Articles

Found 15 Documents
Search

Electronic Nose using Gas Chromatography Column and Quartz Crystal Microbalance Rivai, Muhammad; Purwanto, Djoko; Juwono, Hendro; Agus Sujono, Hari
TELKOMNIKA Telecommunication, Computing, Electronics and Control Vol 9, No 2: August 2011
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (797.94 KB)

Abstract

The conventional electronic nose usually consists of an array of dissimilar chemical sensors such as quartz crystal microbalance (QCM) combined with pattern recognition algorithm such as Neural network. Because of parallel processing, the system needs a huge number of sensors and circuits which may emerge complexity and inter-channel crosstalk problems. In this research, a new type of odor identification which combines between gas chromatography (GC) and electronic nose methods has been developed. The system consists of a GC column and a 10-MHz quartz crystal microbalance sensor producing a unique pattern for an odor in time domain. This method offers advantages of substantially reduced size, interferences and power consumption in comparison to existing odor identification system. Several odors of organic compounds were introduced to evaluate the selectivity of the system. Principle component analysis method was used to visualize the classification of each odor in two-dimensional space. This system could resolve common organic solvents, including molecules of different classes (aromatic from alcohols) as well as those within a particular class (methanol from ethanol) and also fuels (premium from pertamax). The neural network can be taught to recognize the odors tested in the experiment with identification rate of 85 %. It is therefore the system may take the place of human nose, especially for poisonous odor evaluations.
IMPLEMENTATION OF ELECTRONIC NOSE IN OMNI-DIRECTIONAL ROBOT Harianto, Harianto; Rivai, Muhammad; Purwanto, Djoko
International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) Vol 3, No 3: June 2013
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (699.925 KB)

Abstract

Electronic nose (E-nose) is a device detecting odors which is designed to resemble the ability of the human nose. E-nose can identifying chemical elements that contained in the odors. E-nose is made of arrays of gas sensor, each of it could detect certain chemical element. When detects gases, each sensor will generate a specific pattern for each gas. These patterns could be classified using neural network algorithm. Neural network is a computational method based on mathematical models which has the structure and operation of neural networks which imitate the human brain. Neural network consists of a group of neurons conected to each other with a connection named weight. The weights will determine wether neural networks could compute given inputs to produce a specified output. To generate the appropriate weight, the neural network needs to be trained using a number of gasoline and alcohol samples. The training process to generate appropriate weights is done by using back propagation algorithm on a personal computer. The appropriate weight then transferred to omni-directional robot equipped with e-nose. The result shows that the robot could identify the trained gas.DOI:http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v3i3.2531
WIND DIRECTION SENSOR BASED ON THERMAL ANEMOMETER FOR OLFACTORY MOBILE ROBOT Widyantara, Helmy; Rivai, Muhammad; Purwanto, Djoko
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 13, No 2: February 2019
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v13.i2.pp475-484

Abstract

A wind direction sensor has been implemented for many applications, such as navigation, weather, and air pollution monitoring. In an odor tracking system, the wind plays the important role to carry gas from its source. Therefore, the precise, low-cost, and effective wind direction sensor is required to trace the gas source. In this study, a new design of wind direction sensor has been developed using thermal anemometer principle with the main component of the positive temperature coefficient thermistor. Three anemometers each of which has different directions are used as inputs for the neural network to determine the direction of the wind automatically.The experimental results show that the wind sensor system is able to detect twelve wind directions. A mobile robot equipped with this sensor system can navigate to a wind source in the open air with a success rate of 80%.This system is expected to increase the success rate of the mobile robot in searching for dangerous leaking gas in the open air.
AUTONOMOUS MOBILE ROBOT BERBASIS PLAYER/STAGE MENGGUNAKAN PARALLEL SELF-ORGANIZING FEATURE MAPS UNTUK PEMETAAN LINGKUNGAN GLOBAL YANG TIDAK DIKETAHUI Hariadi, Mochamad; Muhtadin, Muhtadin; Purnomo, Mauridhy Hery; Rivai, Muhammad
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 6, No 2 Juli 2007
Publisher : Teknik Informatika, ITS Surabaya

