Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.058
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Prosiding SNATIKA Vol 01 (2011) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Penelitian dan Pengembangan Komunikasi dan Informatika Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Mechanical Engineering for Society and Industry
Gembong Edhi Setyawan
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Transportation

Published : 86 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 86 Documents
Search

 5   6   7   8   9 
Implementasi Metode Naive Bayes untuk Klasifikasi Kelayakan Yoghurt Berdasarkan Warna dan pH berbasis Arduino Riza Irfan, Muhammad; Syauqy, Dahnial; Setyawan, Gembong Edhi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 4 (2024): April 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Yoghurt merupakan salah satu produk olahan susu yang dibuat melalui proses fermentasi dengan bakteri asam laktat Lactobacillus Bulgaricus dan Streptococcus Thermophilus. Pengolahan dengan cara fermentasi menjadikan yoghurt memiliki banyak kandungan gizi serta manfaat bagi kesehatan. Penyimpanan yoghurt yang tidak baik dapat menyebabkan yoghurt berubah menjadi tidak layak konsumsi dan mengakibatkan keracunan bagi seseorang yang mengonsumsinya. Selama ini cara mengetahui kelayakan yoghurt untuk dikonsumsi adalah melalui uji laboratorium, namun uji ini membutuhkan waktu dan biaya yang tidak murah. Penelitian ini merancang sistem untuk mengetahui kelayakan yoghurt untuk di konsumsi menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Dengan menggunakan modul sensor TCS 3200 dan sensor pH SEN 0161, data berupa warna dan nilai pH diambil sebagai fitur klasifikasi. Hasil pengujian klasifikasi dengan metode Naive Bayes dilakukan sebanyak 15 kali dimana terdapat 1 data uji yang tidak sesuai sehingga diperoleh tingkat akurasi sistem sebesar 93,33% dan waktu rata-rata komputasi sistem dalam 10 kali pengujian sebesar 3134 ms.
Purwarupa Pelaporan Kecelakaan Kendaraan Menggunakan Akselerometer MPU-6050 Berbasis Arduino Uno ALFATH, ANASHRULLAH FAIZAL; Primananda, Rakhmadhany; Setyawan, Gembong Edhi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 7 (2024): Juli 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Saat korban kecelakaan, informasi lokasi terjadinya kecelakaan kurang cepat dilaporkan, menyebabkan korban terlambat mendapat bantuan kecelakaan.Permasalahan bagaimana kinerja purwarupa pelaporan kecelakaan kendaraan menggunakan akselerometer MPU-6050 berbasis arduino uno. Tujuan penelitian implementasi kinerja purwarupa dapat mendeteksi benturan kecelakaan dan mengirim notifikasi SMS ke user yang dituju. Metodologi penelitian ini adalah pengembangan implementatif. Hasil Pengujian, Terimplementasi purwarupa pelaporan kecelakaan kendaraan yang dapat mendeteksi percepatan benturan kecelakaan dengan menghasilkan klasifikasi Status benturan mencapai 18.500G dan nilai puncak 21.562G melampaui threshold G>8 dengan status telah terjadi kecelakaan kendaraan dan mengirim notifikasi SMS ke user yang dituju. Kesimpulan, Purwarupa telah beroperasi sesuai yang diharapkan, dengan menampilkan data percepatan benturan. Kecepatan kinerja waktu komputasi purwarupa maksimum 1.3685 Detik dan waktu minimum 0.9384 Detik dan rata-rata 1.9455 Detik, waktu komputasi tersebut tergolong cukup rendah. Rencana kedepan, Pengembangkan akurasi pembacaan status kecelakaan perlu mempertimbangkan kualitas sensor lebih baik, menambah sensor untuk meningkatkan nilai guna pemanfaatan. memperhatikan kestabilan jaringan satelit, menyiapkan catu daya cadangan.
