Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.835
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Panrita Abdi - Jurnal Pengabdian pada Masyarakat IJAIT (International Journal of Applied Information Technology) Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer (JURITEK) eProceedings of Engineering Journal of Computer Engineering: Progress, Application and Technology Jurnal INFOTEL Telkatika: Jurnal Telekomunikasi Elektro Komputasi & Informatika Jurnal Nasional Sains dan Teknik Proceeding of Community Service and Engagement
Ashri Dinimaharawati
Universitas Telkom
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences Other

Published : 56 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 56 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Penerapan Sistem Deteksi Wajah dan Suhu Tubuh untuk Presensi Berbasis IoT di SMA Al Kenzie Bandung Putri Sakri, Annisa Aprilia; Kallista, Meta; Candrasyah Hasibuan, Faisal; Dinimaharawati, Ashri; Harison Taufiq, Hans; Paramartha Vikrama, Made; Putra Athallah, Raken
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 5 No. 1 (2024): Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN)
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jpkmn.v5i1.2667

Abstract

Pencatatan kehadiran menjadi salah satu alat penting dalam memastikan lingkungan pembelajaran yang efektif dan mendukung perkembangan siswa secara keseluruhan. Sebelumnya, pencatatan kehadiran siswa SMA Al Kenzie dilakukan secara manual seperti memanggil nama siswa satu persatu, atau dengan menandatangani lembar kertas yang diberikan. Hal tersebut cukup memakan waktu apalagi dengan banyaknya jumlah siswa pada setiap kelas, menjadikan proses pencatatan kehadiran tersebut kurang efektif dan efisien. Oleh karena itu, sistem rekapitulasi presensi otomatis sangat diperlukan agar proses rekapitulasi kehadiran menjadi lebih efisien dan efektif. Sistem ini memanfaat webcam, thermal camera AMG8833, Raspberry Pi 4 Model B sebagai komponen utamanya. Serta dibantu dengan metode Haar Cascade Classifier dan Local Binary Pattern Histogram (LBPH). Kedua metode tersebut memiliki peran masing masing yaitu untuk mendeteksi wajah dan mengidentifikasi wajah. Jadi sistem ini mengandalkan pola wajah sebagai bukti kehadiran otomatis dan dapat mendeteksi suhu dengan sampel bagian wajah. Hasil data presensi akan tersimpan otomatis kedalam database dan hasil rekapan presensi dapat diakses pengguna dari berbagai platform seperti Telegram dan juga website. Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan agar alat dapat digunakan di lingkungan mitra, dengan membekali mitra dalam menjalankan teknologi tersebut.
Implementasi Metode Finite State Machine Pada NPC Beruang Dalam Game “Happy Farm” Hamdani, Mauriz Muhammad Al Ghazali; Kusuma, Purba Daru; Dinimaharawati, Ashri
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— Di zaman modern ini banyak anak-anak yang senang bermain game, terbukti bahwa didalam sebuah penelitian setidaknya terdapat 41% anak yang memiliki gadget memiliki aplikasi game didalamnya, game dapat menjadi sebuah sarana hiburan dan media untuk menghabiskan waktu bagi anak. Game itu sendiri memiliki berbagai macam genre seperti fighting game, real-time strategy, simulasi, role play games dan masih banyak lagi. Penelitian ini difokuskan kepada game simulasi peternakan hewan “Happy Farm” Game peternakan “Happy Farm” ini merupakan game simulasi, dimana pemain akan bermain seakan mereka menjadi peternak didalam game tersebut. Umum nya didalam peternakan akan terdapat hewan peternakan, predator dan memiliki hewan penjaga didalamnya. Oleh karena itu, penulis ingin menambahkan artificial intelligence kepada non playable character (NPC) predator didalam game peternakan hewan “Happy Farm” dengan menggunakan metode finite state machine agar NPC beruang dapat beraksi sesuai dengan apa yang