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

Abstract

Autonomous mobile robot adalah salah satu jenis robot yang dikembangkan dengan kemampuan untuk mengendalikan dirinya sendiri walaupun dalam lingkungan yang tidak diketahui. Untuk dapat melakukan pengendalian secara mandiri, bisa dilakukan dengan melalui proses pembelajaran secara mandiri tanpa supervisi (unsupervised) dengan mempertimbangkan input dari sensor-sensor yang dipakai. Pada saat robot melakukan pengenalan terhadap lingkungannya, diperlukan perosesan komputasi yang berat dengan waktu yang lama. Penelitian ini akan membahas tentang penggunaan Kohonen Self-Organizing Feature Maps (SOFM) atau (SOM)  sebagai metode pembelajaran Autonomous mobile robot dalam mengenali lingkungannya. Proses pembelajaran dilakukan dengan menggunakan parallel processing menggunakan LAM-MPI, Simulasi dilakukan dengan menggunakan software simulasi Player/ Stage. Hasil simulasi menunjukkan bahwa SOM menampilkan performa yang baik dalam memetakan lingkungan yang tidak diketahui tanpa supervisi. Hasil pemrosesan dengan menggunakan parallel processing juga menunjukkan dicapainya kecepatan yang signifikan dalam proses pembelajaran robot untuk mengenali lingkungannya. Planning dengan menggunakan A* mampu untuk memberikan jalur yang efektif bagi robot dalam mencapai titik tujuan. Kata Kunci: autonomous, pemetaan, path-planning, komputasi parallel,  parallel SOM
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN SELF ORGANIZING MAP MENGGUNAKAN SENSOR GAS SEMIKONDUKTOR SEBAGAI IDENTIFIKASI JENIS GAS Frianto, Herri Trisna; Rivai, Muhammad
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 3 (2008): Intelligent System dan Application
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Sensor gas semikonduktor seperti SnO2   digunakan untuk mendeteksi berbagai jenis gas seperti   bahan pelarut, ammonia dan gas yang mudah terbakar lainnya. Sensor gas tersebut memiliki sensisitifitas yang baik. Tetapi memiliki  selektifitas yang kurang baik yaitu tidak bisa membedakan tiap jenis gas. Pada penelitian ini digunakan sebuah deret sensor semikonduktor dan  jaringan syaraf tiruan  untuk mengenali jenis gas yang terdeteksii.  Deret sensor terdiri dari 8 sensor semikonduktor komersial dan sebagai gas uji digunakan 8 jenis larutan mudah menguap. Jaringan syaraf tiruan yang berfungsi sebagai pengenal ke 8 jenis gas tersebut bekerja melalui metoda pembelajaran. Pembelajaran diproses dengan menentukan inisialisasi bobot terlebih dahulu dari input sinyal tegangan sebagai input neuron selanjutnya melakukan training dan running. Pelatihan training dan running menghasilkan iterasi bobot sebagai penetapan output neuorn pemenang dan menghasilkan suatu pola. Setelah melewati tahap pembelajaran sistem mengenali tiap gas dengan taraf identifikasi sebesar 87,5 %.
IMPLEMENTASI TEKNOLOGI FIELD PROGRAMMABLE GATE ARRAY (FPGA) PADA ALAT IDENTIFIKASI ODOR Sari, Dini Fakta; Rivai, Muhammad; Mujiono, Totok; Tasprian, Tasprian
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 2 (2010): Instrumentational And Robotic
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

Abstract

Alat identifikasi odor merupakan peralatan yang dirancang untuk mengganti fungsi serta mengatasi keterbatasan sistem penciuman manusia. Alat identifikasi odor dapat diaplikasikan untuk pengawasan mutu produk makanan, minuman, dan industri kosmetik. Pada penelitian ini digunakan sampel odor yaitu bensin, minyak tanah, alkohol dan melon. Alat ini menggunakan deret sensor resonator kuarsa yang dilapisi oleh polymer yang berbeda-beda yaitu cellulose, dicyanoallylsilicone (OV-275), dan polyethylene glycol ester (PEG- 1540). Setiap sensor resonator akan menghasilkan perubahan frekuensi yang berbeda sebagai akibat adanya molekul odor yang terserap dipermukaannya. Data yang diperoleh dari deret sensor resonator kuarsa diaplikasikan pada perangkat FPGA Spartan 3E dengan Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language (VHDL) sebagai bahasa pemrogramannya pada perangkat lunak Xilinx ISE Webpack 8.2i. Perangkat FPGA ini menangani pengukuran frekuensi (counter) secara pararel, latch, encoder, dan komunikasi serial. Artificial neural network merupakan representasi buatan dari otak manusia yang dapat diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran. Artificial neural network yang digunakan dalam penelitian ini dengan model Multi Layer Perceptron (MLP) dengan metode pelatihan Back Propagation (BP) yang merupakan bentuk topologi dari supervised artificial neural network yang dalam proses pelatihannya memerlukan pengawasan. Tingkat akurasi pembelajaran untuk mengklasifikasi melon pada 5000 epoch dengan 1 neuron pada lapisan tersembunyi sebesar 24,74%, dengan 5 neuron pada lapisan tersembunyi sebesar 98,36% dan dengan 10 neuron pada lapisan tersembunyi sebesar 99,48%. Tingkat akurasi pada saat pengujian sebesar 100%.
NEURAL NETWORK FOR ELECTRONIC NOSE USING FIELD PROGRAMMABLE ANALOG ARRAYS Widyantara, Helmy; Rivai, Muhammad; Purwanto, Djoko
International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) Vol 2, No 6: December 2012
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (651.801 KB)

