Identifikasi Tingkat Kesegaran Ikan Berbasis Android

Ikan merupakan salah satu makanan yang penting bagi tubuh, sebab ikan mengandung protein tinggi yang sangat diperlukan oleh tubuh. Selain itu, harga ikan juga lebih murah dibanding dengan daging yang juga mengandung protein. Namun banyak masyarakat yang salah dalam memilih ikan, kebanyakan ikan yang beredar di pasaran sudah tidak segar lagi, sehingga apabila di konsumsi dapat membahayakan tubuh. Oleh karena itu, dirancanglah sebuah aplikasi pendeteksi kesegaran ikan yang diberi nama aplikasi AKSI GRAKAN yaitu aplikasi untuk mendeteksi tingkat kesegaran ikan menggunakan pengolahan citra digital (image processing) yang berbasis android. Pada penelitian ini obyek yang dideteksi adalah mata ikan dengan menggunakan metode ruang warna citra RGB. Sedangkan untuk klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk dapat mengelompokkan ikan dengan 4 kondisi yaitu sangat segar, segar, kurang segar atau tidak segar. Pada penelitian ini menggunakan 2 jenis smartphone, Untuk  smartphone dengan spesifikasi smartphone dual kamera belakang 13MP+5MP menghasilkan tingkat akurasi sebesar 93,75 dan smartphone dengan spesifikasi smartphone dual kamera belakang 13MP+2MP  tingkat akurasinya adalah 90%. Waktu yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi dari proses capture sampai klasifikasi jenis ikan adalah 3-5 detik.

Development of Color Blindness Test Application Using Ishihara Template at Rumbai Public Health Center

This research addresses the problem of color blindness testing at Puskesmas Rumbai which serves color blindness checks using printed books. The colors in the book became less clear as time went on. Therefore, this research makes a digital color blindness examination as part of the application for obtaining a certificate of health. The resulting application is named SIP SEHAT which stands for Aplikasi Pelayanan Surat Keterangan Kesehatan. This application was developed using prototyping method approach.  There are 3 categories of users of this application, namely the registration section, doctor or nurse, and administration section. The registration section inputs the identity of the patient who will perform the examination. Meanwhile, doctors or nurses carry out examinations and medical examinations of patients who come. Color blindness test is one of the features found in doctors or nurses. Patients independently answer 24 Ishihara templates that appear on the application. Based on the answers from the patient, the application will display the color blindness test results, whether including total color blindness, partial color blindness, or not color blindness. The administration section prints a certificate of a patient who has performed an examination and gets a recapitulation of health examination reports per month. The application has been tested with 3 types of testing, namely accuracy testing, correctness testing, and usability testing. Based on these three tests, it can be concluded that this application is ready for use by the Puskesmas Rumbai to serve the processing of certificates of health. Based on service process analysis, this application makes the process of managing a health certificate making more efficient by 42.86%

Rancang Bangun Sistem Monitoring Prototype Mesin Packaging Berbasis PLC

Meningkatnya kebutuhan akan informasi, pemantauan, dan pengendalian sistem monitoring terhadap peralatan, industri, otomotif, dan bahkan farmasi membuat teknologi monitoring secara real time dibutuhkan. Sistem Monitoring dirancang agar mesin produksi dapat dimonitor secara realtime, sehingga pengawasan suatu proses produksi menjadi effisien. Sistem ini memanfaatkan controller PLC (Programmable logic controller) sebagai pengatur dari sistem monitoring yang dikomunikasikan dengan Scada sebagai software untuk memproses data yang dihasilkan dapat ditampilkan melalui PC secara realtime. Implementasi dari Rancang Bangun Sistem Monitoring Prototype Mesin Packaging Berbasis PLC dapat menampilkan data dari waktu permesinan, dari Running time, Minor Stop Time dan Breakdown Time. Dimana klasifikasi waktu tersebut di buat secara otomatis sehingga dapat memudahkan para operator dalam mendata waktu permesinan dan memonitor kegiatan produksi me njadi lebih mudah dan terstruktur. Data dari PLC yang didapatkan akan ditransmisikan kepada Sercer OPC yang terhubung dengan SCADA Intouch Wonderware sebagai display untuk proyek akhir ini. Dari sepuluh kali pengambilan data, waktu running yang diterima dari PLC ke PC (Wonderware) dan sebaliknya dari PC (Wonderware) ke PLC sistem ini merespon dengan baik ketika fungsi dijalankan. Dimana terdapat perbedaan waktu atau delay sebesar 0,27s pada tombol ON dan 0,33s pada tombol OFF dengan penekanan dengan Software dan Hardware. Penekanan dengan software mendapatkan waktu tunda yang lebih besar dikarenakan melewati server dahulu untuk menghubungkan PLC ke PC (Wonderware). Kata kunci: PLC, Scada, Monitoring, Sistem, human error

