Claim Missing Document
Check
Articles

Found 40 Documents
Search

Analisis Sistem Monitoring Jaringan Internet Menggunakan PPPoE Server dan Bot Telegram Donny Firdani; Rony Heri Irawan; Resty Wulanningrum
JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol 8, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Widyagama Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31328/jointecs.v8i2.6131

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menganalisis sistem monitoring jaringan internet menggunakan PPPoE server yang terintegrasi dengan bot Telegram di salah satu penyedia layanan internet (ISP) di Kediri. Sistem ini dirancang untuk mengatasi masalah jaringan internet yang tidak stabil, yang dapat mengganggu operasional bisnis dan mengurangi kepuasan pelanggan. Metode yang digunakan meliputi studi literatur, pengumpulan data melalui survei dan wawancara, serta analisa dan pengujian sistem monitoring. Protokol PPPoE dipilih karena kemampuannya dalam menyediakan keamanan dan efisiensi dalam pengelolaan koneksi internet. Bot Telegram digunakan untuk memberikan notifikasi otomatis ketika terjadi gangguan pada jaringan. Pengujian sistem mencakup dua tahap, yaitu pengujian functional suitability dan usability. Pengujian functional suitability melibatkan evaluasi terhadap kelengkapan fitur sistem yang direncanakan dan berhasil diimplementasikan, yang mendapatkan hasil 1 atau sama dengan Baik. Pengujian usability dilakukan untuk mengevaluasi tingkat kepuasan pengguna terhadap sistem monitoring yang dikembangkan, yang memperoleh skor 88% dengan interpretasi Sangat Layak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat meningkatkan efisiensi operasional dan respons terhadap gangguan, serta menjaga kualitas layanan yang diberikan kepada pelanggan.
Implementation of SOM (Self Organizing Maps) for Identification of Tomato Fruit Maturity Asri, Puput Puji; Wulanningrum, Resty
Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer Vol 1 No 2: JTECS Juli 2021
Publisher : FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM KADIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jtecs.v1i2.1747

Abstract

Tomat salah satu buah sekaligus sayuran dengan harga yang ekonimis dan sering kali kita jumpai. Harganya yang tidak terlalu mahal dan banyak mengandung vitamin dan mineral serta antioksidan yang tinggi, membuat tomat banyak dibeli dimasyarakat. Sehingga membuat petani buah tomat untuk terus meningkatkan mutu dan kualitas terhadap pelayanan kepada kosumen. Tetapi kadang banyak petani yang menjual buah tomatnya dengan kematangan yang tidak seragam, sehingga kadang yang sudah matang tertindih oleh yang mengkal atau mentah, sehingga banyak yang membusuk. Dari permasalahan ini, maka penulis ingin membuah sebuah aplikasi untuk memilah kematangan buah tomat mentah, mengkal dan matang. Penggunaan metode Self Organizing Map (SOM) ini bertujuan untuk melakukan pengelompokkan antara tomat yang mentah, mengkal dan matang. SOM tidak akan menghentikan proses iterasinya selama jumlah iterasinya belum mencapai target yang diharapkan. Hasil penelitian yang dihasilkan adalah sebuah aplikasi identifikasi kematangan buah tomat untuk mempermudah petani atau masyarakat luas dengan cepat. Implementasi pengujian identifikasi kematangan buah tomat ini adalah 91,11%.
Handphone Product Selection System Using the Profile Matching Method Firmansyah, Muhammad Kukuh; Swanjaya, Daniel; Wulanningrum, Resty
Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer Vol 2 No 2: JTECS Juli 2022
Publisher : FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM KADIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jtecs.v2i2.2629