Abstract

Electronic nose is a device detecting odors which is designed to resemblethe ability of the human nose, usually applied to the robot. The process ofidentification of the electronic nose will run into a problem when the gaswhich is detected has the same chemical element. Misidentification due tothe similarity of chemical properties of gases is possible; it can be solvedusing neural network algorithms. The attendance of Field ProgrammableAnalog Array (FPAA) enables the design and implementation of ananalog neural network, while the advantage of analog neural networkwhich is an input signal from the sensor can be processed directly by theFPAA without having to be converted into a digital signal. Direct analogsignal process can reduce errors due to conversion and speed up thecomputing process. The small size and low power usage of FPAA are verysuitable when it is used for the implementation of the electronic nose thatwill be applied to the robot. From this study, it was shown that theimplementation of analog neural network in FPAA can support theperformance of electronic nose in terms of flexibility (resource componentrequired), speed, and power consumption. To build an analog neuralnetwork with three input nodes and two output nodes only need twopieces of Configurable Analog Block (CAB), of the four provided by theFPAA. Analog neural network construction has a speed of the process0.375 ?s, and requires only 59 ± 18mW resources.DOI:http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v2i6.1501
PENINGKATAN TARAF IDENTIFIKASI JENIS GAS DI UDARA TERBUKA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI FOURIER DAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS Rivai, Muhammad; ., Tasripan; Mujiono, Totok
Kursor Vol 6, No 2 (2011)
Publisher : University of Trunojoyo Madura

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

Abstract

PENINGKATAN TARAF IDENTIFIKASI JENIS GAS DI UDARA TERBUKA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI FOURIER DAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS aMuhammad Rivai, bTasripan, cTotok Mujiono a,b,c Laboratorium Elektronika Industri, Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 60111 E-Mail: amuhammad_rivai@ee.its.ac.id Abstrak Klasifikasi jenis gas di udara terbuka diperlukan di berbagai bidang aplikasi seperti pendeteksian kebakaran, monitoring lingkungan dan lainnya. Hal ini memerlukan teknik pengklasifikasian yang handal dikarenakan adanya konsentrasi gas yang berubah secara dinamis. Sebuah deret sensor gas yang dikombinasikan dengan algoritma pengenal pola Neural Networks telah lama digunakan untuk mengatasi hal ini. Makalah ini melaporkan sebuah metode yang handal untuk klasifikasi jenis gas di udara terbuka. Pada penelitian ini, metode yang digunakan adalah metode Fast Fourier Transform (FFT) untuk analisa spektrum frekuensi dan metode Principal Component Analysis (PCA) untuk ekstraksi data sebagai metode preprocessing untuk Propagasi balik Neural Networks. Sebuah deret sensor terdiri dari tiga tipe sensor gas semikonduktor yang berbeda dan menghasilkan sebuah pola yang khas untuk setiap jenis gas pada domain waktu. Beberapa gas digunakan untuk mengevaluasi unjuk kerja dari klasifikasinya. Hasil percobaan menunjukkan bahwa taraf klasifikasi dari Neural Networks yang dihasilkan lebih tinggi daripada sistem klasifikasi tanpa menggunakan preprocessing walaupun konsentrasi gas berubah pada kondisi yang bervariasi. Kata kunci: Deret Sensor, Spektrum Frekuensi, Principal Component Analysis, Neural Networks. Abstract Classification of gases in open field is of great interest in many applications such as fire detection, environmental monitoring, etc. They all require reliable classification techniques due to dynamical change of gas concentration. A gas sensor array combined with Neural Networks pattern recognition algorithm has been traditionally used to address these issues. This paper reports a robust method for gas classification in the ambient air. In this research, we employ Fast Fourier Transform (FFT) method for frequency spectrum analysis and Principal Component Analysis (PCA) method for data extraction as preprocessing methods for a Back Propagation Neural Networks. A sensor array consists of three different types of semiconductor gas sensors producing a unique pattern for each gas in time domain. Several gases were introduced to evaluate the classification performance. The experiment result showed that classification rate of the Neural Networks with FFT and PCA methods as preprocessing was higher than that of the system without preprocessing even if the gas concentration changed into various conditions. Key words: Sensor Array, Frequency Spectrum, Principal Component Analysis, Neural Networks
PENENTUAN ARAH TELESKOP DIGITAL MELALUI KOMUNIKASI WI-FI Kurniawan, Prima; Rivai, Muhammad; Tasripan, Tasripan
Jurnal Teknik ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v2i2.3633