sedang terjadi dalam area permainan. Setelah penelitian dilakukan, metode finite state machine telah berhasil diimplementasikan kepada NPC beruang dalam game peternakan hewan “Happy Farm”. Dari hasil pengujian NPC beruang juga telah didapatkan hasil bahwa NPC beruang telah berhasil beraksi sesuai dengan apa yang terjadi dalam area permainan. Dari hasil pengujian user terhadap 26 responden didapatkan bahwa 18 pemain suka terhadap tampilan game dan 21 pemain menjawab bahwa NPC telah berjalan dengan baik. Pada pengujian waktu main user pada 11 orang, seluruh pemain menyelesaikan semua level pada hingga akhir dan didapatkan rata-rata waktu untuk menyelesaikan game selama 1983 detik (33 menit)Kata kunci— artificial intelligence, finite state machine, simulation game, NPC, farm animals
Pemanfaatan Informasi Iklim Terhadap Kasus Demam Berdarah Dengue Di Kota Bandung Menggunakan Algoritma Partial Least Square Kurniawan, M. Fikri Andika; Kallista, Meta; Dinimaharawati, Ashri
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 — Demam berdarah Dengue (DBD) adalah salah satu penyakit endemik di seluruh wilayah tropis dan sebagian wilayah subtropics. Penyakit ini ditularkan oleh nyamuk aedes aegypti. Penyakit dapat menyebarkan infeksi dalam suatu wilayah dengan cepat. Pada tahun 2016, terdapat ratusan ribu penderita DBD di seluruh wilayah Indonesia akibat penularan DBD yang disebabkan oleh nyamuk Aedes aegypti. Perubahan iklim bisa berpengaruh terhadap pola penyakit infeksi akan mempertinggi risiko penularan. Penelitian ini dilakukan untuk menemukan pengaruh dari iklim dengan tingkat kasus DBD di daerah Kabupaten Bandung menggunakan algoritma Partial Least Square (PLS) sebagai metode untuk mendapatkan korelasi antara variabel independent dengan variabel dependen. Sedangkan, algoritma Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk melakukan prediksi terhadap kasus DBD. Hasil korelasi menggunakan PLS menunjukkan bahwa kelembapan memiliki pengaruh lebih tinggi terhadap jumlah kasus DBD. nilai cross-loadings yang didapatkan adalah 0.315865 dengan nilai akurasi koefisien determinasi (R2) adalah 0.099771. pada algoritma SVR, kombinasi antara partisi data, parameter dan kernel yang paling baik adalah partisi data yang memiliki perbandingan 80:20 antara data training dan data testing dengan nilai parameter masing-masing C = 10, gamma = 1, dan epsilon = 0.05. Kernel yang digunakan adalah kernel RBF. Hasil regresi dari data kasus DBD memiliki nilai error dan koefisien determinasi masing-masing RMSE = 0.12314 dan R2 = 0.58873.Kata Kunci— Demam Berdarah Dengue, Partial Least Square, Python, Support Vector Machine, Website
Pembuatan Program Untuk Menentukan Jual Beli Saham Berdasarkan Perubahan Harga Menggunakan Metode Bandarmology Permanasari, Labibah Anastuzahra; Dirgantoro, Burhanuddin; Dinimaharawati, Ashri
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—Saat ini investasi di pasar modal sudah berkembang pesat yang diiringi dengan bertambahnya pengetahuan masyarakat dalam berinvestasi. Harga suatu saham dapat digerakkan atau dapat menjadi objek manipulasi pasar yang dilakukan oleh bandar saham dengan dana yang besar. Oleh karena itu, pembuatan program untuk menentukan jual beli saham dengan metode bandarmology dapat menjadi solusi bagi para investor untuk meminimalisasi kerugian dan mendapatkan keuntungan yang maksimal. Program ini dirancang untuk melakukan pengambilan keputusan jual beli saham dengan melakukan pengambilan data dari website Indo Premier. Data tersebut diambil berdasarkan broker summary dan order book. Hasil akhir keputusan jual atau beli saham dengan metode bandarmology diperoleh berdasarkan data kombinasi indikator broker summary dan order book. Hasil tersebut memperoleh presentase keuntungan sebesar 57,40% pada fraksi 1. Kata kunci— Bandar Saham, Bandarmology, Broker Summary, Order Book.
