Analisis Sistem Photovoltaic Beban Arus Searah Terhubung Jala PLN dengan Penyearah Terkendali

Photovoltaic (PV) systems can be connected to the utility grid to ensure the reliability and continuity of the electrical energy supply. Although the output of the PV modules and many electrical loads are direct current (DC), most grid connected PV systems use alternating current (AC) grid through the inverter. This study presents an analysis of DC microgrid PV system connected to PLN utility grid using controlled rectifier. The controlled rectifier circuit uses a thyristor which can be controlled at its ignition angle to regulate the output voltage and current supplied from utility. The proposed PV system configuration simulations are performed using PSIM software. The system supplies resistive loads in the form of DC lights. Simulations are carried out with variations in load resistance and the thytistor ignition angle. The simulation results show the rectifier circuit has a voltage ripple of 1.57 V (6.47%). While the efficiency of the system under various loading conditions and ignition angle varies between 95.08%–97.72%. The highest system efficiency is obtained under high thyristor ignition conditions

TRANSFORMASI DAYA SAING MASYARAKAT MELALUI PELATIHAN DAN PENDAMPINGAN DIGITAL MARKETING MENGGUNAKAN MARKETPLACE BERBASIS E-COMMERCE BAGI PELAKU UMKM DESA SIDAKANGEN

Pemasaran produk di era teknologi yang berkembang pesat ini menjadikan hilangnya batas ruang dan waktu antara penjual dan pembeli untuk saling bertransaksi. Peluang mendapatkan pangsa pasar yang besar menjadi sama antara orang yang tinggal di kota besar dengan yang tinggal di desa terpencil sekalipun. Ini merupakan kesempatan besar dalam mengembangkan perekonomian masyarakat desa dengan memberdayakan semua potensi sumber daya dari setiap daerahnya masing-masing. Kabupaten Purbalingga merupakan kabupaten ke-empat dengan tingkat kemiskinan terendah di Jawa Tengah di mana Jawa Tengah sendiri merupakan provinsi dengan tingkat kemiskinan terendah ke-dua di pulau Jawa. Untuk itu perlu dilakukan pemberdayaan secara terstruktur dalam memanfaatkan peluang dari pesatnya perkembangan teknologi yang bisa dilakukan oleh masyarakat perdesaan. Sebagai langkah awal dalam menangkap peluang tersebut, tim pengabdi melaksanakan kegiatan kemasyarakatan berupa pelatihan dan pendampingan bagi pelaku UMKM di lingkungan RT 8/4 Desa Sidakangen Kecamatan Kalimanah Kabupaten Purbalingga untuk mengenalkan metode penjualan barang dan jasa melalui e-commerce sebagai upaya menggali potensi usaha dengan menggunakan 2 platform e-commerce yaitu shopee untuk penjualan barang dan fiverr untuk penjualan jasa. Hasil pengabdian kepada masyarakat ini adalah  peserta pelatihan baik pelaku UMKM maupun masyarakat umum bertambah wawasannya mengenai penjualan barang dan jasa di marketplace, dapat melakukan riset terhadap demand sebuah barang/jasa, dan mendaftarkan diri sebagai penjual di e-commerce

CACHE DATA REPLACEMENT POLICY BASED ON RECENTLY USED ACCESS DATA AND EUCLIDEAN DISTANCE

Data access management in web-based applications that use relational databases must be well thought out because the data continues to grow every day. The Relational Database Management System (RDBMS) has a relatively slow access speed because the data is stored on disk. This causes problems with decreased database server performance and slow response times. One strategy to overcome this is to implement caching at the application level. This paper proposed SIMGD framework that models Application Level Caching (ALC) to speed up relational data access in web applications. The ALC strategy maps each controller and model that has access to the database into a node-data in the in-Memory Database (IMDB). Not all node-data can be included in IMDB due to limited capacity. Therefore, the SIMGD framework uses the Euclidean distance calculation method for each node-data with its top access data as a cache replacement policy. Node-data with Euclidean distance closer to their top access data have a high priority to be maintained in the caching server. Simulation results show at the 25KB cache configuration, the SIMGD framework excels in achieving hit ratios compared to the LRU algorithm of 6.46% and 6.01%, respectively

Analisis Perbandingan Metode Certainty Factor, Dempster Shafer dan Teorema Bayes dalam Deteksi Dini Gangguan Kesehatan Mental

