Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Masuknya Penyakit Tidak Menular sebagai salah satu target dalam SustainableDevelopment Goals SDGs 2030,mengisyaratkan bahwa PTM secara global telahmendapatkan perhatian khusus yang menjadi prioritas nasional. Salah satu cara dalamprogram pengendalian PTM adalah melalui kegiatan Pos Pembinaan Terpadu Posbindu PTM. Puskesmas Kecamatan Setiabudi dalam menjalankan skrining melaluiPosbindu PTM menerapkan Permenkes No.43 tanu 2016 tentang standar pelayananminimal bidang kesehatan yaitu setiap warga usia 15-59 tahun mendapatkan skriningsesuai standar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yangberhubungan dengan pemanfaatan Posbindu PTM di wilayah kerja PuskesmasKecamatan Setiabudi Tahun 2018. Desain penelitian ini adalah cross sectional denganpendekatan kuantitatif. Populasi penelitian ini yaitu warga usia 15-59 tahun dengansampel 145 orang. Analisis data penelitian ini menggunakan uji Chi Square dan ujiRegresi Logistik Sederhana. Hasil penelitian adalah warga yang memanfaatkanPosbindu PTM sebanyak 57,9 . Variabel yang berhubungan dengan pemanfaatanPosbindu PTM adalah jenis kelamin p=0,026 OR=2,856, pekerjaan p=0,024 OR=2,382, pengetahuan p=0,010 OR=2,553, akses ke Posbindu PTM p=0,013 OR=2,748, ketersediaan sarana Posbindu PTM p=0,012 OR=2,567, dukungankeluarga p=0,037 OR=2,153, dukungan petugas kesehatan p=0,004 OR=2,825,dukungan kader p=0,000 OR=6,970, kebutuhan akan Posbindu PTM p=0,035 OR=2,397. Variabel yang paling dominan adalah dukungan kader OR= 4,680 95 CI2,2-10,8 . Kesimpulan penelitian ini adalah dukungan kader menjadi faktor yang palingdominan dalam pemanfaatan Posbindu PTM.

---

The introduction of Non Communicable Diseases as one of the targets inSustainable Development Goals SDGs 2030, suggests that PTM globally has gainedspecial attention which is a national priority. One of the ways in PTM control programis through Posbindu PTM. Public Health Center Setiabudi in running screening throughPosbindu PTM apply Permenkes No.43 in 2016 about minimum service standard ofhealth field that every citizen age 15 59 year get standard screening. This study is aimedat determining the factors associated with the utilization of Posbindu PTM in theworking area of Setiabudi Pubic Health Center in 2018. The design of study is crosssectional with quantitative approach. The population of this study is citizens age 15 59years with the samples are 145 people. The data analysis are Chi Square test and SimpleLogistic Regression test. Result of the study is the people who utilize active PosbinduPTM is 57,9 . Variables related to the utilization of Posbindu PTM that gender P 0.010 OR 2,382, knowledge p 0,010 OR 2,553, access to Posbindu PTM p 0,013 OR 2,784, family support P 0,037 OR 2,153, the support of healthworkers p 0,004 OR 2,825, cadre support p 0,000 OR 6,970, needs willPosbindu PTM p 0.035 OR 2,397. The most dominant variable is cadre supportOR 4,680 95 CI 2,2 10,8 . The conclusion is cadre support become the mostdominant factor in the utilization of Posbindu PTM."

