Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.116
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Generation Journal Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) JTECS : Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer SinarFe7 Jurnal Elektro Kontrol (ELKON)
Yanuartanti, Iska
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Sistem Kontrol Dan Monitoring Suhu Serta Pakan Otomatis Pada Kandang Hamster Berbasis IoT Ruba’i, Ahmad; Yanuartanti, Iska; Erwanto, Danang
SinarFe7 Vol. 6 No. 1 (2024): SinarFe7-6 2024
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

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

Abstract

Hamster adalah salah satu hewan peliharaan yang sering kita jumpai selain burung, kucing dan anjing apabila kita sedang berkunjung kerumah seseorang. Banyak pemelihara hamster masih memberi pakan hamster dengan cara manual dan bahkan ketika sibuk dengan kegiatan lain sampai lupa tidak memberi makan hamster, yang berakibat pada hamster kelaparan dan memakan sesuatu yang harusnya tidak dimakan oleh hamster tersebut. Pemberian pakan hamster juga harus sesuai porsi pada setiap ukuran hamster. Jika takaran pakan hamster tidak sesuai takaran maka yang bisa menyebabkan kekurangan makanan dan obesitas.Selain itu suhu pada kondisi kandang hamster harus terjaga kestabilannya, jika tidak terpenuhi akan mengakibatkan hamster rentang terkena penyakit.Berdasarkan permasalahan di atas penulis ingin membangun alat Sistem kontrol dan monitoring suhu serta pakan otomatis pada kandang hamster berbasis Internet Of Things (IoT).Pada metode perancangan dibuat untuk sistem otomatis pengoperasian yang menggunakan komponen utama yaitu NodeMCU ESP sebagai otak kontroller sistem, Sensor DHT 22 sebagai sensor suhu, Sensor load cell sebagai sensor berat, power supply 12 volt sebagai sumber tegangan kipas dc, servo untuk buka tutup pakan, lampu dan kipas sebagai pemanas dan pendingin.Hasil pengujian Sistem kontrol dan monitoring suhu serta pakan otomatis pada kandang hamster berbasis Internet Of Things bekerja dengan baik dan sesuai. Sensor bert mampu membaca berat hamster dan menuangkan pakan sesuai dengan takaran serta jadwal yang telah di tentukan oleh blynk. Sistem kontrol dan monitoring suhu juga bekerja dengan baik, pemanas dan pendingin mampu bekerja sesuai dengan aturan yang telah diberikan.
SISTEM KONTROL DAN MONITORING SUHU SERTA PAKAN OTOMATIS PADA KANDANG HAMSTER BERBASIS IOT Ruba’i, Ahmad; Yanuartanti, Iska; Erwanto, Danang
SinarFe7 Vol. 6 No. 1 (2024): SinarFe7-6 2024
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

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

Abstract

Hamster adalah salah satu hewan peliharaan yang sering kita jumpai selain burung, kucing dan anjing apabila kita sedang berkunjung kerumah seseorang. Banyak pemelihara hamster masih memberi pakan hamster dengan cara manual dan bahkan ketika sibuk dengan kegiatan lain sampai lupa tidak memberi makan hamster, yang berakibat pada hamster kelaparan dan memakan sesuatu yang harusnya tidak dimakan oleh hamster tersebut. Pemberian pakan hamster juga harus sesuai porsi pada setiap ukuran hamster. Jika takaran pakan hamster tidak sesuai takaran maka yang bisa menyebabkan kekurangan makanan dan obesitas.Selain itu suhu pada kondisi kandang hamster harus terjaga kestabilannya, jika tidak terpenuhi akan mengakibatkan hamster rentang terkena penyakit.Berdasarkan permasalahan di atas penulis ingin membangun alat Sistem kontrol dan monitoring suhu serta pakan otomatis pada kandang hamster berbasis Internet Of Things (IoT).Pada metode perancangan dibuat untuk sistem otomatis pengoperasian yang menggunakan komponen utama yaitu NodeMCU ESP sebagai otak kontroller sistem, Sensor DHT 22 sebagai sensor suhu, Sensor load cell sebagai sensor berat, power supply 12 volt sebagai sumber tegangan kipas dc, servo untuk buka tutup pakan, lampu dan kipas sebagai pemanas dan pendingin.Hasil pengujian Sistem kontrol dan monitoring suhu serta pakan otomatis pada kandang hamster berbasis Internet Of Things bekerja dengan baik dan sesuai. Sensor bert mampu membaca berat hamster dan menuangkan pakan sesuai dengan takaran serta jadwal yang telah di tentukan oleh blynk. Sistem kontrol dan monitoring suhu juga bekerja dengan baik, pemanas dan pendingin mampu bekerja sesuai dengan aturan yang telah diberikan.
Classification of Tomato Fruit Ripeness Using the Support Vector Machine Method Maulana Alfaruq, Bagoes; Erwanto, Danang; Yanuartanti, Iska
Generation Journal Vol 7 No 3 (2023): Special Issue October 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v7i3.21092

Abstract

Kematangan tomat memainkan peran penting dalam menentukan kualitas dan daya tahan produk tomat. Pada umumnya, klasifikasi kematangan tomat dilakukan secara visual oleh para ahli atau petani berdasarkan pengalaman mereka. Dalam penelitian ini, metode klasifikasi kematangan tomat berbasis citra digunakan dengan menerapkan fitur Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan momen warna, serta metode Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM dengan fitur GLCM dan Momen Warna menghasilkan Accuration dan Precission sebesar 0,91, serta nilai recall dan F-Measure sebesar 0,92akurasi sebesar 91.1%, yang termasuk dalam kategori baik. Beberapa kesalahan klasifikasi pada beberapa citra, yang disebabkan oleh dominansi warna yang tidak sesuai pada kategori yang seharusnya
Website Design of UPT BPRD Lumajang Wilker Yosowilangun Setiono, Nur Syahad; Kurniasari, Iin; Yanuartanti, Iska
Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer Vol 2 No 2: JTECS Juli 2022
Publisher : FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM KADIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jtecs.v2i2.2737