Sistem Deteksi Posisi Pada Area Indoor Menggunakan GSM Fingerprinting

Sistem deteksi posisi menggunakan GSM fingerprinting merupakan teknologi yang dirancang untuk mengetahui posisi dan pergerakan sebuah objek pada area indoor. Teknologi ini dikembangkan untuk mengatasi keterbatasan teknologi GPS yang tidak mampu bekerja pada area indoor. GSM Fingerprinting merupakan salah satu teknologi yang digunakan untuk penentuan posisi berdasarkan pola sinyal yang diterima dari sinyal GSM. Pengujian dan pengambilan data untuk penelitian ini dilakukan di area Kampus Politeknik Caltex Riau. Hasil pengujian didapatkan tingkat akurasi sebesar 47

Sistem Keamanan Aplikasi Chatting Menggunakan Algoritma Camelia

Perkembangan teknologi sekarang ini sangat penting dalam pengiriman suatu informasi, Sehingga menyebabkan tingginya tingkat resiko  dalam pembajakan data. Salah satu cara untuk mengamankan dari pembajakan data dengan menggunakan metode kriptografi. Dimana data atau informasi  yang bersifat rahasia agar tidak diketahui oleh pihak-pihak yang tidak berkepentingan. Salah satu metoda kriptografi yang di gunakan yaitu metode camellia.                   Camellia merupakan block chiper yang di rancang oleh ahli-ahli dalam riset dan pengembangan teknik kriptografi.            Metode camellia memiliki 3 secret kunci yaitu 128-bit, 192-bit, dan 256-bit, dan dengan blok data sebesar 128-bit. Aplikasi ini menggunakan bahasa pemograman PHP. Pada proyek akhir ini menambahkan membangun sebuah web untuk aplikasi chatting menggunakan algoritma camellia. Pada proyek akhir ini dapat diambil kesimpulan , untuk proses waktu enkripsi lebih lama menggunakan panjag kunci 256 bit  dan berhasil membangun web untuk aplikasi chatting menggunakan algoritma camellia.   Kata kunci  Camellia, kriptografi, enkripsi, Dekripsi, Php (Perl Hypertext Processor

