Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 23181 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Gde Pranabhawa W.
"Pada penelitian ini, suatu sistem tangan bionik dirancang dan dibuat berdasarkan batasan-batasan yang dapat ditemukan dalam tangan manusia yang kemudian akan dikontrol dengan serangkaian algoritmayang ditulis dalam Matlab dan kemudian ditanamkan kedalam kontroler Arduino Uno. Algoritma memberikan perintah agar sistem dapat mengikuti beberapa pola gerakan tangan. Algoritma classification berdasarkan ensemble subspace KNN digunakan untuk menentukan gerakan yang dilakukan dan algoritma forward kinematics digunakan untuk menentukan parameter kontrol tangan bionik. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa algoritma kontrol yang di rancang sudah memenuhi spesifikasi yang diinginkan namun masih membutuhkan perangkat keras dengan spesifikasi yang cukup tinggi untuk pengaktuasian.

In this research, a bionic hand system is designed and created according to the limitations of the human hand, the model is then controlled using computer algorithms written in Matlab and implanted into Arduino Uno as the controller. The algorithm will command the system to follow a few arm movements patterns. Subspace KNN based ensemble algorithm is used to process the users input and a forward kinematics-based algorithm define control parameters for the bionic arm. The experimental result indicate that the designed algorithm already met the desired specification but still requires hardwares with quite a high specification for actuation."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Geri Paksi Dirgantara
"ABSTRACT
Pergerakan suatu anggota tubuh adalah hasil dari usaha kolektif yang dilakukan oleh otak, saraf, dan kegiatan otot. Jika salah satu faktor penentu diatas tidak dapat berfungsi, maka pergerakan tidak dapat dilakukan. Hal itu mungkin menjadi sesuatu yang alamiah bagi mereka yang sejak awal kehilangan fungsi tubuhnya, namun mereka yang kehilangan fungsi tersebut setelah pergerakan menjadi bagian mendasar dari keseharian hidup mereka merupakan hal yang berbeda. Pada skripsi ini akan dibahas penelitian untuk merancang bangun alat akuisisi data sinyal Electromyograph EMG dengan menggunakan elektroda surface Ag-AgCl serta analisis kinerjanya. Sinyal 2-channel surface electromyograph SEMG didapatkan dari bagian ekstremitas atas tubuh yaitu Flexor Carpi Radialis yang kemudian akan difilter dengan serangkaian rancangan biopotential amplifier dan band-pass filter sebelum diproses menggunakan mikrokontroler. Selanjutnya sinyal yang didapat akan digunakan untuk klasifikasi dan spesialisasi pola gerakan tangan. Hasil pengujian menunjukan bahwa rangkaian filter yang dirancang telah menunjukan pola keluaran sinyal EMG dengan jelas. Karena karakteristik sinyal EMG yang berbeda pada setiap orang maka untuk melihat kinerja dari perangkat, pola yang dihasilkan dibandingkan dengan hasil jurnal yang sudah ada. Terlihat bahwa pola yang ditunjukan sudah sangat mirip dengan penelitian yang dilakukan sebelumnya dengan fluktuasi sinyal yang sangat intens ketika kerja selain rileks dilakukan.

