IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems)
Not a member yet
300 research outputs found
Sort by
Purwarupa Sistem Kendali PID: Studi Kasus Kendali Suhu Ruang
Get PDFAbstrakSistem pengendalian otomatis banyak memberikan keuntungan bagi manusia. Selain dapat mempercepat waktu kerja, pengendalian otomatis juga dapat mengurangi kesalahan yang dilakukan oleh manusia (human error) dan meningkatkan efektifitas kerja. Salah satu aplikasi pengendalian otomatis adalah pengendalian suhu dengan tujuan memperoleh suhu yang diinginkan dalam waktu yang relatif singkat serta dapat mempertahankan suhu dalam kondisi stabil meski terdapat gangguan. Sistem pengendalian suhu dapat diimplementasikan menggunakan board Arduino dan LabVIEW. Pada sistem pengendalian suhu ini digunakan tiga buah sensor suhu LM35. Ketiga sensor suhu teresebut diletakkan pada posisi yang berbeda di dalam plant untuk mengetahui penyebaran suhu yang terjadi pada plant. Salah satu sensor tersebut selain untuk mengetahui persebaran suhu juga digunakan sebagai feedback. Data dari sensor kemudian masuk ke board Arduino, yang pada sistem pengendalian suhu ini berfungsi sebagai akuisisi data. Untuk menjaga suhu di dalam plant, digunakan heater untuk menaikan suhu jika suhu plant dibawah set point dan kipas ventilasi untuk menurunkan suhu jika suhu di dalam plant melebihi set point. Untuk mengendalikan heater dan kipas ventilasi ini digunakan kendali PID yang diimplementasikan melalui LabVIEW. Pada kendali PID diperlukan tiga parameter yang bisa didapatkan dengan penalaan Ziegler-Nichols.Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa respon plant adalah osilasi kontinyu dan bisa diatasi dengan menggunakan penalaan osilasi kontinyu Ziegler-Nichols. Dengan menggunakan kendali PID pada LabVIEW dan penalaan parameter menggunakan metode Ziegler-Nichols, untuk set point suhu 40oC didapatkan respon plant sebesar (40±0,5) oC. Dengan kata lain pengendalian suhu menggunakan kendali PID dan metode Ziegler-Nichols memiliki error dibawah 2% yang menunjukkan bahwa sistem kendali suhu ini layak untuk digunakan. Kata kunci— suhu, kendali PID, LabVIEW, board Arduino, Ziegler-Nichols, feedback AbstractAutomatic control system provides many benefits for humans. Besides being able to speed up work time, automatic control can also reduce the errors made by humans (human error) and increase work effectiveness. One application is the automatic control of temperature control in order to obtain the desired temperature in a relatively short time and can maintain the temperature in a stable condition despite the presence of interference.Temperature control system can be implemented by arduino and LabVIEW. The temperature control system sensor uses three LM35. Three temperature sensors were placed at different positions within the plant to determine the temperature distribution that occured in the plant. One of the sensors was usued determine the temperature distribution and used as feedback. Temperature from the sensors were procesed in the Arduino board, at which this temperature control system serves as a data acquisition. To keep the temperature inside the plant, the temperature control system used heater to raise the temperature when the temperature was below the set point and the plant ventilation fan to lower the temperature if the temperature inside the plant was above the set point. To control the heater and ventilation fan PID controller was implemented through LabVIEW. PID control takes three parameters that can be obtained using the Ziegler-Nichols tuning.Results from the study show that the response of the plant is a continuous oscillation and it can be overcome by using continuous tuning Ziegler-Nichols oscillation. The LabVIEW PID control and the tuning parameters using Ziegler-Nichols method set to 40oC set point plant responses result in (40±0,5) oC. In other words, temperature control using PID control and Ziegler-Nichols method has an error rate of 2%, which indicates that the temperature control system is feasible to be used. Keywords— Temperature, PID control, LabVIEW, Arduino board, Ziegler-Nichols, feedbac
Prototipe Sistem Pemilihan Umum Berbasis Teknologi Sidik Jari
