ANALISIS ODOR URINE UNTUK MENDETEKSI INFEKSI SALURAN KEMIH DENGAN MENGGUNAKAN SENSOR QUARTZ CRYSTAL MICROBALANCE (QCM) DAN SELF ORGANIZING MAP (SOM)
|
|
- Susanti Widyawati Tedja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1
2
3
4 ANALISIS ODOR URINE UNTUK MENDETEKSI INFEKSI SALURAN KEMIH DENGAN MENGGUNAKAN SENSOR QUARTZ CRYSTAL MICROBALANCE (QCM) DAN SELF ORGANIZING MAP (SOM) Delima Ayu Saraswati 1,2, Muhammad Rivai 1, 1 Jurusan Teknik Elektro ITS Surabaya 2 Universitas Airlangga Surabaya 1,2 delima_namaku@yahoo.com, 1 muhammad_rivai@ee.its.ac.id Abstrak Infeksi saluran kemih adalah keadaan dimana bakteri tumbuh dan berkembang biak di dalam saluran kemih dengan jumlah tertentu. Metabolisme suatu bakteri dapat menghasilkan enzim, yang apabila bercampur dengan urine akan dapat menghasilkan odor. Pada penelitian ini, dilakukan identifikasi odor urine yang mengandung bakteri dengan menggunakan deret sensor gas Quartz Crystal Microbalance (QCM) yang dilapis dengan membrane kimia yang berbeda yaitu OV-101, OV-1701, OV-25, OV-225, PEG-20M. Frekuensi resonansi akan berubah jika ada gas yang terserap pada permukaan sensor sehingga deret sensor menghasilkan pola respon yang berbeda untuk setiap jenis gas. Data yang didapat dari deret sensor QCM ini dianalisa menggunakan metode Principle Component Analysis (PCA) untuk mengetahui tingkat selektivitas masingmasing sensor secara visual. Neural Network yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Self Organizing Map (SOM) Kohonen yang dalam proses pelatihannya tidak memerlukan pengawasan. Metode ini berfungsi untuk mengenali, memetakan dan mengelompokkan pola urin berdasarkan karakteristik data yang diperoleh sehingga hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 90%. Kata kunci : Saluran Kemih, Sensor QCM, PCA, SOM Kohonen 1. Pendahuluan Penelitian dibidang teknologi hidung elektronik semakin banyak dilakukan. Selain dapat diaplikasikan dibidang industri, juga dapat diaplikasikan dibidang medis dan obat - obatan. Beberapa peneliti sebelumnya melakukan penelitian tentang pendeteksian odor buah buahan, makanan hingga urin. Beberapa penelitian dibidang teknologi hidung elektronik dikerjakan dengan berbagai metode. Mulai dari penggunaan sensor yang berbeda seperti QCM (Quartz Crystal Microbalance), SAW (Surface Acustic Wafe), hingga metode analisa menggunakan metode PCA ( Principle Component Analysis ), extended normalized radial basis function (ENRBF). Dari beberapa pendapat, peneliti merancang sistem alat penganalisa odor urin untuk mendeteksi infeksi saluran kemih dengan menggunakan sensor QCM dan metode PCA serta SOM ( Self Organizing Map ) sebagai penganalisanya. Pada penelitian ini, akan di identifikasi odor urine dengan menggunakan teknologi hidung elektronik. Identifikasi urine dalam penelitian ini, yang mengandung bakteri. Pada uji klinik (uji kultur) diperlukan waktu 5 7 hari untuk dapat mengetahui bakteri yang terkandung dalam urine tersebut. Dengan teknologi hidung elektronik yang menggunakan sensor gas Quartz Crystal Microbalance (QCM) dapat membantu mengatasi permasalahan dalam mendeteksi adanya bakteri yang terdapat pada urin dengan lebih cepat, tepat, specifik dan sensitif. (Vassilis S. Kodogiannis, John N. Lygouras, Andrzej Tarczynski, Hardial S. Chowdrey, 2008). Sistem pendeteksian urin dengan metode PCA dan SOM Kohonen memerlukan waktu 10 menit untuk mendapatkan hasil kandungan bakteri di dalam urin. 1.1 Sistem Saluran Kemih Sistem saluran kemih terbagi menjadi empat bagian seperti terlihat pada gambar 1, yaitu : ginjal, ureter, kandung kemih dan uretra Gambar 1 Sistem Urin (Human body, 2006) Infeksi saluran kemih adalah keadaan dimana kuman tumbuh dan berkembang biak dalam saluran kemih dalam jumlah yang bermakna. Infeksi saluran kemih ini dapat berlangsung dengan gejala (simtomatis) atau tanpa gejala (asimtomatis). 1-1
5 1.2 Quartz Crystal Microbalance Pertama kali kristal kuarsa di perkenalkan oleh Sauerbrey yang mempunyai sensitivitas pada gasgas yang melalui elektrode-elektrode kristal kuarsa dimana didalamnya terdapat pizoelektrik yang akan mengubah frekuensi osilasi dari kristal kuarsa, sehingga Sauerbrey merumuskan bahwa : 2 f f 2 Δ = Δm SiO va ρ 2 Keterangan : f adalah perubahan frekuensi yang diamati (Hz). m adalah perubahan massa per unit area, dalam g/cm 2. ρ adalah kerapatan kristal. v adalah kecepatan propagasi akustik pada kristal. A adalah luas elektroda. Gambar 2 menunjukkan beberapa konfigurasi elektroda pada Quartz Crystal Microbalance 1.4 Rangkaian Clock Rangkaian clock 1 detik menggunakan mikrokontroler ATTiny kegunaan clock ini untuk pengambilan data di frekuensi counter. Clock yang digunakan mempunyai frekuensi 0.5 hz. 1.5 Pencacah Frekuensi Frequency counter atau yang lebih dikenal sebagai pencacah frekuensi mempunyai fungsi untuk mencacah frekuensi yang dihasilkan oleh suatu osilator atau oleh pembangkit frekuensi(signal generator). Dengan kata lain alat ini dipakai untuk mengetahui atau mengukur nilai frekuensi yang dihasilkan. Untuk mengambil data berupa frekuensi resonansi dari QCM yang beroperasi sebesar 20 MHz atau Hz dan dapat terbaca seluruhnya maka dibutuhkan pencacah sebesar 32 bit atau 2 32 = Gambar 4 Rangkaian counter 32bit Gambar 2. Quartz Crystal Microbalance Pada penelitian ini, deret sensor gas Quartz Crystal Microbalance (QCM) dilapisi dengan membran kimia yang berbeda. Yaitu OV-101, OV- 1701, OV-25, OV-225, PEG-20M. Hal ini diperlukan untuk meningkatkan sensitivitas dan selektivitasnya. 