Electromyograph signal (EMG) is a non-stationary biomedical signal, making it difficult to determine the pattern. The method normally used for signal analysis is Fast Fourier Transform (FFT), but it has some drawbacks because it requires stable signals. To answer this deficiency wavelet transformation is used, especially discrete wavelet transforms that can analyze the signal in both the realm of time and frequency.The method to be used in this research is wavelet transformation for signal analysis with decomposition up to level 7 using wavelet symlet 8. This feature extraction result is used as input of artificial neural network (ANN) type of propagation backward with architecture of 8 input layer, 5 hidden layer and 3 layers of output.ANN Turnback is able to recognize 3 types of EMG signals namely Normal, Myopathy and Neuropathy. Based on the feature extraction of EMG signal decomposition energy characteristics. Network architecture with 8 input layers. 5 hidden layers and 3 output layers Proven best in the introduction of EMG signals. The highest success rate is the introduction of EMop Myopathy signal pattern reaching 94%, so the network architecture is proposed to regenerate the EMG signal.

INTISARIRobot sangat berguna untuk meringankan pekerjaan manusia. Beberapa hal juga akan lebih efektif jika dikerjakan oleh robot. Penelitian ini bertujuan meringankan beban manusia dalam hal pemindahan barang. Mengingat keterbatasan manusia dan resiko yang dapat terjadi selama proses pemindahan barang. Robot pemindah barang ini menggunakan robot line follower dengan menambahkan lengan robot yang berfungsi untuk mengambil dan meletakkan kembali benda yang dipindahkan. Menggunakan modul sensor BFD-1000 yang digunakan untuk mendeteksi jalur dan mikrokontroler Arduino UNO yang digunakan sebagai pengolah perintah yang telah diberikan melalui software Arduino IDE menuju lengan robot dan driver L298N untuk menggerakkan motor.Robot pemindah barang ini dapat mengikuti jalur yang diberikan dengan baik dalam satu tujuan tanpa adanya persimpangan. Robot ini dapat memindahkan barang dari titik pengambilan barang menuju titik tujuan peletakan barang dengan berat barang kurang dari 110gr.Kata kunci— line follower, robot pemindah barang ABSTRACTIn this paper, an analysis of the value of voltage and current will be carried out on the Intensity Robots are very useful to ease human work. Some things will also be more effective if done by robots. This study aims to ease the human burden in terms of moving item. Considering human limitations and the risks that can occur during the process of moving item.This item moving robot uses a line follower robot by adding a robotic arm that functions to pick up and put back the objects being moved. Using the BFD-1000 sensor module which is used to detect the path and the Arduino UNO microcontroller which is used as a processing command that has been given through the Arduino IDE software to the robot arm and the L298N driver to drive the motor.This item moving robot can follow the given path well in one destination without any intersections. This robot can move item from the point of picking up the item to the point of placing the item with a weight of item less than 110gr.Keyword—  line follower, item moving robot

No abstract

Listrik merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia saat ini, energi listrik saat ini masih di dominasi oleh energi listrik berbahan Fosil seperti Batu Bara dan Gas, tetapi energi Fosil ini lambat laun pasti akan habis, oleh karena itu di butuhkan sumber energi baru yang efektif untuk menggantikannya. Ada beberapa energi yang dapat di jadikan alternatif antara lain energi matahari dapat di terapkan dengan biaya yang relatif murah dan dapat di aplikasikan dari skala yang sangat kecil. Berdasarkan infografik status energi terbarukan dari ESDM 2019, energi surya memilik potensi lebih dari 200 GW dengan efisiensi teknologi photooltaik saat ini, namun pemanfaatan energi surya masih kurang dari 100 MW, oleh karena itu, pemerintah juga mendorong masyarakat dan dunia industri untuk dapat meningkatkan produksi listik tenaga surya [1] Panel surya dapat mengubah energi cahaya matahari menjadi energi listrik. Daya keluaran dari panel surya sangat dipengaruhi oleh kondisi lingkungan yang berubah-ubah sehingga dapat menyebabkan fluktuasi daya disisi beban. Selain itu, kondisi suhu, iradiasi matahari, dan titik operasi karena hubungan arus-tegangan (I-V) nonlinear juga bisa menyebabkan fluktuasi daya. [2]. Konversi energi listrik tenaga surya memerlukan bebrapa tahapan penting, salah satunya adalah charging ke storage (Baterai). Ada beberapa metode yang dapat di gunakan dalam pengisian baterai ini diantaranya adalah metode Pulse Width Modulation (PWM) dan Maximum Peak Poin Tracker (MPPT), Pada penelitian ini menggunakan metode PWM dan MPPT dengan solar panel 50 WP dan storage baterai 28 Ampere, dari kedua metode tersebut, metode PWM mengisi baterai seusai dengan arus yang dihasilkan oleh PV, sedangkan metode MPPT memiliki kelebihan arus dan tegangan yang di hasilkan oleh solar panel di konversi menjadi daya sehingga arus yang masuk ke baterai menjadi lebih besar daripada yang dihasilkan oleh solar panel, tetapi ini membutuhkan penyinaran yang lebih maksimal