Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.935
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSM (Jurnal SIFO Mikroskil) Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Panrita Abdi - Jurnal Pengabdian pada Masyarakat JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JUTEI (Jurnal Terapan Teknologi Informasi) Jurnal Riset Informatika MULTINETICS IJAIT (International Journal of Applied Information Technology) Almufi Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat eProceedings of Engineering Journal of Computer Engineering: Progress, Application and Technology Jurnal Nasional Sains dan Teknik
ANGGUNMEKA LUHUR PRASASTI
Telkom University
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

Published : 81 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 81 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Sistem Pengenalan Pembuluh Darah Jari Manusia Menggunakan Metode Weber Local Binary Pattern (wlbp) Adhia Dinda Sofia Afifah Masyhur; Anggunmeka Luhur Prasasti; Roswan Latuconsina
eProceedings of Engineering Vol 7, No 2 (2020): Agustus 2020
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Sistem pengenalan biometrik mengacu pada identifikasi secara otomatis terhadap manusia berdasarkan karakteristik tingkah laku manusia. Salah satu pengenalan biometrik adalah pengenalan pembuluh darah jari manusia. Finger vein merupakan pembuluh darah yang berada pada jari manusia, beberapa literatur menjelaskkan finger vein memiliki hal yang unik, sehingga di kembangkanlah sistem pengenalan biometrik pada pembuluh darah jari manusia. Pada penelitian ini dirancang sistem deteksi dan identifikasi individu menggunakan pembuluh darah jari manusia dengan metode Weber Local Binary Pattern (WLBP). Metode WLBP merupakan gabungan dari metode LBP dan hukum Weber, WLBP memiliki keunggulan dalam memperhatikan intensitas dan variasi terkecil. Pada penelitian ini, proses akuisi citra dilakukan menggunakan kamera endoskop. Kamera endoskop memiliki sensor yang tidak dapat memblokir cahaya infrared dan dapat diserap oleh lapisan kulit sehingga mendaptkan gambar pembuluh darah jari yang lebih jelas. Hasil akuisisi citra membutuhkan proses preprocessing untuk memperjelas gambar pembuluh darah pada jari. Proses indentifikasi menggunakan klasifikasi K-NN. Klasifikasi K-NN dilakukan dengan nilai K = 3, penelitian ini menggunakan 50 data latih dan 50 data uji yang diambil dari 5 individu. Kata kunci : Sistem Biometrik, Pembuluh Darah Jari, WLBP, K-NN Abstract Biometric recognition system refers to automatic identification of humans based on the characteristics of human behavior. One of the biometric introductions is finger vein identification. Finger veins are blood vessels that are in human fingers, some literature explains that finger veins have unique things, therefore biometric recognition system in human finger veins was developed. In this study, a detection and identification system for individuals using human finger blood vessels was designed using the Weber Local Binary Pattern (WLBP) method. The WLBP method is a combination of the LBP method and Weber's law, WLBP has the advantage of paying attention to the smallest intensity and variation. In this study, the image acquisition process was carried out using an endoscope camera. The endoscope camera has a sensor that cannot block infrared light, which can be absorbed by the skin layer to give a clearer picture of the finger blood vessels. The results of image acquisition require a preprocessing process to clarify the image of blood vessels on the fingers. The identification process uses the K-NN classification. K-NN classification is done with a value of K = 3, this study uses 50 training data and 50 test data that take from 5 individu. Keyword: Biometric System, Finger Vein, WLBP
Implementasi Machine Learning Untuk Mendeteksi Unsur Depresi Pada Tweet Menggunakan Metode NaÏve Bayes Miftah Meinaldi Nurrochman; Anggunmeka Luhur Prasasti; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Saat ini media sosial telah menjadi bagian hidup baru dalam masyarakat modern. Twitter adalah salah satu media sosial terpopuler. Batasan karakter saat melakukan tweet di Twitter membuat pesan yang disampaikan oleh pengguna menjadi sangat ringkas. Penggguna Twitter cenderung mengungkapkan perasaannya melalui unggahan tweet. Namun unggahan tweet belum tentu dapat dijadikan acuan secara nyata apakah unggahan tweet tersebut sesuai dengan perasaannya. Dalam penelitian ini menghasilkan sistem untuk mendeteksi unggahan tweet pada twitter terdapat unsur depresi atau tidak dengan metode Naïve Bayes. Metode klasifikasi yang digunakan untuk memberikan label kelas pada penelitian ini yaitu metode Naïve Bayes. Metode Naïve Bayes adalah metode klasifikasi penggolongan berdasarkan nilai probabilitas yang mudah untuk diimplementasikan pada tweet berupa teks. Dengan demikian, sistem dektesi unsur depresi pada tweet dengan Metode Naïve Bayes dapat mendeteksi sebuah postingan tweet mengandung unsur depresi atau tidak dengan nilai akurasi sebesar 74% pada pengujian rasio data, dan 73% pada pengujian validasi. Kata kunci: Twitter, tweet, Machine Learning, Depresi, Naïve Bayes.
IoT-Based Banknotes Saving Automation System Anggunmeka Luhur Prasasti; Reza Rendian Septiawan; Muhammad Haekal Alfarisi
CEPAT Journal of Computer Engineering: Progress, Application and Technology Vol 2 No 01 (2023): February 2023
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/cepat.v2i01.5499

