Techno
Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) adalah jurnal ilmu teknik yang terbit dua kali dalam satu tahun yaitu April dan Oktober. Tujuan penerbitan jurnal techno adalah mempublikasikan hasil penelitian, ide dan karya terbaru ilmu teknik. Scope ruang lingkup jurnal techno meliputi: Clean Energy Technology, Catalyst and Reaction Engineering, Environmental and Safety Technology, Food and Bioprocess Engineering, Fundamental of Chemical Engineering and Applied Chemistry, Industrial Chemical Engineering, Material Science and Engineering, Process and Control Engineering, Separation and Purification Technology, Structural Engineering, Construction Engineering, Material Engineering, Water Resources Engineering, Environmental Engineering, Municipal or Urban Engineering, Transportation Engineering, Forensic Engineering, Geotechnical Engineering, Design Research considers the processes of shaping and making of places, Power System and Information Technolog, Industrial electronics, Sensors, Micro-machines and Robotics, Biomedical Electronics, Electronics and Electrical Engineering, Photonics and Optoelectronics, Wireless/Mobile Communication and Computing, Industrial electronics, Mechatronica, Signal processing, Image Processing, Network Security and Cryptography, Parallel and Distributing Computing, High-Performance Computing, Autonomic and Trusted Computing, Software Engineering and Knowledge Engineering, Artificial Intelligence and Machine Learning, Knowledge Discovery and Data Mining, Virtual Reality and Visualization, Biomedical Informatics and Computation, Information and Its Technical Education, Mobile and Ubiquitous Computing, Analytical smart big data.
Articles
8 Documents
Search results for
, issue
"Vol 20, No 1 (2019): Techno Volume 20 No.1 April 2019"
:
8 Documents
clear
<![CDATA[Emergency Button Wireless Berbasis Arduino Uno ]]>
<![CDATA[Kuat Indartono]]>;
<![CDATA[Teppei Jordy L'ga Tama]]>;
<![CDATA[Achmad Jauhar Mushthofa]]>
<![CDATA[ Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) Vol 20, No 1 (2019): Techno Volume 20 No.1 April 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Purwokerto ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30595/techno.v20i1.3404
<![CDATA[Dalam sebuah instansi, sering kali terjadi permasalahan saat jam kerja berlangsung yang kemudian membutuhkan bantuan bagian pelayanan dalam menyelesaikannnya. Maka dari itu, dibuatlah Emergency Button Wireless untuk mempermudah dalam proses pemanggilan. Dengan menggunakan modul RF 315/443 MHz Transmitter-Reciever, alat ini merupakan alat yang bersifat independent. Kelebihan penggunaan Arduino ini dapat digunakan untuk membedakan dari titik mana yang membutuhkan bantuan.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Perbaikan Gedung Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process Dan Profile Matching ]]>
<![CDATA[Muhammad Hamka]]>;
<![CDATA[Harjono Harjono]]>
<![CDATA[ Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) Vol 20, No 1 (2019): Techno Volume 20 No.1 April 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Purwokerto ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30595/techno.v20i1.4366
<![CDATA[Gedung bertingkat memiliki banyak sub elemen, elemen, sub komponen dan komponen di tiap bagian struktur, arsitektur, dan utilitasnya. Kerna kompleksnya elemen dan sub elemen di dalam bangunan gedung bertingkat, sehingga diperlukan rencana kegiatan dan mekanisme yang terencana untuk menentukan prioritas perbaikan. Penelitian ini mengkaji implementasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menentukan prioritas perbaikan gedung berdasarkan aspek kerusakan pada sub elemen, elemen, dan komponen. Metode SPK yang digunakan yaitu Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Profile Matching. Metode AHP digunakan untuk menentukan priority vector atau bobot prioritas sub elemen, elemen, dan komponen, sedangkan Profile Matching digunakan untuk menentukan perangkingan gedung yang menjadi prioritas perbaikan berdasarkan pengukuran volume kerusakan, jenis kerusakan, nilai pengurang dan faktor koreksi serta nilai Skala Indeks Kondisi Mckay pada sub elemen, elemen dan komponen gedung.]]>
<![CDATA[Metode Look-Up Table Pada Tampilan Jadwal Waktu Sholat Digital ]]>
<![CDATA[Anton Yudhana]]>;
<![CDATA[Abdul Fadlil]]>;
<![CDATA[Safiq Rosad]]>
<![CDATA[ Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) Vol 20, No 1 (2019): Techno Volume 20 No.1 April 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Purwokerto ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30595/techno.v20i1.3541
