APLIKASI TGS 2610 SEBAGAI PENDETEKSI GAS LPG

Penulisan ini membahas tentang aplikasi komponen TGS 2610 sebagai pendeteksi gas jenis LPG. Pendeteksian yang dilakukan adalah dengan memanfaatkan karakteristik dan sifat-sifat dari komponen sensor gas jenis TGS 2610. Kemudian data ini dianalisa menggunakan dasar teori yang dikembangkan oleh Harahap (1996) dan Wahyudin (2007). Alat ini berbasis mikrokontroler yang diintegrasikan dengan sebuah mikrokontroler AT MEGA 8535 sebagai pusat kendali yang menggunakan bahasa pemograman Bascom 8051. Rangkaian ini juga memiliki output berupa sensor yang dapat mendeteksi adanya kandungan gas di udara. Fungsi lainnya dari mikrokontroler ATMEGA 8535 adalah untuk mengaktifkan Kipas sebagai penetralisir gas di udara dan Alarm sebagian peringatan serta LCD sebagai tampilan keadaan status bahaya atau tidak serta AT8535 akan menginstruksikan ponsel untuk mengirim sms kepada penerima. Komponen yang digunakan harus dipilih sesuai spesifikasi supaya mendapatkan hasil alat yang maksimal. Perancangan alat ini bertujuan untuk mendapatkan hasil akhir yang baik dan akan mempermudah dalam pemeliharaan dan trouble shooting. Untuk mengetahui hasil akhir dari alat yang dibuat perlu dilakukan pengukuran pada titik-titik pengukuran. Tujuan lain dari alat ini adalah kemungkinan alat ini bisa membantu dalam mengatasi kekhawatiran selama ini akan resiko terjadinya ledakan pada tabung gas LPG. Dengan demikian, dapat diketahui ada tidaknya kesalahan dalam melakukan perancangan sistem yang dibuat. Hasil akhir dari alat ini selain dapat mengirimkan sms sebagai media peringatan jarak jauh juga dapat menetralisir kandungan gas di udara dengan bantuan kipas.KATA KUNCI : TGS2610, ATMega 8535, Bascom 8051, LP

Desain Generator Listrik yang Terintegrasi dengan Aplikasi IoT (Internet of Things)

Energi listrik merupakan hal yang sangat penting dalam kehidupan manusia untuk meningkatkan kesejahteraan hidup. Untuk memenuhi peningkatan kebutuhan akan energi listrik maka diperlukan juga pengembangan sistem pembangkit energi listrik alternatif yang dapat diperbaharui. Salah satu komponen utama untuk menghasilkan energi listrik alternatif yaitu generator. Generator adalah sebuah alat yang berfungsi sebagai perubah energi mekanik menjadi energi listrik. Energi listrik yang dihasilkan oleh generator bisa berupa listrik ac dan listrik dc. Hal tersebut tegantung dari konstruksi generator yang dipakai. Berdasarkan kondisi tersebut maka pada perancangan  ini akan di desain dan di buat sebuah generator aksial fluks, satu fasa dengan menggunakan magnet Neodynium Ferit Boron ( NdFeB ) yang dioperasikan pada kecepatan 250 - 2500 rpm. Menggunakan Motor Dc MY1016  sebagai penggerak dari generator dan dua  buah batre aki 12 volt sebagai sumber catu dayanya serta penggunaan IoT (Internet of Things) untuk mengontrol dan monitoring arus, tegangan, dan daya keluaran dari generator. Hasil pengujian menunjukan bahwa pada saat generator tidak dibebani menghasilkan tegangan maksimal sebesar 178,2 Volt dan kecepatan putaran 2500 rpm. Pada saat berbeban, tegangan yang dihasilkan generator sebesar 129 Volt dengan intensitas cahaya terang. &nbsp

Penerapan Sistem Pengolahan Citra Digital Pendeteksi Warna pada Starbot

AbstrakSTARBOT (Smart trash can robot) merupakan robot kotak sampah yang dapat bergerak secara otomatis berdasarkan perintah yang diberikan user dan akan bergerak menuju suatu ruangan yang telah ditentukan. Robot ini menggunakan otak pengoperasian Raspberry Pi dan dilengkapi dengan penangkap citra Webcam yang dapat mengenali objek masing-masing ruangan dengan bentuk dan warna yang berbeda. Citra yang ditangkap oleh Webcam diproses menggunakan metode HSV. Nilai HSV didapatkan melalui proses sampling warna, konversi algoritma transformasi ruang warna secara perhitungan, dan simulasi menggunakan trackbar. Proses pengolahan citra yang ditangkap kamera juga memanfaatkan metode radius untuk menentukan jarak minimum antara tanda yang terdapat pada masing-masing ruangan dengan robot. Penggunaan metode HSV dipilih untuk mempermudah pendeteksian warna dalam berbagai kondisi baik dengan intensitas cahaya yang rendah maupun yang tinggi. Kata kunci—3-5 Smart Trash Can, HSV, radius, raspberry pi  AbstractSTARBOT (Smart trash can robot) is a trash box robot that can move automatically based on instructions given by the user and will move to a predetermined room. This robot uses the Raspberry pi as the operating brain and is equipped with a webcam image capture that can recognize objects in each room with different shapes and colors. The image captured by the webcam is processed using the HSV method. The HSV value is obtained through a color sampling process, calculation of the color space transformation algorithm conversion, and simulation using a trackbar. The image processing process captured by the camera also utilizes the radius method to determine the minimum distance between the marks contained in each room and the robot. The use of the HSV method was chosen to facilitate color detection in various conditions, both with low and high light intensity. Keywords—3-5 Smart Trash Can, HSV, radius, raspberry p