Abstract

Produsen handphone pada saat ini menawarkan banyak produk yang berbeda dengan spesifikasi yang berbeda. Target konsumen dari kelas bawah sampai dengan kelas atas. Produk yang ditawarkan serta spesifikasinya yang bervariasi sangat banyak, menjadikan konsumen atau calon pembeli kesulitan ingin membeli handphone yang mana. Atas dasar permasalahan tersebut, untuk memberikan kemudahan konsumen dalam menentukan handphone sesuai dengan kriteria yang diharapkan, maka dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk memilih handphone. Sistem tersebut menggunakan metode Profile Match yang merupakan teknik pencocokan dengan mencari handphone yang konfigurasinya sedekat mungkin dengan konfigurasi handphone yang ditentukan pada sistem. Penelitian ini menggunakan analisis dan perancangan sistem berupa UML (unified modeling language) dengan analisis use case diagram, activity diagram dan sequence diagram. ERD (Entity Relational Diagram) dan tabel relasi. Pada penelitian ini digunakan sebagai perancangan basis data. Bahasa pemrograman yang diterapkan untuk membangun sistem ini menggunakan PHP dan MySQL sebagai database-nya. Penelitian ini meng.hasilkan sistem pemilihan produk handphone menggunakan metode Profile Match yang dapat memudahkan konsumen dalam menentukan handphone yang dipilih berdasarkan kriteria yang diinginkan.
Smartphone Selection Recommendation System Sari, Lya Rosita; Wulanningrum, Resty; Swanjaya, Daniel
Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer Vol 2 No 2: JTECS Juli 2022
Publisher : FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM KADIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jtecs.v2i2.2630

Abstract

Smartphone is a telecommunications tool that has the same capabilities as conventional telephones, where smartphones are much more practical and easy to carry anywhere. The brands smartphone offered have many models and specifications such as ram, rom, camera, processor and others. To make it easier for users to choose the type of smartphone, it takes a smartphone selection recommendation system to assist users in making a decision. In this study resulted in a smartphone selection recommendation system application that is designed to assist users in making decisions in choosing a smartphone. This system is designed with reference to the calculation results of the Simple Additive Weighting (SAW) method by considering several criteria used to search smartphones. From the results of calculations using the SAW method, the preference values ​​of V1 to V3 are determined where according to alternative data, V1 for alternative A1 with a value of 0.76, V2 for alternative A2 with a value of 0.77, and V3 for alternative A3 with a value of 0.85. So that the largest ranking value is obtained, namely V3 with a value of 0.85. So alternative V3 is the alternative that was chosen as the best alternative.
Implementation of the K-Nearest Neighbor Algorithm for Identification of Orchid Flower Image Sari, Nofita; Wulanningrum, Resty
Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer Vol 1 No 2: JTECS Juli 2021
Publisher : FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM KADIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jtecs.v1i2.1750

Abstract

Phalaenopsis adalah bahasa latin dari bunga anggrek yang merupakan salah satu bunga yang banyak digemari masyarakat untuk menghiasi rumah mereka. Bunga anggrek memiliki banyak jenis yang mungkin banyak masyarakat hanya mengetahui jenisnya dari warnanya saja. Banyak yang kurang mengamati tentang bunga anggrek itu sendiri. Terkadang 1 warna terdiri dari beberapa jenis.yang sangat menonjol untuk membedakannya adalah dilihat dari kelopak bunga anggrek. Penelitian ini mengambil sampel 3 jenis bunga angrek, yaitu jenis Phalaenopsis Amabilis, Dendrobium Phalaenopsis, dan Phalaenopsis Violacea. Tahapan implementasi yang dilakukan adalah dengan melakukan preprocessing yang meliputi grayscale dan deteksi tepi Kirsch, selanjutnya proses identifikasinya dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor. Hasil yang dari penelitian ini antara lain telah dihasilkan sebuah aplikasi untuk deteksi bunga anggrek berdasarkan kelopak bunga dan didapatkan akurasi sebesar 86,7%. Besarnya akurasi yang didapatkan berpengaruh dari banyaknya data training dan data testing yang digunakan saat ujicoba.
PENILAIAN GERAKAN BARIS-BERBARIS BERBASIS AI DAN LSTM PADA SELEKSI PASKIBRAKA Asmoro, Shandy Sadewa; Wulanningrum, Resty; Sanjaya, Ardi
Jurnal Simantec Vol 12, No 2 (2024): Jurnal Simantec Juni 2024
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v12i2.26095

