Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.006
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Jurnal Teknik Elektro: Ilmu dan Teknologi
Indar Sugiarto
Universitas Kristen Petra
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Kombinasi Fitur Multispektrum Hilbert dan Cochleagram untuk Identifikasi Emosi Wicara Agustinus Bimo Gumelar; Eko Mulyanto Yuniarno; Wiwik Anggraeni; Indar Sugiarto; Andreas Agung Kristanto; Mauridhi Hery Purnomo
Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Vol 9 No 2: Mei 2020
Publisher : Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1364.227 KB) | DOI: 10.22146/jnteti.v9i2.166

Abstract

In social behavior of human interaction, human voice becomes one of the means of channeling mental states' emotional expression. Human voice is a vocal-processesed speech, arranged with word sequences, producing the speech pattern which able to channel the speakers' psychological condition. This pattern provides special characteristics that can be developed along with biometric identification process. Spectrum image visualization techniques are employed to sufficiently represent speech signal. This study aims to identify the emotion types in the human voice using a feature combination multi-spectrum Hilbert and cochleagram. The Hilbert spectrum represents the Hilbert-Huang Transformation(HHT)results for processing a non-linear, non-stationary instantaneous speech emotional signals with intrinsic mode functions. Through imitating the functions of the outer and middle ear elements, emotional speech impulses are broken down into frequencies that typically vary from the effects of their expression in the form of the cochlea continuum. The two inputs in the form of speech spectrum are processed using Convolutional Neural Networks(CNN) which best known for recognizing image data because it represents the mechanism of human retina and also Long Short-Term Memory(LSTM)method. Based on the results of this experiments using three public datasets of speech emotions, which each of them has similar eight emotional classes, this experiment obtained an accuracy of 90.97% with CNN and 80.62% with LSTM.
Sistem Untuk Mengklasifikasikan Emosi Dan Mendeteksi Wajah Pada Pembelajaran Daring Leonard Christopher Limanjaya; Handry Khoswanto; Indar Sugiarto
Jurnal Teknik Elektro Vol. 15 No. 2 (2022): September 2022
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/jte.15.2.41-47

Abstract

Sistem pembelajaran offline masih belum dapat tergantikan oleh pembelajaran online. Kualitas belajar anak dapat dilihat dari ketertarikan anak saat belajar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang program untuk mendeteksi kehadiran siswa (behavioral engagement) dan mengklasifikasikan emosi siswa (emotional engagement) dalam pembelajaran online. Pendeteksian engagement ini dilakukan melalui kamera dan dikirimkan ke database. Sistem ini juga menyediakan halaman web bagi guru untuk melihat dan mengevaluasi data siswa. Sistem ini dibuat terpisah dari platform pembelajaran online. Sistem ini akan menggunakan laptop siswa untuk mengolah gambar dari webcam. Program akan memproses gambar untuk mengambil data tentang keterlibatan siswa saat belajar. Ini menerapkan konsep deep learning menggunakan bahasa pemrograman Python. Sebelum tahap klasifikasi emosi, program akan mengecek kehadiran siswa dengan deteksi wajah. Sistem dapat melakukan deteksi wajah dan klasifikasi emosi ekspresi wajah berdasarkan hasil pengujian. Saat dilakukan pengujian pada anak-anak, akurasi sistem ini untuk ekspresi wajah adalah 74,8%. Sistem juga berhasil menampilkan data bacaan bahan evaluasi guru pada website. Kata Kunci— Artificial Intelligence, CNN, Face Detection, Website, Desktop Application, dan API Gateway
Sistem Pemantauan Meteran Air Berbasis Optical Character Recognition Ivan Sanjaya; Indar Sugiarto
Jurnal Teknik Elektro Vol. 15 No. 2 (2022): September 2022
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9744/jte.15.2.73-78

Abstract

Petugas pencatat meteran air perlu berkeliling ke rumah pelanggan setiap bulannya untuk mencatat angka meteran air secara manual. Sebagian pelanggan memiliki meteran air yang terletak di bagian dalam rumah. Oleh karena itu pelanggan perlu mencatat angka meteran dan menempelkannya di depan rumah agar petugas dapat melihat angka tersebut. Terkadang pelanggan dapat lupa untuk mencatat meteran mereka secara manual. Teknologi Optical Character Recognition dapat digunakan untuk mengenali angka yang terdapat pada meteran air. Dengan memanfaatkan teknologi Internet of Things, hasil pengenalan angka meteran air dapat disimpan dalam database melalui koneksi nirkabel. Kedua teknologi tersebut dapat digunakan untuk melakukan pencatatan dan penyimpanan angka meteran air secara otomatis. Kemudian angka meteran tersebut dapat ditampilkan agar petugas pencatat dapat melihat dengan menggunakan 7-segment display. Setelah itu dengan menggunakan dashboard, pelanggan dapat memantau penggunaan air mereka dan dapat mendeteksi kemungkinan kebocoran pipa. Dari hasil pengujian, pembacaan angka meteran air memiliki akurasi 100% untuk pembacaan bagian m3. Sistem tidak dapat mengkalsifikasikan angka meteran melakukan pembacaan bagian liter. Pengisian baterai 3000mAH dengan arus 1A memerlukan waktu 5 jam. Kata Kunci— ESP32-CAM, Optical Character Recognition, Rspberry Pi Zero, Dashboard, 7-Segment, Meteran Air
Botol Minuman dengan Fungsi Pengingat Waktu Minum dan Sterilisasi Allan Maakh; Indar Sugiarto
Jurnal Teknik Elektro Vol. 15 No. 1 (2022): Maret 2022
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