Workshop Pembuatan Modul Aplikasi IoT Untuk Meningkatkan Kompetensi Siswa SMA

SMAS IT Mutiara adalah salah satu sekolah menengah yang ada di kota kecamatan pinggir kabupaten Bengkalis. Materi pelajaran yang diberikan pada sekolah ini seperti pada umumnya disekolah-sekolah SMA pada umumnya, yaitu materi Pendidikan formal sesuai dengan yang ada dikurikulum yang ditetapkan oleh pemerintah. Padahal banyak siswa yang terpaksa tidak melanjutkan ke tingkat Pendidikan yang lebih tinggi dan harus langsung bekerja setelah lulus. Kondisi inilah yang menyebabkan dibutuhkannya pengetahuan dan skill tambahan untuk bekal siswa-siswa tersebut setelah lulus. Skill-skill yang berkaitan dengan Teknologi Rekayasa Jaringan Telekomunikasi yang salah satunya berkaitan dengan Teknologi IoT teknologi yang saat ini sedang berkembang sangat penting untuk mereka kuasai. Berdasarkan latar belakang tersebut maka tim PkM dari Politeknik Caltex riau berinisiatif memberikan skill tambahan kepada siswa SMA tersebut sehingga memiliki bekal kemampuan lain disamping kemampuan akademik yang mereka terima di sekolah. Tim PkM telah memberikan pengetahuan berbentuk workshop pembuatan modul aplikasi IoT dengan diikuti oleh 23 Peserta. Dari hasil survey yang telah disebar ke peserta terkait workshop ini memberikan manfaat bagi peserta dengan persentase yang ditampilkan sebesar 100%. Terkait dengan keberlanjutan manfaat peserta menilai dirange baik sampai sangat baik yaitu 90-95%. Untuk penjelasan materi tersampaikan dengan baik, dengan nilai 100%. Sementara untuk pelaksanaan kegiatan secara keseluruhan, tingkat kepuasan peserta berada adalah 97,85%

Penerapan Deep Learning Pada Jenis Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network

Masalah Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) terutama berkaitan dengan penyakit selalu menjadi isu dalam pengelolaan perkebunan kelapa sawit. Kelapa sawit memiliki penyakit yang disebabkan oleh hama dan lainnya yang dapat mempengaruhi pertumbuhan serta proses berbuahnya.Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sehat dan tidaknya tanaman kelapa sawit melalui warna daunnya, sehingga akan memudahkan kinerja petani. Deep Learning (DL) merupakan bidang ilmu dari machine learning dengan melakukan pembelajaran lebih dalam untuk banyak lapisan. Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu algoritma DL yang dirancang untuk mengolah data dalam bentuk dua dimensi misalnya gambar. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan diterapkan metode CNN untuk mengklasifikasikan sehat atau tdiaknya tanaman kelapa sawit berdasarkan warna daunnya. Data yang digunakan berjumlah 3000 data dengan skenario pengujian untuk data training dan data testingnya adalah 90%:10%, 80%:20%, 70%:30% dan 65%:35%. Berdasarkan dari 4 skenario pengujian tersebut akurasi terbaik didapatkan adalah 99.90% untuk skenario 65% data training dan 35% data testing. Sedangkan tingkat akurasi yang paling rendah adalah 99,50% untuk skenario 90% data training dan 10% data testing

Sistem Keseimbangan Segway Menggunakan Kontrol Proportional Integral dan Derivatif (PID)

Segway is a mobile robot that has two wheels on the right and left that will not be balanced if there is no controller. The Proportional Integral Derivative (PID) control is used to determine the magnitude and speed of the DC motor rotating as a driving force, so that the balancing tool can maintain its position perpendicular to the surface of the earth on a flat surface. This tool is controlled by using a microcontroller-based controller using Arduino, so that the robot's motion system becomes automatic in accordance with the program created by the controller. Segway uses the MPU 6050 sensor module as a sensor in which there is a gyroscope and accelerometer as well as making it easier to detect a speed and acceleration angle as input to the Segway. The resulting data will be processed in Arduino so that the DC motor will actively balance the Segway. Segways have a maximum angle of 10 ° to get back to the point of 0 °. Segway can be balanced with PID parameter values that are close to optimal are Kp = 3.55, Ki = 0.005, Kd-2.05 by having a fast settling time at the 0.71 secondSegway merupakan suatu robot mobile yang memiliki dua buah roda disisi kanan dan kirinya yang tidak akan seimbang apabila tanpa adanya kontroler. Kontrol Proporsional Integral Derivative (PID) digunakan untuk menentukan besarnya kecepatan dan arah putar motor DC sebagai penggerak, sehingga balancing alat ini dapat mempertahankan posisinya tegak lurus dengan seimbang terhadap permukaan bumi pada bidang datar. Alat ini dikendalikan dengan menggunakan suatu pengendali berbasis mikrokontroler dengan menggunakan Arduino, sehingga sistem gerak dari robot ini menjadi otomatis sesuai dengan program yang telah dibuat oleh pengendali. Segway menggunakan sensor modul MPU 6050 sebagai sensor yang didalamnya terdapat gyroscope dan accelerometer sekaligus sehingga memudahkan dalam mendeteksi suatu kecepatan dan percepatan sudut sebagai masukan pada Segway. Data yang dihasilkan akan di olah di Arduino sehingga motor DC akan aktif menyeimbangkan Segway. Segway memiliki sudut maksimum 10° untuk dapat kembali ke titik 0°. Segway dapat setimbang dengan nilai parameter PID yang mendekati optimal adalah Kp=3.55, Ki=0.005, Kd-2.05 dengan memiliki settling time yang cepat dengan waktu 0,71 deti

