Garuda - Garba Rujukan Digital

SMART CITY DYNAMIC DASHBOARD: ALTERNATIF KOLABORASI MULTI APLIKASI PADA SMART CITY MENGGUNAKAN METODE USER-DRIVEN COLLABORATION (UDC) Agit Amrullah
Jurnal Teknoinfo Vol 13, No 1 (2019): JANUARI
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jti.v13i1.183

Pembangunan aplikasi smart city dikembangkan dengan berbagai metode dengan tujuan agar aplikasi dapat dipergunakan secara maksimal dalam menunjang keberlangsungan smart city pada suatu kota. Aplikasi yang beragam dengan kuantitas semakin meningkat, disesuaikan dengan kebutuhan dalam penyelesaian masalah pada suatu kota cerdas menimbulkan permasalahan baru dalam memanajemen aplikasi-aplikasi smart city. Masalah manajemen aplikasi pada stakeholder level top management memiliki permasalahan lain baik dalam regulasi, sosialisasi dan kolaborasi dengan instansi terkait serta pemangku kepentingan lain dalam pengembangan aplikasi smart city. Pada penelitian ini, dikembangkan sebuah framework di dalam memanajemen aplikasi-aplikasi smart city dengan nama Smart City Dynamic Dashboard (SCDD), dengan harapan aplikasi yang dikembangan pada smart city dapat meningkat pada experience, awarness, efisiensi dan efektifitas aplikasi smart city yang beragam pada suatu kota. Kata Kunci: aplikasi, smart city, user driven collaboration.

Perbandingan Tingkat Akurasi Pengukuran Ketinggian Air pada Sensor HC-SR04, HY-SRF05, dan JSN-SR04T Agit Amrullah
Jurnal Infomedia:Teknik Informatika, Multimedia & Jaringan Vol 7, No 1 (2022): Jurnal Infomedia
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jim.v7i1.2955

Ketinggian air dapat diukur dengan peralatan sensor, baik sensor berjenis induktif, kapasitif, fotolistrik, dan gelombang ultrasonik. Jenis sensor dipergunakan sesuai dengan kebutuhan yang dilihat dari efektifitas dan efisiensi dalam penggunaannya. Saat ini penelitian dalam melakukan pengukuran ketinggian air, mayoritas dilakukan dengan menggunakan sensor ultrasonik yang bekerja dengan perhitungan latensi gelombang yang dipancarkan pada frekuensi 40 kHz hingga 400 kHz. Tipe sensor yang berada dipasaran memiliki tipe diantaranya HC-SR04, HY-SRF05, dan JSN-SR04T. Pada penelitian ini akan dilakukan studi komparasi terhadap pengukuran ketinggian air dengan menggunakan ketiga tipe sensor yang ada. Pengujian dilakukan pada permukaan air yang diukur dengan menggunakan alat ukur secara manual dan akan dibandingkan tingkat keakuratan pada ketiga jenis sensor yang dipergunakan.

SISTEM MONITORING JARINGAN REALTIME BERBASIS INTERNET CONTROL MESSAGE PROTOCOL Muhammad Faisal Qomarudin; Agit Amrullah
JINTECH: Journal Of Information Technology Vol 3 No 2 (2022): Agustus 2022
Publisher : Prodi Teknologi Informasi UIN Ar-Raniry Bekerjasama dengan Pusat Penelitian dan Penerbitan LP2M Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh

Network monitoring in the company is more extensive and complex, each device must be connected to the network so that there are no obstacles when there is receiving and sending data from various devices. Problems on computer networks cannot be predicted when they occur and continuous monitoring is needed to ensure the network is connected properly and it is difficult to troubleshoot network damage. Therefore, a network monitoring system is needed to check the network so that administrators can find out network conditions. By using the Internet Control Message Protocol to check the network continuously so that it can find out the condition of the device, taking into account the latency and data obtained by Packet Internet Gopher. Network checks and notifications use a backdoor working system or through a background process, control the process is also a network check log to find out which devices are often disconnected and to make network troubleshooting easier. In this paper, will be building a network monitoring system that displays network status and monitors the network continuously with telegram notifications, network logs to facilitate troubleshooting, Internet Protocol management and backdoor system settings by the name of SIMONIT.

ALAT PENERJEMAH SANDI MORSE BERBASIS MIKROKONTROLLER MENGGUNAKAN ALGORITMA BRUTE FORCE Gatot Sasangka; Agit Amrullah
Information System Journal Vol. 5 No. 2 (2022): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2022v5i2.965

