Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.636
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Journal of Information System,Graphics, Hospitality and Technology Applied Technology and Computing Science Journal Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Insyst : Journal of Intelligent System and Computation Joutica : Journal of Informatic Unisla Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik
Hendrawan Armanto
Institut Sains Dan Teknologi Terpadu Surabaya
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences Other

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

Found 28 Documents
Search

 1   2   3 
Pengaruh Penggunaan Augmented Reality pada Pembelajaran Sistem Saluran Pernapasan dan Sistem Saluran Pencernaan pada Tubuh Manusia Rico, Rico Fiyan Hady; Armanto, Hendrawan
Intelligent System and Computation Vol 2 No 1 (2020): INSYST:Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v2i1.155

Abstract

Dituliskan Augmented Reality (AR) merupakan peluang baru untuk mempermudah kegiatan manusia dalam mengilustrasikan sesuatu. Karena pada dasarnya konsep AR adalah menampilkan objek grafis menjadi tampak nyata seolah ada dihadapan kita. Dalam segi pendidikan hal ini akan sangat berpengaruh mengingat konsep dari AR itu sendiri. Aplikasi ini akan mempermudah interaksi dua arah mengenai materi yang sedang disampaikan khususnya dalam jenjang sekolah dasar. Peserta didik seolah akan melihat objek yang sedang diajarkan berada didepan mereka. Hal ini membuat peserta didik dapat mengerti secara komplek dan terstruktur mengenai sistem pencernaan dan sistem pernapasan pada tubuh manusia dengan hanya menggunakan smartphone dan sebuah gambar sebagai marker. Hasil penelitian disalah satu sekolah mengungkap hasil belajar siswa dengan menggunakan metode pembelajaran AR akan meningkatkan pemahaman peserta didik dalam mengenal organ sesuai dengan kuisoner yang sudah diberikan. Aplikasi ini berhasil membantu belajar peserta didik untuk memperlajari sistem pernapasan dan sistem perncernaan pada tubuh manusia dengan menggunakan teknologi Augmented Reality (AR).
Deteksi Pemakaian Helm Proyek Dengan Metode Convolutional Neural Network Bambang Widodo; Hendrawan Armanto; Endang Setyati
Intelligent System and Computation Vol 3 No 1 (2021): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v3i1.157

Abstract

Penggunaan helm proyek pada pekerjaan dengan resiko kecelakaan tinggi seperti pekerjaan konstruksi seringkali diabaikan oleh pekerja, sehingga apabila terjadi kecelakaan kerja yang tidak diinginkan seperti kejatuhan benda keras dari atas atau terjadi benturan keras pada kepala akan berakibat fatal bagi pekerja tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi pemakaian helm proyek oleh pekerja konstruksi pada citra. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Convolutional Neural Network YOLO. Sistem terdiri dari tiga proses utama yaitu proses pre processing, proses training dan proses deteksi. Proses pre processing adalah melakukan resize dan anotasi labeling pada citra dataset. Selanjutnya adalah proses training pada dataset dengan menggunakan transfer learning YOLOv2. Pada proses deteksi digunakan 4 buah anchor box pada setiap grid pada citra, hasil dari mencari nilai ukuran bounding box yang memiliki IOU terbaik dengan melakukan proses clustering pada dataset training dan validasi yang terdapat bounding box menggunakan algoritma K-Mean clustering. Algoritma Intersection Over Union (IOU) dan Non Max Suppression (NMS) digunakan agar bounding box prediksi yang dibuat presisi dengan objek yang berhasil dideteksi dan untuk menghilangkan multideteksi pada objek yang sama. Proses deteksi pada sistem ini melakukan lokalisasi dan klasifikasi dengan sekali langkah proses sehingga hasil dari proses deteksi ini adalah orang menggunakan helm proyek dan orang tidak menggunakan helm proyek. Pengujian sistem deteksi dilakukan secara individu maupun kelompok maksimal 5 orang dengan F1-score yang diperoleh sebesar 0,79.
Pembuatan Turn Based Tactical Game “Hex World” Dilengkapi Dengan Artificial Intelligence Rianka Kristian, Albert; Armanto, Hendrawan
Intelligent System and Computation Vol 2 No 2 (2020): INSYST:Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v2i2.162

