Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.347
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal IPTEK SISFOTENIKA Jurnal Teknik Elektro dan Komputer TRIAC Infotekmesin Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication (COMPLETE) Metta: Jurnal Penelitian Multidisiplin Ilmu
Ryan Yudha Adhitya
Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya
Religion Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search

 1 
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.
Identifikasi Warna Buoy Menggunakan Metode You Only Look Once Pada Unmanned Surface Vehicle Faiz Romadloni; Joko Endrasmono; Zindhu Maulana Ahmad Putra; Agus Khumaidi; Isa Rachman; Ryan Yudha Adhitya
Jurnal Teknik Elektro dan Komputer TRIAC Vol 10, No 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/triac.v10i1.19650

Abstract

Abstract— Unmanned Surface Vehicle merupakan kapal permukaan tanpa awak yang dapat beroperasi secara otomatis maupun manual dengan kontrol dari manusia. Unmannned Surface Vehicle dilengkapi oleh berbagai sistem seperti sistem komunikasi, sistem propulsi, dan sistem deteksi yang memungkinkannya untuk dapat berlayar dan bernavigasi dengan baik. Salah satu sarana navigasi yang penting dalam dunia pelayaran adalah buoy (pelampung suar). Buoy memiliki kode warna tertentu yang digunakan sebagai tanda peringatan, larangan, atau perintah bagi kapal yang memasuki area tersebut. Oleh karena itu, identifikasi warna buoy secara cepat, tepat, dan real-time sangat dibutuhkan untuk mengurangi potensi kecelakaan di wilayah laut, terutama pada Unmanned Surface Vehicle yang tidak memiliki awak kapal. Pada penelitian ini digunakan metode You Only Look Once untuk mengidentifikasi warna buoy. Metode You Only Look Once dipilih karena dapat mendeteksi objek secara real-time dengan kecepatan yang tinggi. Dari hasil penelitian didapatkan nilai Mean Average Precision sebesar 99,3% dan nilai average loss sebesar 0,2383. Algoritma ini juga telah diuji pada intensitas cahaya yang berbeda beda. dimana semua pengujian menghasilkan rata rata nilai deteksi sebesar 98,8% untuk buoy merah dan 100% untuk buoy hijau. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode ini memiliki nilai yang baik dalam deteksi maupun akurasi.Kata Kunci— Unmanned Surface Vehicle, Buoy, You Only Look Once, Warna, Real-Time
Prediktor Ketinggian Gelombang Air Laut dan Kecepatan Angin Berbasis Regresi Linear Majemuk : Studi Kasus Rute Pelayaran Surabaya – Banjarmasin Ryan Yudha Adhitya; Ratna Budiawati; Mat Sayi’in; Ismi Zulaida Ulifah; Ii’ Munadhif; Lucke Yuansyah
Jurnal Penelitian Multidisiplin Ilmu Vol 1 No 2 (2022): Agustus 2022
Publisher : Melati Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59004/metta.v1i2.92

Abstract

Syahbandar mengizinkan kapal berlayar merujuk pada prediksi cuaca oleh BMKG (kecepatan angin dan tinggi gelombang). Namun prediksi tersebut masih menggunakan metode perhitungan numerik yang dihasilkan dari rata-rata data cuaca pada banyak posisi di Indonesia sehingga memiliki kelemahan pada persentase keakuratannya. Penelitian ini mendesain dan merealisasikan sistem prediktor kecepatan angin dan ketinggian gelombang laut menggunakan regresi linear majemuk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil prediksi regresi linear majemuk memiliki akurasi sebesar 99,98937%. Hasil prediksi ditampilkan melalui website beserta status pada setiap titik koordinat pada waypoint KM Dharma Kartika IX.
Penerapan Metode LSB Untuk Perbaikan Kualitas Citra Pada Proses Inspeksi Visual Pengelasan Rocky Andiana; Mukhlish; Ryan Yudha Adhitya; Akhmad Miftahkhul Amri
Jurnal Penelitian Multidisiplin Ilmu Vol 1 No 2 (2022): Agustus 2022
Publisher : Melati Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59004/metta.v1i2.93

Abstract

Penelitian ini berfokus pada pemrosesan awal citra asli sebelum proses klasifikasi dibangun. Citra asli pada penelitian ini diuji dengan menggunakan penyisipan citra tambahan yang disertai dengan gangguan distribusi normal (gaussian). Pemberian gangguan gaussian bertujuan untuk merepresentasikan gangguan pada kondisi aktual sebagai contoh citra blurring. Pada penelitian ini metode LSB 8 bit yang digunakan mampu meminimalkan gangguan tersebut dengan selisih nilai PSNR rata – rata untuk keseluruhan citra uji adalah 0.03 dB.
Analisis Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat Kemasan Richo Richo; Ryan Yudha Adhitya; Muhammad Khoirul Hasin; Mat Syai'in; Edy Setiawan
SISFOTENIKA Vol 13, No 2 (2023): SISFOTENIKA
Publisher : STMIK PONTIANAK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30700/jst.v13i2.1447

