Low Cost Sensor Node Device for Monitoring Landslides

Landslides are one of the natural disasters that often occur in Indonesia. Therefore, this disaster cannot be eliminated, but it can minimize the disadvantage caused by an early warning mechanism. Early warning systems rely on a sensor node used to read soil conditions with specific parameters. Those parameters that are read lead to the detection of mass movements. With the tightness of the monitoring process, of course, a reliable sensor node is needed. However, there are challenges in how to minimize losses that occur due to damage to sensor nodes when landslides occur. Sensor nodes are made using IMU sensors to monitor mass movements and its use two processors, namely microcontroller and mini SBC, which are inexpensive to manufacture and do not require large space in the installation

Sistem Peringatan Tingkat Kerentanan Bangunan Berbasis Sensor IMU dengan Metode Fuzzy

Negara Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki potensi besar terhadap terjadinya gempa bumi. Bangunan yang merupakan salah satu infrastruktur yang sangat penting bagi kehidupan manusia, merupakan sasaran utama bagi bencana alam gempa bumi yang sering terjadi dan dapat menimbulkan kerusakan yang tidak terduga. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem peringatan yang dapat mengukur dan mengamati getaran yang terjadi dengan besar tertentu untuk mengetahui tingkat kerentanan bangunan tersebut.Sistem ini menggunakan metode logika fuzzy Mamdani dengan proses defuzzyfikasi centroid. Logika fuzzy tersebut digunakan pada sistem peringatan untuk menentukan tingkat bahayanya. Masukan dari sistem terdiri dari nilai resonansi bangunan dan nilai simpangan bangunan. Masukan tersebut diperoleh dari pembacaan sensor IMU MPU6050. Proses defuzzyfikasi menghasilkan nilai keluaran crisp berupa rentang keputusan alarm. Data yang diolah dari pembacaan sensor ditampilkan dalam web server sebagai antarmuka.    Berdasarkan hasil pengujian sistem peringatan tingkat kerentanan pada purwarupa bangunan yang telah dilakukan, akurasi logika fuzzy mencapai 95% dari 20 kali pengambilan data. Sistem peringatan yang dirancang dapat berjalan secara real time. Secara keseluruhan proses mulai dari pembacaan sensor hingga akuisisi data dapat berjalan dengan baik.    

Penggunaan Pre-trained Model untuk Klasifikasi Kualitas Sekrup

Inspeksi kualitas produk berbasis citra merupakan hal yang penting bagi industri manufaktur. Tugas tersebut sebagian besar masih dilakukan oleh manusia yang memiliki unit per hour rendah. Metode konvensional untuk inspeksi citra masih mengandalkan metode berbasis fitur, yang memiliki masalah sulitnya generalisasi dan ekstraksi fitur. Masalah tersebut diatasi dengan metode CNN, tetapi CNN membutuhkan data yang besar dan waktu training yang lama. Penggunaan pre-trained model dan augmentasi citra dapat menyelesaikan permasalahan pada metode-metode sebelumnya. Namun, belum ada penelitian yang secara lengkap meneliti dan membandingkan performa berbagai pre-trained model dan variasi augmentasi citra untuk tugas inspeksi citra kualitas produk manufaktur.Proses penelitian menggunakan dataset sekrup berjenis multi class dan binary class pada 33 jenis pre-trained model dan 8 jenis augmentasi citra. Pengujian pre-trained model menggunakan dataset gabungan seluruh jenis augmentasi citra. Model dengan akurasi tertinggi adalah EfficientNetV2-L untuk dataset multi class (97.8%) dan VGG-19 untuk dataset binary class (96.5%). Augmentasi citra dengan signifikansi tertinggi terhadap performa model adalah blur, dengan akurasi 81.1% pada multi class dan 92% pada binary class. Keseluruhan proses pengujian pre-trained model dan augmentasi citra berjalan dengan baik. Kata kunci—Inspeksi kualitas produk, Pre-trained model, Augmentasi citr

Pemrosesan Video Pendeteksi Kecepatan dan Ketinggian Aliran Lahar Dingin Pendukung Sistem Peringatan Dini

