Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
3.268
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Perfecting a Video Game with Game Metrics E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Jurnal Justiciabelen INAJEEE (Indonesian Journal of Electrical and Electronics Engineering) Journal Zetroem DedikasiMU: Journal of Community Service SinarFe7 Techno Indonesian Vocational Research Journal Riwayat: Educational Journal of History and Humanities Jurnal Teknik Elektro: Ilmu dan Teknologi
Misbah
Universitas Muhammadiyah Gresik
Religion Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika

 1 
DETEKSI KUALITAS TEMBAKAU BERDASARKAN AROMA BERBASIS ELECTRONIC NOSE Misbah Misbah; Nurul Arif; Yoedo Ageng Suryo
E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Vol 16 No 1 (2021)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/e-link.v16i1.2096

Abstract

Tembakau mempunyai aroma khas, yang dihasilkan dari bahan organik yang mudah menguap dan yang tidakmudah menguap. Kualitas tembakau ditentukan dari proses fermentasi dan pengeringan. Pada industri rokok,penentuan kualitas tembakau dilakukan oleh tenaga ahli dengan mengandalkan indra penciuman. Hal iniberpotensi menghasilkan tingkat kesalahan yang tinggi. Electronic nose dapat dijadikan salah satu solusidalam menentukan kualitas tembakau. Electronic nose terdiri dari beberapa sensor gas dan unit pengolah data. Sensor gas yang dipakai adalah MQ4, MQ7, MQ 135 dan MQ137. Sedangkan pada unit pengolah dataterdapat algoritma kecerdasan buatan menggunakan neural network. Neural network terdiri dari 4 neuron pada input layer, 25 neuron pada hidden layer dan 2 neuron pada output layer dengan fungsi aktivasi TanSig. Dari hasil pengujian sistem ini dapat mengidentifikasi tembakau yang baik, sedang dan jelek dengan tingkatkeakurasiaan 95%.
Klasifikasi Aroma Tembakau Menggunakan Learning Vector Quantization M. Nurul Arif; Misbah Misbah; Yoedo Ageng Surya
E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Vol 14 No 2 (2019)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (554.171 KB) | DOI: 10.30587/e-link.v14i2.1198

Abstract

Aroma tembakau ditentukan oleh kandungan gas-gas atau jumlah campuran bahan organik yang mudah menguap dan tidak mudah menguap. Proses penentuan sebelumnya telah di lakukan dengan metode analistis konvensional,yang melibatkan kombinasi antara manusia dan instrumentasi sekala besar. Metode ini sangat mahal dalam kaitannya dengan waktu dan tenaga kerja, karena membutuhkan peralatan yang sangat komplek dan tingkat ketelitian dari analisa yang di lakukan oleh ahli tembakau pada saat tertentu, karena indra penciuman ahli tembakau menjadi sangat rendah pada saat tertentu. karena indra penciuman manusia sangat tergantung pada kelembaban, suhu dan kondisi fisik. Oleh sebab itu di buatlah alat yang dapat mendekati dari hasil penciuman para ahli tembakau. Dengan mengalirkan gas yang di hasilkan tembakau ke sensor untuk dideteksi dan di lakukan proses sinyal analog menjadi sinyal digital (ADC). Setelah proses ADC, data akan di kirim ke pc melalui komunikasi serial untuk di lakukan proses pelatihan neural network menggunakan learning vector quantization untuk menentukan bobot dari jaringan neural network kemudian hasil dari pelatihan digunakan untuk klasifikasi tembakau yang diterima dan ditolak. Dari hasil pengujian sistem ini dapat mengidentifikasi tembakau yang diterima dan tembakau yang ditolak dengan tingkat ke akuratan 93,3%.
IDENTIFIKASI DAN PENGUKURAN GAS SO₂ AREA SA (SULPHURIC ACID) DI PT PETROKIMIA GRESIK MENGGUNAKAN SENSOR GAS DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN Yahya Abdul Ghofur; Misbah Misbah; Yoedo Ageng Suryo
E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Vol 16 No 1 (2021)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/e-link.v16i1.2692

