Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.633
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) MULTINETICS eProceedings of Engineering Journal of Computer Engineering: Progress, Application and Technology
Fussy Mentari Dirgantara
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
IMPLEMENTASI ADVANCED DRIVER ASSISTANCE SYSTEM MENGGUNAKAN METODE SURF DALAM MENGENALI RAMBU-RAMBU LALU LINTAS DI INDONESIA Yudha Pratama; Agus Virgono; Fussy Mentari Dirgantara
MULTINETICS Vol. 7 No. 2 (2021): MULTINETICS Nopember (2021)
Publisher : POLITEKNIK NEGERI JAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Technology to detect traffic signs is made based on awareness to prioritize compliance with driving regulations. There are still many who do not understand what each traffic sign means. With the advanced driver assistance system (ADAS), it is hoped that they will be able to provide solutions that can help the public in understanding traffic signs in Indonesia, especially traffic warning signs. ADAS is useful for detecting traffic signs in front of us when we drive. The speeded-up robust features (SURF) method can be used to detect traffic signs This implementation aims to reduce the number of accidents due to driver's lack of awareness of traffic signs in Indonesia. The highest detection accuracy of SURF with Hessian Threshold 350 is 33.3%, with Hessian Threshold 500 is 23%, and accuracy with Hessian Threshold 750 is 15.3% with average FPS are 7.5 FPS, 10.5 FPS, and 13 FPS, respectively.
Object Distance Measurement System Using Monocular Camera on Vehicle Fussy Mentari Dirgantara; Arief Syaichu-Rohman; Lenni Yulianti
Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Vol 6: EECSI 2019
Publisher : IAES Indonesia Section

