Implementasi Mesin Penetas Telur Ayam Otomatis Menggunakan Metoda Fuzzy Logic Control

Salah satu USAha andalan bagi petani yang bergerak di bidang peternakan adalah berternak ayam pedaging dan ayam petelur. Setiap tahun data statistik mencatat kebutuhan masyarakat akan daging ayam terus mengalami peningkatan. Secara tidak langsung hal ini akan memberikan dampak positif bagi para petani khususnya peternak ayam. Peternak ayam akan berupaya untuk meningkatkan USAha pembibitan ayam, yang bertujuan untuk mencegah terjadinya penurunan ayam pedaging dan ayam petelur. Pada penelitian ini telah di buat sebuah mesin penetas telur otomatis dengan mengimplementasikan metode Fuzzy Logic Control. Mesin penetas telur yang dibuat memperhatikan kondisi suhu ideal dalam menetaskan telur ayam yaitu 35,3 0C – 40.5 0C, dengan kelembaban dalam mesin berkisar antara 60%-70%. Mesin ini memiliki kapasitas untuk 10 butir telur. Alat penetas telur ini merupakan modifikasi dari alat yang sudah dibuat sebelumnya yang dilengkapi dengan sensor SHT 11 sebagai pendeteksi suhu sekaligus pendeteksi kelembaban dalam ruangan inkubator dan fan sebagai sirkulasi udara. Aktuator yang digunakan untuk pemutaran rak telur adalah Motor Stepper dengan sudut 450 sebanyak 6 kali dalam waktu 24 jam

Perbandingan Kinerja Algoritma untuk Prediksi Penyakit Jantung dengan Teknik Data Mining

Heart disease is a disease that contributes to a relatively high mortality rate. The rate of human death caused by disease in the heart is a widespread problem in the world. The main objective of this study is to predict people with heart disease using the publicly available dataset in the UCI Repository with the Heart Disease dataset. To obtain the best classification algorithm is by comparing three Algoritma Naive Bayes, Random Forest, Neural Network algorithms, which are frequently used to predict people with heart disease. Comparison results show that Naive Bayes ' algorithm is a precise and accurate algorithm used to predict people with heart disease with a percentage of 83 %

Rancang Bangun Alat Deteksi Uang Kertas Palsu dengan Metode Template Matching Menggunakan Raspberry Pi

Cara manual yang digunakan untuk mendeteksi keaslian uang kertas memiliki banyak kelemahan. Oleh karena itu, pada penelitian ini dirancang sebuah alat yang dapat mengidentifikasi keaslian uang kertas tanpa mengandalkan penglihatan manusia. Sistem pada alat ini menggunakan mini PC Raspberry Pi, lampu ultraviolet, kamera dan metode Template Matching. Template Matching adalah sebuah teknik pada pengolahan citra digital untuk menemukan bagian-bagian kecil dari gambar yang cocok dengan gambar template. Lampu ultraviolet digunakan untuk memunculkan gambar Invisible Ink dari objek uang kertas pecahan 50.000. Kamera digunakan untuk menangkap gambar uang kertas setelah disinari lampu ultraviolet. Gambar tersebut kemudian diproses di Raspberry Pi menggunakan library OpenCV untuk mendapatkan nilai hasil kemiripan dengan gambar. Keluaran dari sistem ini berupa suara yang memberikan informasi tentang asli atau tidaknya uang kertas tersebut. Dari 16 kali percobaan dengan posisi kamera tetap dan berjarak + 8 cm dari uang, terdapat 2 kali kegagalan yang disebabkan tipisnya perbedaan warna dasar uang dengan gambar template, sehingga didapatkan tingkat keberhasilan sebesar 87,5%. Sedangkan pada jarak + 7 cm dan +6 cm dari uang kertas sistem tidak dapat mendeteksi keaslian uang kertas tersebut. Dari 25 kali percobaan berdasarkan posisi/kemiringan uang kertas didapatkan tingkat 36%. Oleh karena itu Template Matching sangat dipengaruhi oleh template, tresholding, posisi objek, serta posisi/jarak kamera