Abstract

Many problems occur with traditional savings, such as users not knowing the nominal amount that has been saved later, and the authenticity of the money saved. To overcome this problem, the "Savings Storage Automation System with IoT-Based Banknotes" tool was created, this tool aims to help users save money easily and safely. The system design is based on Arduino Mega. The inputs on the Arduino Mega consist of a GY-33 TCS34725 as a color sensor and a keypad to perform functions. The output produced is in the form of nominal data of banknotes that can be seen by the user through an LCD and sent to a database, checking the authenticity of the money is done manually by using ultraviolet. The method used to identify the nominal banknotes is based on the reading of each RGB value and color temperature on each nominal banknote. The average accuracy of reading currency values on real banknotes reaches 88%, while in testing counterfeit banknotes it is 14%. Testing execution time when entering money into savings is 3.57 seconds and data to the database is 6.57 seconds.
IMPLEMENTASI DAN ANALISIS KOMPRESI HYBRID PADA CITRA MEDIS DIGITAL HASIL RONTGEN KANKER PAYUDARA Randy Hamzah Hardianto; Ledya Novamizanti; Anggunmeka Luhur Prasasti
Jurnal Terapan Teknologi Informasi Vol 1 No 2 (2017): Jurnal Terapan Teknologi Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1479.688 KB) | DOI: 10.21460/jutei.2017.12.39

Abstract

Kompresi citra digital merupakan upaya untuk melakukan transformasi terhadap data atau simbol penyusunan citra digital menjadi data atau simbol lain tanpa menimbulkan perubahan yang signifikan atas citra digital tersebut bagi mata manusia yang mengamatinya. Tujuannya adalah untuk mengurangi redudansi dari data-data yang terdapat dalam citra sehingga dapat disimpan atau ditransmisikan secaran efisien. Kanker Payudara merupakan kasus kanker terbanyak di Indonesia, dimana penatalaksanaannya membutuhkan banyak sekali data digital hasil rontgen. Penelitian ini dimaksudkan untuk mengompres data digital hasil rontgen kanker payudara dengan ukuran yang lebih efisien tanpa mengubah atau mengurangi informasi serta masih dapat dinilai oleh pandangan manusia (ekspertis). Penelitian ini menggunakan teknik hybrid, yaitu Metode 2D DCT (Two Dimensional Discret Cosine Transform) dan Huffman. Tenaga Medis memberikan nilai 3 dari 4 ketika hasil kompresi mencapai rasio kompresi 34,36% dengan PSNR terbaik sebesar 40dB. Hasil pengujian ini menggunakan kedalaman nilai nol sebesar 0 hingga 3 pada proses kuantsasi 2D DCT
Pneumatic pressure control system with microcontroller on bullet tower Umar, Ali; Rezwandi, Fiqri Aqilah; Rohman, Hamzah Nur; Prasasti, Anggunmeka Luhur; Tresna, Wildan Panji
CEPAT Journal of Computer Engineering: Progress, Application and Technology Vol 4 No 01 (2025): May 2025
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/cepat.v2i04.6472

Abstract

A bullet launcher is a defense tool intended to shoot targets, powered by gunpowder that can endanger its users. The use of gunpowder is dangerous because the resulting explosive power can harm the user. An alternative solution that can be done for this problem is to design a bullet launcher system that does not endanger its users. the system that has been implemented is a pneumatically powered bullet launcher. The pneumatic system is controlled using a microcontroller to control the input of sensors, solenoids, actuators and air pressure in the system. The pressure sensor used is a WPT-83G-EGG4 transmitter with a maximum pressure of 12 bar or 174 psi. The test results obtained with the average pressure measurement error is ±1% tolerance at pressures below 33 psi. The average response time of the sensor detecting pressure is 0.2 seconds.
Perbandingan Ekstraksi Fitur dan Proses Matching pada Autentikasi Sidik Jari Manusia PRASASTI, ANGGUNMEKA LUHUR; IRAWAN, BUDHI; FAJRI, SETIO EKA; RENDIKA, ANANDA; HADIYOSO, SUGONDO
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 8, No 1: Published January 2020
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v8i1.95