Abstract

Teleskop bintang adalah sebuah perangkat instrument yang digunakan untuk melihat benda-benda langit yang jaraknya sangat jauh menjadi terasa dekat. Teleskop yang tersedia pada umumnya belum dilengkapi dengan sistem digital untuk pencitraannya dan otomatisasi untuk penentuan arahnya. Pada tugas akhir ini dibuat suatu sistem digital dan otomatisasi pada teleskop konvensional. Sistem digital digunakan untuk perekaman hasil yang didapatkan oleh teleskop dan ditampilakan pada komputer. Sistem otomatisasi dibuat untuk menentukan pergerakan sudut teleskop dengan sebuah GUI. Mekanik pergerakan teleskop diberikan 2 motor dc sebagai penggerak. Masing-masing motor dc berfungsi untuk menggerakkan tiap sumbu X dan sumbu Y. Digunakan sebuah sistem mikrokontroler menggunakan ATmega 32 sebagai pengolahan data. Fitur ADC mikrokontroler digunakan untuk mengubah data analog perubahan tegangan yang terjadi pada potensiometer menjadi perubahan data digital yang akan dikonversi menjadi nilai pergerakan perubahan sudut. Sistem ini ditambahkan sebuah router yang berfungsi sebagai akses poin untuk jalur pengiriman dan penerimaan data antara komputer dengan mikrokontroler. Ditambahkan sebuah wiznet yang mampu mengkonversi data dari komunikasi serial ke data protokol TCP/IP dan sebaliknya. Pengujian pergerakan sudut sumbu X dilakukan pada sudut 0, 45, 90, 135, 180, 255, 270, 315, dan 360 sedangkan pergerakan sumbu Y dilakukan pada sudut 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, dan 90. Hasil pengujian pada sumbu X dan Y didapatkan beberapa error pada titik-titik tertentu dengan tingkat kesalahan mencapai 3.8% untuk sumbu x dan 2.5% untuk sumbu y. Penentuan pergerakan sudut dilakukan melalui komputer dengan menggunakan komunikasi wi-fi.
PERANCANGAN APLIKASI GAME EDUKASI PENGENALAN BAHASA ARAB BERBASI ANDROID (Studi Kasus : Sekolah Dasar Islam Terpadu An-Nahl) rivai, Muhammad; sani wijaya, Ibnu; Istoningtias, Marrylinteri
PROCESSOR Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2015): Processor
Publisher : LPPM STIKOM Dinamika Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (317.046 KB)

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi saat ini berpengaruh besar terhadap berbagai aspek kehidupan, bahkan perilaku dan aktivitas manusia kini banyak tergantung kepada teknologi informasi dan komunikasi. Salah satu contohnya adalah pemanfaatan teknologi pada proses belajar mengajar, terutama teknologi mutimedia komputer. Dalam dunia pendidikan, berbagai media pembelajaran berbasis multimedia ini mulai dikembangkan, untuk membantu terciptanya proses pembelajaran yang efektif dan menarik. Salah satu bentuk media pembelajaran berbasis Android  adalah game edukasi. Game edukasi dipilih karena game sebagai media audio fisual memiliki kelebihan dibandingkan dengan media visual yang lain karena game mengajak pemainnya untuk turut serta dan andil dalam menentukan hasil akhir dari game tersebut. Game pada saat ini juga dikenal oleh sebagian siswa sekolah dasar(SD) tujuan dari pembuatan Aplikasi ini adalah untuk membantu guru dalam proses belajar agar tidak monoton didalam kelas dalam mata pelajaran Bahasa Arab untuk sekolah dasar islam terpadu An-Nahl. Didalam apliaksi ini terdapat menu belajar, bermain, percakapan, dan menu petunjuk.