Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sains dan Seni ITS Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer REKAYASA Jurnal IPTEK ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika
Noorman Rinanto
Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
Perbandingan Efisiensi Energi Pengontrol T2FSMC dan PID pada Prototype Panel Surya Gresela Sitorus; Mardlijah Mardlijah; Noorman Rinanto
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 7, No 1 (2018)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (482.857 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v7i1.29997

Abstract

Panel surya akan menghasilkan nergi maksimal jika posisi panel surya tegak lurus dengan arah sinar matahari. Untuk itu diperlukan pengendali posisi panel surya. Dalam penelitian ini, pengendali yang digunakan adalah T2FSMC dan PID dan selanjutnya dilakukan perbandingan nilai efisiensi energi dari data penelitian yang dihasilkan oleh pengendali T2FSMC terhadap PID. Pada penelitian ini diperoleh nilai energi yang dihasilkan pengendali T2FSMC yaitu 12,99 Wh pada percobaan pertama dan 16,07 Wh pada percobaan kedua sedangkan untuk pengendali PID diperoleh nilai energi yaitu sebesar 1,39 Wh pada percobaan pertama dan 5,24 Wh pada percobaan kedua. Persentasi efisiensi energi pengendali T2FSMC terhadap PID yang diperoleh yaitu sebesar 89,30% pada percobaan pertama atau setara dengan 11,60 Wh energi yang dihasilkan setiap 5 menitnya dan pada percobaan kedua diperoleh sebesar 67,39% atau setara dengan 10,83 Wh energi yang dihasilkan setiap 5 menitnya. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa kendali T2FSMC baik digunakan sebagai pengendali pada prototype panel surya karena menghasilkan nilai energi yang optimal.
Obstacle Avoidance using Fuzzy Logic Controller on Wheeled Soccer Robot Noorman Rinanto; Irfan Marzuqi; Agus Khumaidi; Sryang T Sarena
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol 5, No 1 (2019): June
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (556.96 KB) | DOI: 10.26555/jiteki.v5i1.13298

Abstract

The purpose of this study is to apply Fuzzy Logic Controller on a wheeled soccer robot to avoid the collision with other robots in the field. The robot equipped by an omnidirectional camera as a vision sensor, a mini-PC for the image processing device, a microcontroller to handle I/O system, and three wheel's omnidirectional mover system. Omni-camera produces four input-values, namely: X coordinate ball position, Y coordinate ball position, distance and angle from obstacle to the point of interest in the camera frame. These inputs processed by a mini-PC and then forward to a microcontroller to calculate the output using Fuzzy Logic Controller. The output variables are the movement rate of the robot in the X, and Y coordinate.  These outputs will be used by the kinematics controller to manage the speed of three Omni-wheels driven by 24 volts DC motors. The experiment shows a good result with the percentage of the success of the robot catching the ball is around 70% and 80% in avoiding the obstacle. In time performance, the soccer robot with Fuzzy Logic Controller is superior by 4.67 seconds compared to the robot without this method.
APLIKASI SISTEM PERINGATAN TABRAKAN PADA KAPAL BERBASIS DATA GPS MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY Sryang Tera Sarena; Ryan Yudha Adhitya; Catur Rakhmad Handoko; Noorman Rinanto
Jurnal IPTEK Vol 20, No 2 (2016)
Publisher : LPPM Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya (ITATS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.iptek.2016.v20i2.48

Abstract

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.
Pengembangan PV Solar Tracking System Dua Sumbu Putar Berbasis Model Fuzzy Sugeno Oorde Nol Sryang Tera Sarena; Ryan Yudha Adhitya; Noorman Rinanto; Dana Hartono
Jurnal IPTEK Vol 24, No 1 (2020)
Publisher : LPPM Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya (ITATS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.iptek.2020.v24i1.549