Sistem Pendeteksi Kekerasan di Ruang Publik Menggunakan Metode 3D Convolutional Neural Network Fikri, Aqil Dzakwanul; Utaminingrum, Fitri; Setyawan, Gembong Edhi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Keamanan publik bertujuan untuk menjamin ketertiban di masyarakat dan melindungi pelayanan publik, pengayoman masyarakat, serta penegakan hukum guna mencapai keamanan nasional. Meskipun ruang publik menjadi tempat berbagai aktivitas, seringkali terjadi pelanggaran keamanan seperti kekerasan fisik, perkelahian, dan pengoroyokan. Penggunaan kamera CCTV konvesional umumnya menjadi solusi dari masalah tersebut, namun efektivitasnya terbatas karena masih memerlukan pengawasan manusia secara kontinu. Oleh karena itu, diperlukan sistem otomatis deteksi kekerasan untuk meningkatkan efektivitas tanpa perlu pengawasan manusia secara terus-menerus. Pada penelitian ini diusulkan sebuah sistem kamera pengawas berbasis Jetson nano dengan kamera Webcam yang menggunakan algoritme 3D CNN (Convolutional Neural Network) di dalamnya yang dapat mengektraksi fitur spatial dan temporal sehingga dapat mendeteksi kekerasan dari sebuah video secara terus-menerus. Dari penelitian ini didapatkan akurasi model 90% pada fase training dan sistem yang dibuat dapat melakukan deteksi secara optimal dengan jarak 2 sampai 5 meter berdasarkan pengujian pada penelitian ini.
Perancangan Wearable Vest Pendeteksi Jatuh Lansia Berbasis ESP-32 Dan Sensor MPU9250 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Muhammad Alif Alfajra, Andi; Syauqy, Dahnial; Setyawan, Gembong Edhi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 10 (2024): Oktober 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Fenomena penuaan penduduk merupakan isu global yang turut dialami Indonesia, di mana peningkatan jumlah lansia juga disertai meningkatnya risiko jatuh yang dapat menyebabkan cedera serius hingga kematian. Data menunjukkan bahwa 47% lansia yang tidak dapat bangkit setelah jatuh meninggal dalam waktu enam bulan meskipun tidak mengalami cedera serius (Ren dan Peng, 2019). Penelitian ini merancang wearable vest berbasis ESP-32 dan sensor MPU9250 untuk mendeteksi jatuh secara real-time. Sensor diletakkan di kantong dada kiri dan pinggang rompi, dengan parameter utama meliputi akselerasi, sudut, magnetometer, pitch, dan roll. Data diolah menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) yang akurat dan ringan, cocok untuk deteksi cepat. Sistem juga membedakan posisi tidur untuk mencegah alarm palsu. Hasil klasifikasi jatuh ditandai dengan bunyi buzzer dan notifikasi melalui aplikasi Blynk IoT serta email. Pengujian model SVM pada 328 data uji mencapai akurasi 98,17%, sementara uji wearable vest pada tiga subjek menunjukkan akurasi 87,5% dengan waktu komputasi rata-rata 3,5 ms, dan waktu rata-rata pengiriman notifikasi sebesar 1,5s. Sistem ini efektif mendeteksi jatuh lansia dan memenuhi kriteria respons real-time, membantu pengasuh atau keluarga terdekat merespons insiden jatuh dengan cepat.
