Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
13.236
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics ILKOM Jurnal Ilmiah TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat Prosiding Konferensi Nasional PKM-CSR eProceedings of Engineering Journal of Computer Engineering: Progress, Application and Technology Telkatika: Jurnal Telekomunikasi Elektro Komputasi & Informatika Jurnal Nasional Sains dan Teknik
Casi Setianingsih
Universitas Telkom
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Nursing Public Health Social Sciences

Published : 158 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 158 Documents
Search

 12   13   14   15   16 
Sign Language Translator Using Deep Learning Ardilah, Hanifah Marta; Setianingsih, Casi; Saputra, Randy Erfa
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penelitian ini menjelaskan tentang salah satupermasalahan komunikasi yang terjadi di kehidupanmasyarakat. Permasalahan komunikasi tersebut terjadi antarateman tuli dan teman dengar. Teman dengar berkomunikasisecara verbal, sedangkan teman tuli berkomunikasi dengannon-verbal. Untuk teman tuli berkomunikasi denganmenggunakan bahasa isyarat sebagai medianya. Solusi palingumum untuk saat ini adalah dengan menggunakan orang lainsebagai penerjemah untuk berkomunikasi antara teman tulidan teman dengar. Tetapi, solusi tersebut tidak menjawab solusiyang efektif dikarenakan seorang penerjemah tidak setiapwaktu akan tersedia, berbeda dengan program komputer.Solusi yang diusulkan menerapkan teknik deep learningLSTM dan YOLOv5, sistem akan mengartikan bahasa isyaratSIBI. Selain itu, melalui pengembangan aplikasi Android danpengembangan Backend memastikan operasi aplikasi yangandal dan efisien.Produk berupa aplikasi dengan fitur deep learning LSTMuntuk fitur deteksi motion dengan akurasi 95.56%, YOLOv5untuk deteksi realtime memiliki mAP@0.5IoU 99.5%, danLSTM untuk Text-Correction 92,5%. Kemudian animasigerakan SIBI untuk fitur pembelajaran, dan implementasi keAndroid melalui backend. Pada tes reliabilitas aplikasiditemukan bahwa nilai r_11 adalah 0,914428422. Oleh karenaitu, dapat disimpulkan bahwa pengujian ini memiliki tingkatreliabilitas yang sangat tinggi. Respon waktu dalam hasil tesserver juga menunjukan dikisaran 1-5 detik dan memory usagerata-rata 130mb. Kata kunci— SIBI, Machine Learning, Android, Backend, Animasi
Sign Language Translator Using Deep Learning Alpiansyah, Rizqi; Setianingsih, Casi; Saputra, Randy Erfa
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Di era komunikasi digital saat ini, kesempatan untuk interaksi yang efektif antara orang tuli dan orang yangsulit mendengar menjadi lebih penting dari sebelumnya.Meskipun bahasa isyarat telah menjadi jembatan komunikasiyang penting, kemungkinan salah tafsir dan salah tafsir seringmuncul sebagai tantangan yang menghambat komunikasi yangefektif. Mengidentifikasi kebutuhan mendesak akan solusiinovatif, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkanaplikasi berbasis pembelajaran mesin yang diberdayakan secarakhusus untuk berfokus terutama pada pengeditan teks. Denganmemanfaatkan kekuatan teknik LSTM, aplikasi ini dirancangtidak hanya untuk mengidentifikasi tetapi juga memperbaikikesalahan interpretasi bahasa isyarat secara real time. Manfaatsignifikan dari metode ini terbukti dalam peningkatan akurasiyang mencolok, mencapai 92,5% yang mengesankan. Selain itu,penelitian ini tidak hanya tentang teknologi tetapi juga tentanginklusi sosial. Dengan tujuan untuk mengurangi hambatankomunikasi dan mempromosikan interaksi yang lebih inklusifantara komunitas tuna rungu dan tuna rungu, aplikasi inimenandai langkah penting dalam merevolusi cara kitamemahami, menerjemahkan, dan berkomunikasi melaluibahasa isyarat, memastikan bahwa setiap pesan tidak hanyadikirimkan tetapi diterima dengan kejelasan dan akurasi yangoptimal. Kata kunci: Machine Learning, SIBI, LSTM