Kesehatan adalah hal yang sangat penting, karena tanpa kesehatan yang cukup, maka setiap individu akan sulit dalam melaksanakan aktivitasnya kesehariannya, baik berupa kesehatan fisik maupun mental. Dewasa ini, kesehatan mental masih menjadi hal yang sering diabaikan oleh sebagian masyarakat. Padahal gangguan kesehatan mental ini dapat menyebabkan komplikasi serius, baik pada fisik, emosi, maupun perilaku. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan diagnosis awal terhadap gangguan kesehatan mental, sehingga dapat diminimalisir dampak yang dapat ditimbulkannya. Diagnosis awal yang dihasilkan merupakan hasil analisis berdasarkan gejala yang ditimbulkan dengan menggunakan tiga buah metode yaitu Certainty Factor, Dempster-Shafer, dan Teorema Bayes. Ketiga metode ini melakukan analisis masing-masing dengan cara mengukur tingkat keyakinan pakar dengan nilai probabilitas berdasarkan gejala yang ada. untuk dapat mengukur nilai kemungkinan seseorang menderita gangguan Kesehatan Mental, sehingga dapat mengetahui metode mana yang paling tepat digunakan. Berdasarkan hasil analisis tersebut penelitian ini menunjukan bahwa metode Certainty Factor memiliki nilai probabilitas sebesar 99,4%, metode Dempster-Shafer dengan nilai probabilitas sebesar 94% dan Teorema Bayes dengan nilai probabilitas sebesar 81.65%. Sehingga metode Certainty Factor merupakan metode yang paling tepat digunakan untuk melakukan diagnosasi penyakit ini. Pada pengujian Usability yang dilakukan website Sistem Pakar hasil implementasi ketiga metode ini diperoleh hasil sebesar 80.68%, sehingga juga dapat disimpulkan bahwa hasil pengguna cukup puas dengan sistem pakar tersebut

ANALISIS KINERJA ARSITEKTUR DEEP LEARNING PADA COMPUTER VISION DALAM IMPLEMENTASI AUGMENTED REALITY UNTUK DETEKSI OBJEK SEDERHANA

Machine learning adalah bagian ilmu dari Artificial Intelligence atau AI, dimana fokus pada pengembangan algoritma dan model statistic sehingga mengijinkan computer mampu belajar dan memprediksi atau keputusan tanpa perlu diprogram secara spesifik. Deep learning merupakan turunan dari machine learning dimana berfokus pada penggunaan jaringan syaraf tiruan untuk memecahkan permasalahan kompleks seperti Computer Vision, Natural Processing Language, Speech Recognition, dan Reinforcement Learning. Augmented Reality atau AR adalah teknologi yang memungkinan mencampurkan dunia fisik dengan element digital atau informasi secara langsung. Saat ini teknologi AR sudah banyak digunakan pada kehidupan sehari-sehari, namun ada tread off yang harus dibayar dalam penggunaan teknologi AR, komputasi yang digunakan oleh teknologi ini cukup berat padahal membutuhkan low latency system sehingga mendapatkan pengalaman penggunaan AR yang lancar apalagi teknologi Augmented Reality digabungkan Bersama dengan Computer Vision, dimana Computer Vision menggunakan Deep Learning. Oleh karena itu peneliti berharap menemukan arsitektur Deep Learning yang cocok diimplementasikan bersama dengan Augmented Reality

Rancang Bangun Sistem Informasi Presensi Berbasis RFID Yang Terintegrasi Dengan Database Berbasis Web Di Fakultas Teknik Unsoed

Coronavirus atau virus Covid-19 merupakan virus berbahaya dan sangat menular. Berdasarkan data dari worldometers.info per tanggal 11 Januari 2022 terdapat 44,907,560 kasus virus Covid-19 aktif di seluruh dunia. Mengingat masih tingginya kasus virus Covid-19, maka diperlukan upaya untuk mencegah penyebaran virus Covid-19. Selain menerapkan perilaku hidup sehat, upaya pencegahan penyebaran virus Covid-19 juga dapat dilakukan dengan menciptakan inovasi teknologi. Salah satu inovasi teknologi tersebut adalah pemanfaatan sistem informasi presensi RFID berbasis website sebagai media penyimpanan data yang terintegrasi dengan alat RFID, media pendaftaran kartu RFID, dan media tracing covid berdasarkan data presensi yang tersimpan di database. Sistem informasi ini berfungsi untuk administrator mendaftarkan pengguna untuk mempunyai kartu RFID, melakukan pengaturan maupun penambahan alat RFID melalui website, dan mengolah data presensi RFID melalui website. Dalam penelitian ini, sistem informasi ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP yang dikombinasikan dengan sebuah jquery. Adapun metode pertukaran informasi pada sistem informasi dibangun dengan menggunakan metode webhook sehingga proses pertukaran informasi antara alat RFID dengan website dapat dilakukan secara real time tanpa membutuhkan jeda waktu tertentu. Sistem informasi yang telah dibangun kemudian diuji dengan menggunakan black box testing berbasis equivalence partitions. Dari hasil pengujian sistem informasi menghasilkan masing-masing fungsi yang ada dalam sistem informasi ini telah berhasil dan berjalan sesuai dengan fungsi yang diharapkan