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

Abstract

Kesehatan menjadi hal yang sangat penting di masyarakat saat ini. Mengkonsumsi air sehari-hari menjadi keperluan yang lebih diperhatikan. Kebersihan dari air yang akan diminum juga sangat diperhatikan. Hal ini dilakukan agar tubuh tetap bugar menjalankan kegiatan sehari -hari. Oleh karena itu proyek ini bertujuan botol minuman yang mampu mengingatkan waktu minum bagi pengguna serta menjalankan proses sterilisasi dengan memanfaatkan paparan sinar UV-C . Dimana sinar UV-C dapat mengurangi jumlah bakteri di dalam minuman. Botol minuman juga menggunakan sistem keamanan agar pengguna tidak terpapar oleh paparan sinar UV-C. Kata Kunci — Botol minuman , UV-C , Pengingat , Sterilisasi dan Wemos D1 Mini
Perancangan Sistem Kontrol Robot Desinfeksi Ruangan Dengan Lampu UV-C Jeremy Winston; Indar Sugiarto; Handy Wicaksono
Jurnal Teknik Elektro Vol. 15 No. 1 (2022): Maret 2022
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

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

Abstract

Pandemi Covid-19, yang disebabkan oleh coronavirus jenis baru bernama SARS-CoV-2, telah memakan banyak sekali korban jiwa dan sampai jurnal ini ditulis virus ini terus menyebar ke seluruh penjuru dunia. Salah satu langkah pencegahan penularan Covid-19 adalah dengan melakukan desinfeksi ruangan secara rutin. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah robot yang dapat mendesinfeksi ruangan dengan lampu UV-C secara semi-otomatis menggunakan metode magnetic line following. Lampu UV-C digunakan sebagai agen desinfeksi karena tidak mengandung bahan kimia dan metode magnetic line following digunakan karena dapat digunakan dalam kondisi lingkungan yang kotor dan gelap sehingga robot ini cocok digunakan di berbagai macam kondisi. Kata Kunci — robot desinfeksi ruangan, line following, raspberry pi 4, ROS
Perancangan Sistem Mekanik Dan Pemantauan Pada Robot Desinfeksi Ruangan Rio Alfandy Justisio; Indar Sugiarto; Handry Khoswanto
Jurnal Teknik Elektro Vol. 15 No. 1 (2022): Maret 2022
Publisher : Institute of Research and Community Outreach

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

Abstract

Pandemi Covid 19 membuat banyak orang melakukan protokol kesehatan seperti desinfeksi ruangan. Salah satu cara desinfeksi ruangan adalah menggunakan lampu UVC. Namun lampu UVC berbahaya bagi tubuh manusia apabila sinar UVC terkena kulit secara langsung sehingga diperlukan alat pelindung diri. Salah satu alternatif untuk melakukan desinfeksi menggunakan lampu UVC adalah menggunakan robot yang secara autonomous sehingga dapat melakukan desinfeksi tanpa kontak langsung dengan lampu UVC. Maka dari itu proyek ini akan menghasilkan sebuah robot desinfeksi ruangan yang dikerjakan secara kelompok dengan Jeremy Winston. Robot autonomous berjalan mengikuti jalur magnet sehingga dibutuhkan sensor magnet untuk mendeteksi jalur magnet. Robot dapat dikontrol secara manual menggunakan joystick. Keseluruhan program robot dibuat dengan bahasa Python yang dikontrol dengan Raspberry Pi 4. Kata Kunci — Robot desinfeksi ruangan, line following, Raspberry Pi 4
Co-Authors Agustinus Bimo Gumelar Allan Maakh Andreas Agung Kristanto, Andreas Agung Eko Mulyanto Yuniarno Handry Khoswanto Handy Wicaksono Ivan Sanjaya Jeremy Winston Leonard Christopher Limanjaya Mauridhi Hery Purnomo Rio Alfandy Justisio Wiwik Anggraeni