Seminar Nasional FORTEI Regional I Sumatera “Current Conversations: Inovasi Teknik Elektro Berdampak untuk Mendukung Transformasi Digital dan Energi Nasional” In facing global challenges such as the energy crisis, climate change, and digital transformation, the strategic role of electrical engineering is becoming increasingly vital. Innovations in renewable energy, smart systems, and information and communication technology are key to advancing energy independence and sustainable development in Indonesia. Through the 2025 Elektro Talks National Seminar, the Electrical Engineering Study Program of Universitas Sriwijaya is committed to serving as a platform for discussion, collaboration, and knowledge sharing among academics, industry practitioners, researchers, and students—supporting Indonesia’s vision of being technologically advanced and energy self-sufficient.
Analisis Pengaruh Variasi Parameter Grid Grounding pada Dua Lapisan Tanah terhadap Grid Safety Threshold
Desain sistem pentanahan yang efektif sangat penting untuk keselamatan jaringan distribusi, terutama di wilayah dengan kondisi tanah berlapis seperti di Universitas Bengkulu yang memiliki resistivitas tanah lapisan atas (gravel) 2500 Ωm dan lapisan bawah 55,765 Ωm. Penelitian ini menganalisis pengaruh variasi parameter grid pentanahan terhadap tegangan sentuh dan langkah pada tanah berlapis. Metode yang digunakan meliputi pengukuran lapangan (Wenner), perhitungan IEEE 80-2000, dan simulasi FEM (ETAP 12.6) untuk mengevaluasi ukuran grid (15×10–21×14 m), jumlah batang (4–12), kedalaman (2–6 m), dan kerapatan mesh (3×4–4×6). Hasil menunjukkan konfigurasi optimal grid 15×10 m dengan 8 batang pada kedalaman 4 m dan mesh 3×4 menghasilkan tegangan sentuh 533,3 V (di bawah batas aman 592,57 V) dan tegangan langkah 403,8 V (di bawah 1878,13 V), dengan efisiensi material 15%. Simulasi ETAP memiliki deviasi <5% dari perhitungan manual, mengkonfirmasi desain pentanahan yang aman dan efisien untuk tanah berlapis. Desain sistem pentanahan yang efektif sangat penting untuk keselamatan jaringan distribusi, terutama di wilayah dengan kondisi tanah berlapis seperti di Universitas Bengkulu yang memiliki resistivitas tanah lapisan atas (gravel) 2500 Ωm dan lapisan bawah 55,765 Ωm.
Copyright (c) 2025 Seminar Nasional FORTEI Regional I https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Rancang Bangun SPKLU Energi Surya sebagai Infrastruktur Transportasi Cerdas dan Berkelanjutan
Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum (SPKLU) berbasis panel surya merupakan solusi inovatif dan berkelanjutan dalam mendukung pengoperasian kendaraan listrik, khususnya di lingkungan institusi seperti Poltektrans SDP Palembang. Seiring meningkatnya kebutuhan akan transportasi ramah lingkungan, pengembangan infrastruktur pengisian daya yang efisien dan berbasis energi terbarukan menjadi semakin krusial. Penelitian ini menyajikan desain dan analisis teknis SPKLU yang memanfaatkan energi surya sebagai sumber utama, dilengkapi dengan panel surya, inverter, dan sistem penyimpanan energi. Pemilihan lokasi strategis dan desain modular diusulkan guna mengoptimalkan efisiensi ruang serta aksesibilitas pengguna. Pemodelan sistem dilakukan untuk menentukan kapasitas pengisian optimal berdasarkan variasi kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi SPKLU berbasis panel surya tidak hanya mampu memenuhi kebutuhan pengisian kendaraan listrik, tetapi juga mendukung upaya efisiensi energi dan pengurangan emisi karbon. Sistem ini mampu menghasilkan energi listrik sebesar 5.562,13 Wh per hari dan dapat mengisi baterai kendaraan listrik operasional dari 37% hingga 100% dalam waktu 210 menit dengan menjaga tegangan pengisian tetap di atas standar yang ditetapkan.
Prototipe Sistem Irigasi dan Pemupukan Pada Sawah padi
Penelitian ini mengusulkan prototipe sistem irigasi dan pemupukan otomatis untuk sawah padi guna mengatasi masalah kekeringan lahan dan inefisiensi pemupukan di daerah pertanian, khususnya Banyuasin, Sumatera Selatan. Tujuan utama penelitian ini adalah merancang sistem yang dapat mengoptimalkan penggunaan air dan pupuk serta mengefisienkan jadwal pemupukan pada tanaman padi. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi, wawancara, studi literatur, dan konsultasi dengan dosen pembimbing. Sistem yang dirancang menggunakan Arduino Uno sebagai mikrokontroler utama, sensor kelembaban tanah (Soil Moisture Sensor) untuk mendeteksi kondisi tanah, dan sensor ultrasonik (HC-SR04) untuk memantau volume air dan pupuk dalam tandon. Pemupukan dilakukan secara otomatis berdasarkan interval waktu (setiap 7 hari) menggunakan modul RTC, sementara irigasi diatur berdasarkan data sensor kelembaban tanah. Hasil perancangan menunjukkan bahwa sistem ini mampu mengaktifkan pompa air saat tanah kering dan mengisi tandon air saat kapasitasnya rendah, serta mendistribusikan pupuk cair secara terjadwal. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya, mengurangi kesalahan manual, dan meningkatkan produktivitas hasil panen padi di masa depan.
Implementasi Teknologi Augmented Reality untuk pengenalan icon-icon kota palembang
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis Augmented Reality (AR) yang berfungsi sebagai media edukatif dan interaktif dalam memperkenalkan icon-icon budaya Kota Palembang, seperti Jembatan Ampera dan Museum Monpera. Latar belakang penelitian ini dilandasi oleh rendahnya ketertarikan generasi muda terhadap media informasi konvensional seperti teks dan foto statis, serta perlunya pendekatan visual modern yang mampu meningkatkan minat dan pemahaman terhadap budaya lokal. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan tahapan mulai dari identifikasi kebutuhan, perancangan, pembuatan prototipe, uji coba, hingga revisi dan finalisasi produk. Aplikasi dikembangkan menggunakan Unity, Vuforia Engine, dan Blender 3D, serta berjalan pada perangkat Android. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi AR mampu menampilkan objek 3D secara realistis dan meningkatkan pengalaman belajar pengguna secara signifikan. Aplikasi ini berhasil menarik minat pengguna dan menunjukkan potensi besar dalam edukasi serta promosi budaya. Namun, aplikasi masih memiliki keterbatasan dari sisi jumlah icon, serta belum dilengkapi dengan fitur audio dan kuis interaktif. Diperlukan pengembangan lebih lanjut agar aplikasi ini lebih komprehensif dan bermanfaat luas.