1.3 Rangkaian Osilator Rangkaian osilator yang digunakan adalah model osilator pierce seperti pada gambar 3 Gambar 3 Rangkaian Osilator Pada alat ini terdapat 5 sensor, dimana setiap sensor menggunakan pencacah frekuensi sebesar 32 bit. Untuk data sebesar 32 bit ini diperlukan 4 buah IC 74HC590. jadi terdapat 20 buah IC 74HC590 untuk mendeteksi 5 buah sensor. IC pencacah 74HC590 mempunyai 8 bit register sehingga digunakan 4 buah IC tersebut untuk membentuk pencacah 32 bit. 4 buah IC Counter digabung secara cascade sehingga sinyal RCO (ripple carrier output) IC pertama dimasukkan ke sinyal CCLK (clock input) IC kedua, dan sinyal RCO IC kedua dimasukkan ke sinyal CCLK (clock input) IC ketiga sedangkan sinyal RCO IC ketiga dimasukkan ke sinyal CCLK (clock input) IC keempat. Dan untuk sinyal CCLK IC pertama digunakan sebagai input atau dengan kata lain dihubungkan dengan output rangkaian osilator. Jadi untuk cara kerjanya, ketika penghitung IC pertama telah mencapai data fullscale maka akan memberikan sinyal detak kepada IC kedua. Ketika penghitung IC kedua telah mencapai fullscale maka akan memberikan sinyal detak kepada IC ketiga, begitu pula dengan IC keempat. Setiap 8 bit (D0-D7) data dari IC disambung satu sama lain secara paralel, jika terjadi pengambilan data maka OE (Output Enable ) dari IC tersebut akan diaktifkan. Jadi terdapat 4 data pada setiap sensor. Pada IC Inverter 74HC14 seperti gambar 5 digunakan untuk menguatkan sinyal-sinyal kontrol dari mikrokontroler ke masing-masing IC kounter, sehingga sinyal tersebut tidak akan drop karena membebani 8 buah IC. Selain itu juga untuk 1-2
6 menginverter sinyal detak 1 detik. Jika sinyal detak mempunyai logic high maka akan mengaktifkan sinyal CCLK (count-enable) kounter karena menjadi logic low. Kemudian sinyal detak 1 detik juga menjadi inputan interupt pada mikrokontroler sebagai umpan balik untuk proses pembacaan data. Gambar 5 Inverter untuk sinyal kontrol IC kounter 1.6 Demultiplexer Untuk mengontrol pembacaan data dari masing-masing IC kounter digunakan IC demux 74HC154. Dimana IC ini mempunyai 4 buah input dan 2 buah control (chip-enable) yang berfungsi untuk mengaktifkan IC demux ini. IC ini mempunyai 16 buah output jadi untuk mengontrol 32 IC counter diperlukan 2 buah IC multiplexer. IC ini berfungsi untuk mengaktifkan Output Enable (OE) dari setiap IC counter, sehingga data 8 bit yang telah dipindah ke dalam register kounter akan dapat diambil jika OE diberi sinyal aktif low dari empat buah input maka akan dihasilkan 16 buah output. Ini merupakan kombinasi 2 4 =16. Gambar 6 Demux untuk mengaktifkan OE IC counter 1.7 Rangkaian Mikrokontroler Rangkaian mikrokontroler berupa minimum sistem untuk mikrokontroler ATMega 32 dengan Xtal yang dipergunakan 12,000 MHz. 1.8 Principal Component Analysis Metode Principal Component Analysis (PCA) merupakan teknik analisa multivariat yang dilakukan untuk visualisasi hasil klasifikasi pada sistim identifikasi. Metoda ini merupakan penurunan dari teknik factor analysis yang bertujuan untuk mengidentifikasi struktur dari banyak variable menjadi data yang lebih sederhana. Metoda ini juga dikenal sebagai transfomasi Karhunen-Loève atau transformasi Hotelling. PCA biasanya digunakan untuk mengurangi dimensi dari himpunan data tetapi juga mempertahankan karakteristik dari himpunan data tersebut dengan menjaga beberapa principle component yang tinggi prioritasnya dan membuang beberapa principle component yang rendah prioritasnya. [3,4] Prosedur PCA dengan menggunakan metoda covariance adalah sebagai berikut: a) Menghimpun data eksperimen X(M,N) yang memiliki dimensi tertentu yang berkesesuaian dengan variabel atau jumlah sensor yang digunakan (M) dan jumlah data (N). b) Mengurangkan setiap data X dengan nilai mean X m untuk masing-masing variable atau sensor (m). c) Mendapatkan matriks covariance (C) d) Mendapatkan eigenvalue (λ) dan eigenvector (V) dari matrik covariance e) Mendapatkan principle component (PC) 1.9 Self Organizing Map Self Organizing Map (SOM) adalah salah satu tipe dari artificial neural network (ANN), termasuk tipe pembelajaran tanpa bimbingan (unsupervised learning), juga termasuk competitive learning. Neuron-neuronnya biasanya dibuat beberapa dimensi, tapi yang dipakai dalam penelitian ini adalah 1 dimensi. Model SOM sebagai ANN diperkenalkan oleh Professor Teuvo Kohonen dari Finlandia, sehingga SOM juga sering disebut Kohonen map. Adapun algoritma SOM adalah sebagai berikut : Langkah 1 : Menentukan inisialisasi bobot input dan bobot bias Langkah 2: Mengatur parameter parameter learning rate Langkah 3: Mengatur epoh Langkah 4: Menghitung jarak antara input dengan setiap node menggunakan euclidian distance Langkah 5: Menetukan node pemenang yaitu yang memiliki jarak terpendek Langkah 6: Mengupdate nilai bobot yang menuju ke neuron dan bobot bias 1-3
7 2. Metode Penelitian Pada penelitian ini telah dibuat sistem pendeteksian uap odor yang diakibatkan oleh bakteri pada urine. Diagram penelitian dalam penelitian ini adalah seperti pada gambar 7. Pembacaan Data Urine dengan Sensor QCM Transformasi Data dengan PCA Pendeteksian Jenis Bakteri dalam Urine dengan SOM Kohonen Melakukan Evaluasi Sistem Secara Keseluruhan Gambar 7. Diagram Penelitian Sistem yang dibangun adalah dimulai dari sistem pembacaan data dari lima sensor QCM dengan frekuensi 20 MHz, rangkaian pencacah frekuensi dan rangkaian minimum sistem mikrokontroler ATMega32 seperti ditunjukkan pada gambar Hasil dan Pembahasan Pengujian sistem yang dilakukan pada penelitian ini adalah seperti gambar 4. Pertama sensor-sensor gas dibersihkan terlebih dahulu dengan menggunakan gas N 2. Bahan yang akan diujikan ditempatkan pada tempat uji sampel, kemudian dipompa agar masuk kedalam sel detektor. Sensor-sensor gas resonator kuarsa yang telah dilapisi bahan-bahan polimer memberikan perubahan frekuensi dari masing-masing sensor oleh sistem sensor gas (osilator, counter, mux, serial dan ADC) yang kemudian data dikirim ke komputer untuk diidentifikasi jenis bahan yang telah diuji dengan menggunakan metode PCA dan SOM. Gambar 9 Pengujian pada sistem sensor gas 3.1 Pengujian Sensor Gambar 8. Diagram Pendeteksian Data Urine Secara