Sandi morse merupakan salah satu bentuk komunikasi yang digunakan di dalam bidang kepramukaan sebagai sarana komunikasi secara rahasia, maupun dalam keadaan darurat dan juga informasi rahasia. Cara menerjemahkan sandi morse dapat dilakukan dengan melakukan pencocokan text dengan notasi sandi yang didapatkan, yaitu menggunakan urutan standar seperti elemen notasi pendek dan panjang yang mewakili huruf. Namun, secara efisiensi, pencocokan string dengan notasi sandi memerlukan waktu relatif panjang dikarenakan dilakukan melalui pengurutan secara manual. Pada penelitian ini, akan dibangun alat penerjemah sandi morse ke teks berbasis mikrokontroller dengan algoritma brute force. Pada percobaan yang dilakukan, tertinggi pada iterasi ke 37 dengan string pattern persentasenya 84%, dan iterasi terendah pada index ke 18 persentase string pattern sebesar 43%. Hasil yang didapatkan pencocokan text dapat dilakukan 100%, dengan bobot kriteria yang dilakukan pada jumlah data pattern sebesar 10 karakter berbanding dengan jumlah data pattern yang didapatkan, didapatkan nilai sebesar 22% pada 44 karakter kunci. Hal ini menunjukkan semakin tinggi index N karakter pada data berbanding lurus dengan persentase string pattern.

RANCANG BANGUN APLIKASI KASIR USAHA MIKRO KECIL MENENGAH MENGGUNAKAN METODE BLOCK PROGRAMMING (STUDI KASUS : PELANGI STORE) Agit Amrullah; Fata Aulia
Informasi Interaktif Vol 7, No 1 (2022): Jurnal Informasi Interaktif Vol. 7 No. 1 Januari 2022
Publisher : Universitas Janabadra

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

The existence of MSMEs is very influential for Indonesia's economic growth. MSMEs contribute to the national economy (GDP) as much as 61.1%. Many MSMEs still use conventional methods because of limited costs and knowledge that make MSME actors unable to utilize technology optimally. One of the problems faced by MSME actors is regarding recording transactions and managing goods. In dealing with the problems faced, the researchers tried to make a Point of Sales (POS) application by utilizing an android smartphone and developed by using block programming. The results of this study are in the form of an application to facilitate the Pelangi Store business actors in processing transactions and managing goods. The results obtained based on testing the Point of Sale application as a transaction were as expected, including being able to become software as service POS management for Pelangi Store, making it easier to manage goods and record sales history.Keywords: MSME, Point of Sales, Block Programming.

Validasi Kendaraan Pada Sistem Parkir Cerdas Berbasis Pengenalan Citra Menggunakan Raspberry Pi 3 Agit Amrullah; Uyock Anggoro Saputro
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 2 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v12i2.5096

Solusi parkir cerdas dalam mengatasi permasalahan lahan parkir telah dikembangan baik dari bentuk sistem informasi hingga terintegrasi. Pada ketersediaan zona parkir, beberapa solusi parkir cerdas, menggunakan bentuk implementasi sensor ultrasonik, infrared, dan pengenalan citra. Permasalahan yang terjadi pada kendaraan yang akan parkir pada zona parkir adalah validasi objek kendaraan parkir, sehingga akan sangat dimungkinkan objek bukan kendaraan dianggap sebagai kendaraan yang akan parkir. Pada penelitian ini akan dikembangkan mekanisme pendeteksian dan validasi dini pada kendaraan yang akan parkir pada suatu zona parkir cerdas berbasis pengenalan citra kendaraan menggunakan peralatan Microcontroller dengan tipe ESP32-Cam dan Raspberry Pi 3 sebagai server pada sistem parkir cerdas. Pada hasil pengujian yang didapatkan, kendaraan ataupun objek dapat terdeteksi dengan baik melalui akuisisi citra pada sisi belakang kendaraan yang akan terparkir dengan bentuk output validasi pada lokasi parkir menggunakan buzzer sebagai output hasil validasi dan pengarah jarak tepi zona parkir dengan kendaraan yang terdeteksi dan tervalidasi dengan tingkat akurasi sebesar 87% dan waktu validasi rata-rata 22 detik dengan menggunakan metode CNN pada framework YOLO v3.

Analisis Efek Augmentasi Dataset dan Fine Tune pada Algoritma Pre-Trained Convolutional Neural Network (CNN) Theopilus Bayu Sasongko; Haryoko Haryoko; Agit Amrullah
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4: Agustus 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20241046583

