Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Data Acquisition System (DAQ) adalah sebuah perangkat penting dalam kegiatan penelitian dan pengukuran agar didapatkan data pengukuran yang valid. Namun demikian, harga dari sebuah perangkat DAQ relatif mahal terlebih jika akan melakukan di banyak titik pengukuran. Dengan adanya Arduino sebagai template mikroprosesor open source dapat menjadi alternatif untuk membuat sebuah perangkat DAQ dengan biaya yang terjangkau apabila sensor dikalibrasi dengan baik. Sensor yang digunakan adalah Termokopel Tipe-K, yang membutuhkan MAX6675 sebagai Compensation Reverence, amplifier dan converter dari signal analog ke digital. Relay 8 Channels digunakan untuk memperbanyak titik pengukuran, sehingga 1 MAX6675 dapat mengakuisisi 8 titik pengukuran. Hasil pengukuran akan disimpan dalam SD Card sehingga DAQ dapat digunakan secara portable dan stand alone tanpa memerlukan perangkat komputer. Kalibrasi dilakukan terhadap DS18B20 yang sebelumnya telah dikalibrasi terhadap thermometer ASTM untuk memperkecil nilai error, dengan metode stabilisasi (Smoothing) menggunakan Kalman Filter dan Offset. Hasil dari kalibrasi didapatkan nilai deviasi yang mengecil dari 0.24°C menjadi 0.12°C, Random Error mengecil dari 0.84% menjadi 0.62% dan sistematik error mengecil dari 6.15% menjadi 0.73% menggunakan metode kalibrasi yang diusulkan.

---

Data acquisition system (DAQ) is an important device in research and measurements activities to acquire a valid measurement data. However, a DAQ device's is expansive especially if it carries many measurement points. With Arduino as a microprocessor template, it can be an alternative way to build an affordable DAQ device if the sensor is calibrated properly. The K-Type Thermocouple sensor is used, MAX6675 is requires as a Compensation Reverence, Amplifier, and Converter from analog to digital signals. 8 Channels Relay is used to multiply the measurement points, with 1pcs MAX6675 can acquire 8 measurement points. The measurement results will be saved in SD Card, there are make the DAQ device portable and stand-alone without a Computer. Calibration with Kalman Filter and Offset method is carried out to reduce an error measurement value. The calibration result are success to reduce deviation value from 0.24°C to 0.12°C, random error value from 0.84% to 0.62% and systematic error from 6.15% to 0.73%.

"

"Konveksi alami akibat dinamika lingkungan menjadi salah satu penyebab berkurangnya sumber energi termanfaatkan dari tangki penyimpanan energi termal. Walaupun besar energi yang berkurang relatif insignifikan dalam jangka panjang, namun fenomena ini merubah sifat termofisik fluida dalam tangki yang berakibat pada pengurangan exergi dan efisiensi keseluruhan sistem yang terlibat. Penelitian ini berupaya mengkaji secara eksperimental fenomena perpindahan kalor konveksi alami pada tangki fluida akibat pengaruh dinamika lingkungan. Fenomena perpindahan kalor diamati dengan data akuisisi temperatur buatan mandiri berbasis Arduino. Temperatur air dalam tangki divariasikan mulai dari 40 sampai 70ºC dengan volume tetap sekitar 135 liter. Rugi kalor lokal maupun global yang hilang dari dalam tangki dihitung menggunakan analogi kelistrikan. Korelasi laju kalor yang keluar dari tangki dikembangkan melalui analisis dimensional untuk mempermudah perhitungan rugi kalor total sebagai fungsi dari data desain dan operasional fluida. Korelasi baru yang diusulkan, yaitu Nu = 0,0019 Ra^0,33 dapat memprediksi besar energi kalor yang hilang dari dalam tangki dengan kesalahan rata-rata terbesar 16 +- 3,3 %.

