOI: 10.24843/mite.2023.v22i01.p04
Ni Wayan Lusiani, M. Sudarma, L. Jasa
Peningkatan suatu kualitas baik produk maupun proses dapat dilakukan dengan menerapkan proses audit. Salah satu proses audit yang dapat dilakukan adalah dengan mengidentifikasi adanya suatu pemborosan. Pemborosan itu sendiri merupakan suatu proses yang tidak bernilai tambah. Metode audit yang digunakan untuk mengidentifikasi terdapatnya pemborosan adalah Lean. Penentuan dan eliminasi suatu proses yang tidak memberikan suatu nilai tambah merupakan fokus utama dari Lean. Dalam penerapannya, Lean memiliki metode untuk mengidentifikasi suatu pemborosan, metode tersebut adalah Waste Assessment Model (WAM). Penerapan WAM difokuskan untuk mengidentifikasi pemborosan dalam proses perencanaan anggaran menggunakan sistem SILUNA pada Bagian Perencanaan di Biro Perencanaan dan Keuangan Universitas Udayana. Penelitian ini mendapatkan hasil berupa 2 (dua) pemborosan dengan nilai paling tinggi, yaitu : defect merupakan waste urutan pertama dengan persentase 19,79% dan waste yang berada pada urutan berikutnya adalah inventory dengan persentase 16,35%. Kata Kunci— Lean; Waste; Waste Assessment Model
{"title":"Aplikasi Waste Assessment Model (WAM) Pada Proses Perencanaan Anggaran Menggunakan Sistem SILUNA","authors":"Ni Wayan Lusiani, M. Sudarma, L. Jasa","doi":"10.24843/mite.2023.v22i01.p04","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/mite.2023.v22i01.p04","url":null,"abstract":"Peningkatan suatu kualitas baik produk maupun proses dapat dilakukan dengan menerapkan proses audit. Salah satu proses audit yang dapat dilakukan adalah dengan mengidentifikasi adanya suatu pemborosan. Pemborosan itu sendiri merupakan suatu proses yang tidak bernilai tambah. Metode audit yang digunakan untuk mengidentifikasi terdapatnya pemborosan adalah Lean. Penentuan dan eliminasi suatu proses yang tidak memberikan suatu nilai tambah merupakan fokus utama dari Lean. Dalam penerapannya, Lean memiliki metode untuk mengidentifikasi suatu pemborosan, metode tersebut adalah Waste Assessment Model (WAM). Penerapan WAM difokuskan untuk mengidentifikasi pemborosan dalam proses perencanaan anggaran menggunakan sistem SILUNA pada Bagian Perencanaan di Biro Perencanaan dan Keuangan Universitas Udayana. Penelitian ini mendapatkan hasil berupa 2 (dua) pemborosan dengan nilai paling tinggi, yaitu : defect merupakan waste urutan pertama dengan persentase 19,79% dan waste yang berada pada urutan berikutnya adalah inventory dengan persentase 16,35%. \u0000Kata Kunci— Lean; Waste; Waste Assessment Model","PeriodicalId":53323,"journal":{"name":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42254235","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-05DOI: 10.24843/mite.2023.v22i01.p09
Amien Harist Hardiansyah, R. S. Hartati, Y. Divayana
Kebakaran Gedung yang ada di Indonesia 70 % diakibatkan oleh korsleting listrik, sisanya disebabkan oleh hal hal lain seperti kelalaian dan juga gas. Korsleting listrik menyumbang masalah paling besar dalam kasus kebakaran Gedung di Indonesia dikarenakan kepedulian akan perawatan dan juga pengecekan yang sering terlewatkan karena masalah jadwal pengecekan rutin dan juga berkala yang tidak dipantau secara life time atau berkelanjutan. Salah satu metode yang dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut adalah continuity dengan terus memantau nilai pengukuran yang ada pada sub panel-panel listrik secara realtime. Pengecekan