Penerapan Semi-Immersion Virtual Reality Untuk Simulasi Instalasi Transmisi Listrik

Peningkatan penggunaan listrik setiap tahun selalu terjadi, begitu pula dengan peningkatan pembangunan gardu induk dan gardu distribusi sebagai sarana transmisi listrik PLN. Proses perawatan maupun instalasi gardu induk dan gardu distribusi tersebut tentunya memiliki resiko yang sangat tinggi yang kadang bisa mematikan. Para pekerja yang akan melakukan perawatan maupun instalasi jaringan listrik memerlukan kualifikasi untuk bekerja pada tempat yang berada pada ketinggian. Kualifikasi tersebut membuat mahasiswa Teknik Elektro memiliki pelajaran tentang praktikum instalasi jaringan listrik dimana mereka akan mencoba menaiki tiang listrik untuk melakukan instalasi jaringan listrik. Untuk itu diperlukan suatu aplikasi yang dapat menggunakan teknologi virtual reality sehingga pelajar maupun mahasiswa dapat mempelajari proses instalasi jaringan listrik dengan lebih aman, sebelum mereka terjun langsung ke lapangan. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan software Unity 2019, yang dapat menghasilkan program berbasis mobile baik itu dalam operasi sistem android. Penelitian ini akan menggunakan video 360 yang akan menggambarkan bagaimana proses naik ke atas tiang listrik dan proses instalasi jaringan listrik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi simulasi instalasi jaringan listrik menggunakan teknologi virtual reality, agar dapat memberikan gambaran dan simulasi untuk mahasiswa Teknik Elektro agar proses pembelajaran lebih aman dan terkendali

Prototipe Sistem Monitoring Penggunaan Daya Listrik Peralatan Elektronik Rumah Tangga Berbasis Internet Of Things

Power consumption of PLN customers from household sector is quite large. It comes from the use of household appliances, such as refrigerators, televisions, dispensers, lights and air conditioners. The customers assume that their electricity usage is wasteful, but unfortunately it couldn’t  be known in detail which household electrical appliances spend the most electricity. So that, difficult for the customers to monitor the power usage of each household electrical equipments. Regarding to this issue, this research focused on making a prototype of a household electrical power usage monitoring system. This system can be used by PLN customers of households sector to find out which household appliances use large power, so that the customers can manage the use of household appliances. In implementing that monitoring, it needs a capable wattmeter devices to measure the power usage of household electronic equipments The results of this measurement electric current, voltage, and power data measured through sensors. Those measurement data is sent to the database server system monitoring through the internet of things (IoT) device so that monitoring can be done through the system in a real time. This study produced a prototype of household electronic equipments power usage monitoring system based on IoT

Rancang Bangun Sistem Monitoring dan Controlling Penggunaan Daya Peralatan Listrik Rumah Tangga Menggunakan IoT

Sektor rumah tangga menyumbang persentase terbesar dari total konsumsi listrik Indonesia pada tahun 2019. Pengguna di sektor ini tidak mengetahui secara detail peralatan rumah tangga mana yang paling banyak mengkonsumsi listrik. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sistem kontrol dan monitoring peralatan listrik rumah tangga dengan paradigma internet of things. Proses pemantauan dan pengendalian dilakukan untuk mendukung beberapa perangkat rumah tangga. Pada penelitian ini metode yang digunakan untuk membuat prototype alat dengan beberapa tahapan yaitu pembuatan prototype alat, pengumpulan data, dan pembuatan aplikasi mobile. Bagian utama dari perangkat prototipe terdiri dari mikrokontroler NodeMCU, sensor PZEM004T, dan relay. Hasil pembacaan sensor berupa data arus, tegangan, dan daya listrik yang kemudian dikirim dan disimpan dalam database. Setelah itu, data listrik dapat ditampilkan pada aplikasi mobile. Selain itu, juga dapat mengontrol on/off perangkat. Hasil dari penelitian ini adalah prototype perangkat dan aplikasi mobile yang dapat mengontrol dan memonitoring listrik untuk peralatan kelistrikan di rumah. Konsumsi listrik setiap alat listrik rumah tangga dapat dipantau dalam kilowatt-hour (KWH), sehingga pengguna dapat menggunakannya untuk menilai konsumsi listrik rutin peralatan listrik rumah tangga mereka

KLASIFIKASI PESAN GANGGUAN PELANGGAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER

The application of customer disturbance message classifiers is made because of the process of reporting the interruption by the customer must be done by selection of data disorders by one by the admin to be able to follow-up from the existing customer reports. Naive Bayes is one of machine learning methods that uses probability calculations where the algorithm takes advantage of probability and statistical methods that predict future probabilities based on past experience. The application of the naive bayes classifier method with text mining as the initial data processor of the disorder messaging application can be concluded that this study yields an accuracy of probability values of 95 percent and proves that the Naive Bayes method can be used to help classify interference messages sent by customers

Analisis Perbandingan Performa Model Klasifikasi Kesehatan Daun Tomat menggunakan arsitektur VGG, MobileNet, dan Inception V3

