Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.533
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Advances in Applied Sciences Jurnal Transformatika Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Computer Science and Information Technologies Patria : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Journal of Computer and Information Systems Ampera Advance Sustainable Science, Engineering and Technology (ASSET)
Alauddin Maulana Hirzan
Universitas Semarang
Aerospace Engineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Journal of Computer and Information Systems Ampera

 1 
Deteksi dan Penghitung Keramaian Menggunakan You Only Look Once 3 Tiny dan Raspberry Pi Hirzan, Alauddin Maulana; Prathivi, Rastri; Hanif, Mohammad Burhan
Journal of Computer and Information Systems Ampera Vol. 4 No. 3 (2023): Journal of Computer and Information Systems Ampera
Publisher : APTIKOM SUMSEL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51519/journalcisa.v4i3.417

Abstract

Keramaian adalah aspek sosial yang tidak bisa dipisahkan dari masyarakat. Baik untuk keperluan bersosialisasi hingga menyampaikan suara melalui demonstrasi, masyarakat akan membentuk keramaian untuk mencapai tujuan tersebut. Keramaian ini tentu saja memiliki dampak positif, namun tetap memiliki dampak negatif berupa kemungkinan terjadinya provokasi dan membentuk anarkisme. Oleh karena itu banyak penelitian yang memiliki fokus untuk melakukan deteksi keramaian. Namun sayangnya, penelitian yang telah dilakukan ini memiliki kelemahan di mana model yang dibuat tidak mampu melakukan deteksi jarak antar satu manusia dengan manusia lainnya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mendesain sebuah model deteksi menggunakan YOLOv3-Tiny yang diimplementasikan ke dalam perangkat Internet of Things. Dari proses pengujian menggunakan 60 gambar dengan resolusi yang berbeda. Pengujian ini berhasil mendeteksi keramaian dan jarak antar manusianya. Model ini membutuhkan CPU sebanyak 76,22%. Untuk memori membutuhkan 454,78MB untuk proses, 405,61MB untuk data, dan 130,94MB untuk memori virtual. Dari hasil ini bisa disimpulkan bahwa model yang diusulkan mampu mendeteksi keramaian dengan baik tanpa mengalami kesalahan karena kurangnya kemampuan komputasi.
Co-Authors Agnes Saputri Agus Hartanto April Firman Daru Bahaman, Nazrulazhar Febrian Wahyu Christanto Galih Setiarso Handayani, Sri Hanif, Mohammad Burhan Huizen, Lenny Margaretta Nurtriana Hidayati Rastri Prathivi Saputri, Agnes Setiarso, Galih Suprayogi, Muhammad Sani Surono Surono Surono Surono Susanto Susanto Titin Winarti Whisnumurti Adhiwibowo Wicaksana, Dinar Anggit