<![CDATA[Penampil waktu yang menandakan informasi masuknya waktu sholat sering dijumpai di tempat-tempat peribadatan Umat Islam, sebagian besar masjid-masjid saat ini sudah memakai jadwal sholat digital. Namun sering ditemukan waktu sholat yang tertampil tidaklah diperuntukkan untuk daerah tersebut, sehingga kadang mempunyai selisih waktu yang cukup jauh dengan awal waktu sholat sesungguhnya, Hal ini dimungkinkan perbedaan metode dalam menentukan waktu sholat. Dalam penelitian ini,dibuat perangkat yang dapat menampilkan jadwal waktu sholat secara elektronikdengan metode Look-Up Table,metode ini lebih banyak mempunyai alternatif nilai yang didapat dengan menggantikan proses waktu perhitungan dengan operasi pengindeksan arrayyang lebih sederhana. Perangkat keras dibangun berbasis mikrokontroller AT89S52 dengan penanaman nilai jadwal sholat ke EEPROM dan menentukan tata letak alamat memori dari setiap data waktu sholat yang akan dimasukkan. Tampilan LED yang tersusun menjadi 7-segment berupa penanda waktu Jam, Menit, Tanggal, Bulan dan Tahun dengan sumber data waktu berasal dari RTC. Sedangkan sumber data waktu sholat Shubuh, Syuruq, Dzuhur, Ashar, Maghrib dan Isya’ berasal dari tabel data waktu sholat pada EEPROM. Hasil yang didapatkan adalah kecepatan dalam mendapatkan data waktu sholat dan keakuratan yang sesuai dengan sumber data jadwal sholat yang digunakan.]]>
<![CDATA[Studi Potensi Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro Di Sungai Brukah (Kali Bening, Banjarnegara) ]]>
<![CDATA[Teguh Marhendi]]>
<![CDATA[ Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) Vol 20, No 1 (2019): Techno Volume 20 No.1 April 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Purwokerto ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30595/techno.v20i1.3619
<![CDATA[AbstrakKabupaten Banjarnegara memiliki Daerah Aliran Sungai yang berpotensi untuk Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro (PLTMH). Topografi wilayah berbentuk perbukitan dengan beda tinggi aliran sungai cukup curam berpotensi dapat menghasilkan energi listrik. Salah satunya adalah Sungai Brukah yang berada di Kali Bening, Banjarnegara. Tulisan ini bertujuan untuk mengetahui potensi Sungai Brukah untuk Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro (PLTMH). Analisis dilakukan terhadap kapasitas debit, tinggi jatuh efektif aliran, dan potensi daya listrik yang dapat dihasilkan. Metode yang diterapkan dalam analisis debit sungai dilakukan melalui metode profil sungai (cross section), Analisis dilakukan melalui pengukuran penampang vertikal sungai (profil sungai) dan kecepatan aliran air. Sedangkan analisis daya dan energi dihitung berdasarkan analisis debit tersedia (Q) dan tinggi jatuh efektif (Heff) pada potongan memanjang sungai dengan mempertimbangankan efisiensi turbin dan generatorHasil analisis menunjukkan bahwa debit rerata Sungai Brukah terhitung sebesar 1,59 m3/dt dengan tinggi jatuh efektif aliran 50 m dan diperkirakan dapat menghasilkan daya listrik sebesar 510,440 kW. Kata kunci : Potensi PLTMH, daya listrik, Sungai Brukah]]>
<![CDATA[Classification of Mango Fruit Quality Based on Texture Characteristics of GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrices) with Algorithm K-NN (K-Nearest Neighbors) ]]>
<![CDATA[Wahyu Wijaya Widiyanto]]>;
<![CDATA[Eko Purwanto]]>;
<![CDATA[Kusrini Kusrini]]>
<![CDATA[ Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) Vol 20, No 1 (2019): Techno Volume 20 No.1 April 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Purwokerto ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30595/techno.v20i1.3816
<![CDATA[Proses klasifikasi kualitas mutu buah mangga dengan cara konvensional menggunakan mata manusia memiliki kelemahan di antaranya membutuhkan tenaga lebih banyak untuk memilah, anggapan mutu kualitas buah mangga antar manusia yang berbeda, tingkat konsistensi manusia dalam menilai kualitas mutu buah mangga yang tidak menjamin valid karena manusia dapat mengalami kelelahan. Penelitian ini bertujuan untuk klasifikasi kualitas mutu buah mangga ke dalam tiga kelas mutu yaitu kelas Super, A, dan B dengan computer vision dan algoritma k-Nearest Neighbor. Hasil pengujian menggunakan jumlah k tetangga 9 menunjukan tingkat akurasi sebesar 88,88%.Kata-kata kunci— Klasifikasi, GLCM, K-Nearest Neighbour, Mangga]]>
<![CDATA[Analisis Monitoring Arus Dan Tegangan Pada Tarif R1-Tr Menggunakan Mikrokontroler Atmega 328 ]]>
<![CDATA[Agus - Pramono]]>;
<![CDATA[Abdul Azis]]>;
<![CDATA[Youngky Ricky A.W]]>
<![CDATA[ Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) Vol 20, No 1 (2019): Techno Volume 20 No.1 April 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Purwokerto ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30595/techno.v20i1.3478
<![CDATA[Salah satu manfaat yang sangat menunjang peranan mikrokontroller adalah implementasi dalam bentuk modul dan sistem kontrol pada penerapan teknologi industri. Sistem pemantauan tegangan dan arus bertujuan untuk memudahkan pemantuan pada jaringan intalasi listrik sehingga dapat diketahui besar kecilnya penggunaanya. Mikrokontroler sebagai unit prosesor yang akan terintegrasi ke sensor dan komponen elektronika yang digunakan sebagai pembaca inputan dari sensor yang kemudian akan dimonitoring baik secara manual dan digital. Untuk itu dibuatkan media protype untuk memonitoring tegangan dan arus dapat dipantau beban yang digunakan pada saat beban normal dan beban puncak, hal ini dikarenakan untuk menghindari terjadinya arus dan tegangan lebih pada suatu instalasi listrik, sehingga beban penampang penghantar tidak melampui batas yang sudah ditentukan dan dapat mengakibatkan kebakaran pada instalasi listrik tersebut. ]]>
