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

 4   5   6   7   8 
Early Estimation of Earthquake Magnitude Using Machine Learning Novianty, Astri; Prasasti, Anggunmeka Luhur; Saputra, Randy Erfa
IJAIT (International Journal of Applied Information Technology) Vol 07 No 02 (November 2023)
Publisher : School of Applied Science, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/ijait.v7i02.5994

Abstract

Seismic parameters provide important information that describes the characteristics of an earthquake. The magnitude parameter is one of the essential seismic parameters in making the right decision regarding earthquake disaster mitigation. Determining the magnitude of an earthquake must be done early because this information represents the size of the earthquake and the potential damage it causes. If the determination of the earthquake’s magnitude is delayed, emergencies such as the evacuation of residents and post-disaster recovery may be disrupted. This study attempts to estimate the earthquake magnitude parameters based on Primary (P) wave signals using several machine learning algorithms for regression, such as Neural Network Regression (NNR), Random Forest Regression (RFR), and Support Vector Machine Regression (SVMR). The experimental results show that the RFR can produce the best estimation with an R-squared (R2) value of 0.946 and a root mean square error (RMSE) of 0.087.
Analisis Berat Dan Ukuran Telur Ayam Menggunakan Metode Otsu Berbasis Citra Digital Thalib, Wildan; Prasasti, Anggunmeka Luhur; Paryasto, Marisa W
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 1 (2023): Februari 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak—Menentukan berat pada telur adalah salah satu cara untuk menentukan baik atau buruknya suatu telur, oleh karena itu banyak produsen mesin yang mengembangkan sistem pada mesin mereka untuk menentukan berat pada telur, seiring perkebangan zaman, metode-metode yang digunakan dalam menentukan berat pada telur semakin banyak, oleh sebab itu banyak sekali analisis mengenai metode-metode tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menguji salah satu metode yang ada, yaitu metode otsu thresholding pada CNN dalam pre-proccesing untuk megklasifikasi berat pada telur ayam. Pengujian dilakukan menggunakan model klasifikasi CNN dengan menggunakan metode otsu thresholding sebagai pre-proccessing, diawali mengumpulkan datasets berdasarkan kelasnya yaitu Besar, Kecil, Sedang. datasets akan di proses untuk training dengan menggunakan metode CNN untuk mencari akurasinya dan disimpan. Hasil pengujian model klasifikasi berat dan ukuran pada telur menggunakan metode otsu thresholding, mendapatkan akurasi training sebesar 66% dan akurasi testing sebesar 48%, yang akan di prediksi untuk membandingkan dengan model klasifikasi tanpa otsu. Kata kunci — Thresholding, Berat, CNN, Klasifikasi, Otsu
Gaussian Mixture Model Dalam Proses Pengenalan Daun Untuk Mengidentifikasi Tanaman Herbal Savrylia, Dewi Intan; Prasasti, Anggunmeka Luhur; Paryasto, Marisa W
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 1 (2023): Februari 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak—Tanaman herbal merupakan salah satu obat alternatif yang digunakan dalam bidang Kesehatan untuk mengobati penyakit. Tanaman herbal dapat ditemukan di sekitar rumah atau di lingkungan terdekat. Dengan keterbatasan pengetahuan manusia mengenai tanaman herbal, seiring kemajuan teknologi maka penelitian ini dibuat untuk mendeteksi daun tanaman herbal menggunakan Image Processing yang memanfaatkan teknologi yang semakin maju. Untuk pengenalan daun tanaman herbal digunakan segmentasi Gaussian Mixture Model sebagai clustering dan memanfaatkan image processing, dibutuhkan dataset daun tanaman herbal agar dapat mengenali daun tanaman herbal yang ingin di deteksi sebagai data latih. Dalam penelitian ini menghasilkan rata rata tingkat kecocokan sebesar 79.2% dengan waktu pemrosesan 4.44 detik. Selanjutnya hasilnya akan ditampilkan pada website sebagai hasil outputnya.Kata kunci— website, gaussian mixture model, clustering, tanaman herbal
K-Means Clustering Dalam Proses Pengenalan Daun Untuk Mengidentifikasi Tanaman Herbal Riswandi, M. Ghalib; Prasasti, Anggunmeka Luhur; Paryasto, Marisa W
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 1 (2023): Februari 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak—Tanaman herbal adalah tanaman yang biasanya dapat dimanfaatkan pada bagian daun. Mengenai tanaman herbal dimana warna dan bentuk dari suatu daunn tanaman herbal yang tergolong mirip maka akan menjadi sulit untuk membedakan jenis dan nama daun serta khasiat dari daun tanaman herbal tersebut. Image processing menjadi salah satu pilihan untuk mempermudah manusia untuk membedakan nama, jenis dan manfaat daun tanaman herbal tersebut. Pada tugas akhir ini digunakan sebanyak 5 jenis daun tanaman herbal dan digunakan GLCM sebagai ekstraksi fitur serta K-Means Clustering sebagai klasifikasi daun. Kata kunci — Image processing, Gray Level Co-occurrence Matriks, K-Means Clustering.