Penerapan Metode Finite State Machine Pada Non Playable Character Hewan Penjaga Di Game “Happy Farm” Fadjrianto, Farhansyah Iqbal; Kusuma, Purba Daru; Dinimaharawati, Ashri
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— Game adalah hiburan berbentuk multimedia yang dibuat secara menarik tujuanya untuk hiburan dan juga untuk mendapatkan kepuasan batin. Dalam sebuah game, salah satu unsur yang dapat dianggap penting untuk mendukung jalannya game dan realitas dari dunia game adalah Non-Player Character (NPC). Non-Playable Character dapat membuat sebuah game menjadi lebih hidup dan nyata dari segi cara Perpindahannya. Maka dari itu peneliti membuat game yang berjudul “Happy Farm” game ini adalah game peternakan, pemain akan diarahkan untuk menjaga dan membangun sebuah peternakan yang didalamnya terdapat dari beberapa karakter diantaranya: Ayam, Sapi, Kambing sebagai pet atau hewan ternak, kemudian ada anjing sebagai hewan penjaga dari pet itu sendiri dan ada Beruang sebagai predator atau musuh dalam game tersebut. Dalam pembuatan game ini peneliti menggunakan metode  finite state machine. Pada pengujian user, terdapat 26 responden, yaitu 25 responden dengan rentang usia 21-30 tahun, dan 1 responden dengan rentang usia 16-20 tahun, kemudian sebanyak 84.6% responden menilai game ini cocok untuk anak usia dibawah 13 tahun, dan sebanyak 61.6% responden merasa game memberikan edukasi/pengetahuan kepada mereka.Kata Kunci— Game, Peternakan, Non – Playable Character, Finite State Machine.
Penerapan Perilaku Non-Player Character Hewan Ternak Pada Game “Happy Farm” Menggunakan Metode Finite State Machine Sutisna, Mohamad Redza Tri Putra; Kusuma, Purba Daru; Dinimaharawati, Ashri
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— Game telah menjadi bentuk hiburan yang paling banyak disukai oleh masyarakat berbagai kalangan, dari usia muda hingga tua. Faktor inilah yang membuat banyak developer game berlomba-lomba untuk berinovasi dalam berbagai produk game. Dalam game terdapat Non Player Character (NPC) yang merupakan elemen utama yang membuat game ini seru. Karakter NPC sendiri dapat meniru perilaku manusia dan hewan dengan menambahkan metode kecerdasan buatan, salah satunya metode finite state machine (FSM). Oleh karena itu dalam penelitian ini dirancang sebuah game “Happy Farm” dengan tujuan membuat game bertemakan peternakan. Game ini menggunakan metode FSM untuk pengembangan perilaku pada NPC hewan ternak, hewan predator dan hewan penjaga. NPC hewan ternak dapat memakan rumput jika hunger bar dibawah 90% dan akan mencari rumput terdekat, lalu jika hunger bar =100% maka akan mengeluarkan item produksi. Hasil yang didapatkan pada perancangan game simulasi bertema peternakan “Happy Farm” menggunakan metode Finite State Machine adalah, non-player character (NPC) hewan ternak dapat bergerak sesuai perilaku yang diterapkan seperti jalan-jalan, lapar, makan, mengeluarkan produk, dan mati. Penerapan finite state machine pada hewan ternak berfungsi dengan baik dimana hewan ternak akan berubah state jika state sebelumnya sudah terpenuhi.Kata Kunci — Game, Finite State Machine, Non Player Character, Peternakan.
Pengembangan Sistem Peta Pada Game Edukasi Budaya Indonesia Menggunakan Metode Cellular Automata Ihrom, Naufal Syaiful; Darukusuma, Purba; Dinimaharawati, Ashri
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 — Masalah utama yang sekarang adalah anak-anak pada tingkat taman kanak-kanak tidak diberikan pengenalan terhadap budaya Indonesia dengan metode pembelajaran yang interaktif dan menarik, Untuk memberikan edukasi tentang budaya Indonesia maka dibuatlah game Jelajah Nusantara. Karakter utama pada game Jelajah Nusantara dirancang menggunakan metode finite state machine untuk mengatur pergerakan dari karakter utama dan objek apa saja yang bisa berinteraksi dengan karakter utama. Finite State Machine merupakkan model yang digunakan untuk menggambarkan dan mengatur aliran eksekusi biasanya digunakan untuk program komputer dan rangkaian logika urutan. Pada game Jelajah Nusantara terdapat mini game yang dirancang menggunakan metode cellular automata yang digunakan untuk membuat pulau tempat bermain secara automatis. Hasil pengujian terhadap pergerakkan karakter utama yang dirancang menggunakan metode Finite State Machine sudah sesuai dengan perancangan dan kebutuhan game, Hasil pengujian terhadap pengguna atau responden yang berjumlah 30 responden mayoritas menyukai game Jelajah Nusantara dengan persentase suka 31% dan sangat suka 66%. Kata kunci — game, game edukasi, budaya, cellular automata, finite state machine.
