Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika JETT (Jurnal Elektro dan Telekomunikasi Terapan) JURNAL Al-AZHAR INDONESIA SERI SAINS DAN TEKNOLOGI Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi eProceedings of Engineering Jurnal Rekayasa elektrika
Ratri Dwi Atmaja
Universitas Telkom
Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Public Health Social Sciences

Published : 66 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 66 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Analisa Algoritma Penghitung Kendaraan Roda Empat Dalam Kondisi Siang Dan Malam Hari Dengan Metode Frame Intersection Brillian Bagus Pakerti Utama; Ratri Dwi Atmaja; Azizah Azizah
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Sistem penghitung kendaraan adalah sebuah sistem yang berguna untuk menghitung kendaraan yang lewat pada suatu jalan. Di berbagai tempat, penghitungan kendaraan masih bersifat manual dan terkadang masih mengalami kesalahan dalam penghitungan ketika penghitungan dilakukan pada kondisi malam hari. Sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang dapat menghitung kendaraan secara otomatis dan mampu menghitung kendaraan tidak hanya dalam keadaan siang hari tetapi juga dalam kondisi malam hari. Pada pengerjaan tugas akhir, sistem penghitung kendaraan dalam kondisi siang dan malam hari menggunakan metode frame intersection dengan mencari irisan antara background frame dan next frame dengan menggunakan logic ‘and’, kemudian sistem menghitung jumlah piksel hitam dari hasil irisan dan membandingkannya dengan nilai dari parameter Intersection Threshold. Tetapi, sebelumnya sistem akan mengubah video menjadi beberapa frame. Dari penelitian ini didapatkan tingkat akurasi untuk kondisi siang hari sebesar 78% dan untuk kondisi malam hari sebesar 70% dengan parameter Intersection Threshold = 7000 dan Loop Threshold = 0. Dari penelitian ini didapatkan metode untuk menghitung kendaraan malam hari dengan menggunakan cahaya lampu yang dilakukan proses dilasi setelahnya. Kemudian, pada penelitian ini terdapat proses pengubahan dari format Red, Green,dan Blue menjadi Hue, Saturation,dan Value. Dengan tujuan sistem menghitung nilai rata-rata dari layer Value Brightness pada setiap frame, karena berdasarkan beberapa percobaan didapatkan nilai rata-rata Value Brightness pada kondisi siang hari dan malam hari memiliki selisih nilai yang sangat jauh. Kata kunci : perhitungan kendaraan, frame intersection, backgroung frame, and next frame.dan basic research Abstract
Implementasi Sistem Pendeteksi Cacat Pada Kayu Menggunakan Metode Gabor Wavelet Transform Muhammad Panji Kusuma Praja; Ratri Dwi Atmaja; Suci Aulia
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pemanfaatan kayu sebagai bahan konstruksi di Indonesia masih menjadi pilihan utama bagi masyarakat. Hal ini disebabkan oleh sifat kayu yang mudah didapat, mudah dalam pengerjaan dan mempunyai nilai estetika bagi jenis kayu tertentu. Kualitas kayu merupakan hal yang sangat penting dalam bidang industri kayu. Selama ini, proses pemilahan kayu normal dan kayu cacat masih dilakukan secara manual dengan tenaga manusia. Tentu saja, hal ini bukan merupakan hal yang efisien. Oleh sebab itu diperlukan suatu metode pemilahan kayu normal dan kayu cacat dengan bantuan computer vision. Pada penelitian ini, telah dilakukan perancangan dan implementasi simulasi sistem yang dapat mendeteksi cacat pada kayu menggunakan metode Gabor Wavelet Transform dan metode klasifikasi K-nearest neighbor. Parameter terbaik dari Filter Gabor dan K-NN menghasilkan nilai akurasi sebesar 75.6% untuk data pengujian sejumlah 500 buah citra dengan waktu komputasi 1,27 detik untuk tiap citra. Kata kunci : cacat kayu, computer vision, Gabor Wavelet, K-NN.