Perancangan Decision Making Pada Sistem Keramba Jaring Apung (KJA) Berbasis Fuzzy Logic
Indonesia sebagai negara kepulauan terus berupaya meningkatkan produksi perikanan nasional melalui pemanfaatan teknologi, salah satunya dengan pengembangan Keramba Jaring Apung (KJA). Namun, sistem KJA konvensional masih rentan terhadap perubahan kualitas air akibat dinamika lingkungan. Dalam mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem KJA otonom yang dilengkapi swarm buoy yang mampu berpindah otomatis ke lokasi dengan kualitas air optimal secara real-time. Sistem dilengkapi sensor suhu, pH, DO, serta GPS Ublox Neo M8N, dan terhubung melalui Internet of Things (IoT) berbasis Robot Operating System (ROS) untuk pemantauan dan komunikasi data secara berkelanjutan. Decision making dilakukan menggunakan algoritma fuzzy logic. Pengujian awal dilakukan pada buoy yang dioperasikan di darat untuk menganalisis data sensor dan menentukan lokasi kualitas air terbaik. Hasil menunjukkan fuzzy logic dengan 7 membership function dan 343 rules menghasilkan keputusan lebih stabil dibandingkan 3 dan 5 membership. Sistem diuji dalam empat pola gerak: vertikal, horizontal, L, dan L terbalik. Salah satu pengujian menunjukkan sistem memilih lokasi optimal di koordinat -2.98528, -104.734 dengan suhu 25°C, pH 7, dan DO 5 mg/L. Pengujian komunikasi ROS berbasis TCP/IP mencatat kehilangan data sebesar 43–45% dan delay tertinggi 4.6 detik. Hasil performa pembacaan sensor kualitas air di kambang iwak menunjukkan kestabilan kualitas air pada pagi, siang, dan sore hari. Sistem ini menunjukkan potensi meningkatkan efisiensi dan adaptabilitas operasional KJA, meskipun komunikasi data masih perlu dioptimalkan.
Rancang Bangun CNC Router Drlling Machine Untuk Mengukir Kayu Dengan Presisi Tinggi Menggunakan Mikrokontroler Dan Sistem Kontrol GRBL
Mesin Computer Numerical Control (CNC) telah menjadi solusi utama dalam industri manufaktur untuk meningkatkan efisiensi dan presisi dalam proses produksi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun mesin CNC Router yang mampu mengukir kayu dengan tingkat presisi tinggi. Sistem ini menggunakan mikrokontroler STM32 yang dikombinasikan dengan firmware GRBL untuk mengendalikan motor stepper pada tiga sumbu (X, Y, dan Z) dan dilengkapi dengan sistem monitoring berbasis mikrokontroler Arduino NANO. Mesin ini juga dilengkapi dengan trimmer motor untuk melakukan pengeboran dan pengukiran kayu. Pengujian dilakukan untuk menganalisis tingkat akurasi, kecepatan, dan performa sistem dalam berbagai kondisi kerja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mesin CNC yang dikembangkan mampu menghasilkan ukiran dengan tingkat presisi yang memadai, sehingga dapat menjadi alternatif ekonomis bagi industri kecil dan menengah yang membutuhkan mesin CNC dengan biaya lebih terjangkau
Poltektrans Integrated Fresh Water Distribution System Berbasis Mikrokontroler
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Poltektrans Integrated Fresh Water Distribution System berbasis mikrokontroler guna mendukung distribusi air bersih secara otomatis di lingkungan Politeknik Transportasi Sungai, Danau, dan Penyeberangan (Poltektrans SDP) Palembang. Sistem ini terdiri atas dua sub sistem utama, yaitu: pengisian tandon air otomatis dan pengisian air ke tangki kapal secara otomatis di dermaga. Metode yang digunakan adalah simulasi pada purwarupa untuk menguji dan menganalisis kinerja sistem. Hasil simulasi menunjukkan bahwa tandon air akan terisi otomatis saat sensor level minimum mengirimkan sinyal low ke mikrokontroler dan akan berhenti mengisi saat sensor level maksimum mengirimkan sinyal high. Status pengisian ditandai dengan lampu indikator pompa. Untuk pengisian air ke kapal, pengguna cukup memasukkan volume yang diinginkan, dan sistem akan mengisi secara otomatis hingga volume tercapai. Seluruh proses pengisian dapat dipantau melalui layar LCD. Sistem ini terbukti mampu bekerja secara otomatis, efisien, dan mendukung pengelolaan distribusi air bersih di area kampus dan dermaga Poltektrans SDP Palembang.
Sistem Monitoring Keamanan Kawasan Parkir Direktorat Inkubator Inovasi Dan Bisnis (DIIB) Universitas Bina Darma Berbasis RFID
Kawasan parkir di Direktorat Inkubator Inovasi dan Bisnis (DIIB) Universitas Bina Darma, Palembang, Sumatera Selatan, menghadapi tantangan signifikan terkait keamanan dan manajemen akses, termasuk identifikasi kendaraan yang tidak terotorisasi dan inefisiensi pencatatan manual. Untuk mengatasi masalah ini, telah dikembangkan dan diimplementasikan sebuah Sistem Monitoring Keamanan Kawasan Parkir berbasis Radio Frequency Identification (RFID) yang bertujuan meningkatkan keamanan, mengoptimalkan manajemen akses secara otomatis, menyediakan informasi real-time, meminimalisir risiko, dan meningkatkan efisiensi operasional. Sistem ini dibangun menggunakan pendekatan Prototype Model, melalui tahapan analisis kebutuhan mendalam, perancangan hardware (RFID reader, tag, mikrokontroler, palang otomatis) dan software (alur program, database, antarmuka monitoring web), implementasi, serta pengujian komprehensif. Hasilnya, sistem yang telah beroperasi penuh ini menunjukkan efektivitas tinggi dalam identifikasi otomatis kendaraan terdaftar yang akurat dan cepat, verifikasi akses yang andal, pencatatan data masuk/keluar real-time, peningkatan efisiensi operasional, dan penguatan keamanan kawasan parkir DIIB secara substansial. Kesimpulannya, sistem RFID ini terbukti berhasil dan efektif, menawarkan solusi komprehensif untuk tantangan manajemen dan keamanan parkir melalui otomatisasi dan penyediaan data yang real-time.
Sistem Pengendalian Oksigen Terlarut Pada Tambak Lobster Berbasis Internet of Things (IoT)
Budidaya lobster memerlukan manajemen kualitas air yang optimal untuk mendukung pertumbuhan dan kelangsungan hidupnya. Upaya yang dilakukan adalah mengkondisikan parameter kualitas air tambak agar berada pada nilai optimum. Kualitas air merupakan faktor penting sebagai indikator kelayakan lingkungan perairan budidaya. Permasalahan pada budidaya lobster adalah rendahnya kualitas air terutama kadar oksigen terlarut yang tidak memenuhi kebutuhan biologis lobster. Oleh karena itu, kualitas air digunakan sebagai parameter lingkungan yang menentukan apakah kondisi perairan layak dimanfaatkan untuk kegiatan budidaya. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kadar oksigen terlarut secara akurat dan mengunggah data tersebut ke platform Thingspeak sehingga dapat dipantau secara real time. Sistem pengendalian oksigen terlarut dirancang menggunakan sensor Dissolved Oxygen (DO) berbasis Internet of Things (IoT). Mikrokontroller Mappi32 digunakan sebagai unit kendali utama untuk mengoperasikan motor listrik pada kincir air secara otomatis. Sistem akan mengaktifkan kincir air jika kadar oksigen terlarut berada di bawah nilai referensi (6 – 8mg/L), dan akan mematikannya jika kadar oksigen terlarut telah mencapai rentang yang sesuai. Sensor DO memiliki jangkauan pengukuran sebesar 0 – 20mg/L. Nilai kadar oksigen terlarut dapat dipantau secara langsung melalui LCD dan smartphone berbasis IoT. Pengambilan data dilakukan sebanyak 30 sampel. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan aerator dapat meningkatkan kadar oksigen terlarut hingga mencapai kondisi ideal. Seluruh data yang diperoleh berhasil dikirimkan dan ditampilkan melalui platform Thingspeak, yang menunjukkan keberhasilan sistem dalam melakukan transmisi data. Sistem pengendalian oksigen terlarut pada tambak lobster berbasis Internet of Things (IoT) berhasil diimplementasikan dengan baik dan efektif dalam menjaga kualitas air pada level yang sesuai untuk budidaya lobster
Implementasi Monitoring Kawasan Parkir Gedung Prof. Bochari Rahman 3 Memanfaatkan Scan Barcode X2
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem monitoring kendaraan berbasis teknologi scan barcode X2 di kawasan parkir Gedung Prof. Bochari Rahman 3, Universitas Bina Darma. Latar belakang penelitian didasarkan pada kebutuhan peningkatan keamanan, efisiensi, dan kenyamanan dalam pengelolaan parkir, yang selama ini masih dilakukan secara konvensional. Metode penelitian yang digunakan adalah metode penelitian pengembangan (development research) dengan tahapan perancangan sistem, pengembangan, dan pengujian. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi dan mendata kendaraan secara otomatis melalui barcode pada ID card yang telah terdaftar dalam basis data. Selain meningkatkan keamanan, sistem ini juga mampu mengurangi antrean dan mempercepat proses keluar-masuk kendaraan. Sistem ini memiliki potensi untuk diintegrasikan lebih lanjut dengan sistem keamanan kampus atau sistem informasi akademik.