Get PDFTelah dibuat prototipe dari sistemPemilihan Umum atau Pemilu berbasis teknologi sidikjari. Aplikasi Pemilu ini bertujuan untuk merancangsebuah sistem Pemilihan Umum yang efisien denganmemanfaatkan teknologi sidik jari untuk mengurangipenggunaan kertas serta mempercepat waktupelaksanaan Pemilu dan perhitungan hasil Pemilu.Metode yang digunakan pada aplikasi ini adalahdengan memanfaatkan teknologi sidik jari denganmengunakan alat sensor sidik jari Fingerspot jenisU.are.U 4000. Aplikasi inimenggunakan Visual Basic6.0 sebagai antarmuka pengguna dan MicrosoftAccess 2007 sebagai basis data. Hasil dari penelitianini merupakan suatu paket perangkat lunak aplikasiPemilu dengan menggunakan teknologi sidik jari.Penggunaan teknologi sidik jari juga membantudalam hal mengatasi kecurangan dalam Pemilu
Metode Segmentasi Paru-paru dan Jantung Pada Citra X-Ray Thorax
Get PDFAbstrakSegmentasi citra merupakan salah satu tahapan dalam pengolahan citra yang penting, terutama dalam dunia medis. Apabila seorang dokter atau ahli radiologi salah dalam melakukan proses pembacaan citra maka akan berpengaruh terhadap diagnosa suatu penyakit. Penelitian ini, menggunakan citra x-ray thorax dengan format grayscale dan ukuran 256x256, agar segmentasi berjalan dengan maksimal dilakukan proses awal (preprocessing) menggunakan metode Gaussian Lowpass Filter. Selanjutnya citra hasil preprocessing dikelompokkan menggunakan metode K-Means Clustering dimana pengelompokan tersebut dilakukan berdasarkan perbedaan nilai piksel pada citra. Hasil dari pengelompokan tersebut membentuk objek paru-paru. Selanjutnya dilakukan segmentasi dengan menggunakan metode Geometric Active Contour. Pada metode ini, kurva akan mengempis atau mengembang sesuai dengan bentuk tepi luar dari paru-paru. Segmentasi jantung menggunakan metode template matching dikarenakan dengan menggunakan K-means Clustering dengan K = 2, objek jantung belum bisa tersegmentasi. Ujicoba sistem dilakukan dengan metode ROC (Receiver Operating Characteristic), dari 40 data citra x-ray thorax menggunakan metode k-means clustering untuk K=2 dan Geometric Active Contour sistem dapat mensegmentasi paru-paru kiri dengan prosentase akurasi 90.03%, sensitifitas 62.05%, dan spesifitas 94.62%. Paru-paru kanan dengan prosentase akurasi 88.35%, sensitifitas 63.71%, dan spesifitas 93.48%. Segmentasi jantung dengan template matching didapatkan presentase akurasi 94.33%, sensitifitas 64.65%, dan spesifitas 98.13%.Kata kunci— segmentasi citra, x-ray thorax, k-means clustering, geometric active contour, template matching Abstract Image segmentation is an important technology for image processing, especially in the medical world. If a doctor or radiologist doing wrong in the process of reading the image it will affect the diagnosis of a disease. This research uses x-ray thorax in grayscale and 256x256 pixel. In order to maximum image segmentation is necessary to start the process (preprocessing) using Gaussian Lowpass Filter method. Further image preprocessing results are grouped using K-Means Clustering method in which the grouping based on the difference in image pixel values . Furthermore, segmentation using Geometric Active Contour method. In this method, the curve will deflate into accordance with the form the lung edge. Heart segmentation using template method because k-means clustering with K = 2 cannot segment it. Tests performed using method of system ROC (Receiver Operating Characteristic), from 40 x-ray image using k-means clustering with K = 2 and Geometric active contour system can segment the left lung, with a percentage accuracy of 90.03%, sensitivity 62.05%, and spesifity 94.62%. Right lung, with a percentage accuracy of 8.35%, sensitivity 63.71%, and spesifity 93.48%. Heart segmentation using template matching system can segment the heart, accuracy 94.33%, sensitivity 64.55%, and spesifity 98.13%. Keywords—image segmentation, x-ray thorax, k-means clustering, geometric active contour, template matchin
Optimasi Purwarupa Kendali Virtual Instrumen Musik Drum Berbasis Sensor Akselerometer dan LDR
Get PDFAbstrakTelah berhasil dioptimasi sistem pengendali virtual instrumen musik drum berbasis sensor akselerometer dan LDR. Sistem ini merupakan sistem untuk mengendalikan virtual instrumen musik yang ada pada software DAW (software produksi musik) yang dapat digunakan untuk proses pembuatan instrumen musik drum digital dalam proses perekaman musik. Alat pengendali yang dioptimasi adalah pengendali virtual instrumen musik drum berbasis sensor akselerometer dan LDR yang telah dikembangkan sebelumnya oleh Migdal (2011). Optimasi yang dilakukan mencakup pengembangan sensor dalam menghasilkan kekerasan bunyi yang beragam, pengentasan masalah sensor yang terlalu sensitif dalam menghasilkan bunyi, dan penambahan beberapa kit drum yang dapat dibunyikan pada virtual instrumen musik.Purwarupa sistem ini menggunakan board Arduino Mega 1280 sebagai pemroses, sensor yang digunakan dalam sistem adalah sensor