Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.547
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL OF ELECTRICAL AND SYSTEM CONTROL ENGINEERING JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Jurnal Mantik Penusa INFOKUM Pelita Masyarakat Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI)
FADHILLAH AZMI
Universitas Prima Indonesia
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Physics Public Health Social Sciences

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 19 Documents
Search

 1   2 
Design of Smart Trash Can Using Fuzzy Logic Algorithm Based on Arduino Fadhillah Azmi; William William; Kevin Kristanto Salim; Tommy Tiara Hartanto; Felix Tham
JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Vol 3, No 1 (2019): EDISI JULI
Publisher : Universitas Medan Area

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31289/jite.v3i1.2670

Abstract

Smart trash cans use a proximity sensor (ultrasonic) to detect the height of the trash, the PIR (Passive Infra Red) sensor to detect human presence and Arduino as the data processing center. This trash can also has an LED that functions as an indicator and the buzzer functions as an alarm when the trash can is full. If the garbage reaches half of the trash, the LED will turn yellow, if the garbage reaches a height of 4cm from the trash lid, then the LED will turn red and so the trash can will be locked even though the PIR sensor detects humans. Buzzer will live to attract the attention of cleaning officers to dispose of trash. To dispose of garbage, the clerk needs to shift the open and close trash button so that the lid will open. The author hopes that this smart trash can can increase public awareness to dispose of garbage in its place. The results of study show that PIR sensors work by well in detecting the presence of humans and ultrasonic sensors in detecting the height of garbage are not accurate, so that if the trash if the trash can is empty, sometimes the garbage is minus, whereasif the garbage is < 3.5 cm, the sensor fails detect it.
Implementasi Metode Retinex dan Histogram Equalization Pada Kecerahan Citra Digital Fadhillah Azmi; David David; Sherly Sherly; Sirano Lahagu
JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Vol 2, No 2 (2019): EDISI JANUARI
Publisher : Universitas Medan Area

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31289/jite.v2i2.2157

Abstract

Citra digital memiliki noise yang menyebabkan citra menjadi kurang halus, kesalahan dalam mengambil citra yang menyebabkan citra terlalu terang atau gelap, serta ketidakjelasan gambar. Oleh sebab itu perlu ada perbaikan citra yang merupakan bagian dari pengolahan citra, yaitu salah satu algoritma retinex yang digunakan untuk memperbaiki ketetapan warna (color constancy), dan histogram equalization digunakan untuk memodifikasi histogram citra, yaitu dengan mengubah derajat keabuan citra dengan pixel baru. Dengan algoritma retinex diperoleh nilai SNR adalah 14.5157 dan dengan menggunakan histogram equalization nilai SNR adalah 10.7565.
HEALTHY SMART DOOR BASED ON BODY TEMPERATURE USING ARDUINO UNO AND FUZZY LOGIC Fadhillah Azmi; Gopas Pasaribu; Rizki Imanuel
INFOKUM Vol. 9 No. 2, June (2021): Data Mining, Image Processing and artificial intelligence
Publisher : Sean Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (336.564 KB)

Abstract

Since the end of 2019, the spread of Corona Virus Disease (COVID-19) has always shown an increase from time to time, this is due to the rise of physical contact, both directly between humans and through contact with equipment or public facilities. Automated public facilities and early detection of humans who have the potential to spread disease are effective ways to prevent physical contact between the spreader and other humans. Body temperature is one indicator that shows how the human body is and its ability to generate or reduce heat in the body. Based on the information obtained, the normal human temperature is in the range of 36.5-37.20C, whereas if it is above that temperature a person can be said to have a fever, where fever is a symptom of COVID-19. However, the human body temperature is also relatively fluctuating depending on activities and environmental conditions. For this reason, a method that makes it easier to analyze body temperature based on grouping is used, namely the fuzzy logic method which is implemented into the Arduino Uno microcontroller as an automatic control tool
Pelatihan Modul Ajar Robotika Berbasis Visual Basic Di SMP Swasta Assyuhada Medan Fadhillah Azmi; Juanda Hakim Lubis; Dharshini N P
Pelita Masyarakat Vol 1, No 1 (2019): Pelita Masyarakat, September
Publisher : Universitas Medan Area

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1114.865 KB) | DOI: 10.31289/pelitamasyarakat.v1i1.2770

Abstract

The teachers of SMP Swasta Assyuhada Medan have difficulty in applying practicum and application to local electronic content subjects that can be assessed as innovative work and development for students. This situation is caused by teachers who still lack direct funds when buying or facilitating equipment used. The purpose of this activity is that the trainning of SMP Swasta Assyuhada Medan in carrying out their duties have the capability of learning media simulation techniques as innovative works so as to increase professionalism on an ongoing basis. The method used is in the form of training robotics learning modules using simulations from Visual Basic. This community service activity is expected to succeed so that at the end of the activity all the training participants have the knowledge and skills about giving lab work to students so that the children can get more creative ideas
Aplikasi Traveling Salesman Problem Dengan GPS dan Metode Backtracking Samuel; Jeffry Wijaya; Viddy Frans; Fadhillah Azmi
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) Vol. 3 No. 2 (2020): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Utility Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9767/jikomsi.v3i2.66

