Microcontroller Atmega8535 Sebagai Basis Pengendali Kecepatan Motor Induksi Satu Fasa

Pada umumnya motor induksi berputar dengan kecepatan konstan dengan tegangan penuh. Pada kebutuhan tertentu kecepatan motor induksi perlu diatur kecepatan putarannya. Dalam tugas akhir ini, saya menggunakan mikrokontrol ATMega8535 sebagai inti proses dan menggunakan bahasa basic dalam pemrograman. Pada bagian pendukung ada driver SSR (Solid State Relay) dan bagian rangkaian counter RPM untuk menghitung banyaknya putaran pada suatu rentang waktu tertentu dengan inti menggunakan LM358, photodiode dan LED putih yang kemudian dimunculkan di LCD. Dari berbagai percobaan, motor induksi ketika diberi tegangan penuh 220V maka motor berputar dengan maksimal dan konstan, namun ketika dihubungkan mikro maka terjadi kecepatan yang tidak stabil karena singal keluaran mikro mencacah tegangan dan juga jika dilihat dari oscilloscope terjadi gelombang loncatan singal, ketika diberi kapasitor yang terjadi motor induksi bisa lebih stabil dan mengurangi loncatan gelombang. Semakin tinggi kecepatan maka semakin besar daya yang dipakai. Pada kecepatan rendah motor induksi AC tidak bisa berjalan stabil

Modeling Data Containing Outliers using ARIMA Additive Outlier (ARIMA-AO)

The aim this study is discussed on the detection and correction of data containing the additive outlier (AO) on the model ARIMA (p, d, q). The process of detection and correction of data using an iterative procedure popularized by Box, Jenkins, and Reinsel (1994). By using this method we obtained an ARIMA models were fit to the data containing AO, this model is added to the original model of ARIMA coefficients obtained from the iteration process using regression methods. This shows that there is an improvement of forecasting error rate data.Comment: 13 page

PENGEMBANGAN METODE PENENTUAN INDEKS LUAS DAUN PADA PENUTUP LAHAN HUTAN DARI DATA SATELIT PENGINDERAAN JAUH SPOT-2

 It is necessary to develop the methods of Leaf Area Index (LAI) estimation based on satellite remote sensing data as first step to study the carbon storage and carbon emission which affect to global climate change. Direct measurements of Leaf Area Index in the field are expensive, take a long time, and so inefficient. The application of remote sensing data may gives an appropiate solution for Leaf Area Index estimation by more efficient and effective. Objective of the research is to develop the method of Leaf Area Index estimation by using remote sensing data. The method of Leaf Area Index estimation will be developed by using the reference method taken from back up algorithm of the Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) MOD15. The research will try to develop the model and applicate it for another remote sensing data, especially those of acquisited or distributed by Indonesian National Institute of Aeronautics and Space (LAPAN) such as SPOT-2. Results of the research show that the LAI based on MOD 15 has low correlation with the measured LAI, but the measured LAI has good correlation with NDVI from SPOT-2 for forest area. Key words: Leaf Area Index, Forest, Remote Sensing, SPOT-2

Pengembangan Metode Penentuan Indeks Luas Daun Pada Penutup Lahan Hutan Dari Data Satelit Penginderaan Jauh Spot-2

Pengembangan metode penentuan Indeks Luas Daun (Leaf Area Index/LAI) berbasis data satelit penginderaan jauh perlu dilakukan sebagai langkah awal dalam mengkaji kandungan dan peningkatan emisi karbon yang berdampak pada perubahan iklim global. Pengukuran nilai LAI secara langsung di lapangan selain mahal juga membutuhkan waktu yang relatif lama sehingga dipandang kurang efisien. Pemanfaatan data penginderaan jauh diharapkan dapat memberikan solusi untuk menghasilkan informasi Indeks Luas Daun secara lebih efektif dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode penentuan LAI dari beberapa data satelit penginderaan jauh. Metode penentuan LAI menggunakan dasar referensi dari Algorithma Theoretical Basis Document (ATBD) produk MODIS Leaf Area Index (LAI) dan Fraction of Photosynthetically Active Radiation Absorbed by Vegetation (FPAR) atau yang sering disebut dengan nama produk MOD 15. Penelitian ini mencoba mengembangkan model LAI yang dibangun dari data MODIS tersebut dengan mengaplikasikannya pada data penginderaan jauh lainnya, terutama data resolusi tinggi yang direkam atau didistribusikan oleh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) di antaranya seperti SPOT-2. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LAI berbasis model algoritma MOD 15 mempunyai korelasi yang rendah dengan pengukuran LAI, tetapi LAI pengukuran mempunyai korelasi yang baik dengan NDVI dari data SPOT-2 untuk jenis penutup lahan hutanHal.50-59 : ilus. ; 30 c