secara manual sudah tidak efektif lagi dikarenakan masalah listrik tidak bisa satu menit lalu kita cek dan kita bisa simpulkan bahwa panel kondisi baik dan aman. Karena listrik bisa saja tiba tiba bermasalah tanpa kita sadari dan itu sangat perlu dilakukan penanganan ekstra cepat untuk melakukan action untuk memutus jalur listrik agar tidak terjadi korsleting maupun panas penampang tembaga yang menyebabkan kebakaran panel dan juga bisa menyebabkan kebakaran Gedung. Dengan semakin canggihnya teknologi digital masa kini membuat kita bisa berinovasi dengan mengimplementasikan IoT (Internet Of Thing) menggunakan Aplikasi Android Bynk sebagai kendali jarak jauh untuk memonitoring nilai beban dan juga dapat melakukan trigger jalur listrik 3 fasa hanya menggunakan smartphone dimana saja selama terkoneksi internet supaya ketika terjadi masalah kelistrikan pada sub panel didalam Gedung akan bisa segera dilakukan penanganan/pemutusan arus. Dari hasil penelitian yang didapatkan adalah komponen Solid State Relay bisa dikombinasikan dengan mikrokontroller sebagai jalur pengendali utama untuk memutus arus listrik yang besar, yang dimana mikrokontroller menggunakan kendali input 5 Volt dan SSR (Solid State Relay) menggunakan output 3 Volt - 32 Volt sehingga bisa dimodifikasi dan bisa memutus dan memantau arus hanya dengan smartphone menggunakan Aplikasi Blynk. Kata Kunci—Aplikasi Blynk; Korsleting Listrik; Proteksi; SSR (Solid State Relay)
{"title":"Proteksi Konsleting Listrik Dengan Memutus Jarak Jauh Arus 3 Phasa Beban Besar Dengan Kombinasi Solid State Relay (SSR) dan IoT NodeMCU 8266 Menggunakan Aplikasi Blynk di Sub Panel Gedung Telkomsel Smart Office Renon Denpasar","authors":"Amien Harist Hardiansyah, R. S. Hartati, Y. Divayana","doi":"10.24843/mite.2023.v22i01.p09","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/mite.2023.v22i01.p09","url":null,"abstract":"Kebakaran Gedung yang ada di Indonesia 70 % diakibatkan oleh korsleting listrik, sisanya disebabkan oleh hal hal lain seperti kelalaian dan juga gas. Korsleting listrik menyumbang masalah paling besar dalam kasus kebakaran Gedung di Indonesia dikarenakan kepedulian akan perawatan dan juga pengecekan yang sering terlewatkan karena masalah jadwal pengecekan rutin dan juga berkala yang tidak dipantau secara life time atau berkelanjutan. Salah satu metode yang dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut adalah continuity dengan terus memantau nilai pengukuran yang ada pada sub panel-panel listrik secara realtime. Pengecekan secara manual sudah tidak efektif lagi dikarenakan masalah listrik tidak bisa satu menit lalu kita cek dan kita bisa simpulkan bahwa panel kondisi baik dan aman. Karena listrik bisa saja tiba tiba bermasalah tanpa kita sadari dan itu sangat perlu dilakukan penanganan ekstra cepat untuk melakukan action untuk memutus jalur listrik agar tidak terjadi korsleting maupun panas penampang tembaga yang menyebabkan kebakaran panel dan juga bisa menyebabkan kebakaran Gedung. Dengan semakin canggihnya teknologi digital masa kini membuat kita bisa berinovasi dengan mengimplementasikan IoT (Internet Of Thing) menggunakan Aplikasi Android Bynk sebagai kendali jarak jauh untuk memonitoring nilai beban dan juga dapat melakukan trigger jalur listrik 3 fasa hanya menggunakan smartphone dimana saja selama terkoneksi internet supaya ketika terjadi masalah kelistrikan pada sub panel didalam Gedung akan bisa segera dilakukan penanganan/pemutusan