ABSTRACT
Limb movement is the result of a collective effort done by the brain, nerves, and muscle activity. If one of the above determinants does not work, the movement can not be performed. It may be natural for those who have lost their bodily functions from the very beginning, but those who lose their function after the movement becomes a fundamental part of their daily lives are different. In this research Electromyograph signal data acquisition EMG by using AgCl surface electrode will be designed. The 2 channel surface electromyograph SEMG signal is obtained from the upper extremity of the body, the Flexor Carpi Radialis which will then be filtered with a series of filter before being processed using a microcontroller. Furthermore, the signal obtained will be used for classification and specialization of hand movement patterns. The test results show that the designed filter circuit has shown EMG signal output pattern clearly. Due to the characteristics of different EMG signals in each person, to see the performance of the device, the resulting pattern is compared with the results pattern of an existing journal. It is seen that the pattern shown similarity to previous research with very intense signal fluctuations when muscle being contracted. "
2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Azzam
"ABSTRAK
Eksoskeleton secara umum adalah sebuah struktur yang secara anatomis dirancang untuk mengakomodasi gerakan fisik pemakainya dan memberikan kekuatan tambahan. Salah satu tantangan dalam perancangan eksoskeleton adalah dalam menentukan metode kendali yang akan digunakan. Terdapat berbagai macam metode untuk mengendalikan eksoskeleton dan pada penelitian kali ini pengendalian dengan menggunakan sinyal EMG diujicobakan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mencapai pengendalian optimum menggunakan sinyal EMG. Sinyal EMG adalah tegangan yang muncul ketika otot berkontraksi sehingga gerakan pengguna akan berkorelasi langsung dengan besar RMS sinyal EMG otot tersebut. Nilai RMS dari otot bicep dan tricep digunakan untuk menentukan arah gerak dan kecepatan rotasi motor DC yang menggerakkan eksoskeleton tangan kanan 1 DOF. Perhitungan nilai RMS dilakukan dengan memvariasikan panjang datanya (array length) yang secara teori akan mempengaruhi akurasinya. Selisih diantara kedua nilai RMS tersebut dihitung dan diinterpretasikan sebagai keinginan pengguna untuk melakukan gerakan fleksi atau ekstensi dan akan mengatur arah putaran motor DC. Nilai absolut dari selisih RMS tersebut yang kemudian dikalikan dengan konstanta (gain) digunakan untuk mengatur siklus kerja (duty cycle) sebuah sinyal PWM yang akan mengatur kecepatan putaran motor DC. Pengendalian sebuah sistem dikatakan baik jika settling time-nya kecil. Untuk mendapatkan settling time yang kecil, array length dan gain divariasikan. Pengujian dilakukan dalam dua tahap, yaitu pengujian statis dan dinamis. Hasil pengujian menunjukkan kecenderungan dimana settling time mengecil ketika array length makin pendek dan gain diperbesar. Hal tersebut menunjukkan bahwa pengendalian optimum dapat dicapai dengan memilih nilai array length dan gain yang tepat.

ABSTRACT
Exoskeleton in general is a structure that is anatomically designed to be able to accommodate the physical movement of its user and provide additional strength. One of the biggest challenge in designing an exoskeleton is to determine the method of control that will be implemented. There are various control methods that can be used and the use of EMG signal to control a 1 DOF right arm exoskeleton is evaluated in this research. This research aims to achieve optimum control using EMG signal. EMG signal is a variation of voltage that occurs when a muscle contracts hence its strong correlation with the user?s intention of movement. The RMS values of each EMG signal that originates from bicep and tricep muscle are calculated and processed to determine the direction and speed of rotation of a DC motor that actuates the exoskeleton. The RMS calculation is conducted at various array length that will theoretically affect its accuracy. The difference between those two RMS values is then calculated and interpreted as the intention of flexion or extension movement that will control the DC motor rotation direction. The absolute value of the RMS difference multiplied with a gain factor is used to regulate the duty cycle of a PWM signal that is used to control the rotational speed of the DC motor. A good system control is characterized by its settling time, the smaller the better. To achieve the smallest settling time, array length and gain factor is varied. The test was conducted in two stages, static and dynamic test. The test result shows a trend where the settling time decreases when array length is shortened and gain is increased. It shows that optimum control can be achieved by selecting the right array length and gain."
2016
S63484
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Farah Nuraiman Hartono
"Brain-Computer Interface (BCI) merupakan sebuah sistem yang mampu menerjemahkan sinyal-sinyal otak menjadi perintah kepada berbagai devais keluaran. Teknologi ini kini sedang berkembang pesat terutama untuk keperluan rehabilitasi gerak bagi orang-orang yang telah kehilangan kemampuan geraknya. Dalam penelitian ini, dirancang sebuah sistem BCI yang mampu menerjemahkan sinyal otak seseorang ketika sedang melakukan pembayangan gerak (motor imagery) untuk gerakan tangan menggenggam dan membuka. Hasil terjemahan tersebut dapat digunakan untuk menggerakkan sebuah antarmuka yang membantu orang tersebut untuk bergerak menggenggam dan membuka tangan secara real-time. Sistem BCI ini menggunakan perangkat akuisisi data yang terdiri dari Raspberry Pi 4 dan ADS1299 Analog-to-Digital Converter. Sistem ini juga dikembangkan dengan menggunakan berbagai algoritma pemrosesan dan klasifikasi data, mulai dari Independent Component Analysis, Support Vector Machine, Linear Discriminant Analysis, k-Nearest Neighbours, dan Random Forest. Akurasi hasil testing klasifikasi yang dilakukan oleh sistem ini bernilai 64,6% untuk mengklasifikasi 3 jenis pembayangan gerak (menggenggam, membuka, dan diam) menggunakan algoritma SVM serta 94,7% untuk klasifikasi 2 jenis pembayangan gerak (menggenggam dan membuka) menggunakan algoritma Random Forest.

