Mahasiswa Electrical Engineering UK Petra Berikan Solusi Permasalahan Lingkungan

Surabaya,pustakalewi.com – Memberikan solusi terhadap permasalahan di lingkungan masyarakat sesuai dengan
keilmuan menjadi tanggung jawab mahasiswa. Begitu juga dengan para mahasiswa Electrical Engineering program UK Petra yang membuat beragam Tugas Akhir yang aplikatif di tengah masyarakat.

Berikut 5 karya mahasiswa;

• Ivan Sanjaya

Ciptakan Pemantauan Meteran Air PDAM Berbasis IoT

Selama ini pelanggan dan petugas PDAM masih mencatat secara manual meteran air. Hal ini sangat tidak efisien. Selain itu catatan meteran bisa saja hilang.

“Maka dari itu saya terpikir untuk menciptakan sistem pembacaan meteran air secara otomatis.”, ungkap mahasiswa yang berhasil memperoleh nilai A untuk TAnya.

Ivan mengungkapkan bahwa sistem ini memiliki kemampuan membaca meteran air secara otomatis, menyimpan data, dan menampilkan angka meteran.

Alat yang dipasang menggunakan metode Optical Character Recognition (OCR). Data dikirim melalui WiFi ke server untuk menyimpan data.

Kemudian server bisa mengirim data ke display untuk menampilkan angka meteran secara otomatis. “Hasil ini tentu saja bisa dikirim melalui aplikasi smartphone pelanggan agar bisa dipantau penggunaannya dari mana saja.”, rinci Ivan.

• Sugiarto Wibowo

Bantu Pasien Alzheimer di Luar Ruangan dengan Wearable Device

Membantu para pasien Alzheimer beraktifitas saat sendirian di luar ruangan, menjadi fokus dari mahasiswa asal Semarang ini.

Sugiharto akhirnya membuat produk hardware dan software berdarkan data nyata dengan memanfaatkan Internet of Things.

“Dengan alat ini maka kita bisa memantau keberadaan para pasien Alzheimer saat beraktifitas di luar ruangan baik itu untuk melakukan terapi dalam rangka memperlambat keparahan penyakit Alzheimer ini.”, tambah mahasiswa yang telah bekerja di perusahaan Elektronik sebelum wisuda itu.

Pada dasarnya Sugiharto membuat alat berupa wearable device yang akan dipasangkan pada sabuk atau celana dari pasien.

Pada wearable device memiliki fitur GPS, jaringan seluler dan internet, dan pendeteksian jatuh.

Ketika pasien terdeteksi terjatuh atau tersesat, maka wearable device secara otomatis akan mengirimkan data GPS ke server dan aplikasi android kepada caregiver (seseorang yang membantu) untuk bisa segera menolong.

• Leonard Christopher Limanjaya

Ciptakan Teknologi Deteksi Emosi saat Pembelajaran Daring

Meski dalam suasana new normal, pertemuan dan pembelajaran daring kadang masih tetap dilakukan khususnya jika berada di beda negara.

Akan tetapi hal ini sering tak efektif, sebab seringkali tidak bisa melihat secara langsung kehadiran dan emosi siswa secara nyata.

Ialah Leonard yang membuat TA bertajuk “Sistem untuk menganalisa engagement siswa pada proses pembelajaran daring”. Leonard merinci dengan sistem ini maka dapat mendeteksi kehadiran siswa (behavioral engagement) serta mengklasifikasikan emosi siswa (emotional engagement) dalam belajar online.

Sistem ini dibuat terpisah platform pembelajaran daring. Laptop siswa akan digunakan untuk memproses gambar dari webcam.

Gambar yang diambil akan diproses untuk mengambil data engagement siswa saat belajar.

Kemudian gambar akan dianalisa oleh sistem agar dapat mengklasifikasikan ekspresi wajah yang terbaca.

Sistem akan memanfaatkan deep learning berbasis CNN untuk mengklasifikasikan emosi wajah yang dapat diklasifikasikan menjadi tujuh emosi.

“Emosinya mulai netral, senang, marah, sedih, terkejut, takut dan jijik. Tetapi uniknya sebelum sistem membaca emosi siswa maka program akan melakukan pengecekan kehadiran siswa dengan face detection untuk menggambarkan behavioural engagement. Semua data ini akan disajikan dalam bentuk grafik.”, tutup Leonard.

• Tim Mahasiswa

Gabot, Karya Tiga Mahasiswa Bantu Pabrik Garmen

Garment Robot atau disingkat GABOT, karya TA tiga mahasiswa Electrical Engineering bisa membantu tugas penyaluran logistik di sebuah pabrik. Ketiga mahasiswa ini adalah Thomas Ardi, Juan Steven, dan Glenn Ricardo.

“Jadi robot yang dilengkapi fitur pemetaan dan navigasi ini akan dijalankan secara otomatis untuk membantu mengantarkan barang dari satu titik ke titik yang lain.”, urai Thomas.

Gabot ini mampu mengantarkan barang dengan massa maksimal 98,5 kilogram serta dapat mengisi kapasitas batreinya secara otomatis.

Tak hanya itu, robot ini dapat dikontrol melalui situs web yang memungkinkan pengguna mengakses semua fitur yang dimiliki oleh robot.

• Miguel Lodewijk Jonas Luhulima

Bantu Deteksi Cacat Kain di Pabrik Menggunakan AI

Kualitas kain yang diproduksi sangat bergantung pada quality control dari proses manual kinerja manusia.

“Hal ini tentu saja ada banyak kendala. Antara lain kurang teliti atau bahkan tidak efisien waktu. Maka dari itu saya terpikir membuat alat untuk mendeteksi kecacatan kain yang berjalan di atas konveyor secara otomatis.”, rinci Miguel.

TA bertajuk “Sistem Deteksi Cacat Kain Berbasis Deep Learning Menggunakan Arduino Portenta H7”, menghantarkan Miguel menjadi wisudawan UK Petra esok September 2022.

Miguel memanfaatkan penggunaan kecerdasan buatan dalam mendeteksi objek pada sebuah gambar. Kemudian gambar inilah yang akan menganalisa secara otomatis kecacatan yang terjadi pada kain.

“Saya menggunakan Arduino Portenta H7, sebuah microcontroller yang pada umumnya tidak dapat menjalankan program kecerdasan buatan.”, tambah Mahasiswa asal Surabaya ini.

Hasil yang didapatkan Miguel sangat baik. Sistem dapat mendeteksi kecacatan kain pada konveyor yang berjalan dengan kecepatan 0,13 m/s dengan akurasi mencapai 97,80%. Info/red