akselerometer dengan tipe analog ADXL 335 dan sensor LDR. Sensor akselerometer akan mendeteksi percepatan yang terjadi. Percepatan yang terjadi akan dikirim menuju Arduino sebagai masukan analog yang akan diolah menjadi suatu data MIDI, data MIDI tersebut akan dikirim menuju virtual instrumen musik yang ada pada software DAW menggunakan kabel komunikasi MIDI to USB sehingga virtual instrumen tersebut dapat dikendalikan. Adapun sensor LDR berfungsi untuk mengganti bunyi drum yang dihasilkan sensor akselerometer sehingga bunyi yang dihasilkan oleh sistem menjadi semakin banyak. Kata kunci—virtual instrumen musik, software DAW, Akselerometer, sensor, MIDI AbstractSuccessfully optimized a prototype system that’s reliable for controlling virtual musical instrumen drum based on accelerometer and LDR sensor. The purpose of this system is to controll virtual musical instruments that exist in the DAW software (music production software). it can be useful to create digital drum in music production events. The optimized system was a modification from system that had been developed previously by Migdal (2011), which has some weaknesses in functionality. Optimization included the development of sensors that can produce a diverse of variety sound level. Sensitivity problem in sensors when generate a sound, and the addition of several drum kits that can be played by system.Prototype system uses an Arduino Mega 1280 board as the processor, the sensor that used in the system is ADXL 335 Accelerometer which is an analog accelerometer sensor and LDR sensor. When the acceleration occurs and detected by the accelerometer sensors, Sensors will sent an analog signal towards the Arduino board, and will be processed into a MIDI data, the data will be sent to the virtual instruments that exist in the software DAW using MIDI to USB. Furthermore the LDR sensor works to change the drum sounds that was generated by accelerometer so that the system can produce a lot of sounds in virtual musical instrumen. Keywords—virtual musical instruments, DAW software, accelerometer, sensor, MID
Implementasi Pengenalan Wajah Menggunakan PCA (Principal Component Analysis)
Get PDFAbstrakSistem identifikasi berkembang dengan cepat. Perkembangan tersebut mendorong kemajuan sistem keamanan berbasis biometrik. Pengenalan wajah adalah salah satu sistem identifikasi yang dikembangkan berdasarkan perbedaan ciri wajah seseorang berbasis biometrik yang memiliki keakuratan tinggi.Eigenface merupakan salah satu metode pengenalan wajah berdasarkan Principal Component Analysis (PCA) yang mudah diimplementasikan. Eigenface dimulai dengan pemrosesan awal untuk mendapatkan hasil citra yang lebih baik. Setelah itu menghitung eigenvector dan eigenvalue dari citra wajah untuk dilakukan proses training image. Proses training wajah yaitu mencari eigenvector, eigenvalue dan average image yang diproyeksikan ke dalam subruang PCA. Proyeksi ke dalam subruang PCA digunakan untuk menyederhanakan data citra yang tersimpan. Perbandingan terkecil proyeksi PCA antara file database dan input menentukan hasil nama pengguna. Perbandingan nilai terkecil dicari menggunakan Nearest Neighbor. Program pengenalan wajah menampilkan salah satu nama pengguna yang telah tersimpan dalam database. Pengujian menggunakan ekspresi senyum dan tanpa ekspresi pada delapan orang dan 16 wajah. Prosentase keberhasilan proses pengenalan wajah adalah 82,81%. Beberapa faktor yang mempengaruhi keberhasilan pengenalan yaitu pencahayaan pada wajah, jarak wajah dengan webcam, banyaknya gambar wajah orang yang tersimpan dan performa komputer yang digunakan. Kata kunci— Eigenface, eigenvector, eigenvalue, average image Abstract Identification system grow quickly. The development encourage security system progress based biometric. Face recognition is one of the identification system is developed based on different characteristic of a person’s face based biometric which has a high accuracy. Eigenface is one method of face recognition based on PCA (Principal Component Analysis) which easy to implement. It begin with initial processing to get a better image. Then computing eigenvector and eigenvalue from face image for further training image process. Training process is finding the eigenvector, eigenvalue and average image to be projected into the PCA subspace. Projection into the PCA subspace is used to simplify the image data stored. The smallest PCA projection comparison between the database and the input file is determinants the result of username. Smallest value comparison searched using Nearest Neighbor. Face recognition program show one of username that has been stored in a database. The test using smile expression and without expression in eight people and 16 faces. The percentage of successful face recognition process is 82,81%. Several factors that influence the success of the recognition are lighting on the face, the face distance with a webcam, sum face image of people saved and used computer performance. Keywords— Eigenface, eigenvector, eigenvalue, average imag