Abstract

Traveling Salesman Problem adalah suatu masalah yang dapat diterapkandalam berbagai kegiatan seperti pengantaran paket atau barang, pencarian lokasiyang tepat, dan lain sebagainya. Dengan bantuan GPS pada smartphone dangoogle maps sangat dapat mempermudah hal tersebut untuk dilakukan dapatdirancang aplikasi dengan menerapkan algoritma backtracking untuk mencarirute yang tepat dengan berbasis GPS. Perancangan aplikasi yang dilakukandengan menggunakan prinsip kerja dari metode tersebut pada aplikasi inidiperoleh jalur yang tepat sehingga dapat sebagai jalur alternatif yang dipilihuser, dan dengan menggabungkan atau menerapkan data dari GPS padasmartphone dengan bantuang Google Maps dan algoritma backtracking,sehingga diperoleh hasil data informasi yang lebih jelas dan akurat, serta dalammenentukan jalur alternatifpada permasalahan TSP ini dengan penerapanmetode ini memiliki kelebihan, yaitu karakteristikkan struktur solusi optimal,definisi rekursif nilai solusi optimal, dan perhitungan nilai solusi optimal secaramaju atau mundur serta konstruksi solusi optimal.
Rancang Bangun Robot Lengan Untuk Deteksi Warna Berbasis ATMEGA328P Mikrokontroler Depirman Gulo; Glory Careful Gulo; Herman Y Tumanggor; Fadhillah Azmi
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) Vol. 3 No. 2 (2020): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Utility Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9767/jikomsi.v3i2.67

Abstract

Dalam penelitian ini, dirancang sebuah apparatus robot lengan dengan 4DOF yang dilengkapi dengan 4 buah motor servo mikro. Robot lengan inimenggunakan end-effector yang berupa gripper. Obyektif utama dalampenelitian ini adalah pemindahan objek dari titik asalnya ke koordinat yangditentutukan berdasarkan warna objek tersebut. Sensor yang digunakan untukmendeteksi warna dalam riset ini adalah sensor TCS3200 yang diletakkan secarastatik di sebuah kotak akrilik. Sistem ini mendeteksi warna dalam 3 (tiga) warnadasar yaitu: merah, hijau dan biru dari objek simpel yang diletakkan secaramanual di atas sensor. Sistem ini menggunakan algoritma kinematika balikFABRIK (Forward and Backward Inverse Kinematics). Hasil dari penelitian inimenunjukkan sistem ini dalam mencapai akurasi kinematis dengan toleransi 2-3mm dengan kecepatan rata-rata 10 derajat/detik dan akurasi deteksi warnasebesar 95%.
IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC TSUKAMOTO UNTUK DETEKSI GAS LPG BERBASIS ARDUINO Simon Fredy Sinaga; Benny Kurniawan Lase; Prajna Sagga Putta; Johanes Partiwin; Fadhillah Azmi
Jurnal Mantik Penusa Vol. 3 No. 1.1 (19): Manajemen dan Ilmu Komputer
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian (LPPM) STMIK Pelita Nusantara Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (605.663 KB)

Abstract

LPG (Liquefied Petroleum Gas) memiliki peranan yang sangat penting bagi kehidupan manusia, secara skala besar maupun kecil. Dengan adanya pemakaian LPG saat ini, banyak distributor nakal yang merugikan konsumen, misalnya pengisian ulang LPG yang tidak sesuai prosedur (gas oplosan), tabung yang sudah layak pakai, karet pengaman tabung gas yang sudah tidak layak pakai, sehingga memiliki dampak negatif yaitu kebocoran gas, serta kelalaian manusia dalam penggunaan gas. Maka dari itu, diperlukan suatu alat yang memiliki tingkat sensitifitas untuk dapat mendeteksi kebocoran gas, sehingga dapat terjadi hal yang tidak diinginkan dan juga dapat dicegah lebih dini. perlu dibuat suatu alat deteksi kebocoran gas untuk rumah tangga sehingga dapat mengurangi angka kecelakaan ledakan dan kebakaran yang disebabkan oleh kebocoran tabung gas. Prototype deteksi kebocoran menggunakan mikrokontroller Arduino Uno R3, dilengkapi dengan sensor MQ-6 dan buzzer sebagai peringatan ketika terjadi kebocoran gas pada tingkatan tertentu yang diproses oleh fuzzy logic.
ANALISIS ACCURATE LEARNING BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK PADA PENGENALAN WAJAH Diva Ruskandy Sembiring; Manipan Alfanso Aritonang; Mangihut Januardi Sitorus Pane; Agus Diando Laia; Ephafroditus Waruwu; Fadhillah Azmi
Jurnal Mantik Penusa Vol. 3 No. 1.1 (19): Manajemen dan Ilmu Komputer
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian (LPPM) STMIK Pelita Nusantara Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (544.157 KB)

