Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.783
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Aisyah Journal of Informatics and Electrical Engineering Jurnal Mekanova : Mekanikal, Inovasi dan Teknologi Jurnal Teknologi Elekterika Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Indonesian Journal for Social Responsibility Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Jurnal Teknik Elektro Power Elektronik : Jurnal Orang Elektro
Latifa, Ulinnuha
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

 1   2   3 
VALIDASI ODC DENGAN TOOLS UIM DAN IXSA PADA UNIT ACCESS OPTIMA DI PT. TELKOM WITEL KARAWANG Fachri Azizi, Muhammad; Latifa, Ulinnuha
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 2 (2023): JATI Vol. 7 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i2.6607

Abstract

Terdapat banyak pihak yang menangani instalasi jaringan Optical Distribution Cabinet (ODC), maka sering terdapat data ODC di lapangan yang tidak sesuai dengan data pada pusat. Maka diperlukan validasi data port pada ODC.Validasi data port ialah proses verifikasi port yang ada di suatu ODC. Validasi port ODC dilakukan dengan cara membuat layout pada Microsoft Excel dengan mengambil data dari UIM Tools dan IXSA. Pembuatan layout ODC dilakukan untuk mengetahui port mana yang sudah terpakai pada ODC di lapangan. Validasi ODC juga dapat membantu pengecekan apakah ada kerusakan pada port ODC tersebut dengan membandingkan antara layout ODC dan dengan ODC yang ada di lapangan. Ada ratusan ODC yang ada di wilayah Karawang dan sekitarnya seperti Cikampek, Purwakarta, Teluk Jambe, dan masih banyak lagi. Pada pembahasan kali ini penulis akan membuat layout atau memvalidasi ODC di wilayah Karawang dengan nama ODC-KRW-FAZ. ODC tersebut terpasang 20 port. Pengambilan data port dan splitter dari UIM. Setelah itu mulai membuat layout dengan mengkonversi data UIM kedalam bentuk tabel. pada pembuatan layout ODC ini perlu ketelitian yang cukup tinggi, karena apabila ada kesalahan maka akan berdampak besar kedepannya, baik itu sebagai data perusahaan maupun pengecekan ke lapangan langsung
WEBSITE PREDIKSI CUSTOMER CHURN UNTUK MEMPERTAHANKAN PELANGGAN PADA PERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI Amirulhaq Iskandar, Mohammad; Latifa, Ulinnuha
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 2 (2023): JATI Vol. 7 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i2.6639

Abstract

Fenomena churn, yaitu perilaku pelanggan yang beralih ke penyedia layanan telekomunikasi lain. Churn mengurangi keuntungan dan pendapatan perusahaan. Mempertahankan pelanggan yang ada menjadi tantangan utama, karena mendapatkan pelanggan baru lebih sulit dan biayanya lebih tinggi. Untuk mengatasi hal ini, perusahaan telekomunikasi perlu memprediksi kapan pelanggan akan churn. Prediksi customer churn dapat dilakukan dengan teknik Machine Learning. Dalam Machine Learning, diperlukan algoritma yang memiliki kemampuan untuk melakukan klasifikasi terhadap pelanggan apakah akan churn atau tidak. K-nearest neighbors (KNN) merupakan salah satu algoritma dari machine learning. Tahapan penelitian ini adalah dengan menerapkan Artificial Intelegence proyek cycle yaitu problem scoping, acquisition, data exploration, modelling, dan deployment. Berdasarkan hasil evaluasi pengujian dan implementasi model tersebut menghasilkan akurasi 81% dan mendaptkan goodfit. Hasil dari model tersebut menunjukkan bahwa terdapat 817 prediksi yang benar dalam memprediksi pelanggan yang akan churn, namun terdapat 183 prediksi yang salah. Sementara itu, dalam memprediksi pelanggan yang tidak akan churn, terdapat 842 prediksi yang benar dan 203 prediksi yang salah. Dari hasil model tersebut diimplementasikan ke sebuah website yang memiliki berberapa fitur seperti halaman utama terdapat data nilai churn dan tidak churn, halaman memasukan data pelanggan, halaman data pelanggan churn, halaman pelanggan tidak churn. Website tersebut terhubung dengan database menggunakan server localhost. Website tersebut dapat digunakan untuk membantu selaku para perusahaan dibidang telekomunikasi untuk memprediksi customer churn.
ANALISA ALIRAN BEBAN SISTEM TENAGA LISTRIK PADA POWER PLANT AMBON MENGGUNAKAN ETAP 19.1 Syadidan, Ramlan; Latifa, Ulinnuha
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 2 (2023): JATI Vol. 7 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i2.6645