arus. Dari hasil penelitian yang didapatkan adalah komponen Solid State Relay bisa dikombinasikan dengan mikrokontroller sebagai jalur pengendali utama untuk memutus arus listrik yang besar, yang dimana mikrokontroller menggunakan kendali input 5 Volt dan SSR (Solid State Relay) menggunakan output 3 Volt - 32 Volt sehingga bisa dimodifikasi dan bisa memutus dan memantau arus hanya dengan smartphone menggunakan Aplikasi Blynk. \u0000Kata Kunci—Aplikasi Blynk; Korsleting Listrik; Proteksi; SSR (Solid State Relay)","PeriodicalId":53323,"journal":{"name":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42379746","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-05DOI: 10.24843/mite.2023.v22i01.p08
I. G. Y. P. Putra, G. Sukadarmika, Nyoman Putra Sastra
The online learning process currently utilizes a Learning Management System, one of which is Moodle. Moodle provides a forum menu where the forum is a digital forum for asking questions and answering and sharing between lecturers and students. Lecturer and student activity can be seen from the forum menu. For this reason, research was conducted on the ranking of lecturer activities in the moodle forum. The ranking determination uses the Fuzzy Tsukamoto decision making system. Fuzzy Tsukamoto has step efficiency in determining rules and processing data that has a taboo range and produces crips output. The processing steps carried out are determining the variables, giving weights, creating a fuzzy set of each variable, then the fuzzification process and creating a rule base and finally, defuzzification, namely the calculation of negligence and output. Based on the rule and the predicate alpha value, the appropriate value is obtained to rank the quality of lecturers based on their activities in the moodle forum. Keywords — database, forum, fuzzy, moodle, tsukamoto
{"title":"Perankingan Dosen Berbasis Aktifitas Forum Moodle Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto","authors":"I. G. Y. P. Putra, G. Sukadarmika, Nyoman Putra Sastra","doi":"10.24843/mite.2023.v22i01.p08","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/mite.2023.v22i01.p08","url":null,"abstract":"The online learning process currently utilizes a Learning Management System, one of which is Moodle. Moodle provides a forum menu where the forum is a digital forum for asking questions and answering and sharing between lecturers and students. Lecturer and student activity can be seen from the forum menu. For this reason, research was conducted on the ranking of lecturer activities in the moodle forum. The ranking determination uses the Fuzzy Tsukamoto decision making system. Fuzzy Tsukamoto has step efficiency in determining rules and processing data that has a taboo range and produces crips output. The processing steps carried out are determining the variables, giving weights, creating a fuzzy set of each variable, then the fuzzification process and creating a rule base and finally, defuzzification, namely the calculation of negligence and output. Based on the rule and the predicate alpha value, the appropriate value is obtained to rank the quality of lecturers based on their activities in the moodle forum. \u0000Keywords — database, forum, fuzzy, moodle, tsukamoto","PeriodicalId":53323,"journal":{"name":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42831160","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-05DOI: 10.24843/mite.2023.v22i01.p02