A Unified IoT-Android Platform for Multi-Location Parking Monitoring
Finding an available parking slot is a critical issue that causes traffic congestion and resource waste. Existing smart parking solutions generally lack the capability to integrate real-time data from multiple, separate locations. This research addresses this gap by designing and developing an integrated multi-location parking monitoring system based on the Internet of Things (IoT) to provide accurate, real-time parking information from various sites through a single mobile platform. The system employs a three-layer architecture: a physical layer with ESP32 microcontrollers and HC-SR04 ultrasonic sensors (detection threshold < 8 cm), a cloud layer using Firebase Realtime Database for data aggregation, and an Android application layer for data visualization. To validate the system's reliability, a series of tests were conducted, covering functionality, device compatibility, and information conformity. The information conformity test, which compared the application data against the physical prototype's condition across various scenarios, demonstrated a 100% accuracy rate, confirming that the system successfully presents field data precisely and reliably. Keywords: Internet of Things, Smart Parking System, ESP32, Firebase, Android Application
Implementasi Arduino Idle dalam Pendataan Absen Staf dan Pemagang pada Direktorat Inovasi dan Inkubator Bisnis
Direktorat Inovasi dan Inkubator Bisnis Universitas Bina Darma (DIIB) masih menggunakan Sistem absensi manual yang masih digunakan di berbagai institusi kerap menghadapi kendala seperti keterlambatan pencatatan, potensi manipulasi data, serta kurangnya efisiensi dalam pengelolaan informasi kehadiran. Permasalahan ini mendorong perlunya pengembangan sistem absensi yang lebih modern, akurat, dan terotomatisasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem absensi otomatis berbasis Internet of Things (IoT) yang ditujukan bagi staf dan mahasiswa magang di Direktorat Inovasi dan Inkubator Bisnis Universitas Bina Darma. Sistem ini mengintegrasikan perangkat RFID sebagai media identifikasi, mikrokontroler Arduino sebagai pemroses data, modul RTC (Real-Time Clock) untuk pencatatan waktu yang presisi, serta koneksi internet untuk mengirimkan data secara real-time ke spreadsheet daring menggunakan PLX-DAQ atau platform serupa. Metode penelitian yang digunakan Action Research mencakup tahapan perancangan Diagnosing, Action Planning, Action Talking, Evaluating, Learning. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu mencatat kehadiran secara otomatis, akurat, dan real-time tanpa keterlibatan manual, serta memungkinkan akses data kehadiran oleh pihak manajemen kapan saja dan di mana saja. Kesimpulannya, sistem ini dapat meningkatkan efisiensi dan transparansi absensi, serta berpotensi untuk diadopsi oleh unit kerja lain yang membutuhkan sistem kehadiran digital terintegras
Analisis Sistem Kendali Kursi Roda Berbasis Gestur Tangan Menggunakan Sensor Leap Motion dengan Metode Decision Tree
Disabilitas merupakan kondisi yang menyebabkan keterbatasan signifikan terhadap kemampuan mobilitas seseorang, sehingga diperlukan alat bantu seperti kursi roda untuk mendukung aktivitas sehari-hari. Penggunaan sistem kendali elektronik pada kursi roda memungkinkan integrasi sensor untuk menerima perintah dari pengguna, seperti melalui gerakan tangan, kedipan mata, maupun joystick. Leap Motion merupakan salah satu sensor berbasis cahaya inframerah dan kamera yang mampu mendeteksi pergerakan serta perubahan koordinat tangan, bahkan pada individu yang tidak memiliki jari, sehingga berpotensi besar dalam mendukung penyandang disabilitas anggota gerak atas. Penelitian terdahulu dalam pengendalian kursi roda mengharuskan pengguna untuk menahan posisi tangan selama pergerakkan, hal ini dapat membatasi kebebasan tangan pengguna. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan sistem kendali kursi roda berbasis gestur beruntun, yang memungkinkan kursi roda bergerak secara otomatis dan memberikan kebebasan pada tangan pengguna. Sistem ini menggunakan lima jenis gestur utama, yaitu: tangan ke atas untuk maju, tangan ke bawah untuk mundur, tangan ke kiri untuk belok kiri, tangan ke kanan untuk belok kanan, serta gestur beruntun untuk mengaktifkan kontrol gerak otomatis dan menggunakan algoritma decision tree sebagai sistem klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi sebesar 99,90% pada data uji dan tingkat keberhasilan 99,20% dengan rata-rata waktu tempuh sebesar 93,67 detik saat pengujian pada kursi roda dengan panjang lintasan 20 meter. Penelitian ini menunjukkan bahwa sistem kendali yang dikembangkan memiliki tingkat keandalan tinggi serta memberikan solusi keleluasaan posisi tangan bagi pengguna.
Analisis Sistem Navigasi Kursi Roda Berbasis Gestur Tangan Menggunakan Sensor Leap Motion Dan Algoritma Random Forest
Penyandang disabilitas, khususnya tuna daksa, mengalami kendala mobilitas akibat gangguan fungsi gerak yang membatasi aktivitas sehari-hari. Penggunaan kursi roda elektrik menjadi solusi untuk meningkatkan kemandirian, namun pengoperasian konvensional dengan joystick menyulitkan bagi pengguna yang mengalami kelumpuhan separuh tubuh, seperti pasien pasca stroke. Seiring berkembangnya teknologi, berbagai metode pengendalian kursi roda berbasis sensor telah dikembangkan, salah satunya menggunakan gestur tangan. Sensor leap motion dimanfaatkan untuk mendeteksi gestur pergelangan tangan sebagai metode kendali kursi roda elektrik. Sensor ini mampu mengenali gerakan tangan meskipun tanpa jari utuh menjadikannya alternatif potensial dibandingkan sensor lain, seperti sensor flex. Penelitian ini mengembangkan sistem kendali kursi roda berbasis gestur tangan serta penerapan mode otomatis dengan gestur beruntun yang memungkinkan pengoperasian tanpa perlu mempertahankan posisi gestur secara terus-menerus. Dalam penelitian ini, algoritma random forest diterapkan untuk mengklasifikasikan lima gestur tangan: normal, atas, bawah, kanan, dan kiri berdasarkan data pitch, yaw, dan roll. Model dilatih dengan 3.600 data dan dioptimalkan melalui variasi jumlah serta kedalaman pohon, menghasilkan akurasi 99,85% pada data latih dan 99,78% pada data uji. Pengujian pada 15 responden mencatat akurasi deteksi gestur 98,67%, dan waktu tempuh rata-rata 99,47 detik pada lintasan 20 meter. Hasil menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali gestur secara akurat dan mengarahkan kursi roda dengan respons cepat tanpa perlu mempertahankan posisi tangan secara lama dengan gestur beruntun, sehingga meningkatkan fleksibilitas pengguna. Sistem ini berpotensi menjadi solusi bantu mobilitas yang optimal bagi penyandang disabilitas.