Abstract

Dalam industri, kebutuhan listrik yang tinggi mempengaruhi sistem tenaga listrik dan memerlukan perubahan dalam pengelolaan energi listrik. PT Asia Pasific Fibers, khususnya bagian Texturizing, mengalami peningkatan beban yang mempengaruhi konfigurasi sistem jaringan kelistrikan. Perhitungan aliran daya dilakukan secara manual dengan kendala waktu dan hasil yang kurang maksimal. Studi aliran beban penting dalam perencanaan untuk menentukan kapasitas komponen yang tepat dan mempengaruhi kinerja sistem tenaga listrik. Penelitian ini menggunakan software komputer untuk mempermudah dan mempercepat perhitungan aliran daya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengelolaan sistem tenaga listrik dengan fokus pada perhitungan aliran beban. Perhitungan aliran beban digunakan untuk menentukan dan menghitung arus, tegangan, daya aktif, daya reaktif, dan faktor daya dalam jaringan sistem tenaga listrik pada keadaan pengoperasian normal. Single Line Diagram (SLD) digunakan sebagai representasi visual dari komponen-komponen instalasi listrik dan hubungan antar komponen. Oleh karena itu, tahap pertama penelitian ini adalah menggambar SLD pada lembar kerja ETAP dengan memasukkan komponen-komponen yang relevan sesuai dengan ruang lingkup SLD.
KLASIFIKASI BUAH SEGAR MENGGUNAKAN TEKNIK COMPUTER VISION UNTUK PENDETEKSIAN KUALITAS DAN KESEGARAN BUAH Darmawan Putra Bahari, Satrya; Latifa, Ulinnuha
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 3 (2023): JATI Vol. 7 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i3.6871

Abstract

Pendeteksian kualitas dan kesegaran buah segar merupakan aspek penting dalam industri pertanian dan pemasaran buah-buahan. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan metode klasifikasi buah apel, jeruk, dan pisang segar menggunakan teknik Computer Vision. Tujuan utama penelitian ini adalah mengembangkan sistem otomatis untuk mengenali jenis buah dan menilai kualitas serta kesegarannya berdasarkan gambar digital buah yang diambil secara non-destruktif. Metode yang digunakan meliputi pra-pemrosesan gambar, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Gambar buah diproses untuk mengurangi noise dan meningkatkan kontras, kemudian fitur-fitur penting diekstraksi menggunakan metode ekstraksi fitur berbasis teksur. Fitur-fitur ini digunakan sebagai input untuk algoritma klasifikasi menggunakan pendekatan Deep Learning dengan model Convolutional Neural Network (CNN). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu mengklasifikasikan buah apel, jeruk, dan pisang segar dengan tingkat akurasi yang tinggi. Selanjutnya, kami mengembangkan aplikasi Klasifikasi Jenis dan Kualitas Buah-Buahan berbasis website. Aplikasi ini menggunakan metode Transfer Learning dengan model VGG16 yang dilengkapi dengan arsitektur tambahan Fully Connected Layer untuk klasifikasi kualitas buah-buahan, serta metode Deep Learning dengan model CNN untuk klasifikasi jenis buah-buahan. Berdasarkan hasil pengujian akurasi klasifikasi kualitas buah-buahan sebesar 98.17% dan akurasi klasifikasi jenis buah-buahan sebesar 95.38%. Aplikasi ini memberikan manfaat signifikan dalam mengenali jenis dan kualitas buah-buahan dengan akurasi yang baik, memberikan informasi yang tepat dan akurat. Aplikasi ini dapat digunakan sebagai alat bantu dalam memilih buah-buahan dan meningkatkan pengalaman berbelanja buah-buahan secara online maupun offline.
EMBEDED SYSTEM DAN INTERNET OF THINGS PADA SISTEM PEMILIHAN UMUM BERBASIS WEBSITE ELECTRONIC VOTING STUDI KASUS ORMAWA FT UNSIKA Falah Pramanta, Abrar; Azizi, Hilman; Latifa, Ulinnuha; Hidayat, Rahmat
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 3 (2023): JATI Vol. 7 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i3.6896

