PERANCANGAN SISTEM PEMROGRAM PROSESOR DSP TMS320C5000 MELALUI MATLAB/SIMULINK

TMS320C5000 adalah salah satu prosesor pengolah sinyal digital. Prosesor ini bersifat terprogram (programable). Selama ini pemrograman TMS320C5000 dilakukan melalui bahasa asembli atau C dengan kata lain bahwa pengembangan algoritma TMS320C5000 membutuhkan keahlian khusus tentang bahasa asembli/C Sserta perangkat keras DSP itu sendiri. Di sisi lain, dalam pengembangan sistem DSP, minimal ada 5 langkah yakni: munculnya ide, simulasi, desain perangkat lunak dan keras, uji sistem, dan aplikasi secara riil. Hal ini menyebabkan penembangan system DSP membutuhkan waktu yang cukup lama, bahkan sangat memungkinkan terjadinya penumpukan proses dalam satu tahap tertentu (bottle neck). Oleh karena itu perlu adanya sistem yang mampu memperpendek tahapan-tahapan diatas. Dalam penelitian ini diajukan alternative solusi “rapid prototyping”, dengan tujuan untuk mempermudah user serta memperpendek tahapan-tahapan yang harus dilalui dalam mengembangkan aplikasi DSP secara nyata. “Rapid prototyping” akan mengintegrasikan antara Matlab-Simulink dengan TI tools (perangkat lunak yang dikembangkan oleh Texas Instruments prosesor DSP TMS320C5000). Fasilitas-fasilitas yang dimiliki oleh simulink dan TI tool digabungkan, di samping juga dibangun antar muka (interface) antara keduanya. Di lain pihak juga perlu dilakukan modifikasi/penyesuaian beberapa program/file header yang disediakan oleh simulink terhadap target perangkat keras yang digunakan (DSK5402). Makefile (GNU make), dalam penelitian ini, memegang peran yang sangat penting. Makefile akan menentukan berbagai tools yang diperlukan, file-file sumber, serta aturan-aturan yang diperlukan dalam eksekusi program. Bahasa pemrograman PERL juga dibutuhkan untuk membuat header tambahan dan penskalaan parameter. Di akhir penelitian, dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dibuat. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem berjalan dengan baik, dapat mempermudah dan mempercepat pengembang¬an sistem DSP. Kata kunci: DSP, TMS320C5000, Matlab-simulink, real-time workshop, rapid prototyping FT, 2006 (PEND. TEK. ELEKTRONIKA

PERANCANGAN DAN SIMULASI SISTEM SUSPENSI MOBIL BERBASIS KENDALI OPTIMAL

Mobil adalah suatu alat transportasi darat yang sangat penting bagi kehidupan manusia modern. Salah satu faktor kenyamanan mengendarai mobil adalah sistem suspensi (soft breaker) yang dimilikinya. Dengan sistem suspensi yang bagus, ketika mobil terkena guncangan, mobil akan tetap stabil. Pada penelitian ini akan diajukan salah satu cara/pendekatan dalam merancang sistem suspensi mobil melalui pendekatan kendali optimal dengan metode Linear Quadratic Regulator (LQR). Mobil yang akan dirancang sistem suspensinya dimodelkan dalam persamaan matematis, dan selanjutnya akan didesain sistem suspensi yang tepat untuk mobil tersebut. Perancangan dilakukan dengan bantuan perangkat lunak MATLAB untuk mendapatkan parameter-parameter kendali yang dibutuhkan. Pengujian dilakukan pada mobil dengan muatan penuh dan kosong dengan diberikan guncangan. Berdasarkan simulasi dengan perangkat lunak MATLAB, didapatkan bahwa sistem suspensi yang dirancang memiliki unjuk kerja yang memuaskan (kondisi mobil relatif stabil)

Pengembangan Aplikasi Evaluasi Tingkat Penguasaan Praktikum Aircraft Electrical Berbasis Fuzzy Expert System Stand Alone Application