Salah satu masalah dalam bidang pertanian tanaman tomat adalah adanya penyebaran penyakit pada tanaman tomat ketika ada tanaman tomat yang terkena penyakit dan terlambat diketahui serta tidak ditangani segera. Banyak penelitian tentang pengenalan klasifikasi pada penyakit tanaman tomat dengan metode convolutional neural network (CNN). Namun, peneliti terus melakukan pembelajaran mendalam pada berbagai tugas klasifikasi objek berbasis gambar. Dalam makalah ini, beberapa model akan dilakukan uji coba untuk mengklasifikasi kesehatan daun tanaman tomat guna dapat mengidentifikasi tanaman tomat yang terkena penyakit. Metode yang diusulkan menggunakan pendekatan CNN dengan arsitektur VGG, MobileNet, dan Inception V3. Data citra yang digunakan berasal dari plant disease classification merged (public dataset) memiliki banyak kategori gambar yang digunakan dalam karya eksperimental. Dari hasil eksperimen menunjukkan bahwa masing- masing model telah mencapai kinerja akurasi 98%, 93% dan 88% untuk InceptionV3, VGG, dan Mobile Net. Hasil diperoleh bahwa model dengan urutan terbaik dalam memproses data didapatkan oleh Inception V3, lalu VGG dan Mobile Net. walaupun demikian, mobileNet tetap memiliki efektifitas dan efisiensi saat menjalankan model yang jauh lebih baik daripada Inception V3 dan VGG.One of the problems in the field of tomato farming is the spread of disease in tomato plants when there are tomato plants that are affected by the disease and are detected too late and are not treated immediately. Many studies regarding the introduction of classification in tomato plant diseases using the convolutional neural network (CNN) method. However, researchers continue to conduct deep learning on various image-based object classification tasks. In this paper, several models will be tested to classify tomato plant leaf health in order to identify diseased tomato plants. The proposed method uses the CNN approach with VGG, MobileNet, and Inception V3 architectures. The image data used comes from the plant disease classification merged (public dataset) which has many image categories used in experimental work. The experimental results show that each model has achieved accuracy performance of 98%, 93% and 88% for InceptionV3, VGG, and Mobile Net. The result is that the model with the best order in processing data is obtained by Inception V3, then VGG and Mobile Net. even so, mobileNet still has effectiveness and efficiency when running models that are far better than Inception V3 and VGG

Klasifikasi untuk Memprediksi Pembayaran Kartu Kredit Macet Menggunakan Algoritma C4.5

Many credit card issuing companies experience problems related to bill payments by their customers or also known as bad credit payments that are not according to the agreement so that they are detrimental to the company itself. In this case, there is still a pile of unclassified credit cardholder customer data and problem-solving patterns are found. The C4.5 algorithm is used to predict whether a customer is a credit default payment or not. This study uses a data set that has determining criteria, namely the amount of credit, status, age, and payment status for 1-3 months. From the results of research using 4199 customer data results in an evaluation that the C4.5 algorithm is applied accurately to predict whether or not customer credit card payments are bad with an accuracy level of 70.93%

Klasifikasi Pesan Gangguan Pelanggan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier

The application of customer disturbance message classifiers is made because of the process of reporting the interruption by the customer must be done by selection of data disorders by one by the admin to be able to follow-up from the existing customer reports. Naive Bayes is one of machine learning methods that uses probability calculations where the algorithm takes advantage of probability and statistical methods that predict future probabilities based on past experience. The application of the naive bayes classifier method with text mining as the initial data processor of the disorder messaging application can be concluded that this study yields an accuracy of probability values of 95 percent and proves that the Naive Bayes method can be used to help classify interference messages sent by customers

Rancang Bangun Sistem Monitoring dan Controlling Penggunaan Daya Peralatan Listrik Rumah Tangga Menggunakan IoT

Sektor rumah tangga menyumbang persentase terbesar dari total konsumsi listrik Indonesia pada tahun 2019. Pengguna di sektor ini tidak mengetahui secara detail peralatan rumah tangga mana yang paling banyak mengkonsumsi listrik. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sistem kontrol dan monitoring peralatan listrik rumah tangga dengan paradigma internet of things. Proses pemantauan dan pengendalian dilakukan untuk mendukung beberapa perangkat rumah tangga. Pada penelitian ini metode yang digunakan untuk membuat prototype alat dengan beberapa tahapan yaitu pembuatan prototype alat, pengumpulan data, dan pembuatan aplikasi mobile. Bagian utama dari perangkat prototipe terdiri dari mikrokontroler NodeMCU, sensor PZEM004T, dan relay. Hasil pembacaan sensor berupa data arus, tegangan, dan daya listrik yang kemudian dikirim dan disimpan dalam database. Setelah itu, data listrik dapat ditampilkan pada aplikasi mobile. Selain itu, juga dapat mengontrol on/off perangkat. Hasil dari penelitian ini adalah prototype perangkat dan aplikasi mobile yang dapat mengontrol dan memonitoring listrik untuk peralatan kelistrikan di rumah. Konsumsi listrik setiap alat listrik rumah tangga dapat dipantau dalam kilowatt-hour (KWH), sehingga pengguna dapat menggunakannya untuk menilai konsumsi listrik rutin peralatan listrik rumah tangga mereka