Abstract

PASKIBRAKA member selection is conducted annually at three levels. PASKIBRAKA members must fulfil the criteria, one of which is the Marching Regulations (PBB). In the UN assessment process, sometimes the judges are still subjective. Therefore, it is necessary to have a system with artificial intelligence (AI) integration. The methods used in the system are Mediapipe and Long Short Term Memory (LSTM) algorithm. Mediapipe serves to display 33 keypoints and extract features from these keypoints which will later be processed by LSTM for motion detection. From the test results, the highest accuracy value of each movement is walking in place by 99%, striding by 95%, and regular steps by 97%. While the lowest accuracy value of each movement is walking in place by 12%, striding by 21%, and ordinary steps by 23%. The accuracy value is the result of the analysis of the LSTM model that has been made. The highest accuracy value in each movement comes from the correct movement, while the lowest accuracy value comes from the wrong movement.  The accuracy results in the recognition of stride and ordinary steps are influenced by video movements during the transition of the right hand to the left hand which are still detected incorrectly because almost all movements when both hands are in the lower position, causing low accuracy values.Keywords: Keypoints, Long Short Term Memory, Marching, Mediapipe
Penerapan MobileNet Architecture pada Identifikasi Foto Citra Makanan Indonesia Wijayanto, Muhammad Farid; Swanjaya, Daniel; Wulanningrum, Resty
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 1 (2024): Periode Maret 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i1.4449

Abstract

Pengenalan gambar makanan secara otomatis telah menjadi area penelitian yang menarik, terutama dalam pengembangan MobileNet berbasis kuliner. Penelitian ini membahas penerapan arsitektur MobileNet dalam mengidentifiksi foto citra makanan Indonesia. MobileNet, sebagai jaringan saraf konvolusional yang efisien dan ringan, memungkinkan pengenalan gambar dengan cepat dan akurat pada perangkat dengan keterbatasan komputasi. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui hasil dari identifikasi foto citra makanan Indonesia menggunakan Arsitektur dari MobileNet dan untuk mencapai performa terbaik dari model Convolutional Neutral Network menggunakan arsitektur MobileNet. Penelitian ini melibatkan pengumpulan dataset gambar makanan Indonesia, pelatihan model MobileNet, dan evaluasi kinerja model dalam mengklasifikasikan gambar tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur MobileNet dapat diimplementasikan dengan efektif untuk identifikasi makanan Indonesia, dengan tingkat akurasi yang memuaskan dan waktu pemrosesan yang relatif singkat. Temuan ini diharapkan dapat berkontribusi dalam pengembangan aplikasi pengenalan gambar di bidang kuliner, khususnya untuk makanan Indonesia. Hasil akhir dari penelitian ini menunjukkan bahwa MobileNet berhasil mencapai akurasi sebesar 98.99% dan loss terkecil sebesar 0.05 dalam mengidentifikasi gambar. Keberhasilan dalam penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan MobileNet berbasis pengenalan gambar makanan yang lebih canggih. Selain itu, penelitian ini juga dapat berkontribusi pada pengembangan teknologi visi komputer secara umum, khususnya dalam bidang klasifikasi gambar objek kecil dan kompleks.
Perbandingan Instance Segmentation Image Pada Yolo8 Wulanningrum, Resty; Handayani, Anik Nur; Wibawa, Aji Prasetya
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 4: Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.1148288

