Pengujian Pengenalan Wajah Menggunakan Raspberry Pi

Sistem keamanan yang baik memiliki sistem verifikasi data lebih dari satu. Sebagai contoh, sistem pintu masuk ruangan rahasia sebaiknya tidak hanya menggunakan password berupa paduan angka dan huruf namun juga harus ditambahkan sistem biometrik, misalkan sistem pengenalan wajah.  Dari latar belakang tersebut penulis berinisiatif untuk membuat sistem pengenalan wajah dengan menggunakan sistem tertanam (embedded system) raspberry pi. Perangkat keras utama dari sistem adalah raspberry pi dan modul kamera raspberry pi. Metode pengenalan wajah yang digunakan adalah eigenface dengan bantuan library opencv. Raspberry pi akan diinstall dengan sistem operasi raspbian yang merupakan sistem operasi debian yang diperuntukan untuk raspberry pi. Program pengenalan wajah yang akan dibangun menggunakan bahasa pemrograman C++. Data Training diambil dari 5 orang, masing-masing orang diambil sembilan bahan Training berupa foto dengan variasi ekpresi dengan pose yang sama. Dari pengujian performansi prototipe yang dibangun, didapatkan equal error rate (EER) sebesar 13,333%.Kata Kunci Kata kunci : pengenalan wajah, opencv, rasberry pi, eigenface, keamana

Evaluasi Spasial Estimasi Curah Hujan pada Radar Cuaca Menggunakan Metode Z-R Marshall-Palmer di Wilayah Jawa Barat

Rainfall is one of the weather parameters that affect various sectors. High rainfall intensity can trigger hydrometeorological disasters, so rainfall observation data is vital to monitor rainfall conditions in an area. An automatic rain gauge is an instrument that measures rainfall at an observation point, but the instrument has reasonably low coverage and has yet to reach the entire region. Weather radar is a remote sensing instrument capable of spatially estimating rainfall. Weather radar data can be used to estimate rainfall using the Marshall-Palmer Z-R method. The application of the method can be an alternative for areas that do not have rainfall observation equipment. However, the estimation needs to be evaluated to improve the accuracy of the estimation value. Based on the evaluation, the highest coefficient of determination was 0.92, and the lowest was 0.67. The lowest RMSE value was 2.40, the highest was 6.76, the highest ME value was 16.59, and the lowest was 5.93; the highest bias was 12.90, and the lowest was 5.30. The study results show that the weather radar can operate according to the specifications of the maximum observation distance of up to 220 KM, but the farther the observation distance to a point, the higher the performance of rainfall estimation accuracy.Curah hujan merupakan salah satu parameter cuaca yang berpengaruh terhadap berbagai sektor. Intensitas curah hujan tinggi dapat memicu terjadinya bencana hidrometeorologi sehingga data pengamatan curah hujan sangat penting untuk memantau kondisi curah hujan di suatu wilayah. Peralatan curah hujan otomatis merupakan instrumen mengukur curah hujan di suatu titik pengamatan, namun peralatan tersebut memiliki cakupan yang cukup rendah dan belum menjangkau seluruh wilayah. Radar cuaca merupakan salah satu instrumen penginderaan jauh yang mampu mengestimasi curah hujan secara spasial. Output data pengamatan radar cuaca dapat dijadikan estimasi curah hujan menggunakan metode pendekatan Z-R Marshall-Palmer. Penerapan metode tersebut dapat menjadi alternatif untuk wilayah yang belum memiliki peralatan pengamatan curah hujan. Namun, estimasi tersebut perlu dievaluasi sehingga dapat meningkatkan perfoma akurasi nilai estimasi tersebut. Berdasarkan evaluasi yang telah dilakukan, koefisien determinan tertinggi sebesar 0,92 dan terendah sebesar 0,67. Nilai RMSE terendah sebesar 2.40 dan tertinggi sebesar 6.76, nilai ME tertinggi sebesar 16.59 dan terendah 5.93, bias tertinggi sebesar 12,90 dan terendah 5.30. Hasil studi menunjukkan radar cuaca dapat beroperasi sesuai spesifikasi jarak maksimal pengamatan hingga 220 KM, namun semakin jauh jarak pengamatan terhadap suatu titik, mempengaruhi performa akurasi estimasi curah hujan

Pemodelan dan Simulasi Sistem Kendali Volume Air Pada Process Plant Dengan Metode State Feedback