---

Natural convection due to environmental dynamics is one of the causes of reduced energy sources from thermal energy storage tanks. Although the amount of energy lost is relatively insignificant over a long period of time, this phenomenon changes the thermophysical properties of the fluid inside the tank resulting in the reduction of exergy and whole system efficiency. This research studies experimentally the phenomenon of natural convection heat transfer in thermal energy storage tank due to environmental dynamics. Heat transfer phenomena was investigated by self-made Arduino-based multichannel temperature data acquisition system. The temperature of the water in the tank is varied from 40 to 70ºC with volume of water about 135 litres. The lokal and global heat losses from the tank are calculated using electrical analogy. Correlation of the rate of heat loss from the tank was developed through dimensional analysis to ease the calculation of total heat loss as a function of tank’s design and operational. The proposed new correlation, Nu = 0.0019 Ra^0.33 can predict the amount of heat energy lost from the tank with the largest average error of 16 +- 3.3%."

"Sistem pengendalian merupakan suatu sistem yang banyak ditemukan dan berhubungan dengan beragam jenis proses yang ada pada berbagai bidang, terutama bidang industri. Proses pengendalian yang umum ditemukan dalam industri adalah proses thermal mixing. Salah satu contoh proses thermal mixing yang cukup sederhana adalah proses pencampuran air panas dan air dingin atau water thermal mixing, dengan tujuan untuk mencapai temperatur campuran yang diinginkan, tetapi tetap menjaga ketinggian air agar tidak melebihi kapasitas wadah. Nilai temperatur tersebut dapat dicapai dengan cara mengatur debit aliran air yang masuk ke dalam wadah pencampuran. Pada penelitian ini, diimplementasikan sistem pengendalian menggunakan Reinforcement Learning dengan algoritma Soft Actor-Critic pada simulasi pengendalian ketinggian dan temperatur air pada proses water thermal mixing menggunakan Simulink pada MATLAB. Agent dilatih agar dapat mengendalikan sistem secara cepat dan tepat dalam menentukan action berupa nilai untuk mengatur valve menghasilkan debit aliran air yang diperlukan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma SAC dapat digunakan untuk mengendalikan sistem dengan baik, dengan nilai overshoot terbesar yaitu 1.33% untuk pengendalian ketinggian air dan steady-state error terbesar yaitu 0.33℃ saat mengendalikan temperatur campuran, dan nilai settling time terbesar yaitu 160 sekon saat terjadi perubahan set point untuk ketinggian air dari 2.5 dm menjadi 5 dm, serta mampu mengendalikan kestabilan sistem ketika mengalami gangguan dalam waktu 93 sekon.

---

The control system is a system that is widely found and relates to various types of processes that exist in various sector, especially the industrial sector. The control process commonly found in industry is the thermal mixing. One of the thermal mixing processes is the process of mixing hot and cold water or water thermal mixing, with the aim of reaching the desired temperature, but still maintaining the water level, so that it does not exceed the capacity of the container. This temperature value can be reached by adjusting the flow of water entering the mixing container. In this study, a control system was implemented using Reinforcement Learning with Soft Actor-Critic algorithm on a simulation of controlling water level and temperature in the water thermal mixing using Simulink in MATLAB. Agents are trained to be able to control the system quickly and precisely in determining the action in the form of a value to adjust the valve to produce the required water flow rate. The results of this study indicate that the SAC algorithm can be used to control the system properly, with the biggest overshoot of 1.33% for controlling water level and steady-state error of 0.33℃ when controlling the temperature of the mixture, and the settling time of 160 seconds when the set point value change for the water level from 2.5 dm to 5 dm, as well as being able to control the stability of the system when experiencing disturbances within 93 seconds."

"Sistem pengendalian temperatur campuran dan ketinggian air merupakan pengaplikasian yang umum ditemukan dalam bidang industri. Salah satu proses yang menggunakan sistem pengendalian tersebut adalah proses water thermal mixing. Proses tersebut bertujuan untuk menjaga nilai temperatur dan ketinggian air pada nilai yang diinginkan. Hal tersebut dapat diicapai dengan cara mengatur flow input air panas dan air dingin serta mengatur flow out dengan nilai konstan. Pada penelitian ini, diterapkan Reinforcement Learning (RL) dengan Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) Agent untuk melakukan simulasi proses tersebut pada Matlab dan Simulink. Proses training diperlukan untuk memberikan agent pengalaman dalam mengendalikan proses tersebut. Performa dari pengendali RL akan dilihat dari beberapa parameter seperti rise time, settling time, overshoot, dan steady-state error sebagai data kualitatif. Berdasarkan hasil pengendalian, didapatkan nilai overshoot dan steady-state error yang cukup kecil yaitu 1.3% dan 1.76%.