Perancangan Aplikasi Mobile Path Planning Berbasis Algoritma Ant Colony Optimization
Kemajuan teknologi yang begitu pesat telah memunculkan berbagai inovasi di berbagai bidang kehidupan, termasuk sektor transportasi. Salah satu inovasi tersebut adalah kendaraan otonom, yaitu kendaraan yang mampu beroperasi tanpa pengemudi dan dapat mencapai tujuan tertentu secara mandiri tanpa campur tangan manusia. Dalam pengembangannya, aspek navigasi dan perencanaan rute yang optimal menjadi bagian penting dari penelitian dibidang kendaraan otonom. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan mengembangkan aplikasi mobile yang mampu menentukan rute terdekat dengan memanfaatkan algoritma ant colony optimization (ACO). Pembuatan aplikasi dilakukan menggunakan software Visual Studio Code sebagai editor kode, serta menerapkan model pengembangan sistem waterfall. Ant Colony Optimization diimplementasikan sebagai algoritma utama dalam pencarian rute, dengan bantuan Google Maps API untuk menyuplai data yang dibutuhkan. Firebase juga digunakan sebagai layanan autentikasi pengguna (sign up dan sign in), sekaligus penyimpanan data riwayat perjalanan. Berdasarkan hasil pengujian, aplikasi mobile yang dikembangkan berhasil menjalankan fungsinya dengan baik, hasil pengujian blackbox setiap tahapan yang dilewati dapat dilaksanakan dengan baik. Aplikasi ini berhasil beroperasi sesuai fungsi dan fitur yang telah dirancang dengan baik. Dari pengujian panjang rute yang dihasilkan rata-rata error terhadap panjang rute yang dibentuk google map sebesar sebesar 1,8 m. Aplikasi mampu menampilkan live tracking ketika kendaraan otonom berjalan dengan delay rata-rata sebesar 0,3 detik. Kesimpulan dari penelitian ini adalah aplikasi mobile path planning berbasis algoritma ACO dapat di implementasikan dan berfungsi dengan baik sebagai penentu rute terdekat pada kendaraan otonom.
Implementasi Teknik Komputer Forensik dalam Penelusuruan Identitas, Keaslian dan Malware dari Email Masuk
Direktorat Inovasi dan Inkubator Bisnis (DIIB) Universitas Bina Darma merupakan unit strategis yang berperan penting dalam mendorong pengembangan inovasi serta pengelolaan hak kekayaan intelektual (HKI) di lingkungan Universitas Bina Darma, Studi ini menelusuri forensik digital dalam melacak identitas, keaslian, dan potensi malware di dalam email yang mencurigakan. Dengan menggunakan metode investigasi DFRWS (Digital Forensic Research Workshop), penelitian ini menggunakan tools seperti MXToolbox, Whois Lookup, Talos Intelligence, Sucuri SiteCheck, dan VirusTotal. Setiap alat berkontribusi dalam investigasi header email, reputasi domain, sumber IP, dan keberadaan malware dalam lampiran. Data dikumpulkan dari email mencurigakan yang diterima oleh DIIB Universitas Bina Darma dan dianalisis melalui metode forensik statis dan dinamis. Investigasi mengungkapkan bahwa email tertentu menggunakan domain pengirim umum, protokol otentikasi yang gagal seperti SPF dan DKIM, dan berisi lampiran dari sumber yang tidak terverifikasi. Meskipun lampiran tersebut dipindai dengan bersih, analisis kontekstual menunjukkan indikator phishing yang tinggi. Penelitian ini menyumbangkan metode terstruktur untuk mengidentifikasi, memverifikasi, dan mendeteksi ancaman di dalam email, memberikan panduan teknis yang bermanfaat bagi praktisi dan institusi keamanan siber. Temuan ini menekankan pentingnya deteksi ancaman dini melalui forensik email untuk mencegah penipuan digital dan meningkatkan ketahanan keamanan informasi.
Ekplorasi Forensik Digital untuk Mengidentifikasi Lokasi, Waktu Pengiriman, dan Metadata Email dalam Investigasi Cybercrime
Direktorat Inovasi dan Inkubator Bisnis (DIIB) Universitas Bina Darma, merupakan unit strategis yang memiliki peran penting dalam pengembangan inovasi, pengelolaan hak karya cipta (HKI) Universitas Bina Darma. Saat ini, DIIB banyak menerima email-email yang mungkin dicurigai sebagai cybercrime. Oleh karena itu saat ini perlu dilakukan eksplorasi terkait email location, delivery time, dan metadata email, dengan bantuan tiga tools yaitu thunderbird yang berguna untuk mengumpulkan metadata header email, lalu tools holehe untuk memverifikasi alamat email pengirim apakah terdaftar di platform online terkenal, dan tools clamav untuk memindai malware pada lampiran email. Dengan menggunakan metode NIST SP 800-86 sebagai kerangka kerja yang terstrukur untuk membantu peneliti dalam menemukan, mengumpulkan, menjaga, dan menganalisis bukti digital. Dari bantuan ketiga tools dan metode diatas peneliti berhasil mengidentifikasi lokasi pengirim yang berasal di singapura,waktu pengiriman 10 Maret 2022, 15.37 WIB dan metadata lengkap serta tidak ditemukannya malware. Kombinasi ketiga tools dengan menggunakan metode NIST SP 800-86 teruji efektif dalam melakukan eksplorasi dan investigasi forensik digital email.
Penutup Mangkok Sadap Getah Karet Otomatis Berbasis Sensor Raindrops
Penelitian ini merancang dan mengembangkan sistem penutup mangkok sadap getah karet otomatis berbasis sensor Raindrops. Masalah utama yang diangkat adalah penurunan kualitas karet akibat kontaminasi air hujan, yang menyebabkan perubahan warna, kesulitan pembekuan, hingga gagal panen. Sistem ini bertujuan untuk secara otomatis melindungi getah karet dari air hujan, sehingga menjaga kualitas lateks tetap terjaga. Metodologi penelitian meliputi observasi lapangan untuk memahami faktor curah hujan, wawancara dengan petani untuk mengidentifikasi kebutuhan, dan studi literatur sebagai landasan teori. Perancangan alat ini menggunakan mikrokontroler Arduino Uno sebagai pusat kendali dan sensor Hujan untuk mendeteksi keberadaan air hujan. Ketika sensor Hujan mendeteksi hujan, sistem akan mengirimkan sinyal untuk menggerakkan motor servo yang terhubung ke penutup mangkok, menutupnya secara otomatis guna melindungi getah. Sumber daya alat berasal dari baterai lithium 18650 karena sifatnya yang portabel dan hemat energi. Dengan demikian, alat ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dalam proses penyadapan karet dengan menjaga kualitas hasil panen secara otomatis saat hujan.