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eecsi.v6.1953

Abstract

To support autonomous vehicles that are currently often studied by various parties, the authors propose to make a system of predicting the distance of objects using monocular cameras on vehicles. Distance prediction uses four methods and the input parameter was obtained from images processed with MobileNets SSD. Calculations using linear regression are the simplest calculations among the four methods but have an error of 1% with a standard deviation of 1.65 meters. While using the first method, the average error value is 9% with a standard deviation of 0.43 meters. By using the second calculation, the average error resulted in 6% with a standard deviation of 0.35 meters. The experimental method had an average error of 1% with a standard deviation of 0.26 meters, so the experimental method was used.
Sistem Deteksi Pelanggaran Social Distancing Di Ruang Terbuka Menggunakan Algoritma Faster R-cnn Adita Sukma Wardani; Casi Setianingsih; Fussy Mentari Dirgantara
eProceedings of Engineering Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penerapan social distancing pada saat ini sangat diperlukan karena adanya kasus Covid-19 yang semakin meluas. Salah satu cara yang mudah dan efektif dalam memutus rantai penyebaran Covid-19 yaitu dengan cara menerapkan social distancing. Tugas akhir ini akan membahas tentang perancangan dan implementasi deteksi social distancing. Pendeteksian ini akan mengambil gambar orang yang tertangkap kamera kemudian dianalisis apakah mereka melakukan social distancing atau tidak. Deteksi social distancing ini dapat dilakukan secara realtime. Metode Faster Region based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN) digunakan untuk deteksi objek manusia dan metode Euclidean Distance digunakan untuk menghitung jarak manusia. Hasil dari tugas akhir ini adalah sistem akan mendeteksi manusia yang tertangkap kamera menggunakan model dengan partisi data 80% train : 20% test, epoch 7000, learning rate 0.0004, dan num steps 21000. Akurasi yang diperoleh dengan penggunaan metode Faster Region based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN) mencapai 96.90%, nilai presisi sebesar 97.81%, dan nilai recall sebesar 98.67% yang didapatkan dari perhitungan confusion matrix yang dilakukan pada dataset. Akurasi pengujian social distancing yang didapatkan pada skenario CCTV 82.35% dan skenario sejajar 86.66%. Kata kunci : Akurasi, Covid-19, Deep Learning, Euclidean Distance, Faster Region based Convolutional Neural Network, Social Distancing
Tes Psikologi Edwards Personal Preference Schedule Berbasis Komputer Untuk Menganalisa Kepribadian Dengan Algoritma Fuzzy Attallah Arelian Naufhal; Casi Setianingsih; Fussy Mentari Dirgantara
eProceedings of Engineering Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Pada bidang ilmu Psikologi, tes psikologi merupakan satu dari sekian banyak metode alat ukur kepribadian, dan merekomendasikan posisi pekerjaan sesuai dengan kepribadian. Pada kenyataannya, tes psikologi sebagian besar masih menggunakan aturan dan metode lama dalam prosesnya. Hal ini dirasa kurang efisien dalam prosesnya. Dalam penelitian ini penulis merancang suatu sistem klasifikasi yang dapat membantu untuk mengetahui tipe kepribadian seseorang dan posisi pekerjaan sesuai dengan kepribadiannya. Tes psikologi kepribadian yang digunakan adalah Edwards Personal Preference Schedule (EPPS). Dalam penggunaan pembelajaran mesin dengan metode fuzzy Tsukamoto yang akan membantu untuk mengklasifikasi rekomendasi posisi pekerjaan yang cocok. Pembuatan sistem klasifikasi ini akan menampilkan informasi mengenai tes psikologi EPPS, soal tes psikologi EPPS, dan hasil tes dari user yang telah selesai mengerjakan tes tersebut. Sistem tes psikologi EPPS menggunakan algoritma Fuzzy Tsukamoto memiliki tingkat akurasi dengan nilai persentase sebesar 100% dan akurasi dari psikolog nilai persentase sebesar 87%. Maka dapat disimpulkan bahwa sistem tes psikologi EPPS dapat memenuhi tujuan yang diinginkan, yaitumengetahui kepribadian seorang individu dan posisi pekerjaan yang cocok sesuai dengan kepribadian. Kata Kunci: Tes Psikologi EPPS, Fuzzy Tsukamoto, Posisi Pekerjaan, Tipe Kepribadian.
Implementasi Advanced Driver Assistance System Menggunakan Raspberry Pi Dengan Metode Shape Detection Dalam Mengenali Rambu-rambu Lalu Lintas Di Indonesia Muhammad Nur Habibi; Agus Virgono; Fussy Mentari Dirgantara
eProceedings of Engineering Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pesatnya perkembangan teknologi membuat semua kalangan berlomba-lomba untuk membuat atau mengembangkan teknologi sesuai dengan kebutuhan mereka, salah satunya adalah penelitian mengenai Deteksi Rambu Lalu lintas. Teknologi ini diimplementasikan dalam Advanced Driver Assistance System (ADAS). deteksi merupakan tahapan untuk menelusuri kemungkinan area rambu berada. Hasil deteksi berupa gambaran yang berisi Regions of Interest (ROI) untuk menandai daerah objek. Daerah tersebut akan dijadikan sebagai data latih yang akan mempengaruhi proses deteksi. Dengan demikian dibuatlah suatu sistem yang bertujuan utuk mendeteksi rambu yang terapkan pada Raspberry PI yang bekerja secara real - time saat mengolah citra rambu dari kamera Raspberry PI. Metode shape detection memiliki 3 langkah pengerjaan mulai dari segmentasi warna, shape detection dan klasifikasi. Metode ini dapat membentuk kotak dengan proses boundingbox yang berfungsi sebagai pemilihan informasi yang perlu di olah agar kinerja sistem tidak begitu berat tetapi memiliki akurasi yang akurat. Tingkat keberhasilan deteksi pada proyek ini menggunakan pengujian klasifikasi SVM dengan akurasi data latih 96% dan pengujian dengan nilai HSV dengan rata – rata persentase pengujian 71,5%. Kata Kunci: Rambu Lalu Lintas, Pengenalan Bentuk, Segmentasi Warna, Klasfikasi..