Implementasi Sistem Penghilang Derau Adaptif Menggunakan Algoritma LMS pada FPGA Altera Flex10KLC84
Get PDFoai:jurnal.ugm.ac.id:article/1914The Adaptive Noise Cancelling Systemhas been implemented in FPGA’s AlteraFelx10KCL84, chip which has 576 LE and 3 EAB. Thesystem has data communication capability betweenPC and system and the baudrate is 9,600bps. Dataformat using 8-bit data width two’s complementinteger and 8 scale factor. Total resources which hasbeen used is 564 LE and 2 EAB, after optimization.The accuracy is 100% according to the MATLABresults for the same computation equation.Systemrespond for square wave is better then sinusoidalwave
Pemantauan Penggunaan Listrik Peralatan Rumah Tangga Melalui Telepon Genggam Pengguna
Get PDFMany people, either intentional orunintentional, did not know they left their electricalhome appliances such as air conditioners, televisions,lights, etc. still in an active state when leaving theirhomes, so we need a system that can wirelesslymonitor the electricity usage in their homes. In thisstudy, it has been designed a system that can monitorthe use of electrical equipment which used in thehome. This system utilize the internet via mobilephone technology to monitor electric power usage athome and control their use by user’s mobile phone. Toprocess the data output from current and voltagesensor which used to measure the values of electriccurrent and voltage, it use AT Mega 128Microcontroller with 10-bit ADC inside. The results ofthis study is a package of both hardware and softwarefor mobile phones and for home monitoring server
Implementasi Sistem Robot Beroda Dengan Lengan Sebagai Fungsi Pembersih Kaca
Get PDFSelama ini kesibukan setiap individuyang semakin meningkat membuat kebersihan rumahseringkali terlupakan sehingga perlu dibuat suaturobot berbentuk lengan robot (robot arm) untukpembersih kaca menggunakan skema active forcecontrol dan behaviour based control. Manfaat daripenelitian ini adalah Robot yang dihasilkan jikadikembangkan dapat membantu meringankanpekerjaan pembersihan kaca jendela, pintu, penyekatruang dan sebagainya di lingkup rumah tanggamaupun bagi para petugas pembersih (cleaningservice). Robot lengan ini dibuat denganmemperhatikan efek beban pada lengan termasukmengurangi gangguan pada torsi denganmenggunakan skema active force control.Dari hasil penelitian yang diperoleh robot lengandibuat dengan 4 DOF (Degree Of Freedom) yaitu 4derajat kebebasan yang dapat membersihkan kacasecara naik dan turun, serta kesamping kiri dankanan. Diharapkan robot ini dapat mempermudahpekerjaan manusia untuk membersihkan kaca
Analisis Kinematika Balik pada Kendali Robot Lengan Dental Light Berbasis Pengolahan Citra Digital Berdasarkan Isyarat Tangan
Get PDFAbstrakPemanfaatan kemajuan teknologi dalam bidang rekayasa robot manipulator dan pengolahan citra diterapkan dalam penelitian ini.Robot lengan enam DOF digunakan dalam membantu tindakan medis dokter dengan mengautomatisasi gerakan dari dental light berdasarkan isyarat jari tangan dokter lewat penggunaan pengolahan citra.Isyarat jari tangan dikenali sebagai instruksi untuk kemudian diolah sebagai koordinat kartesian.Koordinat yang didapat digunakan untuk mencari sudut sendi manipulator menggunakan algoritma kinematika balik metode analisis aljabar.Penyelesaian diawali dengan menentukan notasi Denavit-Hartenberg dari manipulator dilanjutkan dengan pencarian matriks transformasi homogen tiap sendi.Matriks-matriks diolah untuk mendapatkan solusi sudut sendi dari manipulator.Untuk mempermudah pengendalian ditambahkan subsistem focus pedal yang digunakan untuk mengendalikan gerak dari dua sendi terakhir bagian end-effector.Uji coba sistem dilakukan terhadap kinerja algoritma kinematika balik dengan hasil selisih pada angka jika dibandingkan dengan hasil metode referen lain.Uji coba hardware menunjukkan performansi yang baik dengan selisih nilai pada range -1 sampai 2 mm. Waktu eksekusi satu kali looping algoritma kinematika balik berada pada range 207-208 ms, sedangkan eksekusi program subsistem focus pedal berada pada range 36-38 ms. Komunikasi instruksi antar ketiga subsistem berjalan baik pada jarak 