Pengolahan pada sebuah process plant sangat dibutuhkan untuk menunjang berbagai aspek dalam kegiatan industri dan manufaktur. Pada kondisi tertentu seperti meningkatnya permintaan pasar untuk memproduksi dalam skala besar atau untuk mengendalikan suatu proses pada plant secara otomatis, sehingga penelitian terkait process plant masih terus dilakukan untuk mendapatkan suatu metode atau gagasan terkait pengendalian dan kestabilan sistem. Salah satunya adalah pengendalian volume cairan pada process plant yang bertujuan untuk mengendalikan cairan agar sesuai dengan yang diinginkan. Perancangan sistem terdiri dari tangki sebagai media penyimpanan cairan dengan integrasi sensor HC-SR04 untuk mendeteksi ketinggian air. Luas permukaan tanki yang sudah diketahui sehingga volume cairan pada tangki dapat dihitung. sensor YF-S201 digunakan untuk mendeteksi aliran air, serta motor servo untuk mengendalikan valve sebagai pengatur laju aliran air. Hasil pengujian dilakukan dengan pada lup terbuka dan pada lup tertutup, berdasarkan hasil percobaan open lup di dapatkan fungsi alih sistem dalam bentuk orde kedua, percobaan tersebut selanjutnya dirancang spesifikasi sistem yang diinginkan menggunakan metode pole placement dengan spesifikasi maksimum overshoot 1% dan peak time 100 detik didapatkan nilai penguatan K1 = 0,0903 dan K2 0,0031. agar dapat melakukan penjejakan pada set point yang diinginkan makan ditentukan gain Kr = 0,002. Hasil yang pada eksperimen menunjukan bahwa sistem dapat menjejaki dengan nilai overshoot sebesar 1% dan peak time pada 118 detik

Estimasi Kecepatan Angin Permukaan pada Jaringan Anemometer Menggunakan Temporal Convolutional Network

Surface winds in various locations are measured simultaneously using a multisite anemometer network. This network is susceptible to system failures due to sensor damage, causing a data gap during sensor removal and reinstallation. This research develops a wind speed estimation model on a multisite anemometer using the Temporal Convolutional Network (TCN) algorithm. TCN processes time domain signals in parallel, thus significantly cutting the computation time. Minutely wind speed data set was obtained from four anemometers at Juanda International Airport in Surabaya from January 1, 2022 – December 24, 2023. The model design comprises data pre-processing, dominant wind direction analysis, hyperparameter determination, training, and testing on actual data. TCN estimation models are divided into easterly, westerly, transitional, and all-directional models. These wind speed estimation models strongly correlate with actual data, with correlation coefficients of 0.70, 0.77, and 0.87. Overall, the accuracy of the TCN-based estimation model conforms to World Meteorological Organization (WMO) requirements for wind speed measurements. It achieves RMSE<5 m/s and MAE<3 m/s. As for computation duration, TCN processes the training for 87 seconds per epoch and completes the estimation in 37 seconds, much faster than CNN-BiDLSTM’'s training duration of 2206 seconds per epoch and estimation completion of 548 seconds.Parameter angin permukaan di berbagai lokasi diukur menggunakan jaringan anemometer. Jaringan ini sering mengalami kegagalan sistem yang disebabkan oleh kerusakan sensor. Hal ini menyebabkan adanya gap data pada jeda waktu antara pelepasan dan pemasangan sensor. Penelitian ini berupaya mengembangkan model estimasi kecepatan angin pada jaringan anemometer menggunakan algoritma Temporal Convolutional Network (TCN). TCN memproses sinyal domain waktu secara paralel, sehingga mempersingkat komputasi secara signifikan. Dataset kecepatan angin per menit diperoleh dari empat anemometer di Bandara Internasional Juanda Surabaya periode 1 Januari 2022 – 24 Desember 2023. Desain model estimasi meliputi pra-pemrosesan data, analisis arah angin dominan, penentuan hyperparameter, training dan pengujian terhadap data aktual. Model estimasi TCN dibagi menjadi model timuran, baratan, peralihan dan semua arah. Model estimasi kecepatan angin timuran, peralihan dan semua arah memiliki korelasi kuat terhadap data aktual dengan nilai koefisien korelasi berturut-turut yaitu 0,70; 0,77 dan 0,87. Secara keseluruhan, akurasi model estimasi berbasis TCN sudah memenuhi persyaratan WMO untuk pengukuran kecepatan angin yaitu capaian RMSE<5 m/s dan MAE<3 m/s. TCN mampu memproses pelatihan 87 detik per epoch dan menyelesaikan estimasi dalam 37 detik, jauh lebih cepat dari CNN-BiDLSTM dengan durasi pelatihan 2206 detik per epoch dan estimasi dalam 548 detik