Perancangan Deteksi Suara Paru Paru Berbasis DSP TMS320C6416T dan Module Wireless

AbstrakParu-paru merupakan organ tubuh pada manusia dalam menjalankan sistem respirasi (pernapasan), dan berfungsi sebagai bertukarnya oksigen dan karbondioksida. Untuk mendeteksi suara paru-paru diperlukan stetoskop sebagai alat untuk mendengarkan suara pada paru-paru. Teknik ini disebut sebagai auskultasi, dimana pada teknik ini banyak batasan dan kekurangan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka pada penelitian ini diusulkan sebuah teknik auskultasi yang dimodifikasi dengan electret condenser microphone untuk menangkap suara pada paru-paru. Tipe yang digunakan electret condenser microphone yaitu unidirectional (cardioid). Sinyal listrik yang dihasilkan oleh electret condenser microphone dikuatkan lagi menggunakan pre-amplifier karna sinyal listrik yang dihasilkan electrets condenser microphone sangat kecil. Pre-amplifier yang digunakan yaitu tube ultragain mic100. Sinyal yang dikuatkan dengan pre-amplifier masih berbentuk sinyal listrik, sinyal listrik ini akan diproses di DSP untuk mengubah sinyal menjadi data diskrit untuk mengubah sinyal suara ke sinyal listrik analog. Sinyal analog akan diubah melalui unit ADC agar dapat berubah menjadi sinyal digital kemudian DSP akan menerima sinyal digital dan memproses data digital tersebut yang kemudian sinyal disimpan dalam bentuk  file .wav. File .wav yang disimpan kemudian dipindahkan ke android melalui RobotDyn UNO+WIFI sebagai media komunikasi. RobotDyn UNO+WIFI yang digunakan yaitu tipe  ATmega328p+ESP8266 CH340G, file .Wav diproses dan diputar untuk dapat divisualisasikan pada android sehingga mempermudah dokter dalam menganalisa suara paru-paru pasien.  Kata kunci:  Suara paru-paru, Stetoskop, Electret Condenser Microphone, Pre-Amplifier dan DSP TMS320C6416T, dan RobotDyn UNO+WIFI ATmega328p+ESP8266 CH340G. AbstractThe lungs are organs in the human body in carrying out the respiratory system (breathing).  It function as the exchange of oxygen and carbon dioxide. To detect lung sounds, a stethoscope is needed as a tool to listen the sounds in the lungs. This technique is called auscultation.  In this technique, there are many limitations and disadvantages. Thus, to overcome this problem, this study proposed an auscultation technique modified with an electret condenser microphone to capture sounds in the lungs. The type used by the electret condenser microphone is unidirectional (cardioid). The electrical signal generated by the electret condenser microphone is amplified using a pre-amplifier because the electrical signal generated by the electrets condenser microphone is very small. The pre-amplifier used is the mic100 ultragain tube. The signal that is amplified by the pre-amplifier is still in the form of an electrical signal, this electrical signal will be processed on the DSP to convert the signal into discrete data to convert the sound signal to an analog electrical signal. The analog signal will be converted through the ADC unit so that it can be transformed into a digital signal then the DSP will receive a digital signal and process the digital data which is then stored in the form of a .wav file. The saved .wav file is then transferred to android via RobotDyn UNO + WIFI as a communication medium. RobotDyn UNO + WIFI used is the type ATmega328p + ESP8266 CH340G, .Wav files are processed and played so that it can be visualized on Android making it easier for doctors to analyze the sound of a patient's lungs. Keywords:  Lung sounds, Stethoscope, Electret Condenser Microphone, Pre-Amplifier and DSP TMS320C6416T, and RobotDyn UNO + WIFI ATmega328p + ESP8266 CH340G

