Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
10.052
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Bulletin of Electrical Engineering and Informatics JMECS (Journal of Measurements, Electronics, Communications, and Systems) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal Prosiding Konferensi Nasional PKM-CSR Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer (JURITEK) eProceedings of Engineering Telkatika: Jurnal Telekomunikasi Elektro Komputasi & Informatika Jurnal Nasional Sains dan Teknik
Meta Kallista
Universitas Telkom
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics Nursing Public Health Social Sciences

Published : 83 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 83 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Pickup and delivery problem in the collaborative city courier service by using genetic algorithm and nearest distance Purba Daru Kusuma; Meta Kallista
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 11, No 2: April 2022
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eei.v11i2.3223

Abstract

One problem in collaborative pickup delivery problem (PDP) was excessive outsourced jobs. It happened in many studies on the collaborative PDP. Besides, the revenue sharing in it was unclear although important. This work aimed to propose a novel collaborative PDP model which minimizes total travel distance while maintains low outsourced jobs. It proposed several contributions. First, it prioritized internal jobs first rather than full collaborative model. Second, it proposed new revenue sharing model. It adopted cluster-first route-second and mixed pickup and delivery. It was developed by combining the genetic algorithm and nearest distance algorithm where the genetic algorithm was used in the clustering process and the nearest distance was used in the routing process. The simulation result shows that the proposed model was better than the comparing models: (1) combined K-means and genetic algorithm model (KMGA) and (2) combined simulated annealing and last-in first-out (SNLIFO) model. When the number of orders was high (300 units), the total travel distance of the proposed model was 37 percent lower than the KMGA model and 30 percent lower than the SNLIFO model. In average, the outsourcing rate of the proposed model was 70 percent lower than the previous models.
Neural Network on Tsunami Waves Prediction Detector Tools Using Tectonic Earthquakes Data Meta Kallista
Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal Vol 1 No 2 (2020): Tensor : Pure And Applied Mathematics Journal
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Pattimura University, Ambon, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/tensorvol1iss2pp47-56

Abstract

On 26 December 2004, tsunami waves were generated by undersea megathrust earthquakes particularly hit the Banda Aceh-Indonesia, also Thailand, Sri Lanka, India. The effect of tsunami waves can be very damaging to the coastal areas even more to the land around the coast. It is very interesting to study the relation between the magnitude of the undersea earthquakes and the tsunami. Therefore, we construct an early warning system using Neural Network to predict the tsunami using data from Indonesian Meteorology, Climatology, and Geophysical Agency that integrated with a hardware tool. The hardware tools will show the prediction result and send a short message.
Analisis Prediksi Okupansi Jumlah Penumpang Kereta Api dengan Metode Support Vector Regression dan Gaussian Process Regression (Studi Kasus: Kereta Api Argo Parahyangan) Meta Kallista
Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal Vol 1 No 2 (2020): Tensor : Pure And Applied Mathematics Journal
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Pattimura University, Ambon, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/tensorvol1iss2pp83-92

Abstract

SVR (support vector regression) dan GPR (gaussian process regression) adalah beberapa metode di dalam pembelajaran mesin yang sering digunakan untuk mengakomodasi masalah regresi. SVR dan GPR memiliki keunggulan dibandingkan menggunakan fungsi regresi biasa. Kedua metode ini merupakan model pembelajaran mesin non-deep learning, dimana model pembelajarannya dibangun dengan menggunakan fungsi matematis. Sebagai studi kasus, di dalam makalah diteliti tentang prediksi okupansi penumpang Kereta Api Argo Parahyangan yang dioperasikan oleh PT Kereta Api Indonesia (Persero) untuk melayani lintas kota Bandung–Gambir dan sebaliknya. Penelitian dilakukan dengan menggunakan data berupa jumlah penumpang per hari selama satu tahun pada kelas ekonomi dan kelas eksekutif Kereta Api Argo Parahyangan. Skenario pengujian dilakukan dengan membandingkan antara rata-rata error kuadratik (RMSE) antara prediksi dan target pelatihan dengan metode SVR dan GPR.
A Literature Survey of Human Activity Recognition Using Deep Learning and Nonparametric Model with Some Exchanges in Karl Popper’s Viewpoint and Kuhn’s Paradigm in Philosophy of Science Ig. Prasetya Dwi Wibawa; Meta Kallista; Ganga Ram Phaijoo
JMECS (Journal of Measurements, Electronics, Communications, and Systems) Vol 9 No 1 (2022): JMECS
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jmecs.v9i1.2408