Sign Language Translator Using Deep Learning Hidayat, Fikri Putra; Setianingsih, Casi; Saputra, Randy Erfa
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Proyek akhir ini menyoroti masalah yang mencolok di dalam teman tuli yaitu hambatan komunikasiyang dihadapi oleh teman tuli dengan teman dengar, karena ketidakmampuan dengar, mereka menggunakanbahasa isyarat untuk berkomunikasi. Bentuk komunikasiini sering kali menyebabkan tantangan besar dalaminteraksi mereka dengan populasi pendengar. Untukmengatasi masalah ini, kami mengusulkan solusi yangtangguh berupa aplikasi yang tidak hanya berfungsisebagai alat bantu dalam pembelajaran bahasa isyaratSIBI bagi pendengar, tetapi juga sebagai penerjemah bahasa isyarat. Solusi yang diusulkan ini memanfaatkan beberapa bidangdalam Teknik Komputer untuk menciptakan aplikasi yang integratif. Dengan menerapkan teknik machine learningLSTM dan framework Mediapipe, sistem secara akan mengenali dan mengartikan bahasa isyarat SIBI. Kata kunci: SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia), LSTM(Long-Short Term Memory), Mediapipe
Sign Language Translator Using Deep Learning Amelia, Nurul; Setianingsih, Casi; Saputra, Randy Erfa
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penelitian ini menjelaskan tentang salah satu permasalahan komunikasi yang terjadi di kehidupanmasyarakat. Permasalahan komunikasi tersebut terjadi antarateman tuli dan teman dengar. Teman dengar berkomunikasisecara verbal, sedangkan teman tuli berkomunikasi dengannon-verbal. Untuk teman tuli berkomunikasi denganmenggunakan bahasa isyarat sebagai medianya. Solusi palingumum untuk saat ini adalah dengan menggunakan orang lainsebagai penerjemah untuk berkomunikasi antara teman tulidan teman dengar. Tetapi, solusi tersebut tidak menjawabsolusi yang efektif dikarenakan seorang penerjemah tidaksetiap waktu akan tersedia, berbeda dengan programkomputer.Solusi yang diusulkan menerapkan teknik deep learningLSTM dan YOLOv5, sistem akan mengartikan bahasa isyaratSIBI. Selain itu, melalui pengembangan aplikasi Android danpengembangan Backend memastikan operasi aplikasi yangandal dan efisien. Produk berupa aplikasi dengan fitur deep learning LSTMuntuk fitur deteksi motion dengan akurasi 95.56%, YOLOv5untuk deteksi realtime memiliki mAP@0.5IoU 99.5%, danLSTM untuk Text-Correction 92,5%. Kemudian animasigerakan SIBI untuk fitur pembelajaran, dan implementasi keAndroid melalui backend. Pada tes reliabilitas aplikasiditemukan bahwa nilai r_11 adalah 0,914428422. Oleh karenaitu, dapat disimpulkan bahwa pengujian ini memiliki tingkatreliabilitas yang sangat tinggi. Respon waktu dalam hasil tesserver juga menunjukan dikisaran 1-5 detik dan memory usagerata-rata 130mb. Kata kunci— SIBI, inklusivitas, Machine Learning, LSTM,YOLOv5, Android, Backend, Animasi
Desain Kandang dan Perangkat IoT pada Penerapan Monitoring Suhu Kandang Ayam Petelur Ramadhan, Haekal Zefa; Saputra, Randy Erfa; Setianingsih, Casi
