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

 6   7   8   9   10 
Telkom Bandung vocational school scheduling application using a website-based genetic algorithm Ramadhani, Putri; Nasir, Alfian; Abdullah, Zakia Mahbub; Novianty, Astri; Setianingsih, Casi
CEPAT Journal of Computer Engineering: Progress, Application and Technology Vol 4 No 02 (2025): November 2025
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/cepat.v3i01.6709

Abstract

Scheduling is a very important factor for the learning process at school, it is also very important at SMK Telkom Bandung. At this school, the schedule is still done manually. Because of this, many problems occurred, there were schedule clashes and the teaching and learning process was hampered. Therefore, a scheduling system was created using a genetic algorithm which is one of the optimization algorithms and can be used in various case studies such as scheduling subjects at school. With the application of the genetic algorithm, it can produce an automatic and optimal subject schedule. From several trials on the genetic algorithm, the best fitness value is 1 with an average execution time of 14.42990657 seconds. The results of alpha testing and beta testing show that the website created is running well and is feasible to use. With this system, it is hoped that it will make it easier for admins, teachers and students to access schedules.
WORKSHOP DEVELOPMENT OBJECT DETECTION SYSTEM ROBOTICS WITH AREI (ASOSIASI ROBOT EDUKASI INDONESIA) Kallista, Meta; Setianingsih, Casi; Friezka Aina, Brilliant; Syarif, Muhammad
Prosiding Konferensi Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat dan Corporate Social Responsibility (PKM-CSR) Vol 6 (2023): INOVASI PERGURUAN TINGGI & PERAN DUNIA INDUSTRI DALAM PENGUATAN EKOSISTEM DIGITAL & EK
Publisher : Asosiasi Sinergi Pengabdi dan Pemberdaya Indonesia (ASPPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37695/pkmcsr.v6i0.1864

Abstract

Perkembangan dunia industri telah mengalami perubahan yang sangat signifikan terutama pada bidang robotika yang merupakan bidang dengan perkembangan sangat pesat serta memiliki potensi pendukung ekonomi digital. Indonesia merupakan negara berkembang yang memiliki potensi besar, terbukti dengan banyaknya jumlah usia produktif melimpah yang termasuk siap kerja. Namun, minimnya literasi perkembangan teknologi seperti kecerdasan buatan, menyebabkan eksplorasi bidang robotika kurang luas dengan mayoritas masyarakatnya hanya mempelajari konstruksi dan pengoperasian robot. Dalam hal ini, Intelligence Systems and Machine Learning (i-Smile) Laboratory bersama AREI (Asosiasi Robot Edukasi Indonesia) mengadakan workshop pengembangan Object Detection yang dapat diimplementasikan lebih lanjut pada bidang Robotika. AREI (Asosiasi Robot Edukasi Indonesia) merupakan organisasi nasional yang menjadi wadah bagi pelajar mulai dari TK, SD, SMP, SMA maupun mahasiswa yang ingin berkreasi dalam bidang robotika. Sehingga organisasi tersebut memiliki timbal balik yang bagus bagi para peserta dalam penyampaian materi dan implementasi pada bidang robotika. Workshop ini menghadirkan pembicara yang ahli dalam bidang kecerdasan buatan dengan memberikan materi secara langsung, dan melakukan praktik terkait hands-on implementasi dari Object Detection. Workshop diadakan secara hybird dengan peserta dari internal organisasi AREI, masyarakat umum dan para mahasiswa Telkom University. Acara ini diharapkan dapat lebih menarik minat untuk bergabung serta lebih mengembangkan teknologi pada bidang robotika.
Klasifikasi Biji Kopi Arabika Menggunakan Convolutional Neural Network Nasution, Nailul Fikri; Setianingsih, Casi; Saputra, Randy Erfa