Abstract

Tactical video game merupakan salah satu genre game yang mengutamakan perencanaan dan pemikiran yang mahir sebagai daya tarik game tersebut. Game tactical sering disertai dengan artificial intelligence sebagai lawan bermain agar pemain bisa menikmati game tersebut secara keseluruhan tanpa perlu bantuan pemain lain. Selain artificial intelligence, ada beberapa fitur-fitur lain yang menunjang pengalaman bermain, seperti skenario permainan beserta batasan-batasannya, goal yang harus dicapai, terrain dari papan permainan, dan karakter yang unik yang disediakan oleh game. Artificial intelligence merupakan komponen utama dari game tactical sehingga harus dibuat sedemikian rupa untuk dapat meningkatkan pengalaman bermain dari pemain. Kombinasi dari algoritma Behavior Tree, Influence Map, dan Utility AI dapat membuat artificial intelligence yang memadai yang dapat digunakan dalam game tactical. Dengan adanya fitur tambahan seperti terrain dan karakter yang unik, programmer sudah bisa membuat game tactical yang cukup menarik dan menantang.
Tamagotchi Augmented Reality yang Dilengkapi dengan Mini Games Armanto, Hendrawan; Sidharta, Edwin
Intelligent System and Computation Vol 3 No 2 (2021): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v3i2.189

Abstract

Pada saat ini, teknologi mobile telah berkembang dengan pesat. Dalam kesehariannya, manusia tidak dapat lepas dari handphone. Hal ini menyebabkan munculnya berbagai aplikasi dan game yang bertujuan tentu saja untuk membantu ataupun memberikan kesenangan kepada penggunanya. Saat ini perkembangan game, juga sangat pesat dan telah mencapai titik dimana berbagai jenis game dikembangkan. Tidak hanya berhenti pada perkembangan jenis game, bahkan cara bermain dari game itu sendiri juga ikut berkembang. Yang dulunya permainan mobile dilakukan secara virtual, saat ini permainan sudah menyentuh area Augmented Reality (AR) dimana pemain dapat melihat benda-benda tidak nyata (buatan) dalam dunia nyata (dunia manusia). Walaupun permainan AR semakin berkembang, tetapi masih sedikit permainan AR bergenre Virtual Pet. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Permainan Virtual Pet dan mengukur tingkat kesenangan dalam memainkan permainan ini. Permainan dikembangkan dengan menggunakan Unity Game Engine dengan bantuan package AR Foundation dan penyimpanan data pada Firebase. Ujicoba akan dilakukan kepada 40 orang (pria dan wanita) pemain game yang pernah bermain virtual pet sebelumnya. Hasil akhir ujicoba menunjukan bahwa dalam segi teknis permainan berjalan dengan baik dan disukai oleh pemain akan tetapi ada sebagian pemain yang tingkat kesenangannya rendah cenderung menengah hal ini dikarenakan gambar monster yang digunakan kurang menarik dan kurangnya fitur terkait monster itu sendiri.
Sistem Manajemen Kartu Nama dengan OCR dan Ekstraksi Informasi Otomatis Darmawan, Robby; Nasuha, Aris; Zaman, Lukman; Armanto, Hendrawan
Intelligent System and Computation Vol 3 No 2 (2021): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v3i2.194