Brain-Computer Interface (BCI) is a system which can translate brain signals to command various output devices. This technology had been developing rapidly, especially for movement rehabilitation purposes for people with motoric disabilities. In this research, a BCI system has been developed which can translate one’s brain signals when one is imagining doing hand movement (motor imagery). The translation result can be used to drive an interface in real-time. This BCI system utilize an acquisition device, consisting of Raspberry Pi 4 and ADS1299 Analog-to-Digital Converter. Besides, this system has also been developed using several algorithms for processing and classifying data, namely Independent Component Analysis, Support Vector Machine, Linear Discriminant Analysis, k-Nearest Neighbours, and Random Forest. Testing accuracy for this system yielded a 64.6% for classifying three types of motor imagery (hand grasping, hand opening, and resting) with SVM, and 94.7% for classifying two types of motor imagery (hand grasping and hand opening only) using Random Forest."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Hanif Zufar Rafif
"Komunikasi yang efektif sangat penting untuk penyediaan layanan kesehatan yang berkualitas. Di rumah sakit, pasien yang kemampuan komunikasinya terbatas secara fisik mungkin menghadapi tantangan dalam mengungkapkan kebutuhan dasar mereka kepada penyedia layanan kesehatan. Untuk mengatasi masalah ini, dalam penelitian ini dikembangkan sistem pengenalan isyarat tangan untuk pasien dengan keterbatasan fisik. Sistem ini menggunakan Mediapipe dan long short-term memory (LSTM) model untuk mendeteksi dan mengklasifikasi 24 kelas isyarat tangan. Isyarat tangan untuk pasien yang digunakan berdasarkan kartu single hand sign communication, yang dibuat oleh Derek Tune, seorang intrepeter bahasa isyarat pada tahun 2012. Akuisisi data hand landmark dalam bentuk video sepanjang 10 frame untuk setiap kelas isyarat tangan, yang kemudian diolah dan dianalisis menggunakan model LSTM. Model LSTM dilatih menggunakan teknik early stopping untuk mendapatkan performa optimal, menghasilkan tingkat akurasi model 85,53% dengan presisi 0,911. Model dapat mendeteksi isyarat tangan secara waktu nyata dengan waktu inferensi 130 milidetik. Sistem ini juga dirancang untuk mengirim pesan notifikasi secara otomatis ke penyedia layanan kesehatan melalui bot Telegram. Secara keseluruhan, sistem pengenalan isyarat tangan pasien memiliki potensi untuk meningkatkan komunikasi antara pasien dan penyedia layanan kesehatan dan memungkinkan pasien penyandang disabilitas untuk lebih mudah memenuhi kebutuhan dasar mereka.

Effective communication is essential to provide quality health services. In hospitals, patients with physically limited communication skills may face challenges expressing their basic needs to health care providers. To overcome this problem, this research developed a hand signal recognition system for patients with physical limitations. This system uses the Mediapipe model and long shortterm memory (LSTM) to detect and classify 24 classes of hand signals. Hand signals for patients used are based on the single hand sign communication card, which was made by Derek Tune, a sign language interpreter in 2012. Acquisition of hand landmark data in the form of a 10-frame video for each hand signal class, which is then processed and analyzed using LSTM models. The LSTM model minimizes using early stopping techniques to get optimal performance, resulting in a model accuracy rate of 85.53% with a precision of 0.911. The model can detect real-time hand signals with an inference time of 130 milliseconds. The system is also designed to automatically send message notifications to healthcare providers via Telegram bots. Overall, patient hand signal recognition systems have the potential to improve communication between patients and healthcare providers and enable patients with disabilities to meet their basic needs more easily."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Haris Kasminto Aji
"Akhir-akhir ini kemajuan teknologi robot sangat pesat. Salah satunya adalah robot yang mempunyai kemampuan berinteraksi dengan manusia dan lingkungan secara langsung, tidak membahayakan, dan lebih bersahabat. Pada penelitian ini, akan diimplemetasikan compliance control pada tangan robot dengan mendapatkan informasi force yang diatur dari compliance strategy yang memberikan robot sebuah real intelligent sehingga robot dapat compliance terhadap lingkungan.
Pada penelitian ini dimanfaatkan force/torsi (F/T) feedback dari dynamixel rx-24, dan current feedback dari motor DC. Dengan menerapkan Resolved Motion Rate Control (RMRC), trajectory planning dapat dibuat dan setiap waktu, posisi, kecepatan, serta gaya aktual pada setiap joint dapat terekam melalui sensor yang ada pada dynamixel. Untuk memperoleh dinamika sistem digunakan Newton-Euler equation. Hasilnya, Implementasi compliance control pada tangan robot telah berhasil walaupun masih kaku dan kurang presisi.

