Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI)
Esmeralda C Djamal
Jurusan Informatika, Fakultas MIPA Universitas Jenderal Achmad Yani
Computer Science & IT

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Optimalisasi Penempatan Halte Trans Metro Bandung Menggunakan Algoritma Genetika Farid Purwanto; Esmeralda C Djamal; Agus Komarudin
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2016
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Trans Metro Bandung (TMB) merupakan tansportasi umum berbasis bus yang berorientasi pada konsep Bus Rapid Transit (BRT), dengan penempatan halte yang optimal maka akan menghasilkan tatanan transportasi yang baik. Penempatan halte TMB ditentukan berdasarkan panjang lintasan, tata guna lahan dan nilai lahan. Beberapa penelitian terdahulu menggunakan Algoritma Genetika untuk mementukan jarak terpendek, penempatan obyek dan penjadwalan. Penelitian ini membangun sistem yang dapat merekomendasikan penempatan halte TMB pada satu lintasan menggunakan Algoritma Genetika. Penggunaan Algoritma Genetika bermula dari pembangkitan populasi awal, evaluasi nilai kecocokan dari kriteria yang dinyatakan dalam fungsi kecocokan. Kemudian dilakukan persilangan dan mutasi yang terus berulang hingga mendapatkan kombinasi penempatan halte yang optimal dari segi jarak setiap halte dan nilai lahan setiap lokasi. Sistem ini dimplementasikan dalam perangkat lunak untuk dapat dimanfaatkan oleh instansi terkait dalam membantu menentukan optimalisasi penempatan halte TMB.
Analisis Performansi Teknologi Radio Trunking Digital Studi Kasus PT Pelindo II Tanjung Priok Jakarta Utara Farid Purwanto; Esmeralda C Djamal; Agus Komarudin
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2016
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Trans Metro Bandung (TMB) merupakan tansportasi umum berbasis bus yang berorientasi pada konsep Bus Rapid Transit (BRT), dengan penempatan halte yang optimal maka akan menghasilkan tatanan transportasi yang baik. Penempatan halte TMB ditentukan berdasarkan panjang lintasan, tata guna lahan dan nilai lahan. Beberapa penelitian terdahulu menggunakan Algoritma Genetika untuk mementukan jarak terpendek, penempatan obyek dan penjadwalan. Penelitian ini membangun sistem yang dapat merekomendasikan penempatan halte TMB pada satu lintasan menggunakan Algoritma Genetika. Penggunaan Algoritma Genetika bermula dari pembangkitan populasi awal, evaluasi nilai kecocokan dari kriteria yang dinyatakan dalam fungsi kecocokan. Kemudian dilakukan persilangan dan mutasi yang terus berulang hingga mendapatkan kombinasi penempatan halte yang optimal dari segi jarak setiap halte dan nilai lahan setiap lokasi. Sistem ini dimplementasikan dalam perangkat lunak untuk dapat dimanfaatkan oleh instansi terkait dalam membantu menentukan optimalisasi penempatan halte TMB.
Aksi Game Arcade Berdasarkan Pikiran Menggunakan Filter Fast Fourier Transform dan Learning Vector Quantization Maulana Yusuf Abdullah; Esmeralda C Djamal; Faiza Renaldi
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2016
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Brain Computer Interface (BCI) adalah teknologi pengendalian suatu perangkat tanpa menggunakan otot, suara dan sebagainya yang melibatkan fungsi motorik. Sistem BCI terdiri dari pengukuran sinyal otak dan salah satu penggunaan BCI adalah menggerakan karakter pada game melalui pikiran. Pengolahan sinyal otak tersebut untuk mendeteksi pola – pola unik yang diterjemahkan menjadi perintah (misalnya pola otak saat rileks, melakukan perhitungan matematis, membayangkan gerakan tangan, dsb). Penelitian tentang BCI yang telah dilakukan sebelumnya yaitu seperti menggerakan kursi roda, kontrol pada game, menggerakan tangan robot dll. Elektroensephalogram (EEG) adalah perangkat yang dapat menangkap aktivitas listrik di otak dan menginformasikan kondisi pikiran seperti emosional, kelelahan, kewaspadaan, kesehatan dan tingkat konsentrasi. Beberapa penelitian terdahulu, mengidentifikasikan variabel kondisi pikiran tersebut di antaranya menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Penelitian ini telah  membuat sistem yang divisualisasikan pada game dengan dua gerakan yaitu ke atas dan ke bawah dengan kontrol karakter berdasarkan pikiran. Hasil pengujian yang didapatkan pada data uji yang belum dilatih sebelumnya dengan persentase 90% untuk kondisi rileks dan 22% untuk kondisi fokus.
Identifikasi Tingkat Konsentrasi Dari Sinyal EEG Dengan Wavelet dan Adaptive Backpropagation Ratna Karmila; Esmeralda C Djamal; Dian Nursantika
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2016
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Konsentrasi yang baik adalah salah satu faktor penting dalam proses pembelajaran atau dalam menyelesaikan pekerjaan. Namun tidak mudah untuk mengidentifikasi seseorang dalam konsentrasi yang baik dalam kedua aktivitas tersebut, padahal indikator tersebut sangat penting dalam evaluasi atau umpan balik. Elektroensephalogram (EEG) adalah perangkat yang dapat menangkap aktivitas listrik di otak dan menginformasikan kondisi pikiran seperti emosional, kelelahan, kewaspadaan, kesehatan dan tingkat konsentrasi. Pemodelan sinyal EEG sebelum klasifikasi perlu dilakukan, beberapa penelitian telah menggunakan tranformasi Wavelet, Power Spectral, ataupun Autoregressive. Penelitian ini membangun sistem yang terintegrasi dengan EEG wireless untuk mengidentifikasi tingkat konsentrasi menggunakan Adaptive Backpropagation. Ekstraksi Wavelet digunakan sebagai pemodelan untuk meningkatkan akurasi dengan mengekstraksi sinyal terhadap gelombang alfa, beta, dan gamma. Kehadiran ketiga gelombang menjadi indikator dalam identifikasi menggunakan Adaptive Backpropagation. Adaptive Learning digunakan untuk mempercepat dalam proses pembelajaran jaringan.
Co-Authors Agus Komarudin Dian Nursantika Faiza Renaldi Farid Purwanto Maulana Yusuf Abdullah Ratna Karmila