Abstract

Human skeletal detection and human gesture recognition are interesting subjects that have been investigated during the past three decades. Single-RGB, RGB-D camera, and Initial Measurement Unit (IMU) are some of the sensors for recording human motion data. Numerous methods for gesture recognition and classification have been reviewed in this survey. The classification is divided into nonparametric models and deep learning models, which afterwards will be compared in terms of accuracy and running time, respectively. The feature extractions are separated based on features processed from the sensor data, including skeleton-based features, depth image-based features, and hybrid features. A comparison of accuracy values will be offered based on the model and its attributes. In addition, we present an interchange of perspectives on deep learning and nonparametric models based on Karl Popper’s perspective and Kuhn’s paradigm in the study of the philosophy of science. By substituting the falsification principle for induction, Popper attempts to refute the traditional empiricist perspective of the scientific method. From the philosophy of science’s perspective, the study on human action recognition is in the normal science phase according to Kuhn’s paradigm and is corroborated in accordance with Popper’s theory.
PENGARUH IKLIM TERHADAP KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTIAL LEAST SQUARE M. Fikri Andika Kurniawan; Isni Dwitiniardi; Meta Kallista; Ashri Dinimaharawati
Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer Vol 3 No 1 (2023): Maret, Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Trianandra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/juritek.v3i1.626

Abstract

Demam Berdarah Dengue (DBD) sering menjadi penyakit yang endemis di setiap wilayah tropis dan di Sebagian wilayah subtropis. Virus ini disebarkan dalam suatu wilayah dengan cepat melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti. Ratusan ribu penderita DBD yang disebabkan oleh nyamuk Aedes aegypti di tahun 2016. Keberlangsungan hidup nyamuk dapat dipengaruhi beberapa faktor, salah satunya adalah perubahan iklim yang dapat berpengaruh pada pola infeksi penyakit yang disebar sehingga menyebabkan risiko tinggi untuk penyebaran penyakit di suatu wilayah. Penelitian ini dilakukan untuk menemukan pengaruh iklim yang paling berdampak terhadap tingkat kasus DBD di Kota Bandung menggunakan algoritma Partial Least Square (PLS) untuk mendapatkan hasil korelasinya dan variabel yang paling berpengaruh akan dilakukan prediksi menggunakan algoritma Support Vector Regression (SVR) yang disajikan berupa website. Hasil korelasi pada PLS menunjukkan bahwa unsur iklim kelembapan yang paling berpengaruh terhadap kasus DBD dengan nilai cross-loadings sebesar 0,315 dan nilai akurasi koefisien determinasi (R2) adalah 0,099. Pada algoritma SVR, kombinasi partisi data terbaik adalah dengan perbandingan 80:20 yang mana data train dan data test dengan nilai parameter masing-masing memiliki nilai C = 10, gamma = 1, dan epsilon = 0,05. Hasil regresi dari data kasus DBD memiliki nilai akurasi dari Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,0123 dan R2 sebesar 0,588. Kata Kunci: DBD, PLS, SVR, Website
Prediksi Jumlah Penderita Demam Berdarah Dengue Di Kota Bandung Menggunakan Support Vector Regression Dan Gaussian Process Regression Ardhya Chaeruna Salim; Tito Waluyo Purboyo; Meta Kallista
eProceedings of Engineering Vol 7, No 2 (2020): Agustus 2020
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Dalam jurnal tugas akhir ini mencakup suatu rancangan sistem untuk memprediksi penyebaran infeksi penyakit demam berdarah berbasis web. Demam berdarah hingga saat ini masih menjadi pemasalahan dalam kesehatan masyarakat di Indonesia karena hampir seluruh provinsi terjangkit penyakit demam berdarah. Maka dari itu dibutuhkan prediksi penderita demam berdarah pada masa mendatang untuk menanggulangi meningkatnya infeksi DBD pada masyarakat. Rancangan sistem ini menerapkan metode klasifikas dan regresi dengan algoritma Support Vector Regression (SVR) dan Gaussian Process Regression (GPR) dengan menggunakan bahasa pemrograman python dan berbasis web. Kata kunci : Demam berdarah, Support Vector Regression, Gaussian Process Regression Abstract In this final project journal includes a system design to predict the spread of web-based dengue fever infections. Dengue fever is still a problem in public health in Indonesia because almost all provinces have dengue fever. Therefore, it takes predictions of dengue fever in the future to cope with increasing DHF infection in the community. This system design employs classifications and regression methods with the Support Vector Regression (SVR) and Gaussian Process Regression (GPR) algorithms using a Python and web-based programming language. Keywords: Dengue Hemorrhagic Fever, Support Vector Regression,Gaussian Process Regression
Prediksi Indeks Standar Pencemar Udara Menggunakan Metode Support Vector Regression Berbasis Web (studi Kasus Pada Dki Jakarta) Irghiansyah Izzul Haque; Meta Kallista; Casi Setianingsih
eProceedings of Engineering Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

