Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal REKAYASA
Vivi Tri Widyaningrum
Program Studi Mekatronika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering Physics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Rekayasa Prototype Smart Home berbasis Mikrokontroler Widyaningrum, Vivi Tri; Pramudita, Yoga Dwitya
Rekayasa Vol 10, No 2: Oktober 2017
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (668.394 KB) | DOI: 10.21107/rekayasa.v10i2.3610

Abstract

Teknologi smart home saat ini telah banyak dikembangkan, diantaranya adalah sistem otomasi dan keamanan rumah. Dalam sistem otomasi rumah yang dikembangkan adalah sistem lampu, kipas angin, dan kran air wudhu otomatis. Sistem otomasi rumah ini dikembangkan dengan tujuan untuk mendukung program penghematan listrik dan juga air. Kemudian dalam sistem keamanan rumah yang dikembangkan diantaranya adalah sistem pendeteksi kebocoran gas dan juga kebakaran. Sistem pendeteksi kebocoran gas dikembangkan dengan tujuan untuk mencegah kebocoran gas berlanjut sehingga dapat meminimalisir terjadinya ledakan. Kemudian dalam sistem pendeteksi kebakaran dibangun dengan tujuan untuk mencegah terjadinya kebakaran yang meluas yaitu dengan dilengkapi alat pemadam kebakaran. Teknologi smart home yang dikembangkan, baik pada sistem otomasi rumah maupun keamanan akan dikontrol secara terpusat oleh mikrokontroler. Tujuan pengembangan ini adalah agar rumah dapat menjadi rumah yang efisien dengan adanya penghematan listrik dan juga penghematan air, serta dapat menjadi tempat tinggal yang aman dan nyaman.Kata Kunci: rumah pintar, lampu otomatis, kipas angin otomatis, kran air wudhu otomatis, pendeteksi kebocoran gas, pendeteksi kebakaran ABSTRACTSmart home technology today has been widely developed, including the home automation and security systems. In the home automation system developed is a system of lights, fans, and faucet water ablution automatically. This home automation system was developed for the purpose of supporting electricity and water conservation programs. Then in the home security system developed among them is a gas leak detection system and also fire. Gas leak detection systems are developed with the aim of preventing gas leakage from continuing so as to minimize explosion. Then in the fire detection system was built with the aim to prevent the occurrence of widespread fire that is equipped with fire extinguishers. Smart home technology developed, both in home automation systems and security will be controlled centrally by the microcontroller. The purpose of this development is for the house to be an efficient house with electricity savings as well as water savings, and can be a safe and comfortable place to live.Keywords: smart home, automatic lighting, automatic fan, automatic water tap, gas leak detection, fire detection
KLASIFIKASI MUTU JERUK NIPIS DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) Romadhon, Ahmad Sahru; Widyaningrum, Vivi Tri
Rekayasa Vol 8, No 2: Oktober 2015
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (441.199 KB) | DOI: 10.21107/rekayasa.v8i2.2065

Abstract

Pemanfaatan buah jeruk nipis sudah lama dikenal oleh masyarakat Indonesia dan memiliki nilai ekonomi yang tinggi. Harga buah jeruk nipis ditentukan oleh mutu yang didasarkan pada tingkat ketuaan dan kematangan. Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) memiliki kemampuan untuk melatih pola-pola yang merupakan neural network based on competition. Untuk itu, dalam penelitian ini, akan dibuktikan kemampuan JST LVQ tersebut dengan mengembangkan aplikasi untuk mengidentifikasi mutu jeruk nipis berdasarkan warna jeruk tersebut. Buah jeruk nipis diidentifikasi berdasarkan input histogram warna citra yang didapat dari hasil capture menggunakan kamera. Dari 20 sampel pola data jeruk nipis dengan tingkatan yang berbeda diinputkan pada jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) untuk menghasilkan nilai bobot akhir. Klasifikasi mutu jeruk nipis ini menggunakan metode LVQ ini berhasil dengan tingkat keberhasilan identifikasi 76%. Dari hasil identifikasi yang telah dilakukan menghasilkan empat output identifikasi yaitu jeruk nipis muda 82%, setengah matang  76%, matang 80%, dan busuk 66 %.Utilization of lemon have been long time known by the indonesian  people and has a high economic value. Lemon price is determined by the quality of which is based on the rate of aging and maturity. Neural Network Learning Vector Quantization (LVQ) has the ability to train the patterns of neural network which is based on competition. Therefore, in this research, will prove the ANN LVQ ability to develop applications to identify quality lemon by the lemon color. The lemon were identified based on the input image histogram color obtained from  capture using camera. Of the 30 samples of data patterns lime with different levels of input on neural network Learning Vector Quantization (LVQ) to produce a final weight value. Lime quality classification using LVQ method is successful with identification success rate of 76%. From the results of identification that has been done produces four outputs, namely the identification of young lime 82%, 76% half-ripe, 80% ripe, and 66% rotten.
Co-Authors Ahmad Sahru Romadhon Pramudita, Yoga Dwitya