Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik
Esmeralda Contesa Djamal
Jurusan Informatika, Fakultas MIPA, Universitas Jenderal Achmad Yani
Computer Science & IT Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI SINYAL EEG TERHADAP RANGSANGAN SUARA MENGGUNAKAN POWER SPECTRAL DENCITY DAN MULTILAYER PERCEPTRON Rista Wulansari; Esmeralda Contesa Djamal; Tedjo Darmanto
Prosiding SNST Fakultas Teknik Vol 1, No 1 (2016): PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DAN TEKNOLOGI 7 2016
Publisher : Prosiding SNST Fakultas Teknik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (341.195 KB)

Abstract

Suara sangat berpengaruh pada aktifitas di otak, termasuk alunan musik. Beberapa jenis musik memiliki pengaruh menenangkan pikiran, bahkan musik dapat membantu mengurangi stres pada seseorang  yang sedang dalam kondisi stres. Selain itu musik juga dapat meningkatkan mood seseorang, dan memberikan energi bagi pendengar. Salah satu perangkat yang dapat menangkap kondisi pikiran termasuk pengaruh rangsangan suara adalah Electroencephalogram (EEG), yang menangkap aktivitas listrik di otak. Namun analisis sinyal EEG tidaklah mudah, karena amplitudonya kecil sehingga mudah tertimbuh noise, dan tidak mempunyai bentuk yang baku. Penelitian ini membuat sistem yang dapat mengklasifikasikan sinyal EEG terhadap rangsangan suara menggunakan ekstraksi power spektral dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan mengklasifikasikan terhadap 3 kelas yaitu musik klasik, murotal Al-Quran dan musik rock. Ekstraksi menggunakan power spectral dengan lebar window 2 detik dan overlap 50% serta klasifikasi menggunakan algoritma backropagation menghasilkan akurasi sebesar 75% untuk data uji dan 62.5% untuk data latih. Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Power Spectral, Rangsangan Suara, Sinyal EEG
OPTIMALISASI AKSI NON PLAYER CHARACTER PADA GAME KARTU REMI MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Wage Rizal Solichin; Esmeralda Contesa Djamal; Rezki Yuniarti
Prosiding SNST Fakultas Teknik Vol 1, No 1 (2016): PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DAN TEKNOLOGI 7 2016
Publisher : Prosiding SNST Fakultas Teknik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (573.086 KB)

Abstract

Game Kartu Remi (Rummy Card Game) merupakan game yang dimainkan menggunakan 52 kartu yang terbagi atas kartu spade, heart, diamond, dan club. Jumlah penawaran yang dimainkan dalam game ini dengan target skor. Skor tiap kartu ditandai dengan jenisnya, dengan urutan tertinggi As, King, Queen, Jack, angka 10 – angka 2. Game dijalankan dengan langkah yang menghasilkan skor kartu tertinggi untuk menghasilkan kemenangan dengan kombinasi sebanyak dua kombinasi dan kartu dengan nilai tertinggi. Game dimainkan oleh 2 sampai 4 pemain dengan komputer sebagai salah satu pemain, yang disebut Non Player Character (NPC). Jumlah langkah ditentukan dengan habisnya kartu setiap kali putaran. Algoritma Genetika merupakan komputasi yang meniru evolusi di alam yang solusinya direpresentasikan dalam bentuk kromosom. Setiap langkah yang dilakukan dipilih berdasarkan kemungkinan kartu yang tersisa, yang dinyatakan dalam untaian kromosom yang terdiri dari gen-gen. Isi gen diambil dari daftar semua kemungkinan kartu, yaitu 52 jenis dengan atribut skor masing-masing. Langkah yang diambil berdasarkan solusi yang sesuai kriteria, melalui pertukaran silang dan pertukaran mutasi hingga memenuhi kriteria yang dinyatakan dalam fungsi kecocokan, sehingga kartu yang dimiliki NPC memiliki score yang optimal. Kata kunci: Algoritma Genetika, Kartu Remi, NPC
Co-Authors Rezki Yuniarti Rista Wulansari Tedjo Darmanto Tedjo Darmanto Wage Rizal Solichin