Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika

Verifikasi Tanda Tangan Menggunakan Model BiT-M-R50x1 dan Support Vector Machine (SVM)

Yulian Safarudin, Regina Lionnie — Fri, 28 Nov 2025 00:00:00 +0700

Verifikasi tanda tangan adalah aspek penting dalam administrasi individu dan lembaga keuangan, terutama untuk mencegah pemalsuan yang dapat menimbulkan dampak hukum serius. Berdasarkan data Direktori Putusan Mahkamah Agung, tercatat 471 kasus pemalsuan tanda tangan selama 2021–2023, sehingga diperlukan metode verifikasi yang akurat. Penelitian ini menggabungkan model BiT-M-R50x1 dan Support Vector Machine (SVM). Dataset yang digunakan dalam pengujian berasal dari Kaggle dengan 2.149 gambar tanda tangan asli dan palsu. Pengujian dilakukan dengan menggunakan model BiT-M-R50x1 dengan preprocessing noise removal, skeletonization, region of interest (ROI), merging of images, ImageDataGenerator dan ekstraksi fitur Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Red Green Yellow (RGY). Hasil penelitian menunjukkan bahwa preprocessing tambahan seperti noise removal, skeletonization, region of interest (ROI), merging of images, serta ekstraksi fitur GLCM dan RGY menghasilkan performa lebih rendah dibandingkan metode tanpa preprocessing dan ekstraksi fitur. Kombinasi BiT-M-R50x1 dan SVM dengan kernel linear memberikan hasil terbaik pada validation set (accuracy 0,9970; precision 0,9935; recall 1,0000; F1 score 0,9967) dan test set (accuracy, precision, recall, dan F1 score 1,0000), baik dengan maupun tanpa preprocessing ImageDataGenerator. Pengujian model tanpa preprocessing dan ekstraksi fitur pada dataset yang dirusak dengan blur dan noise dengan jumlah kerusakan dataset 25%, 50% dan 75% dari seluruh jumlah dataset menunjukkan penurunan performa, tetapi kernel linear tetap memberikan hasil terbaik di semua tingkat kerusakan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa BiT-M-R50x1 dan SVM dengan kernel linear adalah kombinasi optimal untuk verifikasi tanda tangan, sementara preprocessing dan ekstraksi fitur tambahan tidak selalu meningkatkan performa.

Desain Voltage Controlled Current Source untuk Sistem Electrical Impedance Tomography

Naldo Malelak, Ari Bangkit Sanjaya Umbu, Laura A.S. Lapono, Ali Warsito — Fri, 28 Nov 2025 00:00:00 +0700

Electrical Impedance Tomography (EIT) adalah salah satu teknik pencitraan yang didasarkan pada pemetaan sebaran konduktivitas listrik. Salah satu blok sistem EIT yang memiliki peran penting adalah Voltage Controlled Current Source (VCCS). VCCS berfungsi sebagai sumber arus AC konstan yang diinjeksikan pada objek pengukuran dengan dengan standar nilai kuat arus maksimum yang diinjeksikan sebesar 5 mA pada rentang frekuensi 50-250 KHz. Pada penelitian ini dibatasi sistem VCCS dengan keluaran arus AC konstan 1 mA pada frekuensi tunggal 60 KHz. Sistem VCCS terdiri dari rangkaian Voltage-Controlled Oscillator (VCO) menggunakan IC ICL8038, rangkaian Butterworth Low-Pass Filter (LPF) (topologi Sallen-Key) menggunakan IC LF412 dan rangkaian Voltage-To-Current-Converter (VCC) (rangkaian Enhance Howland Current Pump) menggunakan IC AD844. Hasil sistem VCCS dapat memberi keluaran arus AC konstan 0,96 mA untuk beban maksimal mencapai 3730 Ohm. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai sumber arus konstan untuk EIT dengan sistem frekuensi tunggal.

Evaluasi Kinerja Model Machine Learning dalam Cross-Project Defect Prediction Menggunakan Library PyCaret

Rian Hidayat, Agus Subekti — Fri, 28 Nov 2025 00:00:00 +0700

Cross Project Defect Prediction (CPDP) is used to overcome the limitation of training data on new projects. This study tests the performance of machine learning models (Random Forest, CatBoost, Logistic Regression, KNN, SVM) in a CPDP scenario with the AEEEM dataset, comparing results before and after hyperparameter adjustment. Models were tested using a one-to-many CPDP architecture, with evaluation metrics of Accuracy, AUC, Recall, Precision, and F1-Score.

As a result, Random Forest excels in 9 out of 20 prediction combinations, followed by CatBoost which is best in 4 combinations after tuning. KNN and SVM won in 3 and 2 combinations respectively, while Logistic Regression only excelled in 2 combinations. Hyperparameter tuning improved the performance of all models except Logistic Regression, with SVM improving most significantly (6.39%), followed by KNN (3.94%), RF (5.14%), and CatBoost (1.4%).

Project combinations such as LC ? EQ, ML ? EQ, and PDE ? EQ performed well, demonstrating the effectiveness of CPDP when projects are similar. In contrast, combinations such as EQ ? ML and ML ? LC performed poorly due to differences in data distribution. This study concludes that CPDP is effective for software defect prediction when local data is limited, and can be the basis for further research such as transfer learning or project selection based on semantic similarity.