Analisis Perbandingan Unjuk Kerja Database SQL dan Database NoSQL Untuk Mendukung Era Big Data

Recently, the development of data in the digital world has produced new challenges. The challenge is increasing number and complexity of data and variations in data (structured and unstructured). Conventional database management system (RDBMS) is not able to answer these challenges effectively because in RDBMS uses a related structured table approach to store information. Currently present, a database management system called NoSQL. This NoSQL system was introduced to provide quick scalability (amount and complexity) and unstructured data. In this study, we present the performance analysis of RDBMS and NoSQL database management systems in the case of increasing the number of data. We use the simple php page to test database systems, experiments are done with use four data sets of different sizes from academic information systems. The database NoSQL approach is used by Redis and the SQL database approach is used by MySQL. The results show that the noSql database has a execution time better than the MySQL database, there is an increase in the speed of the execution time by 87.58% in the create operation, 85.53% in the update operation, and in the delete operation by 86.40% and while in the read operation the increase in execution time speed is obtained by 57.09%, so that on average the Redis database has a show work better than the MySQL database at 79.15%.. Keywords : MySql Database, Redis Database, PHP Programming Abstrak Baru-baru ini, perkembangan data di dunia digital telah menghasilkan tantangan baru. Tantangannya adalah meningkatnya jumlah dan kompleksitas data dan variasi data (terstruktur dan tidak terstruktur). Sistem manajemen basis data konvensional (RDBMS) tidak dapat menjawab tantangan ini secara efektif karena dalam hal ini RDBMS menggunakan pendekatan tabel terstruktur sebagai konsep dalam menyimpan informasi. Saat ini, telah hadir sistem manajemen basis data yang disebut NoSQL, Sistem NoSQL memiliki kemampuan menangani data yang tidak terstruktur yang jumlah dan kompleksitas terus meningkat. Dalam penelitian ini, kami menyajikan hasil analisis perbandingan unjuk kerja Sistem Manajemen Basis Data konvensional (RDBMS) dengan NoSQL pada kemampuannya dalam menangani pertumbuhan data yang terus meningkat. Metode yang digunakan dalam melakukan analisis perbandingan unjuk kerja RDBMS dengan NoSQL adalah waktu eksekusi yang dibutuhkan untuk melakukan operasi dasar pada sistem basis data yaitu create, read, delete dan update. RDMBS yang digunakan pada penelitian kali ini adalah MySQL sedangkan pada sistem NoSQL digunakan oleh Redis Database. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Redis Database memiliki waktu eksekusi yang lebih baik daripada MySQL Database, terdapat peningkatan kecepatan waktu eksekusi tersebut sebesar 87.58% pada operasi create, 85.53% pada operasi update, dan pada operasi delete sebesar 86.40% dan sedangkan pada operasi read penigkatan kecepatan waktu eksekusi yang diperoleh sebesar 57.09%, sehingga secara rata-rata database Redis memiliki unjuk kerja yang lebih baik dari database MySQL yaitu sebesar 79.15%. Kata Kunci : MySql Database, Redis Database, Pemgoramaman PH

Cover, Editor, and Table of Contents ICMASURE

Publish Articles presented at ICMASURE 202

Desain Ulang Modul Paten Dan Cipta Dari Sistem Informasi Hak Kekayaan Intelektual Universitas Jenderal Soedirman