Abstract

Seorang pejalan kaki sangat rawan terhadap kecelakaan di jalan. Deteksi pejalan kaki merupakan salah satu cara untuk mengidentifikasi atau megklasifikasikan antara orang, jalan atau yang lainnya. Instance segmentation adalah salah satu proses untuk melakukan segmentasi antara orang dan jalan. Instance segmentation dan penggunaan yolov8 merupakan salah satu implementasi dalam deteksi pejalan kaki. Perbandingan segmentasi pada dataset Penn-Fundan Database menggunakan yolov8 dengan model yolov8n-seg, yolov8s-seg, yolov8m-seg, yolov8l-seg, yolov8x-seg. Penelitian ini menggunakan dataset publik pedestrian atau pejalan kaki dengan objek multi person yang diambil dari dataset Penn-Fudan Database. Dataset mempunyai 2 kelas, yaitu orang dan jalan. Hasil perbandingan penggunaan model yolov8 model segmentasi yang terbaik adalah menggunakan model yolov8l-seg. Hasil penelitian didapatkan Instance segmentation valid box pada data orang, mAP50 tertinggi pada yolov8l-seg dengan nilai 0,828 dan mAP50-95 adalah 0,723. Instance segmentation valid mask pada orang nilai mAP50 tertinggi pada yolov8l-seg dengan nilai 0,825 dan mAP50-95 adalah 0,645. Pada penelitian ini, yolov8l-seg menjadi nilai terbaik dibandingkan versi yang lain, karena berdasarkan nilai mAP tertinggi pada valid mask sebesar 0,825.   Abstract   A pedestrian is very vulnerable to road accidents. Pedestrian detection is one way to identify or classify between people, roads or others. Instance segmentation is one of the processes to segment people and roads. Instance segmentation and the use of yolov8 is one of the implementations in pedestrian detection. Comparison of segmentation on Penn-Fundan Database dataset using yolov8 with yolov8n-seg, yolov8s-seg, yolov8m-seg, yolov8l-seg, yolov8x-seg models. This research uses a public pedestrian dataset with multi-person objects taken from the Penn-Fudan Database dataset. The dataset has 2 classes, namely people and roads. The results of the comparison using the yolov8 model, the best segmentation model is using the yolov8l-seg model. The results obtained Instance segmentation valid box on people data, the highest mAP50 on yolov8l-seg with a value of 0.828 and mAP50-95 is 0.723. Instance segmentation valid mask on people the highest mAP50 value on yolov8l-seg with a value of 0.825 and mAP50-95 is 0.645. In  his study, yolov8l-seg is the best value compared to other versions, because based on the highest mAP value on the valid mask of 0.825.
PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN SEKOLAH MENENGAH ATAS MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Heru Suhartono, Wawan; Kumalasari Niswatin, Ratih; Wulanningrum, Resty
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10898

Abstract

Pemilihan sekolah menengah atas (SMA) merupakan proses penting yang mempengaruhi pendidikan dan masa depan siswa. Di SMP XYZ, pemilihan SMA masih menggunakan data terbatas tanpa metode pembobotan sistematis, yang menyebabkan kesulitan dalam mempertimbangkan berbagai kriteria seperti nilai akademik, jalur penerimaan, dan jarak ke sekolah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk memfasilitasi proses pemilihan SMA. Sistem ini dirancang untuk membantu siswa dan orang tua membuat keputusan yang lebih terinformasi dan objektif dengan mempertimbangkan kriteria seperti nilai akademik rata-rata, nilai terendah yang diterima, jalur akademik dan non-akademik, serta jarak ke sekolah. Metode SAW dipilih karena kemampuannya dalam memberikan peringkat objektif berdasarkan kriteria tersebut. Pengujian sistem dengan data siswa tahun 2023 menunjukkan SMA Negeri A memiliki nilai bobot tertinggi sebesar 76,22, diikuti SMA Negeri B dengan nilai 75,67. Sistem ini juga memprediksi probabilitas penerimaan siswa dengan akurasi yang baik, dan evaluasi menunjukkan kepuasan pengguna terhadap fungsionalitas dan kemudahan penggunaan. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat meningkatkan transparansi dan akurasi dalam pemilihan SMA serta dapat diadaptasi untuk berbagai sekolah.
Comparative Analysis of Yolov-8 Segmentation for Gait Performance in Individuals with Lower Limb Disabilities Wulanningrum, Resty; Handayani, Anik Nur; Herwanto, Heru Wahyu
International Journal of Robotics and Control Systems Vol 5, No 1 (2025)
Publisher : Association for Scientific Computing Electronics and Engineering (ASCEE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31763/ijrcs.v5i1.1731