Audit Energi Tipe-1 Motor Induksi TEFC: Studi Kasus pada Perusahaan Industri Makanan Ringan di Jawa Timur

Yusak Tanoto, Julius Sentosa Setiadji — Fri, 28 Nov 2025 00:00:00 +0700

Audit energi pada motor listrik merupakan salah satu aspek prosedur penting dalam rangka implementasi menajemen sistem energi listrik. Audit energi pada motor sangat diperlukan untuk mengetahui kondisi kinerja motor, terutama terkait dengan konsumsi energi listrik aktual motor yang dipengaruhi oleh tingkat pembebanan dan efisiensi aktual motor pada tingkat pembebanan tertentu. Makalah ini membahas pelaksanaan audit energi tipe-1 (walk through audit) motor listrik induksi TEFC (Totally Enclosed Fan Cooled) pada sebuah industri manufaktur makanan ringan di Jawa Timur. Pembahasan mencakup identifikasi masalah, perencanaan, termasuk prosedur pelaksanaan, analisa rekomendasi alternatif solusi, hingga penerapan, evaluasi, dan rencana perbaikan. Analisa penghematan energi dan biaya operasional energi listrik yang dilakukan didasarkan pada pendekatan pengukuran arus motor dalam rangka mendapatkan estimasi pembebanan. Dari hasil analisa didapatkan potensi penghematan biaya listrik hingga Rp. 210,000,000 per tahun jika rekomendasi audit diimplementasikan terhadap sekitar 50% dari total jumlah motor. Dengan asumsi penghematan daya listrik rata-rata per motor sebesar 0.2 kW, didapatkan potensi pengembalian modal investasi yang cukup atraktif, yaitu antara 1-5 tahun.

Peningkatan Produktivitas Tanaman Melalui Sistem Pencahayaan Greenhouse Berbasis Internet of Things

Melani Widyaningsih, Priswanto, Hesti Susilawati — Fri, 28 Nov 2025 00:00:00 +0700

Pencahayaan yang memadai sangat penting untuk pertumbuhan tanaman di greenhouse, terutama di wilayah dengan cahaya matahari terbatas. Penelitian ini mengembangkan sistem pengendalian pencahayaan otomatis berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan mikrokontroler ESP32 WROOM-32U dan sensor BH1750FVI. Sistem memastikan tanaman menerima minimal 10 jam cahaya per hari melalui LED grow light, dengan akurasi sensor 99,81%. Data intensitas cahaya dipantau melalui Node-RED, IoT MQTT Panel, dan LCD, serta disimpan di Google Spreadsheets. Hasil pengujian menunjukkan sistem ini efektif meningkatkan produktivitas tanaman dengan pencahayaan yang konsisten dan efisien, mendukung aplikasi elektroteknika dalam pertanian modern.

Analisis pH Level pada Purwarupa Alat Monitoring pH Level Secara Real-time Sebagai Optimalisasi Proses Nickel Plating di Industri

Fri, 28 Nov 2025 00:00:00 +0700

Nickel plating adalah metode penting untuk meningkatkan ketahanan korosi dan performa produk, terutama dalam pembuatan lampu medis di PT XYZ. Masalah utama dalam proses ini adalah menjaga kestabilan pH larutan, yang sebelumnya dipantau secara manual dan rentan terhadap fluktuasi yang ekstrem. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini membuat dan mengimplementasikan analisis pH level serta alat monitoring pH real-time yang merekam data secara kontinu, memberikan alarm saat pH keluar dari rentang spesifikasi, dan menampilkan data historis melalui antarmuka web. Hasil pengujian menunjukkan akurasi tinggi dengan rata-rata error kurang dari 2% dan peningkatan efisiensi waktu sebesar 93.75% dibandingkan metode manual. Hasil analisis Pearson correlation menunjukkan tidak ada hubungan signifikan antara waktu dan pH. Analisis I-MR chart pada empat tank mengungkapkan variasi stabilitas pH, dengan tank 10C menunjukkan performa terbaik, sementara tank 10B memerlukan perhatian khusus akibat ketidakstabilan tinggi.

Rancang Bangun Vending Machine Air Minum Isi Ulang Berbasis Internet of Things

Luki Utomo, Joko Tri Susilo, Andrea Bakti Pribandono — Fri, 28 Nov 2025 00:00:00 +0700

The design and implementation of a refill drinking water vending machine with a multi-coin acceptor method as a metal coin detector, YF-S201 water flow as a counter for the amount of flowing water, analog TDS meter and analog pH meter as a measure of drinking water quality, NodeMCU ESP32 as a data processor, communication via the internet with the Google firebase platform as an online monitoring data display and the MIT APP Invetor platform as a data display on a smartphone application, measurement data variables are: water temperature (ºC), water pH level (pH), and Total Dissolved Solid in water (ppm). The results of testing this tool show the average accuracy value of the difference in the amount of drinking water calculated with the YF-S201 water flow sensor, in the 250mL category an average accuracy of +0.107% was obtained, the 500mL category an average accuracy of -0.346% was obtained, and the 1000mL category an average accuracy of -2.28%. The measurement results of the drinking water quality monitoring system using the TDS meter V1 analog sensor and the PH-4502C pH meter sensor, obtained fairly accurate results on the TDS parameter and the pH parameter obtained less accurate results with a measurement tolerance of ±5% compared to the calibrated instrument.