<![CDATA[Image Similarity Searching Use Multi Part Cutting And Grayscale Color Histogram ]]>
<![CDATA[Sofyan Pariyasto]]>;
<![CDATA[Kusrini Kusrini]]>;
<![CDATA[Hanif Al Fatta]]>
<![CDATA[ Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) Vol 20, No 1 (2019): Techno Volume 20 No.1 April 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Purwokerto ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30595/techno.v20i1.3817
<![CDATA[The use of information technology in everyday life continues to increase so rapidly. This is inseparable from the role of researchers, especially in the field of information technology. Information technology has become a necessity so that it is widely used in the fields of education, trade, livestock and even to the agricultural sector. One of the obstacles that is needed is to check all activities involving information systems, especially when there is data in the form of images. Problems that arise are usually needed by humans to check and sort items that have been carried out by humans. This is the background of this research to help reduce activities involving humans. The process of finding the similarity of images in computer vision can be used in several fields such as education, retail, and other fields. In the field of computer vision education can be utilized for the automatic absence process through face recognition, in terms of retailing, it can be used for sorting through object detection. The process of finding similarities between images that are queries and dataset images will be the subject of research, and the process of calculating similarities between queries and datasets will be discussed step by step. The method used in the search process is by calculating the shortest distance between query images and dataset. The steps taken are the extraction feature and then RGB to gray color conversion. The next stage is to cut the image into four parts which will then be calculated the distance of the ecludian. The final part will calculate the performance of the algorithm using the matrix confusion method, so that the test results are in the form of error rates, precision, and accuracy. The trial process uses 30 data using 1000 datasets. In the test results obtained information in the form of recall of 1, 0.66 accuracy and 0.66precision.Keywords: Image Similarity, Histogram Image Grayscale, Ecludiance Distance.]]>
<![CDATA[Searching Similarity Digital Image Using Color Histogram ]]>
<![CDATA[Wahyu Wijaya Widiyanto]]>;
<![CDATA[Kusrini Kusrini]]>;
<![CDATA[Hanif Al Fatta]]>
<![CDATA[ Techno (Jurnal Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Purwokerto) Vol 20, No 1 (2019): Techno Volume 20 No.1 April 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Purwokerto ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30595/techno.v20i1.3818
<![CDATA[In the era of globalization and modernization, as now, information technology is widely used in the fields of education, trade, animal husbandry, agriculture and even to the legal sector. One branch of science in the field of information technology that is growing rapidly is computer vision. One of the important roles of computer vision in everyday life is the use of computer vision. This can be applied in terms of face recognition, object detection, and can be applied to group images based on the order of similarity of the image, the ability of computer vision is applied to facilitate human work in selecting from several images to find the most similar images. In this study described the process of finding the similarity of an image with other images through several stages of research flow, the method used is to use RGB values that have been converted to grayscale, then the eucludian distance distance is calculated to determine the value of proximity of an image while calculating performance accuracy algorithm using confusion matrix. The search trial process resulted in an accuracy rate of 0.42, precision of 0.42 and recall 1 of 1000 datasets and 30 random data were taken. Found images that differ in color and shape but when converted into histograms the data has a fairly high similarity to the query. The disadvantage of this research is that images that have histograms similar to queries are displayed as similar images even though the reality is that images are very different from colors and shapes.Keywords: computer vision, similiarity, eucludian distance, grayscale, histogram]]>