---

Mixture temperature and water level control systems are common applications in industrial field. One of the process that uses the control system is water thermal mixing process. The goal of the process is to maintain a temperature and water level at expected value. The goal can be achieved by adjusting the input flow of hot and cold water plus adjust flow out on a constant value. In this study, Reinforcement Learning (RL) with Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) agent was applied to simulate the process in Matlab and Simulink. The training process is needed to give agents experience in controlling the process. The performance of the RL controller will be seen from several parameters such as rise time, settling time, overshoot, and steady-state error as qualitative data. Based on the control results, the overshoot and steady-state error values are quite small, namely 1.3% and 1.76%."

"Rancangan sistem akuisisi data suhu terhadap fungsi kedalaman sumur pengeboran dibuat untuk mengurangi biaya produksi eksplorasi pada sumur pengeboran terutama sumur pengeboran panasbumi. Sistem ini dapat membaca suhu terhadap variasi kedalaman sensor suhu secara real-time. Sistem ini terdiri dari sensor suhu Pt-100, sensor kedalaman rotary encoder dan pewaktu real-time DS1307. Sistem ini dioperasikan oleh mikrokontroler H8/3069F yang memiliki resolusi 16 bit menggunakan bahasa pemrograman C, data dikirimkan ke komputer melalui kabel serial RS-232 dan ditampilkan dalam bentuk Graphical User Interface (GUI) yang dihasilkan oleh bahasa pemrograman Python, data ini disimpan dalam bentuk file dokumen. Sensitivitas dari sistem pengukur suhu dengan Pt-100 adalah sebesar 0.042 V/°C.

---

Temperature acquisition system design along the borehole’s depth have been done in order to minimalize exploration production in borehole especially for geothermal exploration. The system can acquire temperature data versus depth variation in real-time. The system consists of Pt-100 as temperature sensor, rotary encoder as depth sensor and Real-Time Clock DS1307. The system is operated by 16-bit microcontroller H8/3069F using C Languange, temperature and borehole’s depth data are displayed using a Python Graphical User Interface (GUI) and stored in document file. Sensititvity of Pt-100 sensor together with signal conditioning circuit is 0.042 V/°C."

"Saat ini perekaman gelombang seismik masih menggunakan geophone konvensional, yaitu terdiri dari koil yang digantung oleh pegas. Pada penelitian ini, telah dikembangkan sebuah sistem perekam gelombang seismik menggunakan akselerometer MEMS. Data keluaran akselerometer diakuisisi dengan menggunakan mikrokomputer Raspberry Pi, kemudian data tersebut disimpan di dalam Raspberry Pi dan dikirim ke sebuah komputer host setelah proses akuisisi selesai. Keluaran data dari sistem ini setara dengan data keluaran dari geophone konvensional, yaitu dalam domain kecepatan. Sistem ini menggunakan komunikasi Wi-Fi untuk terhubung ke sebuah server sehingga memungkinkan kegiatan eksplorasi tanpa memerlukan kabel. Hasil rekaman sistem ini dibandingkan dengan geophone konvensional. Uji coba dilakukan di Universitas Indonesia.

---

Currently recording seismic waves still use conventional geophones, which consists of coils suspended by springs. This research has developed a system of recording seismic waves using MEMS accelerometer. Accelerometer output data acquired using microcomputers Raspberry Pi, then the data is stored in the Raspberry Pi and sent to a host computer after the acquisition is completed. The output data from this system is equivalent to the output data from conventional geophones, which is in the domain of speed. This system uses the Wi-Fi communication to connect to a server making it possible exploration activities without cables. Recording the results of this system compared with conventional geophones. Tests performed at the University of Indonesia."