Abstract

Solar Tracking System (STS) merupakan salah satu cara esensial untuk meningkatkan efisiensi penangkapan cahaya matahari pada panel sel surya. Penelitian ini membahas tentang pengembangan STS pada sel fotovoltaik yang mempunyai dua sumbu putar (rotasi vertikal-rotasi horisontal) dengan perangkat pengendali berupa sebuah mikrokontroler dan algoritma cerdas Fuzzy Sugeno orde nol. Masukan sistem tersebut berasal dari 4 (empat) buah sensor cahaya Light Dependent Resistor (LDR) yang terdiri dari 2 (dua) sensor LDR untuk mendeteksi pergerakan matahari dari arah timur ke barat dan 2 (dua) sensor sisanya untuk pergerakan matahari di arah utara atau selatan. Keempat sersor tersebut ditempatkan ditepi sisi bagian luar dari sel fotovoltaik. Sistem ini menggunakan sel surya polycrystalline 10 Wp dan sebuah baterai berkapasitas 12 volt / 7,2Ah. Aktuator sistem ini berupa 2 (dua) motor DC servo bertorsi tinggi. Pengujian kinerja sistem ini masih dilakukan dalam skala laboratorium dengan bantuan cahaya lampu LED yang digerakan manual. Tegangan dan arus keluaran sel surya diukur menggunakan sensor tegangan dan sensor arus ACS712, dimana hasilnya disimpan pada sebuah komputer yang terhubung dengan sistem. Respon unjuk kerja sistem STS yang menggunakan Fuzzy sugeno orde nol memiliki efisiensi yang lebih tinggi 34,18 % jika dibandingkan dengan sistem sel surya yang statis.
Akuisisi Data NMEA 0183 AIS Berbasis Mikrokontroler sebagai Sistem Monitoring Informasi Kapal ISA RACHMAN; RAMADANI BIMA HAMMAM NURAFALAH; NOORMAN RINANTO
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 7, No 1 (2019): ELKOMIKA
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v7i1.97

Abstract

ABSTRAKData kapal dari perangkat AIS (Automatic Identification System) merupakan sumber informasi bagi nahkoda kapal laut. Informasi-informasi tersebut diperoleh dengan mengubah menu secara manual pada layar AIS yang berukuran kecil. Pembuatan perangkat pada penelitian ini difungsikan sebagai pendukung kinerja AIS dalam penyampaian informasi secara berkelanjutan dan otomatis. Data NMEA (National Marine Electronics Association) 0183 dari AIS MA-500TR diakuisisi melalui proses penafsiran, pemilihan, penguraian dan pengurutan untuk menghasilkan data RMC (Recommended Minimum Specific) menggunakan bahasa C pada Arduino Uno R3. Kesesuaian tampilan data RMC untuk waktu, posisi dan tanggal pada modul LED P10 dengan AIS MA-500TR sebesar 100 %. Sedangkan tampilan untuk kecepatan dan heading pada modul LED P10 memiliki akurasi lebih tinggi daripada AIS MA-500TR karena mampu menampilkan dua digit angka setelah tanda koma.Kata kunci: kapal, AIS, informasi, NMEA 0183, akuisisi ABSTRACTShip’s data from the AIS (Automatic Identification System) device is a source of information for the shipmaster. That information is obtained by manually changing the menu on the small size of the AIS screen. The prototype in this study is used to support AIS performance in order to get information continuously and automatically. NMEA (National Marine Electronics Association) 0183 data from the AIS MA-500TR was acquired through the process of interpretation, filtering, parsing and sorting to generate RMC (Recommended Minimum Specific) data using C language on the Arduino Uno R3. The accuracy of RMC data display for time, position and date on the LED P10 module with the AIS MA-500TR are 100 %. While the display for speed and heading on the LED P10 module has a higher accuracy than the AIS MA-500TR because it is able to display two-digit numbers after a comma.Keywords: ship, AIS, information, NMEA 0183, acquisition
Ekstrasi Data Citra Koordinat Bumi Pada Peta Digital Pesebaran Ikan Muhammad Khoirul Hasin; Noorman Rinanto; Afif Zuhri Arfianto; Dian Asa Utari; Aminatus Sa'diyah
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 5 No 6: Desember 2018
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2792.752 KB)

