Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Telematika

Perancangan Aplikasi Split Bill dengan Transfer Antar Dompet Digital Hakim, Bhustomy; Hendri, Glenda Jocelyn; Petrisa, Sisilia
Jurnal Telematika Vol. 18 No. 2 (2023)
Publisher : Yayasan Petra Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61769/telematika.v18i2.584

Abstract

Dengan berkembangnya teknologi saat ini, ekonomi digital juga semakin berkembang. Survey Katadata mengenai pilihan metode pembayaran online yang dilakukan oleh masyarakat, dompet digital sukses digunakan. Dompet digital mengalahkan metode bank dan tunai. Alasan penggunaan dompet digital tersebut antara lain praktis, mudah, banyak promosi, dan efisien. Tak jarang seseorang dapat melakukan top-up pada masing-masing dompet digital agar dapat memilih penawaran yang lebih menguntungkan baginya. Namun, terdapat masalah dalam transfer antar dompet digital. Di antaranya adalah kasus split bill dari sekelompok orang yang memiliki dompet digital yang berbeda. Biaya administrasinya bila diakumulasikan bisa mencapai milyaran rupiah per bulan. Fenomena ini dirasa tidak sepadan bagi masyarakat Indonesia, terutama masyarakat kecil, jika uangnya digunakan untuk biaya administrasi. Oleh karena itu, untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan sebuah aplikasi transfer saldo antar dompet digital secara gratis sehingga dapat meringankan pengguna dalam melakukan transfer saldo tanpa biaya administrasi. Dengan menggunakan metode pengembangan sistem prototyping dan responsive web sebagai basis dari aplikasinya diharapkan penelitian ini dapat menawarkan proses bisnis yang menjadi jawaban dari masalah transfer antar dompet digital ini. Pada penelitian ini dirancang proses bisnis, alur fitur, dan tampilan aplikasi.
Klasifikasi Terawasi Anomali Suara Kipas Industri Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dan Fitur Akustik Rekayasa Thenata, Angelina Pramana; ., Ranny; Hakim, Bhustomy; Kaunang, Fergie Joanda
Jurnal Telematika Vol. 20 No. 1 (2025)
Publisher : Yayasan Petra Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61769/telematika.v20i1.772

Abstract

Penelitian ini menggunakan pendekatan supervised learning berbasis jaringan saraf untuk deteksi anomali pada sistem kipas industry. Dengan subset data FAN dari MIMII (malfunctioning industrial machine investigation and inspection) dataset dengan 530 rekaman berlabel (383 normal dan 147 abnormal), penelitian ini mengekstraksi fitur akustik yang meliputi mel-frequency cepstral coefficients (MFCC), spectral descriptor (centroid, roll off), serta temporal measures (zero-crossing rate, autocorrelation). Uji statistik univariat menunjukkan sejumlah koefisien MFCC dan fitur domain waktu berbeda signifikan antar kelas (p < 0,05). Model jaringan saraf feed-forward dengan dua lapisan tersembunyi berukuran 64 unit (aktivasi ReLU) dan regularisasi dropout dilatih menggunakan stratified cross validation dengan 5-fold sehingga menghasilkan nilai F1 rata-rata sebesar 89,9%. Penggunaan beberapa nilai ambang (τ ∈ {0,3–0,7}) menegaskan kekokohan model yang terlihat pada hasil data uji dengan nilai ambang terpilih adalah τ = 0,5 yang mencapai precision sebesar 100%, recall = 93,10%, F1 = 96,43%, dan akurasi = 98,11% (hasil identik diperoleh pada τ = 0,6–0,7; sementara τ = 0,3 memberikan recall lebih tinggi). Model juga menghasilkan nilai AUC-ROC sebesar 0,9978 yang mendekati ideal dan menunjukkan daya diskriminasi lintas-ambang yang sangat baik. Temuan ini memperlihatkan bahwa penggabungan fitur akustik yang dapat diinterpretasikan dengan pengklasifikasi saraf yang ringkas memungkinkan deteksi anomali non-invasif yang akurat untuk penerapan Industri 4.0 dengan kebutuhan perangkat keras minimal.