Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
10.041
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 BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JMECS (Journal of Measurements, Electronics, Communications, and Systems) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal Prosiding Konferensi Nasional PKM-CSR 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 Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation

Published : 84 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 84 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Preprocessing Gambar Sampah untuk Sistem Pemilah Sampah Otomatis menggunakan Roboflow Mulia, Thasya; Kallista, Meta; Wibawa, Prasetya Dwi
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

Penelitian ini mengembangkan sistem preprocessing gambar sampah untuk mendukung sistem pemilah sampah otomatis menggunakan Roboflow. Proses preprocessing meliputi resizing, normalisasi, dan penghapusan noise, yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas gambar dalam dataset. Selain itu, augmentasi data dilakukan untuk memperkaya variasi visual dalam dataset, yang memungkinkan model machine learning untuk belajar lebih efektif dan meningkatkan kemampuannya dalam mengenali sampah dalam berbagai kondisi nyata. Model yang dilatih menggunakan dataset yang telah diproses ini menunjukkan nilai presentasi deteksi dengan variasi 86% hingga 90% dalam pengujian, menandakan kemampuan yang tinggi dalam mengklasifikasikan sampah. Meskipun tantangan seperti kesalahan klasifikasi pada jenis sampah yang mirip masih ada, penggunaan teknik augmentasi telah membantu meningkatkan ketahanan model terhadap variasi kondisi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi preprocessing yang tepat dan augmentasi data dapat secara signifikan meningkatkan efektivitas sistem pemilah sampah otomatis, yang penting untuk mendukung upaya pengelolaan sampah yang lebih efisien dan berkelanjutan. Kata kunci: Augmentasi Data, Klasifikasi Sampah, Preprocessing Gambar, Pemilah Sampah Otomatis. Roboflow.
Integrasi hardware alat produksi biogas berbasis Internet of Things Wardhana, I Made Bayu Satria; Kallista, Meta; Wibawa, Prasetya Dwi
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

Penelitian ini mengembangkan sistem produksi biogas berbasis Internet of Things (IoT) yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan keandalan proses pengolahan limbah organik dapur menjadi energi terbarukan. Sistem ini mengintegrasikan sensor suhu (DHT22), tekanan udara (BMP180), dan gas metana (MQ4) dengan mikrokontroler Wemos ESP32.Metode yang digunakan meliputi pengujian sensor, pengaduk otomatis, dan pengukuran respon sistem dalam berbagai kondisi lingkungan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu menjalankan proses fermentasi secara lebih efisien dengan memberikan notifikasi otomatis kepada pengguna, meskipun ada beberapa tantangan teknis seperti sensitivitas sensor gas dan kebutuhan akan stabilitas pasokan daya yang memerlukan perbaikan. Kesimpulan utama dari penelitian ini adalah bahwa integrasi IoT dalam produksi biogas menawarkan solusi inovatif yang dapat meningkatkan pengolahan limbah organik menjadi energi terbarukan, memberikan dampak positif terhadap lingkungan dan ketahanan energi, meskipun peningkatan lebih lanjut masih diperlukan untuk optimalisasi sistem. Kata kunci: biogas, Internet of Things (IoT), sensor suhu, sensor tekanan
Sistem Integrasi dan Implementasi Alat Produksi Biogas Berbasis Internet of Things (IoT) Michael; Kallista, Meta; Wibawa, Prasetya Dwi
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

Produksi biogas dari limbah organik merupakan solusi energi terbarukan yang potensial, namun menghadapi tantangan seperti pemantauan suhu, kelembapan, dan produksi gas, serta pengelolaan limbah dan ketersediaan bahan baku. Internet of Things (IoT) dapat membantu memantau fermentasi dan ketersediaan limbah, meskipun biaya dan integrasi data menjadi kendala. Pengujian menunjukkan hasil positif meskipun ada hambatan seperti kebutuhan daya konstan dan masalah sensor. Optimalisasi lebih lanjut diperlukan untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi sistem. Kata kunci – Bot Telegram, Deteksi metana, Internet of Things (IoT), Limbah organik, Pemantauan sensor, Produksi biogas.
Penerapan Framework Flask sebagai API Dalam Pengembangan Website Prediksi Kebakaran Hutan dan Lahan di Indonesia Nathaniel, Giovanni; Setianingsih, Casie; Kallista, Meta
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

Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia merupakan salah satu masalah yang berdampak luas kepada berbagai aspek seperti kesehatan, lingkungan, ekonomi, dan sosial. Asap yang dihasilkan dari kebakaran hutan dapat menyebabkan penyakit pernapasan, menganggu ekosistem, dan hilangnya keanekaragaman hayati. Kebakaran hutan dan lahan juga dapat menyebabkan kerugian dari sisi ekonomi seperti peningkatan biaya pemadaman, merusak lahan pertanian. Oleh karena itu, dibutuhkan solusi pencegahan untuk meminimalisir risiko dari kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. Solusi yang ditawarkan adalah dengan melakukan proses prediksi kebakaran hutan dengan memanfaatkan machine learning, Fire Weather Index (FWI), dan Geographical Information System (GIS). Dalam komunikasi antar sistem dibutuhkan API (Application Programming Interface) agar data dapat terus bergerak sesuai dengan kebutuhan sistem, terutama antara frontend dan backend. Dalam aplikasi ini API yang dipakai adalah flask yang memiliki basis bahasa python. Kata kunci — backend, flask, kebakaran, komunikasi
Implementasi Framework Laravel dan Database Dalam Pengembangan Website Prediksi Kebakaran Hutan di Indonesia Fauzan, Aldi; Setianingsih, Casi; Kallista, Meta
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

