Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

3.432

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Journal JCONES TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Jurnal Abadimas Adi Buana Share : Journal of Service Learning Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Journal of Advanced in Information and Industrial Technology (JAIIT) Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication (COMPLETE) Journal of Technology and Informatics (JoTI) Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia Journal of Applied Business, Taxation and Economics Reseach Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Journal of Innovation Research and Knowledge Journal of Business Management and Economic Development Jurnal Pengabdian Masyarakat EKOBIS ABDIMAS : Jurnal Pengabdian Masyarakat

Heri Pratikno

Universitas Dinamika

Author-ID : 3432639

Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 33 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

Implementasi Sistem Deteksi Mata Kantuk Berdasarkan Facial Landmarks Detection Menggunakan Metode Regression Trees Andre Hartoko Aji Putra Perdana; Susijanto Tri Rasmana; Heri Pratikno
Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol. 1 No. 1 (2019): Vol. 1 No.1 (2019)
Publisher : Universitas Dinamika

Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu dampak negatif dari kemajuan teknologi dibidang transportasi. Faktor manusia merupakan salah satu faktor dengan persentase tertinggi pada peningkatan kecelakaan lalu lintas. Salah satu contoh faktor manusia adalah kelelahan dalam berkendara. Kelelahan berkendara akan mengakibatkan pengemudi mengalami kantuk, oleh karena itu untuk meminimalisir kecelakaan yang dikarenakan kelelahan saat berkendara maka diperlukan sebuah sistem yang menggunakan alarm untuk mendeteksi mata kantuk secara real time. Salah satu penelitian sebelumnya untuk mendeteksi mata kantuk, sistem yang dibuat menggunakan metode segmentasi warna. Pada penelitian ini akan dibuat sistem deteksi mata kantuk yang berdasarkan Facial Landmarks Detection menggunakan metode Regression Trees yang diimplementasikan ke dalam Raspberry Pi 3 model B. Input dari sistem ini berupa video yang direkam dari PiCamera secara real time. Output dari sistem ini menggunakan buzzer sebagai alarm untuk memberikan peringatan bahwa pengemudi terdeteksi mengantuk. Sistem yang dibuat pada penelitian ini menunjukan bahwa dapat mendeteksi mata kantuk dengan baik. Berdasarkan hasil pengujian, sistem dapat mendeteksi mata sebesar 93.3%, kedipan mata sebesar 96.7%, dan sudut miring wajah sebesar 95%.

Sistem Penghitung Jumlah Pengunjung Restoran Menggunakan Kamera Berbasis Single Shot Detector (SSD) : Weny Indah Kusumawati; Heri Pratikno; Yosia Pradeska Admaja
Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol. 3 No. 1 (2021): Vol.3 No.1 (2021)
Publisher : Universitas Dinamika

Wabah pandemi virus Covid-19 yang terjadi pada awal tahun 2020 menuntut seluruh lapisan masyarakat dan pemerintah untuk menerapkan pola hidup new normal demi mencegah penyebaran virus yang semakin meluas. Langkah pencegahan yang dilakukan pemerintah saat ini adalah dengan menyosialisasikan pola hidup new normal, yaitu: dengan mewajibkan seluruh masyarakat untuk selalu mencuci tangan, wajib menggunakan masker, mengurangi mobilitas atau bepergian, menjaga jarak aman kira-kira 1 meter, serta membatasi jumlah pengunjung pada pusat perbelanjaan dan pusat keramaian, seperti restoran. Saat ini pada pusat perbelanjaan dan restoran telah diberlakukan pembatasan jumlah pengunjung sebanyak 50% dari kapasitas maksimal dari suatu ruangan atau area. Dalam upaya pencegahan virus Covid-19 tersebut, peneliti membuat sebuah sistem penghitung jumlah pengunjung pada restoran, yang berfungsi untuk menghitung pengunjung yang masuk, keluar, dan yang masih berada dalam suatu ruangan pada restoran. Apabila jumlah pengunjung sudah memenuhi kapasitas ruangan dan masuk pengunjung berikutnya, maka buzzer berbunyi, sehingga karyawan restoran mengetahui bahwa kapasitas ruangan sudah overload. Metode yang digunakan pada aplikasi ini adalah Single Shot Detector (SSD) dengan integrasi dataset dari MobileNet-SSD, sehingga mampu mendeteksi object manusia secara akurat. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, tingkat akurasi deteksi untuk object berjalan dengan kecepatan normal adalah 100%, serta tingkat akurasi deteksi pada object berjalan cepat adalah 90%, dan tingkat akurasi yang dilakukan pada object berlari adalah 50%. Pada pengujian secara keseluruhan sistem menggunakan video hasil rekaman peneliti yang berupa simulasi pintu masuk pada restoran, didapatkan hasil akurasi 86% untuk penghitungan jumlah pengunjung masuk, 66% untuk akurasi penghitungan jumlah pengunjung keluar, dan akurasi sebesar 79% untuk jumlah pengunjung yang masih berada di dalam ruangan restoran. Semua data hasil pengujian yang telah dilakukan, data disimpan pada file spreadsheet (.csv), sehingga dapat diketahui berapa jumlah pengunjung yang keluar, masuk dan dalam ruangan restoran pada setiap harinya

Co-Authors Adani, Muhammad Faizin Andre Hartoko Aji Putra Perdana Bayunugraha, Erdasetya Chalim, Muchammad Daniel Tanugraha, Filbert Dewanto, Arief Rizki Eka Sari Oktarina Fakhruddin, Muhammad Aldi Fitri, Febriana Fredi Wakerkwa Harianto Harianto Harianto Jusak Jusak Jusak Jusak Kisworo, Angen Yudho Kusuma, Mochamad Fajar Mohd Zamri Ibrahim Muhammad Rifki Pratama Musayyanah Musayyanah Musayyanah Noorizki, Adisaputra Zidha Pauladie Susanto Philbert, Nicholas Pradinasari, Ryanda Khansa Putro, Abid Eka Sukatno Ramadhan, Rifandy Syahril Setiawan Jaya, Toni Slamet Sopiah, Sopiah Sukma, Mochamad Rizal Permata Sulistyo, Bagus Cahyo Susijanto Tri Rasmana Toni Setiawan Jaya Utomo, Niko Priyo Wardhana, Ludi Wishnu Weny Indah Kusumawati Yoppy Mirza Maulana Yosefine Triwidyastuti Yosefine Triwidyastuti Yosefine Triwidyastuti Yosia Pradeska Admaja Zamri Ibrahim, Mohd

Title Search

Found 2 Documents Search Journal : Journal of Technology and Informatics (JoTI)

Abstract

Abstract

Title

Found 2 Documents
Search
Journal : Journal of Technology and Informatics (JoTI)