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Dalam peternakan ayam petelur, penting untuk menjaga suhu yang ada didalam kandang tetapideal, ditambah permintaan pasar terhadap produksitelur semakin meningkat. Beberapa peternak ada yangkurang mengetahui pentingnya menjaga suhu didalamkandang ayam petelur agar ayam tidak merasakandingin yang ekstrim atau panas yang ekstrim. Untukitulah penerapan perangkat IoT dan desain kandangsangat dibutuhkan agar dapat memantau dan menjagasuhu didalam kandang tetap ideal secara otomatis agarayam petelur tetap dalam kondisi yang baik. Komponenutama yang dibutuhkan antara lain lampu, kipas dankandang close-house agar sistem ini dapat bekerjadengan baik. Hal ini akan menghemat waktu parapeternak untuk mengatur suhu kandang ayam secaraotomatis. Kata kunci—Ayam Petelur, Kandang, Perangkat IOT, Peternak, Suhu
Pengimplementasian Metode Logika Fuzzy dan Penerapan Aplikasi Blynk pada Monitoring Suhu Kandang Ayam Petelur Utama, Gilang Ramadhan; Saputra , Randy Erfa; Setianingsih, Casi
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penelitian ini membahas penggunaan logikafuzzy Mamdani dalam pemantauan suhu kandang ayampetelur. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untukmengembangkan sistem pemantauan suhu yang akurat danefisien untuk meningkatkan performa ayam petelur. Metodelogika fuzzy Mamdani digunakan untuk mengolah data suhudan menyediakan kontrol adaptif terhadap perubahan suhu dikandang unggas. Selain itu, penelitian ini jugamengintegrasikan sistem dengan platform aplikasi Blynk,sehingga pengguna dapat memantau dan mengontrol suhukandang secara real time melalui perangkat mobile. Integrasiini memberikan kemudahan akses dan pemantauan jarak jauh,yang pada gilirannya dapat membantu mengoptimalkankondisi di kandang ayam petelur. Hasil penelitian inimenunjukkan bahwa penggunaan logika fuzzy Mamdani efektifdalam pengendalian suhu kandang dengan merespon fluktuasisuhu yang terjadi. Aplikasi Blynk juga memudahkan untukmemantau dan mengontrol kondisi suhu kandang denganmudah melalui antarmuka yang intuitif. Dengan demikian,penelitian ini berkontribusi untuk meningkatkan kinerjapemantauan suhu kandang unggas melalui pendekatan logikafuzzy dan menggunakan teknologi aplikasi IoT seperti Blynk. Kata kunci—Ayam Petelur, Blynk, Fuzzy Mamdani, IOTPlatform, Suhu.
Mendeteksi Pelanggaran Zebra Cross Menggunakan Drone Diputra, Hadid Candra; Setianingsih, Casi; Prasasti, Anggunmeka Luhur
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Lalu lintas yang semakin padat dan kompleks diindonesia telah menyebabkan meningkatnya risiko pelanggaranlalu lintas yang mampu mengancam keselamatan penggunajalan. Metode konvensional untuk mendeteksi pelanggaran lalulintas, seperti kamera cctv, memiliki keterbatasan padacakupan area dan mobilitasnya. Hal ini menyulitkan upayapenegakan hukum dan mengakibatkan tingginya angkapelanggaran yang tidak terdeteksi. Dalam konteks ini,penggunaan drone sebagai alat pemantauan lalu lintasmenawarkan potensi untuk meningkatkan efisiensi danefektivitas deteksi pelanggaran lalu lintas. Studi inimengusulkan sistem deteksi pelanggaran lalu lintas berbasisdrone yang mengintegrasikan teknologi penginderaan visualdan kecerdasan buatan. Drone mampu mencakup area yanglebih luas dan dapat menjangkau lokasi yang sulit dijangkauoleh kamera tetap. Dengan menggabungkan teknologi dronedan object detection akan digunakan untuk mendeteksipelanggaran berhenti di atas garis zebra cross. Data yangdiperoleh dari drone akan diproses secara real-time dan dapatdiakses oleh pihak penegak hukum untuk ditindak lebih lanjut.Drone mampu mendeteksi jenis pelanggaran lalu lintas yangdisebutkan di atas dengan akurasi yang cukup memuaskan.Kombinasi teknologi drone, object detection dan opticalcharacter recognition menghasilkan sistem yang dapat secaraefektif mengidentifikasi pelanggaran lalu lintas denganketepatan waktu yang tinggi. Kata kunci— Drone , zebra cross , Object Detection, OpticalCharacter Recognition.