Identifikasi Biometrik Telinga Sebagai Pengenalan Individu Dengan Metode Sift & Jaringan Saraf Tiruan Ridho Aryan Ramadhan; Ratri Dwi Atmaja; Eko Susatio
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Dewasa ini studi biometrik organ sebagai pengenalan individu semakin berkembang. Mulai dari objek yang identifikasi hingga metodenya pun beragam. Telinga manusia diketahui sebagai salah satu objek identifikasi individu yang tengah berkembang. Maka dari itu penulis mengusulkan system pengenalan individu berdasarkan biometric telinga dengan metode scale invariant feature transform (SIFT) dan jaringan syaraf tiruan (JST) Backpropagation untuk menigkatkan performansi dan akurasi sistem. Dalam tugas akhir ini digunakan metode ekstraksi feature dengan metode SIFT dan dipadukan dengan Jaringan Syaraf Tiruan Back propagation sebagai metode klasifikasinya. Secara umum tahapan yang akan dialalui adalah melakukan pre-processing dari dataset yang diperoleh, ekstraksi ciri, & klasifikasi. Secara garis besar keluaran dari ekstraksi ciri berupa data descriptor yang bisa langsung diolah oleh klasifikator. Dimana data yang dihasilkan dari ekstraksi ciri tidak bisa langsung diolah di dalam JST karena terlalu banyak dan membutuhkan metode tambahan yaitu Bag of features(BOF) Pada penelitian kali ini pengujian menggunakan 350 foto telinga dari 50 individu dengan masing-masing individu merepresentasikan kelasnya. Didapati akurasi terbaik pada pengujian dengan memperhatikan beberapa parameter pengujian berupa citra latih front, left, dan right, jumlah vocab sebanyak 30, jumlah hidden layer 2, & neuron berjumlah 10, dan citra uji berupa citra up menghasilkan akurasi sebesar 72% dengan waktu komputasi sebesar 0.25 detik.
Deteksi Kualitas Pemasangan Ubin Berbasis Ekstraksi Ciri Bunyi Dengan Klasifikasi K-nearest Neighbor Regha Julian Pradhana; Bambang Hidayat; Ratri Dwi Atmaja
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Saat ini perkembangan teknologi di dunia sangatlah pesat, tak bisa dipungkiri lagi bahwa manusia tak bisa lepas dari kemajuan teknologi setiap harinya. Tanpa disadari pula banyak alat maupun sofware komputer yang secara tak disadari berperan penting dalam membantu manusia melakukan aktivitas. Salah satu teknologi yang sedang berkembang saat ini adalah teknologi dalam bidang pengolahan sinyal. Pengolahan sinyal adalah teknik yang mempelajari dan mengembangkan metode memanipulasi, dan analisa sinyal. Pengolahan sinyal juga dapat dibagi menjadi beberapa kelompok, salah satunya adalah pengolahan sinyal suara. Pada tugas akhir ini, dilakukan penelitian dengan cara menjatuhkan bola golf untuk menghantam ubin keramik yang telah terpasang dan direkam bunyi yang dihasilkan menggunakan microphone pada handphone. Aplikasi ini bekerja dengan ekstraksi ciri Average Energy dan ZCR (Zero Crossing Rate) serta menggunakan klasifikasi KNN (K-Nearest Neighbor) yang berfungsi untuk membandingkan nilai hasil pengujian ekstraksi ciri yang ditangkap microphone dengan suara latih yang sudah disimpan sebelumnya. Dengan adanya tugas akhir ini dihasilkan sebuah aplikasi pengolahan sinyal suara yang dapat menentukan apakah ubin keramik yang sudah terpasang tersebut sudah perlu diganti atau masih layak digunakan setelah dilakukan ekstraksi ciri Average Energy dengan akurasi 61.67% pada ketinggian 40 cm dan ZCR (Zero Crossing Rate) dengan akurasi 95% pada ketinggian 50 cm menggunakan nilai threshold cropping sebesar 0.1 pada kedua metode serta klasifikasi KNN (K-Nearest Neighbor) dengan k=1 untuk Average Energy dan k=9 untuk ZCR (Zero Crossing Rate). Kata kunci : pengolahan sinyal suara, Average Energy, ZCR, KNN
Simulasi Monitoring Objek Yang Masuk Dan Keluar Untuk Mengontrol Ketersediaan Lahan Menggunakan Video Processing Ranggi Sistama; Ratri Dwi Atmaja; Nur Andini
