Mini Current logger Berbasis Mikrokontroler yang dapat Dihubungkan Ke PC Via Serial Communication

Penggunaan listrik dalam kehidupan sehari-hari tidak terlepas dari spesifikasi peralatan elektronik yang kita miliki. Berdasarkan penyeragaman tegangan yang diatur oleh Perusahaan Listrik Negara (PLN), maka variabel lain yang dapat kita ukur dan dapat kita jadikan acuan penggunaan listrik adalah pemakaian arusnya. Hal tersebut menimbulkan pertanyaan sebagai berikut, berapa pemakaian arus lisrik dari waktu ke waktu? Dengan mengetahui pemakaian arus listrik dari waktu ke waktu, kita dapat memprediksi seberapa banyak pemakaian daya listrik kita. Pencatat arus elektronik ini menggunakan mikrokontroler AT89C51 yang dihubungkan dengan interface untuk input dan outpumya. Pada input, sensor current transformer dipasang untuk mendeteksi dan menskalakan arus yang diterima. Input tersebut kemudian akan dikonversi dan disimpan dalam memori. Setelah penuh, isi memori tersebut dikirim ke output dan dikonversi untuk dapat dibaca di personal computer

Pengaruh Fitur Warna pada Klasifikasi Impresi Citra Batik Indonesia Menggunakan Probabilistic Neural Network

Penelitian tentang batik Indonesia dan impresi, masing-masing secara terpisah telah dilakukan. Penelitian tentang klasifikasi citra batik juga telah banyak dilakukan. Impresi yang merupakan perasaan psikologis seseorang terhadap suatu produk dapat menjadi label kelas dalam pengelompokan citra batik. Penelitian ini memiliki tujuan mengetahui seberapa besar pengaruh fitur warna yang diekstraksi dari sebuah citra batik dan sistem klasifikasinya berdasarkan impresi. Praproses klasifikasi dengan melakukan ekstraksi fitur tekstur, dan bentuk dari citra batik yang selanjutnya digunakan sebagai input sistem klasifikasi. Untuk memperoleh fitur tekstur digunakan metode transformasi fourier hingga didapat nilai amplitudo dan sudutnya dalam domain frekuensi. Selanjutnya menggunakan filter Gabor untuk mendapatkan fitur bentuk. Selanjutnya fitur tersebut akan disederhanakan dimensinya menggunakan Singular Value Decomposition (SVD). Pada proses klasifikasi citra, digunakan metode Probabilistic Neural Network (PNN) dengan input berupa fitur yang telah disederhanakan dimensinya dan output yang dihubungkan ke kelas impresi. Dari serangkaian pengujian, dihasilkan klasifikasi terhadap citra batik testing yang hasilnya hampir sama dengan penelitian sebelumnya, bahkan dapat dikatakan stabil pada proses uji tanimoto distance-nya. Pada proses reduksi dengan jumlah informasi fitur yang ditentukan sebesar 90% dari nilai awal, diperoleh total vektor fitur sebesar 11 dimensi, lebih kecil dari penelitian sebelumnya sebesar 14 dimensi (yang termasuk didalamnya terdapat fitur warna) dengan hasil nilai akurasi Tanimoto distance sebesar 0,27. Hal berbeda 0,01 dari penelitian sebelumnya sebesar 0,26 untuk 81 citra training dan testing. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa vektor fitur warna yang diusulkan pada penelitian sebelumnya tidak mempunyai pengaruh yang signifikan pada proses klasifikasi

Optimasi Pengurutan Data Bilangan dengan Menggabungkan Algoritma Selection Sort Hybrid dan Bucket Sort

Sorting algorithms are crucial in data processing, particularly for integer data. However, as the number of integers to be sorted increases, the sorting algorithm takes longer to complete, especially for algorithms with O(n2) complexity. This article discusses optimizing integer data sorting by combining the Selection Sort Hybrid and Bucket Sort algorithms. The study aims to test the performance of the Selection Sort Hybrid and Bucket Sort algorithms and compare them with other data sorting algorithms. The research method used is experimental quantitative research, using randomly generated data using Python. The data were tested using the Combined Selection Sort Hybrid with Bucket Sort algorithm, Selection Sort Hybrid, Quick Sort, and Merge Sort. Data analysis was done by calculating the execution time of each sorting algorithm. The results show that the Selection Sort Hybrid and Bucket Sort algorithms are faster than other sorting algorithms in testing with large and complex integer data. Therefore, combining Selection Sort Hybrid and Bucket Sort algorithms can improve the efficiency and speed of sorting complex integer data