Keseluruhan Data hasil pembacaan sensor yang diambil secara serial ditampilkan dengan bentuk informasi berupa grafik dan teks, kemudian dilakukan analisa dengan menggunakan metode Principal Component Analysis atau PCA dan Self Organizing Map atau SOM untuk menentukan jenis bakteri yang ada pada urine terbaca. PCA berfungsi untuk melakukan transformasi dan reduksi data, sehingga data dari tiga sensor terbaca hanya digunakan dua saja yang dianggap mempunyai kontribusi sehingga menjaga keutuhan informasi sebuah data. SOM Kohonen digunakan untuk melakukan pendeteksian jenis bakteri dalam urine. Data masukan pada SOM Kohonen adalah data utama hasil pengolahan PCA yaitu PC1 dan PC2, yang dianggap mempunyai kontribusi terbesar untuk sebuah informasi. Pengujian dilakukan dengan proses pengambilan data dari kelima sensor. Pengambilan data dilakukan dengan pengurangan nilai referensi sample dikurangi dengan nilai referensi udara. Data yang didapat diplot dengan grafik sehingga karakteristik dari sample yang diuji dapat dilihat seperti pada gambar 10. Karakteristik dari setiap gas memiliki pola yang berbeda dari masing masing sampel urin. Gambar 10 Respon Frekuensi dari 5 Deret Sensor 1-4
8 3.2 Pengujian dengan PCA Pola perubahan frekuensi yang berbeda dari masing masing gas dinormalisasi. Data inilah yang kemudian dijadikan data awal atau data mentah dalam mereduksi data dengan menggunakan metode PCA. Gambar hasil pengujian PCA dapat dilihat pada gambar 11. klebsiella Gambar 11. Hasil pengujian PCA 3.3 Pengujian dengan PCA dan SOM Hasil pengolahan data menggunakan metode PCA kemudian dianalisa kembali dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan SOM. Analisa tersebut digunakan untuk mendapatkan klasifikasi informasi berdimensi tinggi ke dimensi yang lebih rendah dengan hasil visualisasi yang lebih jelas. Hasil pelatihan menggunakan jaringan syaraf tiruan metode SOM kohonen ditunjukkan pada gambar 12 Gambar 12. Hasil pengujian PCA dan SOM Dari hasil pelatihan menggunakan jaringan syaraf tiruan metode SOM kohonen dapat diketahui bahwa setiap jenis sample urin membentuk suatu cluster atau kelompok. Dengan tingkat pengklasifikasiannya sebesar 93% dari hasil tes secara kimiawi 4. Kesimpulan sehat citrobacter e.coli Hasil klasifikasi SOM Telah dibuat alat penganalisa odor urin untuk mengetahui penyakit infeksi saluran kemih dan jenis penyakit ginjal. Menggunakan deret sensor QCM yang dilapisi dengan material polimer yang berbeda. Masing masing jenis penyakit dipetakan secara terpisah oleh metode PCA. Jaringan syaraf tiruan dengan metode SOM digunakan untuk mengidentifikasi secara otomatis. Hasil pelatihan dari metode SOM ini dapat mengetahui jenis penyakit dengan tingkat identifikasi sebesar 93% Daftar Pustaka Blandy J.P : Lecture Notes on Urology, 3th ed, Blackwell-Scientific Publications, 1983: Dyono Septian Rochma, Identifikasi Gas Amonia Menggunakan QCM dengan Neural Network yang Diimplementasikan Pada Mikokontroller, Tugas Akhir, Jurusan Teknik Elektro Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya Delima Ayu Saraswati, Muhammad Rivai. (2010): Analisis Odor Urin untuk Mendeteksi Infeksi Saluran Kemih dengan Menggunakan Sensor Quartz Crystal Microbalance (QCM) dan Self Organizing Map (SOM), MEETAS 2010, Universitas Maranatha, Bandung. Erkki Oja & Samuel Kaski (1999), Kohonen Map, Elsevier, 1999 Ida A. Casalinuvo, Donato Di Pierro, Massimilano Coletta dan Paolo Di Francesco (2006) Application of Electronic Noses for Disease Diagnosis and Food Spoilage Detection Sensors 2006, 6, M Rivai, Pengaruh Principle Component Analysis Terhadap Tingkat Identifikasi Neural Network Pada Sistem Sensor Gas, TELKOMNIKA Vol. 5, No. 3, Desember 2007 : ISSN Purnomo B.B ; Dasar-dasar Urologi, CV.Infomedika, Jakarta, 2000: Smith LI, A Tutorial on Principle Component Analysis, Cornell University, Susan King Strasinger, Marjorie Schaub Di Lorenzo, Urinalysis and Body Fluids. T.C. Pearce, S.S Schiffman, H.T. Nagle, and J.W. Gardner, (2003), Handbook of Machine olfaction Turek PJ, Savage EB ; Kidney and Urinary Tract Physiology in Essensials of Basic Science in Surgery, Edited by: Savage EB, et.al, J.B Lippicott Company, 1993: Thomas Bachinger and Carl-Fredrik Mandenius, Searching for process information in the aroma of cell cultures 2000 Vassilis S. Kodogiannis, John N. Lygouras, Andrzej Tarczynski, Hardial S. Chowdrey, Artificial Odour Discrimination System Using Electronic Nose and Neural Networks for the Identification of Urinary Tract Infection,IEEE Trans. Information Technology in Biomedicine, 12(6).pp , November
ANALISIS ODOR URINE UNTUK MENDETEKSI INFEKSI SALURAN KEMIH DENGAN MENGGUNAKAN SENSOR QUARTZ CRYSTAL MICROBALANCE DAN SELF ORGANIZING MAP (SOM)
ANALISIS ODOR URINE UNTUK MENDETEKSI INFEKSI SALURAN KEMIH DENGAN MENGGUNAKAN SENSOR QUARTZ CRYSTAL MICROBALANCE DAN SELF ORGANIZING MAP (SOM) Oleh : Delima A.S 2208204013 Dosen Pembimbing Dr. Muhammad
Lebih terperinciIDENTIFIKASI GAS AMONIA MENGGUNAKAN QUARTZ CRISTAL MICROBALANCE DENGAN NEURAL NETWORK YANG DIIMPLEMENTASIKAN PADA MIKROKONTROLER
IDENTIFIKASI GAS AMONIA MENGGUNAKAN QUARTZ CRISTAL MICROBALANCE DENGAN NEURAL NETWORK YANG DIIMPLEMENTASIKAN PADA MIKROKONTROLER Septian Rochma Dyono- 2205100128 Jurusan Teknik Elektro FTI, Institut Teknologi
Lebih terperinciBrilianda Adi WIcaksono Bidang Studi Elektronika Jurusan Teknik Elektro FTI Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Rancang Bangun Sistem Pencacah Frekuensi Untuk Sensor Gas Quartz Crystal Microbalance (DESIGN OF FREQUENCY COUNTER SYSTEM FOR QUARTZ CRYSTAL MICROBALANCE GAS SENSOR) Brilianda Adi WIcaksono 2209 100 014
Lebih terperinciDosen Pembimbing : 1.Dr. Muhammad Rivai, ST, MT 2.Ir. Totok Mujiono M.I. Kom
Dosen Pembimbing : 1.Dr. Muhammad Rivai, ST, MT 2.Ir. Totok Mujiono M.I. Kom Latar Belakang Industri yang ada saat ini menghhasilkan gas yang berbahaya bagi manusia. Sensor QCM 20 Mhz mempunyai sensitivitas