Abstract

Unit SA (Sulphuric Acid), dengan bahan baku belerang (S) serta udara kering merupakan produk dari PT Petrokimia Gresik Dengan kapasitas produksi 1800 ton/hari, dan menghasilkan produk utama berupa Asam Sulfat (H2SO4). Meskipun sudah dibuang melalui stack, operator tidak mengetahui bahwa disekitar unit asam sulfat tersebut masih ada sisa pembuangan gas SO2 yang berbahaya bagi kesehatan terutama pada pernapasan. Untuk mengatisipasi hal tersebut, dibuatlah alat yang dapat mendeteksi Gas SO2 dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dengan mikrokontroler Arduino. Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa alat yang telah dibuat dapat mengidentifikasi dan mengukur Gas SO2 pada Area SA (Sulphuric Acid) di PT Petrokimia Gresik menggunakan sensor gas dan Jaringan Syaraf Tiruan dengan akurasi 97%.
Rancangan Sistem Data Logger Untuk Mendeteksi Gas Carbon Monoksida (CO) Dan Nitrogen Monoksida (NO) Berbasis Mikrokontroler Muhammad Sahri; misbah misbah; Hendra Ari Winarno
E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Vol 14 No 2 (2019)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (907.385 KB) | DOI: 10.30587/e-link.v14i2.1193

Abstract

Gas merupakan suatu besaran yang mudah berubah-ubah. Oleh karena itu pengukuran dan pengamatan yang berulang-ulang yang hasilnya disimpan untuk dikaji lebih lanjut perlu dilakukan. Pendataan dan pengamatan tersebut masih banyak yang dilakukan secara manual yang kenyataannya memiliki kelemahan-kelemahan diantaranya adalah banyaknya waktu yang diperlukan untuk melakukan pendataan dan pengamatan, kepresisian hasil pendataan, dan teknik pengambilan data masih bisa diragukan.Sebagai jalan keluar dari permasalahan tersebut maka dibuat data logger Gas CO dan NO yang dapat menyimpan data secara otomatis agar dapat mengetahui perkembangan polutan udara. Sistem data logger Gas CO dan NO ini menggunakan sensor Gas TGS 2201 yang akan aktif bila terdapat gas CO dan NO di lingkungan tertentu. RTC (Real Time Clock) untuk menentukan waktu terdeteksinya gas CO dan NO. Memori SD/MMC (Multimedia Card) untuk menyimpan data yang di hasilkan oleh sensor Gas. Data yang tersimpan didalam SD Card dapat dibaca pada komputer menggunakan card reder dengan output excel.Berdasarkan penelitian yang dilakukan sistem data logger berguna menyimpan data RTC dan gas CO,NO. Dimana kapasitas memori SD Card 8GB, sebagai penyimpan data 70KB perhari, interval pengambilan data 1 menit sekali yang dapat digunakan selama 120 hari.
IDENTIFIKASI PENYAKIT GAGAL GINJAL MELALUI BAU URINE MENGGUNAKAN SENSOR GAS DAN JARINGAN SARAF TIRUAN Ahmad Muhazir; Misbah Misbah; Rini Puji Astutik
E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Vol 16 No 1 (2021)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/e-link.v16i1.2714