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Biji kopi Arabika memiliki rasa dan bentuk yang berbeda, menjadikannya salah satu komoditas kopi paling berharga di dunia. Proses memilih biji kopi dikenal sebagai sortasi dalam industri kopi. Identifikasi dan klasifikasi biji kopi dapat menjadi tugas yang sulit dan memakan waktu untuk dilakukan secara manual. Tugas akhir ini menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2. Dengan kinerja yang baik, biji kopi di klasifikasikan menggunakan arsitektur MobileNetV2. Hyperparameter yang terdiri dari epoch, batch size, dan learning rate akan di optimalkan untuk meningkatkan kinerja model CNN. Tujuan dari tugas akhir ini adalah untuk menemukan hyperparameter yang ideal yang akan memberikan kinerja yang baik pada model CNN. Digunakan empat kelas biji kopi di antaranya Premium, Longberry, Peaberry, dan Cacat yang akan diklasifikasi berdasarkan bentuk dan warna dari masingmasing biji kopi.Percobaan sudah dilakukan, menunjukkan bahwa penentuan hyperparameter sangat memengaruhi kinerja model. Dengan learning rate 0.0001, batchsize 16, dan epoch 30 mendapatkan nilai akurasi 88,19%, presisi 96,74%, recall 89%, dan f1-score 92,71%. Kata kunci: Biji Kopi, Arabika, Klasifikasi, Sortasi, CNN, MobileNetV2
Pengembangan Sistem Backend Menggunakan .Net Pada Aplikasi Konsultasi Makanan Diet Menggunakan Deep Learning Irawan, Harvan Nurluthfi; Setianingsih, Casi; Prasasti, Anggunmeka Luhur
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penelitian ini membahas implementasi backend pada aplikasi konsultasi makanan diet menggunakan deep learning. Backend dikembangkan menggunakan .NET dan PostgreSQL untuk mengelola data pengguna dan makanan. Model YOLOv8 digunakan untuk mendeteksi makanan pada gambar, dengan informasi nutrisi yang diambil dari FatSecret. Integrasi model dilakukan menggunakan ONNX Runtime, dan aplikasi di-deploy di Google Cloud Run menggunakan Docker. Hasil pengujian beban menunjukkan bahwa backend ini mampu menangani deteksi makanan untuk setidaknya 10 pengguna secara bersamaan, dengan masing-masing pengguna melakukan hingga 100 permintaan, sehingga total mencapai 1.000 permintaan. Implementasi ini diharapkan menjadi dasar bagi pengembangan aplikasi konsultasi diet yang lebih canggih. Kata kunci— backend, deep learning, yolov8, onnx, .net, docker, gcp, fatsecret, diet
Pengembangan Sistem Backend Aplikasi Identifikasi Kepribadian Anak Sebagai Rekomendasi Pendampingan Untuk Guru Dan Orang Tua Syam, Rizky Ramadhani; Setianingsih, Casi; Paryasto, Marisa W.
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kepribadian seseorang mencerminkan identitas individu mereka, yang tidak selalu terlihat secara fisik. Kepribadian dapat dipengaruhi oleh lingkungan, keluarga, dan sifat bawaan sejak lahir. Kepribadian anak yang terbentuk melalui gaya pengasuhan di rumah secara signifikan berdampak pada lingkungan sekolahnya, sehingga penting bagi orang tua dan guru untuk memahami kepribadian anak agar dapat memberikan dukungan yang tepat. Namun, tes psikologi yang ada saat ini yang digunakan untuk menilai kepribadian anak tidak efektif karena durasinya yang panjang. Sehingga diperlukan aplikasi mobile yang mampu mengidentifikasi kepribadian anak melalui analisis garis telapak tangan. Dalam pengembangannya diperlukan sistem backend untuk memproses data. Sistem dibuat menggunakan FastAPI dan PostgreSQL dan di-deploy pada layanan google cloud platform. Pengujian beban pada sistem backend yang dibuat menunjukkan bahwa sistem dapat berjalan efisien pada beban ringan dan sedang, namun pada beban berat, sistem mengalami penurunan performa. Kata kunci— kepribadian anak, aplikasi mobile, sistem backend
Identifikasi Kepribadian Anak Sebagai Rekomendasi Pendampingan Untuk Guru Dan Orang Tua Menggunakan Machine Learning Rahma, Alifia Mutiara; Setianingsih, Casi; Paryasto, Marisa W.
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

