RANCANG BANGUN NON-CONTACT THERMOMETER MENGGUNAKAN SENSOR SUHU MLX90614 DAN MIKROKONTROLLER UNTUK MENGUKUR SUHU TUBUH MANUSIA

Agapetalia Indriyawati, 1714071038 (2021) RANCANG BANGUN NON-CONTACT THERMOMETER MENGGUNAKAN SENSOR SUHU MLX90614 DAN MIKROKONTROLLER UNTUK MENGUKUR SUHU TUBUH MANUSIA. FAKULTAS PERTANIAN, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK - Atalah Printing.pdf Download (90Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL - Atalah Printing.pdf Restricted to Hanya staf Download (3405Kb)
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA PEMBAHASAN - Atalah Printing.pdf Download (3224Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Pemeriksaan suhu tubuh manusia dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya kelainan sistem pada tubuh. Proses pengecekan suhu cenderung memerlukan jarak yang sangat dekat antara objek dan termometernya. Metode pada penelitian ini adalah menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) tipe backpropagation dan persamaan linear untuk mengkalibrasi alat non-contact thermometer. Proses kalibrasi dilakukan sebanyak 2 kali agar faktor koreksi dari kalibrasi pertama dapat diuji kembali sebelum dilakukannya validasi. Jaringan syaraf tiruan (JST) digunakan untuk menghasilkan prediksi nilai suhu objek. Tujuan dari penelitian ini yaitu membuat prototipe alat non-contact thermometer untuk mengukur suhu tubuh manusia, membuat dan menguji model jaringan syaraf tiruan, dan mendapatkan nilai uji kinerja alat berupa koefisien determinasi, RMSE, dan RRMSE. Prototipe alat non-contact thermometer telah berhasil dibuat dengan komponen utama yaitu mikrokontroller, sensor ultrasonik, sensor MLX90614, dan LCD dengan I2C. Komponen dimasukkan ke dalam kotak plastik dengan ukuran 9,5 cm × 5 cm × 14,5 cm. Proses pengembangan Jaringan syaraf tiruan menggunakan 2 input `layer, 3 hidden layer 1, 2 hidden layer 2, dan 1 output layer, tipe pelatihan yang digunakan yaitu tranlm, dan learning rate 0,001, menghasilkan prediksi terbaik dengan fungsi aktivasi tansig-logsig-tansig untuk model JST objek kulit sapi dan fungsi aktivasi logsig-logsig-logsig untuk model JST objek telapak tangan. Hasil uji kinerja alat pada objek kulit sapi menghasilkan nilai koefisien determinasi (R2 ) sebesar 0,9909 atau 99,09 %, nilai RMSE sebesar 0,6361, dan nilai RRMSE sebesar 0,13 %. Sedangkan pada objek telapak tangan menghasilkan nilai koefisien determinasi (R2 ) sebesar 0,9743 atau 97,43 %, nilai RMSE sebesar 1,1464, dan nilai RRMSE sebesar 0,20 %. Kata Kunci : Termometer, JST, suhu tubuh, sensor MLX90614 The examination of human body temperature is carried out to determine whether there are system abnormalities in the body. The process of checking temperature tends to require a very close distance between the object and the thermometer. The method in this research is to uses backpropagation type Artificial Neural Network (ANN) and linear equation to calibrate the non-contact thermometer. The calibration process is carried out twice so that the correction factor from the first calibration can be tested again before validation. Artificial neural network (ANN) is used to generate predictions of object temperature values. This research aimed to make a prototype of non contact thermometer to measure human body temperature, made and artificial neural network models test, and get a performance test values in the form of coefficient of determination, RMSE and RRMSE. The Prototype of non contact thermometer successfully made by the main components, they are microcontroller, ultrasonic sensor, MLX90614 sensor, and LCD with I2C. The components are put into a plastic box with a size of 9.5 cm × 5 cm × 14.5 cm. The development process of Artificial Neural Networks uses 2 input layers, 3 hidden layers 1, 2 hidden layers 2, and 1 output layer, the type of training used is tranlm, and a learning rate of 0.001, resulting in the best predictions with the tansig-logsig-tansig activation function for the model Cowhide ANN object and logsig-logsig-logsig activation function for ANN model Palm object. The results of the tool performance test on the cowhide object resulted in a coefficient of determination (R2 ) of 0.9909 or 99.09 %, an RMSE value of 0.6361, and an RRMSE value of 0.13 %. While the palm object produces a coefficient of determination (R2 ) of 0.9743 or 97.43 %, an RMSE value of 1.1464 and an RRMSE value o 0.20 %. Keyword : Thermometer, ANN, human body temperature, MLX90614 sensor

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	600 Teknologi (ilmu terapan) > 630 Pertanian dan teknologi yang berkaitan
Program Studi:	Fakultas Pertanian dan Pascasarjana > Prodi Teknik Pertanian
Pengguna Deposit:	UPT . Teti Novianti
Date Deposited:	27 Apr 2022 01:51
Terakhir diubah:	27 Apr 2022 01:51
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60534

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir