Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

Efektivitas Edukasi Kementerian Komunikasi dan Informatika (KOMINFO) tentang Pemblokiran IMEI pada Pengguna Ponsel Ilegal Maharani, Monica; Sabrina, Annisa; Nabila, Alyshia; Budiastuti, Liliek
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 1 No 8 (2024): JRIIN : Jurnal Riset Informatika
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Perkembangan teknologi sangatlah pesat, khususnya di bidang informasi dan komunikasi yang memberikan pengaruh signifikan pada kehidupan manusia. Di Indonesia urusan komunikasi dan juga informatika berada di bawah Kementerian Komunikasi dan Informatika atau Kominfo. Kementerian Komunikasi dan Informatika merupakan lembaga pemerintah pusat yang membidangi urusan komunikasi dan informatika. Salah satu tupoksi Kominfo adalah merumuskan kebijakan di bidang komunikasi dan informatika untuk mencegah atau mengurangi perdagangan smartphone ilegal . Maka, dibuatlah kebijakan  pengendalian IMEI yang sesuai dengan Peraturan Menteri Komunikasi dan Informatika (Permenkominfo) Nomor 1 Tahun 2020 Tentang Pengendalian Alat dan/atau Perangkat Telekomunikasi yang Tersambung ke Jaringan Bergerak Seluler melalui Identifikasi IMEI.  Berdasarkan survei yang dilakukan oleh Asosiasi Ponsel Seluruh Indonesia, sebelum aturan IMEI ditetapkan pada 15 September 2020 diperkirakan sekitar 9 juta unit ponsel ilegal yang masuk Indonesia di setiap tahunnya. Masyarakat banyak memilih untuk membeli HandPhone impor dari luar negeri daripada membeli HandPhone pada toko resmi yang ada di Indonesia. Kominfo mengumumkan bahwa proses pengendalian IMEI di Indonesia menggunakan skema White List. Proses pengendalian IMEI dalam skema ini mengajarkan pada masyarakat agar mengetahui terlebih dahulu legalitas perangkat yang akan dibelinya.
Government Strategies Using AI: A Case Study of Cultural Heritage Restoration (Soldier Photo Collection) for South Korea’s 70th Ceasefire Commemoration Maharani, Monica; Salim, Tamara Adriana
Palimpsest: Jurnal Ilmu Informasi dan Perpustakaan Vol. 15 No. 2 (2024): PALIMPSEST: JURNAL ILMU INFORMASI DAN PERPUSTAKAAN
Publisher : Universitas Airlangga

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20473/pjil.v15i2.65265

Abstract

Latar belakang: Pelestarian dan restorasi warisan budaya sangat penting untuk menjaga narasi sejarah dan identitas budaya. Tujuan: Penelitian ini mengeksplorasi peran kecerdasan buatan (AI) dalam restorasi foto sejarah Korea Selatan, khususnya dari era Perang Korea, dengan fokus pada teknologi seperti Face Image Restoration (GFP-GAN) untuk mengonversi foto hitam-putih menjadi gambar berwarna beresolusi tinggi. Proyek ini, yang dilaksanakan oleh Universitas Sungkyunkwan dan Kementerian Patriot dan Veteran Korea Selatan, menyoroti dampak signifikan AI dalam pelestarian budaya. Peran pemerintah sangat vital dalam proyek ini, dari memilih foto bersejarah hingga memastikan akurasi historis dan penerapan teknologi yang canggih. Kerja sama antara pemerintah dan institusi akademis menunjukkan bagaimana dukungan pemerintah dapat mempercepat dan memperluas teknologi pelestarian budaya. Metode: Penelitian ini menggunakan metode penelitian kualitatif dengan pendekatan studi kasus dan tinjauan pustaka yang komprehensif dalam mengumpulkan data. Hasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI tidak hanya meningkatkan kualitas visual dan aksesibilitas gambar sejarah tetapi juga menghubungkan masa lalu dan masa kini secara lebih relevan. Studi ini menggarisbawahi potensi transformasional AI dalam pelestarian budaya dan menyerukan eksplorasi lebih lanjut tentang penerapannya dalam upaya global. Kesimpulan: Penelitian ini juga menekankan pentingnya kolaborasi lintas sektor antara pemerintah, akademisi, dan lembaga swasta untuk mencapai hasil restorasi yang signifikan dan bertahan lama.   Background: Preserving and restoring cultural heritage is crucial for maintaining historical narratives and cultural identity. Purpose: This study investigates the role of artificial intelligence (AI) in the restoration of historical photographs from South Korea, particularly those from the Korean War era. It focuses on technologies such as Face Image Restoration (GFP-GAN) to convert black-and-white photos into high-resolution, colorized images. The project, conducted in collaboration with Sungkyunkwan University and the South Korean Ministry of Patriots and Veterans Affairs, highlights the significant impact of AI on cultural preservation. The government's role is essential in this project, encompassing tasks from selecting historical photographs to ensuring historical accuracy and the application of advanced technology. The partnership between government bodies and academic institutions illustrates how government support can accelerate and expand the application of preservation technologies. Methods: This research employed a qualitative methodology, using a case study approach alongside a comprehensive literature review to gather essential data. Results: The findings demonstrate that AI not only enhances the visual quality and accessibility of historical images but also creates a more meaningful connection between past and present. This study underscores the transformative potential of AI in cultural preservation and calls for further exploration of its application in global preservation efforts. Conclusion: It also emphasizes the importance of cross-sector collaboration among government, academia, and private organizations to achieve significant and enduring results in heritage restoration.
Analisis Kemampuan Algoritma Random Sample Consensus (RANSAC) untuk Klasifikasi Ground Pada Data Light Detection and Ranging (LiDAR) Ikram, Nur Muhammad; Maharani, Monica; Wahyuningrum, Dwi; Rohaman, Maman
GEOID Vol. 19 No. 1 (2023)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v19i1.1790