Klasifikasi Emosi Kompleks yang Negatif Pada Anak Menggunakan Metode Naïve Bayes Fadli, Muhammad Nur; Prasasti, Anggunmeka Luhur; Saputra, Randy Erfa
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 1 (2023): Februari 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak—Emosi merupakan salah satu bahasa tubuh yang melibatkan banyak aspek seperti perilaku, tindakan, pikiran, dan juga perasaan. Emosi memiliki banyak bentuk. Emosi juga dapat digunakan sebagai media penyampaian pesan secara tersirat. Emosi juga dapat digunakan sebagai media penyampaian pesan secara tersirat. Akan tetapi, kadang manusia tidak dapat mendefinisasikan arti dari emosi tersebut terutama pada anak-anak. Orangtua sering sekali merasa bingung dikarenakan perubahan emosi pada anaknya sehingga bingung bagaimana cara menghadapi emosi pada anak. Banyak sekali cara mengetahui emosi dari anak. Salah satunya adalah dengan cara mengklasifikasikan emosi berdasarkan raut wajah dan juga gestur tubuh. Metode klasifikasi ini dapat menggunakan algoritma Naive Bayes dengan cara menggunakan dataset yang telah diketahui kelas emosinya berdasarkan atribut dan sample data dari training data. Pada data ini digunakan dataset dari EmoReact yang berisikan data ekspresi anak-anak yang meliputi beberapa ekspresi seperti bahagia, sedih, takut, marah, dan netral. Hasil dari penelitian ini ialah dapat mengklasifikasikan emosi pada anak berdasarkan dari raut wajah mereka dari klasifikasi emosi tersebut. Pada algoritma Naïve Bayes mendapatkan hasil training model sebesar 88% dan dapat mengklasifikasikan emosi ekspresi pada anak dengan tingkat akurasi sebesar 65%. Kata kunci — emosi, klasifikasi, ekspresi, naïve bayes
Klasifikasi Emosi Kompleks yang Negatif Pada Anak Menggunakan Metode KNearest Neighbor Andaru, Rizki Fauzi; Prasasti, Anggunmeka Luhur; Saputra, Randy Erfa
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 1 (2023): Februari 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak—Emosi merupakan salah satu bahasa tubuh yang melibatkan banyak aspek seperti perilaku, tindakan, pikiran, dan juga perasaan. Emosi memiliki banyak bentuk. Emosi juga dapat digunakan sebagai media penyampaian pesan secara tersirat. Akan tetapi, kadang manusia tidak dapat mendefinisasikan arti dari emosi tersebut terutama pada anak-anak. Orangtua sering sekali merasa bingung dikarenakan perubahan emosi pada anaknya sehingga bingung bagaimana cara menghadapi emosi pada anak. Banyak sekali cara mengetahui emosi dari anak.salah satunya adalah dengan cara mengklasifikasikan emosi berdasarkan raut wajah dan juga gestur tubuh. Metode klasifikasi ini dapat menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan cara mengklasifikasikan data berdasarkan atribut dan sample data dari training data. Pada data ini digunakan dataset dari EmoReact yang berisikan data ekspresi anak-anak yang meliputi beberapa ekspresi seperti bahagia, sedih, takut, marah, dan netral. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa algoritma K-Nearest Neighbor mendapatkan hasil training model sebesar 99.89% dan dapat mengklasifikasikan emosi ekspresi pada anak dengan tingkat akurasi 45%.Kata kunci— emosi, klasifikasi, ekspresi, K-Nearest Neighbor
