Development of Artificial Neural Network for Predicting The Photodegradation of Reactive Black 5 Dye

We applied a multilayer artificial neural network (ANN) developed using a Lavenberg–Marquadt algorithm to predict the photodegradation activity of the Reactive Black 5 (RB5) dye. A copper-doped titanium dioxide was employed as a photocatalyst. A copper doped titanium dioxide was synthesized through a wet-impregnation method. To optimize the network the operational parameters including the RB5 initial concentration, photocatalyst dose, irradiation time, hydrogen peroxide concentration, and visible light intensity were used as the input parameter. Removal efficiency of RB5 was selected as output. The number of neurons in the second hidden layer was optimized to determine the suitable ANN model structure for the RB5 removal. ANN based through Levenberg-Marquadth algorithm with structure 1-10-21-1 gave the best performance in this study. The criteria for the applicability of the model were the root mean square error (0.1) and coefficient of correlation (0.98275)

Rancang Bangun Pemantau Parameter Karbon Monoksida (CO) Menggunakan Sensor Berbasis Android

Pemantauan pencemaran kualitas udara di sekitar industri gula hanya dilakukan tiap 3 bulan sekali, sehingga perlu adanya alat pemantau kualitas udara secara kontinyu. Penelitian ini membahas tentang alat pemantau kualitas udara di sekitar industri gula dengan menggunakan sensor untuk pembuatan hardware dan pemrograman software menggunakan arduino dan android. Penelitian ini merupakan penyempurnaan dari penelitian sebelumnya yaitu analisis pengukuran kualitas udara dalam ruangan. Metode yang digunakan adalah metode waterfall yang mencakup desain sistem, pembuatan alat, kalibrasi sensor, validasi alat dan pemrograman sistem informasi. Sensor yang digunakan adalah sensor MQ-7 untuk gas CO. Sensor dirakit menjadi satu dengan microcontroller wemos dan dilakukan kalibrasi sesuai standar datasheet pada sensor. Hasil validasi yang dilakukan yaitu gas CO sebesar 11.03% yang divalidasi dengan Direct Reading. Pemrograman sistem informasi yang dibangun menggunakan software arduino IDE dan aplikasi android yaitu Blynk Apps. Pengukuran kualitas udara yang terhubung dengan android yaitu Blynk Apps menggunakan sambungan wireless yang terhubung ke prototype melalui wifi shield yang sudah tertanam pada microcontroller wemosboard. Aplikasi android ini memiliki fitur notification, value display, gauge settings, timer, dan superchart untuk melihat dan mengakses kualitas pencemaran udara secara real-time. Prototype ini berpotensi dapat digunakan secara mandiri oleh industri untuk memudahkan pemantauan kualitas udara yang terjadi di sekitar industri gula dan bersifat portable

Sistem Komunikasi Mikrokontroler dan PLC Berbasis Komunikasi Serial Host Link dan Protokol C-Command RS232

The communication between microcontrollers and PLC has become an important technology development that needs to be enhanced. One of the reasons for the communication between these two devices is to facilitate the input process of data or information from sensors, which are responsible for detecting or measuring specific parameters. Not all sensors can be directly read by PLC, as some sensors have their own communication protocols or specific libraries that are not directly supported by PLC. Microcontrollers are often used as intermediaries between sensors and PLC. Microcontrollers can read sensor data and then convert it into a format that can be understood by PLC. Microcontrollers can perform flat processing tasks such as conversion and status evaluation to provide more relevant data, and then send this data to the PLC through a compatible communication protocol. In this study, the communication protocol used is the Host Link serial communication using the C-mode Command method. The communication testing conducted using 10 different data samples resulted in accurate values with an error percentage of 0%

APLIKASI SISTEM PERINGATAN TABRAKAN PADA KAPAL BERBASIS DATA GPS MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

Automatic Identification System (AIS)  is an important equipment in ship for giving ship’s information to other ships or harbour. Unfortunately, there is still no ship collision warning system included in AIS. Hence, an application of ship collision early warning system based on Global Positioning System (GPS) data is proposed in this paper. Here, the zero-order sugeno fuzzy logic is used to process the ships speed and position data. The output of this warning system are recommended ships speed and heading direction to prevent the ship collision based on IMO (International Maritime Organization) regulation. The object used is a ship prototype equiped with GPS. The testing is held in four position of the ship prototype againts static object. The positions are -45o, -25o, 25o dan 45o. The testing results yield 100% accuracy to the IMO regulation of the head on situations case

Kontrol Kestabilan Kapal Autonomous Submarine Surface Vehicle Dengan Metode Fuzzy logic

The Autonomous Submarine Surface Vehicle is a type of unmanned underwater vehicle. When the ship performs maneuvers, there are large Pitch and Roll motions. This research aims to control the stability of the Autonomous Submarine Surface Vehicle with Fuzzy. The first process is taking Pitch and Roll data followed by the Fuzzification process to change input data with firm values into Fuzzy values. The next stage is Inference by using the rules (if – then) and the Deffuzification process to change the results of the inference stage into output values. The last is the process of stabilizing the ship with a Thruster dc motor. When the system is activated, it has a time of 0.518 seconds faster to steady state than the deactivated system with a roll tilt of (plus) 11°. On the roll tilt of (plus) 20° the highest PWM rotation is 1600µs with a time of 9,342 seconds to steady state and the roll tilt is (plus) 11° with the highest PWM of 1500µs with a time of 4,335 seconds. Based on this research, the Fuzzy Method can control the stability of the Autonomous Submarine Surface Vehicle ship. &nbsp