Abstract

ABSTRAK Sidik jari merupakan biometrik yang sering digunakan dalam teknologi autentikasi. Terdapat banyak metode yang bisa digunakan untuk membuat sistem klasifikasi sidik jari. Maximum Curvature Points (MCP) umumnya digunakan untuk ekstraksi citra pembuluh darah jari yang juga digunakan sebagai autentikasi. Pada penelitian ini akan diuji performansi dari metode MCP jika dibandingkan dengan metode yang umum digunakan pada proses pengenalan sidik jari, yaitu Hit and Miss Transform (HMT). Perbedaan domain, yaitu spasial pada Normalized Cross Correlation (NCC) dan frekuensi pada Phase Correlation (PC) dalam proses matching ternyata juga mempengaruhi performansi sistem. Hasilnya menunjukkan bahwa penggunakaan metode MHTNCC memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dalam pengenalan sidik jari yaitu 92% untuk pengenalan ibu jari dan 98% untuk pengenalan jari telunjuk, dibandingkan dengan menggunakan metode MCP-PC yang hanya memiliki tingkat akurasi sebesar 88% untuk pengenalan ibu jari dan 92% untuk pengenalan jari telunjuk. Kata kunci: sidik jari, MCP, HMT, phase correlation, normalized cross correlation ABSTRACTFingerprint is one of the biometric systems that are often used in an authentication technology. There are many methods that can be used to develop fingerprint’s classification system. Maximum Curvature Points (MCP) are generally used for finger vein image extraction which is also used as authentication. MCP performance will be compared to common method in finger print recognition, Hit and Miss Transform (HMT). Using different domains, spatial in Normalized Cross Correlation (NCC) and frequency in Phase Correlation (PC) affect the system performance. The results show that the application of HMT-NCC more accurate in terms of finger print’s recognition, 92% in accuracy for thumb recognition and 98% accuracy for index finger recognition, while MCP-PC is only reach 88% in accuracy for thumb recognition and 92% accuracy for index finger recognition. Keywords: fingerprint, MCP, HMT, phase correlation, normalized cross correlation
Sistem Slot Parkir Berbasis IoT Menggunakan ESP32 dengan Sensor Inframerah Kusumo, Atallah Satrio; Hasibuan, Faisal Candrasyah; Prasasti, Anggunmeka Luhur
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 3 (2025): Juni 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kemacetan yang sering terjadi di kota-kota besarsering kali disebabkan oleh praktik parkir yang tidak teratur,yang mengganggu kelancaran arus lalu lintas. Salah satupendekatan untuk mengatasi permasalahan ini adalah denganmenerapkan sistem parkir pintar yang memanfaatkanteknologi Internet of Things (IoT), yang dilengkapi dengansensor inframerah dan modul ESP32. Dalam penelitian ini,dirancang sebuah sistem yang mampu mendeteksi keberadaankendaraan secara otomatis. Sistem ini akan mengirimkaninformasi mengenai ketersediaan tempat parkir ke dalamdatabase, serta menampilkan informasi tentang sisa tempatparkir dan lokasi parkir terdekat melalui tampilan 7 segmendan LED. Hasil dari pengujian yang dilakukan menunjukkanbahwa sistem ini mampu mengirim dan menerima data secarareal-time, dengan rata-rata waktu pengiriman data mencapai200,9 ms dan waktu penerimaan data sebesar 488,191 ms,sehingga total waktu delay sistem adalah 689,091 ms. Dengantingkat akurasi mencapai 94%, sistem ini berpotensi untukmengurangi waktu yang dibutuhkan dalam mencari tempatparkir, mengurangi kemungkinan terjadinya parkir liar, sertaberkontribusi dalam mengurangi kemacetan lalu lintas yangsering terjadi.Kata kunci— 7 Segment Display, Esp32, Firebase, Internet ofThing (IoT), Sensor Infrared Obstacle.
Monitoring Penggunaan Mesin-Mesin dan Mekanisasi Alat Pertanian pada Balai Pengembangan Mekanisasi Pertanian Provinsi Jawa Barat Prasasti, Anggunmeka Luhur; Hasibuan, Faisal Candrasyah; Hartono, Aditya Firmansyah; Mertu, Aidi; Fajri, Farhan Ulil; Ruslan, Ramah Rinaldi
Almufi Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 5 No 1: Juni (2025)
Publisher : Yayasan Almubarak Fil Ilmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63821/ajpkm.v5i1.463

