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

 3   4   5   6   7 
Evaluasi Hasil Beta Testing dan User Acceptence Testing Pengguna Terhadap Aplikasi Dietary Ibrahim, Muhammad Yuzzaf; Setianingsih, Casi; Prasasti, Anggunmeka Luhur
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 6 (2024): Desember 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi aplikasi dietary melalui tahap Beta Testing dan User Acceptance Testing (UAT) khusus untuk pengguna pengidap obesitas. Beta Testing bertujuan mengidentifikasi dan memperbaiki masalah sebelum peluncuran, sementara UAT memastikan aplikasi memenuhi kebutuhan dan harapan pengguna akhir. Dalam studi ini, sekelompok pengguna pengidap obesitas menguji aplikasi dietary untuk menilai fungsionalitas, kegunaan, dan kepuasan mereka. Data dikumpulkan melalui kuesioner, dianalisis untuk menemukan masalah utama dan area yang memerlukan peningkatan. Hasil menunjukkan bahwa penggunaan aplikasi "Dietary" secara signifikan meningkatkan kesadaran dan pengetahuan gizi pengguna, serta membantu mereka dalam menurunkan berat badan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini efektif dalam mendeteksi makanan, menyediakan informasi gizi, dan memberikan rekomendasi diet yang akurat dan pengguna melaporkan peningkatan kepuasan rata-rata di atas 87%. Kesimpulannya, aplikasi "Dietary" dapat menjadi alat yang efektif dalam mengatasi masalah obesitas dan literasi gizi, dengan potensi untuk meningkatkan kesehatan masyarakat secara keseluruhan. Kata kunci— aplikasi kesehatan, beta testing, literasi gizi, obesitas, user acceptance testing.
Evaluating the Performance of RESTful APIs Under Large HTTP Requests with K6 Risqulla, Fajra; Setianingsih, Casi; Prasasti, Anggunmeka Luhur
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 6 (2024): Desember 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Application Programming Interfaces (APIs) are integral to contemporary software development, facilitating interoperability among various services without requiring knowledge of their internal implementations. Among API architectures, Representational State Transfer (REST) is widely adopted, leveraging HTTP methods such as GET, POST, PUT, and DELETE for client-server communication [1]. This paper focuses on evaluating the performances of RESTful API, specifically the dietary API, which employs image recognition to detect foods and provide nutritional data. Stress testing assesses the API’s performance under high-volume HTTP requests to identify operational thresholds and improve reliability. Using the K6 tool, test scenarios simulate peak traffic conditions to measure critical metrics including response times, concurrency capacity, and requests per second. Findings highlight the impact of virtual user configurations and request parameters on API performance, offering insights crucial for reliability in real-world applications. Keywords—API, K6, REST, RESTful API, Stress Test, Virtual User
Optimalisasi Hyperparameter pada Model Deteksi Transaksi Mencurigakan Menggunakan Grid-Search Zakir, Gilman Muslih; Prasasti, Anggunmeka Luhur; Paryasto, Marisa W
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 6 (2024): Desember 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Fraud, sebagaimana didefinisikan oleh Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) mencakup laporan keuangan yang keliru atau penipuan yang dibuat untuk memperoleh keuntungan yang tidak sah. Salah satu bentuk fraud adalah pencucian uang, di mana uang ilegal dipindahkan melalui sistem keuangan untuk membuatnya tampak sah. Panel Tingkat Tinggi International Financial Accountability, Transparency and Integrity (Panel FACTI) memperkirakan sekitar $1,6 triliun (2,7% dari PDB global), dicuci setiap tahun. Adanya transaksi keuangan yang mencurigakan memerlukan deteksi dini oleh lembaga keuangan untuk mencegah penyalahgunaan. Salah satu hal yang ingin dicapai dengan penelitian ini adalah bagaimana cara meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam mendeteksi transaksi mencurigakan menggunakan teknologi Machine Learning. Penggunaan teknologi machine learning merupakan salah satu Solusi untuk mengatasi tantangan dalam mendeteksi transaksi mencurigakan. Penelitian ini dilakukan dengan mengembangkan model deteksi transaksi mencurigakan menggunakan algoritma XGBoost, Decision Tree, dan Logistic Regression dengan menerapkan Hyperparameter tuning yang dibantu dengan pencarian hyperparameter terbaik menggunakan Grid-Search untuk mendapatkan performa terbaik dari model yang dikembangkan. Kata kunci—decision tree, grid-search, hyperparameter tuning, logistic regression, xgboost.
Pengembangan Sistem Deteksi Manusia Berbasis Machine Learning Menggunakan YOLOv8 dan Notifikasi Telegram Alfitrah, Raudhafilhaq; Dirgantoro, Burhanuddin; Prasasti, Anggunmeka Luhur