Abstract

Sebagai pelaku bisnis, kartu nama adalah salah satu hal yang penting untuk bertukar informasi. Namun kartu nama biasanya mudah hilang atau rusak, sehingga beberapa orang biasanya menyimpan informasi dari kartu nama itu pada telepon genggam atau komputer mereka. Penelitian ini akan membuat sistem manajemen kartu nama baik individu dan juga perusahaan dengan ekstraksi informasi kartu nama otomatis untuk mempermudah pengguna perorangan ataupun perusahaan dalam melakukan penyimpanan kartu nama para kolega. Untuk mewujudkan aplikasi yang dilengkapi dengan fitur tersebut dilakukan proses pengenalan karakter pada gambar kartu nama menggunakan Tesseract OCR dan information extraction memanfaatkan klasifikasi entity dengan membangun classifier menggunakan Naive Bayes dan mengkombinasikannya dengan rule based. Hasil uji coba yang telah dilakukan mendapatkan performa 85.1% untuk pengenalan karakter dan 86% untuk pengklasifikasian entity. Dilakukan juga uji coba fungsionalitas terhadap setiap fitur pada sistem ini dengan menggunakan metode blackbox testing yang memastikan setiap aksi yang dilakukan pengguna akan menghasilkan output sesuai target yang diharapkan. Selain itu, dari hasil kuisioner yang berisikan tentang usability dari sistem ini, sebagian besar responden merasa terbantu dalam memanajemen kartu nama dengan menggunakan sistem aplikasi ini.
Web Content Extractor Menggunakan Neural Network untuk Konten Artikel di Internet Ahdan, Syabith Umar; Santoso, Joan; Armanto, Hendrawan
Intelligent System and Computation Vol 3 No 2 (2021): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v3i2.195

Abstract

Berkembangnya teknologi Javascript khususnya AJAX dan CSS membuat halaman web yang dulunya statis menjadi lebih dinamis dengan tampilan yang lebih menarik dan dipenuhi iklan dan rekomendasi artikel lain. Oleh karena itu, sulit untuk mengotomatisasi proses pengambilan konten artikel pada konteks ini. Penelitian ini dibuat untuk menyelesaikan masalah otomatisasi pengambilan konten artikel di Internet. Aplikasi web yang akan dibuat terbagi menjadi empat modul, yaitu web crawler, web extractor, content classifier dan web visualizer. Penelitian ini memiliki dua desain arsitektur. Arsitektur yang pertama adalah arsitektur saat training. Arsitektur yang kedua adalah arsitektur program jadi. Proses training menggunakan 200 URL halaman web dari lima website berbeda. Metode pengujian yang akan digunakan adalah 4-Fold Cross Validation, sehingga 75% dari blok teks akan menjadi data latihan dan 25% dari blok teks akan menjadi data pengujian. Program jadi berupa Web Visualizer yang mengolah JSON file berisi hubungan antara halaman web yang didapatkan dari web crawler sehingga dapat dipresentasikan dalam sebuah grafik. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa kombinasi Scrapy, Splash, Neural Network Classifier dan D3 bekerja sangat baik untuk automasi ekstraksi konten artikel website di Internet sekaligus memvisualisasi hubungan antar halaman web. Deep Feed Forward Neural Network (DFFNN) dapat melakukan klasifikasi multi-class konten judul, penulis, dan isi artikel dengan baik selama template halaman web sudah pernah dilatih sebelumnya. DFFNN juga dapat melakukan klasifikasi binari untuk halaman web secara umum dengan F1-score 62.87%, dua kali lebih baik dari SVM yang hanya 31.28%.
Library Algoritma Genetik dan Whale Optimization berbasis GPU Programming Niklas Satrijo, Bernard; Armanto, Hendrawan; Zaman PCSW, Lukman; Pickerling, Pickerling
Intelligent System and Computation Vol 4 No 1 (2022): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v4i1.208