Abstract

Abstrak – Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi saat ini sangatlah pesat. Di sebuah perusahaan atau pemerintahan pasti mempunyai website untuk sebagai sarana informasi tentang suatu perusahaan atau pemerintahan seperti BPRD. Terdapat permasalah mengenai informasi mengenai UPT yang BPRD hal ini menyebabkan banyak masyarakat yang kurang mengerti mengenai pajak. Oleh karena itu, penulis membuat sebuah projek yaitu rancangan website untuk UPT BPRD wilker Yosowilangun. Diharapkan rancangan ini dapat di implementasi sebagai website resmi UPT Yosowilangun. Website digunakan untuk menampilkan informasi mengenai UPT Yosowilangun. Metode penelitian yang diterapkan pada penelitian ini adalah dengan pengembangan metode waterfall. Metode waterfall merupakan model pengembangan sistem informasi yang sistematik dan sekuensial . Pada proses perancangan website menggunakan uml yaitu class diagram dan mock-up. Kesimpulan rancangan website ini digunakan untuk informasi mengenai UPT BPRD wilker Yosowilangun.Tujuannya diharapkan rancangan ini dapat di implementasi sebagai website resmi UPT Yosowilangun. Website digunakan untuk menampilkan informasi mengenai UPT Yosowilangun. Dan dapat membantu masyarakat untuk mencari informasi mengenai UPT Yosowilangun. Kata Kunci — BPRD, UPT, and website
KLASIFIKASI KEMATANGAN DAUN TEMBAKAU VIRGINIA MENGGUNAKAN PENGOLAH CITRA DIGITAL Ismail, Alfian Danu; Erwanto, Danang; Yanuartanti, Iska
Jurnal Elektro Kontrol (ELKON) Vol 3, No 1 (2023): Jurnal ELKON
Publisher : Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/elkon.v3i1.10131

Abstract

Tembakau virginia sebelum memasuki proses pada industri harus melewati proses yang sangat penting yaitu sortir kematangan daun tembakau oleh petani. Daun tembakau virginia yang layak diproses pada industri memliki kematangan yang sesuai dengan gradingnya yaitu daun bewarna kekuning kuningan. Oleh karna itu peneliti membuat penelitian tentang bagaimana cara mempermudah petani untuk memilah daun dengan kematangan yang sesuai. Rumusan masalah yaitu implementasi color moment, akurasi SVM, efektivitas SVM. Batasan masalah terfokus pada warna tembakau dan hanya pada jenis tembakau virginia, klasifikasi dilakukan hanya untuk tembakau matang, mentah, tua. Tak kalah penting tujuan dan manfaat penelitian untuk mengetahui kematangan daun tembakau virginia dengan menggunakan metode ekstraksi fitur warna color moment, mengetahui akurasi klasifikasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine. Peneliti membuat klasifikasi kematangan tembakau dengan menggunakan software Matlab. Dengan menggunakan metode ektraksi fitur warna color moment dan klasifikasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine. Preprossing menggunakan metode cropping 200x200 piksel dan dikonversi RGB ke HSV. Hasil HSV diproses dengan metode color moment dengan parameter mean, standart deviasi, skewness. Hasil parameter diklasifikasi dengan SVM dengan masing-masing target per-kelas yaitu matang, muda, dan tua. Akurasi SVM pada penelitian di dapatkan sebesar 98%, rata-rata precission 98% recall 97,6% f-measure 97,6%. Hasil klasifikasi dengan metode SVM termasuk kategori sangat baik.
Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Batik Tenun Ikat Bandar Berdasarkan Fitur Warna dan Tekstur Muthrofin, Mohammad Atif Faiz; Erwanto, Danang; Yanuartanti, Iska
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i1.8060

Abstract

Tenun Ikat Bandar Kediri adalah salah satu jenis batik berupa kain yang ditenun dan diberi suatu pola dan motif pada teksturnya menggunakan suatu mesin tenun kayu tradisional. Pola dan motif pada batik tenun ikat sangat bervariasi tergantung pada rumah produksinya. Biasanya setiap rimah produksi memiliki suatu ciri khas khusus pada pola dan motifnya. Banyaknya pola dan motif tersebut akan menjadikan masyarakat sulit mengenali dan mempelajari ciri visual Tenun Ikat tersebut sehingga bila ada suatu sistem yang mempelajari pola dan motif tersebut maka akan sangat membantu masyarakat. Sistem klasifikasi yang dibuat pada penelitian ini mengimplementasikan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan ekstraksi tekstur Tenun menggunakan fitur Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM) dan ekstraksi warna menggunakan fitur Color Co-occourrence Matrix (CCM). Pada penelitian ini menggunakan dataset sebanyak 125 citra gambar dari 5 motif batik pada suatu rumah produksi tenun ikat dengan proporsi setiap pola yang seimbang. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata akurasi dari setiap pengujian mencapai angka 0,94, ini menunjukkan bahwa metode yang dimaksudkan telah dapat melakukan klasifikasi dengan baik.
Co-Authors Erwanto, Danang Ismail, Alfian Danu Kurniasari, Iin Maulana Alfaruq, Bagoes Muthrofin, Mohammad Atif Faiz Ruba’i, Ahmad Setiono, Nur Syahad