Abstract

Indonesia pada umumnya masih melakukan pemungutan suara secara manual, baik dalam ruang lingkup terkecil maupun terbesar. Pada proses pemungutan suara di akhir akan dilakukan perhitungan suara secara manual dan ini sering terjadi kesalahan. Dalam hal ini dibutuhkannya sebuah perancangan sistem yang baik untuk pelaksaan pemilihan umum yang modern dengan menggunakan website sebagai proses pemilihan, yang dimana sistem ini dirancang khusus untuk tujuan demi meningkatkan suatu fungsi dalam memproses. Dalam hal ini sistem embeded di integrasikan kedalam jaringan untuk mengirim data menggunakan Internet Of Things. Maka dibutuhkan suatu pengujian sistem tersebut, yang dimana pengujian sistem pemilihan umum yang dirancang memiliki bermacam-macam metode salahsatunya pengujian dan analisis menggunakan Wireshark, karena sistem yang dibuat memerlukan akses suatu jaringan yang bisa menganalisis Quality Of Service (QoS). Dengan bertujuan membangun sistem pemilihan umum yang efektif, efisiensi, dan moderenisasi dibandingkan sistem konvensional yang masih ada di Indonesia.
PANGGILAN PERAWAT DARURAT (PAPEDA) MENGGUNAKAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK EFESIENSI KINERJA PERAWAT DI RSUD KARAWANG Muhammad, Jaysyu; Latifa, Ulinnuha
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 4 (2023): JATI Vol. 7 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i4.7146

Abstract

RSUD Karawang adalah sebuah rumah sakit yang lengkap dengan berbagai fasilitas seperti poli anak, penyakit, jantung, kebidanan, dan lain-lain. Namun, kendala muncul dalam memantau kondisi pasien di rumah sakit ini. Hal ini menyebabkan paramedis, termasuk spesialis dan petugas medis, harus mengunjungi pasien berulang kali untuk memeriksa kondisi mereka. Untuk mengatasi masalah ini dan meningkatkan kepuasan pasien, rumah sakit menggunakan inovasi penalaran terkomputerisasi atau kecerdasan buatan manusia. Dengan inovasi ini, mesin dapat secara konsisten melakukan observasi pasien, sehingga pasien hanya perlu memberikan isyarat tangan yang sudah ditentukan sebelumnya. Untuk mencapai hal ini, penelitian menggunakan kamera Raspberry Pi dan regulator untuk menciptakan kesadaran buatan manusia. Informasi yang dikumpulkan kemudian diolah menggunakan strategi Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk menganalisis kondisi pasien. Hasil penilaian dengan menggunakan disarray grid menunjukkan bahwa strategi CNN memiliki presisi sebesar 98%, sementara teknik LSTM memiliki akurasi mendekati 100% dalam menyaring kondisi pasien di setiap ruangan. Selain itu, tampaknya teknik LSTM memberikan hasil yang lebih baik dalam memahami observasi dibandingkan dengan strategi CNN. Dengan penerapan inovasi penalaran buatan manusia ini, diharapkan klinik dapat meningkatkan kemampuan dalam mengamati kondisi pasien dan memberikan pertimbangan yang lebih baik, serta meningkatkan kepuasan pribadi pasien secara keseluruhan.
PENERAPAN ALGORITMA YOLOV8 DALAM DETEKSI WAKTU PANEN TANAMAN PAKCOY BERBASIS WEBSITE Ibrahim, Maulana; Latifa, Ulinnuha
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 4 (2023): JATI Vol. 7 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i4.7154