Implementasi Perangkat Pengendali Game Snowboard ‘Snow’ Menggunakan Sensor IMU Dengan Metode Random Forest Megananda, Muhammad Rifqi; Syauqy, Dahnial; Setyawan, Gembong Edhi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Industri perangkat gaming telah berkembang pesat dengan menawarkan pengalaman bermain yang lebih interaktif dan mendalam. Salah satu inovasi dalam pengendalian permainan adalah penggunaan sensor gerakan, yang memungkinkan pemain untuk mengontrol permainan melalui gerakan tubuh secara langsung. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan perangkat pengendali game snowboarding berbasis gerakan tubuh menggunakan sensor IMU MPU6050 dan metode klasifikasi Random Forest. Sistem ini mendeteksi lima gerakan utama pemain, yaitu berdiri tegak, condong ke depan, condong ke belakang, ke kanan, dan ke kiri dengan mengolah data percepatan dan orientasi tubuh. Data dari sensor diproses oleh ESP32 dan hasilnya dikirimkan ke komputer melalui Bluetooth sebagai kontrol input permainan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sensor IMU MPU6050 mampu merekam nilai percepatan dan orientasi tubuh secara akurat sesuai standar. Sistem ini mencapai tingkat akurasi klasifikasi sebesar 92% dengan rata-rata waktu komputasi hanya 2,82 milidetik, menunjukkan efisiensi tinggi dalam pengolahan data. Selain itu, sistem berhasil mengidentifikasi gerakan pengguna dan mengirimkan kontrol input ke dalam game dengan tingkat keberhasilan 100%. Dengan desain perangkat keras dan perangkat lunak yang terintegrasi, penelitian ini dapat menjadi alternatif inovatif untuk memberikan pengalaman bermain yang lebih realistis, imersif, serta mendukung aktivitas fisik pemain.
Perancangan Model Artificial Neural Network untuk Klasifikasi Posisi Jatuh Robot Humanoid Dengan Sensor IMU Simanjuntak, Eldon Parasian; Setyawan, Gembong Edhi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Robot humanoid merupakan salah satu bentuk kemajuan di bidang robotika yang dirancang menyerupai bentuk tubuh manusia untuk menjalankan berbagai tugas yang mendukung aktivitas manusia. Robot yang memiliki dua kaki seperti manusia, menyebabkan rentan jatuh saat menjalankan tugasnya. Oleh karena itu, kemampuan untuk mengenali kondisi jatuh sangat penting agar selanjutnya pergerakan robot dapat dikendalikan untuk menghindar dari jatuh. Penelitian ini bertujuan mendeteksi kondisi jatuh pada robot humanoid menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan arsitektur yang terdiri dari 10 neuron pada lapisan input, 1 lapisan tersembunyi dengan 16 neuron, dan 11 neuron pada lapisan output untuk merepresentasikan 11 kelas kondisi robot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dengan satu lapisan tersembunyi dengan 16 neuron menghasilkan akurasi training 0,98. Model di-deploy dengan tiga format yaitu HDF5, TF, dan TF Lite. HDF5 dengan waktu inferensi sebesar 42,03 ms, TF 1,85 ms, dan TF Lite memiliki waktu inferensi tercepat sebesar 0,035 ms. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem deteksi jatuh robot humanoid dengan mempertimbangkan akurasi dan efisiensi waktu inferensi serta penggunaan sumber daya, dengan penggunaan CPU sekitar 4% dan RAM sebesar 2%.
Deteksi Bola pada Robot Humanoid Sepak Bola dengan Menggunakan Haar Cascade dan HSV Purnama, Charrisma Dwi Mahardika Trisna; Setyawan, Gembong Edhi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kebutuhan manusia yang semakin kompleks mendorong lahirnya berbagai inovasi dalam bidang robotika. Inovasi ini juga mendapat perhatian di Indonesia dalam bidang olahraga melalui perlombaan Kontes Robot Sepak Bola Indonesia-Humanoid (KRSBI-H). KRSBI-H menguji kemampuan robot humanoid untuk bermain bola secara mandiri. Tantangan utama dalam permainan ini adalah algoritma deteksi objek pada bidang computer vision, yang sering kali membutuhkan daya komputasi tinggi sehingga sulit diterapkan. Penelitian ini menggunakan Algoritma Haar Cascade dan HSV untuk mendeteksi bola pada robot humanoid sepak bola. Hasil penelitian menunjukkan algoritma Haar Cascade memiliki accuracy 0,8969, precision 0,6464, recall 0,8414, dan F1-score 0,7313, meskipun precision menunjukkan beberapa kesalahan prediksi. Model ini optimal pada jarak 40–220 cm, dengan performa menurun di luar rentang tersebut. Berikutnya penggunaan CPU dan Memory yang didapatkan terbilang ringan. Terakhir integrasi algoritma Haar Cascade dengan robot humanoid menghasilkan tingkat keberhasilan 100% dalam mengikuti bola. Hal ini membuktikan bahwa algoritma ini efektif dalam mendukung performa robot humanoid untuk permainan sepak bola.
