Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.376
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik ITS Jurnal Ilmiah Kursor Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Respati JAREE (Journal on Advanced Research in Electrical Engineering) Sewagati
Totok Mujiono, Totok
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Social Sciences

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA FIELD PROGRAMMABLE GATE ARRAY (FPGA) DALAM SISTEM IDENTIFIKASI ODOR Sari, Dini Fakta; Rivai, Muhammad; Mujiono, Totok
Jurnal Teknologi Informasi RESPATI Vol 10, No 28 (2015)
Publisher : Universitas Respati Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (599.625 KB) | DOI: 10.35842/jtir.v10i28.139

Abstract

ABSTRAKPenggunaan Field Programmable Gate Array (FPGA) untuk implementasi artificial neural network memberikan fleksibilitas dalam sistem pemrograman. Implementasi digital pada artificial neural network menggunakan FPGA dan menggunakan fungsi aktivasi nonlinier. VHDL digunakan untuk mengimplementasikan artificial neural network pada FPGA Xilinx XC3S500E-FG320 dengan perangkat lunak Xilinx ISE Webpack 8.2i. Kecepatan operasi FPGA Xilinx XC3S500E-FG320 dapat ditingkatkan dengan menggunakan metode lookup table (LUT). Jumlah LUT yang digunakan untuk perancangan artificial neural network dengan 3 neuron pada lapisan input, 4 neuron pada lapisan output dengan 1 neuron pada lapisan tersembunyi adalah sebesar 1407 LUT, untuk 5 neuron pada lapisan tersembunyi sebesar 4549 LUT, untuk 10 neuron pada lapisan tersembunyi sebesar 6378 LUT dan untuk 15 neuron pada lapisan tersembunyi sebesar 10084 LUT. Sistem dentifikasi odor, dilengkapi dengan sensor resonator kuarsa, pengkondisi sinyal, FPGA dan display. Model Multi Layer Perceptron (MLP) dengan metode pembelajaran Back Propagation (BP) yang digunakan untuk klasifikasi odor. Artificial neural network terdiri dari 3 neuron pada lapisan input, 10 neuron pada lapisan tersembunyi dan 4 neuron pada lapisan output yang diimplementasikan pada FPGA. Tingkat keberhasilan artificial neural network untuk identifikasi amoniak sebesar 93%, untuk pertamax sebesar 90%, untuk alkohol sebesar 92% dan untuk minyak tanah sebesar 85%.Kata kunci : Odor, sistem identifikasi odor, Artificial neural network, dan FPGA.
IMPLEMENTASI TEKNOLOGI FIELD PROGRAMMABLE GATE ARRAY (FPGA) PADA ALAT IDENTIFIKASI ODOR Dini Fakta Sari; Muhammad Rivai; Totok Mujiono; Tasprian Tasprian
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 2 (2010): Instrumentational And Robotic
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Alat identifikasi odor merupakan peralatan yang dirancang untuk mengganti fungsi serta mengatasi keterbatasan sistem penciuman manusia. Alat identifikasi odor dapat diaplikasikan untuk pengawasan mutu produk makanan, minuman, dan industri kosmetik. Pada penelitian ini digunakan sampel odor yaitu bensin, minyak tanah, alkohol dan melon. Alat ini menggunakan deret sensor resonator kuarsa yang dilapisi oleh polymer yang berbeda-beda yaitu cellulose, dicyanoallylsilicone (OV-275), dan polyethylene glycol ester (PEG- 1540). Setiap sensor resonator akan menghasilkan perubahan frekuensi yang berbeda sebagai akibat adanya molekul odor yang terserap dipermukaannya. Data yang diperoleh dari deret sensor resonator kuarsa diaplikasikan pada perangkat FPGA Spartan 3E dengan Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language (VHDL) sebagai bahasa pemrogramannya pada perangkat lunak Xilinx ISE Webpack 8.2i. Perangkat FPGA ini menangani pengukuran frekuensi (counter) secara pararel, latch, encoder, dan komunikasi serial. Artificial neural network merupakan representasi buatan dari otak manusia yang dapat diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran. Artificial neural network yang digunakan dalam penelitian ini dengan model Multi Layer Perceptron (MLP) dengan metode pelatihan Back Propagation (BP) yang merupakan bentuk topologi dari supervised artificial neural network yang dalam proses pelatihannya memerlukan pengawasan. Tingkat akurasi pembelajaran untuk mengklasifikasi melon pada 5000 epoch dengan 1 neuron pada lapisan tersembunyi sebesar 24,74%, dengan 5 neuron pada lapisan tersembunyi sebesar 98,36% dan dengan 10 neuron pada lapisan tersembunyi sebesar 99,48%. Tingkat akurasi pada saat pengujian sebesar 100%.
PENINGKATAN TARAF IDENTIFIKASI JENIS GAS DI UDARA TERBUKA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI FOURIER DAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS Muhammad Rivai; Tasripan Tasripan; Totok Mujiono
Jurnal Ilmiah Kursor Vol 6 No 2 (2011)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Klasifikasi jenis gas di udara terbuka diperlukan di berbagai bidang aplikasi seperti pendeteksian kebakaran, monitoring lingkungan dan lainnya. Hal ini memerlukan teknik pengklasifikasian yang handal dikarenakan adanya konsentrasi gas yang berubah secara dinamis. Sebuah deret sensor gas yang dikombinasikan dengan algoritma pengenal pola Neural Networks telah lama digunakan untuk mengatasi hal ini. Makalah ini melaporkan sebuah metode yang handal untuk klasifikasi jenis gas di udara terbuka. Pada penelitian ini, metode yang digunakan adalah metode Fast Fourier Transform (FFT) untuk analisa spektrum frekuensi dan metode Principal Component Analysis (PCA) untuk ekstraksi data sebagai metode preprocessing untuk Propagasi balik Neural Networks. Sebuah deret sensor terdiri dari tiga tipe sensor gas semikonduktor yang berbeda dan menghasilkan sebuah pola yang khas untuk setiap jenis gas pada domain waktu. Beberapa gas digunakan untuk mengevaluasi unjuk kerja dari klasifikasinya. Hasil percobaan menunjukkan bahwa taraf klasifikasi dari Neural Networks yang dihasilkan lebih tinggi daripada sistem klasifikasi tanpa menggunakan preprocessing walaupun konsentrasi gas berubah pada kondisi yang bervariasi. Kata kunci: Deret Sensor, Spektrum Frekuensi, Principal Component Analysis, Neural Networks. Abstract Classification of gases in open field is of great interest in many applications such as fire detection, environmental monitoring, etc. They all require reliable classification techniques due to dynamical change of gas concentration. A gas sensor array combined with Neural Networks pattern recognition algorithm has been traditionally used to address these issues. This paper reports a robust method for gas classification in the ambient air. In this research, we employ Fast Fourier Transform (FFT) method for frequency spectrum analysis and Principal Component Analysis (PCA) method for data extraction as preprocessing methods for a Back Propagation Neural Networks. A sensor array consists of three different types of semiconductor gas sensors producing a unique pattern for each gas in time domain. Several gases were introduced to evaluate the classification performance. The experiment result showed that classification rate of the Neural Networks with FFT and PCA methods as preprocessing was higher than that of the system without preprocessing even if the gas concentration changed into various conditions.
Development of pH Sensing Devices Based on Optical Fluorescents with Rapid Measurement, Low Cost and Wireless Monitoring Rahmat Fauzi Siregar; Totok Mujiono
JAREE (Journal on Advanced Research in Electrical Engineering) Vol 4, No 2 (2020): October
Publisher : Department of Electrical Engineering ITS and FORTEI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j25796216.v4.i2.126