— Kepribadian seseorang mencerminkan identitas individu mereka, yang tidak selalu terlihat secara fisik. Kepribadian dapat dipengaruhi oleh lingkungan, keluarga, dan sifat bawaan sejak lahir. Kepribadian anak yang terbentuk melalui gaya pengasuhan di rumah secara signifikan berdampak pada lingkungan sekolahnya, sehingga penting bagi orang tua dan guru untuk memahami kepribadian anak agar dapat memberikan dukungan yang tepat. Namun, tes psikologi yang ada saat ini yang digunakan untuk menilai kepribadian anak tidak efektif karena durasinya yang panjang. Sehingga diperlukan sistem berbasis machine learning yang mampu mengidentifikasi kepribadian anak melalui analisis garis telapak tangan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mengidentifikasi kepribadian anak dengan akurasi yang tinggi. Algoritma pendeteksi garis telapak tangan mencapai akurasi 100%, dengan mAP50 sebesar 99,5% dan mAP50-95 sebesar 97,4%.Algoritma klasifikasi menunjukkan akurasi 92,3% pada data latih dan 92,2% pada data uji untuk model pertama, dan akurasi 100% pada data latih dan 93,3% pada data uji untuk model kedua. Pengujian sistem deteksi pada aplikasi menunjukkan akurasi 100%. Kata kunci— kepribadian anak, pembelajaran mesin, analisis garis telapak tangan
Aplikasi Android Untuk Sistem Identifikasi Kepribadian Anak sebagai Rekomendasi Untuk Guru dan Orang Tua Gemilang, Galih Karya; Setianingsih, Casi; Paryasto, Marisa W.
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Aplikasi Persona dikembangkan dengan tujuan untuk mempermudah sistem identifikasi kepribadian anak melalui analisis garis telapak tangan, sebagai alat bantu bagi guru bimbingan konseling, wali kelas, dan orang tua. Proses pengembangan aplikasi ini menggunakan metodologi Waterfall untuk memastikan setiap tahapan dilakukan dengan benar dan terstruktur. Desain UI/UX aplikasi dirancang menggunakan Figma, yang kemudian diimplementasikan pada sistem operasi Android menggunakan React Native. Hasil pengembangan menunjukkan bahwa semua komponen aplikasi berfungsi sesuai dengan spesifikasi yang diharapkan, memungkinkan pengguna untuk menggunakan aplikasi ini dengan efektif. Pengujian alfa mencapai 100%, yang berarti semua komponen yang digunakan dapat bekerja sesuai dengan kebutuhan. Dengan demikian, aplikasi Persona berhasil memberikan solusi praktis dan inovatif untuk identifikasi kepribadian anak, serta memiliki potensi besar untuk dikembangkan lebih lanjut dalam bidang pendidikan dan pengembangan anak-anak. Kata kunci: identifikasi kepribadian, garis telapak tangan, figma, react native.
Pengembangan Frontend dan Backend Aplikasi Deteksi Stunting Rimeldo , Arfiq; Setianingsih, Casi; Dinimaarwati, Ashri
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 6 (2024): Desember 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Stunting merupakan masalah serius dalam kesehatan masyarakat Indonesia, khususnya di daerah-daerah yang masih sulit mendapatkan akses terhadap makanan-makanan begizi, daerah dengan sanitasi yang kurang memadai, dan daerah dengan tingkat kesadaran yang rendah mengenai pentingnya gizi dan kesehatan anak sehingga diperlukan aplikasi yang dapat melakukan early prediction terhadap status anak agar orang tua mengetahui anak tersebut normal atau kekurangan nutrisi. Dalam membuat aplikasi tersebut tentu saja diperlukan frontend untuk membuat aplikasi tersebut dapat berinteraksi dengan pengguna dan diperlukan juga sistem backend untuk menyimpan data menggunakan Firebase dan server menggunakan FastAPI. Dilakukan juga beberapa pengujian untuk menguji apakah aplikasi dapat diterima dan digunakan oleh pengguna nantinya. Kata Kunci— aplikasi android, backend, frontend, stunting.
Pengembangan Algoritma Pengambilan Keputusan Untuk Menentukan Status Anak Pada Aplikasi Deteksi Stunting Ramadhan, Fariz Rahman; Setianingsih, Casi; Dinimaarwati, Ashri
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 6 (2024): Desember 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Stunting merupakan masalah serius dalam kesehatan masyarakat Indonesia, khususnya di daerah-daerah yang masih sulit mendapatkan akses terhadap makanan-makanan begizi, daerah dengan sanitasi yang kurang memadai, dan daerah dengan tingkat kesadaran yang rendah mengenai pentingnya gizi dan kesehatan anak sehingga diperlukan aplikasi yang dapat melakukan early prediction terhadap status anak agar orang tua mengetahui anak tersebut normal atau kekurangan nutrisi. Dalam membuat aplikasi tersebut tentu saja diperlukan algoritma pengambilan keputusan pada aplikasi tersebut, untuk mendapatkan model K-Nearest Neighbors (KNN) yang baik, dibutuhkan metode split dataset, pengujian, nilai K, dan pengujian dataset. Dengan begitu akan ditemukan kekurangan pada kinerja aplikasi NutriScan dalam pengambilan keputusan. Kata Kunci: Aplikasi deteksi, Algoritma pengambilan keputusan, Stunting.
Pengembangan Algoritma Image Processing untuk Pengukuran Antropometri pada Aplikasi Deteksi Stunting Firmansyah, Rheza Ilham; Setianingsih, Casi; Dinimaarwati, Ashri
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 6 (2024): Desember 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Stunting, atau pertumbuhan fisik yang terhambat pada anak akibat kekurangan gizi dan faktor lingkungan, merupakan masalah kesehatan global yang serius. Pengembangan algoritma image processing untuk pengukuran antropometri pada aplikasi deteksi stunting, bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi deteksi stunting melalui teknologi digital. Penelitian ini menggunakan metode pengolahan citra dan teknik pembelajaran mesin untuk mengembangkan algoritma yang mampu mengukur parameter antropometri seperti tinggi badan, lingkar kepala dan lingkar lengan dari gambar. Menggunakan ekstraksi fitur serta pengukuran parameter dengan menggunakan teknik segmentasi dan pengenalan pola. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma yang dikembangkan memiliki akurasi yang tinggi dalam mengukur parameter antropometri, dengan performa cukup baik. Pembahasan utama dari penelitian ini adalah bahwa penggunaan algoritma image processing dapat menjadi alat yang efektif dan efisien dalam deteksi stunting, memberikan solusi teknologi yang dapat diakses untuk mengatasi masalah gizi pada anak-anak di berbagai lokasi, terutama di daerah dengan keterbatasan sumber daya. Kata kunci— algoritma image processing, pengukuran antropometri, stunting.
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