Artificial intellegence berbasis fuzzy logic pada pembangkit listrik tenaga surya
Logika fuzzy biasanya digunakan untuk menghubungkan masalah dari input ke output yang diharapkan. Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) Sistemnya modular dan mudah dipindahkan. Bersih dan ramah lingkungan. salah satu pembangkit listrik alternatif. Tujuan penelitian ini adalah untuk menciptakan dan mengembangkan sistem pengendalian berbasis fuzzy logic untuk mengoptimalkan produksi energi dari pembangkit listrik tenaga surya (PLTS). Penelitian ini menggunakan pendekatan eksperimental dan pemodelan berbasis data, Mengumpulkan data produksi energi dan parameter lingkungan dari sistem PLTS selama periode pengujian. Melakukan prapemrosesan data untuk memastikan kualitas dan konsistensi data.Merancang sistem kendali berbasis fuzzy logic untuk mengatur output daya PLTS. Melatih dan menguji model fuzzy logic menggunakan data yang telah dikumpulkan. Menganalisis performa sistem terhadap kestabilan dan efisiensi output daya yang dihasilkan. Dari total 300 data pengujian yang dikumpulkan selama satu hari penuh, diperoleh bahwa daya maksimum yang dihasilkan mencapai 1,833 kW, sedangkan daya minimum sebesar 0,2395 kW. Rata-rata tegangan panel surya berada pada kisaran 28,06 V hingga 35,56 V, dengan median suhu udara 35,05°C, kelembaban 62,95%, dan kecepatan angin rata-rata 0,20 m/s. integrasi fuzzy logic pada sistem PLTS terbukti meningkatkan efisiensi dan kestabilan output energi. Sistem ini layak diterapkan sebagai solusi energi alternatif di wilayah terpencil yang belum terjangkau listrik PLN. Kata Kunci: Kecerdasan buatan, Fuzzy Logic, Pembangkit Listrik Tenaga Surya, Prediksi Energi, Energi Terbarukan
Rancang Bangun Dashboard Monitoring Cems Raw Mill Pabrik II PT. Semen Baturaja Tbk Berbasis Node-Red
Proses produksi semen menghasilkan emisi gas buang seperti SO₂, NOx, dan partikulat yang berdampak negatif terhadap lingkungan. Diperlukan sistem pemantauan emisi yang andal dan real-time untuk memastikan kegiatan operasional pabrik tetap sesuai dengan baku mutu emisi yang telah ditetapkan oleh Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK). Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pemantauan emisi berbasis PLC dan dashboard yang mampu menampilkan data Continuous Emission Monitoring System (CEMS) secara real-time maupun historis. Sistem dirancang menggunakan PLC Siemens S7-1200 dan platform Node-RED, yang disimulasikan pada area Raw Mill PT Semen Baturaja Tbk. Tahapan penelitian meliputi pembuatan logic program, integrasi antar sistem, akuisisi data otomatis, serta visualisasi dalam bentuk gauge, grafik, dan penyimpanan database. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa sistem ini mampu memantau dan menampilkan data emisi secara real-time dengan pengolahan data yang terintegrasi dari PLC lokal ke dashboard Node-RED. Hal ini membuktikan bahwa integrasi teknologi kontrol dan visualisasi berbasis jaringan dapat diterapkan secara efektif dalam industri semen.
Evaluasi Performansi Transformer Whisper pada Dataset Bahasa Indonesia
Untuk mendukung interaksi manusia-robot secara alami, pengembangan teknologi robot memerlukan kemampuan pemrosesan suara yang handal. Salah satu model mutakhir dalam Automatic Speech Recognition (ASR) adalah Whisper, sebuah arsitektur Transformer yang dikembangkan oleh OpenAI. Namun, performansi Whisper untuk bahasa Indonesia, khususnya dalam konteks aplikasi robotika, masih terbatas untuk dievaluasi secara mendalam. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performansi model Whisper dalam mengenali ucapan berbahasa Indonesia dengan memanfaatkan dataset Mozilla model Common Voice Corpus 20.0. Metode yang digunakan meliputi pengujian model Whisper terhadap data audio berbahasa Indonesia dengan variasi panjang rekaman, aksen, serta kebisingan latar. Evaluasi dilakukan dengan mengukur Word Error Rate (WER) dan Character Error Rate (CER) sebagai indikator akurasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Whisper mampu mencapai rata-rata WER sebesar 14,2% dan CER sebesar 13,9% pada kondisi audio bersih. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Whisper memiliki potensi tinggi untuk diimplementasikan pada sistem robot berbahasa Indonesia, meskipun perlu dilakukan adaptasi lebih lanjut terhadap kondisi realtime yang bervariasi. Hasil ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan interaksi manusia dengan robot yang mendukung komunikasi berbasis suara dalam bahasa Indonesia.
Sistem Kendali Steering Service Robot Berbasis Fuzzy Logic Controller
Kemajuan teknologi di bidang robotika telah mendorong pengembangan service robot yang mampu beroperasi di lingkungan kompleks guna mendukung pergerakan yang efektif dan efisien. Dalam pergerakannya, service robot perlu mempertimbangkan sistem kendali steering. Sehingga, pada penelitian ini dirancang suatu sistem pengendali steering menggunakan fuzzy logic controller (FLC) dengan jumlah membership function sebanyak 3, 5, dan 7, serta dibandingkan dengan sistem tanpa kendali. Pengujian dilakukan secara simulasi untuk mengevaluasi kinerja berdasarkan parameter rise time, settling time, peak time, overshoot, dan steady state error. Hasil menunjukkan bahwa FLC dengan 3 membership function memiliki rise time 1,7271 detik, settling time 5,6496 detik, dan steady state error sebesar 6,1273. FLC dengan 5 membership function menunjukkan peningkatan performa dengan rise time 1,5938 detik dan steady state error 3,1585. FLC dengan 7 membership function memberikan hasil terbaik, yaitu steady state error terendah sebesar 2,9006 dengan rise time 1,6255 detik. Ketiga sistem tersebut memiliki overshoot 0% dan peak time yang sama sebesar 10 detik. Sebaliknya, sistem tanpa kendali menunjukkan rise time tercepat, yaitu 0,5640 detik dan settling time 2,5313 detik, tetapi memiliki steady state error sebesar 2,9819 dan overshoot 4,0120%, menandakan ketidakstabilan dalam jangka panjang. Hasil ini menunjukkan bahwa semakin banyak jumlah membership function yang digunakan dalam FLC, maka semakin baik akurasi dan kestabilan sistem, meskipun waktu respons sedikit lebih lambat dibandingkan sistem tanpa kendali.
Robot Pendeteksi Kedalaman dan Lokasi Lubang Jalan
Kerusakan jalan berupa lubang yang tidak terdeteksi dengan cepat dapat membahayakan keselamatan pengguna jalan dan menyebabkan kerusakan kendaraan. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang mampu mendeteksi dan memetakan lubang jalan secara otomatis dan efisien. Penelitian ini membahas perancangan dan implementasi sistem pendeteksian kerusakan jalan berupa lubang menggunakan mobile robot yang dilengkapi dengan sensor ultrasonik HC-SR04 dan modul GPS NEO-8M. Sistem ini bertujuan untuk melakukan pengukuran kedalaman lubang serta pencatatan lokasi geografis secara otomatis. Sensor HC-SR04 digunakan untuk mendeteksi perubahan jarak pada permukaan jalan yang dilewati robot sebagai indikator keberadaan lubang, sementara GPS NEO-8M berfungsi mencatat koordinat lokasi dari setiap titik pengukuran lubang jalan. Data hasil pengukuran disimpan dan kemudian dibandingkan dengan data referensi yang diukur menggunakan alat ukur guna mengevaluasi akurasi sistem melalui parameter mean squared error (MSE). Hasil dari 14 kali pengujian menunjukkan nilai rata-rata MSE sebesar 1,68 yang menandakan bahwa sistem memiliki tingkat kesalahan yang rendah dalam pengukuran kedalaman. Untuk pengukuran GPS, penentuan lokasi sebenarnya dibandingkan dengan lokasi pada Google Maps. Hasil perbandingan lokasi dari 14 percobaan mendapatkan hasil yang sangat baik dengan nilai MSE yang didapatkan selalu dibawah 0,001. Dengan akurasi yang tinggi dan desain yang efisien, sistem ini memiliki potensi besar untuk digunakan dalam pemetaan kerusakan jalan secara otomatis, membantu proses pemeliharaan infrastruktur jalan yang lebih cepat, tepat, dan berbasis data.
