Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Rekayasa elektrika The Indonesian Journal of Computer Science
Niam Tamami
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

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

Found 2 Documents
Search
Journal : The Indonesian Journal of Computer Science

 1 
Deteksi Objek pada Pengambil Muatan Autonomous VTOL berdasarkan Fitur Warna dan Bentuk Niam Tamami; Mochamad Mobed Bachtiar; Mohammad Syafrudin; Eru Puspita
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 1 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i1.3569

Abstract

Dalam era modern, Autonomous VTOL (Vertical Take Of and Landing) telah mengambil peran yang semakin signifikan dalam berbagai aplikasi, salah satunya pengiriman barang. Keberhasilan proses pengambilan muatan ditentukan dari keberhasilan proses deteksi. Pada lingkungan terbuka, deteksi muatan sering kali tidak akurat karena adanya objek lain yang berada di atas tanah. Pada penelitian ini, proses deteksi didasarkan pada fitur warna dan bentuk dari objek untuk meningkatkan akurasi deteksi. Deteksi warna dilakukan dengan memberikan range batas nilai HSV dan menghitung luasan terbesar untuk mengetahui posisi muatan pada gambar. Selanjutnya deteksi Haar Cascade digunakan untuk memastikan apakah fitur bentuk objek sesuai dengan objek yang ingin dideteksi. Deteksi objek dengan hanya menggunakan Haar Cascade digunakan sebagai pembanding. Dari percobaan yang telah dilakukan, deteksi dengan menggunakan Haar Cascade didapatkan nilai akurasi 70.68%, sedangkan kombinasi deteksi kontur warna dan Haar Cascade didapatkan nilai akurasi yang lebih tinggi yaitu 87.93%.
Prototipe Sistem Keamanan Kunci Pintu Rumah Otomatis Dengan Pengenalan Wajah Berbasis IoT Niam Tamami; Achmad Rizky Ramadhani; Hary Oktavianto; Rifqi Nabila Zufar
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 6 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v14i6.4998

Abstract

Dalam era digital yang semakin berkembang, teknologi telah mengubah sistem keamanan dengan menggantikan kunci pintu konvensional dengan kunci pintu pintar yang canggih. Teknologi seperti pengenalan wajah, sidik jari, dan sensor gerak memberikan tingkat keamanan yang lebih tinggi dibandingkan dengan kunci tradisional. Kunci pintu konvensional rentan terhadap risiko pembobolan, kehilangan, atau duplikasi oleh pelaku kejahatan. Sebagai solusi, penulis ingin menciptakan kunci pintu pintar yang dapat membuka pintu dengan pengenalan wajah, Personal Identification Number (PIN), dan melalui Telegram bot. Pengenalan wajah pada kunci pintu pintar memastikan bahwa hanya pemilik atau orang yang terdaftar yang dapat membuka pintu. Fitur tambahan berupa penggunaan PIN memberikan lapisan keamanan ekstra. Jika PIN yang salah dimasukkan sebanyak tiga kali, alarm akan berbunyi untuk memberikan peringatan. Selain itu, jika sistem pengenalan wajah tidak dapat mengenali wajah yang sedang dipindai, kamera akan mengambil gambar dan mengirimkannya ke Telegram bot di smartphone pengguna. Dengan penerapan kunci pintu pintar ini, diharapkan keamanan dan kemudahan akses yang lebih baik dibandingkan dengan kunci pintu konvensional. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini dapat bekerja dengan akurasi pengenalan wajah sebesar 79% dan respon alarm bekerja secara real-time melalui integrasi Telegram bot.
Co-Authors Achmad Rizky Ramadhani Agus Indra Gunawan Chandra Edy Prianto Eru Puspita Hary Oktavianto Madyono Madyono Mochamad Mobed Bachtiar, Mochamad Mobed Mohammad Syafrudin RIFQI NABILA ZUFAR Setia Yusuful Arif