Search Articles & Publications

Showing 12 articles found for "Vertical"

DEVELOPMENT OF AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED VERTICAL HYDROPONIC CULTIVATION SYSTEM

Efendi, Bachtiar, Syahputra, Abdul Karim, Tarigan, Lola Zeramenda br
Abstract: Abstract: The advancement of smart agriculture has become a promising solution to increase food productivity and land use efficiency in urban environments. This research aims to develop an Artificial Intelligence (AI)-based… sed vertical hydroponic farming system integrated with LED grow light technology and catfish aquaponics. The proposed system combines vertical hydroponics and aquaponics to optimize plant growth and water utilization. Internet of Things technology enables real-time environmental monitoring through an Arduino Uno microcontroller integrated with LDR, soil moisture, pH, and NPK sensors. The obtained sensor data is processed using the Mamdani Fuzzy Logic algorithm, which performs fuzzification, rule inference, aggregation, and defuzzification to generate adaptive control decisions for irrigation, nutrient circulation, and LED grow light intensity. This research uses the Research and Development (R&D) method through prototype development and performance evaluation for 30 days using spinach (Amaranthus spp.) and mustard greens (Brassica juncea) as test plants. Experimental results showed that the developed system successfully maintained stable environmental conditions, with soil moisture ranging between 69–72%, a pH value between 6.4 and 6.6, and optimal nutrient availability. Plant growth increased significantly. The integration of IoT, AI and aquaponics improves cultivation efficiency, enabling environmental control as a smart and sustainable solution for urban agriculture. Keywords: artificial intelligence; aquaponic; hydroponic; LED grow light; vertical farming   Abstract: Kemajuan pertanian cerdas telah menjadi solusi yang menjanjikan untuk meningkatkan produktivitas pangan dan efisiensi penggunaan lahan di lingkungan perkotaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pertanian hidroponik vertikal berbasis Kecerdasan Buatan (AI) yang terintegrasi dengan teknologi lampu tumbuh LED dan aquaponik ikan lele. Sistem yang diusulkan menggabungkan hidroponik vertikal dan aquaponik untuk mengoptimalkan pertumbuhan tanaman dan pemanfaatan air. Teknologi Internet of Things memungkinkan pemantauan lingkungan secara real-time melalui mikrokontroler arduino uno yang terintegrasi dengan sensor LDR, kelembaban tanah, pH, dan NPK. Data sensor yang diperoleh diproses menggunakan algoritma Logika Fuzzy Mamdani, yang melakukan fuzzifikasi, inferensi aturan, agregasi, dan defuzzifikasi untuk menghasilkan keputusan kontrol adaptif untuk irigasi, sirkulasi nutrisi, dan intensitas lampu tumbuh LED. Penelitian ini menggunakan metode Pengembangan (R&D) melalui pengembangan prototipe dan evaluasi kinerja selama 30 hari menggunakan bayam (Amaranthus spp.) dan sawi hijau (Brassica juncea) sebagai tanaman uji. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan berhasil mempertahankan kondisi lingkungan yang stabil, dengan kelembaban tanah berkisar antara 69–72%, nilai pH antara 6,4 dan 6,6, dan ketersediaan nutrisi yang optimal. Pertumbuhan tanaman meningkat secara signifikan. Integrasi IoT, AI dan aquaponik meningkatkan efisiensi budidaya, untuk pengendalian lingkungan sebagai solusi cerdas dan berkelanjutan untuk pertanian perkotaan. Keywords: aquaponik; kecerdasan buatan; hidroponik; lampu tumbuh LED; pertanian vertikal

IMAGE PROCESSING SYSTEM FOR SEMICONDUCTOR CHIP COUNTING AT PT ELEKTRONIK INDONESIA

Hasbullah, Hasbullah, Gunawan, Agus Indra, Setiawardhana
Abstract: Abstract: Conventional semiconductor chip counting at PT Elektronik Indonesia relies on manual weighing, which is prone to human error and inefficiency. This study proposes a desktop-based counting system using a digital… scanner and image processing. The novelty lies in integrating horizontal-vertical projection with probabilistic Hough transform to robustly detect grid lines, form square cells, and enable accurate unit estimation via average intensity analysis, eliminating the need for reference weighing. Experiments on 15 actual chip images yielded an error rate of 0.009519% and up to 73.674%time efficiency gains compared to the manual method. The system reduces operator dependency, minimizes errors, and accelerates counting, providing a practical machine vision solution for semiconductor production.             Keywords: chip counting; image processing; probabilistic hough transform; grid line detection; time effeciency.     Abstrak: Penghitungan chip semikonduktor konvensional di PT Elektronik Indonesia bergantung pada penimbangan manual, yang rentan terhadap kesalahan manusia dan kurang efisien. Penelitian ini mengusulkan sistem penghitungan berbasis desktop menggunakan scanner digital dan pengolahan citra. Kebaruan terletak pada integrasi proyeksi horizontal-vertikal dengan probabilistic Hough transform untuk mendeteksi garis grid secara kuat, membentuk sel persegi, serta memungkinkan estimasi unit akurat melalui analisis intensitas rata-rata, sehingga menghilangkan kebutuhan penimbangan referensi. Eksperimen pada 15 citra chip aktual menghasilkan tingkat kesalahan 0,009519% dan peningkatan efisiensi waktu hingga 73,674% dibandingkan metode manual. Sistem ini mengurangi ketergantungan operator, meminimalkan kesalahan, dan mempercepat penghitungan, menyediakan solusi machine vision praktis untuk produksi semikonduktor.   Kata kunci: penghitungan chip; pengolahan citra; probabilistic Hough transform; deteksi garis grid; efisiensi waktu.