Implementasi Komunikasi Dua Arah Pada Service Robot Menggunakan Model WAV2VEC 2.0
Service robot merupakan salah satu teknologi yang berkembang pesat dalam mendukung aktivitas manusia di berbagai bidang, seperti layanan informasi, edukasi, dan pelayanan publik. Agar interaksi antara manusia dan robot menjadi efektif, diperlukan sistem komunikasi berbasis suara yang memungkinkan robot memahami instruksi secara langsung. Salah satu komponen utama dalam sistem ini adalah teknologi speech-to-text (STT) yang dapat mengubah ucapan manusia menjadi teks secara akurat dan real-time. Penelitian ini mengembangkan sistem pengenalan suara untuk komunikasi dua arah antara manusia dan service robot, dengan fokus pada pengenalan perintah dalam Bahasa Indonesia. Sistem STT yang dibangun menggunakan model Wav2Vec 2.0 dengan model yang dilatih dengan 25 kalimat perintah terbatas. Evaluasi dilakukan terhadap sembilan responden dengan pengujian pada tiga jarak antara responden dan microphone, yaitu 30 cm, 60 cm, dan 90 cm, dengan masing-masing jarak diuji oleh tiga partisipan. Hasil menunjukkan bahwa model khusus memiliki rata-rata word error rate (WER) sebesar 2,10%. Jarak interaksi berpengaruh terhadap tingkat akurasi, dengan performa terbaik dicapai pada jarak 30 dan 60 cm. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis model khusus lebih efektif untuk pengenalan perintah dalam aplikasi service robot, serta memiliki potensi besar dalam implementasi nyata pada sistem layanan berbasis suara. Kata Kunci: Service robot, speech-to-text, Wav2Vec 2.0, Word Error Rate, pengolahan suara.
Sistem Kendali Lengan Service Robot Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Logic
Service robot merupakan salah satu bentuk robot yang dapat membantu manusia, seperti mengambilkan barang dan bersalaman. Dalam menjalankan tugas tersebut, service robot membutuhkan kemampuan sistem kendali pada pergerakan tangan. Dalam penelitian ini digunakan metode fuzzy logic controller (FLC) sebagai pengendali dalam sistem pergerakan tangan karena kemampuannya dalam mengolah data linguistik dengan struktur yang ringan dan mudah diimplementasikan. Lengan service robot ini memiliki lima degree of freedom (DoF) dengan sistem kendali FLC metode Sugeno orde nol untuk mengambil objek secara otomatis. Sistem menggunakan tiga variable input, yaitu koordinat X, koordinat Y, dan Depth Estimation objek yang diperoleh dari kamera berbasis algoritma deep learning. Pengujian dilakukan melalui simulasi menggunakan MATLAB Simulink dengan variasi jumlah membership function sebanyak 3, 5, dan 7. Berdasarkan hasil pengujian simulasi, sistem dengan 3 membership function menghasilkan rise time sebesar NaN (tidak terdeteksi), overshoot sebesar 0.0000%, dan steady state error sebesar 12.6291%. Pada sistem dengan 5 membership function, didapatkan rise time sebesar 0.4427 detik, overshoot sebesar 2.3196%, dan steady state error sebesar 6.7489%. Sementara itu, sistem dengan 7 membership function menunjukkan performa terbaik dengan rise time sebesar 0.3098 detik, overshoot sebesar 10.4598%, dan steady state error sebesar 2.4292%. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan jumlah membership function dapat memperbaiki respons sistem, dengan tetap menjaga kestabilan dan kecepatan pergerakan lengan robot. Meskipun masih terdapat keterbatasan dalam menghadapi ketidakpastian yang kompleks, metode ini tetap efektif untuk aplikasi service robot dengan lingkungan semi terstruktur. Kata Kunci: Fuzzy Logic Type-1, Lengan Robot, Sugeno, Service Robot, 5 DoF.
Sistem Deteksi Objek, Pengenalan Wajah, Dan Pengenalan Ekspresi Wajah Menggunakan Metode AlexNet
Era Revolusi Industri 4.0 ditandai oleh pemanfaatan teknologi canggih pada bidang robotika. Salah satu bentuk robot yang sedang dikembangkan adalah service robot. Dalam mendukung interaksi manusia dan robot, service robot membutuhkan sistem computer vision yang mampu mengenali wajah, dan ekspresi, dan mengidentifikasi objek secara akurat dan real-time. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengenalan visual yang mengintegrasikan tiga fungsi utama, yaitu pengenalan objek, pengenalan wajah, dan pengenalan ekspresi wajah, menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) berbasis AlexNet. AlexNet dipilih karena struktur jaringannya yang ringan dan efektif dalam mengekstraksi fitur visual dari citra. Metode yang digunakan melibatkan pelatihan model dengan dataset objek, wajah dan ekspresi yang telah melalui proses preprocessing, augmentasi, dan cropping untuk menyesuaikan input layer AlexNet. Pelatihan dilakukan dalam dua skenario, yakni 20 dan 50 epoch, menggunakan batch size sebesar 16, learning rate 0.0001, serta optimizer Adam, pada platform Google Colaboratory dengan dukungan GPU Tesla L4. Hasil pelatihan menunjukkan penurunan nilai loss secara signifikan serta peningkatan akurasi yang tinggi, dengan akurasi akhir mencapai 99,94% dan nilai loss turun hingga 0.0018 pada 50 epoch. Pengujian secara real-time dilakukan terhadap 10 sampel, dan sistem berhasil mengenali 4 objek, 3 wajah, serta 8 ekspresi. Hal ini menunjukkan bahwa arsitektur AlexNet tidak hanya mampu memberikan performa tinggi dalam tugas-tugas pengenalan visual secara real-time, tetapi juga cukup efisien untuk diimplementasikan pada sistem service robot.
Analysis of Partial Discharge Value Measurement Using Ultra TEV Plus on A 20 KV Cubicle
Partial Discharge occurs is an indication of a failure that occurs due to the condition of the 20 kV cubicle. Indications of failure from the characteristics of PD that occur are caused by design errors, poor installation, equipment conditions, post-exposure to water and human factors. Identification of failures that occur at this time is done by the PD measurement investigation method. This study shows an analysis using the Ultra TEV Plus test tool, based on cases of collecting data on the characteristics of partial discharge patterns from the test results obtained indications of failure. Furthermore, this study uses the TEV and Ultrasonic (Transient Earth Voltage) method which shows the appearance of dB, pulse per cycle and noise - noise with high frequencies in partial discharge by producing waves that tend to be directional. For the measurement points carried out at the position of the power cable, Circuit Breaker (PMT), Current Transformer (CT), Potential Transformer (PT) and Busbar.
Pengenalan Pola PD Berbasis CNN pada Material Isolasi
Rendahnya frekuensi kegagalan isolasi adalah indikator kinerja penyaluran energi listrik yang baik. Kegagalan isolasi terutama pada kabel tegangan tinggi dapat menyebabkan terjandinya hubung singkat bahkan pemadaman total yang mengakibatkan kerugian besar bagi penyedia layanan serta konsumen, oleh karena itu kualitas isolasi harus terjaga. Material polimer seperti silicone rubber memiliki sifat mekanik dan elektrik yang unggul, bahkan lebih baik dari keramik atau kaca dalam mencegah kegagalan isolasi merupakan salah satu jenis material yang banyak digunakan. Salah satu penyebab utama kegagalan isolasi adalah partial discharge (PD). PD sebagai pelepasan muatan listrik terlokalisir pada isolator dapat terjadi di permukaan atau dalam rongga (void) isolasi akibat kesalahan pada proses produksi atau installasi. PD yang terus-menerus akan mengikis permukaan rongga dan mengurangi kekuatan isolasi sehingga inisiasi peluahan terjadi pada tegangan yang lebih rendah. Proses ini akan berujung pada terjadinya tembus sempurna (complete breakdown). Paper ini menyajikan hasil penelitian dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang memiliki kemampuan adaptasi, non-linear, dan pemrosesan paralelnya yang baik. Pengukuran aktivitas PD untuk mendeteksi kerusakan isolasi dilakukan secara dini sehingga mencegah kerusakan sistem yang lebih parah, memungkinkan diagnosis dini cacat isolasi. Teknik pengukuran PD ini terus dikembangkan agar mampu menganalisa dan mengidentifikasi PD secara lebih baik.
Pemanfaatan Teknologi Kombinasi Arcing Plasma dan Dielectric Barrier Discharge (DBD) untuk Pengolahan Limbah tekstil
Penelitian membahas pemanfaatan teknologi Arcing Plasma dan Dielectric Barrier Discharge (DBD) untuk pengolahan limbah tekstil. Pengujian menggunakan chamber ½ bola dengan variasi jarak celah 1mm dan 2 mm menggunakan alumunium tape sebagai grounding pada tabung dan tanpa alumunium tape. Hasil pengukuran menunjukan konsentrasi ozon tertinggi pada chamber ½ bola dengan variasi jarak celah 1mm menggunakan alumunium tape. Konsetrasi ozon dipaparkan ke sampel air limbah tekstil dan dilihat pengaruh terhadap kadar pH, TDS dan EC. Berdasarkan nilai pH, TDS dan EC, yang dihasilkan mengalami penurunan. Semakin lama waktu paparan konsentrasi ozon terhadap sampel air limbah tekstil, maka semakin turun nilai pH, TDS dan EC yang didapatkan. Variasi waktu paparan yang digunakan dalam rentang 1 hingga 15 jam dilakukan setiap jam. Berdasarkan hasill didapatkan penurunan nilai TDS sebesar 1,3% pada 60 menit dari kondisi kontrol. Hal ini juga terjadi pada pengujian 15 jam, terjadi penurunan 23%. Hasil ini membuktikan bahwa konsentrasi ozon mempengaruhi penurunan nilai TDS dalam limbah tekstil. Konsentrasi ozon yang diukur dengan menggunakan nilai ORP dapat mengoksidasi senyawa organik didalam limbah tekstil sehingga terjadi penurunan yang signifikan pada TDS. Berdasarkan dari pengujian nilai EC didapatkan hasil mengalami penurunan sebesar 24,8% dalam perlakuan selama 15 jam dari kondisi kontrol. Pengaruh EC didalam air limbah tekstil memiliki peran yang penting dalam pengukuran hasil pengujian karena nilai EC mencerminkan jumlah ion yang terlarut didalam limbah tekstil. Nilai EC yang tinggi menjadikan adanya lebih banyak ion yang terlarut dalam air limbah tekstil. Efek konduktivitas juga dapat mempercepat dekomposisi ozon dalam air limbah tekstil. Berdasarkan dari hasil yang didapat selama pengujian menunjukkan adanya pengaruh konsentrasi ozon terhadap degradasi limbah zat pewarna tekstil.
Rancang Bangun Sistem Peringatan Parkir Mundur Berbasis Logika Fuzzy dengan Sensor Ultrasonik HC-SR04 dan Arduino Nano
Latar belakang: Pengemudi mobil sering mengalami kesulitan saat parkir mundur terutama di area sempit, karena keterbatasan pandangan ke belakang yang meningkatkan risiko tabrakan dengan dinding, tiang atau kendaraan lain. Tujuan: Untuk mengurangi risiko tersebut, dirancang sistem peringatan parkir mundur yang mampu mendeteksi objek di belakang kendaraan dan memberikan umpan balik secara real-time. Metode: Sistem ini menggunakan sensor ultrasonik HC-SR04 untuk mendeteksi jarak objek di belakang kendaraan dan Arduino Nano sebagai mikrokontroler utama. Data jarak diproses dengan metode logika fuzzy Mamdani melalui tahapan fuzzifikasi, penerapan aturan IF-THEN dan defuzzifikasi menggunakan metode centroid, yang menghasilkan klasifikasi jarak menjadi tiga kondisi yaitu dekat, sedang dan jauh. Output sistem ditampilkan melalui OLED, LED, dan buzzer yang memberikan peringatan visual dan audio sesuai jarak kedekatan objek. Pengujian dilakukan terhadap lima objek berbeda dengan tiga kali percobaan. Hasil: Hasil menunjukkan bahwa sistem memberikan peringatan bertahap yang stabil dan tepat waktu. Pada jarak lebih dari 30 cm, status aman” ditampilkan. Saat objek berada pada rentang 15-30 cm, sistem menunjukkan status sedang” disertai bunyi buzzer pelan. Untuk jarak 5-15 cm, buzzer berbunyi lebih cepat dan indikator menampilkan status dekat”. Pada jarak kurang dari atau sama dengan 5 cm, sistem memberikan peringatan maksimum dengan status bahaya”. Kesimpulan: Sistem menunjukkan respons yang stabil terhadap objek dan mampu memberikan umpan balik visual dan audio secara real-time. Sistem ini masih berada pada tahap prototipe dan pengujian dilakukan dalam kondisi laboratorium terbatas, sehingga diperlukan validasi lebih lanjut di lingkungan secara nyata. Kata Kunci: sistem peringatan, parkir mundur, logika fuzzy, sensor ultrasonik, Arduino Nano
Model Pemeliharaan Prediktif Jaringan Metro Ethernet PT. Telkom Infrastruktur Indonesia Area Palembang Berbasis Machine Learning
Latar belakang: Jaringan Metro Ethernet memegang peranan penting dalam mendukung layanan data berkecepatan tinggi. Untuk menjamin keandalan dan kestabilan layanan, diperlukan pemeliharaan jaringan yang efisien dan tepat waktu guna mencegah gangguan, menurunkan biaya operasional, dan meningkatkan ketersediaan jaringan. Tujuan: Penelitian ini bertujuan mengembangkan pendekatan pemeliharaan prediktif berbasis Machine Learning untuk Jaringan Metro Ethernet di PT. Telkom Infrastruktur Indonesia Area Palembang. Metode: Model menggunakan data historis hasil monitoring perangkat seperti tegangan, suhu, status fan tray, dan parameter lainnya yang dikumpulkan melalui system operasi jaringan TiMOS. Data ini kemudian diolah menggunakan model machine learning yaitu, Random Forest dan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi potensi kegagalan secara dini. Pendekatan ini memungkinkan penjadwalan pemeliharaan sebelum terjadi gangguan besar sekaligus mengoptimalkan alokasi sumber daya teknis. Hasil: Simulasi menunjukkan bahwa model prediktif mampu meningkatkan Mean Time Between Failures (MTBF), mempercepat Mean Tine to Repair (MTTR), dan mempertahankan ketersediaan jaringan secara keseluruhan. Kesimpulan: Pendekatan prediktif ini tidak hanya efektif secara teknis, tetapi juga mendukung efisiensi operasional dan ketahanan infrastruktur telekomunikasi nasional.