Klasifikasi Ukuran dan Kualitas Telur Ayam Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Pratama, Muhammad Farras Adi; Prasasti, Anggunmeka Luhur; Paryasto, Marisa W
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 1 (2023): Februari 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak —Telur merupakan bahan makanan yang banyak dikonsumsi. Menurut Badan Pusat Statistik, telur yang paling banyak dikonsumsi oleh masyarakat adalah telur ayam ras. Konsumsi yang tinggi harus diikuti dengan pemilahan telur yang baik. Sayangnya, metode pemilahan di Indonesia belum memanfaatkan teknologi dengan optimal karena masih sedikitnya metode untuk pemilahan telur dengan teknologi. Berdasarkan hal tersebut, maka melalui penelitian Tugas Akhir ini ditawarkan solusi Klasifikasi Citra Telur Ayam Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN). CNN memiliki performa dan akurasi yang baik untuk mengklasifikasi gambar. Klasifikasi kualitas telur ayam yang dianalisa adalah kondisi fisik dan warna kerabang. Hasil pengujian arsitektur CNN modifikasi dengan parameter terbaik menghasilkan akurasi training 79% dan akurasi validasi 90%. Classification Report menghasilkan nilai precision 67%, recall 75%, dan F1-Score 71%. Kata kunci— akurasi, CNN, f1-score, klasifikasi, prediksi, telur
Analisis Kualitas Dan Ukuran Telur Melalui Citra Digital Menggunakan Support Vector Machine Ghofar, Muhammad Abdul; Prasasti, Anggunmeka Luhur; Paryasto, Marisa W
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 1 (2023): Februari 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak—Telur adalah salah satu komoditas bahan makanan yang paling besar di Indonesia. Telur memiliki berbagai macam jenis berdasarkan jenis induknya. Di dalam tugas akhir ini akan diteliti telur ayam yang dapat dibeli di warung terdekat yang selalu dikomsumsi sehari-hari. Telur ayam ini memiliki beberapa ciri di antara lain kulit telur tidak selalu coklat, ukuran telur tidak semua sama, dan tidak jarang pula melihat ada telur yang pecah atau retak ketika dalam masa perjalanan. SVM adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang dapat melakukan klasifikasi pada suatu data gambar. Dapat dibuktikan dengan SVM yang dapat mengklasifikasikan kucing dengan anjing dengan sangat baik. Oleh karena itu, pada penelitian tugas akhir ini diuji kemampuan SVM untuk mengklasifikasi gambar digital telur ayam untuk mengklasifikasikan retakan dan warna pucat pada telur ayam. Dan didapatkan untuk model retak memiliki parameter terbaik pada kernel Polynomial dengan nilai C adalah 500 dan nilai gamma 0.00001 dengan akurasi 30%, sedangkan untuk model pucat memiliki parameter terbaik pada kernel RBF dengan nilai C adalah 600 dan nilai gamma 0.00001 dengan akurasi 100%. Hasil dari kualitas telur memiliki tingkat akurasi 100% berdasarkan syarat yang diberikan tetapi dengan kesalahan terjadi dikarenakan tingkat akurasi yang rendah dari model retak.Kata kunci — SVM, telur ayam, ukuran, kualitas, retakan
Produk Simpanan Anggota Menggunakan Blockchain untuk Platform E-BMT (Lembaga Keuangan Berbasis Koperasi Syariah Digital) Adhitama, Taufiq Gilang; Prasasti, Anggunmeka Luhur; Negara, Ali Fahmi Perwira