Abstract

Industri makanan dan minuman yang mengalami peningkatan pesat salah satunya yakni industri produksi tepung terigu. Namun, dalam proses produksi masih mengalami kendala salah satunya klasifikasi kelayakan kemasan produk tepung terigu yang sesuai standard. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh optimizer pada model Convolutional Neural Network dalam mendeteksi hasil kelayakan produk kemasan tepung terigu berdasarkan 2 kondisi yakni cacat atau normal. Area deteksi kemasan dilakukan pada area vertikal kemasan dengan indikasi cacat ditentukan berdasarkan kerusakan pada area perekat kemasan yang menimbulkan keluarnya bercak tepung pada area tersebut. Proses deteksi menggunakan webcam untuk capture image yang kemudian akan dilakukan ekstraksi fitur, reduksi citra, dan classification berdasarkan nilai probabilitas tertinggi. Pada penelitian ini kami mengimplementasikan dan membandingkan optimizer pada model CNN untuk meminimalisir terjadinya overfitting serta menghasilkan akurasi terbaik dalam klasifikasi produk cacat atau normal. Optimizer yang dibandingkan yakni optimizer Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax, RMSprop, dan SGD. Dataset berjumlah 250 gambar, 125 gambar merupakan kelas cacat dan 125 gambar lainnya merupakan kelas normal. Sementara itu, split data pada proses training dibagi dengan perbandingan 90% data training dan 10% data validation. Setelah dilakukan pengujian diperoleh hasil training model CNN terbaik yakni menggunakan optimizer Adam dengan validation accuracy sebesar 92.77% dan akurasi testing mencapai 90%.Kata kunci— CNN, Optimizer, Kemasan, Tepung Terigu, Klasifikasi.
Implementation of Extreme Learning Machine for Water Quality Control in Vannamei Shrimp Ponds Faris Robby Zakariya; Mat Syai'in; Ryan Yudha Adhitya
Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication Vol. 4 No. 1 (2023): July
Publisher : Institut Teknologi Telkom Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52435/complete.v4i1.322

Abstract

The application of science and technology knowledge is crucial in supporting the Indonesian Government's program to increase the production of Litopenaesus Vannamei shrimp. This research collaborates with shrimp pond farmers to develop technology that supports the cultivation of vaname shrimp. The water quality affect the harvest results, and the water parameters such as pH, dissolved oxygen (DO), alkalinity, salinity, and temperature should be monitored and adjusted if the parameters exceed the predetermined limits. We have developed an Extreme Learning Machine-based water quality management system tailored to the geographic conditions of Indonesia. This tool uses sensors to read data from the pond water, which is then processed by a microcontroller and displayed in a web-based information system. This tool helps farmers determine the water conditions and condition it accordingly. Based on experimental result error dari data training adalah 0.0001 dan error pada data testing yaitu sebesar 0.1851, it can be seen the Extreme Learning Machine has good performance for this research.
Kontrol Kestabilan Kapal Autonomous Submarine Surface Vehicle Dengan Metode Fuzzy logic Abdul Hafizh Abyan Faruq; Joko Endrasmono; Isa Rachman; Agus Khumaidi; Ryan Yudha Adhitya; Zindhu Maulana Ahmad Putra
Infotekmesin Vol 14 No 2 (2023): Infotekmesin: Juli, 2023
Publisher : P3M Politeknik Negeri Cilacap

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35970/infotekmesin.v14i2.1920

Abstract

The Autonomous Submarine Surface Vehicle is a type of unmanned underwater vehicle. When the ship performs maneuvers, there are large Pitch and Roll motions. This research aims to control the stability of the Autonomous Submarine Surface Vehicle with Fuzzy. The first process is taking Pitch and Roll data followed by the Fuzzification process to change input data with firm values into Fuzzy values. The next stage is Inference by using the rules (if – then) and the Deffuzification process to change the results of the inference stage into output values. The last is the process of stabilizing the ship with a Thruster dc motor. When the system is activated, it has a time of 0.518 seconds faster to steady state than the deactivated system with a roll tilt of (plus) 11°. On the roll tilt of (plus) 20° the highest PWM rotation is 1600µs with a time of 9,342 seconds to steady state and the roll tilt is (plus) 11° with the highest PWM of 1500µs with a time of 4,335 seconds. Based on this research, the Fuzzy Method can control the stability of the Autonomous Submarine Surface Vehicle ship.
Sistem Komunikasi Mikrokontroler dan PLC Berbasis Komunikasi Serial Host Link dan Protokol C-Command RS232 Dewi Rizani Ruwahida Ruwahida; Isa Rachman; Hendro Agus Widodo; Ryan Yudha Adhitya; Yuda Irawan
Infotekmesin Vol 14 No 2 (2023): Infotekmesin: Juli, 2023
Publisher : P3M Politeknik Negeri Cilacap

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35970/infotekmesin.v14i2.1924

Abstract

The communication between microcontrollers and PLC has become an important technology development that needs to be enhanced. One of the reasons for the communication between these two devices is to facilitate the input process of data or information from sensors, which are responsible for detecting or measuring specific parameters. Not all sensors can be directly read by PLC, as some sensors have their own communication protocols or specific libraries that are not directly supported by PLC. Microcontrollers are often used as intermediaries between sensors and PLC. Microcontrollers can read sensor data and then convert it into a format that can be understood by PLC. Microcontrollers can perform flat processing tasks such as conversion and status evaluation to provide more relevant data, and then send this data to the PLC through a compatible communication protocol. In this study, the communication protocol used is the Host Link serial communication using the C-mode Command method. The communication testing conducted using 10 different data samples resulted in accurate values with an error percentage of 0%.
Co-Authors Abdul Hafizh Abyan Faruq Agus Khumaidi Akhmad Miftahkhul Amri Catur Rakhmad Handoko Dana Hartono Dewi Rizani Ruwahida Ruwahida Edy Setiawan Faiz Romadloni Faris Robby Zakariya Hendro Agus Widodo Ii’ Munadhif Ismi Zulaida Ulifah Joko Endrasmono Lucke Yuansyah Mat Sayi’in Mat Syai'in Mat Syai'in Muhammad Khoirul Hasin Mukhlish Noorman Rinanto Ratna Budiawati Richo Richo Rocky Andiana Sryang Tera Sarena Yuda Irawan Zindhu Maulana Ahmad Putra