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Sistem monitoring kendaraan yang masuk dan keluar merupakan suatu program yang dirancang untuk mengontrol ketersedian suatu lahan parkir kendaraan dengan kapasitas lahan parkir tertentu. Pengerjaan Tugas Akhir ini adalah akan membuat salah satu sistem monitoring berbasis video processing. Sistem ini menggunakan hardware berupa 2 unit webcam dengan resolusi 960 x 720 piksel. SIstem yang dibuat bersifat real-time di mana sistem akan memproses data secara langsung dan akan langsung memperbarui database serta memberi pemberitahuan kepada user mengenai status lahan parkir. Sistem ini menghasilkan nilai akurasi terbaik ketika parameter Difference Threshold bernilai 40000 dan parameter Move Threshold bernilai 0. Kata kunci: video processing, sistem monitoring, real-time
Perancangan Dan Analisis Audio Watermark Berbasis Discrete Cosine Transform Dengan Metode Centroid Mohammad Fadly Sulianto; Gelar Budiman; Ratri Dwi Atmaja
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perkembangan era digital dan kemudahan dalam berkomunikasi terjadi sangat pesat dalam beberapa dekade ini.Kemampuan untuk mengakses data digital dan bertukar informasi dari segala penjuru dunia sudah buka menjadi hal yang sulit,namun hal ini memiliki dampak negatif yaitu mudahnya terjadi penyalahgunaan dari hak cipta pada suatu data digital. Penyalahgunaan hak cipta tentunya akan memberikan kerugian terhadap banyak pihak terutama kepada pemilik hak cipta itu sendiri,sehingga dibutuhkan suatu metode yang dapat melindungi suatu hak cipta pada data digital. Pada tugas akhir ini teknik digital yang digunakan adalah audio watermark. Audio watermark adalah teknik penyisipan atau penanaman suatu informasi atau data kedalam host Audio untuk melindungi host Audio tersebut. Metode yang digunakan adalah metode titik tengah atau centroid pada domain frekuensi. Host Audio diubah ke domain frekuensi dengan DCT dan kemudian disisipkan watermark dengan metode QIM dan metode centroid. Keluaran dari rancangan sistem audio watermarking ini adalah audio ter-watermark yang memiliki SNR yang cukup baik yaitu dengan nilai 33dB dan memiliki kualitas suara yang masih cukup jernih untuk didengar. Kemampuan sistem untuk menghadapi serangan juga di buktikan dengan hasil BER sebesar 0.1 untuk serangan Kompresi MP3 dengan bitrate 128k sehingga dapat dikatakan hasilnya masih cukup baik..
Analisis Dan Implementasi Citra Watermarking Dengan Metode Discrete Wavelet Transform (dwt) – Lifting Wavelet Transform (lwt) Dan Singular Value Decomposisition (svd) Pradipta Bagoes Santoso; Ratri Dwi Atmaja; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat di dunia saat ini ikut mendorong pertumbuhan banyak bidang serta penyalahgunaan teknologi tersebut. Salah satunya adalah bidang komunikasi dan informasi termasuk multimedia, yang mencakup pembuatan file atau dokumen dalam bentuk teks, suara, gambar dan video. Kemudahan dalam memanipulasi, rekayasa serta distribusi dokumen digital seperti dokumen - dokumen multimedia dapat merugikan bagi pemilik tersebut.Watermarking merupakan suatu bentuk dari Steganography (teknik untuk menyembunyikan suatu informasi pada suatu media tanpa diketahui dengan mudah). Teknik watermarking akan menyisipkan informasi digital yang disebut Watermark ke dalam suatu data digital yang disebut carrier atau medium. Watermark disisipkan dapat berupa teks biasa, audio, citra maupun video tergantung dari kemampuan media yang ditumpanginya. Watermarking biasanya dilakukan untuk perlindungan hak cipta terhadap suatu data digital sesuai dengan standar ITU-T. Tugas akhir ini membahas mengenai sistem watermarking pada citra yang ditumpangi watermark berupa teks. Metode yang digunakan adalah metode DWT - LWT dan SVD (Discrete Wavelet Transform - Lifting Wavelet Transform dan Singular Value Decomposition) serta proses penyisipan menggunakan QIM.Hasil penelitian citra watermarking pada matlab yang menunjukan nilai bit error rate yang mendekati nilai nol tanpa serangan dan nilai PSNR yang berada pada nilai 40 dB pada nbit 5 ke atas. Dengan teknik penyisipan QIM pada citra watermarking nilai PSNR menjadi lebih baik dari pada tanpa QIM. Namun dapat dilihat untuk ketahanan terhadap serangan cenderung tidak tetap atau fluktuatif.