Abstrak Pemrosesan video pendeteksi kecepatan dan ketingian aliran lahar dingin pendukung sistem peringatan dini merupakan salah satu sistem yang memanfaatkan  computer vision system  untuk deteksi kecepatan dan ketinggian aliran lahar dingin, yang selama ini belum menggunakan sensor deteksi kecepatan dan ketinggian lainnya kerena aliran lahar dingin bersifat merusak. Sistem ini merupakan tahap awal dalam perkembangan kearah sistem peringatan dini. Metode deteksi ini dirancang untuk dapat mendeteksi kecepatan dan ketinggian aliran lahar dingin dengan menggunakan metode optical flow pyramidal Lucas Kanade, edge detection Sobel, thresholding, frame adder, hough transform, dilation  dan Region of Interest. Pemrograman menggunakan OpenCV 2.3.1 dan menggunakan Visual Studio 2010. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah bahasa C++.  Pengujian dengan beberapa sampel keadaan  menunjukkan bahwa metode ini memiliki nilai standar deviasi sebesar 0,033 untuk deteksi kecepatan, dan nilai standar deviasi  0,035 untuk deteksi ketinggian aliran. Kecepatan  minimal dan maksimal yang dapat terdeteksi bergantung pada jenis kamera yang digunakan dalam pengambilan data video, dalam hal ini sistem dengan kamera yang digunakan dapat mendeteksi kecepatan tiap frame dari perpindahan objek. Respon perubahan data ketinggian dan kecepatan aliran dapat dideteksi tiap frame, namun dalam penampilan nilainya dilakukan tiap 5 detik. Beberapa hal yang mempengaruhi keberhasilan metode ini adalah gerakan objek, pencahayaan lingkungan, serta spesifikasi perangkat keras yang digunakan.   Kata kunci—pemrosesan video, aliran lahar dingin, optical flow, edge detection, region of interest.     Abstract Detection level and speed of cold lava flow for supporting early warning system using video processing is one system that uses computer vision system for the detection level and speed cold lava flow, which have not used speed detection sensors because they can be damaged by cold lava flow, and in the case of this is an early stage in the development of early warning systems towards. The detection method is designed to detect the speed and height of the cold lava flow using Pyramidal Lucas Kanade optical flow, Sobel edge detection, thresholding, frame adder, hough transform, dilation and Region of Interestusing. Programming using OpenCV 2.3.1 and using Visual Studio 2010. The programming language using C++. The test results with some samples of the state shows that the method has a standard deviation value of 0.033 for the detection flow speed, and the standard deviation value of 0.035 for the detection of the flow height. Minimum and the maximum speed that can be detected depends on the type of camera used in the retrieval of video data, in this case with a camera system that is used to detect the speed of each frame of the object displacement. Response data changes level and speed can be detected per frame, but the appearance of the value performed every 5 seconds. Some things that affect the success of this method is the movement of objects, ambient lighting, and hardware specifications used.   Keywords—video processing, cold lava flow, optical flow, edge detection, region of interest

Klasifikasi Tingkat Kekakuan Dinding Beton Terhadap Getaran Dengan Metode K-Nearest Neighbor

The low level of wall stiffness can cause damage to buildings during large-scale earthquakes. There are many systems for measuring the level of stiffness in buildings, but they have not yet reached the classification stage. Therefore, a system that can classify stiffness is needed to determine the impact of vibrations on the wall to minimize the losses incurred.This study creates a system that can classify the level of wall stiffness using the K-Nearest Neighbor (KNN) method into several categories (safe, vulnerable, dangerous, and destroyed). The data taken at the acquisition stage are ground acceleration, inclination angle, displacement, drift ratio, and peak value. The KNN input is a peak ground acceleration value, which causes a drift ratio of 1%. The resulting output is a category of wall stiffness based on the Earthquake Intensity Scale by BMKG.Functionally, the system designed can classify wall stiffness with non-linear data input using the K-Nearest Neighbor (KNN) method. The success rate of KNN reaches a value of 100%. Based on the PGA drift ratio reading, it is assumed that the wall can withstand the maximum vibration with a PGA drift ratio value of 0.34 g without causing damage to the wall even though it has a low level of stiffness. Testing on the walls has a less high degree of precision. That may be due to factors other than PGA. That can affect the drift ratio on the walls, which have not been considered in this study

Inspeksi Kualitas Pengelasan Besi Menggunakan Teknik Segmentasi Citra Berbasis Convolutional Neural Network

Inspeksi pengelasan merupakan kebutuhan mutlak bagi dunia industri terutama yang bergerak dibidang otomotif untuk memastikan kualitas las. Namun demikian, sebagian besar industri masih menggunakan pemeriksaan manual yang bersifat subjektif dan penuh dengan bias yang dapat berakibat pada inkonsistensi dalam penilaian standar kualitas. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem cerdas yang dapat memeriksa kualitas pengelasan dengan konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model kecerdasan buatan berbasis deep learning dan computer vision untuk mendeteksi area-area pengelasan dan mengklasifikasikannya kedalam kategori baik dan buruk. Model CNN dengan arsitektur UNet diadopsi untuk melakukan segmentasi citra pada gambar pengelasan besi. Studi penggunaan beberapa teknik ekstraksi fitur juga dilakukan untuk mendapatkan performa model terbaik berdasarkan skor IoU dan kecepatan konvergensi model. Berdasarkan hasil eksperimen, teknik CNN UNet terbukti mampu meningkatkan performa model dengan skor IoU sebesar 78,1% dan dengan kecepatan konvergensi dalam 144 epoch.--Welding inspection is an absolute necessity for the industrial world, especially those engaged in the automotive sector to ensure weld quality. However, most industries still use manual inspection which is subjective and full of bias which can result in inconsistencies in the assessment of quality standards. Therefore, intelligent system that can check the quality of welding consistently is needed. This study aims to create an artificial intelligence model based on deep learning and computer vision to detect welding spots and classify them into good and bad categories. CNN model with UNet architecture is adopted to perform image segmentation on iron welding images. Studies using several feature extraction techniques are also conducted to obtain the best model performance based on IoU scores and model convergence speed. Based on the experimental results, the UNet technique is proven to be able to improve the performance of the model with an IoU score of 78.1% and with a convergence speed of 144 epochs