Putu Sudharma Yoga, G. Sukadarmika, R. S. Hartati, Y. Divayana
Perkembangan Internet of Things pada masa sekarang sangatlah pesat. salah satu bentuk dari perkembangan itu adalah Sebuah Smart-Building atau bangunan pintar. Pada bangunan pintar memerlukan sebuah bentuk sistem yang dapat mengawasi gedung tersebut secara real time dan efisien. pada penelitian ini merancang sebuah bentuk purwarupa sistem bangunan pintar dengan menambahkan pendeteksi jumlah orang yang menggunakan sensor kamera ESP32cam. Pendeteksian jumlah obyek orang ini mengadaptasi Algoritma YOLOv3 yang dilatih dengan 5 kondisi pencahayaan yang berbeda, diredupkan 50% dan 75%, ditingkatkan 50% dan 75% dan kondisi normal. Pada hasil pengimplementasian ini didapatkan nilai mAP yang melebihi 90% diseluruh kondisi pencahayaan tersebut. Algoritma YOLOv3 yang diterapkan pada sistem purwarupa bangunan pintar telah berhasil dalam mendeteksi dan mengkalkulasi jumlah obyek orang yang ada didalam sebuah gambar yang ditangkap oleh sensor kamera. Kata Kunci— Internet of Things; Object Detection; Smart Building; YOLO
{"title":"Pendeteksi Jumlah Orang pada Sistem Bangunan Pintar Menggunakan Algoritma You Only Look Once","authors":"Putu Sudharma Yoga, G. Sukadarmika, R. S. Hartati, Y. Divayana","doi":"10.24843/mite.2023.v22i01.p02","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/mite.2023.v22i01.p02","url":null,"abstract":"Perkembangan Internet of Things pada masa sekarang sangatlah pesat. salah satu bentuk dari perkembangan itu adalah Sebuah Smart-Building atau bangunan pintar. Pada bangunan pintar memerlukan sebuah bentuk sistem yang dapat mengawasi gedung tersebut secara real time dan efisien. pada penelitian ini merancang sebuah bentuk purwarupa sistem bangunan pintar dengan menambahkan pendeteksi jumlah orang yang menggunakan sensor kamera ESP32cam. Pendeteksian jumlah obyek orang ini mengadaptasi Algoritma YOLOv3 yang dilatih dengan 5 kondisi pencahayaan yang berbeda, diredupkan 50% dan 75%, ditingkatkan 50% dan 75% dan kondisi normal. Pada hasil pengimplementasian ini didapatkan nilai mAP yang melebihi 90% diseluruh kondisi pencahayaan tersebut. Algoritma YOLOv3 yang diterapkan pada sistem purwarupa bangunan pintar telah berhasil dalam mendeteksi dan mengkalkulasi jumlah obyek orang yang ada didalam sebuah gambar yang ditangkap oleh sensor kamera. \u0000Kata Kunci— Internet of Things; Object Detection; Smart Building; YOLO","PeriodicalId":53323,"journal":{"name":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48919639","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-05DOI: 10.24843/mite.2023.v22i01.p03
Setia Yusuful Arif, Ni’am Tamami, Madyono Madyono
Intisari— Tren permintaan ikan konsumsi terus meningkat pesat, bahkan Food and Agriculture Organization (FAO), mengatakan hasil budidaya ikan diperkirakan akan meningkat sekitar 172 juta ton pada tahun 2021. Oleh karena itu dibutuhkan usaha-usaha untuk meningkatkan produksi ikan lele nasional. Metode-metode terbaru dalam budidaya ikan lele pun bermunculan, salah satunya adalah metode budidaya ikan lele dalam drum. Namun, masih banyak peternak ikan lele dalam drum di Indonesia masih menggunakan metode konvensional yang sudah tidak efektif lagi, dikarenakan banyak benih ikan lele yang mati sebelum dewasa, hal ini disebabkan diantaranya karena pemberian pakan yang kurang terjadwal serta jumlah berat pakan yang kurang akurat dengan jumlah dan usia ikan dalam sebuah drum yang menyebabkan pertumbuhan