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 4 (2023): Agustus 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Baitul Maal Wa At Tamwil (BMT) merupakan lembaga keuangan syariah yang berperan sebagai lembaga keuangan yang memberikan pelayanan simpan-pinjam yang sesuai dengan sosial, kultural, dan kebutuhan ekonomi masyarakat pedesaan terutama di lingkungan masyarakat pertanian dan perkebunan. Pencatatan e-BMT yang manual dan terpusat menyebabkan laporan keuangan terindikasi kecurangan dan menimbulkan kurangnya kredibilitas antara BMT dengan nasabahnya, salah satu cara untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan penerapan teknologi blockchain. Sistem blockchain yang terdistribusi memberikan kemudahan akses untuk setiap entitas baik nasabah ataupun pihak BMT dalam jaringan blockchain, sehingga data yang terekam dapat diakses oleh siapapun, penerapan teknologi blockchain pada BMT dibangun dalam platform website. Pengujian menghasilkan implementasi blockchain pada aplikasi e-BMT yang berjalan sesuai ekpektasi dengan tingkat keberhasilan 100% dengan rata-rata hasil waktu transfer pada dua perangkat 9,47 detik dan 12,13 detik. Sementara hasil waktu pemasukan data pada dua perangkat didapatkan rata-rata 9,96 detik dan 37,09 detik. Teknologi blockchain dapat memberikan akses kepada penggunanya sehingga setiap entitas dapat mengetahui validitas dari transaksi yang terjadi, besaran transaksi, perpindahan dana, dan data lainnya yang terekam di blockhain tanpa harus membuat pengembangan sistem database terpadu.Kata kunci —blockchain, BMT, ethereum, koperasi
Pembangunan Backend Pada Website Aplikasi Fateka: Forum Alumni Teknik Komputer Universitas Telkom Armain Hidayatullah, Muhammad; Luhur Prasasti, Anggunmeka; Candrasyah Hasibuan, Faisal
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak—Teknologi mengalami perkembangan yang sangat pesat dalam beberapa tahun terakhir ini, hal ini menyebabkan meningkatnya sistem informasi dan komunikasi di berbagai bidang, mulai dari akses data, informasi aktual, iklan, komunikasi, dan bidang pendidikan. Perguruan tinggi pasti memerlukan kemajuan teknologi dalam kegiatan peningkatan kualitas pelayanan informasi dalam menyajikan informasi dan komunikasi secara luas. Aplikasi Fateka hadir menyediakan informasi dan media interaksi untuk menjematani civitas akademika dengan seluruh alumni Teknik Komputer Universitas Telkom. Fateka sebagai sebuah website aplikasi yang di dukung oleh fitur-fitur utamanya seperti data alumni, lowongan karir, media interaksi, kegiatan, berita, artikel dengan tampilan yang ramah pengguna. Dengan hadirnya aplikasi Fateka, diharapkan mempermudahkan akses pengguna maka dibutuhkan aplikasi backend yang akan menyediakan dan mengolah berbagai data yang akan terjadi pada platform Fateka yang berbasis website. Pada website aplikasi Fateka menggunakan dua metode pengujian yaitu unit testing dan stress testing, hasil dari unit testing menggunakan framework laravel dan library laravel phpunit menunjukkan bahwa fitur dapat berjalan dengan baik dan berdasarkan hasil pengujian stress testing menggunakan apachebench dengan mengirimkan 1000 request ke server, dengan hasil yang didapatkan waktu yang dibutuhkan untuk testing 292.423 seconds, complete requests 1000, concurrency level 100, dan total rata-rata waktu yang dibutuhkan dibawah 5 detik.Kata kunci— alumni, backend, laravel, sistem informasi.
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