"ABSTRAKKemajuan Teknologi Internet saat ini telah berkembang dengan pesat. Kemajuan tersebut dapat dirasakan oleh penggguna internet, yang menjadikan segala aktifitas pekerjaan dapat dilakukan pada Teknologi Internet sebagai media utamanya. Salah satu Teknologi Internet tersebut adalah Teknologi Cloud Computing. Teknologi cloud belum banyak diaplikasikan di jaringan real. Private Cloud Computing merupakan pemodelan Cloud Computing yang hanya memberikan layanan kepada pengguna tertentu. Pembuatan Cloud Computingpada skripsi ini dilakukan dengan membuat simulasi nyata dengan menggunakan Ubuntu Enterprise Cloud (UEC) yang metode instalasi telah disesuaikan dengan topologi yang disarankan. Kemudian dapat dilakukan pengukuran Quality of Service (QoS) dengan menggunakan parameternya pada saat dilakukan uji coba pengiriman data. Selisih nilai delay untuk file ukuran 5MB, yaitu 3,382 ms; video ukuran 20,5MB, yaitu 5,646 ms; video ukuran 103MB, yaitu 6,837 ms. Selisihnilai throughput untuk file ukuran 5MB, yaitu 500 kBps; video ukuran 20,5MB, yaitu 2000 kBps; video ukuran 103MB, yaitu 5000 kBps. Selisih nilai packet loss untuk file ukuran 5MB, yaitu 0,87%; video ukuran 20,5MB, yaitu 0,708%; video ukuran 103MB, yaitu 0,915%.

---

ABSTRACTThe advancement of current Internet Technology has grown rapidly. The progress can be felt by internet user, which makes the activities of the work can be done on the Inter net Technology as the main media. One of the Internet Technology is Cloud Computing. Cloud Computing has not been widely applied in real networks. Private Cloud Computing is the modeling of Cloud Computing in small scope to provide services to specific users. In this thesis, the Cloud Computing network is done by making a real simulation using the Ubuntu Enterprise Cloud (UEC) which installation method has been adapted to the recommended topology.Quality of Service (QoS) can be measured by using the parameters at the time of trial data delivery. The difference in delay values for the file size of 5MB is 3,382 ms; video size of 20,5MB is 5,646 ms; video size of 103MB is 6,837 ms. The difference in throughput values in file size of 5MB is 500 kBps; video size of 20,5MB is 2000 kBps; video size of 103MB is 5000 kBps. The difference in packet loss values in file size of 5MB is 0, 87%; video size of 20,5MB is 0,708%; video size of 103MB is 0,915%."

"ABSTRAKEmosi merupakan suatu keadaan psikologis yang dipicu oleh aktivitas sensorik manusia baik secara sadar maupun tidak sadar. Emosi berperan penting dalam kehidupan manusia seperti dalam pengambilan keputusan, dalam mengekspresikan diri, dan lain sebagainya. Emosi dapat dihasilkan menggunakan rangsangan/stimulus tertentu seperti emosi takut dihasilkan menggunakan hal-hal yang menyeramkan seperti gambar pembunuhan, emosi bahagia dapat dipicu menggunakan stimulus gambar-gambar yang menyenangkan seperti gambar pemandangan, emosi sedih dapat dipicu menggunakan musik-musik sendu, menangis, dan hal-hal menyedihkan lainnya, dan emosi jijik dapat dipicu mengunakan stimulus yang menjijikkan seperti kotoran manusia. Beberapa stimulus yang biasa digunakan dalam penelitian adalah gambar, text, audio, atau video. Pada proses penghasilan emosi, terdapat aktivitas elektrik dalam otak manusia yang dapat direkam menggunakan perangkat bernama Elektroensefalografi EEG , rekaman gelombang otak ini juga dapat dilakukan menggunakan perangkat yang bernama neuroheadset. Penelitian ini membahas tentang pengembangan sistem akuisisi data sinyal otak menggunakan neuroheadset dan menghasilkan database yang digunakan untuk analisis emosi. Dalam penelitian ini digunakan stimulus berupa video yang terdiri dari kumpulan gambar. Setiap gambar dalam video telah melalui proses validasi sesuai dengan kelas emosi yang diinginkan. Kelas emosi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu bahagia, jijik, sedih, dan takut. Setiap kelas emosi memiliki empat stimulus video. Proses validasi dilakukan oleh lima orang partisipan dan proses pengambilan data sinyal otak dilakukan terhadap empat orang partisipan. Pengambilan data dilakukan menggunakan perangkat neuroheadset dengan vendor Emotiv tipe Epoc. Hasil rekaman sinyal diproses menggunakan Matlab dan menghasilkan database berukuran 16x14x7680, dimana angka 16 merepresentasikan jumlah stimulus video, 14 merepresentasikan sensor Emotiv Epoc yang digunakan, dan 7680 merupakan data sinyal yang diambil selama 60 detik dengan frekuensi sampling 128 Hertz. Tingkat keberhasilan tertinggi untuk emosi bahagia, jijik, sedih, dan takut secara berurut adalah 75 , 62.5 , 62.5 , dan 75 . Tingkat keberhasilan tertinggi ini dicapai untuk variasi channel frekuensi alpha, sensor yang digunakan yaitu F7, F3, F4, dan F8. Teknik klasifikasi yang digunakan adalah feed-forward backpropagation neural network.