Pengenalan Ekspresi Wajah Menggunakan Arsitektur Resnet Pada Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Muntazhar, Muhammad Farhan; Irawan, Budhi; Dinimaharawati, Ashri
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—Pada saat manusia berinteraksi antara satu dengan yang lainnya, komunikasi mereka terjadi antara verbal dan nonverbal, Komunikasi nonverbal ini terjadi melalui ekspresi manusia yang mengandung emosi. Ekspresi manusia menyimpan banyak sekali informasi yang mengatakan keadaan orang tersebut, karena ekspresi manusia juga merupakan respon secara spontan. Emosi dasar yang membentuk ekspresi ada enam yaitu marah, senang, sedih, jijik, bahagia, kaget. Model machine learning yang dibuat menggunakan algoritma convolutional neural network dengan model arsitektur ResNet dapat melakukan training dengan dataset untuk mengidentifikasi ekspresi dasar yang telah disebut diatas. Sistem yang akan dibuat ini akan menerima input berupa foto ekspresi wajah dan mencoba mendeteksi ekspresi pada wajah tersebut. Pada penelitian ini akan digunakan dataset FER 2013 yang berisi sekitar 30.000 data yang terbagi atas data training dan testing dan val. Kemudian data juga terbagi kedalam tujuh kategori emosi dasar. Pada penelitian ini penulis mengimplementasikan arsitektur ResNet 50 kepada dataset FER 2013 dan berhasil mencapai akurasi latih sebesar 72,06% akurasi validasi sebesar 64,34% dan akurasi test sebesar 64.47%. Model yang dibuat juga berhasil mendeteksi dengan benar ekpresi marah, jijik, takut, senang, netral sebanyak, sedih, kaget dari total dataset sebanyak 35.887 data.Kata kunci — Facial Expression Recognition, Convolutional Neural Network, Deep Learning
Pengenalan Ekspresi Wajah Menggunakan Arsitektur Xception Pada Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Putra, Fadel Anfasha; Irawan, Budhi; Dinimaharawati, Ashri
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—Secara alami manusia menggunakan ekspresi wajah untuk berinteraksi dan memperlihatkan emosi mereka. Terkadang, kita sulit untuk mengidentifikasi emosi seseorang, maka dari itu perlu diciptakan sebuah sistem yang dapat mendeteksi emosi seseorang menggunakan kecerdasan buatan. Sistem tersebut dibuat karena memiliki banyak kegunaan salah satunya untuk interaksi antara manusia dengan sistem. Terdapat tujuh kategori ekspresi dasar manusia yaitu marah, sedih, senang, jijik, takut, terkejut, netral.Dengan menggunakan kecerdasan buatan lebih spesifiknya menggunakan pendekatan Deep Learning dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN), sistem yang akan dibuat dapat mengklasifikasi ekspresi wajah. Pada penelitian ini akan menggunakan citra digital yang akan diinput kedalam sistem, kemudian sistem akan dilatih menggunakan data tersebut dengan mengekstraksi fitur dari citra digital yang diinput kemudian dari fitur tersebut akan di klasifikasi menurut ciri yang terdapat pada masing-masing ekspresi wajah. Untuk membuat sistem tersebut, digunakan dataset FER2013 sebagai bahan mentah untuk melatih sistem.Pada penelitian sebelumnya dengan menggunakan dataset FER2013 dan algoritma CNN, sistem dapat mencapai akurasi uji 65.2%. Sehingga, tujuan dari penelitian ini yaitu untuk membandingkan dan meningkatkan akurasi pada sistem yang akan dibangun. Karena semakin besar akurasi yang dimiliki sistem, semakin efektif dalam mendeteksi emosi seseorang melalui wajahnya. Hasil uji akurasi pada penelitian ini mencapai 66.92%.Kata Kunci— ekspresi wajah, deep learning, FER2013, CNN, akurasi
Perancangan Perilaku Eric Pada Permainan “Petualangan Adam dan Eric” Menggunakan Metode Finite State Machine Nurfauzi, Fahmi; Kusuma, Purba Daru; Dinimaharawati, Ashri
