Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Sipil USU JIKSI (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi)
Benny Karnadi
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Mathematics Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PENGARUH PENGGUNAAN GLASS FIBER REINFORCED POLYMER PADA KOLOM BATA Benny Karnadi
Jurnal Teknik Sipil USU Vol 8, No 1 (2019): Jurnal Teknik Sipil USU Volume 8, No. 1 Tahun 2019
Publisher : Jurnal Teknik Sipil USU

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (642.694 KB)

Abstract

Abstrak Kolom memegang peranan penting dalam struktur suatu bangunan karena kolom memikul beban aksial, momen lentur dan gaya geser. Seiring perkembangan teknologi, ada beberapa cara untuk memperkuat kolom secara eksternal. Salah satunya dengan penggunaan Fiber Reinforced Polymer (FRP). FRP memiliki kekakuan, kekuatan yang tinggi, dan material ini mudah digunakan. Dalam penelitian ini,peneliti menggunakan FRP jenis Glass Fiber Reinforced Polymer (GFRP) sebagai perkuatan eksternal. Kolom dibuat dengan batu bata yang disusun menjadi kolom. Kolom yang digunakan adalah kolom pendek berukuran 22 cm x 22 cm dengan tinggi 100 cm. Kolom yang diujikan adalah kolom tanpa perkuatan dan kolom dengan perkuatan GFRP. Tujuan penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan kuat tekan pada kolom tanpa perkuatan dan kolom dengan perkuatan GFRP. Secara teoritis didapatkan peningkatan kuat tekan sebesar 30,02% dari kekuatan awal dan berdasarkan hasil pengujian diperoleh peningkatan kuat tekan sebesar 29,41% dari kekuatan awalnya. Berdasarkan hasil pengujian ini, dapat disimpulkan bahwa perkuatan kolom dengan GFRP mampu menghambat retakan awal dan juga meningkatkan kekuatan pada struktur kolom bata yang dilapisi GFRP dari pada kolom bata tanpa perkuatan GFRP.   Kata Kunci: GFRP, kolom pendek, kuat tekan
Integrasi Metode Convolutional Neural Networks dengan Arsitektur Model PoseNet untuk Pengembangan Sistem Klasifikasi Gerakan serta Monitoring Repetisi pada Olahraga Bulu Tangkis Benny Karnadi; Chairisni Lubis; Agus Budi Dharmawan
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 12 No. 1 (2024): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/jiksi.v12i1.28191

Abstract

This application or a recognition of movement classification system and monitoring repetitions in badminton system is designed for students and coaches to practice movement and stroke techniques in badminton as well as a joint evaluation medium for users who practice using this application, also with the hope that it can help children who want to practice Badminton can be more flexible in terms of time and also efficient for coaches to be able to reach a wider range of students and produce more talented athletes. One of the branches of science used in designing this application is Deep Learning with the Convolutional Neural Network (CNN) method with the MobileNetv2 architecture used in designing this badminton movement classification application, as well as using PoseNet model integration. The training results that can be achieved using the Convolutional Neural Network method with the MobileNetv2 architecture obtain an accuracy score in the range of 90%, and test results can be achieved with an accuracy score of 93%.
Co-Authors Agus Budi Dharmawan Agus Budi Dharmawan Chairisni Lubis