Alat Pendeteksi Dini Kebakaran Lahan Di Kota Palembang
Kebakaran lahan merupakan salah satu permasalahan lingkungan yang sangat krusial dan berulang terjadi di berbagai wilayah Indonesia, termasuk Kota Palembang yang sebagian besar pinggiran kotanya merupakan lahan gambut. Sistem deteksi dan pemantauan kebakaran yang digunakan saat ini masih berupa metode konvensional seperti pemantauan satelit dan patroli lapangan. Oleh karena itu, dikembangkanlah sebuah sistem pendeteksi dini kebakaran lahan. Sistem ini memanfaatkan mikrokontroler ESP32 untuk memproses dan mengirimkan data serta menggunakan protokol komunikasi bawaan ESP32 yaitu ESP-NOW. Berdasarkan hasil pengujian, sistem mampu berkomunikasi hingga 420 m pada kondisi LoS dan 320 m pada kondisi nLoS, mampu mendeteksi api dan asap, serta bekerja selama 115 menit dengan kondisi beban aktif secara terus-menerus. Hasil pengujian tersebut membuktikan bahwa sistem yang dibuat mampu bekerja dengan baik dan memiliki potensi besar untuk diterapkan dilapangan.
Rancangan Sistem Kendali dan Monitoring Greenhouse Hidroponik
Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) memberikan peluang besar dalam mendukung sistem pertanian hidroponik, khususnya dalam pemantauan larutan nutrisi. Namun, sebagian besar sistem monitoring yang ada masih bergantung pada koneksi internet, sehingga menyulitkan petani di wilayah dengan akses jaringan terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem kendali dan monitoring greenhouse hidroponik berbasis web lokal yang mampu menampilkan data suhu, pH, dan TDS secara real-time tanpa koneksi internet eksternal. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan desain rekayasa sistem menggunakan mikrokontroler ESP32 dan tiga sensor utama, serta validasi pengujian melalui perbandingan dengan alat ukur standar. Hasil menunjukkan bahwa sistem mampu membaca suhu dengan akurasi ±0,5°C, pH dengan deviasi ±0,1, dan TDS dengan error rata-rata 9,7 ppm. Sistem dapat beroperasi stabil selama 48 jam tanpa gangguan, dengan konsumsi daya rata-rata kurang dari 2W. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat menjadi solusi terjangkau dan mandiri bagi petani hidroponik skala kecil. Penelitian ini membuka peluang pengembangan lanjutan menuju sistem monitoring dan kendali hidroponik otomatis berbasis lokal sepenuhnya.
Klasifikasi COVID-19 Dengan Citra X-Ray Paru-Paru Menggunakan Model Deep Belief Network (DBN)
Corona Virus Disease 2019 atau bisa disebut dengan COVID-19 merupakan penyakit atau virus yang beberapa tahun belakangan ini menyebar di seluruh dunia. Virus ini telah memakan banyak korban. Oleh karena itu, pemeriksaan awal dapat dilakukan dengan menggunakan chest X-Ray karena biaya yang dikeluarkan untuk chest x-ray lebih murah dibandingkan dengan tes PCR dan tes swab. Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data citra chest X-Ray. Pada penelitian ini, citra x-ray diambil dari RSUP Dr. Rivai Abdullah Palembang (Covid-19, Normal, dan TBC) dan kaggle (Covid-19, Normal, TBC, dan Pneumonia). Untuk proses training digunakan sebanyak 10.000 citra dalam 4 kelas. Sedangkan untuk proses pengujian diambil citra diluar data untuk training sebanyak 400 citra x-ray paru-paru (Covid 19, Normal, TBC, dan Pneumonia). Kemudian untuk data uji menggunakan GUI diambil 10 citra baru dari Rumah Sakit. Penelitian ini menggunakan model Deep Belief Network (DBN) dengan epoch sebanyak 1.000, 5.000, dan 10.000 yang masing-masing akurasi training sebesar 72%, 93% dan 96%. Sedangkan model CNN arsitektur LeNet sebagai pembanding mendapatkan akurasi 94%. Hasil menunjukkan bahwa model DBN dengan 10.000 epoch dan model CNN arsitektur LeNet lebih baik daripada model DBN dengan 1.000 dan 5.000 epoch. Meskipun demikian, Komputasi DBN yang dibutuhkan lebih sedikit daripada CNN.
Klasifikasi Penyakit COVID-19 Melalui Hasil Citra X-Ray Menggunakan Metode CNN
Covid-19 merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus corona. Pemeriksaan untuk mendeteksi COVID-19 adalah PCR (Real-time polymerase chain reaction) dan gambar radiologis seperti CT-Scan dan X-Ray juga memiliki peran penting dalam mendeteksi pasien COVID-19 pada tahap awal. Banyak peneliti di bidang IT mengamati bahwa gambar X-Ray dapat dimanfaatkan dan dikembangkan untuk membantu mendeteksi COVID-19 pada pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil kinerja dari metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam mendeteksi penyakit COVID-19 dan kondisi Normal melalui citra X-Ray dada. Penelitian menggunakan dataset citra X-Ray yang diperoleh dari rumah sakit di Indonesia dengan 4 arsitektur CNN, yaitu ResNet50, MobileNet, VGG19, dan Modification Model. Proses pelatihan dilakukan selama 500 epoch. Hasil training menunjukkan bahwa model dengan arsitektur MobileNet memberikan performa terbaik dengan akurasi sebesar 95,31% setelah melalui 500 epoch. Waktu untuk proses tersebut adalah 7 jam 30 menit. Model ini selanjutnya digunakan untuk menguji 400 data dengan tingkat keberhasilan 81%. Model ini kemudian diuji pada tenaga medis dengan data baru dengan hasil yang didapatkan yaitu 70% atau mampu mendeteksi 7 dari 10 data citra X-ray baru. Penggunaan metode Convolutional Neural Network (CNN) terbukti efektif dalam deteksi COVID-19 melalui citra X-Ray dada.
Perancangan User Interface Berbasis Framework Flask Untuk Deteksi Covid 19 Pada Citra X-Ray Paru-Paru Menggunakan Model Deep Learning
Covid-19 adalah virus pernapasan yang telah menjadi pandemi sejak tahun 2020. Metode deteksi Covid-19 dengan pencitraan medis dan deep learning telah terbukti menjadi solusi untuk diagnosis Covid-19. Namun, penelitian yang ada belum memanfaatkan dataset dari masyarakat Indonesia, khususnya dari kota Palembang. Dalam penelitian ini, dikembangkan model deep learning untuk deteksi Covid-19 dan user interface pengguna berupa website untuk memudahkan interaksi pengguna dengan model yang dirancang. Dataset yang digunakan berasal dari RSUP Dr. Rivai Abdullah, terdiri dari tiga kelas yaitu Covid-19, normal, dan TBC. Data sekunder dari website Kaggle digunakan sebagai penunjang pelatihan model. Total data yang digunakan adalah 10.000 data pelatihan dan 400 data pengujian. Pada penelitian ini ada empat arsitektur yang digunakan yaitu AlexNet, VGG-16, LeNet, dan arsitektur pengembangan dari LeNet. Hasil pelatihan masing-masing arsitektur adalah 96,99%, 99,77%, 93,08%, dan 92,12%, sedangkan hasil pengujian adalah 82,25%, 82,75%, 88,25%, dan 90,5%. Model hasil pelatihan etrsebut kemudian dideploy kedalam bentuk website dengan menggunakan framework flask untuk perancangan website sebagai API, sedangkan HTML dan CSS digunakan sebagai frontend. Fitur website terdiri dari tombol “pilih file” yang difungsikan untuk memilih citra yang ada pada device pengguna dan tombol submit untuk mengunggah citra ke website sehingga dapat di deteksi. Website yang dikembangkan diuji oleh ahli radiologi dalam penggunaan langsung oleh dokter radiologi, dengan hasil keberhasilan sebesar 80%. Kata kunci: Arsitektur, Covid-19, Deep Learning, Kota Palembang, Website