---

ABSTRACTEmotion is a psychological state that triggered by human sensory activity both consciously and unconsciously. Emotions play an important role in human life such as decision making, self expression, and others. Emotions can be generated using certain stimuli such as feared emotions generated using scary things like murder images, happy emotions can be triggered by stimuli of fun images such as sight images, sad emotions can be triggered using melodic music, crying, and other sad things, and disgusted emotions can be triggered using disgusting stimuli like human feces. Some of the stimuli commonly used in research are using images, text, audio, or video. In the process of earning emotions, there is electrical activity in the human brain that can be recorded and processed to obtain brain signals using a device called Electroencephalography EEG , these brainwave records can also be recorded using a device called neuroheadset. This study discusses the development of data acquisition system of brain signals using neuroheadset and generate database used for emotion analysis. In this study used a video stimulus consisting of a collection of images. Each image in the video has gone through the validation process according to the desired emotion class. Four kind of emotion used in research that are happy, disgusted, sad, and scared. Each emotional class has four video stimuli. Five participants carried out the validation process and the process of retrieving the brain signals data performed on four participants. Data retrieval performed using a neuroheadset device with Emotiv vendor with Epoc type. The recording of the signal is processed using Matlab and generates a 16x14x7680 database, where the number 16 represents the number of video stimuli, 14 represents the Epoc Emotion sensor used, and 7680 is the signal data taken for 60 seconds with 128 Hertz sampling frequency. The highest recognition rate for happy, disgusted, sad, and fearful emotions are 75 , 62.5 , 62.5 , and 75 . The highest success rate achieved for alpha frequency channel variation the sensors used are F7, F3, F4, and F8. The classification technique used is feed forward backpropagation neural network."

"ABSTRACT

Data acquisition system using diode array for a spectrometer has been designed and constructed. The light detection is performed by a photodiode array consisting of 512 photodiodes. The superior quantum efficiency of the detector and the direct increase of optical flux with photodiode electrons make it works as a very fast detector. This detector is supplemented with a charge-coupled device working as a shift register for the array, and as a result each light spectrum can be scanned in less than one minute.

The detecting subsystem is followed by a 12 bit analog to digital conversion module which operates at the speed of 26 uses. This data acquisition system is also equipped with an Z BO CPU controlled interface module for its data transfer to an IBM PC, to allow further processing and analysis of the data as well as its final display. In addition to each individual subsystem testing, the whole integrated system has also been tested with a known spectrum and the result is satisfactory."

"Skripsi ini membahas perancangan sebuah sistem intelligent building dengan SMS sebagai media kontrol terhubung dengan rangkaian pengendali yang dapat menterjemahkan perintah perintah SMS menjadi suatu command control untuk mengendalikan relay board juga memberikan laporan dari feedback device yang dikendalikan oleh mikrokontroller sehingga dapat mengetahui status proses kontrol suatu relay board suatu berjalan dengan benar atau tidak.

---

This thesis is design an intelligent building system using SMS as control media with control circuit that can translate SMS command to other command controls that can control relay board it's also give report from controlled feed back device that cntrolled by microcontroller to know the system either work or not ."