Implementasi Perhitungan Center of Mass, Zero Moment Point, dan Support Polygon Pada Pergerakan Robot Humanoid Alexandria, Syarifah; Setyawan, Gembong Edhi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kompetisi sepak bola robot humanoid pada Kontes Robot Indonesia (KRSBI-H) bertujuan untuk mengembangkan robot humanoid yang mampu bermain sepak bola secara otomatis layaknya manusia. Salah satu aspek dasar kemampuan tersebut adalah mengetahui kondisi keseimbangan. Penelitian ini mendeteksi keseimbangan robot humanoid ROBOTIS OP3 menggunakan sensor IMU yang mengukur akselerasi linear, orientasi, dan kecepatan sudut, dengan kebutuhan reduksi noise pada kecepatan sudut. Sistem dirancang menggunakan metode filtering, membandingkan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Unscented Kalman Filter (UKF). Hasilnya, DWT menurunkan Root Mean Squared Error (RMSE) menjadi 2.98, sedangkan UKF menjadi 2.11 dari nilai awal 3.71. Data IMU dan joint states servo XM430-350-R digunakan untuk menghitung Zero Moment Point (ZMP) yang diperoleh dari Center of Mass (CoM). ZMP dan CoM dipetakan ke area Support Polygon, yang ditentukan oleh kondisi kaki robot: double support ketika kedua kaki berpijak dan single support ketika hanya satu kaki berpijak. Robot stabil ketika ZMP dan CoM berada di dalam Support Polygon, dan cenderung tidak seimbang jika sebaliknya. Hasil sistem menunjukkan rata-rata akurasi ZMP sebesar 85%, CoM 83% dan Support Polygon 100%. Akurasi pembacaan sistem status keseimbangan robot dibandingkan kondisi aktualnya mencapai 100%, memenuhi kebutuhan KRSBI-H untuk deteksi yang ringan karena menggunakan pendekatan matematis, namun juga akurat.
Centralized Smart Home Framework Monitoring for Power Savings Setyawan, Gembong Edhi; Setiabudi, Agung; Muttaqin, Adharul; Ichsan, Mochammad Hannats Hanafi
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 1 No. 2: November 2016
Publisher : Faculty of Computer Science (FILKOM) Brawijaya University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (681.155 KB) | DOI: 10.25126/jitecs.2016128

Abstract

Abstract. Electrical energy has become a staple for humans. Almost all human activities always require electrical energy. To maintain the availability of electricity at any time, then it takes the process of global electricity savings. The electricity savings can be done in two ways, the first is the development of technology to make electric appliances that require low power for operation and the second is to improve human behavior in the use of electrical appliances (turning off electrical appliances when not in use). This research aims to create a centralized smart home that can help people to monitor the condition of electrical appliances in the house and turn off automatically when not being used. Besides this system could also be used in manual mode and be controlled remotely using a smartphone through the Internet. The system is made centrally so not only for the home but can be used for many homes. After application was implemented it can monitored which device is turned on or turned off.Keywords: Smart Home, Monitoring and Power Savings
Automatic Measurement of Human Body Temperature on Thermal Image Using Knowledge-Based Criteria Fitriyah, Hurriyatul; Rachmadi, Aditya; Setyawan, Gembong Edhi
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 2 No. 2: November 2017
Publisher : Faculty of Computer Science (FILKOM) Brawijaya University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (189.494 KB) | DOI: 10.25126/jitecs.20172235

Abstract

Instead of thermometer, an infrared camera could be uti-lized to scan body temperature instantly and non-contact. This paperproposed a non-contact measurement of human body temperature by au-tomatically locating inner-chantus on thermal images. The inner-canthuswere detected in both eyes individually. It located inner-canthi based ontemperature where inner-canthi has the highest temperature in face area.A Thresholding based on 9-highest temperature were applied to detectcandidates of inner-canthus' blob as it must have minimum 9 pixel areaaccording to the Standard. Three knowledge based on characteristic ofeye were also applied in the algorithm as several spot in face usuallyfalls within the temperature threshold. The result show accuracy of al-gorithm to detect eye is 82% whether the eyelids were open or closed.There is no signicant dierent of temperature between closed and openeyes based on paired t-test. The algorithm also showed similar result tothermometer measurement based on paired t-test.