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan akan sebuah aplikasi yang dapat mengevaluasi tingkat penguasaan praktik siswa. Tujuan penelitian adalah menghasilkan aplikasi untuk kebutuhan evaluasi tingkat penguasaan praktik siswa, yang dapat dioperasikan tanpa harus menjalankan aplikasi editor utama terlebih dahulu. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian pengembangan dengan tahapan 4D. Batasan masalah penelitian terletak pada pengembangan aplikasi hanya untuk pengolahan nilai praktik siswa kelas XI jurusan Electrical Avionics pada mata pelajaran Aircraft Electrical. Berdasarkan pengembangan yang dilakukan, aplikasi dapat dijalankan tanpa harus menjalankan aplikasi editor utama terlebih dahulu, mampu memproses input dan mengeluarkan output, serta dapat mencetak tangkapan layar aplikasi. Melalui pemrosesan data nilai-nilai praktik siswa, didapatkan hasil bahwa tingkat penguasaan praktik siswa menggunakan aplikasi (TPF) adalah 75% - 80%. Berbeda halnya dengan tingkat penguasaan praktik siswa bermetode manual (TPM) adalah 80% s/d 87%. Walaupun terdapat perbedaan hasil antara 2 cara tersebut, hubungan antara TPF dan TPM adalah kuat. Uji korelasi Spearmen menunjukkan, nilai korelasi antara TPF dan TPM adalah 0,609 (60,9%) dan berkategori “tinggi”. Hal ini menunjukkan bahwa aplikasi yang telah dibangun mampu menentukan tingkat penguasaan praktikum siswa. Akan tetapi, untuk menyatakan apakah aplikasi layak digunakan dalam skala kecil maupun skala besar, masih diperlukan penelitian dan pengembangan lebih lanjut, seperti uji validasi oleh ahli dan uji penerimaan oleh pengguna. Sehingga diharapkan kedepannya, aplikasi tersebut siap didistribusikan secara luas dan dimanfaatkan oleh berbagai sekolah yang memiliki jurusan Electrical Avionic dalam mengevaluasi kemampuan praktik siswa-siswanya. Evaluasi berdampak signifikan dalam meningkatkan kualitas dan mutu pembelajaran

Klasifikasi Indeks Kedalaman Kemiskinan Provinsi Sulawesi Selatan Berbasis Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Neural Network, dan Random Forest

Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan klasifikasi indeks kedalaman kemiskinan dengan metode terbaik untuk kabupaten/kota di Provinsi Sulawesi Selatan dengan membandingkan metode Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Neural Network, dan Random Forest. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari situs resmi Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan. Pada penelitian ini digunakan 168 data latih yang bersumber dari data tahun 2014 sampai dengan data tahun 2021, kemudian untuk data uji yang digunakan yaitu 24 data yang bersumber dari data tahun 2022. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode K-NN dan Neural Network memperoleh performa paling tinggi dibandingkan dengan metode lain tingkat akurasi 79,17%, precission 85,71%, recall 80%. Namun pada penilaian parameter AUC, metode Neural Network lebih unggul dibandingkan metode K-NN dengan skor AUC 0,837. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Neural Network ini dapat dijadikan sebagai metode untuk melakukan klasifikasi indeks kedalaman kemiskinan kabupaten/kota Provinsi Sulawesi Selatan