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pencacah Frekuensi Untuk Sensor Gas Quartz Crystal Microbalance
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) F-79 Rancang Bangun Sistem Pencacah Untuk Sensor Gas Quartz Crystal Microbalance Brilianda Adi Wicaksono, Muhammad Rivai, Tasripan
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pencacah Frekuensi Untuk Sensor Gas Quartz Crystal Microbalance
1 Rancang Bangun Sistem Pencacah Untuk Sensor Gas Quartz Crystal Microbalance Brilianda Adi Wicaksono, Muhammad Rivai, Tasripan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Lebih terperinciPerancangan Sistem Pengenalan Jenis Odor Menggunakan 20 Mhz Quartz Crystal Microbalance Dan Field Programmable Gate Array
Perancangan Sistem Pengenalan Jenis Odor Menggunakan 20 Mhz Quartz Crystal Microbalance Dan Field Programmable Gate Array Aldi Lairan - 2204100197 Jurusan Teknik Elektro FTI, Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK ITS Vol. 4, No. 1, (2015) ISSN: ( Print) F-7
Metode Pencacahan Frekuensi Reciprocal untuk Sensor Gas Resonator Kuarsa yang Diimplementasikan pada Field Programmable Gate Array Reza Barkah Harjunadi, Muhammad Rivai, Rudy Dikairono eknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciIMPLEMENTAS I KONVERTER FREKUENS I KE TEGANGAN DALAM SISTEM IDENTIFIKAS I AROMA MENGGUNAKAN QUARTZ CRYSTAL MICROBALANCE. Muhammad Farih
IMPLEMENTAS I KONVERTER FREKUENS I KE TEGANGAN DALAM SISTEM IDENTIFIKAS I AROMA MENGGUNAKAN QUARTZ CRYSTAL MICROBALANCE Muhammad Farih-2207100027 Jurusan Teknik Elektro FTI, Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciIMPLEMENTASI TEKNOLOGI FIELD PROGRAMMABLE GATE ARRAY (FPGA) PADA ALAT IDENTIFIKASI ODOR
IMPLEMENTASI TEKNOLOGI FIELD PROGRAMMABLE GATE ARRAY (FPGA) PADA ALAT IDENTIFIKASI ODOR Dini Fakta Sari 1,2, Muhammad Rivai 1, Totok Mujiono 1, Tasripan 1 1 Program Pascasarjana,Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciKlasifikasi Odor pada Ruang Terbuka dengan Menggunakan Short Time Fourier Transform dan Neural Learning Vector Quantization
Klasifikasi Odor pada Ruang Terbuka dengan Menggunakan Short Time Fourier Transform dan Neural Learning Vector Quantization Hendrick 1, Muhammad Rivai 1, Tasripan 1 1 Jurusan Tehnik Elektro Fakultas Teknologi
Lebih terperinci1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kuarsa kristal yang dikenal dengan Quartz Crystal Microbalance (QCM) telah lama digunakan sebagai teknik pengindraan elektronik dengan mengamati perubahan frekuensi
Lebih terperinciKARAKTERISASI FREKUENSI HARMONISA SENSOR QUARTZ CRYSTAL MICROBALANCE SEBAGAI IDENTIFIKASI GAS
KARAKTERISASI FREKUENSI HARMONISA SENSOR QUARTZ CRYSTAL MICROBALANCE SEBAGAI IDENTIFIKASI GAS Rouhillah, Muhammad Rivai 2, Tri Arief Sardjono 3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut
Lebih terperinciSistem Identifikasi Gas Menggunakan Sensor Surface Acoustic Wave dan Metoda Kromatografi
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-157 Sistem Identifikasi Gas Menggunakan Sensor Surface Acoustic Wave dan Metoda Kromatografi Anifatul Faricha, Muhammad Rivai,
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pendeteksi Odor Urin Pada Infeksi Saluran Kemih Berbasis Sensor Array Berlapis Polietil Glikol (PEG) dan Mikrokontroler
Rancang Bangun Sistem Pendeteksi Odor Urin Pada Infeksi Saluran Kemih Berbasis Sensor Array Berlapis Polietil Glikol (PEG) dan Mikrokontroler Dena Arianti 1, Drs.Pujiyanto M.S 2, Delima Ayu S, S.T, M.T
Lebih terperinciBAB II PENGGUNAAN FUZZY-NEURO LEARNING VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENCIUMAN ELEKTRONIK
BAB II PENGGUNAAN FUZZY-NEURO LEARNING VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENCIUMAN ELEKTRONIK Penelitian ini merupakan bagian dari pengembangan Sistem Penciuman Elektronik. Sistem Penciuman Elektronik merupakan
Lebih terperinciP E N D A H U L U A N Latar Belakang
KLASIFIKASI KEKERAPAN KUNJUNGAN LOKASI BERBASIS LOCATION BASED SERVICE (LBS) MENGGUNAKAN SELF-ORGANIZING MAP (SOM) Oleh : Dhanang Fitra Riaji (NRP : 2208205737) PROGRAM MAGISTER JURUSAN TEKNIK INDUSTRI
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
7 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 21 Anatomi Ayam Pengetahuan tentang anatomi ayam sangat diperlukan dan penting dalam pencegahan dan penanganan penyakit Hal ini karena pengetahuan tersebut dipakai sebagai dasar
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Desain Perangkat Keras Yang Dikembangkan. Gambar 8. Secara umum sistem perangkat keras telah berhasil dikembangkan sesuai desain dalam Gambar 8. Desain perangkat keras
Lebih terperinciPENDETEKSI JENIS TEH MENGGUNAKAN DERET SENSOR TIN OXIDE DAN NEURAL NETWORK
PENDETEKSI JENIS TEH MENGGUNAKAN DERET SENSOR TIN OXIDE DAN NEURAL NETWORK Saifun Nur 2206 100 146 Pembimbing : Dr. Muhammad Rivai, ST., MT. Jurusan Teknik Elektro FTI, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Lebih terperinciPEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Program Studi Matematika FMIPA Universitas Negeri Semarang Abstrak. Saat ini, banyak sekali alternatif dalam
Lebih terperinciSegitiga Fuzzy-Neural Network untuk Mengenali Pola dari Model Input Data yang Berdistribusi
J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 4, No. 1, May 2007, 9 16 Segitiga Fuzzy-Neural Network untuk Mengenali Pola dari Model Input Data yang Berdistribusi Hary Budiarto Pusat Teknologi Informasi
Lebih terperinciRANCANG BANGUN MINI SYSTEM SPIN COATING UNTUK PELAPISAN SENSOR QCM (QUARTZ CRYSTAL MICROBALANCE)
RANCANG BANGUN MINI SYSTEM SPIN COATING UNTUK PELAPISAN SENSOR QCM (QUARTZ CRYSTAL MICROBALANCE) Lalu Sahrul Hudha 1, Setyawan P.S. 1, Masruroh 1 1) Jurusan Fisika FMIPA Univ. Brawijaya Email: laluhudha@yahoo.com
