Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.096
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ComEngApp : Computer Engineering and Applications Journal JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Annual Research Seminar JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer SISFOTENIKA Journal of Information Technology and Computer Engineering Jurnal Teknologi Terapan Indonesian Journal of electronics, electromedical engineering, and medical informatics REKA ELKOMIKA: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Fokus Elektroda (Energi Listrik, Telekomunikasi, Komputer, Elektronika dan Kendali) Jurnal Rekayasa elektrika The Indonesian Journal of Computer Science
Aditya Putra Perdana Prasetyo
Prodi Teknik Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya
Aerospace Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : SISFOTENIKA

 1 
Sistem Pemilah Sampah Organik Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Klasifikasi CNN Aditya Putra Perdana Prasetyo
SISFOTENIKA Vol 13, No 1 (2023): SISFOTENIKA
Publisher : STMIK PONTIANAK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30700/jst.v13i1.1340

Abstract

Projek ini bertujuan untuk melakukan pengecekan dan pengaturan pada Raspberry Pi 3 Model B+, Melakukan pengecekan dan pengaturan pada kamera Raspberry Pi Camera Rev 1.3 dan pengujian klasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network atau CNN untuk mengetahui hasil prediksi sesuai dengan gambar yang ditampilkan. Metode penelitian pada projek ini menggunakan metode Forward Engineering. Metode ini membagi menjadi tahapan menjadi beberapa bagian dimulai dari studi literatur hingga pengujian projek dan analisa data projek.Raspberry Pi 3 Model B+ dan Raspberry Pi Camera Rev 1.3 yang telah ditur siap digunakan untuk melakukan proses pengambilan gambar pada objek-objek yang akan diklasifikasikan. Setelah dilakukan pengujian didapatkan hasil pengujian dengan rentang prediksi benar adalah 66% atau 33 gambar dan 34% atau 17 gambar dengan prediksi salah.
Co-Authors Abdul Wahid Sempurna Abdul Wahid Sempurna Abdul Wahid Sempurna Abdurahman Adi Hermansyah Adi Hermansyah, Adi Ahmad Heryanto B Azhar, Iman Saladin Bangun Sudrajat Bangun Sudrajat Brema Alfaretz Tarigan Buchari, M. Ali Deris Stiawan Dudifa, Aldi Habibi, Ismail Hanif, Labiq Al Huda Ubaya Huda Ubaya Iman Saladin B. Azhar Kemahyanto Exaudi Labiq Al Hanif M. Dimas Firmansyah Maulida, Mutia Nadra Mgs Muhammad Faris Monica Ayu Amaria Muhammad Afif Nabillah Selva Setiawan Purwita Sari R Rendyansyah Rahmat Fadli Isnanto Rahmatullah, Ikang Rendyansyah Rendyansyah Rendyansyah Rendyansyah Rendyansyah Rendyansyah Rendyansyah Reska Hardiyanti Ricy Firnando Rido Zulfahmi Riyuda, Rafki Sahasika Rony, Zahara Tussoleha Rossi Passarella Roswitha Yemima Tiur Mediswati Sarmayanta Sembiring Sarmayanta Sembiring Sarmayanta Sembiring Sarmayanta Sembiring Sitorus, Harlis Richard Sri Desy Siswanti Sri Desy Siswanti Sukemi Tri Wanda Septian Tri Wanda Septian Vindriani, Marsella Wahyu Gunawan Winda Kurnia Sari