Pengelompokan Hasil Evaluasi Pembelajaran Metode Hafalan Al Qur’an Tawazun Menggunakan Metode K-Means

The method of memorizing the Qur'an Tawazun is a method that maximizes the use of the right brain and left brain, allowing a person to memorize, understand, and believe. Each category has several assessment points as a benchmark for the ability of students, which are used to overcome the level of failure of students in each category of learning the method of memorizing the Qur'an tawazun. The results of the evaluation of the learning of the tahfidz Islamic boarding school Daarul Huffadz Indonesia in 2020 were felt to be less than optimal, because the learning process was carried out simultaneously. This can be seen from the difference in scores that are quite different in each category of assessment. Based on the previous problem, it is necessary to group the results of the evaluation of learning the Qur'an memorization method. The goal is that every student gets maximum treatment and provides convenience for the institution, as well as teaching staff to carry out learning. The purpose of this study is to determine the optimum number of clusters as well as members of each cluster by measuring cluster performance using the Davies Bouldin Index (DBI) method and implementing the K-Means algorithm. The K-Means algorithm is a non-hierarchical data clustering method that is able to group large amounts of data, relatively quickly, and efficiently. This study uses 401 observational data and 12 attributes. From the calculation results, the optimal number of clusters lies in 2 clusters, with a Davies-Bouldin Index (DBI) value of 1.439. There are 26 members of cluster 1, and 375 members of cluster 2

APLIKASI MESIN VACUUM FRYING DAN MESIN SPINNER UNTUK INOVASI PRODUK TAPE SINGKONG KUNING MENJADI KERIPIK TAPE SINGKONG KUNING DI DESA KEDAWUNG KIDUL KECAMATAN PATRANG KABUPATEN JEMBER

Salah satu unggulan Kabupaten Jember adalah tape singkong kuning. Sayangnya masa simpan tape singkong kuning tidak lama sehingga apabila tidak habis terjual tape singkong kuning menjadi membusuk, mengakibatkan kerugian produsen tape dan kerugian petani pemasok singkong. Maka untuk menjaga kelangsungan produk tape singkong kuning Jember perlu dilakukan inovasi produk. Dalam melakukan inovasi produk dilakukan pengembangan produk membuat snack keripik tape singkong. Dipilihnya produk snack karena faktor-faktorseperti tahan lama, rasa yang unik, kerenyahan, harga yang terjangkau, kemasan yang menarik, membuat produk snack diminati masyarakat dan mempunyai peluang pasar yang baik. Dengan inovasi tape singkong kuning menjadi keripik tape membuat masa simpan tape singkong kuning menjadi lebih lama sehingga mempunyai prospek ekonomi yang bagus. Juga dengan kemasan keripik tape yang menarik membuat nilai jual produk dapat ditingkatkan. Masyarakat yang dinamis mudah tertarik dengan produk-produk unik, maka dengan adanya keripik tape singkong kuning yang masih jarang dipasaran menjadi peluang pasar yang menjanjikan. Dengan di produksinya keripik tape singkong yang menjadi cirri khas kota Jember menjadi pilihan oleh-oleh khasJember. Diperlukan pelatihan dalam pembuatan produk keripik tape yang memenuhi persyaratan agar dapat diterima pasar, pelatihan menggunakan mesin vacuum frying, mesin spinner, kemasan yang menarik dengan mesin vacuum sealer. Juga pelatihan bagaimana memasarkan produk keripik tape secara on line. Pada kegiatan pengabdian Ipteks bagi Masyarakat ini diusulkan empat kegiatan  utama, yaitu :(1)Potensi ketersediaan bahan baku singkong kuning, tape singkong kuning, sehingga dibuat program pendampingan pembuatan keripik tape singkong kuning (2) Aplikasi mesin vacuum frying dan mesin spinner untuk menggoreng secara vacuum dan mesin spinner untuk mengurangi kadar minyak (3) mengemas dengan kemasan yang menarik menggunakan mesin vacuum sealer (4) Merancang web toko online sebagai media pemasaran dan pelayanan order produk secara langsung baik konsumen dan reseller.Jenis kegiatan yang  pertama dimaksudkan untuk memberikan keterampilan kepada mitra tentang cara pembuatan keripik tape singkong  yang memenuhi persyaratan. Beberapa materi  yang akan disampaikan pada kegiatan yang pertama adalah :(1) Cara mengiris tape singkong untuk menghasilkan keripik tape yang renyah, tidak menghilangkan rasa aslinya. Sedangkan kegiatan yang kedua dilakukan dengan pelatihan menggunakan mesin vacuum frying dan mesin spinner. Implementasi mesin vacuum untuk menggoreng vacuum dan mesin spinner untuk meniriskan minyak. Kegiatan yang ketiga diberikan keterampilan membuat kemasan yang menarik menggunakan mesin vacuum sealer. Kegiatan keempat diberikan pengetahuan dan ketrampilan dalam menggunakan perangkat komunikasi mobile, internet, administrasi toko online, cara pembayaran, pengemasan dan pengiriman produk. Model pemasaran berbasis Teknologi Informasi dimaksudkan untuk meningkatkan kinerja pemasaran produk. Diharapkan kegiatan IbM ini dapat memberikan solusi dari permasalahan yang dihadapi mitra.Kata Kunci : Facuum Frying, Spinner, vacuum sealer, system informasi, pemasara

Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Lokasi Perbaikan Jalan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process

Peningkatan jumlah lokasi jalan berkaitan dengan jumlah perbaikan jalan yang harus dilakukan. Kondisi ini mengakibatkan perusahaan kesulitan dalam menentukan prioritas lokasi perbaikan jalan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi perbaikan jalan yang terbaik dari beberapa alternatif posisi lokasi perbaikan jalan. Caranya adalah memberikan posisi peringkat alternatif di beberapa lokasi berdasarkan kriteria seleksi jalan yang telah ditetapkan. Untuk menentukan posisi lokasi terbaik berdasarkan banyak pertimbangan kriteria, dimana kriteria tersebut dapat diukur secara kuantitatif dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Metode AHP digunakan untuk menilai secara numerik nilai prioritas dari masing-masing proyek pembangunan, karena metode ini mampu memprioritaskan alternatif yang optimal. Dengan menggunakan perhitungan AHP maka dapat memudahkan pihak Pekerjaan Umum (PU) Bina Marga untuk menentukan lokasi perbaikan jalan terbaik terhadap berbagai jenis masalah yang akan di analisa. Pengujian ini dilakukan terhadap 40 dataset jalan tahun 2009. Dengan sistem ini akan membantu pihak Bina Marga untuk mengambil keputusan secara lebih subjektif.Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Perbaikan Jalan, Analytical Hierarchy Process (AHP

Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Network adalah salah satu algoritma Deep Learning yang merupakan pengembangan dari Multilayer Peceptron (MLP) yang dirancang untuk mengolah data dalam bentuk dua dimensi, misalnya gambar atau suara. CNN dibuat dengan prinsip translation invariance yaitu dapat mengenali objek dalam citra pada berbagai macam posisi yang mungkin. Terdapat 2000 citra daun yang diklasifikasi menggunakan Alexnet. Alexnet merupakan arsitektur CNN milik Krizhevsky yang memiliki delapan layer ekstraksi fitur. Layer tersebut terdiri dari lima layer konvolusi dan tiga pooling layer. Dalam layer klasifikasinya, Alexnet mempunyai dua layer Fully Connected yang masing-masing mempunyai 4096 neuron. Pada akhir layer terdapat pengklasifikasian kedalam 20 kategori menggunakan aktifasi softmax. Rata-rata akurasi dari hasil klasifikasi mencapai 85%. Sedangkan akurasi dari identifikasi berhasil mencapai 90% yang didapatkan dari pengujian 40 citra.Kata Kunci : Deep Learning, Convolutional Neural Network, Alexnet

