Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

SISTEM PENGENAL ARAH PANDANG MATA PADA PENGENDARA MOBIL Deny Christian; Ivanna K. Timotius; Iwan Setyawan
Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 13 No. 01 (2014)
Publisher : Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (177.684 KB)

Abstract

Tulisan ini menyajikan perancangan sebuah sistem alarm untuk mengingatkan pengendara apabila arah pandang pengendara teralih dari jalan raya. Sistem yang dirancang memanfaatkan algoritma Viola-Jones [3], yang kemudian diproses dengan dan tanpa histogram equalization. Pengklasifikasian arah pandangan mata dilakukan menggunakan klasifikasi nearest neighbor dengan perhitungan jarak terdekat menggunakan kriteria jarak Euclidean. Berdasarkan hasil eksperimen, keakuratan sistem dengan histogram equalization mencapai 97%, sedangkan keakuratan sistem tanpa histogram equalization mencapai 60,5% dengan data pelatihan sejumlah lima citra, dan data pengujian sejumlah 3963 citra.
Pemanfaatan Metode Template Matching untuk Face Tracking secara Real Time di Ruang Tertutup Efraim Anggriyono; Iwan Setyawan; Ivanna K. Timotius
Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 14 No. 02 (2015)
Publisher : Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1133.039 KB) | DOI: 10.31358/techne.v14i02.133

Abstract

Perekaman video biasanya dilakukan secara manual oleh seorang juru kamera. Juru kamera harus berkonsentrasi dengan objek yang direkam agar tidak ketinggalan sedetik moment pun yang bisa membuat buyar kesan suatu liputan selain itu dibutuhkannya tenaga yang lebih dari seorang juru kamera dalam melakukan proses perekaman video. Dalam makalah ini, penulis mengulas tentang sistem perekaman video otomatis. Sistem ini dibentuk berdasarkan pengenalan wajah manusia yang diinginkan. Pengenalan wajah manusia dilakukan dengan metode template matching. Sistem perekaman video otomatis ini diuji dengan 32 subyek pada variasi pencayahaan pagi hari, siang hari, sore hari, dan malam hari. Berdasarkan hasil pengujian, sistem mampu menghasilkan akurasi program (Ap) sebesar 79.95% dan akurasi rotator (AR) sebesar 80.73%.
Two-Class Classification with Various Characteristics Based on Kernel Principal Component Analysis and Support Vector Machines Timotius, Ivanna Kristianti; Setyawan, Iwan; Febrianto, Andreas Ardian
Makara Journal of Technology Vol. 15, No. 1
Publisher : UI Scholars Hub

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

Abstract

Two class pattern classification problems appeared in many applications. In some applications, the characteristic of the members in a class is dissimilar. This paper proposed a classification system for this problem. The proposed system was developed based on the combination of kernel principal component analysis (KPCA) and support vector machines (SVMs). This system has been implemented in a two class face recognition problem. The average of the classification rate in this face image classification is 82.5%.
Klasifikasi Citra X-Ray Covid-19 Menggunakan Three-layered CNN Model Aaron Berliano Handoko; Ivanna Kristianti Timotius; Darmawan Utomo
Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 21 No. 2 (2022)
Publisher : Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31358/techne.v21i2.316