PENGENALAN KENDALI ROBOT SAMPAH BERBASIS IPAD DI SMPIT HARAPAN MULIA PALEMBANG

SMPIT Harapan Mulia is one of the schools that uses iPad for its teaching and learning activities.  The use of this small, simple and lightweight iPad is certainly one of the solutions to reduce the burden of the books that the students should carry.  All the learning materials can be found easily in the iPad, therefore the students can learn many things anywhere and anytime. In addition, the use of this iPad also will certainly make the students to more focus on the lesson.  The students have an opportunity to be more flexible in terms of self-development.  Besides the benefits provided by the iPad, there are several obstacles that are often faced, including, the use of iPad is monotonous andexcessive use of iPad can reduce student performance compared to those who do not use tablets (according to research from the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) and University of Michigan). Based on observations and interviews with the principal at SMPIT Harapan Mulia, students who use the iPad are more enthusiastic in joining the teaching and learning process. This can be proven by an increase in the average value obtained by the students of SMPIT Mulia Harapan. However, unfortunately the school also often found the students looked bored with their tablets. This is because their iPad is connected directly to MDM (Mobile Device Management), where the MDM manages the content and activities on each student's iPad.  This MDM limits the student's movement, so that they will not get out of line. However, this MDM also makes students feel uncomfortable and not to be free to express themselves.  Therefore, we need a solution to overcome these problems. This dedication is carried out with the aim to maintain the stability of the students' enthusiasm in using the iPad. In practice, this service provides opportunities for students to develop their skills in using the iPad. Students are equipped with the theory of the development of the use of iPad (in this activity, the iPad is used to control the trash robot). Besides that, the service activity also demonstrated and gave a short workshop on the control of garbage robots using the iPad. The results of this dedication were a simple coding and a monitoring module using a Blynk based iPad

Penerapan Sistem Pengolahan Citra Digital Pendeteksi Warna pada Starbot

STARBOT (Smart trash can robot) merupakan robot kotak sampah yang dapat bergerak secara otomatis berdasarkan perintah yang diberikan user dan akan bergerak menuju suatu ruangan yang telah ditentukan. Robot ini menggunakan otak pengoperasian Raspberry Pi dan dilengkapi dengan penangkap citra Webcam yang dapat mengenali objek masing-masing ruangan dengan bentuk dan warna yang berbeda. Citra yang ditangkap oleh Webcam diproses menggunakan metode HSV. Nilai HSV didapatkan melalui proses sampling warna, konversi algoritma transformasi ruang warna secara perhitungan, dan simulasi menggunakan trackbar. Proses pengolahan citra yang ditangkap kamera juga memanfaatkan metode radius untuk menentukan jarak minimum antara tanda yang terdapat pada masing-masing ruangan dengan robot. Penggunaan metode HSV dipilih untuk mempermudah pendeteksian warna dalam berbagai kondisi baik dengan intensitas cahaya yang rendah maupun yang tinggi

Penerapan Sistem Pengolahan Citra Digital Pendeteksi Warna pada Starbot

STARBOT (Smart trash can robot) merupakan robot kotak sampah yang dapat bergerak secara otomatis berdasarkan perintah yang diberikan user dan akan bergerak menuju suatu ruangan yang telah ditentukan. Robot ini menggunakan otak pengoperasian Raspberry Pi dan dilengkapi dengan penangkap citra Webcam yang dapat mengenali objek masing-masing ruangan dengan bentuk dan warna yang berbeda. Citra yang ditangkap oleh Webcam diproses menggunakan metode HSV. Nilai HSV didapatkan melalui proses sampling warna, konversi algoritma transformasi ruang warna secara perhitungan, dan simulasi menggunakan trackbar. Proses pengolahan citra yang ditangkap kamera juga memanfaatkan metode radius untuk menentukan jarak minimum antara tanda yang terdapat pada masing-masing ruangan dengan robot. Penggunaan metode HSV dipilih untuk mempermudah pendeteksian warna dalam berbagai kondisi baik dengan intensitas cahaya yang rendah maupun yang tinggi

Analysis of Brain Wave Activity Realtime Using NeuroSky Sensors With LabVIEW

The brain is the part of the body that gives us the ability to live, react to all external stimuli, and coordinate our entire body. The human brain constantly generates electrical impulses. These electric currents are often referred to as brain waves. EEG (electroencephalography) is a bioelectrical measurement used in the biomedical field to study the human brain. Through this research, a sensor system will be developed that can detect brain waves non-invasively and transmit signals wirelessly via a Bluetooth connection. The detected EEG signal will be displayed in graphical form using signal parameters. To obtain brain wave signals, sensor electrodes are placed directly on reference points on the surface of the scalp in the front and left ears. The captured brainwave signal will be wirelessly transmitted via USB Bluetooth BLE 4.0. Next, the brainwave signal data will be converted and processed via USB Bluetooth BLE 4.0, which is connected to the USB port on the laptop. Then, the brain wave signal will be displayed in graphical form in real-time and analyzed using LabVIEW software. The results of this study indicate that the monitoring system that works on LabVIEW can display real-time data from the NeuroSky sensor wirelessly, and the type of brain waves and the frequency of the resulting brain waves can vary depending on the condition of the brain at the tim