Lebih terperinciPEMETAAN SEBARAN MUTU PENDIDIKAN DASAR MENGGUNAKAN METODE SELF ORGANIZING MAPS
PEMETAAN SEBARAN MUTU PENDIDIKAN DASAR MENGGUNAKAN METODE SELF ORGANIZING MAPS Ahmad Mulla Ali Basthoh 1, Surya Sumpeno 2, dan I Ketut Eddy Purnama 3 Jurusan Teknik Elektro FTI, ITS, Surabaya Kampus ITS
Lebih terperinciDeret Resonator Kristal SiO2 Terlapis Polimer Sebagai Pengenal Jenis Uap Pelarut
Akta Kimindo Vol. 1 No. 1 Oktober 005: 49-54 AKTA KIMIA INDONESIA Deret Resonator Kristal SiO Terlapis Polimer Sebagai Pengenal Jenis Uap Pelarut Muhammad Rivai *,1,, Ami Suwandi JS 1, Mauridhi Hery Purnomo
Lebih terperinciOPTIMASI VEKTOR CODEBOOKS MENGGUNAKAN ANALISA MATRIKS SIMILARITAS PADA FLVQ. Wisnu Jatmiko dan Benyamin Kusumoputro *
OPTIMASI VEKTOR CODEBOOKS MENGGUNAKAN ANALISA MATRIKS SIMILARITAS PADA FLVQ Wisnu Jatmiko dan Benyamin Kusumoputro * ABSTRAK OPTIMASI VEKTOR CODEBOOKS MENGGUNAKAN ANALISA MATRIKS SIMILARITAS PADA FLVQ.
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENCIUMAN ELEKTRONIK DENGAN 16 BUAH SENSOR KUARSA DAN ALGORITMA NEURAL PROPAGASI BALIK UNTUK PENGENALAN AROMA CAMPURAN
PENGEMBANGAN SISTEM PENCIUMAN ELEKTRONIK DENGAN 16 BUAH SENSOR KUARSA DAN ALGORITMA NEURAL PROPAGASI BALIK UNTUK PENGENALAN AROMA CAMPURAN Benyamin Kusumoputro dan Wisnu Jatmiko Fakultas Ilmu Komputer,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA FIELD PROGRAMMABLE GATE ARRAY (FPGA) DALAM SISTEM IDENTIFIKASI ODOR
IMPLEMENTASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA FIELD PROGRAMMABLE GATE ARRAY (FPGA) DALAM SISTEM IDENTIFIKASI ODOR Dini Fakta Sari 1,2, Muhammad Rivai 1, Totok Muiono 1 1 Program Pascasarana,Jurusan Teknik
Lebih terperinciPenerapan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Menggunakan VB 6
Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Menggunakan VB 6 Sari Indah Anatta Setiawan SofTech, Tangerang, Indonesia cu.softech@gmail.com Diterima 30 November 2011 Disetujui 14 Desember 2011
Lebih terperinciMuhammad Taufiqurrohman, Urip Prayogi. Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan Universitas Hang Tuah, Jl. A.R. Hakim No. 150 Surabaya, 60111
RANCANG BANGUN ALAT PENDETEKSI KEBOCORAN REFRIGERANT MENGGUNAKAN ELECTRONIC NOSE PADA COLD STORAGE UNTUK MENCEGAH TERJADINYA KERACUNAN DAN KEBUSUKAN IKAN Muhammad Taufiqurrohman, Urip Prayogi Fakultas
Lebih terperinciIdentifikasi Jenis Gas di Udara Terbuka pada Sistem Sensor Semikonduktor menggunakan Fast Fourier Transform dan neural Network
Identifikasi Jenis Gas di Udara Terbuka pada Sistem Sensor Semikonduktor menggunakan Fast Fourier Transform dan neural Network Syahrir - 2206100705 Jurusan Teknik Elektro FTI, Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciTeknik Reduksi Dimensi Menggunakan Komponen Utama Data Partisi Pada Pengklasifikasian Data Berdimensi Tinggi dengan Ukuran Sampel Kecil
Teknik Reduksi Dimensi Menggunakan Komponen Utama Data Partisi Pada Pengklasifikasian Data Berdimensi Tinggi dengan Ukuran Sampel Kecil Ronny Susetyoko, Elly Purwantini Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2, (2017) ISSN: ( Print) A-430
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2, (2017) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-430 VISUALISASI SIMILARITAS TOPIK PENELITIAN DENGAN PENDEKATAN KARTOGRAFI MENGGUNAKAN SELF- ORGANIZING MAPS (SOM) Budi Pangestu,
Lebih terperinciPERTEMUAN TIMER & COUNTER MIKROKONTROLER 89C51
PERTEMUAN TIMER & COUNTER MIKROKONTROLER 89C51 Pemakaian Timer TIMMER MIKROKONTROLER 89C51 Timer atau pewaktu dan counter atau pencacah adalah jenis pengatur waktu didalam mikrokontroler. Didalam mikrokontroler
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Jaringan Syaraf Tiruan Artificial Neural Network atau Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence. JST merupakan suatu sistem pemrosesan
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM Perancangan sistem pada timbangan digital sebagai penentuan pengangkatan beban oleh lengan robot berbasiskan sensor tekanan (Strain Gauge) dibagi menjadi dua bagian yaitu perancangan
Lebih terperinciSistem Pengenalan Aroma Teh Dalam Instrumen Penciuman Elektronik Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Jurnal Gradien Vol.8 No.2 Juli 2012 : 796-801 Sistem Pengenalan Aroma Teh Dalam Instrumen Penciuman Elektronik Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Suwardi Laboratorium Elektronika dan Instrumentasi, Jurusan
Lebih terperinciODOR RECOGNITION DENGAN MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN NEAREST NEIGHBOUR CLASSIFIER
ODOR RECOGNITION DENGAN MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN NEAREST NEIGHBOUR CLASSIFIER Anies Hannawati, Thiang, Yudi Prasetyo Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Elektro, Universitas
Lebih terperinciBAB III DESKRIPSI DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III DESKRIPSI DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1. DESKRIPSI KERJA SISTEM Gambar 3.1. Blok diagram sistem Satelit-satelit GPS akan mengirimkan sinyal-sinyal secara kontinyu setiap detiknya. GPS receiver akan
Lebih terperinciDeteksi Kebusukan Daging menggunakan Sensor Polimer Konduktif dan Neural Network
Seminar Nasional Pascasarjana IX ITS, Surabaya Agustus 9 ISBN No. 978-979-96565-5- Deteksi Kebusukan Daging menggunakan Sensor Polimer Konduktif dan Neural Network Benrad Edwin Simanjuntak,), Muhammad
Lebih terperinciBAB 2 Landasan Teori
BAB 2 Landasan Teori Pengenalan manusia secara otomatis menggunakan mesin merupakan masalah yang menantang dan telah menjadi banyak perhatian selama beberapa tahun terakhir. (Jawad, Syed, dan Farrukh,
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN ALAT
BAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN ALAT 3.1 Pendahuluan Bab ini akan membahas pembuatan seluruh perangkat yang ada pada Tugas Akhir tersebut. Secara garis besar dibagi atas dua bagian perangkat yaitu: 1.