Abstract

Tragedi Covid yang melanda dunia perlu mendapat solusi pendeteksian yang cepat untuk mempermudah pengobatannya. Metode tes PCR jumlah alatnya lebih sedikit dibandingkan dengan mesin X-ray di Indonesia. Oleh karena itu, metode pengklasifikasi gambar X-ray dapat digunakan sebagai solusi alternatif.  Pada penelitian ini diusulkan penggunaan model CNN dengan tiga lapisan convolutional dan maxpooling. Dataset image yang digunakan memiliki 1000 image teridentifikasi Covid dan 3000 image sebagai normal. Hyperparameter tuning dilakukan dengan cara membandingkan beberapa kombinasi hyperparameter; learning rate, dropout rate dan density. Model terbaik yang didapatkan adalah model tiga lapisan neural network dengan learning rate = 0,001, density = 64 dan dropout rate = 0,7. Model ini memiliki rata-rata akurasi sebesar 96% dan jumlah parameter sebanyak 7,1% dibandingkan acuan.
Edukasi Elektronika Dasar dan Pengenalan Energi Baru kepada Siswa SD Kanisius Gendongan Salatiga Eva Yovita Dwi Utami; Ivanna K. Timotius; Iwan Setyawan; Revivo Onix Setyawan; Jevan Farica; Maria Enggar Santika
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 5 No. 2 (2024): Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN)
Publisher : Cv. Utility Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jpkmn.v5i2.3332

Abstract

Teknologi, khususnya di bidang teknik elektronika berkembang pesat dan sering memiliki dampak yang merugikan terhadap lingkungan. Oleh karena itu, literasi teknologi di bidang teknik elektronika serta energi baru dan terbarukan sangat penting diberikan kepada anak-anak sedini mungkin. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini difokuskan pada bidang elektronika dasar dan energi baru/terbarukan. Sasaran kegiatan ini adalah siswa-siswi SD kelas 3 - 6 di SD Kanisius Gendongan, Salatiga. Tujuan kegiatan ini adalah agar siswa-siswi yang berpartisipasi memperoleh pengetahuan dasar mengenai teknik elektronika dan sumber energi baru. Kegiatan pengabdian dilaksanakan dalam bentuk pemberian materi di kelas yang disertai dengan kegiatan praktek. Evaluasi terhadap penyerapan materi dilakukan dengan cara pengamatan dan penilaian sumatif berupa kuis. Hasil evaluasi kegiatan menunjukkan bahwa para peserta dapat menyerap materi yang diberikan dengan sangat baik yang dibuktikan dengan hasil penilaian kuis yang mencapai nilai rata-rata 87,1 dari 100 untuk kelas elektronika dasar dan 88 dari 100 untuk kelas energi baru dan terbarukan. Selain itu, pengamatan yang dilakukan selama kegiatan juga menunjukkan antusiasme para peserta yang sangat tinggi.
Measurement and Analysis of Noise Levels from Loudspeakers on Public Transportation in Kupang, East Nusa Tenggara Wellem, Theophilus; Nataliani, Yessica; Manongga, Danny; Hendry, Hendry; Utomo, Darmawan; Timotius, Ivanna K.; Kameo, Daniel D.; Lasso, Aldi; Weku, Winsy C.D
Jurnal Ilmiah Sains Volume 24 Issue 2, October 2024
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/jis.v24i2.54820

Abstract

The government is very concerned about the threshold value of human hearing that causes permanent noise-induced hearing loss (NIHL), such as noise caused by public transportation (bemo) in Kupang. This research aims to increase the awareness of the bemo user in Kupang to prevent hearing loss due to noise from bemo audio devices. Noise measurements due to public transportation are usually carried out outside the vehicle, for example, on the street, but in this study, measurements were carried out inside the vehicle (bemo). Data was obtained from (1) Data on sound intensity in public transport taken manually using a Sound Pressure Level (SPL) meter and (2) Data on the working hours of the drivers taken manually by asking how long they drive in a day. The results of  of each route and the average of  of eight routes showed a sound intensity above the threshold set by the government, i.e., 70 dB. Routes 1 and 3 are bemo routes that need attention because they have maximum sound intensity of more than 100 dB and are included in the Very Loud category. Meanwhile, the other routes are included in the Loud category. Furthermore, the average time a driver stays in a bemo daily is 13.5 hours, which concluded that all drivers are at risk of hearing loss. Therefore, special attention is needed from the government because this can result in driver hearing loss.   Keywords: Bemo; Kupang; Noise-induced hearing loss; Public transportation; Sound intensity