1 sampai 3.5 meter. Kata kunci— pengolahan citra digital, DOF, algoritma kinematika balik, metode analisis aljabar, notasi Denavit-Hartenberg Abstract The use of technological advances in the field of robot manipulator engineering and image processing was applied in this study. Robotic arm with six DOF is used for helping dental procedures by automatizing the movement of dental light based on dentist hand gesture using image processing. The hand gesture is recognized as an instruction for later use processed as cartesian coordinate. The coordinate is used to find the angle of the manipulator joints uses inverse kinematics algorithm with algebraic analysis method. The solution itself begins by determining Denavit-Hartenberg notation from the manipulator followed by searching of homogenous transformation matrix of each joint. Then, the matrix being calculated to obtain joint displacement solution from the manipulator. For easier control, one focus pedal sub system was added to control the movement of the last two joints of the end-effector.System testing was done by testing the performance of inverse kinematics algorithm. The difference of those two methods is only which shows the accuracy of the algorithm. Algorithm testing by hardware shows the good performance too with the difference between axis input value and axis testing value was in -1 to 2 mm range. The time needed for one execution of inverse kinematics algorithm was in 207-208 ms range and the execution of focus pedal instruction was in 36-38 ms range. Communication of instruction form focus pedal sub system ran well in the range of 1 metre to 3.5 metre. Keywords—digital image processing, DOF, inverse kinematics algorithm, analysis algebra method, Denavit-Hartenberg notatio
Penerapan Sistem Integrasi Elektronik dan Pengamatan Perlakuan Sifat Jamur Berdasarkan Suhu dan Kelembaban Pada Ruang Tumbuh Jamur likasi RFID untuk Sistem Kuping (Auricularia Sp.)
Get PDFAbstrakSalah satu jenis jamur yang dikenal selama ini adalah Jamur Kuping atau yang dalam bahasa latin disebut dengan Auricularia Sp. Jamur Kuping merupakan tanaman yang sangat sensitif terhadap suhu dan kelembaban lingkungan. Dengan alasan tersebut sehingga diterapkan suatu integrasi elektronik dan pengamatan terhadap perlakuan pertumbuhan jamur pada sistem pemantauan suhu dan kelembaban udara pada ruang pertumbuhan Jamur Kuping. Sistem ini dapat mengukur dan memantau suhu dan kelembaban suatu ruangan serta menampilkannya pada LCD Display. Sistem menggunakan mikrokontroller ATmega 8535. Sensor suhu, Sensor kelembaban yang digunakan yaitu seri SHT11, display menggunakan LCD 16x2 yang dilengkapi dengan keypad untuk memasukkan nilai suhu dan kelembaban yang akan ditentukan dan dilengkapi indikator berupa LED. Saat suhu hasil pembacaan aktual sensor lebih besar dari set point suhu maka LED kuning sebagai indicator suhu menyala, sedangkan jika kurang dari atau sama dengan set point maka LED kuning mati. Untuk Kelembaban, saat kelembaban hasil pembacaan aktual sensor lebih kecil dari set point kelembaban maka LED biru sebagai indikator kelembaban akan menyala, dan LED biru mati ketika kelembabannya kurang dari atau sama dengan set point kelembaban. Kata kunci— Jamur Kuping, Auricularia Sp, suhu, kelembaban, Mikrokontroller Atmega 8535, SHT 11 Abstract One type of fungus that is known for this fungus in the ear or the Latin language called Auricularia sp. Ear fungus is a plant that is very sensitive to temperature and humidity environment. For all these reasons that applied to an electronic integration and observations on the treatment of fungal growth on the system monitoring temperature and humidity on the growth of fungus ear space. This system can measure and monitor temperature and humidity of a room and display it on LCD Display. System using a microcontroller ATmega 8535. Temperature sensor, humidity sensor used is SHT11 series, using a 16x2 LCD display is equipped with a keypad to enter the temperature and humidity to be determined and furnished in the form of LED indicators. When the actual temperature sensor readings greater than the set point temperature of the LED lights yellow as a temperature indicator, whereas if it is less than or equal to the set point then the yellow LED die. For humidity, while the actual humidity sensor readings is smaller than the humidity set point as a blue LED indicator will light up the moisture and the blue LED die when the humidity is less than or equal to the set point humidity. Keywords— Ear fungus, Auricularia Sp, temperature, humidity, microcontroller Atmega 8535, SHT 1