Pengolahan Citra Digital Untuk Mengklasifikasi Golongan Kendaraan Dengan Metode Parameter Dasar Geometrik Desy Agustin; Ratri Dwi Atmaja; Azizah Azizah
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Peningkatan jumlah kendaraan yang beroperasi di jalur lalu lintas, khususnya di kota- kota besar sangat tinggi. Dapat dilihat pada kasus jalan tol, banyaknya kendaraan yang memasuki jalur tol yang tidak terklasifikasi jenisnya membuat kerusakan pada jalan tol tiap tahunnya tidak bisa terprediksi dengan kata lain perbaikan dalam jalan raya tol tidak dalam kurun waktu yang sesuai. Untuk itu diperlukan suatu kajian untuk meninjau kesesuaian pada kondisi saat ini. Dengan perkembangan teknologi informasi, hal tersebut dapat ditangani dengan sistem yang terhubung dengan beberapa kamera di beberapa titik yang berfungsi untuk mengambil gambar kendaraan yang melewati jalan tol tersebut. Pada tugas akhir ini dilakukan studi penerapan teknologi pengolahan citra digital dengan mengelola informasi dalam bentuk gambar dalam hal ini adalah klasifikasi golongan kendaraan pada jalan tol. Proses yang dilakukan untuk identifikasi jenis kendaraan ini adalah akuisisi data, pengolahan awal, ekstraksi ciri dan klasifikasi kendaraan. Metode yang digunakan untuk ekstraksi ciri jenis kendaraan yaitu basic geometric parameter sedangkan untuk klasifikasi golongan kendaraan digunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil pengujian terbaik didapatkan bahwa dengan menggunakan empat parameter ekstraksi ciri basic parameter geometri dan klasifikasi K-NN didapatkan akurasi pengenalan terbaik sebesar 89 % pada data uji. Kata Kunci : Pengolahan Citra, Basic Geometric Parameter, K-Nearest Neighbor (K-NN).
Klasifikasi Kanker Usus Besar Menggunakan Metode K-nearest Neighbor (k-nn) Ocky Tiaramukti; Ratri Dwi Atmaja; R Yunendah Nur Fuadah
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kanker usus besar atau kanker kolorektal adalah jenis kanker yang menyerang usus besar atau bagian terakhir pada sistem pencernaan manusia. Ada beberapa jenis kanker yang menyerang usus besar manusia yaitu Lymphoma, Sarcoma, dan Carcinoma. Tugas akhir ini bertujuan untuk menghasilkan suatu sistem yang dapat mendeteksi dan mengklasifikasi citra usus besar ke dalam tipe kanker Lymphoma, kanker Carcinoma, atau normal. Sistem yang dirancang pada tugas akhir ini menggunakan 198 data patologi jaringan kanker usus besar. Perancangan sistem ini mengklasifikasikan kanker usus besar mulai dari preprocessing, ekstraksi ciri dengan menggunakan Principal Analysis Component (PCA) dan melakukan klasifikasi menggunakan metode K-NN. Pengujian dilakukan dengan mencoba beberapa pengaturan parameter inputan K-NN. Hasil dari penelitian ini berupa sistem pengolahan citra yang mampu mendeteksi Penyakit kanker usus besar dan mengklasifikasikan jenisnya. Pada penelitian ini pencapaian akurasi tertingggi yang diperoleh menggunakan klasifikasi K-NN dengan K=1 dan jenis distance minkowski. Hasil yang diperoleh pada pengujian sistem deteksi kanker usus besar adalah 68.52%.