Sistem Penghitung Manusia Menggunakan Drone Prasetya, Harry; Setianingsih, Casi; Prasasti, Anggunmeka Luhur
Jurnal Nasional SAINS dan TEKNIK Vol. 2 No. 1 (2024): June 2024
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jnst.v2i1.7548

Abstract

Perkembangan teknologi pengawasan dan keamanan dalam beberapa tahun terakhir telah menghasilkan kemajuan yang signifikan, terutama dalam hal pengenalan objek atau object detection. Namun, masih terdapat tantangan dalam menghitung jumlah manusia dengan akurat dalam berbagai kondisi pengawasan. Studi ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses pengawasan dengan menghitung jumlah manusia di area tertentu menggunakan teknologi drone yang dilengkapi dengan kemampuan pengenalan objek. Pendekatan yang digunakan mencakup penggunaan metode YOLOv7 (You Only Look Once) untuk pendeteksian objek dan algoritma Centroid Tracker untuk pelacakan manusia secara dinamis. Pengujian dilakukan dengan mengambil data dari drone dalam berbagai kondisi, seperti ketinggian dan kecepatan berbeda. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi deteksi manusia dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk kesalahan pendeteksian, double counting, dan kesulitan dalam mengenali objek asing. Pada skenario drone diam, sistem memiliki performa yang lebih baik dalam mengenali dan menghitung manusia dengan rata-rata akurasi 69,70%. Namun, performa akurasi sangat tergantung pada berbagai faktor, termasuk kondisi deteksi dan kemampuan sistem dalam mengenali objek secara tepat. Kesimpulan utama adalah bahwa program human counting ini memiliki potensi dalam meningkatkan efisiensi pengawasan dan keamanan dengan menghitung jumlah manusia, tetapi perlu peningkatan dan pengembangan lebih lanjut untuk mengatasi kendala-kendala yang dihadapi dalam pengenalan objek dan pelacakan manusia dalam berbagai skenario pengawasan.
Co-Authors Abdi Hazman Abdullah, Zakia Mahbub Abdulloh Salahul Haq Abdurrasyid Ridho Abid Sabyano Rozhan Adi Pranesthi Adita Sukma Wardani Aditya Nugraha Adlirrahaman Hasfi Aji Adrian Sabagus Tanazri Afandy, Muhammad Rizki Afif Husaini Agung Nugroho Jati Agung Nungroho Jati Agustio, Agustio Ahmad Devi Gunawan Ahmad Tri Hanuranto Al Agias Bayu Asa Al Rasyid, Muhammad Irfan Aloisius Gonzaga Januar Widi Aquarizky Alpiansyah, Rizqi Amanda Austin Herlambang Ambarita , Ayub Rosihan Ananta , Fauzi Andaru Kurniadi, Fauzan Andrew Brian Osmond ANGGUNMEKA LUHUR PRASASTI Apendi, Siroojuddin Ardilah, Hanifah Marta Arief Wicaksono, Muhamad Rizky Ariesta, Vinni Arif Aquri Saputra Arifin, Hafid Ikhsan Arramsyah, Izzat Ashri Dinimaharawati Asmianti Asrin Assyahiddini, Raudhatul Rafiqah Attallah Arelian Naufhal Azizah Rahma Asri Bagas Prakoso Putra Bangkit Surya Praja Bazwir, Arasy Budhi Irawan Burhanuddin Dirgantoro Burhanuddin Dirgantoro Chianyung, Chianyung Cornelius Situmorang Dhiyaul Haq, Muhammad Difa Diaraja H, Garry Abel Dinimaarwati, Ashri Dinimaharawati , Ashri Diputra, Hadid Candra Dirgantara , Fussy Mentari Elka Distria Erfa Saputra, Randy Fairuz Azmi Farradita Imanda