Klasifikasi Intonasi Wicara Berbasis Sinyal EMG otot Leher

Human voice intonation is affected by pitch and loudness. Pitch is related to the frequency of human voice, while Loudness is related to the magnitude of human voice. Someone who does not have vocal cords, He has no ability to produce voice and speech. This problem is suffered by laryngectomy patients. Over half of all laryngectomy patients worldwide are using electrolarynx for the rehabilitation of their speech ability. Unfortunately, the electrolarynx voice is monotonic and flatted intonation. Small changes in pitch and loudness of electrolarynx will give a better expression in laryngectomy patients. Previous researches have focused on utilization of Electromyography (EMG) signal of neck muscle for only pitch control. In this research, the relationship between human voice intonation (i.e., frequency and magnitude) and EMG signals of neck muscles was studied by looking for their correlation and their mutual information. Human voice signal and EMG signal of neck muscle were recorded simultaneuosly while subjects were saying “A” with varying intonation. The EMG signal of neck muscle was processed using amplifying, filtering, rectifying and “moving average” process. On the other hand, the human voice was processed by FFT Algorithm to obtain magnitude and fundamental frequency. The result shows that the correlation coefficient between human voice magnitudes and EMG signal of neck muscle is 0.93, while the correlation coefficient between human voice frequency and EMG signal of neck muscle is 0.88. Moreover, the mutual information between human voice magnitudes and EMG signal of neck muscle is 1.07, while the mutual information between human voice frequency and EMG signal of neck muscle is 0.65. These results show that the relationship between human voice magnitudes and EMG signal of neck muscle is stronger than the relationship between human voice frequencies and EMG signal of neck muscle. Therefore, it is more appropriate to use the EMG signal of neck muscle for controlling loudness of electrolarynx than that of the pitch of electrolarynx

Pengembangan Media Pembelajaran Pengolahan Sinyal Digital menggunakan DSK TMS320C6713 berbasis Remote Laboratory.

Pembelajaran PSD yang bersiat simulasi menjadikan pembelajaran kurang maksimal, karena tidak ada pengalaman nyata terkait aplikasi materi-materi pada pembelajaran PSD. Oleh karena itu membutuhkan media pembelajaran yang dapat mengimplementasikan secara nyata dari aplikasi pengolahan digital pada dunia industri. Penelitian ini bertujuan: (1) menghasilkan trainer kit pengolahan sinyal digital menggunakan DSK TMS320C6713 berbasis remote laboratory, (2) menghasilkan jobsheet dengan konsep pembelajaran secara remote laboratory dan (3) mengetahui unjuk kerja dari trainer kit pengolahan sinyal digital menggunakan DSK TMS320C6713 berbasis remote laboratory, serta (4) menghasilkan produk media pembelajaran Praktikum Pengolahan Sinyal Digital berupa trainer kit dan jobsheet yang teruji kelayakannya. Penelitian pengembangan ini mengadaptasi model pengembangan Alessi & Trollip yang terdiri dari tiga tahap, yaitu: (1) planning, (2) design, dan (3) development. Desain uji coba menggunakan alpha testing dan beta testing. Subjek uji coba dilakukan secara terbatas kepada sepuluh orang mahasiswa Program Studi Teknik Elektronika (D3) Universitas Negeri Yogyakarta. Pengumpulan data menggunakan pedoman wawancara, analisis dokumen, lembar observasi, dan angket penilaian kelayakan produk media pembelajaran. Teknik analisis data menggunakan analisis deskriptif kuantitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa telah dihasilkan media pembelajaran PSD berupa trainer kit dan jobsheet. Produk yang dihasilkan menunjukkan kinerja yang baik meskipun masih terdapat delay pada visual feedback sebesar 1 detik. Secara umum trainer kit pengolahan sinyal digital menggunakan DSK TMS320C6713 berbasis remote laboratory termasuk ke dalam kategori sangat layak berdasarkan penilaian dari ahli media, ahli materi, dan pengguna. Trainer kit dan jobsheet yang sudah teruji kelayakannya dapat digunakan sebagai media pembelajaran pada mata kuliah Praktikum Pengolahan Sinyal Digital. Dengan adanya trainer kit pengolahan sinyal digital menggunakan DSK TMS320C6713 berbasis remote laboratory menjadikan proses pembelajaran praktikum lebih riil dan memberikan akses yang lebih mudah

A Facial Expression Recognition System to Monitor Student’s Mood In A Classroom.