Lebih terperinciPerbandingan Antara Metode Kohonen Neural Network dengan Metode Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Pola Tandatangan
Jurnal Sains & Matematika (JSM) ISSN Kajian 0854-0675 Pustaka Volume14, Nomor 4, Oktober 2006 Kajian Pustaka: 147-153 Perbandingan Antara Metode Kohonen Neural Network dengan Metode Learning Vector Quantization
Lebih terperinciTUGAS AKHIR PERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI ARITMIA MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK. Andri Iswanto
TUGAS AKHIR PERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI ARITMIA MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK Andri Iswanto 2208 100 531 Dosen Pembimbing : Dr. Tri Arief Sardjono ST.,MT. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri
Lebih terperinciPERBANDINGAN KINERJA BEBERAPA METODE KLASIFIKASI HASIL REDUKSI DATA BERDIMENSI TINGGI
ISSN 1858-4667 JURNAL LINK Vol 16/No. 1/Februari 212 PERBANDINGAN KINERJA BEBERAPA METODE KLASIFIKASI HASIL REDUKSI DATA BERDIMENSI TINGGI Ronny Susetyoko 1, Elly Purwantini 2 1,2 Departemen Teknik Elektro,
Lebih terperinciFarah Zakiyah Rahmanti
Farah Zakiyah Rahmanti Latar Belakang Struktur Dasar Jaringan Syaraf Manusia Konsep Dasar Permodelan JST Fungsi Aktivasi JST Contoh dan Program Jaringan Sederhana Metode Pelatihan Supervised Learning Unsupervised
Lebih terperinciJARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST, M.KOM
JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) ERWIEN TJIPTA WIJAYA, ST, M.KOM INTRODUCTION Jaringan Saraf Tiruan atau JST adalah merupakan salah satu representasi tiruan dari otak manusia yang selalu
Lebih terperinciCLUSTERING DATA PENCEMARAN UDARA SEKTOR INDUSTRI DI JAWA TENGAH DENGAN KOHONEN NEURAL NETWORK
CLUSTERING DATA PENCEMARAN UDARA SEKTOR INDUSTRI DI JAWA TENGAH DENGAN KOHONEN NEURAL NETWORK Budi Warsito, Dwi Ispriyanti dan Henny Widayanti Program Studi Statistika FMIPA UNDIP Semarang ABSTRACT Industrial
Lebih terperinciSISTEM KROMATOGRAFI GAS MENGGUNAKAN SENSOR SEMIKONDUKTOR DAN NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI MINYAK MENTAH
Presentasi Sidang Tesis SISTEM KROMATOGRAFI GAS MENGGUNAKAN SENSOR SEMIKONDUKTOR DAN NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI MINYAK MENTAH Sugeng Dwi Riyanto 2209204004 JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNOLOGI
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Pola Pengenalan pola (pattern recognition) adalah suatu ilmu untuk mengklasifikasikan atau menggambarkan sesuatu berdasarkan pengukuran kuantitatif fitur atau sifat
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN ALAT
BAB III PERANCANGAN ALAT Dalam bidang teknologi, orientasi produk teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk kehidupan manusia adalah produk yang berkualitas, hemat energi, menarik, harga murah, bobot ringan,
Lebih terperinciPengelompokan Data Guru Untuk Pemilihan Calon Pengawas Satuan Pendidikan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means dan Kohonen Self Organizing Maps
Pengelompokan Data Guru Untuk Pemilihan Calon Pengawas Satuan Pendidikan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means dan Kohonen Self Organizing Maps Muslem 1, Eko Mulyanto Yuniarno 2, I Ketut Eddy Purnama 3 Magister
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
57 BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Blok Diagram Sistem Gambar 3.1 Blok Diagram Sistem Fungsi dari masing-masing blok yang terdapat pada gambar 3.1 adalah sebagai berikut : Mikrokontroler AT89S52 Berfungsi
Lebih terperinciSistem Identifikasi Gas Menggunakan Metode Kromatografi dan Neural Network
Sistem Identifikasi Gas Menggunakan Metode Kromatografi dan Neural Network Eri Nur Rahman, Muhammad Rivai, Tasripan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Lebih terperinciBABII TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2 2.1 Tinjauan Pustaka Adapun pembuatan modem akustik untuk komunikasi bawah air memang sudah banyak dikembangkan di universitas-universitas di Indonesia dan
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENCIUMAN ELEKTRONIK DENGAN 16 BUAH SENSOR KUARSA DAN ALGORITMA NEURAL PROPAGASI BALIK UNTUK PENGENALAN AROMA CAMPURAN
MAKARA, SAINS, VOL. 6, NO. 3, DESEMBER 2002 PENGEMBANGAN SISTEM PENCIUMAN ELEKTRONIK DENGAN 16 BUAH SENSOR KUARSA DAN ALGORITMA NEURAL PROPAGASI BALIK UNTUK PENGENALAN AROMA CAMPURAN Benyamin Kusumoputro
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA
54 BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA Dalam bab ini akan dibahas tentang pengujian berdasarkan perencanaan dari sistem yang dibuat. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kinerja dari sistem mulai dari blok-blok
Lebih terperinciPerbaikan Sistem Kendali Robot Tangan EH1 Milano Menggunakan Sistem Kendali Loop Tertutup
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 4, No. 1, (2015) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) A-59 Perbaikan Sistem Kendali Robot Tangan EH1 Milano Menggunakan Sistem Kendali Loop Tertutup Muhammad Faris Zaini Fu ad, Achmad
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN ALAT DAN PEMBUATAN SISTEM. kadar karbon monoksida yang di deteksi oleh sensor MQ-7 kemudian arduino
BAB III PERANCANGAN ALAT DAN PEMBUATAN SISTEM 3.1 Perancangan Sistem Dalam bab ini akan dibahas mengenai pembuatan rangkaian dan program. Seperti pengambilan data pada pengujian emisi gas buang dengan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2014 sampai dengan Januari 2015.