Peningkatan Akurasi Wireless Positioning System Menggunakan Cluster Filter K-NN

Wireless Positioning System (WPS) merupakan sebuah teknologi yang sudah banyak dikembangkan sekarang ini, Alasannya adalah karena penggunaan Global Positioning System (GPS) tidak dapat berfungsi dengan baik ketika berada di dalam gedung. Penelitian ini akan membuat sebuah web yang di harapkan dapat digunakan sebagai sistem penentuan posisi di dalam sebuah gedung. Sistem ini akan meningkatkan keakurasian dari penelitian terdahulu dengan melakukan penambahan jumlah data variable dan menggunakan Cluster Filter. Pengerjaan ini akan menggunakan beberapa alat seperti access point dimana yang berguna sebagai acuan data dari sistem ini dan juga kemudian dengan menggunakan database untuk menyimpan dan mengolah data.Dimana dari pengujian didapatkan nilai akurasi pengukuran tanpa mengunakan cluster adalah sebesar 58 % dan pengukuran dengan menggunakan cluster 85,33 % Kata kunci:WPS (Wireless Positioning System), GPS (Global Positioning System), Cluster Filte

Analisis Perbandingan Machine Learning SVM Dan Adaboost Face Detection Dengan Metode Viola Jones: Analisis Perbandingan Machine Learning SVM Dan Adaboost Face Detection Dengan Metode Viola Jones

Teknologi pengenalan wajah sudah banyak diimplementasikan dalam kehidupan sehari-hari. Untuk mendeteksi wajah pada suatu citra dibutuhkan kecepatan dan keakurasian yang cepat dan tepat. Salah satu metode pendeteksian wajah yang bisa digunakan adalah metode Viola Jones. Machine learning yang bisa diimplementasikan untuk metode ini adalah Adaboost dan SVM. Tujuan Penelitian ini  adalah membandingkan kelebihan dan kekurangan dari 2 jenis machine learning tersebut. Hasil akurasi metode viola jones dengan machine learning Adaboost yaitu 90%. Total gambar yang digunakan adalah 50 dengan 30 sampel terdapat wajah dan 20 sampel yang tidak memiliki wajah. Sedangkan pada machine learning SVM tingkat keakurasian yang didapat yaitu sebesar 50%. Rata-rata waktu komputasi yang didapat pada metode AdaBoost sebesar 1,9s dan SVM sebesar 31,19s. Persentase nilai Sensitivitas metode AdaBoost didapat sebesar 86,66% dan SVM sebesar 80%. Nilai Spesifisitas untuk AdaBoost 95% dan untuk SVM yaitu 4,76% . Hal ini karena SVM menempatkan banyak sampel dalam kelompok yang ada wajah meskipun sampel tidak memiliki wajah. Sehingga penelitian ini menyimpulkan bahwa metode machine learning yang lebih efisien adalah dengan menggunakan metode AdaBoost. Kata kunci: deteksi wajah, viola jones, AdaBoost, svm, akuras