ikan lele menjadi kurang maksimal. Berdasarkan permasalahan-permasalahan itulah yang mendorong untuk mengembangkan sebuah alat yang dapat mengontrol dan monitor jadwal pemberian pakan ikan dan jumlah berat takaran pakan ikan sesuai dengan jumlah dan usia ikan dalam satu drum berbasis mikrokontroler dengan memanfaatkan metode fuzzy logic yang dapat memudahkan dalam proses penalaran secara bahasa (linguistic reasoning),dan hanya dengan melalui smartphone, peternak dapat mengatur jadwal pemberian pakan serta memilih jumlah ikan dan usia ikan yang ada dalam sebuah drum. Hasilnya alat mampu memberikan pakan sesuai dengan jadwal pakan dengan tingkat error 0%, serta alat dapat memberikan pakan sesuai dengan takaran pakan dengan keakuratan mencapai 98,9% dengan rata-rata akurasi 96,09%. Kata Kunci— Pakan ikan otomatis, MQTT Dashboard, Fuzzy Logic
食品及农业组织(Food and Agriculture Organization)表示，目前对鱼类的需求正迅速增长。因此，增加全国鲶鱼的生产需要努力。新的鲶鱼养殖方法出现了，其中之一是桶里的鲶鱼养殖方法。然而,很多印尼农民鲶鱼在桶中仍然使用传统的方法不再有效了,由于许多种子死在成年之前的鲶鱼,这是因为其中因为缺乏定期的饲料喂养饲料和重数量不准确的数量和年龄增长导致的鼓鱼变得不那么最大鲶鱼。根据问题就是推动开发了一个工具,可以在一定程度上控制显示器时间表和礼物重量器量给鱼饲料鱼饲料和数量符合基于单片机的数量和年龄一桶里的鱼的利用模糊逻辑方法可以方便地推理过程语言(linguistic reasoning),只有通过智能手机,饲养员可以安排喂养时间表，并从桶中选择鱼的数量和年龄。由此产生的结果是，工具可以根据错误率0%的饲料时间表提供饲料，而工具可以根据饲料容量的准确性达到98.9%，平均达到96.09%。关键词——自动鱼食，MQTT仪表盘，模糊逻辑
{"title":"Alat Pemberi Pakan Ikan Lele Dalam Drum Otomatis Berdasarkan Usia dan Jumlah Ikan Dengan Metode Fuzzy Logic","authors":"Setia Yusuful Arif, Ni’am Tamami, Madyono Madyono","doi":"10.24843/mite.2023.v22i01.p03","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/mite.2023.v22i01.p03","url":null,"abstract":"Intisari— Tren permintaan ikan konsumsi terus meningkat pesat, bahkan Food and Agriculture Organization (FAO), mengatakan hasil budidaya ikan diperkirakan akan meningkat sekitar 172 juta ton pada tahun 2021. Oleh karena itu dibutuhkan usaha-usaha untuk meningkatkan produksi ikan lele nasional. Metode-metode terbaru dalam budidaya ikan lele pun bermunculan, salah satunya adalah metode budidaya ikan lele dalam drum. Namun, masih banyak peternak ikan lele dalam drum di Indonesia masih menggunakan metode konvensional yang sudah tidak efektif lagi, dikarenakan banyak benih ikan lele yang mati sebelum dewasa, hal ini disebabkan diantaranya karena pemberian pakan yang kurang terjadwal serta jumlah berat pakan yang kurang akurat dengan jumlah dan usia ikan dalam sebuah drum yang menyebabkan pertumbuhan ikan lele menjadi kurang maksimal. Berdasarkan permasalahan-permasalahan itulah yang mendorong untuk mengembangkan sebuah alat yang dapat mengontrol dan monitor jadwal pemberian pakan ikan dan jumlah berat takaran pakan ikan sesuai dengan jumlah dan usia ikan dalam satu drum berbasis mikrokontroler dengan memanfaatkan metode fuzzy logic yang dapat memudahkan dalam proses penalaran secara bahasa (linguistic reasoning),dan hanya dengan melalui smartphone, peternak dapat mengatur jadwal pemberian pakan serta memilih jumlah ikan dan usia ikan yang ada dalam sebuah drum. Hasilnya alat mampu memberikan pakan sesuai dengan jadwal pakan dengan tingkat error 0%, serta alat dapat memberikan pakan sesuai dengan takaran pakan dengan keakuratan mencapai 98,9% dengan rata-rata akurasi 96,09%. \u0000Kata Kunci— Pakan ikan otomatis, MQTT Dashboard, Fuzzy Logic","PeriodicalId":53323,"journal":{"name":"Majalah Ilmiah Teknologi Elektro","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45607854","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：