Deteksi Emosi Berbasis Teks Untuk Menganalisis Kuliah Daring Selama Masa Pandemi Menggunakan Algoritme K-nearest Neighbors Mohammad Naufal Nabil Abdillah; Casi Setianingsih; Fussy Mentari Dirgantara
eProceedings of Engineering Vol 9, No 4 (2022): Agustus 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak—Pada awal tahun 2020 terjadi sebuah peristiwa pandemi Covid-19, dimana instansi pendidikan memberlakukan kegiatannya secara online. Terdapat opini yang timbul di masyarakat terutama dari para mahasiswa yang mencurahkan emosinya di media sosial terutama Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana emosi yang timbul dikalangan mahasiswa terkait dengan kuliah online. Pada Tugas Akhir ini digunakan algoritma K-Nearest Neighbor sebagai metode klasifikasi teks berbahasa Indonesia. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Shaver, terdapat lima kategori emosi dasar bahasa Indonesia yaitu marah, senang, sedih, takut, dan cinta. Pembagian data dibagi menjadi data tiga label emosi marah, senang, dan cinta, dan 4 label emosi marah, senang, takut, cinta. Data yang digunakan diambil dari scraping data twitter dan data Github. Pada Tugas Akhir ini, telah dilakukan pengujian menggunakan metode Confusion Matrix untuk mengetahui seberapa baik model yang telah dibuat pada sistem deteksi emosi berbasis teks. Hasil penelitian pada tugas akhir ini menunjukan bahwa sistem pendeteksi emosi berbasis teks dapat berjalan dengan baik dengan mendapatkan akurasi 78.91% pada data tiga label emosi pada partisi data 0.1, akurasi 69.74% pada data empat label emosi pada partisi data 0.2, dan akurasi 59.12% pada data lima label emosi pada partisi data 0.1. Kata kunci-emosi, k-nearest neighbor, text processing.
Otomatisasi Sistem Pengendali Hidroponik Dengan Menggunakan Lampu Led Untuk Mempercepat Pertumbuhan Tanaman Davy Rachmandiaz Hartoyo; Randy Erfa Saputra; Fussy Mentari Dirgantara
eProceedings of Engineering Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Hidroponik merupakan cara budidaya tanaman yang hanya membutuhkan air. Pada budidaya tanaman menggunakan hidroponik, pH air dan TDS (Total Dissolved Solids) nutrisi harus diperhatikan. Jika pH atau TDS tidak ideal maka pertumbuhan tanaman akan terhambat. Otomatisasi pada proses pemantauan dan pengendalian pH air dan TDS nutrisi akan sangat membantu pengguna. Sistem ini dirancang dengan menggunakan NodeMCU dan Arduino sebagai mikrokontroler dan sensor-sensor seperti sensor pH, sensor TDS dan sensor ultrasonic. Sensor berfungsi untuk memantau nilai pH, TDS, dan jarak sehingga tidak diperlukan lagi mengecek secara manual. Sistem ini menggunakan mini water pump untuk mengontrol nilai–nilai tersebut dengan cara memompa larutan solusi. Digunakan 7 larutan berbeda untuk menguji tingkat akurasi sensor pH dan sensor TDS. Berdasarkan pengujian tersebut, sensor pH memiliki perbedaan rata–rata 2% dari alat perbandingan, dan untuk sensor TDS memiliki perbedaan rata–rata 3.5%. Untuk pengujian sensor ultrasonic digunakan 11 perbandingan jarak yang sudah diukur dengan penggaris. Hasil dari pengujian sensor ultrasonic memiliki akurasi mencapai 100%. Untuk pengujian lampu LED, dilakukan penyemaian sawi putih dan caisim hanya menggunakan lampu. Dari hasil pengujian, pertumbuhan semai yang seharusnya 16 s.d. 18 hari dapat dipercepat menjadi 11 s.d. 13 hari. Dengan sistem ini, pengguna akan lebih dipermudah untuk menggunakan hidroponik. Kata Kunci: Arduino, Hidroponik, NodeMCU, Sensor pH, Sensor TDS, Sensor ultrasonic
Sistem Penentuan Pola Makan Berat Badan Ideal Orang Dewasa Menggunakan Algoritma Genetika Prabu Arie Pradana; Casi Setianingsih; Fussy Mentari Dirgantara
eProceedings of Engineering Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Berat badan ideal sangat berkaitan dengan kesehatan tubuh manusia agar terhindar dari penyakit-penyakit berbahaya, serta bisa juga digunakan untuk meningkatkan faktor penampilan agar menjadi lebih baik. Tetapi masih banyak orang yang salah mengartikannya, jika ingin mempunyai berat badan ideal cukup dengan cara melakukan olahraga saja. Padahal olahraga tidak cukup untuk mencapai itu, masih ada faktor lain yang harus diperhatikan, seperti memenuhi kebutuhan kalori harian. Banyak orang dewasa tidak mengetahui jumlah kalori harian yang cukup untuk mencapai berat ideal. Dalam penelitian ini dibuat perancangan suatu aplikasi berbasis mobile application dengan menggunakan metode algoritma genetika yang diharapkan akan mempermudah orang dewasa untuk mengetahui berat badan ideal mereka, jumlah kalori harian yang harus mereka konsumsi, dan jenis makanan yang harus mereka konsumsi. Data-data yang digunakan pada sistem sebanyak 30 data user, dan data bahan makanan beserta kandungan gizinya yang terdiri dari 7 jenis bahan makanan yang berbeda, dengan jumlah 92 data. Aplikasi ini memiliki tingkat akurasi dengan nilai presentase 83.3% dengan cara pengujian akurasi kepada orang yang ahli di bidangnya yaitu ahli gizi. Kata kunci: Aplikasi, Algoritma Genetika, Berat Badan Ideal, Kalori
Photogrammetry to maintain heirloom authenticity Miftah Amirul Amin; Muhammad Emir Ghiffari; Muhammad Arham Irsyad; Umar Ali Ahmad; Reza Rendian Septiawan; Fussy Mentari Dirgantara; R Rogers Dwiputra Setiady
CEPAT Journal of Computer Engineering: Progress, Application and Technology Vol 1 No 01 (2022): May 2022
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/cepat.v1i01.4839