Abstract

This research aims to develop an example of gait pattern segmentation between normal and disabled individuals. Walking is the movement of moving from one place to another, where individuals with physical limitations on the legs have different walking patterns compared to individuals without physical limitations. This study classifies gait into three categories, namely individuals with assistive devices (crutches), individuals without assistive devices, and normal individuals. The study involved 10 subjects, consisting of 2 individuals with assistive devices, 3 individuals without assistive devices, and 5 normal individuals. The research process was conducted through three main stages, namely: image database creation, data annotation, and model training and segmentation using YOLOv8. YOLOv8-seg is the platform used to segment the data. The test results showed that the YOLOv8L-seg model achieved convergence value at the 23rd epoch with the 4th scenario in recognizing the walking patterns of the three categories. However, research on walking patterns of people with disabilities faces several obstacles, such as the lack of confidence or emotion of the subject during the data collection process, which is conducted at the location of the subject's choice. In addition, YOLOv8-seg showed consistent performance across the five models used, obtaining a maximum mAP50 value of 0.995 for mAP50 box and mAP50 mask.
Co-Authors Abu Tholib Achmad Iqbal Maulana Achmad Zainul Karim Aeri Rachmad Afizza Fikri Kurniawan Ahmad Bagus Setiawan Ahmad Fakhruddin Luthfi Aji Prasetya Wibawa Aminuyati Andrean Ferdyana Vabian Eka Sakti Anggi Nur Fadzila Anggi Wahyu Triprasetyo Anik Nur Handayani Ardi Sanjaya Arsyad, Nandito Pramudya Asmoro, Shandy Sadewa Asna Maulian Amroni Maulian Amroni Asri, Puput Puji Bagus Fadzerie Robby Cholid Ilham Isniawan Christa Witta Putra Santoso Dadi Setyawan Danar Putra Pamungkas, Danar Putra Daniel Swanjaya Daniel Swanjaya2 Desi Dwi Kurniawati Dhela Melani Winandari Dimas Eri Kurniawan Doni Abdul Fatah Donny Firdani Ella Okta Viana Ema Utami Erna Daniati Fadli Hidayat, M Noer Fadli Hidayat, M. Noer Fadli, Abi Ihsan Fadzerie Robby, Bagus Fatkur Rhohman, Fatkur Firmansyah, Muhammad Kukuh Frisca Ayu Fatika Sari Gadang Putro Bagus Setiyawan Heffi Awang Cahya Heru Suhartono, Wawan Heru Wahyu Herwanto Hidayah, Alvi Nurul Intan Nur Farida Iswoyo, Yodhi Pratama Jauhari, Nur Mohamad Iqbal Juli Sulaksono Julian Sahertian Kohei Arai Krisnawan, Apreado Gilang Made Ayu Dunia Widyadara Made Ayu Dusea Widya Dara Miftachul Ludfie Millenialdo Yanuar Ilham Moh Imam Yusuf Mustofa Muhaimin, Mohammad Aqil Muhamad Yusup Efendi Muhammad Abdul Aziz Mustofa, Arin Ayu Silvyani Muttaqien, Hidayatul N.S.A, M Mukhlish Nandha Vera Wihra Lelitavistara Nandha Vera Wihra Lelitavistara, Nandha Vera Wihra Naufal Muji Dwicahyo Nugraha, Reza Setya Nur Mohamad Iqbal Jauhari Iqbal Jauhari Nurul Mahpiroh Patmi Kasih Ratih Kumalasari Niswatin Reza Mawarni Risa Helilintar Risky Aswi R, Risky Rohmat Syamsul Huda Roni Heri Irawan Rony Heri Irawan Ruruh Andayani Bekti, Ruruh Andayani salma - alawiyah Sandhi Kurniawan Sari, Lya Rosita Sinta Sanora Siregar, Muhammad Fariz Hardiansyah Siti Rochana Sri Rahayu Supri yono Supri Yono, Supri Teguh, Aji Triyo Kristantio Ulfatus Syaidah Wahyu Cahyo Utomo Wahyuniar , Lilia Sinta Wijayanto, Muhammad Farid Zakaria, Reza Naim