Simulasi Dan Analisis Sistem Klasifikasi Kepadatan Tulang Menggunakan Citra X-ray Dayan Aldina; Ratri Dwi Atmaja; Hilman Fauzi
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Jaman sekarang sudah banyak orang yang sudah mengalami pengeroposan tulang walaupun orang tersebut masih muda. Pada tugas akhir ini akan menggunakan sampel berupa hasil x-ray tulang normal, osteopenia, dan tulang osteoporosis. Sampel tulang yang sudah dikelompokkan akan dibagi lagi menjadi 2 kelompok yaitu data latih dan data uji. Sistem yang dihasilkan dapat mengklasifikasikan tulang normal, osteopenia, dan osteoporosis dari 3 bentuk tulang yaitu: femur, tulang belakang, dan lengan tanpa harus memisahkan satu per satu bagian. Jadi pada tugas akhir ini dari hasil x-ray dicari ciri dari setiap data tulang yang ada menggunakan GLCM dan akan dilakukan klasifikasi dan perbandingan antara data latih dan data uji menggunakan K-NN. Hasil dari sistem ini dapat mengklasifikasikan jenis tulang dari 3 bagian tulang tanpa harus dipisah-pisah per bagian tulangnya dan memiliki akurasi sistem sebesar 76,9231%.
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Achmad Rizal Adri Achmad Farhan Agung Adinegoro Aldi Andika Pratama Andi Paramata Andria Puja Pratama Annas, Muhammad Satya Ardyandrea Erstya Surya Arif Setiawan Arina Fadhilah Armanda Nur Fadhlillah Ayu Putu Wida Vanhita Ayudina, Nasya Azhar, Tauhid Nur Azizah Azizah AZIZAH AZIZAH Bambang Hidayat Brillian Bagus Pakerti Utama Dayan Aldina Desy Agustin Doanda Khabi Putra Dyah Norma Maharsi Eko Susatio Erwin Susanto Faisal Nur Achsani Fiky Y. Suratman Firda Masitha Fransiskus Firdyan Laia Gelar Budiman Gurnita Koncara Indraloka Gusty Aditya Arrazaq Hafizh Saftian Hendra Priyana Mirantika Hilman Fauzi, Hilman I Gusti Putu Agung Satria Bayu Mahendra I Nyoman Apraz Ramatryana Igun Gunawan Immanuel Rayuzi Pandapotan Sinaga Inung Widjayanto Inung Wijayanto Irma Safitri Ivan Favian Iwan Iwut Jhordy Reswandi Junartho Halomoan Laksono Adi Cahyo Fitro Ledya Novamizanti Listhyani Dhianira Sarie Maghfira Rifki Hariadi Mohammad Fadly Sulianto Muhammad Ary Murti Muhammad Baresi Ariel Muhammad Najiburahman Muhammad Panji Kusuma Praja Muhammad Satya Annas Nadya Noviade Sapitri Nirwana Sari Novia Inggrit Dewiayu Santikasari Nur Andini Ocky Tiaramukti Porman Pangaribuan Pradipta Bagoes Santoso Putri Andriani Putu Cinthia Wikessa R. Yunendah Nur Fu’adah Rahman, Fadlur Rais Zul Ihram Ramli Ranggi Sistama Rani Harnila Regha Julian Pradhana Resandy, Refsi Ridho Aryan Ramadhan Rita Magdalena Rita Purnamasari Robinzon Pakpahan Santy Fauziyah SATRIA, FAJRI EKA Siti Nur Fatihah SOFIA SAIDAH Suci Aulia Taufik Prima Nugraha Teuku Firaz Bintang Nusantara Unang Sunarya Viko Adi Rahmawan WANANDA, PUTU DEBBY Yohana Karina Candra Sari