Fauzan, Aldi Febrian P, M.Haikal Feby Rahmasari Firdaus, Ilham Muhamad Firdi Setiawan Firmansyah, Rheza Ilham Friezka Aina, Brilliant Fuadi, Farhan Fussy Mentari Dirgantara Gayuh Erlanggono G Gemilang, Galih Karya Grace Cyndiana Haadi, Muhamad Addin Al Hamdi Aziz Al-Mujadidi Hanna Diwanti Haq, Abdulloh Salahul Haqi Siregar, Fauzul Hardiyanto, Ridho Adha hidayad, rahmad Hidayat, Fikri Putra Ibrahim, Muhammad Yuzzaf Ilham Arisyandy Imady, Paulin Al Imran, Alfian Insani, Raka Zia Irawan, Harvan Nurluthfi Irfan Dhiya Abirawa Irghiansyah Izzul Haque Islam , Muhammad Izzudin Izzat Arramsyah Izzat Arramsyah Jamaluddin, Muhammad Nur Zainul Jangkaru, Naufal Ramadhan Natafili Jannata Arianda Ja’far Razzaq Jhosua Parningotan Sianipar Kalista, Meta Kallista S, Meta Kevin Manfield Anderson Pasaribu Kusprasapta Mutijarsa Kusuma, Dimas Aji Linda Kartika Luthfy, Dicky M Agung Baskoro M. Indra Halim Arsya Dwi Akbari Maftukhah Carolin Noviardini Manalu, Indratama Pangasian Manurung, Shinta Renata Marisa W. Paryasto Martarheza Marthiyas Masmur , Muhammad Rahardi Maulana Heardy Yusfian Maulana, Erwan Maulani , Fany Megatari Wahyuningrum Handani Meta Kallista Mohammad Ibrahim Al Mahi Mohammad Naufal Nabil Abdillah Muhamad Mario Rizki Muhamad Ramadhan Muhammad Akmal Fauzi Muhammad Ary Murti Muhammad Faris Ruriawan Muhammad Farrel Ahadi Tama Muhammad Fathurrohim Nur Muhammad Iqbal G Putra Muhammad Izzah Aeman Muhammad Mufti Ramadhan Muhammad Nasrun Muhammad Reza Aji Pangestu Muhammad Syarif, Muhammad Muhammad, Ario Syawal Muhhammad Ary Murti Nasir, Alfian Nasution, Nailul Fikri Nauw, Alvaro Septra Dominggo Nayla, Adine Nisya, Hikmah Novianty, Astri Nugroho, Adlan Afif Nurjanah, Mutiara Nurul Amelia Plambudi Dwigantara, Figo Prabu Arie Pradana Pradhitia, Muhammad Rizky Pranesthi, Adi Prasetya, Harry Pratama, Nurrafi Bagus Pratama, Rizki Mulia Purba Daru Kusuma Putra, Renaldy Eka Putri Ramadhani, Putri R. Rumani M Rumani M Rahma, Alifia Mutiara Raisha Citra Chairani Ramadhan, Fariz Rahman Ramadhan, Haekal Zefa Ramadhan, Muhammad Raihan Ramadhani, Desfitri Randy Efra Saputra Randy Erfa Saputra Raspati , Fadlan Yusuf Ratna Astuti Reyhan Adiptya Reza Mahendra Rimeldo , Arfiq Risqulla, Fajra Rizka Shinta Wulandari Rizki Mulia Pratama Rizky Iskandar Rizky Naufal Perdana Rona Putri, Rizka Rosunika, Wening Alfina Roswan Latuconsina Rumani Rumani Runi Siti N Ruriawan, M. Faris Saifullah, Muhammad Daffa’ Sakinah, Adinda Ophelia Putri Saputra , Randy Erfa Saputra, Fauzi Bayu Saragih, Umar Faruk Septian Putra Manuel Simangunsong Setra, Dimas Lwanna Setyadi, Ardhana Shandi, Rifqi Fadhila Sigit Yudha Juwantoro Siswoyo, Carrillo Rasyad Soeriamaritsa, Muthie Armalia Sony Sumaryo Sulle, Yusuf Suryo Adhi Wibowo Syam, Rizky Ramadhani Tia Dianti Hajizah Tinton Aji Sadewo Tito Waluyo Purboyo Toscana, Alwi Zulfauzi Umar Ali Ahmad Utama, Gilang Ramadhan Valerian Ezra Vyanza Wendi Harjupa Whidyarto, M.imam Wibowo S , Andika Suryo Wicaksana, Pandu Adhimakayasa Yudha Purwanto Yudhi Septian Rahman Zamhari, Dyka Khairullah Ziqra Haniffah Ziza Amira Syafini