PENINGKATAN KAPABILITAS MASYARAKAT DALAM PENANGGULANGAN BENCANA BERBASIS TEKNOLOGI MELALUI PELATIHAN BANTUAN HIDUP DASAR

Penanggulangan bencana merupakan kegiatan yang sangat penting dilakukan pada saat pra bencana, fase tanggap darurat bencana, maupun pasca bencana. Dengan demikian maka kemampuan masyarakat dalam menanggulangi bencana perlu ditingkatkan. Tujuan kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini adalah meningkatkan kemampuan masyarakat dalam memberikan Bantuan Hidup Dasar (BHD) sebagai salah satu kompetensi yang penting dalam penanggulangan bencana. Metode yang dilakukan yaitu melalui Focus Group Discussion (FGD) dengan Pemuda Desa Tanggung Bencana (DESTANA), kader kesehatan, para tokoh masyarakat yang diwakili oleh ketua RW dan ketua RT. Setelah kegiatan FGD, metode selanjutnya yaitu edukasi dan simulasi BHD untuk masyarakat awam. Hasil diketahui daerah rawan bencana melalui peta rawan bencana di wilayah desa suci yakni Glengseran, Gaplek, dan Glundengan. Pengetahuan masyarakat tentang BHD meningkat lebih baik setelah edukasi. Keterampilan memberikan BHD juga meningkat setelah simulasi. Masyarakat memiliki keterampilan BHD yang lebih baik. Pengetahuan dan keterampilan memberikan BHD sangat penting bagi masyarakat. Semakin banyak masyarakat yang terampil memberikan BHD maka kesempatan korban untuk hidup semakin baik

Penentuan Faktor Koreksi Panjang Loncatan Hidrolik pada Kolam Peredam Energi Tipe Bucket

Abstrak Pada kolam olak tipe bucket, jari-jari (R) mempengaruhi loncatan hidrolik. Faktor koreksi panjang loncatan yang dipengaruhi oleh jari-jari kolam bucket. Nilai tersebut dapat digunakan menentukan panjang atau luas area pengamanan hilir sungai agar tidak terjadi tergerusan. Uji model fisik dilakukan dengan flum, panjangnya 4,1 m, lebar flume 0,15 m dan tinggi flume 0,24 m. Maka 3 variasi jari-jari kolam olak yaitu R1 = 6 cm, R2 = 7 cm dan R3 = 8 cm kemudian dialirkan air dengan 27 variasi percobaan. Diukur tinggi muka air diatas mercu bendung (Hd), saat meloncat (y1), setelah meloncat (y2) dan panjang loncatan hidrolik (Lj), didapatkan tinggi air saat meloncat (y1) dan bilangan Froude (Fr). Dengan memodifikasi persamaan Silvester (σ = 3,0 dan Ƞ = 1,17). panjang loncatan hidrolik mendekati hasil observasi dengan tingkat kesalahan relatif ΔE = 25,8%, NSE = 0,9, MAE = 6,0 dan RMSE = 3,1. Kata-kata Kunci: Kolam olak, tipe bucket, loncatan hidrolik, bilangan froude. Abstract In a bucket type still pond, radius (R) affects the hydraulic jump. The jump length correction factor is affected by the bucket pool radius. This value can be used to determine the length or area of the river downstream safeguard area so that erosion does not occur. The physical model test was carried out with a flume, the length of which was 4.1 m, the flume width was 0.15 m and the flume height was 0.24 m. Then 3 variations of the radius of the stilling pond, namely R1 = 6 cm, R2 = 7 cm and R3 = 8 cm then water was flowed with 27 experimental variations. Measured the water level above the crest of the weir (Hd), when jumping (y1), after jumping (y2) and the length of the hydraulic jump (Lj), obtained the water height when jumping (y1) and the Froude number (Fr). By modifying Silvester's equation (σ = 3.0 and Ƞ = 1.17). hydraulic jump length is close to the observed results with relative error rates ΔE = 25.8%, NSE = 0.9, MAE = 6.0 and RMSE = 3.1. Keywords: Stilling pond, bucket type, hydraulic jump, froude number. Abstract In a bucket type still pond, radius (R) affects the hydraulic jump. The jump length correction factor is affected by the bucket pool radius. This value can be used to determine the length or area of the river downstream safeguard area so that erosion does not occur. The physical model test was carried out with a flume, the length of which was 4.1 m, the flume width was 0.15 m and the flume height was 0.24 m. Then 3 variations of the radius of the stilling pond, namely R1 = 6 cm, R2 = 7 cm and R3 = 8 cm then water was flowed with 27 experimental variations. Measured the water level above the crest of the weir (Hd), when jumping (y1), after jumping (y2) and the length of the hydraulic jump (Lj), obtained the water height when jumping (y1) and the Froude number (Fr). By modifying Silvester's equation (σ = 3.0 and Ƞ = 1.17). hydraulic jump length is close to the observed results with relative error rates ΔE = 25.8%, NSE = 0.9, MAE = 6.0 and RMSE = 3.1. Keywords: Stilling pond, bucket type, hydraulic jump, froude number.