Abstract

Industri pertanian khususnya pertanian hidroponik pakcoy menentukan waktu panen yang tepat sangat penting untuk memastikan hasil panen yang optimal. Penentuan waktu panen yang dilakukan petani masih menggunakan pendekatan visual yang memiliki beberapa keterbatasan yang dipengaruhi oleh prefensi individu atau persepsi subjektif. Hal ini dapat berpengaruh terhadap terlalu dini ataupun terlambat panen tanaman pakcoy. Untuk mengatasi keterbatasan ini peneliti menggunakan algoritma YOLOv8 untuk membantu mendeteksi objek tanaman pakcoy yang siap panen. Model yang di bangun dengan algoritma YOLOv8 menggunakan 1.700 dataset menghasilkan nilai prediksi yang tinggi sebesar 98%. Selanjutnya dari model yang telah dibuat diimplementasikan kedalam sistem website. Penelitian melakukan skenario percobaan untuk menganalisis kemampuan dari model YOLOv8 yang telah dibuat dan mendapatkan hasil yang sesuai dengan kebutuhan.
FECTOR : FACE EMOTION DETECTOR SEBAGAI PENUNJANG EFEKTIVITAS DALAM PEMBELAJARAN DARING (DALAM JARINGAN) Solekha, Ririn; Alif Ramadhan, Muhammad; Nurdiyanto, Furkhon; Latifa, Ulinnuha
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 2 (2024): JATI Vol. 8 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i2.7962

Abstract

Pandemi Covid-19 yang terjadi di Indonesia membawa dampak besar bagi bidang pendidikan, penerapan sistem pembelajaran daring (dalam jaringan) menggunakan platform conference meeting yang merupakan metode baru bagi mahasiswa dan dosen dalam proses pembelajaran pada masa pandemi yang berdampak terhadap efektifitas pembelajaran daring seperti kurangnya pemahaman materi serta minimnya antusiasme mahasiswa dalam pembelajaran daring, sehingga penulis merancang sistem fector ( face emotional detector) yang bertujuan untuk mengevaluasi tingkat pemahaman mahasiswa terhadap materi yang dipaparkan oleh dosen dan mendorong antusiasme mahasiswa dalam berinteraksi dengan dosen ketika pembelajaran daring. Sistem fector yang penulis kembangkan merupakan subdomain dari metode kecerdasan buatan pada bidang image processing, dengan menerapkan metode kombinasi dari model viola jones yang digunakan untuk mendeteksi wajah pada suatu gambar berdasarkan ekstraksi fitur berupa local binary pattern (LBP) serta model visual geometry group-16 (VGG-16) yang terdiri dari lapisan convolutional, pooling, dan fully connected sehingga model VGG-16 dapat berfungsi sebagai lapisan untuk proses ekstraksi fitur dan klasifikasi ekspresi wajah, kemudian menggunakan dataset FER-2013 sebagai dataset awal yang digunakan dalam pengembangan model ekspresi wajah, dan metrik pengukuran performa model untuk menguji. Hasil akhir dari implementasi sistem fector adalah penerapan sistem fector pada pembelajaran daring baik secara real time maupun berdasarkan video hasil rekaman pembelajaran daring dengan dengan berbagai tahapan pengujian sistem didapatkan hasil akhir rata-rata yaitu 75.17%, nilai akhir yang penulis dapatkan merupakan nilai yang cukup baik dalam pengimplementasian pada real case scenario.
PERANCANGAN SMOKE DETECTOR BERBASIS SENSOR MQ-135 DAN MIKROKONTROLER ESP32 SEBAGAI DETEKSI DINI KEBAKARAN Dhimas Ghoza, Satria; Latifa, Ulinnuha; Abdi Bangsa, Insani
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9881