Kemajuan teknologi deep learning seringkali berbanding lurus dengan keterkaitan metode yang dapat diandalkan dalam penggunaan jumlah data yang besar. Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu algoritma deep learning yang paling popular saat ini guna pengolahan citra. Pada era deep learning model CNN yang kompleks seperti saat ini memiliki tantangan-tantangan yang baru baik gradient vanishing, overfitting yang dikarenakan keterbatasan dataset, optimasi parameter hingga keterbatasan perangkat keras. Penelitian ini bertujuan mengukur pengaruh teknik fine tuning dan augmentasi dataset pada model transfer learning CNN Mobilenet, Efficientnet, dan Nasnetmobile dengan dataset yang variasi jumlah dataset yang memiliki jumlah yang terbatas. Pada hasil dari penelitian ini, dari ketiga dataset yang digunakan sebagai dalam melakukan training pada model efisien transfer learning baik MobileNet, EfficientNet, dan NasNetmobile, teknik augmentasi zoom range ataupun random erase dapat meningkatkan akurasi pada dataset dengan jumlah 56 citra dan 222 citra, sedangkan pada dataset dengan jumlah 500 data citra, semua teknik augmentasi terbukti dapat meningkatkan akurasi pada model arsitektur MobileNetV2 dan NasNetMobile. Sedangkan teknik fine tuning terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi pada semua skala data yang kecil. AbstractToday deep learning technology is often associated with reliable processes (methods) when we have large amounts of data. In deep learning CNN (Convolutional Neural Network) plays a very important role which is often used to analyze (classify or recognize) visual images. In the era of deep learning models such as the complex Convolutional Neural Network (CNN) as it is today, it has new challenges such as gradient vanishing, overfitting due to dataset limitations, parameter optimization to hardware limitations. The MobileNet architecture was coined in 2017 by Howards, et al, which is one of the convolutional neural networks (CNN) architectures that can be used to overcome the need for excessive computing resources. This study aims to measure the effect of fine tune and dataset augmentation techniques on CNN mobilenet, efficientnet, and nasnetmobile transfer learning models with very small datasets. The results of this study are that of the three datasets used as the basis for training in efficient transfer learning models (mobilenet, efficientnet, and nasnetmobile), random erase and zoom range augmentation techniques dominate the increase in model accuracy. The amount of increase in accuracy after random erase or zoom range augmentation that occurs is about 0.03% to 0.1%.

PERBANDINGAN KINERJA WEB SERVER PADA PENYEDIA LAYANAN CLOUD MICROSOFT AZURE DAN AMAZON WEB SERVICES Agit Amrullah; Agung Nugroho; Zekriansyah Ramadhan
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 5 No 1 (2023): EDISI 15
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v5i1.2487

A web server is essential as a service so clients can access the WWW (World Wide Web) using their web browser. Apache and Nginx are the most widely used web server software in the world; apart from their easy integration into various web panels such as Cpanel, these two software have the stability that is capable of handling client requests. Microsoft Azure and Amazon Web Services, as providers of Cloud Computing Software As Service (SaaS) and Platform As Service (PaaS) services, have different performances for implementation on web servers. This study aims to analyze the performance of Apache and Nginx web servers on the Microsoft Azure and Amazon Web Services (AWS) platforms. From the analysis, the Apache web server is superior, with an average percentage margin of 7% on the Microsoft Azure platform, and Nginx is superior on the Microsoft Azure platform with a percentage margin of 8.21%.

EVALUASI KINERJA ALGORITMA K-NN MENGGUNAKAN K-FOLD CROSS VALIDATION PADA DATA DEBITUR KSP GALIH MANUNGGAL Agung Nugroho; Agit Amrullah
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 5 No 2 (2023): EDISI 16
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v5i2.2506

The savings and loan business in this current era is increasingly circulating in society, both online and offline or conventionally. There are also many companies that provide savings and loan services to their consumers or customers or are referred to as debtors who do not consider the ability of their customers to repay their loans. In fact, there are many algorithms that can be used to overcome or predict whether a debtor will be eligible to be given a loan or not. One of them is the k-nn algorithm, where this algorithm will later classify the basic variables of a debtor's assessment. However, the accuracy of the k-nn algorithm results differ in several existing cases. This time, in this study, the k-nn algorithm will find out how much accuracy it has using the k-fold Cross Validation if it is applied to the Debtor data sample at KSP Galih manunggal. The results of the k-fold cross validation will later be able to find out the average success of a system by repeating it by randomizing the input attributes so that the system is tested for several random input attributes.

ANALYSIS OF WHISPER AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION PERFORMANCE ON LOW RESOURCE LANGUAGE Pratama, Riefkyanov Surya Adia; Amrullah, Agit
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol. 20 No. 1 (2024): Pilar Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information System Publishing Pe
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/pilar.v20i1.4633

Implementing Automatic Speech Recognition Technology in daily life could give convenience to its users. However, speeches that can be recognized accurately by the ASR model right now are in languages considered high resources, like English. In previous research, a few regional languages like Javanese, Sundanese, Balinese and Btaknese are used in automatic speech recognition. This research aim is to improve speech recognition using the ASR model on low-resource language. The dataset used in this research is the Javanese dataset specifically because there is a high-quality Javanese speech dataset provided by previous research. The method used is fine-tuning the Whisper model which has been trained on 680,000 hours of multilingual voice data using a Javanese speech dataset. To reduce computation requirements, parameter efficient fine-tuning (PEFT) implemented in the fine-tuning process. The trainable parameter is reduced to <1% because the implementation of PEFT reduces the computation required by the model for fine-tuning. The best WER evaluation result is 13.77%, achieved by the fine-tuned Whisper large-v2 model compared to the base model of Whisper large-v2, which achieves 89.40% in WER evaluation. Performance improvement in WER evaluation showed that fine-tuning effectively improves the performance of the Whisper automatic speech recognition model on recognizing speeches in low-resource languages like the Javanese language compared to the Original Whisper model performance with minimal computational cost needed for fine-tuning large model.

Title

Found 10 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 10 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 10 Documents
Search