a
Perancangan Alat Deteksi Suhu Tubuh Siswa Berbasis IoT Pada SMA Al-Kenzie Kota Bandung Ashri Dinimaharawati; Meta Kallista; Faisal Candrasyah H; Fussy Mentari D; Ig Prasetya Dwi W; Annisa Aprilia P S; Daffa Ahmadhan K; Faris Alim M; Mikhael Prausdian A W; Raif Haidar D; Rama Pratama; Sultan Chisson O
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 4 No. 2 (2023): Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN)
Publisher : Cv. Utility Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jpkmn.v4i2.944

Abstract

Selama masa pandemi berlangsung, protokol kesehatan diterapkan diseluruh lapisan masyarakat untuk mencegah penyebaran semakin meluas. Salah satu protokol yang wajib diterapkan ialah pengecekan suhu tubuh , adanya batas suhu normal yang harus dipatuhi untuk masyarakat dapat beraktifitas. Sejak Pembejaran Tatap Muka Terbatas diperbolehkan salah satu sekolah di Bandung yaitu SMA Al Kenzie Bandung rutin melaksanakan pengecekan suhu tubuh pada siswa menggunakan thermometer. Namun, terkadang thermometer lama untuk merespon dan kesalahan saat pencatatan suhu oleh tim piket . Hal tersebut membuat pihak sekolah membutuhkan waktu cukup lama untuk melakukan rekapitulasi data suhu siswa. Pengabdian masyarakat ini dilakukan dengan membuatkan alat pendeteksi suhu tubuh serta penyampaian sosialisasi penggunaan alat. Alat yang dibuat dalam pengabdian ini untuk mendeteksi suhu tubuh dengan memanfaatkan teknologi Internet of Things (IoT). Penerapan Internet of Things dalam alat ini memanfaatkan sensor pendeteksi suhu, jarak dan RFID. RFID pada alat ini dimanfaatkan untuk mendeteksi siswa yang hadir ke sekolah. Tujuan dari pembuatan alat ini diharapkan dapat membantu pengecekan suhu tubuh lebih efisien dan mampu mempermudah proses perekapan data suhu siswa yang hadir ke sekolah.Selama masa pandemi berlangsung, protokol kesehatan diterapkan diseluruh lapisan masyarakat untuk mencegah penyebaran semakin meluas. Salah satu protokol yang wajib diterapkan ialah pengecekan suhu tubuh , adanya batas suhu normal yang harus dipatuhi untuk masyarakat dapat beraktifitas. Sejak Pembejaran Tatap Muka Terbatas diperbolehkan salah satu sekolah di Bandung yaitu SMA Al Kenzie Bandung rutin melaksanakan pengecekan suhu tubuh pada siswa menggunakan thermometer. Namun, terkadang thermometer lama untuk merespon dan kesalahan saat pencatatan suhu oleh tim piket . Hal tersebut membuat pihak sekolah membutuhkan waktu cukup lama untuk melakukan rekapitulasi data suhu siswa. Pengabdian masyarakat ini dilakukan dengan membuatkan alat pendeteksi suhu tubuh serta penyampaian sosialisasi penggunaan alat. Alat yang dibuat dalam pengabdian ini untuk mendeteksi suhu tubuh dengan memanfaatkan teknologi Internet of Things (IoT). Penerapan Internet of Things dalam alat ini memanfaatkan sensor pendeteksi suhu, jarak dan RFID. RFID pada alat ini dimanfaatkan untuk mendeteksi siswa yang hadir ke sekolah. Tujuan dari pembuatan alat ini diharapkan dapat membantu pengecekan suhu tubuh lebih efisien dan mampu mempermudah proses perekapan data suhu siswa yang hadir ke sekolah.
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.
Guided imitation optimizer: a metaheuristic combining guided search and imitation search Daru Kusuma, Purba; Kallista, Meta
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 13, No 4: December 2024
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v13.i4.pp4217-4228