Abstract

The level of acid or base in water based on solution (pH) is a very important measure for living things because about 70% in the body consists of water. Most of the metabolism in the body requires a certain pH level. Having a rapid and accurate pH meter is very demanding, but most of the available pH meters take several minutes to measure the pH of the liquid. The measured water is mixed with fluorescent liquid and then excited with violet light at a wavelength of 405 nm. We have developed a pH meter based on optical fluorescent using pyranine extracted from yellow highlighter using isopropyl alcohol. The pH meter based on optical fluorescent have advantage compared to other methods in terms of measurement time. The intensity of the green fluorescent emitted from the liquid sample is then captured by the AS7262 spectral sensor. A pH sensing device has been developed, tested and verified to be able to measure pH from a range of 4 to 11 with an accuracy of 98.13%, a reading error value of ±0.13 and only takes less than 3 seconds to take measurements.Keywords: fluorescent, pH sensor, pyranine.
Low Cost Optical-electronic Sensor Development Based on Raman Spectroscopy for Liquid Luqman Aji Kusumo; Totok Mujiono; Hendra Kusuma
JAREE (Journal on Advanced Research in Electrical Engineering) Vol 4, No 2 (2020): October
Publisher : Department of Electrical Engineering ITS and FORTEI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j25796216.v4.i2.127

Abstract

Spectroscopy is a method that used to identifychemical structure of substances using its spectral patterncharacteristics. Optical spectroscopy term can be applied to anykind of optical photon interactions with matter. Ramanspectroscopy essentially shows spectral response like thewavelength of scattered light is shifted regarding initializingexcitation wavelength. In this paper, we propose a design of lowcost optical-electronic sensor based on Raman spectroscopy.This low cost optical-electronic sensor employs a violet-blue 405nm wavelength laser diode, a biconvex lens with 5 cm diameterand focus point, a test tube, and a Complementary Metal OxideSemiconductor (CMOS) sensor. We tested this low cost opticalelectronic sensor based on Raman spectroscopy in darkcondition. Combination of these hardware and components canprovide measurement result to any liquid sample. From thisexperiment, even all liquid samples that used to test thiscombination of hardware and components are transparent, theystill have different Raman spectra. This combination ofhardware and components can be implemented into someapplication for instance body liquid measurement such as blood.In specific application, we need to employ data analysis and abunch of data set which are organized into three different groupsuch as training data, validation data, and test data group,combined with this developed instrumentation.Keywords: CMOS sensor, laser diode, Raman scattering, Raman spectroscopy, spectroscope.
Development of Optical Transducer on Fabrics for The Application of Liquid Clustering Using Reflectance Spectroscopy Viona Hazar Briliana; Totok Mujiono
JAREE (Journal on Advanced Research in Electrical Engineering) Vol 5, No 2 (2021): October
Publisher : Department of Electrical Engineering ITS and FORTEI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/jaree.v5i2.202

Abstract

Recently, usage of fabrics as wearable device, along with their applications are increasing, one example being the detection of bio-analyzes such as blood or sweat. One method used to observe the properties of the material of a fabric is to use the Refcletance Spectroscopy, in which excitation of monochromatic light with a specific wavelength is given to a fabrics. Intensity value is then processed using the PCA method in order to obtain the pattern of the difference between each substrate. The proposed transducer optic system consists of 405nm blueviolet laser as the light source, biconvex lens, Adafruit AS7262 light detector, and Arduino. This system can only detect the difference in substrate content from the occurring light scatter. This system can be applied to various kinds of fabric wearable material with differing scatter intensity values depending on the kind of fabrics. Softer kind of fabric is proposed as material for the wearable device because it gives a high scatter intensity value and constant values in every repetation which results in better data reading.Keywords: clustering, optical, reflectance, spectroscopy, transducer, wearable.
Sistem Inspeksi Panas Kabel Menggunakan Kamera Termal dan Neural Network untuk Pencegahan Potensi Kebakaran Martin Pardamean Batubara; Muhammad Rivai; Totok Mujiono
Jurnal Teknik ITS Vol 11, No 3 (2022)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v11i3.95537