RANCANG BANGUN DAN PELATIHAN PANEL HUBUNG GENERATOR MIKROHIDRO PADA PONDOK PESANTREN TARBIYATUL QURAN, DESA TORONGREJO, KOTA BATU

Rancang Bangu

PENGARUH PELATIHAN TERHADAP TINGKAT PEMAHAMAN PADA STAF DAN KARYAWAN INSTALASI BUDIDAYA AIR PAYAU (IBAP) BANJARKEMUNING SIDOARJO

Pengaplikasian Internet of Things (IoT) di industri perikanan semakin luas. Salah satunya adalah pemanfaatan IoT untuk monitoring suhu dan pH air tambak budidaya udang vaname milik Dinas Kelautan dan Perikanan Jawa Timur Banjar Kemuning Sidoarjo. Manfaat dari penerapan IoT ini adalah kualitas air tambak dapat dipantau secara real time dan meminimalisir penggunaan kertas dalam kegiatan pencatatan hasil pemantauan. Dalam rangka pengaplikasian IoT tersebut diperlukan adanya pelatihan mengenai pengoperasian alat dan website. Pelatihan untuk staf dan karyawan IBAP Banjar Kemuning diawali dengan pre-test sebelum pelatihan dan diberikan post-test setelah pelatihan. Pemberian pre-test dan post-test bertujuan untuk melihat pengaruh pelatihan terhadap tingkat pemahaman peserta. Pengaruh ini dianalisa dengan menggunakan uji Wilcoxon untuk melihat perbedaan rerata antara nilai pre-test dan post-test. Sebelum dilakukan uji Wilcoxon, dilakukan uji normalitas. Hasil dari pemberian pelatihan ini adalah adanya kenaikan nilai rata-rata post-test sebesar 37.5% dari pre-test. Berdasarkan uji normalitas diperoleh hasil bahwa data tidak terdistribusi normal. Sedangkan dari uji perbedaan rerata diperoleh hasil bahwa ada perbedaan rerata sehingga disimpulkan ada pengaruh pelatihan terhadap nilai pre-test dan post-test. &nbsp

Analisis Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat Kemasan

Industri makanan dan minuman yang mengalami peningkatan pesat salah satunya yakni industri produksi tepung terigu. Namun, dalam proses produksi masih mengalami kendala salah satunya klasifikasi kelayakan kemasan produk tepung terigu yang sesuai standard. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh optimizer pada model Convolutional Neural Network dalam mendeteksi hasil kelayakan produk kemasan tepung terigu berdasarkan 2 kondisi yakni cacat atau normal. Area deteksi kemasan dilakukan pada area vertikal kemasan dengan indikasi cacat ditentukan berdasarkan kerusakan pada area perekat kemasan yang menimbulkan keluarnya bercak tepung pada area tersebut. Proses deteksi menggunakan webcam untuk capture image yang kemudian akan dilakukan ekstraksi fitur, reduksi citra, dan classification berdasarkan nilai probabilitas tertinggi. Pada penelitian ini kami mengimplementasikan dan membandingkan optimizer pada model CNN untuk meminimalisir terjadinya overfitting serta menghasilkan akurasi terbaik dalam klasifikasi produk cacat atau normal. Optimizer yang dibandingkan yakni optimizer Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax, RMSprop, dan SGD. Dataset berjumlah 250 gambar, 125 gambar merupakan kelas cacat dan 125 gambar lainnya merupakan kelas normal. Sementara itu, split data pada proses training dibagi dengan perbandingan 90% data training dan 10% data validation. Setelah dilakukan pengujian diperoleh hasil training model CNN terbaik yakni menggunakan optimizer Adam dengan validation accuracy sebesar 92.77% dan akurasi testing mencapai 90%.Kata kunci— CNN, Optimizer, Kemasan, Tepung Terigu, Klasifikasi

Applied K-Nearest Neighbors (KNN) on Dust Supression Prototype

Steam power plants that use coal as fuel have serious problems during operation. Before heading to the combustion process, coal is stored in an open field area. However, this results in fine particles of coal dust being exposed to wind and polluting the surrounding environment. The purpose of this study is to minimize the impact of pollution from coal dust by using the dust suppression tool. The tools that have been run manually or conventionally can be operated automatically to facilitate the operator in controlling dust suppression without the need to go to the field. This research proposes a prototype dust suppression equipped with dust and temperature sensors, the sensor data is a representation of the condition of the coal storage area which is processed using the K-Nearest Neighbors method to classify whether the condition of the storage area is normal or dusty. When conditions are dusty, the pump activates and directs bursts of water at the coal to minimize dust. In the application of the K-Nearest Neighbors method, center point 1 is obtained for normal conditions, with a dust density of 0.4353 mg / m3 and a temperature of 27.5818 °C. Whereas center point 2 for dusty conditions has a dust density of 2,374 mg / m3 and a temperature of 28.2667 °C. From 40 testing data in real-time, a success rate of 87.5% was obtained