Abstract

This paper proposes a novel metaphor-free metaheuristic, namely the guided imitation optimizer (GIO). This metaheuristic combines the guided search and imitation-based search. There are five guided searches and three imitation based searches. Meanwhile, there are three references used in this metaheuristic: global finest, a randomly picked solution among the swarm, and a randomized solution within the search space. GIO is then evaluated by using 23 classic functions that consist of seven high dimension unimodal functions (HDUF), six high dimension multimodal functions (HDMF), and ten fixed dimension multimodal functions (FDMF). Through simulation, GIO is superior to golden search optimizer (GSO), grey wolf optimizer (GWO), puzzle optimization algorithm (POA), and coati optimization algorithm (COA) in handling most of these functions. GIO is the first finest in tackling seventeen functions and second finest in tackling six functions. Tight competition occurs between GIO and COA due to the performance of COA which becomes the second finest in handling most of these functions.
Co-Authors Adillah, M Novrian Aina, Brilliant Friezka Aisyah, Diah Akbar, Andi Muhammad Rezky Akbar, Maulidiatama Akbar, Muh. Akbar, Muhammad Raja Amanullah Bahtiar, Mohammad Rizky Fauzan Amelia, Angelica Sharon An – Nisaa, Siti Ananta , Fauzi Annisa Aprilia P S Aprilia, Nella Ardhya Chaeruna Salim Aryomukti, Muchlis Ashri Dinimaharawati Azhar, Ferikho Fatih Butar-Butar, Muhammad Raihan Candrasyah Hasibuan, Faisal Casi Setianingsih Daffa Ahmadhan K Daulay, Imada Syaifullah Diaraja H, Garry Abel Dwi Wibowo , Ig. Prasetya Dwitiniardi, Isni Erfa Saputra, Randy Fadhel, Hafiz Muhammad Faisal Candrasyah H Faisal Candrasyah Hasibuan Faiz Rasyid, Sutan Fajri, Daffa Fathir Farha S. N, Augyres Faris Alim M Fauzan, Aldi Fauzan, Rakha Luthfi Fauzi, Farhan Rizki Fiqri, Rifqi Muhammad Friezka Aina, Brilliant Fussy Mentari D Ganga Ram Phaijoo Gastiadi, Arya Fridayana Harison Taufiq, Hans Hasibuan , Faisal Candrasyah Ig Prasetya Dwi W Ig. Prasetya Dwi Wibawa Irghiansyah Izzul Haque Isni Dwitiniardi Jalaluddin , Afif Ibadurrahman Khalisheka, Daffa Asyqar Ahmad Khoerul Umam, Khoerul Kurniawan, M. Fikri Andika Kusumah, Zaky Ibnu Lase, Aldo Nitehe M. Fikri Andika Kurniawan M. Fikri Andika Kurniawan Malikulmulki, Jaisy Manna, Muhammad Rayyan Aqiilah Martuahman, Fransiskus Alexander Meiska, Ivana Michael Mikhael Prausdian A W Muhammad Faris Ruriawan Muhammad Nasrun Muhammad Syarif, Muhammad Muhtar, Ahmad Fauzan Mulia, Thasya N, Ridha Melati Naf’an , Syifa Melinda Naf’an, Syifa Melinda Nathaniel, Giovanni Naufal H, Raden M Novianty, Astri Nugraha, M Kahfi Nugroho, Ginaldi Ari Paramartha Vikrama, Made Plambudi Dwigantara, Figo Purba Daru Kusuma Purnama, Badi Rafli Rizky Purnaningsih , Ni Kadek Ayu Putra Athallah, Raken Putra, Giovano Trihade Putra, Rio Mandala Nuryan Putri Sakri, Annisa Aprilia Rahman, Muhammad Syaiful Raif Haidar D Rama Pratama Ramadhani, Desfitri Ramdhan, Mohammad Rizki Ramdhani, Agung Sulaksono Raspati , Fadlan Yusuf Rassya, Farrel Rifqi Muhammad Fikri Rizkita, Meysa Rosunika, Wening Alfina Ruriawan , Muhammad Faris Sakri, Annisa Aprilia Putri Saputra , Ariq Nurcahyo Saputra, Fauzi Bayu Setianingsih, Casie Setyadi, Ardhana Shafira Zahra Anisa Shandi, Rifqi Fadhila Shiddieqy, Hasbi Ash Siahaan, Eva Fiorina Sugandi, Delatifa Putri Suhartono, Ardhien Fadhillah Sukiman, Wahyu Mubarak Sultan Chisson O Surya Akbar, Qorio Tarigan , Ray Talenta Tito Waluyo Purboyo Utari, Rai Barokah Wahid, Zulian Wardhana, I Made Bayu Satria Wibawa , Muhamad Ibnu Fajar Wibawa, I.G Prasetya Wibawa, Ig. Prasetya D. Wibawa, Ig.Prasetya Dwi Wibowo , Ig. Prasetya Dwi Wibowo, Ig. Prasetya Dwi Yasir , Yusran Zahrani , Putri Mellia Zaref, Pandu Ing