Abstract

Pengenalan wajah adalah suatu cara yang dilakukan untuk mengidentifikasi pribadi dengan menggunakan karakteristik atau ciri khas dari wajah seseorang, wajah adalah bagian dari identifikasi biometrik yang dikarenakan  bagian langsung dari tubuh manusia agar tidak mudah untuk dicuri bahkan diduplikasi, seperti halnya metode konvensional yang menggunakan password ataupun kartu yang biasanya digunakan untuk menerapkan sistem keamanan. Adapun salah satu jenis metode di dalam jaringan syaraf tiruan adalah metode backpropagation neural network yang mana digunakan dalam proses identifikasi ataupun pengenalan wajah memperhitungkan elemen perhitungan yang dilakukan secara non-linier dasar yang mana prinsip kerja tersebut disebut neuron, metode tersebut dapat dijadikan pengelompokkan sebagai jaringan yang dapat saling berhubungan antara satu dengan yang lain, sehingga dapat dibentuk yang menyerupai kemiripannya seperti jaringan saraf tiruan, maka dari itu, di dalam penelitian ini akan mencoba untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan mengajukan metode backpropagation neural network untuk menganalisis accurate learning, sehingga diharapkan hasil pembelajaran yang akurat pada metode backpropagation neural network ini. Pertama, sebuah citra input akan direpresentasikan sebagai sebuah pemetaan ciri konvolusional yang dihasilkan oleh shared bottom convolutional layers. Berdasarkan pada beberapa ciri-ciri atau karakteristik khusus yang disajikan tersebut, akan dihasilkan objek kandidat, dimana setelah itu classifier akan memprediksi label kategori dari sebuah vektor ciri yang dihasilkan dengan menggunakan pooling. Proses selanjutnya akan ditentukan atau proses penetuan learning rate yang diharapkan untuk mendapatkan hasil yang akurat dalam melakukan proses pengenalan wajah sehingga dapat mempercepat ataupun memberikan informasi waktu eksekusi dalam melakukan proses pengenalan wajah dengan menggunakan metode yang telah ditentukan.
IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) PADA PENEGANALAN OBJEK VIDEO CCTV Vandel Maha Putra Salawazo; Desta Putra Jaya Gea; Richard Foarota Gea; Fadhillah Azmi
Jurnal Mantik Penusa Vol. 3 No. 1.1 (19): Manajemen dan Ilmu Komputer
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian (LPPM) STMIK Pelita Nusantara Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (620.836 KB)

Abstract

Perkembangan teknologi saat ini di bidang computer vision dalam beberapa tahun ini dengan penerapan  jaringan  saraf  convolutional  menunjukkan  kinerja  yang  begitu signifikan  dengan  memiliki tingkat akurasi yang tinggi, misalnya deteksi objek  yang mana baru-baru ini memiliki restorasi gambar seperti super resolusi dan video super resolution (VSR) mengalami  peningkatan  yang signifikan berkat pembelajaran mendalam dengan tujuan membantu menghasilkan aplikasi video visual. Penggunaan perangkat CCTV yang sudah semakin berkembang memiliki fungsi untuk mengawasi di sekitar lingkungan, misalnya untuk keamanan, sehingga banyak diterapkan pendekatan metode, salah satunya disini metode CNN (Convolutional Neural Network) yang mana metode ini memiliki dapat mengklasifikasikan objek berdasarkan ciri dai objek tersebut. Maka dari itu, penerapan metode yang dilakukan dapat dianalisis berdasarkan ciri tertentu dai objek yang akan dideteksi atau dikenali.
Co-Authors Adhyaksa Putra Soaloon Agus Diando Laia Amir Saleh Andre Wanggara Andree Andree Asido Silitonga Benny Kurniawan Lase David David Denny Febrianto Depirman Gulo Despaleri Despaleri Perangin-Angin Despaleri Perangin-angin Desta Putra Jaya Gea Dharshini N P Diva Ruskandy Sembiring Ephafroditus Waruwu Felix Tham Ginting, Riski Titian Glory Careful Gulo Gopas Pasaribu Herman Y Tumanggor Insidini Fawwaz Jaya Surya Jeffrey Louise Jeffry Wijaya Johan Murianto Johanes Partiwin Juanda Hakim Lubis Kevin Kristanto Salim Kevin Utama Mangihut Januardi Sitorus Pane Manipan Alfanso Aritonang Marselim Hengki Putra Edria Zendrato Moris Moris Muhathir Muhathir N P Dharshinni Oki Thomas Gurning Patar G Simatupang Prajna Sagga Putta Richard Foarota Gea Rizki Imanuel Sahsi Kumar Samuel Sari Novalianda Sherly Sherly Simon Fredy Sinaga Sirano Lahagu Sri Indah Rezkika Syukurman Ndraha Tommy Simatupang Tommy Tiara Hartanto Vandel Maha Putra Salawazo Viddy Frans Vito Sentosa Wandy Wandy William William Yoga Tri Nugraha Zurfahri Rizki Sitompul