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 6 (2024): Desember 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Dalam kehidupan manusia, sistem keamanan sudah menjadi kebutuhan pokok. Aspek keselamatan sangat penting dalam kehidupan sehari-hari. Salah satunya adalah keamanan rumah, karena rumah merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia. Oleh karena itu rumah harus menjadi tempat yang nyaman, aman, dan bebas dari kejahatan. Masalah utama pada penelitian ini adalah dengan bagaimana mengembangkan sistem deteksi objek yang dapat mendeteksi keberadaan manusia. Penelitian ini menawarkan solusi yang mengembangkan sebuah sistem deteksi objek yang menggunakan teknologi machine learning untuk mendeteksi menusia dengan algoritma YOLOv8n. Kata kunci— deteksi objek, keamanan, machine learning, YOLOv8n
Sistem Informasi Parkir Pintar Berbasis IoT Sulaeman, Ikhsar; Hasibuan, Faisal Candrasyah; Prasasti , Anggunmeka Luhur
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 6 (2024): Desember 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kemacetan lalu lintas di perkotaan seringkali disebabkan oleh parkir liar yang mengganggu arus kendaraan. Salah satu solusi untuk mengatasi masalah ini adalah penerapan sistem parkir pintar berbasis Internet of Thing (IoT) menggunakan sensor infrared obstacle dan ESP32. Penelitian ini merancang sistem pendeteksi kendaraan yang secara otomatis mengirimkan informasi ketersediaan parkir ke database dan menampilkan informasi sisa parkiran serta parkiran terdekat menggunakan 7 segment display dan LED. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mengirim dan menerima data secara real-time dengan rata-rata waktu pengiriman data sebesar 200,9 ms dan penerimaan data sebesar 488,191 ms menghasilkan total delay sistem bekerja 689,091 ms. Dengan akurasi 94%, sistem ini dapat mengurangi waktu pencarian tempat parkir dan potensi parkir liar, serta membantu mengurangi kemacetan lalu lintas. Kata kunci— 7 Segment Display, Esp32, Firebase, Internet of Thing (IoT), Sensor Infrared Obstacle.
Sistem Rekomendasi Slot Parkir Berbasis IoT dan Aplikasi Mobile Menggunakan Algoritma Rule-Based Decision Making Mahendra, Dimas Putra; Hasibuan, Faisal Candrasyah; Prasasti , Anggunmeka Luhur
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 6 (2024): Desember 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Sistem Rekomendasi Slot Parkir Berbasis IoT dan Aplikasi Mobile dengan Algoritma Rule-Based Decision Making dirancang untuk memberikan solusi cerdas dalam mengelola dan merekomendasikan tempat parkir secara realtime. Sistem ini memanfaatkan sensor inframerah untuk mendeteksi ketersediaan slot parkir dan mengirimkan data ke Firebase sebagai basis data yang terintegrasi dengan aplikasi mobile. Pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki akurasi sebesar 94% dalam mendeteksi kondisi slot parkir dibandingkan dengan kondisi lapangan, berdasarkan 50 percobaan yang dilakukan. Pada 3 percobaan, terjadi kegagalan pada sistem LED untuk merekomendasikan slot parkir terdekat. Meskipun demikian, aplikasi memiliki akurasi 100% dalam memproses data sensor dan merekomendasikan slot terdekat. Pengiriman data ke Firebase tercatat memiliki rata-rata delay sebesar 65,36 ms, memberikan pengalaman yang cukup cepat bagi pengguna. Dengan metode ini, sistem diharapkan mampu mengurangi waktu pencarian parkir, meningkatkan efisiensi, dan memberikan pengalaman yang lebih nyaman bagi pengguna. Kata kunci— Aplikasi mobile, Firebase, IoT, Rekomendasi parkir, Rule-based decision making, Sensor inframerah
Pengembangan Sistem Analisis Fungsi Kognitif Berbasis Website Untuk Evaluasi Pengaruh Aromaterapi Melalui Data Eeg Prakoso, Mochamad Rafi Alfian; Firdaus, Alvaro Ahmad; Goenadiningrat, Jeahan Fitria; Wijayanto, Inung; Prasasti, Anggunmeka Luhur
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kemajuan teknologi digital telah berdampak negatif terhadap kemampuan atensi berkelanjutan, yang berimplikasi pada penurunan produktivitas di ranah akademik maupun profesional. Penelitian ini merancang sistem terpadu berbasis web dan EEG guna mengukur pengaruh aromaterapi terhadap fungsi kognitif, melalui integrasi aplikasi SART yang mencatat respons secara akurat dan modul EEG yang menganalisis sinyal otak untuk mengidentifikasi komponen ERP sebagai indikator atensi. Proses validasi melalui User Acceptance Testing membuktikan bahwa seluruh aspek sistem berfungsi dengan tingkat keberhasilan 100%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kelompok kontrol memiliki tingkat deteksi ERP (P200, P300, P500) yang lebih tinggi dibandingkan kelompok eksperimen, khususnya penurunan signifikan komponen P200 pada kanal AF7. Walaupun akurasi kedua kelompok hampir serupa, kelompok eksperimen menunjukkan waktu respons lebih cepat, namun disertai dengan tingkat kesalahan yang lebih besar. Oleh karena itu, aromaterapi lemongrass dalam konteks studi ini tidak terbukti mampu meningkatkan kemampuan atensi berkelanjutan secara signifikan. Kata kunci— Aromaterapi, Sustained Attention, EEG, ERP, SART
Sistem Monitoring Tanaman Berbasis Internet of Things di SMK Telkom Bandung Novamizanti, Ledya; Wibowo, Suryo Adhi; Prasasti, Anggunmeka Luhur; Ruslan , Ramah Rinaldi; Fajri, Farhan Ulil; Mertu, Aidi; Mahfuz, Muhammad Rafi
Almufi Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 4 No 1: Juni (2024)
Publisher : Yayasan Almubarak Fil Ilmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63821/ajpkm.v4i1.306