Abstract

Teknologi LiDAR memiliki kemampuan yang mampu digunakan untuk membuat Digital Terrain Model (DTM). Tahapan yang penting dalam membuat DTM adalah klasifikasi ground, yang bertujuan untuk memisahkan informasi ground dengan non ground dari data point cloud. Berbagai perangkat lunak dan aplikasi untuk klasifikasi ground telah berkembang, namun hampir seluruh perangkat lunak maupun aplikasi tersebut menggunakan algoritma Random Sample Consensus (RanSaC). Algoritma ini merupakan algoritma yang digunakan untuk mengkelaskan objek ground dalam metode segmentasi yang berbasiskan model planar. Meskipun algoritma ini sudah umum untuk digunakan untuk mengkelaskan objek ground, namun masih banyak perangkat lunak maupun aplikasi dari algoritma RanSaC yang mengkombinasikan algoritma tersebut dengan algoritma lainnya untuk memperoleh hasil yang akurat. Oleh karena itu, dalam penelitian akan dikaji mengenai algoritma RanSaC dalam melakukan klasifikasi ground pada data LiDAR. Penelitian ini dilakukan dengan membuat program yang menggunakan algoritma RanSaC untuk mengolah data LiDAR. Point cloud ground yang dihasilkan dari program tersebut akan diuji akurasinya menggunakan data pembanding yang telah diuji kebenarannya. Hasil yang diuji dan analisis berupa point cloud ground hasil klasifikasi dan DTM yang dibentuk. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, diperoleh hasil bahwa algoritma RanSaC mampu digunakan untuk melakukan klasifikasi ground pada data point cloud. Namun, algoritma RanSac hanya memberikan hasil yang memadai pada area dengan medan yang relatif datar, yang ditunjukkan dengan nilai akurasi LE90 sebesar 0,123 meter. Kelemahan ini disebabkan karena prinsip pengoperasian algoritma yang lebih cocok untuk medan datar. Saat akurasi LE90 diuji dalam kondisi medan yang beragam, akurasinya menurun menjadi 3,296 meter. Temuan ini menegaskan bahwa kesimpulan bahwa algoritma RanSac secara optimal digunakan untuk mengklasifikasikan ground dan membentuk DTM di daerah dengan medan yang relatif rendah.
The Study of Sintering Process in Metal Forming Setiawan, Agris; Pranoto, Aditya Wahyu; Adji Putrawan, Muhammad Rizki; Maharani, Monica
Journal of Metallurgical Engineering and Processing Technology Vol 5, No 2 (February 2025)
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31315/jmept.v5i2.14201

Abstract

Powder metallurgy is a technique used to produce metal components through the process of compacting and sintering metal powders. The sintering process involves heating the powder below its melting point, which allows the metal particles to bond together through a diffusion mechanism. This study examines the sintering mechanism, the factors that influence it, and the mechanical properties of the resulting materials. The research methods include a literature review and a literature study to collect information related to the sintering process of powder metal such as Al, Mg, Ti, Cu, Ni and Fe. The results show that sintering temperature and holding time of MMCs,AMCs have a significant effect on particle size that increase mechanical properties such as compressive strength, tensile strength, elastic modulus and density. Thus, a deeper understanding of the sintering process can improve the quality of metal products produced from powder metallurgy. 
Perbandingan dan Analisis Tingkat Akurasi Band Tirs pada Citra Satelit Landsat 8 dan Landsat 9 untuk Mendeteksi Kepadatan Permukiman Berdasarkan Suhu Permukaan Yuwana, Tasya; Maharani, Monica; Ediyanto, Ediyanto
Jurnal Ilmiah Geomatika Vol. 4 No. 2 (2024): Oktober Jurnal Ilmiah Geomatika
Publisher : Program Studi Teknik Geomatika Fakultas Teknologi Mineral Universitas Pembangunan Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31315/imagi.v4i2.7641

Abstract

Penelitian ini dilaksanakan untuk menganalisis peningkatan ketelitian band TIRS 10 pada Landsat 9 dari Landsat 8. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu ekstraksi perubahan suhu LST (Land Surface Temperature) dengan algoritma Mono-window brightness temperature. Perhitungan LST menggunakan perangkat lunak ENVI 5.3. Studi kasus dalam penelitian ini berada di Kawasan Kecamatan Depok, Kabupaten Sleman, Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Hasil penelitian ini berupa perbandingan ketelitian dari band TIRS 10 pada Landsat 8 dan Landsat 9 untuk mendeteksi kepadatan permukiman melalui informasi suhu permukaan. Pada penelitian ini terbukti bahwa Landsat 9 memiliki ketelitian lebih baik daripada Landsat 8 dalam mendeteksi suhu permukaan, dimana Landsat 9 memiliki keunggulan dalam perbandingan nilai suhu LST terhadap suhu di lapangan dengan menunjukkan nilai RMSE Landsat 9 sebesar 0,56 sedangkan Landsat 8 memiliki nilai RMSE sebesar 0,65. Namun demikian Landsat 8 lebih unggul dalam mendeteksi kepadatan permukiman berdasarkan suhu permukaan dibandingkan Landsat 9, hal tersebut dibuktikan dengan nilai overall accuracy Landsat 8 sebesar 89% sedangkan Landsat 9 sebesar 58% serta diperkuat dengan hasil surface difference yang membuktikan bahwa Landsat 8 lebih unggul.