Nowdays, technology of robotic increase rapidly. One of them is robot which have ability to interact with human and environment directly, not dangerous, and more friendly. In this research, designed robot hand using dynamixel as actuator robot arm and DC gearmotor as actuator hand fingers. In this research, implemented compliance control with get force information from compliance strategy which give robot real intelligent to solve the task well.
In this research is used torque feedback from dynamixel rx-24 and current feedback from DC gearmotor. With implement Resolved Motion Rate Control (RMRC), robot hand can move follow instruction given and every time, position, velocity, and actual force every joint can be recorded by dynamixel's sensors. With using Newton-Euler equation about dynamic, so can be gotten force equation in every moving. The result, implementation of compliance control in hand robot is successful although still rough and bad presision.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2012
S42702
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Rahmat Purwoko
"Photovoltaic merupakan salah satu Renewable Energy yang mulai diteliti pemanfaatannya. Sistem monitoring untuk photovoltaic di Universitas Indonesia secara realtime sudah diteliti sebelumnya. System tersebut dibuat dengan platform system operasi komersial dan system komunikasi yang digunakan adalah system serial (RS232). Agar monitoring dapat diakses dari jaringan baik local maupun internet, maka perlu dibuat aplikasi sistem monitoring yang berbasis web.
Rancang bangun Distro Linux server monitoring ini dimaksudkan untuk mempermudah monitoring pada photovoltaic. Aplikasi monitoring berbasis web yang dirancang menggunakan software-software Open Source serta dikemas dalam suatu distro Linux server. Dengan lisensi GPL (GNU Public License), diharapkan distro ini dapat digunakan pada instalasi sisem photovoltaic tanpa harus mengunakan banyak biaya.

Photovoltaic is one of the renewable energy start investigated utilization. University of Indonesia have investigated photovoltaic systems for realtime monitoring. The system was created with a commercial operating system platform with used communication is a serial communication (RS232). This thesis investigated the design of Linux distributions that have been installed server applications, web-based monitoring system.
The research is intended to create a monitoring system using free software and open source and packaged in an open source server linux distro that can be applied on the photovoltaic system with a cheaper cost. The results of this paper is a linux distro monitoring server with a webbased frontend to monitor the photovoltaic system so that the results of monitoring to be undertaken can be accessed through both local and Internet networks.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2010
S51048
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Hamonangan, Yosua
"Pada skripsi ini dilakukan rancang bangun sistem pendeteksi denyut jantung elektronik. Sistem pendeteksi denyut jantung ini bekerja dengan memanfaatkan piezoelektrik sebagai sensor. Sensor piezoelektrik diposisikan pada tiga bagian tubuh, yaitu pada tangan, dada dan diafragma. Selanjutnya sinyal yang dihasilkan oleh piezoelektrik kemudian akan diproses oleh rangkaian pengolahan sinyal, sebuah mikrokontroler Arduino Nano (ATmega328), dan sebuah komputer. Sinyal keluaran dari sistem ini ditampilkan pada komputer mengunakan sebuah software yang dikembangkan khusus agar hasilnya dapat dianalisis lebih lanjut. Dari hasil berbagai pengujian ditunjukkan bahwa hasil terbaik diperoleh saat pengukuran dilakukan pada pergelangan tangan untuk rentang frekuensi 0 Hz - 5 Hz (0 BPM - 300 BPM) dengan error sebesar 2,6%.