Abstract

Penyakit ginjal kronik (PGK) merupakan suatu proses patofisiologi dengan etiologi beragam, mengakibatkan penurunan fungsi ginjal yang progresif dan pada umumnya berakhir dengan gagal ginjal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang suatu alat deteksi gagal ginjal yang handal dan ekonomis, dengan mengidentifikasi penderita ginjal kronik (gagal ginjal) melalui kadar urea menggunakan reagen diasetilmonoksim akan diserap oleh urine. Hal itu dapat menimbulkan warna kuning yang mana akan dicek kadarnya dengan spektometer. Metode yang digunakan diawali dengan studi kepustakaan, metode perancangan, metode pengujian, dan analisa data. Penggunaan sensor gas diharapkan efektif dalam mengidentifikasi penderita penyakit gagal ginjal. Untuk pengidentifikasian bau urine sakit gagal ginjal dan non sakit gagal ginjal sebelumnya dilakukan proses training data dan identifikasi menggunakan backpropagation yang terdapat pasang data dan pola untuk mewakili karakterisasi bau urine diabetes dan non diabetes. Kepekaan sensor gas pada alat pendeteksi urinee menggunakan modul sensor Gas MQ-2, MQ-4, MQ-7 dan MQ-135 yang sudah dilatihkan pada system dengan memiliki akurasi 96,80% dan sensor yang lebih mendominasi ada pada MQ-2, MQ-4 untuk orang sakit dan sehat. Sehingga sistem mampu membedakan mana jenis urine orang terkena penyakit ginjal atau urine orang yang sehat.
INFORMASI ARUS DAN SUHU TRAFO 150/20 KV PADA GARDU INDUK SEGOROMADU BERBASIS MIKROKONTROLER DAN SMS Jarot Suhardi; Misbah Misbah
E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Vol 15 No 1 (2020)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/e-link.v15i1.1608

Abstract

Pada operasi penyaluran tenaga listrik Perusahaan Listrik Negara (PLN) menjadi elemen vital yang mutlak dibutuhkan. Tranformator dapat dikatakan jantung tranmisi dan distribusi dalam kondisi ini, secara umum perubahan data Arus dan Suhu dapat sewaktu - waktu berubah,Bila terjadi beban lebih pada Tranformator, petugas gardu induk akan mendapatkan informasi dari alat informasi Arus dan Suhu Tranformator 150/20 KV 60 MVA pada Gardu Induk Segoromadu berupa sms. Pada penelitian ini menggunakan mikrokontroler ATMega16 sebagai control unit yang akan memproses data yang diterima dari sensor Arus ACS712 dan sensor Suhu LM35 dan ditampilkan pada layar LCD 2x16, dan dikirim melalui sms ke petugas Gardu Induk Segoromadu.Sensor Arus ACS712 yang dipakai pada alat ini mampu membaca arus listrik 0 sampai 5 Ampere, output dari Sensor Arus ACS712 pada saat tidak ada beban adalah 2,5V dan jika ditambahkan beban akan bertambah ±185mV/Ampere. Sensor Suhu IC LM35 yang dipakai pada alat ini mampu membaca -55°C - 150°C, Dari hasil pengujian diketahui tegangan keluaran sensor naik sebesar 10mV untuk setiap kenaikan 1°C atau 10mV/°C dan apabila terjadi beban lebih pada trafo 150/20 Kv 60Mva pada set poin 3 Ampere Arus CT (Current Transformer) atau suhu >50°C maka memberi informasi berupa Sms, sehingga dapat digunakan sebagai sistem informasi yang lebih cepat memberikan informasi apabila terjadi ganguan beban lebih. Tingkat akurasi dari sensor ACS712 dibandingkan dengan clamp Ampere meter memiliki nilai error maksimum pada sensor yaitu 1,39% dengan beban yang diukur sebesar 3 Ampere.
Co-Authors Ahmad Dzaki Alfaiq Ahmad Muhazir Denny Irawan Deny Irawan Fajar Sugianto Farid Dwi Murdianto Hendra Ari Winarno Henny Dwi Bhakti Ifadah Hapsari Jarot Suhardi Krisna Mahar Habsyi Kusnul Tohiroh M. Nurul Arif M. Syaifuddin Zuhri M. Syaifuddin Zuhri Miftachul Ali Hikmah Moch Nando Askitha Videnta Moch Rizky Farisih* Muhammad Agil Jundannaufal Agil Muhammad Sahri Muhammad Zainulloh Zain Nurul Arif P. P. S. Saputra P. P. S. Saputra Pressa Perdana ST, MT Pressa Perdana Surya Saputra Resti Pranandari Rini Puji Astutik Umi Chotijah Yahya Abdul Ghofur Yoedo Ageng Suryo