28 III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2014 sampai dengan Januari 2015. Perancangan, pembuatan dan pengambilan data dilaksanakan di Laboratorium
Lebih terperinciPERCOBAAN 3a MULTIVIBRATOR
PERCOBAAN 3a MULTIVIBRATOR 3.1. TUJUAN : Setelah melaksanakan percobaan ini mahasiswa diharapkan mampu : Menjelaskan prinsip kerja rangkaian multivibrator sebagai pembangkit clock Membedakan rangkaian
Lebih terperinciAplikasi Algoritma Competitive Network Untuk Clustering Minat Mahasiswa Terhadap Topik-Topik Penelitian
Aplikasi Algoritma Competitive Network Untuk Clustering Minat Mahasiswa Terhadap Topik-Topik Penelitian Wiji Lestari, Singgih Purnomo STMIK Duta Bangsa Surakarta ABSTRAK Clustering adalah suatu metode
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan mulai pada November 2011 hingga Mei Adapun tempat
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan mulai pada November 2011 hingga Mei 2012. Adapun tempat pelaksanaan penelitian ini adalah di Laboratorium Elektronika Dasar
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Sensor TGS 2610 merupakan sensor yang umum digunakan untuk mendeteksi adanya
10 BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Sensor TGS 2610 2.1.1 Gambaran umum Sensor TGS 2610 merupakan sensor yang umum digunakan untuk mendeteksi adanya kebocoran gas. Sensor ini merupakan suatu semikonduktor oksida-logam,
Lebih terperinciVOL. 01 NO. 02 [JURNAL ILMIAH BINARY] ISSN :
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI AIR MINUM MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION (STUDI KASUS : PDAM TIRTA BUKIT SULAP KOTA LUBUKLINGGAU) Robi Yanto STMIK Bina Nusantara
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring perkembangan zaman, teknologi di bidang medis saat ini semakin berkembang. Teknologi sendiri sudah menjadi kebutuhan di segala bidang khususnya bidang biomedis.
Lebih terperinciBAB III PERENCANAAN SISTEM DAN PEMBUATAN ALAT
BAB III PERENCANAAN SISTEM DAN PEMBUATAN ALAT 3.1 Pendahuluan Dalam bab ini akan dibahas pembuatan seluruh sistem perangkat dari Sistem Interlock pada Akses Keluar Masuk Pintu Otomatis dengan Identifikasi
Lebih terperinciPROTOTYPE PENGATURAN LAMPU RUANG DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
PROTOTYPE PENGATURAN LAMPU RUANG DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Fatwa Yuniarti yuniarti_fatwa@yahoo.com Dosen Pembimbing : Dr. Haryanto, M.Pd, MT haryanto.ftuny@gmail.com Jurusan Pendidikan Teknik Elektro,
Lebih terperinciKOMPRESI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN HEBBIAN BASED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
KOMPRESI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN HEBBIAN BASED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS 1 Sofyan Azhar Ramba 2 Adiwijaya 3 Andrian Rahmatsyah 12 Departemen Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Telkom
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA. regulator yang digunakan seperti L7805, L7809, dan L Maka untuk
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA 4.1 Pengukuran Catu Daya Pada pengujian catu daya dilakukan beberapa pengukuran terhadap IC regulator yang digunakan seperti L7805, L7809, dan L78012. Maka untuk regulator
Lebih terperinciKLASIFIKASI CITRA PARU MENGGUNAKAN MODEL SELF-ORGANIZING MAPS RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS (SOM-RBFNN) SKRIPSI
KLASIFIKASI CITRA PARU MENGGUNAKAN MODEL SELF-ORGANIZING MAPS RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS (SOM-RBFNN) SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri
Lebih terperinciAPLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN RBF PADA SISTEM KONTROL VALVE UNTUK PENGENDALIAN TINGGI MUKA AIR
APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN RBF PADA SISTEM KONTROL VALVE UNTUK PENGENDALIAN TINGGI MUKA AIR Wahyudi, Hariyanto, Iwan Setiawan Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jln.