"Kemajuan teknologi mengiringi kemajuan UAV yang membuat peneliti terus untuk mengembangkannya. Hexacopter yang merupakan salah satu jenis UAV, saat ini telah banyak diteliti untuk berbagai kepentingan seperti pemetaan, monitoring, aerial photography dan lain-lain. Hexacopter ini memiliki enam rotor sebagai penggeraknya yang berada pada keenam sisi frame-nya. Kelebihan hexacopter ini adalah kemampuan dalam mengangkat bebn yang cukup besar, daya yang lebih besar dan safety saat ada kegagalan pada salah satu rotornya. Namun permasalahan yang timbul yakni kesulitan dalam upaya untuk mengendalikan hexacopter secara autonomous agar dapat terbang stabil terutama saat ada gangguan dan juga dengan beban yang cukup berat. Selain itu menjaga pergerakan hexacopter mengikuti trajectory juga menjadi permasalahan yang sulit apalagi sistem hexacopter ini memiliki karakteristik yang nonlinier, multi input multi output MIMO. Pada penelitian ini dirancang platform hexacopter heavy-lift yang memiliki diameter 2.4 meter, dan payload yang mampu dibawa mencapai 40 kg. Sehingga dengan platform yang besar dan berat tentunya pengendalian menjadi lebih sulitHal inilah yang menjadi topik dari penelitian ini yaitu merancang sistem kendali yang dapat menjaga pergerakan hexacopter secara autonomous mengikuti trajectory. Untuk mewujudkan tujuan tersebut, pada penelitian ini digunakan algoritma kendali Direct Inverse Control-Neural Network dengan metode Elman Recurrent Neural Network DIC-ERNN. Metode DIC-ERNN ini memiliki kelebihan mampu mengingat dan menyimpan hasil keluaran hidden layer pada contact layer sehingga terhindar dari overfitting. Kelebihan lainnya adalah algoritma ini mampu memprediksi karakteristik pada waktu didepannya t 1. Dengan demikian pola dan karakteristik dari trajectory yang diberikan dapat diprediksi oleh pengendali ini. Berdasarkan hasil pengujian pada penelitian ini, didapatkan bahwa kendali DIC-ERNN mampu menunjukkan performa yang baik dalam mengikuti trajectory yang diberikan dengan nilai MSE yang kecil pada pengujian dengan data terbang, profile reference yang berbentuk helix serta profile reference double helix. Bila dibandingkan dengan algoritma Back Propagation Neural Network DIC-BPNN yang juga memiliki nilai MSE kecil, DIC-ERNN menunjukkan performance yang lebih baik khususnya pada saat diberikan uji impulsif fungsi doublet sebagai asumsi adanya gangguan. Pengendali DIC-ERNN menunjukkan kemampuan kembali pada kondisi steady state dengan settling time yang cepat dan tidak terdapat osilasi sedangkan pada pengendali DIC-BPNN terdapat osilasi meskipun settling time-nya juga cukup cepat.

---

Technological advances make researchers continue to develop UAV technology. Hexacopter is one type of UAV, has been widely researched for various interests such as mapping, monitoring, aerial photography and others. The Hexacopter has six rotors as the driving force on all six sides of the frame. The advantages of this hexacopter are the ability to lift a large enough load, greater power, and safety when there is a failure on one of its rotor. However, the problem that arises is the difficulty to control the hexacopter autonomously in order to fly stable, especially when there are disturbances and heavy loads. In addition, other difficulties are keeping the hexacopter movement following trajectory because the hexacopter system has nonlinear characteristics, and multi input multi output MIMO.

In this study, designed heavy lift hexacopter platform that has a diameter of 2.4 meters, and payload weight that can carry up to 40 kg. Thus, large and heavy platforms make control more difficult.Therefore, the topic of this research is to design a control system that can keep the hexacopter movement autonomously following the trajectory. To achieve the goal, this research uses the Direct Inverse Control Neural Network control algorithm with Elman Recurrent Neural Network DIC ERNN method. This DIC ERNN method has the advantage of being able to remember and store the hidden layer output on the contact layer so that it can avoid overfitting. Another advantage is that this algorithm can predict the characteristics at the time in front of it t 1. Thus, the pattern and characteristics of the given trajectory can be predicted by this controller.

Based on the results of the tests in this study, it was found that the control of DIC ERNN was able to show good performance in following trajectory given with small MSE value in testing with flying data, reference profile in the form of helix and reference double helix profile. When compared to the Back Propagation Neural Network DIC BPNN algorithm which also has a small MSE value, DIC ERNN performs better performance, especially when given the impulsive test doublet function as an assumption of the disturbance. The DIC ERNN controller shows the ability to return to steady state conditions with fast settling time and no oscillation while on the DIC BPNN controller, there is oscillation although settling time is also quite fast."