Abstract

Listrik adalah sumber daya yang diperlukan dan sering ditemukan pada penggunaan barang elektronik. Penggunaan listrik di Indonesia pun tergolong meningkat dan menyebabkan adanya kejadian kebakaran. Perlu adanya pencegahan potensi kebakaran akibat adanya masalah kelistrikan baik pada komponen kelistrikan terutama ke kabel yang menghubungkan komponen. Pada penelitian ini telah dikembangkan sebuah sistem pendeteksian panas kabel dengan menggunakan kamera termal. Sistem ini menggunakan Raspberry Pi 4 sebagai unit prosesor dan kamera termal MLX90640 sebagai sensor. Data nilai suhu yang telah didapatkan oleh kamera termal berukuran 32x24 digunakan sebagai dataset bagi Convolutional Neural Network. Neural Network akan membedakan klasifikasi pembacaan tiap data yang diamati menjadi tiga yaitu suhu kabel yang aman, panas kabel yang berbahaya, dan pembacaan yang tidak sesuai sebagai gangguan. Model pelatihan pada data memiliki nilai akurasi yaitu sebesar 97%. Sistem ini dilengkapi Internet of Things untuk memutus kabel secara otomatis apabila mendeteksi panas yang berbahaya lewat protokol MQTT pada modul ESP8266.
Perancangan Sistem Peringatan Area berbahaya untuk Penyandang Tunanetra Hendra Kusuma; Totok Mujiono; Harris Pirngadi; Tasripan; Rudy Dikairono; Muhammad Rivai
Sewagati Vol 6 No 4 (2022)
Publisher : Pusat Publikasi ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2337.107 KB) | DOI: 10.12962/j26139960.v6i4.230

Abstract

Penyandang tunanetra dalam kesehariannya memiliki kesulitan untuk mengetahui area berbahaya di tempat yang asing bagi mereka. Kesulitan ini terutama dalam hal spasial, yaitu memperkirakan medan di sekitarnya, seperti ketinggian tempat dia berada, daerah berbahaya yang berpotensi menyebabkan celaka, maupun daerah industri yang bertegangan listrik tinggi. Disamping itu penyandang tunanetra juga tidak bisa mengetahui dengan mudah apakah suatu suatu lokasi boleh di akses atau tidak, dikarenakan tidak adanya atau tidak memungkinkan tersedianya petunjuk dalam bentuk tulisan Braille. Agar penyandang tunanetra dapat ber navigasi mandiri, maka mereka membutuhkan alat bantu untuk mengetahui area berbahaya, dan area terlarang. Alat bantu ini merupakan sistem peringatan tentang adanya bahaya atau resiko fatal yang dipasang di area-area berbahaya, yang berupa sensor PIR, dan alarm, serta peringatan bahaya berupa suara manusia. Sistem yang telah berhasil diimplementasikan ini, yaitu sebagai hasil pelaksanaan Abdimas ini dapat membantu memberi rasa nyaman pada penyandang tunanetra, dan mengurangi resiko bahaya kecelakaan.
Perbaikan Mesin Cetak Braille dan Pelatihan Bagi Operator dan Guru di SLB N Muara Bulian, Batanghari, Jambi Hendra Kusuma; Tasripan; Tri Arief Sardjono; Rudy Dikairono; Totok Mujiono
Sewagati Vol 7 No 6 (2023)
Publisher : Pusat Publikasi ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j26139960.v7i6.696

