https://journal.isas.or.id/index.php/JASENS <p align="justify"><strong>Journal of Applied Smart Electrical Network and Systems (JASENS) </strong>is a peer-review journal published by <strong>Indonesia Society of Applied Science </strong>(ISAS). Journal of applied smart electrical network and system aims to provide a forum for academic researchers, industrial professionals, engineers, educators and practitioners to contribute and disseminate innovative new work and research result on electrical engineering related smart electrical network and system.&nbsp; All accepted papers will be published twice a year which is available online (open access).&nbsp;&nbsp;</p> en-US [email protected] (Ratna Ika Putri) [email protected] (Ridho Hendra Yoga Perdana) Tue, 31 Dec 2024 00:00:00 +0000 OJS 3.1.2.1 http://blogs.law.harvard.edu/tech/rss 60 https://journal.isas.or.id/index.php/JASENS/article/view/1132 <p>Automatic fish detection in video is a challenging task in the field of computer vision, which can be addressed using deep learning methods. This study proposes the use of the Faster Region-based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN) to detect two types of fish, namely Manfish and Lemonfish, in video data. The dataset was constructed by extracting frames from video and processing them using the Roboflow platform. The model was trained and tested using pre-split training and testing sets. The training process was conducted over 40 epochs using the Adam optimization algorithm to improve detection accuracy. Model evaluation was carried out using several metrics, including Precision, Recall, mean Average Precision (mAP), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), and R-squared (R²). The results show that the model achieved a precision of 94% and an accuracy of 87% for the Lemonfish class, and a precision of 95% and an accuracy of 89% for the Manfish class. These findings indicate that the model is capable of accurately detecting fish, delivering high detection performance, and effectively recognizing objects in video frames.</p> Yurni Oktarina, Yolanda Eka Pratiwi, Tresna Dewi Dewi Copyright (c) 2025 Yurni Oktarina, Yolanda Eka Pratiwi, Tresna Dewi Dewi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 https://journal.isas.or.id/index.php/JASENS/article/view/1132 Tue, 31 Dec 2024 00:00:00 +0000 https://journal.isas.or.id/index.php/JASENS/article/view/1199 <p>Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan unit daya hibrida portabel AC-DC yang mampu menyediakan konversi energi untuk beban resistif dan induktif. Desain menggunakan sistem konverter AC-DC hibrida, yang mengintegrasikan baterai yang dapat diisi ulang, inverter DC-AC, dan sistem kontrol pintar berbasis mikrokontroler. Aplikasi Android diterapkan untuk pemantauan dan pengendalian jarak jauh, memungkinkan pengguna untuk mengelola konsumsi daya dan mengisi ulang baterai. Penelitian ini menemukan bahwa unit daya hibrida efektif dalam mendukung beban resistif dan induktif tanpa kerugian energi yang signifikan. Sistem kontrol pintar, yang mencakup relay untuk pemutusan daya otomatis berdasarkan saldo yang tersedia. Fitur pemantauan jarak jauh meningkatkan kenyamanan pengguna dengan memberikan wawasan real-time tentang penggunaan energi dan saldo. Penelitian ini memberikan solusi yang dapat diskalakan untuk kebutuhan energi portabel, dengan implikasi untuk aplikasi rumah tangga maupun komersial. Fitur kontrol pintar juga berkontribusi pada penghematan energi dan otonomi pengguna yang lebih besar. Integrasi output AC dan DC serta kemampuan pengendalian jarak jauh membedakan solusi ini dari unit daya tradisional. Nilai penelitian ini terletak pada aplikasinya yang praktis untuk berbagai perangkat elektronik, menawarkan sumber daya yang andal, efisien, dan fleksibel.</p> Hendi Purnata Copyright (c) 2025 Hendi Purnata https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 https://journal.isas.or.id/index.php/JASENS/article/view/1199 Tue, 31 Dec 2024 00:00:00 +0000