Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM)
Sutikno
Universitas Muhammadiyah Jember

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Klasifikasi gerakan jari menggunakan Elektroensefalogram (EEG) berbasis Deep Evolving Denoising Autoencoder (DEVDAN) Widhi Winata Sakti; Siti Tsaniyatul Miratis Sulthoniyah; Sutikno
Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) Vol. 8 No. 1 (2026): Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/elkom.v8i1.4206

Abstract

Persons with disabilities often face limitations in interacting with their environment, thereby requiring brain-computer interface (BCI) technology capable of translating brain signals into commands. Electroencephalogram (EEG) signals used in BCI are complex, non-stationary, and highly susceptible to noise, making the classification of brain activity patterns challenging. This study addresses the problem of improving the accuracy and efficiency of EEG classification while preserving the dominant information within the signals. The novelty of this research lies in the application of the Deep Evolving Denoising Autoencoder (Devdan) algorithm integrated with a comprehensive preprocessing pipeline, including Notch and Bandpass (7–13 Hz) filtering, windowing, standard scaling, and dimensionality reduction using Principal Component Analysis (PCA). This integration enables Devdan to operate more effectively on cleaner and reduced data. Experimental results demonstrate an average classification accuracy of 96.13%, with a loss of 0.83 and a short training time of 2.05 seconds. Devdan proved to be adaptive to variations among respondents with consistent and stable outcomes. These findings indicate that the proposed approach is effective for real-time EEG classification and has strong potential to support the development of BCI technology for persons with disabilities in communication and device control.
Rancang Bangun Sistem Otomatisasi Pakan Dan Sirkulasi Air Berbasis Arduino Uno Pada Budidaya Ikan Gurame Multi-Kolam Mohamad Krisdiantoro; Aji Brahma Nugroho; Muhammad A'an Auliq; Sutikno
Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) Vol. 8 No. 1 (2026): Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/elkom.v8i1.5119

Abstract

Ikan gurame merupakan komoditas perikanan asli Indonesia yang memiliki nilai strategis dalam meningkatkan perekonomian masyarakat, khususnya di wilayah Jember. Kendati demikian, pembudidaya masih menghadapi kendala serius berupa tingginya angka kematian pada tahap pembenihan. Fase awal ini sangat rentan dan keberhasilannya sangat dipengaruhi oleh variabel lingkungan seperti konsistensi pemberian pakan, stabilitas suhu, serta kualitas air kolam. Berdasarkan permasalahan tersebut, integrasi teknologi melalui sistem monitoring budidaya menjadi solusi inovatif yang diperlukan. Inovasi ini hadir untuk mengotomatisasi aktivitas pemberian pakan, pemantauan suhu, dan pengelolaan sirkulasi air secara mandiri. Keunggulan utama dari teknologi ini adalah kemampuannya dalam melakukan pengurasan air secara otomatis guna menjaga kebersihan lingkungan biotik ikan. Penerapan sistem ini baik dalam mempercepat laju pertumbuhan benih gurame, terutama pada rentang usia satu hingga tiga bulan, karena kualitas air yang terjaga berkorelasi langsung dengan kesehatan benih. Melalui digitalisasi ini, diharapkan efektivitas operasional pembudidaya meningkat, risiko kegagalan pada tahap awal dapat diminimalisir, dan target peningkatan pendapatan petani dapat tercapai secara berkelanjutan.
Co-Authors aji brahma nugroho, aji brahma Mohamad Krisdiantoro Muhammad A'an Auliq Siti Tsaniyatul Miratis Sulthoniyah Widhi Winata Sakti