Abstract

Perkembangan teknologi yang sangat pesat mengharuskan kurikulum dan keahlian siswa juga harus mengikuti perkembangan tersebut dengan baik termasuk di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Telkom Bandung. Pada kegiatan ini, sistem monitoring jarak jauh berbasis Internet of Things (IoT) digunakan dan dapat diakses melalui ponsel. Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Telkom Bandung memiliki program studi Teknik Jaringan Komputer dan Telekomunikasi (TJKT), yang visinya adalah mempersiapkan siswa menghadapi revolusi digital dan memanfaatkan teknologi untuk masa depan yang lebih baik. Pengenalan teknologi IoT dengan perangkat seperti Arduino telah diajarkan di SMK untuk mendukung visi ini. Tim dosen dan mahasiswa Telkom University membuat modul, perangkat dan memberikan workshop tentang pembuatan alat berbasis IoT yang dapat memonitor suhu, kelembaban, kelembaban tanah, dan sensor gerak melalui ponsel sebagai bagian dari program pengabdian masyarakat. Peserta aktif terlibat dalam kegiatan ini dan memberikan feedback positif, menciptakan kesan inovatif yang baik. Kegiatan serupa diharapkan dapat terus dilakukan untuk mendukung pendidikan vokasi.
IoT-Based Banknotes Saving Automation System Prasasti, Anggunmeka Luhur; Septiawan, Reza Rendian; Alfarisi, Muhammad Haekal
CEPAT Journal of Computer Engineering: Progress, Application and Technology Vol 2 No 02 (2023): November 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.
Prediksi Keputusan Juri Pencarian Bakat Berdasarkan Ekspresi Wajah Menggunakan Analis VGG16 dan Fuzzy Fikriansyah, Fakhruddin; Prasasti, Anggunmeka Luhur; Marisa W. Paryasto
MULTINETICS Vol. 8 No. 2 (2022): MULTINETICS Nopember (2022)
Publisher : POLITEKNIK NEGERI JAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32722/multinetics.v8i2.4705

Abstract

Expression is a human communication tool to express feelings. Currently, facial expression recognition technology continues to be developed by research to improve the quality of the technology. With this, existing models will be developed in order to predict human decisions based on facial expressions. This final project uses the modified VGG16 architecture as a facial expression classification model. The datasets used for classification are FER-2013 Modification into five expressions, namely angry, disgust, happy, neutral, and surprised, with a total data of 23910. The classification model is used to read the jury's facial expressions via video in the prediction model. The result of the expression that is read will be calculated using Fuzzy Logic in determining the jury's decision with the result of 'yes' or 'no'. The results of testing the Modified VGG16 Architecture using the best combination of parameters were obtained with epoch 100, batch size 32, learning rate 0.0001, and data split 10% for validation to obtain training accuracy of 93% and validation accuracy of 86%. The model is evaluated by testing data of 10% outside of the training data, obtaining a test accuracy of 85%. The classification report from the evaluation obtained a precision of 84%, a recall of 82%, and an f1-score of 83%. The resulting model has a good performance in classifying facial expressions compared to VGG16. The results of the judge's decision prediction using fuzzy obtained a correct prediction of 20:20 from the number of test samples.
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