Depression is a commonly unattended health problem, unbounded by age border, and greatly affecting student’s performance in their study. To prevent it, the writer built a real-time facial emotion recognition system, so the teacher can monitor students’ mood through class activity. The system should be reliable enough when running on mid-end computer specification. The writer use transfer learning for the dataset, pre-trained by utilizing convolutional neural network theory. The system use Euclidian Distance as the basis to do the facial landmark, and applying FURIA fuzzy rules to calculate and get the desired facial emotion result. JAFFE image set will be used to test the system’s accuracy by comparing the result shown by the system and the already expert-arranged image set. The student will be given questionnaire to measure their stress. The questionnaire result will be used to analyze whether the use of the system able to reduce student’s stress or not. The system built is able to properly classifying 7 human facial emotion captured by webcam. By comparing the result of the emotion recognition processing and the expert- arranged emotion on JAFFE image set, it is concluded that the system’s accuracy reached 90%. The result from the questionnaire shows that the use of the system able to detect student’s mood early so the teacher may minimize student’s stress

Alat Bantu Wicara Bagi Penderita Tuna Laring Berbasis Smart Phone Android

Untuk menyelamatkan para penderita kanker laring stadium lanjut, maka dilakukanlah operasi pengangkatan laring secara total. Pengangkatan laring, otomatis akan mengangkat pita suara, sehingga pasca operasi laring, pasien tidak dapat lagi berbicara (bersuara) sebagaimana sebelumnya. Suara merupakan salah satu alat komunikasi manusia yang utama. Tanpa suara, manusia tidak akan dapat lagi berkomunikasi, menyampaikan kemauannya kepada orang lain secara bebas. Penelitian ini ditujukan untuk menghasilkan alat bantú bicara bagi pasien tuna laring berbasis smart phone android. Pada tahun pertama telah dilakukan pengembangan sistem lip reading berbasis PC. Sistem ini akan membaca video gerakan bibir dan mengenali beberapa kata dasar dalam kehidupan sehai hari (daily life) yang diucapkan oleh penederita tuna laring. Setelah direkam oleh kamera, video hasil perekaman akan dieksreaksi fitur khasnya menggunakan metode Background Subtraction yang diikuti dengan proyeksi horizontal dan vertikal. Selanjutnya dilakukan pengenalan fitur dengan menggunakan jaringa saraf tiruan. Pada tahun kedua telah dilakukan perbaikan metode yang digunakan, yaitu melalui penggunaan ekstraksi fitur double difference pada citra separuh bibir (folded lip image), dengan classifier jaringan saraf tiruan tipe Multi Layer Perceptron, selanjutnya sistem dimplementasikan dalam smartphone andoid. Hasilnya pengujian tahun I diperoleh akurasi pengenalan 71 %, sedangkan hasil pengenalan tahun II (setelah diperbaiki metodenya) meningkatkan menjadi 96,5%. Perangkat lunak juga sudah berhasil diterapkan pada smartphone android dengan pengujian terbatas

Development of Javanese Speech Emotion Database (Java-SED)

Javanese is one of the most widely spoken regional languages in Indonesia, alongside other regional languages. Emotions can be recognized in a variety of ways, including facial expression, behavior, and speech. The recognition of emotions through speech is a straightforward process, but the outcomes are quite significant. Currently, there is no database for identifying emotions in Javanese speech. This paper aims to describe the creation of a Javanese emotional speech database. Actors from the Kamasetra UNY community who are accustomed to performing in dramatic roles participated in the recording. The location where recordings are made is free of interference and noise. The actors of Kamasetra have simulated six types of emotions, including happy, sad, fear, angry, neutral, and surprised. The cast consists of ten people between the ages of 20 and 30, including five men and five women. Both humans (30 Javanese-speaking verifiers ranging in age from 17 to 50) and a machine learning system (30 Javanese-speaking verifiers with ages between 17 and 50) verify the database that has been created. The verification results indicate that the database can be used for Javanese emotion recognition. The developed database is offered as open-source and is freely available to the research community at this link https://beais-uny.id/dataset