Abstract

Heirlooms are very valuable items because they have a strong historical value. But in reality, many heirlooms are damaged as a result of the negligence of visitors who want to see the heirlooms or because of a disaster. Photogrammetry is a technology that is developing and is often used for today's industrial needs so that it offers an alternative solution for documenting heirlooms in the form of 3D models. This study aims to implement photogrammetry to document heirlooms. With the application of this technology, it is hoped that it can be used as a prevention or solution if heirlooms are damaged because we can make new duplicates of heirlooms based on 3D models that have been made. This research was conducted at Kanoman Palace, Cirebon City. The results of photogrammetry after it is implemented show that all needs are met and can be used as needed. The results of the questionnaire to the Kanoman Palace and people in Cirebon City, showed a figure of 73.7% strongly agree that the photogrammetry results are similar to the original heirlooms and strongly agree that by making 3D models of heirlooms can be used as prevention and solutions if the heirlooms are damaged.
The Implementation of Augmented Reality in Keraton Kanoman’s Museum Muhammad Emir Ghiffari; Miftah Amirul Amin; Muhammad Arham Irsyad; Umar Ali Ahmad; R Rogers Dwiputra Setiady; Fussy Mentari Dirgantara; Reza Rendian Septiawan
CEPAT Journal of Computer Engineering: Progress, Application and Technology Vol 1 No 01 (2022): May 2022
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/cepat.v1i01.4844

Abstract

Museums genereally display historical objects such as heirlooms and artifacts. To observe this object more clearly visitors usually touch the display case or even hold the objects directly. The implementation of new normal expected that people avoiding contact either directly and indirectly. This study aims to find an alternative solution for reducing contact in museum, This study aims to implement the Augmented Reality (AR) technologies as one of solution for reducing contact in museums, by implementing it in form of mobile application that using Android operating system supported by Unity AR Foundation and ARCore. This research conducted at Keraton Kanoman in Cirebon City. The results of performances test showed 4 out of 10 objects displayed and running 60 Hz Refresh Rates and 60 fps. While the AR/VR development in Android is still limited due to ARCore incompatibility issue, the device proofed to run smoothly without having significant Refresh or Frame Rates drop
Co-Authors Adita Sukma Wardani Agus Virgono Arief Syaichu-Rohman Attallah Arelian Naufhal Casi Setianingsih Davy Rachmandiaz Hartoyo Lenni Yulianti Miftah Amirul Amin Mohammad Naufal Nabil Abdillah Muhammad Arham Irsyad Muhammad Emir Ghiffari Muhammad Nur Habibi Prabu Arie Pradana R Rogers Dwiputra Setiady Randy Erfa Saputra Reza Rendian Septiawan Surya Michrandi Nasution Syaichu-Rohman, Arief Umar Ali Ahmad Yudha Pratama Yulianti, Lenni