Abstract

Pencarian solusi terbaik pada suatu permasalahan menjadi suatu hal yang terus dikembangkan dari waktu ke waktu. Berbagai penelitian dilakukan dalam berbagai bidang untuk dapat menyelesaikan masalah-masalah tersebut. Salah satu cara yang dapat menjadi solusi adalah digunakannya algoritma evolusioner. Salah satu algoritma evolusioner yang terkenal adalah algoritma genetik (GA). Selain algoritma genetik, terdapat algoritma baru lain yang telah muncul dan dikembangkan, yaitu algoritma whale optimization (WOA). Meskipun begitu, penyelesaian algoritma evolusioner pada umumnya membutuhkan waktu yang lama. Hal tersebut dapat ditanggulangi dengan penggunaan GPU Programming pada algoritma evolusioner yang dibuat. Sifat dari library yang dibuat adalah general purpose library. Pada library ini, user hanya perlu membuat satu class turunan dari class dalam library, mengatur parameter, dan mengimplentasikan abstract method. Seluruh proses yang terjadi dalam library bersifat transparan, dan apabila selesai, user dapat mengambil nilai fitness terbaik, solusi terbaik, nilai fitness terbaik per generasi, dan nilai rata-rata fitness per generasi. Dengan dibuatnya library ini, diharapkan user dapat mengimplementasikan algoritma genetik dan whale optimization dalam menyelesaikan suatu permasalahan dengan mudah dan dalam waktu yang lebih cepat dibandingkan dengan library lainnya.
Pengenalan Ekspresi Wajah dengan CNN dan Wavelet Sentosa, Erwin; Armanto, Hendrawan; Pickerling, Pickerling; Zaman, Lukman
Intelligent System and Computation Vol 4 No 2 (2022): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v4i2.209

Abstract

Dengan berkembangnya teknologi di jaman modern ini diharapkan komputer juga mampu mengenali ekspresi wajah manusia. Hal itu dapat terwujud dengan kemajuan machine learning. Machine learning telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari bagi banyak orang di seluruh dunia. Penemuan dan implementasi machine learning memungkinkan komputer untuk belajar dan memprediksi pola yang mungkin terjadi dan dapat digunakan untuk membantu manusia melakukan kegiatan sehari-hari. Salah satunya yaitu Convolutional Neural Network. Pada penelitian ini akan digunakan wavelet transform untuk membantu meningkatkan akurasi dari convolutional neural network dan mempercepat peningkatan akurasi. Wavelet berguna untuk melakukan compressing pada gambar sehingga lebih mudah untuk diolah. Gambar yang dihasilkan oleh wavelet terbagi menjadi 4 frekuensi yang berbeda-beda. Setiap gambar yang dihasilkan oleh wavelet diuji cobakan kedalam convolutional neural network. Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan, akurasi terbaik didapatkan dari dataset KDEF dengan menggunakan gambar wavelet berfrekuensi Low-Low (LL) dengan akurasi yang didapatkan sebesar 79%. Sedangkan hasil uji coba menggunakan dataset buatan sendiri didapatkan akurasi terbaik dengan menggunakan wavelet berfrekuensi Low-Low (LL) dengan akurasi yang didapatkan sebesar 36,925%.
Co-Authors Adrianus, Willy Ahdan, Syabith Umar Andik Jatmiko Anthony, Gregorian Aris Nasuha Bambang Widodo Bastari, Stefanus Kurniawan C. Pickerling Daniel Daniel Darmawan, Robby Dinata, Eric Dwi Putra, Ronal Eka Rahayu Setyaningsih Endang Setyati Endang Setyati Endang Setyati Gunawan Gunawan Gunawan Harits Ar Rosyid Hariyanto, Lukky Herman Budianto Indra Maryati Jatmiko, Andik Joan Santoso Kenji Andrean Kevin Setiabudi Kevin Susanto Kevin, Reynold Lukman Zaman Lumaris, Riandika Mochammad Machlul Alamin Muladi Niklas Satrijo, Bernard Reynaldo Stefanus Hartono Rianka Kristian, Albert Rico, Rico Fiyan Hady Ronal Dwi Putra Sentosa, Erwin Sidharta, Edwin Sugianto Sugianto Udkhiati Mawaddah YOGA DWI WAHYU NUGRAHA Yosi Kristian Zaman PCSW, Lukman Zulkarnaen