Pengaruh Jumlah Input dan Membership Function Fuzzy Logic Control pada Robot Keseimbangan Beroda Dua

In this paper, a dynamic model of two-wheeled balancing robot has been created, and the two types of FLC has been designed. The Mamdani methods used on both FLC. The first FLC uses pendulum tilt angle theta (θ) as the input and it requires the motor torque to keep the robot remains balanced as the output. The second FLC uses two inputs, the first input is theta (θ) and the second input is the change in the value of theta (θ) which is the output torque of the motor. The second plant model and FLC built by using Matlab Simulink. The first case is one input using 5 membership functions (mf). The second case is two inputs using the 5 and 7 mf. The characteristics and effects of the changes in the input and mf have been simulated in the Simulink and compared. By expanding the number of the inputs can reduce motor specification required in balancing robot. Meanwhile, by increasing the number mf, it can improve the performance of the controller much faster to reach the settling time

Training For Selection of Internet of Things Devices as A Media For Remote Information Sender For Vocational School Teachers and Students

Selection of devices for IoT needs can be determined based on the range from the shortest to the furthest, and on the internet access or Wi-Fi availability, which can be considered in advance and adjusted to the needs. In line with this, a training was carried out at SMKN 1 Cimahi, involving several groups of experts in the Electrical Engineering familyto open insight and understanding regarding the needs of devices that can be used to build internet-based or IoT systems. This training also introduced several observation schemes with various platforms, that are available in both free and paid choices. The training activities were carried out for 16 hours face-to-face, and 16 hours of independent projects that consisted of 10 modules. Out of these activities, it is expected that the participants can improve their thinking skills and carry out system programming processes according to needs and readiness

Pengujian Pengenalan Wajah Menggunakan Raspberry Pi

Sistem keamanan yang baik memiliki sistem verifikasi data lebih dari satu. Sebagai contoh, sistem pintu masuk ruangan rahasia sebaiknya tidak hanya menggunakan password berupa paduan angka dan huruf namun juga harus ditambahkan sistem biometrik, misalkan sistem pengenalan wajah. Dari latar belakang tersebut penulis berinisiatif untuk membuat sistem pengenalan wajah dengan menggunakan sistem tertanam (embedded system) raspberry pi. Perangkat keras utama dari sistem adalah raspberry pi dan modul kamera raspberry pi. Metode pengenalan wajah yang digunakan adalah eigenface dengan bantuan library opencv. Raspberry pi akan diinstall dengan sistem operasi raspbian yang merupakan sistem operasi debian yang diperuntukan untuk raspberry pi. Program pengenalan wajah yang akan dibangun menggunakan bahasa pemrograman C++. Data Training diambil dari 5 orang, masing-masing orang diambil sembilan bahan Training berupa foto dengan variasi ekpresi dengan pose yang sama. Dari pengujian performansi prototipe yang dibangun, didapatkan equal error rate (EER) sebesar 13,333%.Kata Kunc

PELATIHAN SISTEM OTOMASI PERTANIAN HIDROPONIK UNTUK KELOMPOK TANI DI JATINANGOR DAN CIMAHI DALAM RANGKA PEMULIHAN EKONOMI

Pertanian hidroponik menjadi salah satu alternatif masyarakat perkotaan. Kegiatan tersebut dapat dilakukan bukan hanya sekedar mengisi waktu luang dimasa pandemi Covid 19 akan tetapi dapat menjadikan ladang usaha yang memperoleh keuntungan. Seiring berjalannya waktu, akselerasi pemahaman terhadap kondisi, parameter dan metode menentukan keberhasilan pertanian sangat diperlukan. Perubahan iklim yang ekstrim, tuntutan pasar yang dinamis, membutuhkan adaptasi kegiatan pertanian yang cepat baik pada sistem pertanian NFT, DFT, rakit apung bahkan sistem kombinasi yang menggunakan media tanah seperti poly bag. Otomasi pada tipe-tipe tersebut dapat dioptimalkan dan dan diaplikasikan sesuai dengan kebutuhan berdasarkan permasalahan yang ada seperti sistem monitor dan kontrol. Sistem otomasi pertanian yang dikembangakan dan dilatihkan pada mitra berupa sistem kendali jarak jauh berdasarkan pembacaan sensor suhu, kelembaban, dan nutrisi untuk menggerakan aktuator dapat berupa motor penyiram dan motor pompa. kegiatan ini diharapkan peserta menjadi kader agent of change yang dapat membangun sistem otomasi pertanian pada lahan pertaniannya serta dapat meningkatakan ekonomi