ThesisOpen AccessMetadata saja
2025•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Lansia merupakan individu yang telah berusia 60 tahun ke atas, yang umumnya mengalami penurunan fungsi tubuh, termasuk berkurangnya kemampuan penglihatan, termasuk dalam mengenal nominal uang kertas. Ketidakmampuan dalam mengenali nominal uang kertas dapat menimbulkan masalah, baik dalam kegiatan transaksi sehari-hari seperti berbelanja. Penelitian ini mengembangkan sistem identifikasi nilai nominal mata uang kertas rupiah untuk lansia menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) berbasis arsitektur VGG16 dengan fitur text to speech. Dataset yang terdiri dari 7 kelas (jenis uang kertas) dengan total 4.200 citra uang kertas diambil dengan menggunakan kamera ponsel, dan kemudian dipisahkan menjadi dua skema anotasi yang masing-masing sebanyak 2.100 citra. Skema pertama dilatih berdasarkan nominal uang, sedangkan skema kedua dilatih berdasarkan keseluruhan area uang kertas. Pembagian data dilakukan dengan proporsi 70% untuk train, 20% untuk valid, dan 10% untuk test. Hasil dari proses pelatihan menunjukkan bahwa skema pertama meraih tingkat akurasi pelatihan sebesar 99,47% dan validasi sebesar 100%, sedangkan skema kedua mencatat 74,37% untuk pelatihan dan 98,45% untuk validasi. Penilaian terhadap data uji menunjukkan bahwa skema pertama menghasilkan precision, recall, dan f1-score yang mencapai 100% tanpa adanya kesalahan klasifikasi, sementara skema kedua mencapai angka 99% dengan sedikit kekeliruan pada nominal Rp10.000 dan Rp20.000. Kemudian, pengujian secara realtime yang dilakukan terhadap sepuluh orang lansia menunjukkan bahwa skema pertama lebih baik dalam mengenali uang dengan nilai Rp1.000 sampai Rp100.000, kecuali untuk Rp50.000, sedangkan skema kedua hanya mampu mengenali Rp2.000 dan Rp10.000 dengan baik. Skor System Usability Scale (SUS) yang diperoleh adalah 70,25 yang termasuk dalam kategori “baik”. Fitur text to speech beroperasi dengan baik dan dapat menyimpan secara otomatis dalam format MP3. Keterbatasan utama adalah ketergantungan CNN standar pada penempatan nominal yang tepat dan kondisi pencahayaan yang sesuai. Pengembangan lebih lanjut dengan teknologi deteksi objek seperti YOLO atau SSD diperlukan untuk meningkatkan fleksibilitas sistem dalam kondisi penggunaan nyata.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2025•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Penelitian ini membahas pentingnya instalasi sensor arus dan Thermal Overload Relay (TOR) pada panel listrik untuk memberikan proteksi terhadap motor induksi 3 fasa Dahlander. Sensor arus berfungsi untuk memantau beban motor dan mencegah arus lebih, sementara TOR melindungi motor dari kerusakan akibat kelebihan suhu atau beban. Kombinasi keduanya memberikan perlindungan yang optimal. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa pengaturan setting pada sensor arus dan TOR mempengaruhi efektivitas proteksi motor. Pengaturan yang tepat menjaga motor tetap aman, sedangkan pengaturan yang kurang tepat dapat menyebabkan kerusakan. Khususnya pada motor Dahlander, pengaturan TOR sangat penting untuk mencegah kerusakan akibat arus lebih. Berdasarkan perhitungan, arus nominal pada konfigurasi lambat motor adalah 1,90 A, sementara pada konfigurasi cepat sebesar 1,81 A. Pengaruh setting arus juga terlihat pada waktu trip sensor, dimana semakin besar setting arus, semakin lama waktu trip yang dibutuhkan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pengaruh setting arus terhadap waktu trip sensor pada konfigurasi lambat dan cepat cukup signifikan. Selain itu, sensor arus memberikan data yang akurat ±1%, dan TOR bekerja sinergis untuk melindungi sistem kelistrikan motor Dahlander dari kerusakan akibat arus lebih.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2020•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Penelitian ini bertujuan untuk lebih memahami dan mendeskripsikan bagaimana bentuk kata verba dan kata nomina yang mengalami proses morfologis seperti afiksasi, reduplikasi, dan pemajemukan. Penelitian ini menggunakan metode penelitian kualitatif deskriptif dengan teknik pengumpulan data baca dan catat. Penelitian kualitatif deskriptif ini berisi kata – kata dan kalimat untuk mendeskripsikan sesuatu secara jelas. Data dalam penelitian ini adalah kata, frasa dan kalimat sedangkan sumber data dalam penelitian adalah hasil kerja siswa melalui teks laporan hasil observasi. Berdasarkan hasil penelitian menunjukan bahwa kelas kata verba lebih dominan digunakan, yaitu sebanyak 72 kata verba dan pada kelas kata nomina sebanyak 39 kata nomina. Kata verba adalah kelas kata yang menggambarkan semua tindakan atau tingkah laku yang dikerjakan oleh seseorang. kata verba yang mengikat afiksasi adalah kata verba yang terdapat morfem terikat prefiks dan sufiks baik di awal kata dasar maupun di akhir kata dasar tersebut. Kata verba turunan yang digunakan seperti ditemukan, menyendiri, menurunkan dan sebagainya. Kelas kata nomina adalah kelas kata yang menggambarkan suatu benda seperti makhluk hidup maupun benda mati. Nomina turunan yang terdapat di teks LHO adalah nomina turunan mengikat afiksasi, seperti Pemangsa, Pegunungan, Penglihatan dan sebagainya. Terdapat juga kata nomina yang mengalami reduplikasi atau pengulangan, seperti kata nomina ibu – ibu dan nomina yang mengalami pemajemukan juga terdapat dalam teks LHO ini seperti kata nomina kerang mutiara.