Abstract

Lambatnya sistem dan kurangnya keamanan menyebabkan tingginya korban jiwa akibat kebakaran di Indonesia, terutama di daerah padat penduduk. Kebakaran sering terjadi spontan, disebabkan oleh kesalahan manusia dan korsleting listrik. Penelitian ini bertujuan mengembangkan perangkat smoke detector berbasis Internet of Things (IoT) untuk respon cepat terhadap kebakaran. Perangkat ini dilengkapi dengan fitur monitoring asap, suhu, kelembaban, serta notifikasi cepat melalui WhatsApp dan aplikasi Blynk. Metode penelitian mencakup perencanaan, desain, pembuatan prototipe, dan uji coba. Hasil menunjukkan bahwa smoke detector berfungsi dengan baik saat terdeteksi asap, buzzer dan LED menyala, dan notifikasi dikirim instan ke aplikasi whatsApp. Implementasi sistem ini meningkatkan keamanan dan keselamatan dengan mendeteksi asap cepat menggunakan sensor MQ-135, serta memanfaatkan komunikasi IoT untuk pengambilan keputusan cepat. WhatsApp sebagai media notifikasi menawarkan kecepatan dan aksesibilitas tinggi, memungkinkan tindakan penanggulangan segera dilakukan. Kesimpulannya, smoke detector ini efektif mengurangi risiko kebakaran dan meningkatkan keselamatan di area rawan kebakaran
Perancangan Sistem Kontrol dan Monitoring pada Robot Sadetec Berbasis IoT Damiri, Adam; Saragih, Yuliarman; Latifa, Ulinnuha
Jurnal Teknologi Elekterika Vol. 19 No. 1 (2022): Mei
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Ujung Pandang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31963/elekterika.v6i1.3481

Abstract

In the era of advanced technology, technology helps various fields of industrial work, agriculture, education, and other fields. Work such as supervising the queue of visitors or counters by utilizing technology can minimize the spread of the Covid-19 virus. Robot Line Follower technology monitors the distance of the visitor queue or counter can minimize the spread of the Covid-19 virus, and its minimalist form is easy for use and storage. Sadistic Robot (Smart Detection Distance for Queue) uses Line Follower technology plus the use Internet and smartphones that can be used by anyone and anywhere, thus monitoring or supervising the queue to maintain a safe distance so as not to be infected with the Covid-19 virus. This research is to create a control and monitoring system to monitor the distance of the queue of visitors or counters using the Internet of Things system or wifi internet network. Utilization in this study using a blynk application found on smartphones. Based on the test results, NodeMCU can connect to the Internet within 10 meters of the internet source. Then, the control system can receive commands from applications with a delay of less than 1 second, and the Blynk application monitoring system can receive sensor data in real-time in conditions of 10 meters.
Co-Authors ., Apriliana Abdi Bangsa, Insani Afifiansyah, Rafi Alif Ramadhan, Muhammad Amirulhaq Iskandar, Mohammad Aulia Maulana, Dava Azizi, Hilman Cintiya Septa Hasannah Damiri, Adam Darmawan Putra Bahari, Satrya Dessy Agustina Sari Dhimas Ghoza, Satria Dwiputra, Andhika Rifqi Ermanda, Byan Fachri Azizi, Muhammad Falah Pramanta, Abrar Fazarullah, Muhamad Fazryansah, Muhammad Rizki Hakiim, Azafilmi Ibrahim, Maulana KISWORO, DIMAS Kurniadi, Ananda Rizky Lela Nurpulaela Muhammad, Fauzan Nur Akbar Muhammad, Jaysyu Nurdiyanto, Furkhon Pambudi, Agung Priatama Rahmat Hidayat Rizmawan, Dilan SAPUTRA, YOGI ALDI Shafida, Shekar Dwiagung Arifatunnisa Solekha, Ririn Supriyadi, Adimas Prasetyo Syadidan, Ramlan UTOMO, ANANDA PUTRA Yuliani, Livia Ayudia Yuliarman Saragih Zaki, Maimun