Lebih terperinciPENGENALAN POLA HIV DAN AIDS MENGGUNAKAN ALGORITMA KOHONEN PADA JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
PENGENALAN POLA HIV DAN AIDS MENGGUNAKAN ALGORITMA KOHONEN PADA JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Heru Satria Tambunan AMIK Tunas Bangsa Jalan Sudirman Blok A No. -3, Kota Pematang Siantar, Sumatera
Lebih terperinciPENGENAL HURUF TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) By. Togu Sihombing. Tugas Ujian Sarjana
PENGENAL HURUF TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) By. Togu Sihombing Tugas Ujian Sarjana. Penjelasan Learning Vector Quantization (LVQ) Learning
Lebih terperinciPENGATUR ALIRAN CAIRAN INFUS BERBASIS ATMEGA8535
PENGATUR ALIRAN CAIRAN INFUS BERBASIS ATMEGA8535 Amanda Amelia & Kiki Prawiroredjo Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti Jalan Kiai Tapa No.1, Jakarta Barat 11440 E-mail:
Lebih terperinciRancang Bangun Counter Product Logger Menggunakan Sensor Infrared Berbasis Internet
Rancang Bangun Counter Product Logger Menggunakan Sensor Infrared Berbasis Internet Oleh: Syarif Hidayatullah 2205 100 158 Pembimbing: Ir. Harris Pirngadji, MT.ID. BIDANG STUDI ELEKTRONIKA Jurusan Teknik
Lebih terperinciPembuatan Pola Data Bahan Bakar Solar Yang Dicampur Minyak Tanah Menggunakan Sensor Gas Dengan Metode Fast Fourier Transform
Pembuatan Bahan Bakar Solar Yang Dicampur Menggunakan Sensor Gas Dengan Metode Fast Fourier Transform Wengki Adillah, Andrizal, Ratna Aisuwarya, Jurusan Sistem Komputer FTI Universitas Andalas Jln. Kampus
Lebih terperinci1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Curah hujan merupakan faktor yang berpengaruh langsung terhadap perubahan cuaca yang semakin memburuk. Curah hujan merupakan total air hujan yang terjatuh pada permukaan
Lebih terperinciIV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. menggunakan sensor optik berbasis mikrokontroler ATMega 8535 dengan
IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian Telah direalisasikan alat ukur massa jenis minyak kelapa sawit menggunakan sensor optik berbasis mikrokontroler ATMega 8535 dengan tampilan ke komputer.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang Jaringan saraf buatan merupakan kumpulan dari elemen-elemen pemrosesan buatan yang disebut neuron. Sebuah neuron akan mempunyai banyak nilai masukan yang berasal dari
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
25 BAB III PERANCANGAN SISTEM Sistem monitoring ini terdiri dari perangkat keras (hadware) dan perangkat lunak (software). Perangkat keras terdiri dari bagian blok pengirim (transmitter) dan blok penerima
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT KERAS
BAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN PERANGKAT KERAS 3.1. Pendahuluan Perangkat pengolah sinyal yang dikembangkan pada tugas sarjana ini dirancang dengan tiga kanal masukan. Pada perangkat pengolah sinyal
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA SISTEM
52 BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA SISTEM Bab ini membahas pengujian alat yang dibuat, kemudian hasil pengujian tersebut dianalisa. 4.1 Pengujian Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan dan
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN ALAT
BAB III PERANCANGAN ALAT Pada bab ini menjelaskan tentang perancangan sistem alarm kebakaran menggunakan Arduino Uno dengan mikrokontroller ATmega 328. yang meliputi perancangan perangkat keras (hardware)
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN KARAKTER DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA PERCEPTRON
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 7 No. 3 Edisi September 2012 105 SISTEM PENGENALAN KARAKTER DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA PERCEPTRON Anindita Septiarini Program Studi Ilmu Komputer FMIPA,
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN ALAT
BAB III PERANCANGAN ALAT Pada bab tiga ini akan dijelaskan mengenai perancangan dari perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan pada alat ini. Dimulai dari uraian perangkat keras lalu uraian perancangan
Lebih terperinciDETEKSI GULA DARAH MELALUI GAS BUANG PERNAFASAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
JETri, Vol. 15, No. 1, Agustus 2017, Hlm. 1-12, P-ISSN 1412-0372, E-ISSN 2541-089X DETEKSI GULA DARAH MELALUI GAS BUANG PERNAFASAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Mochtar Yahya 1,2*,
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN ALAT
BAB III PEANCANGAN DAN PEMBUATAN ALAT 3.1. Pendahuluan Dalam Bab ini akan dibahas pembuatan seluruh sistem perangkat yang ada pada Perancangan Dan Pembuatan Alat Aplikasi pengendalian motor DC menggunakan
Lebih terperinci=== PENCACAH dan REGISTER ===
=== PENCACAH dan REGISTER === Pencacah Pencacah adalah sebuah register yang mampu menghitung jumlah pulsa detak yang masuk melalui masukan detaknya, karena itu pencacah membutuhkan karakteristik memori
Lebih terperinci1). Synchronous Counter
Counter juga disebut pencacah atau penghitung yaitu rangkaian logika sekuensial yang digunakan untuk menghitung jumlah pulsa yang diberikan pada bagian masukan. Counter digunakan untuk berbagai operasi
Lebih terperinciPERTEMUAN PERANGKAT KERAS MIKROKONTROLER
PERTEMUAN PERANGKAT KERAS MIKROKONTROLER Pendahuluan Pada dasarnya mikrokontroler bukanlah ilmu pengetahuan yang baru, tetapi adalah hasil pengembang dalam teknologi elektronika. Jika dasar pengetahuan
Lebih terperinciANALISIS HUBUNGAN ANTARA TINGKAT PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN BANYAKNYA JUMLAH KELAS POLA YANG DIKENALI DAN TINGKAT KERUMITAN POLANYA
ISSN: 1693-6930 159 ANALISIS HUBUNGAN ANTARA TINGKAT PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN BANYAKNYA JUMLAH KELAS POLA YANG DIKENALI DAN TINGKAT KERUMITAN POLANYA Iwan Suhardi, Riana T. Mangesa Jurusan
Lebih terperinciPREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian 1, Erlinda Ningsih 2 1 Dosen Teknik Informatika, STMIK Potensi Utama 2 Mahasiswa Sistem Informasi, STMIK
Lebih terperinciPERENCANAAN DAN PENGAMBILAN DATA DENYUT JANTUNG UNTUK MENGETAHUI HEART RATE PASCA AKTIFITAS DENGAN PC
PERENCANAAN DAN PENGAMBILAN DATA DENYUT JANTUNG UNTUK MENGETAHUI HEART RATE PASCA AKTIFITAS DENGAN PC Miftakh Dali Suryana 1, Ir. Ratna Adil, MT 2, Paulus Susetyo Wardhana 2 Jurusan Elektronika, Politeknik
Lebih terperinciGambar 3.1 Blok Diagram Port Serial RXD (P3.0) D SHIFT REGISTER. Clk. SBUF Receive Buffer Register (read only)
1. Operasi Serial Port mempunyai On Chip Serial Port yang dapat digunakan untuk komunikasi data serial secara Full Duplex sehingga Port Serial ini masih dapat menerima data pada saat proses pengiriman
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret 2015 sampai dengan Agustus 2015.
44 III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret 2015 sampai dengan Agustus 2015. Perancangan, pembuatan dan pengambilan data dilaksanakan di Laboratorium
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat berdampak pada terjadinya penurunan substansial dalam biaya penyimpanan data, peningkatan pesat
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sel Darah Merah Sel yang paling banyak di dalam selaput darah adalah sel darah merah atau juga dikenal dengan eritrosit. Sel darah merah berbentuk cakram bikonkaf dengan diameter
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Februari 2015 sampai dengan bulan Juli
36 III. METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Februari 2015 sampai dengan bulan Juli 2015. Perancangan, pembuatan dan pengambilan data dilaksanakan di
Lebih terperinciPEMBUATAN PETA SIMILARITAS KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN SELF-ORGANIZING MAPS (SOM)
Pembuatan Peta Similaritas Kota di Provinsi Jawa Tengah... (Palgunadi dkk.) PEMBUATAN PETA SIMILARITAS KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN SELF-ORGANIZING MAPS (SOM) Sarngadi Palgunadi, Risalatul
Lebih terperinci