Abstract

Program pengembangan sekolah luar biasa untuk tunanetra, yaitu dalam bentuk pengembangan bahan ajar Braille sudah dilakukan Pemerintah sejak awal 1998, yaitu dengan dibentuknya sekolah luar biasa (SLB) yang berperan sebagai pusat sumber Resource Center penyelenggaraan pendidikan yang salah satu fungsinya adalah pengembangan media pembelajaran dalam huruf Braille. SLBN Muara Bulian, Batang Hari, Jambi merupakan salah satu SLB pusat sumber yang dimaksud. Mesin Braille SLB Muara Bulian sudah lama rusak dan tidak ada pihak yang mampu memperbaikinya sehingga kegiatan pengadaan dan pengembangan bahan ajar Braille menjadi terputus. Untuk itu pihak SLB Muara Bulian mengharapkan bantuan tim ahli Departemen Teknik Elektro ITS agar memperbaiki mesin Braille dan sekaligus memberi pelatihan teknis tentang pemeliharaan dan operasional bagi operator mesin Braille dan guru SLB. Hasil diagnosa, dan perbaikan yang dilakukan oleh tim DTE ITS menghasilkan mesin Braille SLB Muara Bulian kembali beroperasi sempurna seperti kondisi baru. Adapun perbaikan mesin Braille yang rusak tersebut dilakukan pada bagian mekanis, dan elektronik serta pada penyempurnaan software, sehingga mesin Braille SLB dapat beroperasi sempurna dengan kemampuan cetak 400 karakter per detik dan konsumsi daya listrik yang lebih rendah 40\% dari konsumsi semula. Disamping itu juga diberikan pelatihan teknis dasar yang berkaitan dengan pemeliharaan mesin bagi operator serta operasional mesin Braille bagi para guru SLB.
Pelatihan Video Editing untuk Menunjang Pengembangan Perangkat Live Streaming Studio Portable Cerdas di Pondok Pesantren Qomaruddin Gresik Ronny Mardiyanto; Ruth Johana Hutagalung; Riky Tri Yunardi; Riza Agung; Syahri Muharom; Djoko Purwanto; Rudy Dikairono; Muhammad Rivai; Muhammad Attamimi; Totok Mujiono; Devy Kuswidiastuti
Sewagati Vol 7 No 6 (2023)
Publisher : Pusat Publikasi ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j26139960.v7i6.737

Abstract

Permasalahan yang ada di beberapa pondok pesantren di Jawa Timur, khususnya di Pondok Pesantren Qomaruddin Gresik adalah adanya kesenjangan teknologi dan potensi daerah yang belum dikelola secara profesional. Metode dakwah yang selama ini dilakukan masih menggunakan metode konvensional, yaitu berkumpul di sebuah tempat (masjid/mushola), kemudian para santri menyimak ajaran-ajaran yang disampaikan oleh seorang Kiai atau Ustaz. Digitalisasi setiap kajian/pengajian akan menyebarkan nilai media dakwah menjadi lebih luas. Monetisasi melalui platform seperti Youtube, Facebook, atau media lain dapat menjadi pemasukan tambahan bagi pondok pesantren. Pengabdian kepada masyarakat ini yaitu memberikan pelatihan video editing yang akan mendukung pengembangan perangkat live streaming studio portable cerdas dan menggali Informasi untuk memastikan solusi yang diterapkan tepat dan relevan dengan kebutuhan yang ada. Kegiatan ini telah dilakukan pada hari Selasa, 11 Juli 2023 di Pondok Pesantren Qomaruddin Gresik. Hasil survei kepuasaan menunjukkan bahwa kegiatan ini sangat bermanfaat dan perlu dilanjutkan.
Co-Authors Devy Kuswidiastuti Dini Fakta Sari Dini Fakta Sari, Dini Fakta Djoko Purwanto Harris Pirngadi Hendra Kusuma Kusuma, Hendra Siswanto Luqman Aji Kusumo Martin Pardamean Batubara Muhammad Attamimi Muhammad Rivai Muhammad Rivai Muhammad Rivai Muhammad Rivai Muhammad Rivai Rahmat Fauzi Siregar Riky Tri Yunardi Riza Agung Ronny Mardiyanto, Ronny Rudy Dikairono Ruth Johana Hutagalung Syahri Muharom Tasprian Tasprian Tri Arief Sardjono Viona Hazar Briliana