Abstract

Dalam teknologi penangkapan ikan yang berkembang saat ini masih menggunakan teknologi fishfinder yang berbasis akustik, selain mahal tidak semua ikan terdeteksi alat ini. Padahal Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP) saat ini telah menyediakan peta digital daerah persebaran ikan. Peta tersebut kita kenal dengan Peta Perkiraan Daerah Penangkapan Ikan (PPDPI). Untuk mengatasi permasalahan tersebut, sudah mulai dikembangkan teknologi yang lebih baik, yang dinamakan Portable Virtual Assistant untuk nelayan. Penelitian ini menfokuskan pada cara memperoleh data latitude dan longitude area berkumpulnya ikan yang berasal dari peta PPDPI. Terlebih dahulu gambar peta digital tersebut diolah dengan cara menentukan area fokus gambar peta yang akan diolah pada tahap berikutnya dengan menggunakan image processing. Area fokus gambar peta tersebut dirubah dari gambar berwarna menjadi hitam-putih. Dengan hitam-putih, gambar lebih mudah diolah lagi untuk ditemukan titik koordinat piksel gambar. Titik koordinat piksel tersebut dirubah ke latitude dan longitude dengan cara menggunakan rumus perbandingan latitude dan longitude peta dunia. Hasil penelitian ini mampu memberikan keakurasian hingga 1.791838% untuk latitude dan 1.11416% untuk longitude. AbstractExisting fishing technology still uses the acoustic-based fishfinder, besides expensive, itdoes not detect all types of fish. Whereas, Ministry of Marine Affairs and Fisheries Republic of Indonesia has provided digital map of fish distribution. The digital map is known as Peta Perkiraan Daerah Penangkapan Ikan (PPDPI). To tackle the problem, a better technolgy has just been developed , namely Portable Virtual Assistant for sailor. This study focuses on how to get latitude and longitude of fish group sourcing from the PPDPI map. Firstly the digital map is processed to determine the focus area of map image processed on the next steps by image processing. The focus area of map image is changed from color image to black and white image. By black and white image, it is easier to be processed again to be found coordinate-piksel of image. The coordinate-piksel was converted to latitude and longitude by comparing formula latitude and longitude of world map. The result is able to give accuracy up to 1.791838% for latitude and 1.11416% for longitude.
Klasifikasi Gelombang Otot Lengan Pada Robot Manipulator Menggunakan Support Vector Machine Muhammad Ja'far Ubaidillah; Ii Munadhif; Noorman Rinanto
Rekayasa Vol 12, No 2: Oktober 2019
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (547.996 KB) | DOI: 10.21107/rekayasa.v12i2.5406

Abstract

Teknologi robotika semakin berkembang. Banyak orang berinovasi untuk membantu aktivitas mereka, diantaranya membuat robot manipulator untuk mengambil barang di tempat berbahaya atau memindah barang dengan presisi yang sangat tinggi. Pada penelitian ini telah dirancang robot manipulator untuk membantu pasien yang diamputasi pergelangan tangannya agar dapat memegang dan tidak memegang. Sensor Electromyography (EMG) dapat merekam aktivitas listrik yang dihasilkan oleh otot rangka dalam bentuk sinyal yang mempresentasikan gerakan otot. Pada penelitian ini, elektromiogram diekstraksi untuk mendapatkan fitur Root Mean Square (RMS) dan Mean Absolute Value (MAV) kemudian diklasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Metode SVM dipilih karena mampu menemukan hyperplane terbaik sebagai pemisah. Pengendali yang digunakan adalah Arduino yang memerintahkan motor servo untuk menggerakkan robot manipulator sesuai dengan hasil klasifikasi. Penerapan metode Support Vector Machine (SVM) yang bertipe linier memiliki akurasi yang cukup baik dengan keberhasilan 80% pada pengujian dengan subjek yang telah diambil data sampel dan keberhasilan 60% pada pengujian dengan subjek yang tidak diambil data sampel.Classification of Muscle Wave Arm on Manipulator Robot Using Support Vector Machine ABSTRACTRobotics technology is growing. Many people innovate to help their activities, including making manipulator robots to take items in dangerous places or move items with very high precision. In this study a manipulator robot was designed to help patients who amputated their wrists to grip and un-grip. Electromyography (EMG) sensors can record electrical activity produced by skeletal muscles in the form of signals that present muscle movements. In this study, the electromyogram was extracted to get the Root Mean Square (RMS) and Mean Absolute Value (MAV) features then classified using Support Vector Machine (SVM). The SVM method was chosen because it was able to find the best hyperplane as a separator. The controller used is Arduino which instructs the servo motor to move the manipulator robot according to the classification results. The application of the Support Vector Machine (SVM) method which has a linear type has a fairly good accuracy with 80% success in testing with subjects who have taken sample data and 60% success in testing with subjects who are not taken sample data.Keywords: EMG Sensor, Arm Muscle, MAV, RMS, SVM, Classification.
Co-Authors Agus Khumaidi Aminatus Sa’diyah Arfianto, Afif Zuhri Catur Rakhmad Handoko Dana Hartono Dian Asa Utari Gresela Sitorus Ii Munadhif Irfan Marzuqi Mardlijah - Muhammad Ja'far Ubaidillah Muhammad Khoirul Hasin RAMADANI BIMA HAMMAM NURAFALAH Ryan Yudha Adhitya Sryang T Sarena Sryang Tera Sarena