Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.765
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bulletin of Scientific Contribution : Geology VA Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Sakai Sambayan Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Buletin Sumber Daya Geologi Journal of Engineering and Scientific Research (JESR) Dielektrika : Jurnal Ilmiah Kajian Teori dan Aplikasi Teknik Elektro Parameter Diponegoro International Medical Journal (DIMJ) Journal of Applied Science, Engineering and Technology (J. ASET) Prosiding Seminar Nasional Hasil Penelitian Sains, Teknik dan Aplikasi Industri Fakultas Teknik Universitas Lampung Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro Jurnal Rekayasa elektrika Journal of Geosciences and Applied Geology Jurnal Geosaintek SNTE
Syaiful Alam
Department of Electrical Engineering Faculty of Engineering, Universitas Lampung Jl. S. Brojonegoro 1, Bandar Lampung, 35145
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Social Sciences Other

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : SNTE

 1 
Sistem Keamanan Kendaraan Bermotor Berbasis Komunikasi Dua Modul Wireless Transceiver dengan Pengiriman Informasi Lokasi Muhammad, Asep Abdullah; Alam, Syaiful; Setyawan, F.X. Arinto
Seminar Nasional Teknik Elektro Vol. 3 No. 1 (2023): SNTE II
Publisher : Forum Pendidikan Tinggi Teknik Elektro Indonesia Pusat

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

Abstract

Begal kendaraan bermotor merupakan tindakan pencurian yang semakin marak terjadi. Tindak pembegalan selain merugikan secara materi, juga dapat mengancam nyawa pemilik kendaraan jika korban melakukan perlawanan. Korban jiwa akibat tindak kejahatan begal dapat diminimalisir dengan cara tidak melakukan perlawanan. Penelitian ini menawarkan suatu sistem untuk mencegah adanya korban jiwa ketika tindak kejahatan begal terjadi. Kendaraan bermotor korban diatur akan mati ketika kendaraan dibawa pergi jauh dari pemiliknya dan akan mengirimkan lokasi keberadaannya. Sistem ini menggunakan dua buah perangkat yaitu perangkat pemancar yang dibawa oleh pemilik kendaraan dan perangkat penerima yang ditempatkan di kendaraan. Perangkat pemancar terdiri dari mikrokontroler Arduino Nano dan modul NRF24L01 yang difungsikan sebagai pemancar. Perangkat penerima terdiri dari mikrokontroler Arduino Uno yang mengatur modul NRF24L01 sebagai penerima, relay sebagai pemutus pengapian kendaraan bermotor, modul GPS untuk menentukan lokasi, dan GSM shield untuk pengiriman data lokasi ke pemilik kendaraan. Ketika komunikasi modul transceiver NRF24L01 terputus, perangkat penerima pada kendaraan bermotor akan memutus pengapian kendaraan kemudian mengirimkan pesan singkat ke pemilik kendaraan dengan isi berupa koordinat lokasi kendaraan. Sistem dapat bekerja di kondisi lingkungan yang terdapat sedikit halangan maupun banyak halangan berupa gedung dan pepohonan. Jarak komunikasi modul transceiver lebih jauh dicapai di lingkungan sedikit halangan serta nilai error koordinat dari modul GPS juga lebih kecil, jika dibandingkan bila sistem dijalankan di lingkungan yang padat atau banyak halangan. Perangkat penerima pada kendaraan dapat terus aktif selama 10,22 jam dari awal ketika kendaraan menjadi mati dan mengirimkan koordinat lokasi lewat pesan singkat ke pemilik kendaraan menggunakan fasilitas SMS.
Implementasi Ekstraksi Fitur Menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrices (GLCM) dan KNearest Neighbor (K-NN) Untuk Klasifikasi Jenis Kain Dasar Lutfia, Mutia Aini; Setyawan, F.X. Arinto; Alam, Syaiful; Yulianti, Titin; Fitriawan, Helmy
Seminar Nasional Teknik Elektro Vol. 3 No. 1 (2023): SNTE II
Publisher : Forum Pendidikan Tinggi Teknik Elektro Indonesia Pusat

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

Abstract

Kain dasar merupakan bahan tekstil yang dapat diolah menjadi sebuah pakaian yang mempunyai nilai jual seperti baju, celana, selimut, seprai, jaket dan lain-lain. Masyarakat pengguna umumnya masih menggunakan indra peraba atau bahkan perkiraan dalam mengklasifikasikan jenis kain berdasarkan teksturnya. Penelitian ini memanfaatkan salah satu algoritma machine learning yaitu K-Nearest Neighbour (K-NN) dan metode ekstraksi Gray Level Co-Occurrence Matrice (GLCM) untuk mengidentifikasi serta mengklasifikasikan jenis kain berdasarkan teksturnya. Penelitian ini menggunakan 5 jenis kain yaitu drill, katun, polyester, satin, dan wool. Fitur tekstur yang digunakan sebagai variabel independen pada penelitian ini yaitu disimilaritas, homogenitas, korelasi, kontras, angular second moment (ASM), dan energi dengan masing masing menggunakan orientasi sudut 4 arah yaitu 0o , 45o . 90o , dan 135o . Hasil pengujian memperlihatkan tingkat akurasi yaitu 80% dengan 750 data latih dan 50 data uji, dengan rata-rata waktu komputasi dalam mengidentifikasi yang diperoleh adalah 0,052 detik.
Co-Authors Afri Yudamson Ageng Sadnowo Ageng Sadnowo Repelianto Ahmad Saudi Samosir Aldiansyah, Aldiansyah Arief, Khollaqul Aulia, Zahwa Dinda Budi Muljana Djadjang Jedi Setiadi Edy Sunardi Elfitra, Dhanu emir nasrullah Endah Komalasari Endah Komalasari, Endah Fachrudin, Kurnia Arfiansyah GANI, REZA MOHAMMAD GANJAR Helmy Fitriawan Ildrem Syafri Iyan Haryanto, Iyan Khoirullah, Nur Komarudin, M. Laksana, Agung Lia Jurnaliah Lukita, Jimmy Lutfia, Mutia Aini Muhamad Komarudin Muhammad, Asep Abdullah Muthia, Tiya Nisa Nurul Ilmi Noer Soedjarwanto Nurdradjat, . Nurdrajat Nurdrajat Osea Zebua Pratama, Rio Rukmana, Yanwar Yusup Saputra, S D Sedjahtera, A Sendjadja, Yoga Andriana Setyawan, FX Arinto Sihotang, Josua Washington Soedjarwanto, Noer Arif Sri Purwiyanti Sri Ratna Sulistiyanti SUBAGJA, MUHAMAD AGAM Titin Yulianti Umar, Muhammad Abdullah Umi Murdika WINARNO Yusi Firmansyah, Yusi