Kebakaran hutan dan lahan merupakan salah satu bencana alam yang menyebabkan berbagai dampak negatif pada habitat manusia dan ekosistem hutan. Hutan memiliki berbagai peranan penting dalam menyumbangkan oksigen bagi keberlangsungan hidup serta berfungsi sebagai paru-paru dunia. Setiap tahunnya, Indonesia mengalami berbagai kejadian kebakaran hutan dan lahan yang dapat berdampak di berbagai aspek. Oleh karena itu, dibutuhkan tindakan pencegahan yang dapat meminimalisir dampak kebakaran hutan. Pencegahan dapat dilakukan dengan mengimplementasikan algoritma machine learning untuk melakukan proses prediksi kebakaran dan pemanfaatan Geographical Information System dalam melakukan pemetaan berdasarkan perhitungan FWI. Framework yang digunakan dalam pengembangan website prediksi kebakaran hutan adalah Laravel dan PostgreSQL sebagai database pengembangan sistem. Pengujian dilakukan dengan dua metode yaitu Alpha Testing dan Beta Testing. Kata kunci— Geographical Information System, Fire Weather Index, Laravel, PostgreSQL.
Penggunaan Algoritma YOLOv8 untuk Deteksi Jenis Sampah: Studi Implementasi di Website Bank Sampah Bersinar Shandi, Rifqi Fadhila; Kallista, Meta; Setianingsih, Casi
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

Di Indonesia, pengelolaan sampah yang efektif merupakan tantangan besar, terutama mengingat jumlah sampah yang dihasilkan terus meningkat setiap tahunnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi dan pemilahan sampah menggunakan model deep learning YOLOv8, yang dikembangkan untuk deteksi objek secara real-time. Platform Roboflow digunakan untuk memproses dan menganalisis dataset gambar sampah yang dikumpulkan dari sumber online seperti Google dan Kaggle. Model YOLOv8 yang dilatih diterapkan dalam dua skenario utama: deteksi objek secara langsung melalui webcam dan implementasi pada antarmuka website. Hasil pengujian menunjukkan bahwa YOLOv8 memiliki kemampuan mendeteksi berbagai jenis sampah dengan sangat akurat; pada konfigurasi tertentu, nilai mAP mencapai 0,91490. Hasilnya menunjukkan bahwa teknologi ini dapat membantu meningkatkan pengelolaan sampah di Indonesia, terutama di Bank Sampah Bersinar dan sistem pengelolaan sampah lainnya. Kata kunci— YOLOv8, deteksi objek, deep learning, pengolahan sampah
Pengujian Sistem Internet of Things pada Implementasi Biogas dari Limbah Organik Rumah Tangga Kusumah, Zaky Ibnu; Kallista, Meta; Wibawa, Prasetya Dwi
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