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-Metode pendidikan saat ini tidak lagi dianggap menarik oleh kebanyakan orang. Mereka lebih tertarik dengan video games dan menghabiskan banyak waktu untuk bermain. Membuat konten edukasi dalam game menjadi solusi yang tepat untuk digunakan sebagai sarana belajar sambil bermain. Game yang berjudul Petualangan Adam dan Eric dikembangkan untuk memberikan edukasi yang bertemakan teknologi. game ini telah dirancang dan diharapkan mudah dipahami bagi untuk segala usia. pemain akan diajarkan untuk membedakan benda yang termasuk teknologi atau non teknologi. Selama permainan berlangsung, terdapat seorang Non Playable Character yang dikembangkan dengan metode Finite State Machine. Metode Finite State Machine digunakan untuk merancang sistem kendali yang menggambarkan perilaku atau tingkah laku. Karakter tersebut ditugaskan untuk menemani dan membantu pemain hingga permainan selesai. Hasil Penelitian ini menunjukan bahwa metode Finite State Machine dapat diterapkan pada karakter pendukung. Pengujian Survey yang dilakukan dan perhitungan skala likert menunjukan bahwa game ini menarik, menghibur, dan mudah dipahami. karakter Eric dianggap sudah cocok menjadi karakter pendukung dengan persentase sebesar 80.29%.  Kata Kunci— video game, non playable character, finite state machine
Co-Authors Abdillah, Kemas Muhammad Rizky Abdurahman, M Ammar Aditya Yudha Perdana Akbar, Maulidiatama Alam, Rifdo Shah Andi Andrea Lesmana Angga Rusdinar ANGGUNMEKA LUHUR PRASASTI Annisa Aprilia P S Anton Siswo Raharjo Anton Siswo Raharjo Ansori Arisandi, Alvian Ash Shiddieqy, Hasbi Aslam, Muhammad Rafindha Azhar, Ferikho Fatih Budhi Irawan Burhanuddin Dirgantoro Candrasyah Hasibuan, Faisal Casi Setianingsih Daffa Ahmadhan K Darukusuma, Purba David, Axel Denny Meilika Setiawati Dwiputra S, R Roger Dwitiniardi, Isni Fadjrianto, Farhansyah Iqbal Fadly Aditya Putra Fadly Aditya Putra Faisal Candrasyah H Faisal Candrasyah Hasibuan Faiz Rasyid, Sutan Farha S. N, Augyres Faris Alim M Fatahillah, Faraday Barr Fath Muhammad Isham Fauzan, Rakha Luthfi Fauzi Sofyan Fussy Mentari D Gastiadi, Arya Fridayana Gumelar, Raja Ilham Maulidani Habib Akbar Aziiz Habib Akbar Aziiz Habibullah Jaka Pratama Hamdani, Mauriz Muhammad Al Ghazali Harison Taufiq, Hans Harits Ramby I Wayan Mahartha Wijaya Ibrahim Ikhsan Aditia Iftitahrira Aulia Rahmi Ig Prasetya Dwi W Ihrom, Naufal Syaiful Ikbal Ramdani Isham, Fath Muhammad Ismah Putri Dewanti Isni Dwitiniardi Ivan Risky, Muhamad Jalaluddin , Afif Ibadurrahman Jangkaru, Naufal Ramadhan Natafili Jenni Teresia Khoerul Umam, Khoerul Kurniawan, M. Fikri Andika Labibah Anastuzahra Permanasari Ledya Novamizanti M Rifqi Nuril W K M. Fikri Andika Kurniawan M. Fikri Andika Kurniawan Malikulmulki, Jaisy Marlindia Ike Sari Meta Kallista Mikhael Prausdian A W Mohamad Alfaj’ri Mohamad Ari Andrinan Muhammad Rizqy Alfarisi Muntazhar, Muhammad Farhan Murti, Muhamad Bayu Nabila Setya Utami Naufal H, Raden M Nugraheni, Ratna Astuti Nugroho, Adlan Afif Nurfauzi, Fahmi Paramartha Vikrama, Made Permanasari, Labibah Anastuzahra Pratama, Yusup Diva Purba Daru Kusuma Putra Athallah, Raken Putra, Fadel Anfasha Putra, Muhammad Aria Nelwansyah Putri Sakri, Annisa Aprilia R Rogers Dwiputra Setiady Rabbani, Hidra Aulia Raif Haidar D Raja Ilham Maulidani Gumelar Rama Pratama Ramdani, Ikbal Razendra Zahran Firdaus Reza Rendian Septiawan Rifdo Shah Alam Rifqi Muhammad Fikri Rizal, Mochammad Fahru Rizkita, Meysa Rochmawati Rosita Herdianty Putri Rosita Herdianty Putri Roswan Latuconsina Saifullah, Muhammad Daffa’ Sofyan, Fauzi Sulle, Yusuf Sultan Chisson O Sutisna, Mohamad Redza Tri Putra Syarifah Faisa Nurahmani Tora Fahrudin Umar Ali Ahmad Wicaksono, Lutfi Hadi Wijaya, Taufik Mulya Yanaidul Lita Saputra Yudha Purwanto Yusup Diva Pratama Zaref, Pandu Ing