Co-Authors Abdurrahman Arif Kasim Achfas Zacoeb Achmad Baichuni Zain Adharul Muttaqin Aditya Rachmadi, Aditya Adiwijaya, Benny Adnan Mahfuzhon Agastya Bramanta Sanjaya Agung Setiabudi, Agung Alexandria, Syarifah ALFATH, ANASHRULLAH FAIZAL Amrin Rosada Amroy Casro Lumban Gaol Anata Tumonglo Andi Mohammad Rizki Andyan Bina Ardhana Anindito Purnowidodo Ardandi, Haekal Fadhilah Ariadi, Yudhi Arista Budi Setyawan Arycca Septian Mulyana Aryo Pinandito Ayang Setiyo Putri Ayu Dewi Khumairoh Ayu Samura Bagus Priyo Pangestu Barlian Henryranu Prasetio Cindy Lilian Dahnial Syauqy Didik Wahyu Saputra Dimas Angger Pribadi Dimas Bagus Jatmiko Eko Setiawan Eko Setiawan Enno Roscitra Oktaria Eriq M. Adams Jonemaro Fachrur Febriansyah Manangkalangi Fahmi Farizal Faisal Natanael Lubis Faizal Andy Susilo Faizal Ardiansyah Fajar Miftakhul Ula Fajar Pradana Fajar, Sanhnai Fathirul Faviansyah Arianda Pallas Fikri, Aqil Dzakwanul Fitra Abdurrachman Bachtiar Fitriyah, Hurriyatul Frans Herbert Nainggolan Fungki Pandu Fantara Handi Handi Hanifa Nur Halimah Haqqi Rizqi Hendra Hendra Hurriyatul Fitriyah, Hurriyatul Irma Asri Kartika Sandy Irma Asri Kartika Sandy Issa Arwani Khurinika Cahyaning Susanty Kurnianingtyas, Diva M. Khanif Ashar Mahendra, I Gusti Putu Krisna Suaba Megananda, Muhammad Rifqi Mesra Diana Tamsar Moch. Agus Choiron Mochammad Hannats Hanafi Ichsan Mochammad Hannats Hanafi Ichsan Moh. Zainur Rodhi Mohammad Kholili Adi Putra Mohammad Riski Aprilianto Muchamad Rafi Dharmawan Muhammad Alif Alfajra, Andi Muhammad Fajaruddin Akbar Muhammad Hanif Haikal Muhammad Rosyid Khulafa Muhammad Tri Buwana Zulfikar Ardi Muliyahati Sutejo Musada Teguh Andi Afandi Nengah Affan Riadi Okke Rizki Kurniawan Purnama, Charrisma Dwi Mahardika Trisna Purnomo, Fawwaz Anrico Putra Wijaya Raharja, Kahfi May Rahmat Naharu Yanuar Rakhmadhany Primananda, Rakhmadhany Randy Maulana Rekyan Regasari Mardi Putri, Rekyan Regasari Mardi Rennie, Allan E.W. Reza Ridlo Nugraha Reza Tanjung Ahmad Fauzi Ricky Prasetya Santoso Riko Andianto Rimas Oktama Rinaldi Albert Soritua Riza Irfan, Muhammad Rizal Maulana Sabitha Wildani Hadi Sabriansyah Rizqika Akbar Simanjuntak, Eldon Parasian Sunu Dias Widhi Kurniadi Syarif Hidayatullah Tadya Adi Prana Tibyani Tibyani Utaminingrum, Fitri Wahyu Hari Suwito Wijaya Kurniawan Wijaya Kurniawan Wijaya Kurniawan Wirawan, Willy Artha Yusril Dewantara Zakky Ramadhan