Sentra HKI adalah sistem informasi yang dikembangkan oleh Puslit Hak Kekayaan Intelektual dan Sertifikasi Produk LPPM Universitas Jenderal Soedirman untuk mengarsipkan dokumen HKI secara digital seperti Paten, Indikasi Geografis, Cipta, Merek, PVT (Perlindungan Varietas Tanaman), Rahasia Dagang, DTLST (Desain Tata Letak Sikuit Terpadu), dan Desain Industri. Sentra HKI juga digunakan untuk mengelola pengajuan HKI baru dan memantau status HKI yang saat ini dimiliki oleh LPPM UNSOED. Kondisi saat ini Sentra HKI berjalan tidak sesuai dengan fungsinya, menu selain Paten dan Cipta tidak bisa diakses, selain itu menu paten dan cipta tidak mendukung pengarsipan dokumen berdasarkan riwayatnya karena setiap melakukan pembaharuan dokumen, dokumen lama akan terhapus dengan dokumen baru. Hal ini juga terlihat pada struktur tampilan layar menu paten dan cipta yang juga tidak mendukung pengarsipan dokumen berdasarkan riwayat dan diikuti dengan struktur basis data yang juga tidak mendukung pengarsipan dokumen berbasis riwayat. Dengan melalui pengembangan aplikasi berupa desain ulang baik struktur basis data dan struktur tampilan yang mendukung pengarsipan dokumen berbasis riwayat Sentra HKI kembali mampu mengelola pengajuan HKI baru dan memantau status HKI yang dikelola oleh LPPM UNSOED

Purwarupa Sistem Deteksi COVID-19 Berbasis Website Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network

COVID-19 is a disease caused by coronavirus 2 (SARS-CoV-2). This virus belongs to the group of viruses that infect the respiratory system. Furthermore, the rapid rate of spread has made several countries implement a policy of implementing a lockdown to prevent the spread of this virus. In Indonesia, the government implemented the policy of "Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM)" to suppress the spread of this virus. Based on data from the Task Force for the Acceleration of Handling COVID-19 of the Republic of Indonesia, the number of confirmed positive cases as of August 6, 2021 is 3,568,331 people with a death toll of 102,375. The existence of the COVID-19 vaccine is currently under threat, this is due to the emergence of new variants of the COVID-19 virus. The RT-PCR method as the main standard used throughout the world in detecting this virus has a fairly high specificity, which is around 95 percent, which is a manual process that can only be done by health workers. In addition, this test takes a long time and the number of testing facilities is limited. The presence of X-ray scanning machines in hospitals can be used to increase the availability of COVID-19 testing facilities. The thoracic x-ray image generated by the scanner can be used to detect the virus easily, quickly and precisely. In this study, a website-based system was designed to detect the COVID-19 virus in thoracic x-ray images using a convolutional neural network algorithm. The results obtained show that this system is able to classify chest x-ray images into three classes, namely COVID-19, Viral Pneumonia, and normal. The accuracy value obtained is 89.6% and the F1 value is 87.9%.COVID-19 adalah penyakit yang disebabkan oleh coronavirus 2 (SARS-CoV-2).  Virus ini merupakan kelompok virus yang menginfeksi sistem pernapasan, Penyebarannya yang cepat membuat beberapa negara menerapkan kebijakan pemberlakuan lockdown untuk mencegah penyebaran virus Corona. Di Indonesia sendiri, pemerintah menerapkan kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) untuk menekan penyebaran virus ini. Berdasarkan data dari Gugus Tugas Percepatan Penanganan COVID-19 Republik Indonesia, jumlah kasus terkonfirmasi positif hingga 06 Agustus 2021 adalah sebanyak 3.568.331 orang dengan jumlah kematian 102.375 orang Melihat kondisi seperti ini, tentunya diperlukan perhatian lebih dalam penanganan COVID-19 ini. Keberadaan vaksin COVID-19 saat ini menjadi terancam, hal ini dikarenakan munculnya varian-varian baru dari virus COVID-19. Metode RT-PCR sebagai standar utama yang digunakan diseluruh dunia dalam mendeteksi virus ini memiliki spesifitas cukup tinggi yaitu sekitar 95 persen merupakan sebuah proses manual yang hanya dapat dilakukan oleh para tenaga kesehatan. Selain itu pengujian ini membutuhkan waktu yang cukup lama serta jumlah fasilitas pengujian yang terbatas. Keberadaan mesin pemindai sinar-X di rumah sakit dapat digunakan untuk menambah ketersediaan fasilitas pengujian COVID-19. Citra x-ray toraks yang dihasilkan mesin pemindai tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi virus tersebut dengan mudah, cepat dan tepat. Pada penelitian ini, dirancang sebuah sistem berbasis website untuk mendeteksi virus COVID-19 pada citra x-ray toraks menggunakan algoritma convolutional neural network. Hasil penelitian yang diperoleh menunjukan sistem ini mampu mengklasifikasikan citra x-rays toraks menjadi tiga kelas yaitu COVID-19, Pneumonia Viral, dan normal. Nilai akurasi yang diperoleh mencapai 89.6% dan dengan nilai F1 sebesar 87.9%. &nbsp