Abstract

Balai Pengembangan Mekanisasi Pertanian adalah sebuah lembaga pemerintah yang berfokus pada pengelolaan alat pertanian yang dipinjamkan oleh pemerintah kepada kelompok tani di Provinsi Jawa Barat. Salah satu permasalahan utama yang dihadapi oleh mitra adalah kurangnya sistem pemantauan yang efisien untuk memastikan penggunaan dan kondisi alat pertanian yang telah dipinjamkan. Dalam kegiatan pengabdian kepada masyarakat, dikembangkan sebuah sistem monitoring berbasis Internet of Things (IoT) guna memantau penggunaan serta kondisi alat pertanian tersebut. Sistem ini memanfaatkan teknologi Global Positioning System (GPS) untuk mendeteksi lokasi alat dan modul komunikasi GSM untuk mengirimkan data secara real-time. Dengan penerapan sistem ini, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi penggunaan alat pertanian, mempermudah pemeliharaan berkala, serta mengurangi masalah terkait akuntabilitas dalam pengelolaan alat pertanian. Selain itu, sistem ini juga dapat memperkuat pengawasan terhadap alat pertanian yang telah dipinjamkan, sehingga dapat memastikan alat tetap berfungsi optimal dan mendukung produktivitas pertanian.
Pengembangan Sistem Backend Menggunakan .Net Pada Aplikasi Konsultasi Makanan Diet Menggunakan Deep Learning Irawan, Harvan Nurluthfi; Setianingsih, Casi; Prasasti, Anggunmeka Luhur
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penelitian ini membahas implementasi backend pada aplikasi konsultasi makanan diet menggunakan deep learning. Backend dikembangkan menggunakan .NET dan PostgreSQL untuk mengelola data pengguna dan makanan. Model YOLOv8 digunakan untuk mendeteksi makanan pada gambar, dengan informasi nutrisi yang diambil dari FatSecret. Integrasi model dilakukan menggunakan ONNX Runtime, dan aplikasi di-deploy di Google Cloud Run menggunakan Docker. Hasil pengujian beban menunjukkan bahwa backend ini mampu menangani deteksi makanan untuk setidaknya 10 pengguna secara bersamaan, dengan masing-masing pengguna melakukan hingga 100 permintaan, sehingga total mencapai 1.000 permintaan. Implementasi ini diharapkan menjadi dasar bagi pengembangan aplikasi konsultasi diet yang lebih canggih. Kata kunci— backend, deep learning, yolov8, onnx, .net, docker, gcp, fatsecret, diet
Implementasi Arsitektur MVVM dalam Pengembangan Aplikasi Rekomendasi Makanan Sehat Berbasis Mobile Ramadhan, Achmad Rionov Faddillah; Kusuma, Purba Daru; Prasasti, Anggunmeka Luhur
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pola makan yang tidak sehat merupakan masalah kesehatan yang prevalen di Indonesia. Dengan konsumsi makanan yang tinggi kalori namun rendah nutrisi memperburuk kondisi penyakit kronis seperti diabetes, kolesterol dan hipertensi. Dengan banyaknya penyakit kronis yang tinggi akibat pola makan yang tidak sehat, aplikasi mobile yang memberikan rekomendasi makanan sehat bisa menjadi solusi yang strategis. Melalui aplikasi ini, pengguna dapat menjaga kesehatan mereka dengan memilih diet yang lebih sehat dan bertanggung jawab, dan didukung oleh fitur - fitur yang tesedia. Rekomendasi resep, pelacakan nutrisi, dan program diet menjadi sarana untuk mendukung pengguna dalam mencapai tujuan kesehatan mereka secara lebih efektif. Arsitektur ModelView-ViewModel (MVVM) digunakan dalam pengembangan aplikasi ini, yang barengi beserta penerapan clean architecture untuk memastikan modularitas dan dan kejelasan kode. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini tidak hanya mendukung kebutuhan pengguna saat ini tetapi juga memudahkan skalabilitas dan pemeliharaan jangka panjang. Aplikasi ini berhasil meningkatkan pengalaman pengguna dengan performa yang stabil dan antarmuka pengguna yang efektif. Kata kunci— arsitektur MVVM, clean architecture, rekomendasi makanan sehat, aplikasi mobile, kesehatan masyarakat.
Co-Authors Abdi, Diaz Adhia Dinda Sofia Afifah Masyhur Adhitama, Taufiq Gilang Agus Virgono Alfarisi, Muhammad Haekal Alfarrelwijaya, Dheandra Alfitrah, Raudhafilhaq Ali Fahmi Perwira Negara Andaru, Rizki Fauzi Andrew Brian Osmond Anggraini, Ratika Dwi Annisa Farhah Ariefani , Alfaridzi Muhammad Armain Hidayatullah, Muhammad Ashri Dinimaharawati Asti Novianty Basuki, Muhammad Fadhil Nararya Budhi Irawan Burhanuddin Dirgantoro Candrasyah H, Faisal Candrasyah Hasibuan, Faisal Casi Setianingsih Daniar, Ivan Denny Meilika Setiawati Deyan Havith Dailamy Dhiaulhaq, Muhammad Althaf Dhiyaul Haq, Muhammad Difa Diputra, Hadid Candra Erlangga Maulana Muhammad Fachry Reiza Fadli, Muhammad Nur Fahri Nuralim Faisal Candrasyah Hasibuan Fajri, Farhan Ulil FAJRI, SETIO EKA Fazril, Ibnu Fikri , Rifqi Muhammad Fikriansyah, Fakhruddin Firdaus, Alvaro Ahmad Gede Ardi Herdiana GHOFAR, MUHAMMAD ABDUL Goenadiningrat, Jeahan Fitria Habibi, Rizqullah Imamuddin Hanif Nilam Pratama Adiarso Hartono, Aditya Firmansyah Ibrahim, Muhammad Yuzzaf Iftitahrira Aulia Rahmi Inung Wijayanto Irawan, Harvan Nurluthfi Ismah Putri Dewanti Jaisy Malikulmulki Arasy Jamila , Andi Cleopatra Maryam Kusnady, Rizky Eka Putra Kusumo, Atallah Satrio Ledya Novamizanti Leo Putra Simanjuntak Mahendra, Dimas Putra Mahfuz, Muhammad Rafi Marisa W. Paryasto Marisa W. Paryasto Marlindia Ike Sari Maulana, Cholasih Ryan Mertu, Aidi Miftah Meinaldi Nurrochman Mohamad Alfaj’ri Mohamad Ilyas, Andi Muhammad Garma Asyam Rianto Muhammad Haekal Alfarisi Muhammad Rizqy Alfarisi Muhammad Zaki Mustofa Restu Adi Nabila Setya Utami Nashar Luthfi Sugara Negara, Ali Fahmi Perwira Novianty, Astri Nugraha, Alvin Yoga Nur Hilman Tsani Paryasto , Marisa W. Pasi, Muhammad Haekal Panderadja Prakoso, Mochamad Rafi Alfian Prasetya, Harry Pratama, Muhammad Farras Adi Purba Daru Kusuma R Rumani M Rafif Ansyari Siregar Rahma, Dinda Rahmadina, Rizka Ramadhan, Achmad Rionov Faddillah Randy Erfa Saputra Randy Hamzah Hardianto Ratna Astuti Nugrahaeni Razendra Zahran Firdaus RENDIKA, ANANDA Reza Rendian Septiawan Rezwandi, Fiqri Aqilah Risqulla, Fajra Riswandi, M. Ghalib Rizal, Mochammad Fahru Rizki Akbari Tamin Rochmawati Rohman, Hamzah Nur Roswan Latuconsina Ruslan , Ramah Rinaldi Ruslan, Ramah Rinaldi Salimah, Hurin Sandi , Muhammad Kurnia Savrylia, Dewi Intan Setiady, Rogers Dwiputra Siagian, Dwi Saputra Sopar Sidabalok, Samuel Robert Romulus Sugondo Hadiyoso Sulaeman, Ikhsar Suryo Adhi Wibowo Syarifah Faisa Nurahmani Taufiq Gilang Adhitama Thalib, Wildan Tito Waluyo Purboyo Tora Fahrudin Umar, Ali Whibi Waskita Wicaksono Widodo, Muhammad Faiz Anindyo Wildan Panji Tresna Zakir, Gilman Muslih