Pembuatan biogas adalah proses yang rumit dan membutuhkan pengawasan dan pengendalian yang tepat untuk mencapai hasil terbaik. Kami menyelidiki penggunaan sistem Internet of Things (IoT) untuk memantau dan mengontrol proses pembuatan biogas secara real-time. Sistem Internet of Things menggunakan sensor untuk memantau parameter penting seperti gas, suhu, dan tekanan dalam digester biogas. Data yang dikumpulkan oleh sensor dikirim ke platform bot Telegram, yang memungkinkan analisis data dan pengambilan keputusan cepat untuk pengendalian proses. Selain itu, sistem ini memiliki aktuator otomatis yang dapat mengumpulkan data dan mengatur kondisi di dalam digester. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem Internet of Things (IoT) dapat meningkatkan efisiensi produksi biogas melalui pemantauan yang lebih akurat dan respons yang lebih cepat. Kata kunci — limbah organik, biogas, Internet of Things, pemantauan real-time, pengendalian proses.
Pengujian Hardware pada Sistem Tongkat Pintar untuk Tunanetra Berbasis IOT Purnama, Badi Rafli Rizky; Kallista, Meta; Wibawa, Prasetya Dwi
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Tongkat konvensional yang digunakan oleh penyandang tunanetra memiliki keterbatasan dalam mendeteksi rintangan di luar jangkauan bawah, seperti halangan di depan dada atau kepala. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, dikembangkan sebuah sistem tongkat pintar berbasis Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan Raspberry Pi 4, sensor ultrasonik HC-SR04, modul GPS Neo-6M, dan modem USB 4G. Penelitian ini berfokus pada pengujian perangkat keras untuk memastikan bahwa seluruh komponen bekerja secara optimal dalam mendukung navigasi dan keamanan pengguna. Pengujian dilakukan pada empat aspek utama, yaitu akurasi pembacaan jarak, ketepatan pelacakan lokasi, kestabilan pengiriman data menggunakan jaringan seluler, dan efisiensi konsumsi daya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor ultrasonik mampu mendeteksi rintangan dengan tingkat akurasi hingga 92%, modul GPS berhasil mengirimkan data lokasi secara real-time dengan deviasi hanya 3–5 meter, dan sistem dapat beroperasi hingga 4 jam menggunakan baterai berkapasitas 10.000 mAh. Sementara itu, modem USB 4G mampu mengirimkan data secara stabil dengan latensi rata-rata 2–4 detik. Berdasarkan hasil ini, tongkat pintar yang dirancang dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan mobilitas dan kemandirian tunanetra dalam aktivitas sehari-hari.Kata kunci— tongkat pintar, IoT, Raspberry Pi, HC-SR04, GPS Neo-6M, modem USB 4G
Implementasi Sistem Monitoring Berbasis IoT untuk Tongkat Pintar Tunanetra melalui Platform Web Martuahman, Fransiskus Alexander; Kallista, Meta; Wibawa, Prasetya Dwi
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Tongkat pintar untuk penyandang tunanetra tidak hanya berfungsi sebagai alat bantu navigasi, tetapi juga dirancang untuk memberikan fitur keselamatan tambahan berupa sistem pemantauan berbasis Internet of Things (IoT). Sistem ini memungkinkan keluarga, wali, atau pendamping untuk melacak lokasi dan aktivitas pengguna secara real-time melalui antarmuka berbasis web. Dengan mengintegrasikan modul GPS, Raspberry Pi 4B, dan komunikasi internet, sistem secara otomatis mengirimkan data lokasi pengguna ke server yang dapat diakses melalui dashboard monitoring. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengimplementasikan, dan menguji keandalan sistem monitoring pada tongkat pintar, khususnya dalam hal akurasi pelacakan dan penerimaan pengguna terhadap fitur yang disediakan.Metode pengujian yang digunakan mencakup Black Box Testing untuk memastikan setiap fitur sistem berjalan sesuai spesifikasi, serta User Acceptance Testing (UAT) untuk menilai sejauh mana sistem diterima dan dinilai bermanfaat oleh pengguna akhir, termasuk pihak keluarga. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menampilkan data lokasi secara tepat waktu dan akurat dengan latensi yang rendah. Selain itu, respon dari pengguna dan penguji menunjukkan bahwa sistem ini sangat membantu dalam memberikan rasa aman, meningkatkan kepercayaan, dan mendukung pengawasan terhadap aktivitas pengguna tunanetra dalam kehidupan sehari-hari.Kata kunci — smart cane, IoT, web monitoring, GPS, user acceptance, real-time tracking
Pengujian Alpha, Beta dan UAT pada Sistem Komputasi Pararel untuk Smart Cane Yasir , Yusran; Kallista, Meta; Wibawa, Prasetya Dwi
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Tongkat konvensional yang digunakan oleh penyandang tunanetra tidak dapat mendeteksi hambatan dengan baik, terutama yang tidak berada di permukaan tanah. Sistem tongkat pintar berbasis Internet of Things (IoT) ini memiliki sensor ultrasonik, sensor inframerah, modul GPS, dan algoritma pembelajaran mendalam YOLOv4-Tiny. Sistem ini menggunakan Raspberry Pi 4 sebagai komponen pemrosesan utama. Namun, kemampuan komputasi Raspberry Pi yang terbatas menghalangi melakukan deteksi dan pelacakan secara bersamaan. Oleh karena itu, penggunaan metode pemrosesan paralel mempercepat pengolahan data dari berbagai sensor dan meningkatkan efisiensi inferensi model. Menurut uji coba, penggunaan komputasi paralel dapat meningkatkan efisiensi pemrosesan hingga 35% dan mempertahankan akurasi deteksi objek hingga 92%. Selain itu, sistem ini dapat mengirimkan informasi lokasi melalui jaringan GSM secara real-time. Studi ini menunjukkan bahwa komputasi paralel sangat efektif untuk sistem embedded yang berorientasi pada kecerdasan buatan, terutama dalam meningkatkan kinerja alat bantu mobilitas untuk penyandang tunanetra.Kata kunci — computing paralel, raspberry pi, tunanetra.
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 Angga Rusdinar 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 Harish Chandra Bhandari Harison Taufiq, Hans Hasibuan , Faisal Candrasyah Heni Widayani Ig Prasetya Dwi W Ig. Prasetya Dwi Wibawa 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 Irfan Al Rasyid 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 Obie, Sultan Chisson 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 Nugraha 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 Wibawa, Ignatius Prasetya Dwi Wibowo , Ig. Prasetya Dwi Wibowo, Ig. Prasetya Dwi Yasir , Yusran Zahrani , Putri Mellia Zaref, Pandu Ing