"ABSTRAKPenelitian disertasi ini mencakup analisis Sistem Kendali berbasis Neural Network NN untuk rotorcraft dan Unmanned Aerial Vehicle UAV fixed-wing. Quadrotor dan UAV fixed-wing berekor inverted-V mewakili kedua tipe UAV dengan dinamika terbangnya yang nonlinear, serta kopling-silang yang kuat dan karakteristik under-actuated. Oleh karena itu, metode Direct Inverse Control DIC berbasis NN cocok diterapkan sebagai pengendali terbang kedua tipe UAV tersebut, dengan unjuk kerja yang lebih baik dibandingkan dengan Sistem Kendali saat ini yang berbasis metode Proportional-Integral-Differential PID .UAV berkembang pesat untuk berbagai aplikasi, mulai dari penggunaan quadrotor untuk videografi jarak dekat, hingga UAV fixed-wing berekor inverted-V untuk misi taktis dan strategis. Quadrotor banyak digunakan karena kemampuan hovering serta take-off dan landing secara vertikal untuk misi di area yang sempit dan berlangsung singkat sesuai keterbatasan daya baterainya. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, UAV fixed-wing digunakan untuk area yang luas dan berlangsung lama. BPPT merespon kebutuhan ini dengan mengembangkan Pesawat Udara Nir Awak PUNA Alap-Alap dengan konfigurasi fixed-wing dan ekor inverted-V.Penggunaan ekor inverted-V akan meningkatkan kemampuan maneuver UAV. Meski demikian, ekor inverted-V tersebut memunculkan kopling tambahan antara modus gerak pitch dengan modus roll-yaw sehingga kompleksitas pengendaliannya meningkat dibandingkan dengan ekor T konvensional. Oleh karena itu, diperlukan metode kendali komprehensif yang mengakomodasi aspek nonlinearitas dan kopling-silang akibat hal tersebut. Metode berbasis NN cocok diterapkan untuk UAV karena mekanisme pembelajaran yang dimilikinya untuk mereplika dinamika sistem untuk Identifikasi Sistem dan sebaliknya, mampu membangun inversi dinamika sistem untuk DIC-NN .Di dalam analisis ini, kedua UAV dimodelkan dengan identifikasi berbasis NN untuk mengakomodasi karakter nonlinear dan kopling silangnya. Selanjutnya, DIC-NN dibangun untuk memetakan output UAV terhadap input yang bersesuaian. Unjuk kerja DIC- NN ini dibandingkan terhadap PID sebagai representasi metode kendali yang ada saat ini. Sistem Kendali DIC-NN menghasilkan settling time yang lebih singkat dan overshoot yang lebih kecil dibanding PID.

---

ABSTRACTThe research in this dissertation focused to analyze the Neural Network NN based control system for rotorcraft and the fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle UAV . The Quadrotor and the fixed-wing UAV with incerted-V tail were chosen to represent both of UAV types characterized by the nonlinear flight dynamics, as well as strong cross-coupling and under-actuated condition. Therefore, the NN based Direct Inverse Control DIC method is suitable for a UAV flight controller, with a better performance compared to the existing Proportional-Integral-Differential PID -based Control System.UAVs are growing rapidly for a variety of applications, ranging from Quadrotor for a close-range videography, to the inverted-V tail fixed-wing UAVs in the tactical and strategic missions. Quadrotor is popular due to the ability of hovering and vertically take-off and landing in the narrow areas for short duration due to the limitation of the battery capability. To overcome these limitations, fixed-wing UAVs are used for large areas and long-duration mission. BPPT responds this requirement by developing the Alap-Alap UAV with the fixed-wing configuration and equipping it with inverted-V tail.The application of inverted-V tail aimed to increase UAV maneuverability. However, the inverted-V tail generates an additional coupling between the pitch-motion mode and the roll-yaw mode so that the control complexity increases than the conventional T-tail. Therefore, a comprehensive control method is required to accommodates the nonlinearity and cross-coupling aspects of it. The NN-based method is suitable for UAVs because of the learning mechanism it has to replicate system dynamics for System Identification and vice versa, capable of building system dynamic inversions for DIC-NN .In this analysis, both UAVs are modeled with NN-based identification to accommodate their nonlinear characters and cross-coupling. Furthermore, DIC-NN is built to map the UAV output with the corresponding input. The DIC-NN performance is compared against PID as a representation of the existing control method. The DIC-NN Control System produces a shorter settling time and a smaller overshoot than the PID. "