In this work, an electronic heartbeat detection system is designed. This heartbeat detection circuit works with piezoelectric as a sensor. This piezoelectric sensor is placed on three position: wrist, chest, and diaphragm. Then, the signal that is received from the piezoelectric is processed by signal processing circuit, an Arduino Nano (ATmega328) microcontroller, and a computer. The output of the system will be displayed on the computer using a developed software for further analysis. Experiments showed that the best result is produced when the measurement take place on wrist for the range of frequecy of 0 Hz - 5 Hz (0 BPM - 300 BPM) with error of 2,6%.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2016
S64963
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Abdi Cahya Pawitra
"Kebisingan merupakan polusi bagi indra pendengaran yang dapat memengarhi kesehatan fisik dan psikis. Ironisnya, kebisingan menjadi hal yang sering diabaiakan dengan alasan sulit dalam penanganan. Opsi penanganan yang ada saat ini adalah perbaikan akustik ruangan dan menggunakan pelindung telinga, tetapi untuk perbaikan akustik rungan membutuhkan biaya yang lumayan mahal dan opsi penggunaan alat pelindung telinga juga sering diabaikan karena dianggap kurang memberikan kenyamanan.
Oleh karena itu, dalam penelitian ini, peneliti mengajukan suatu opsi untuk mengurangi kebisingan dengan menggunkan sistem penghilang bising aktif. Penghilang bising aktif menangkap suara bising dengan menggunakan mikrofon referensi, tegangan masukan dari mikrofon akan dibalik fasanya, dikuatkan dengan menggunakan power amplifier, kemudian dikeluarkan dengan menggunakan speaker. Suara yang telah dibalik fasanya akan bersuperposisi dengan suara bising, sehingga meredam suara bising yang ada di ruangan.
Pengujian sistem menunjukan keandalan sistem dalam menurunkan tingkat tekanan suara bising pada satu titik dan juga pada satu ruang. Pada kebisingan satu titik, sistem berhasil menurunkan tingkat tekanan suara hingga mencapai -12 dB. Sedangkan untuk penurunan tingkat bising pada satu ruang dibagi menjadi dua, yaitu pengujian pada ruangan demo yang menghasilkan penuruan mencapai -9 dB dengan rata-rata penurunan -4 dB pada semua titik di frekuensi 2400 Hz, dan teruji menurunkan kebisingan pada Laboratorium Sistem Tenaga Listrik Universitas Indonesia mencapai -6 dB dengan rata-rata penurunan sebesar -1,75 dB.

Noise is a pollution for hearing that bring negative effect for health physically and mentally. Ironically, noise become tolerated because of the difficulty to overcome the problem. Some solution that exist are acoustic treatment and using ear protector, but the cost of acoustic treatment for is extremely high and people are not comfortable to use ear protector.
In this research, we propose a solution for noise problem by designing an active noise cancellation device. Active noise cancellation use reference microphone to sample noise to be cancelled, phase of input voltage from microphone will be inverted and amplified by power amplifier, later generated by speaker. Superposition of inverted phase noise and the noise itself will reduce sound pressure level of noise.
In the experiment, our active noise cancellation system capable to recduce sound pressure level of noise in local area and room area. In local area, system can reduce noise sound pressure level to 12 dB. While using room analysis, experiment tested in two location. First, in demo room, noise sound pressure level reduce to 9 dB with average of reduction 4 dB at 2400 Hz and second, tested to reduce noise level to 6 dB with average of reduction 1,75 dB in Electrical Power System Laboratory Universitas Indonesia."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2017
S68637
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Erlangga Lutfi Ramadino
"ABSTRAK
Sepeda merupakan salah satu alat transportasi yang ramah lingkungan karena tidak menghasilkan emisi sama sekali zero emission. Seperti halnya negara-negara maju di Eropa yang banyak menggunakan sepeda sebagai alat transportasi sehari-hari, Indonesia memiliki potensi yang tinggi untuk menerapkan hal serupa, demi terciptanya bumi Indonesia yang ramah lingkungan dan minim polusi. Penelitian Rancang Bangun Sistem Cruise Control ini bertujuan untuk meningkatkan antusiasme masyarakat agar lebih mencintai sepeda sebagai alat transportasi sehari-hari dengan menunjang aspek kenyamanan dalam mengayuh sepeda dengan mengatur rasio gigi belakang secara otomatis saat bersepeda. Penelitian ini dibatasi pada kondisi sepeda dikayuh menggunakan paddock, sehingga sepeda pada kondisi diam tidak berjalan dan dapat diasumsikan sebagai jalan datar. Hasilnya, spesifikasi serta asembli komponen-komponen utama untuk sistem Cruise Control seperti mikro kontroler, LCD, sensor, aktuator berupa servo motor dan power suplai telah ditentukan dari hasil trial dan eror beberapa kali.

ABSTRACT
Bicycles are one of environmental friendly transportations because they do not produce emissions at all zero emission. Like many developed countries in Europe which use bicycle as daily transportation, Indonesia has high potential to apply the same strategies, in order to create an environmental friendly and low polluted. This Research for Cruise Control System deigned to increase the enthusiasm of the public to love the bicycle as daily transportation by supporting the convenience aspect of pedaling the bike by adjusting the rear gear ratio automatically when cycling. This study is limited to the bike conditions that pedaled on paddock, so the bike on static condition and not running and can be assumed as a flat road. As a result, the specifications and components of the main components for Cruise Control systems such as microcontrollers, LCDs, sensors, actuators such as servo motors and power supply have been determined from trial and error several times. "
2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>