Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.778
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan International conference on Information Technology and Business (ICITB) Jifosi Emerging Statistics and Data Science Journal
Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Mathematics

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Smearing Algorithm and MSER To Detect Indonesian Private Lisence Plate Detection In Image Jauharis Saputra, Wahyu Saifullah; Via, Yisti Vita
Prosiding International conference on Information Technology and Business (ICITB) 2017: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION TECHNOLOGY AND BUSINESS (ICITB) 3
Publisher : Prosiding International conference on Information Technology and Business (ICITB)

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

Abstract

Motor vehicles are a modern transportation that is still in use today. Each motor vehicle has a unique code bone code and machine code, and this code combined with the area code where the vehicle is registered and save in vehicle number letter (STNK). Each vehicle registration number is unique for each vehicle. This paper propose a method to detect the license plate of vehicles by using smearing and Maximally Stable Extremal Regions (MSER) detection. This paper uses private vehicle number plate as test data because on private vehicle number plate in Indonesia has high-level contrast between background and foreground. By using the smearing algorithm, the level of contrast colour that can be in a licence plate region can detected. An image area that has a high contrast level is then re-analysed using MSER. Areas with detection results that have characters of more than two will selected as the number plate area. The data used in this paper is randomly drawn car image data using a digital camera. Based on the available test results of 80% made on the area identified as the number plate. The test results show the method that is classified as the number plate area on the car image that has the license plate. Keywords : Smearing Algorthm, MSER, and Lisence Plate Detection.
Sistem Smart Vending Machine Berbasis IoT Dengan Kontroler PID Taruna Ardianto; Eva Yulia Puspaningrum; Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 2 No. 3 (2021): JIFoSI Volume 2, No 3: November 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.2234/jifosi.v2i3.367

Abstract

Vending machine yang tersedia saat ini rata-rata masih menggunakan metode transaksi tunai atau menggunakan uang cash. Pandemi Covid-19 membuat masyarakat harus merubah kebiasaan dan perilaku dalam bertransaksi dari pembayaran tunai menjadi non tunai (cashless). Metode transaksi cashless di pandemi saat ini sangat berfungsi guna meminimalisir penyebaran Covid-19 dari transaksi secara tunai. Berdasarkan permasalahan tersebut maka akan dikembangkan sistem smart vending machine berbasis IoT. Sistem smart vending machine ini menggunakan Kontroler PID sebagai pengendali suhu minuman. Lalu untuk dapat terintegrasi dengan aplikasi vending machine maka komunikasi dapat dilakukan dengan protokol MQTT. Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian Kontroler PID pada sistem smart vending machine sebanyak 11 kali yang membandingkan hasil suhu dengan PWM menggunakan Arduino IDE. Hasil menunjukkan bahwa penggunaan sistem tersebut telah berhasil mengontrol suhu menggunakan kontroler PID sehingga dapat dikatakan bahwa sistem ini memiliki hasil yang sangat baik.
Sistem Pendeteksi Objek Beras Dan Benda Asing Berbasis Keras Dan Google Colab Alfath Daryl Alhajir; Yisti Vita Via; Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 2 No. 3 (2021): JIFoSI Volume 2, No 3: November 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.2234/jifosi.v2i3.369

Abstract

Standar SNI 6128:2020 menjelaskan kualitas beras menjadi 3 kelas berdasarkan komposisi dari komponen-komponen mutu beras, yaitu komponen mutu beras kepala, butir patah, butir menir, butir merah/hitam, butir rusak, butir kapur, benda asing, dan butir gabah, dimana beras kepala merupakan komponen mutu yang paling diinginkan dan sisanya tidak diinginkan. Oleh karena itu, dapat dilihat urgensi untuk membangun sistem yang dapat melakukan proses pemisahan beras tersebut dari komponen yang tidak diinginkan. Dikembangkan sebuah sistem berbasis deep learning yang dapat mendeteksi beras dan benda asing yang diimplementasikan menggunakan framework deep learning keras melalui platform google colaboratory, yang menggunakan bahasa pemrograman python. Sistem ini diharapkan dapat mempunyai performa terbaik yang kemudian dapat digunakan pada sistem pemisahan beras sebagai subsistem rekognisi yang menerima input subsistem sensor kamera dan menghasilkan informasi yang bermanfaat yang kemudian akan diproses oleh subsistem aktuator. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem yang dapat mendeteksi himpunan objek yang ada pada citra dengan kategori beras dan benda asing.
ANALYSIS AND PREDICTION OF MOTOR VEHICLE CARBON DIOXIDE EMISSIONS USING A HYBRID LSTM AND ARIMA ALGORITHM Muhammad Hakam Fardana; Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra; Made Hanindia Prami Swari
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.6782

Abstract

CO2 emissions from motor vehicles contribute substantially to climate change. Accurate prediction of emission trends is thus crucial for mitigation strategies. This research evaluates the performance of a Hybrid Long Short-Term Memory (LSTM) and Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model for predicting Motor Vehicle CO2 Emissions. This hybrid model integrates ARIMA's capability in handling linear patterns and LSTM's in capturing long-term non-linear dependencies. Using 1000 historical data entries from the Eco-Route Application, the hybrid model was tested and compared with single models. Results show the hybrid model achieved good prediction accuracy with MAE 0.0941, MAPE 10.20%, and RMSE 0.1081 in its best scenario. However, on this specific dataset, the single ARIMA model demonstrated the best overall performance (MAE 0.0835, MAPE 9.33%, RMSE 0.0975). Dataset limitations were identified as affecting the hybrid's capability. The Hybrid LSTM-ARIMA model is determined to be a promising option for CO2 emission prediction, especially when larger datasets are available.
Segmentasi Wilayah Berdasarkan Indikator Kesehatan Lingkungan dan Akses Pelayanan Dasar di Provinsi Jawa Timur: Segmentasi Wilayah Berdasarkan Indikator Kesehatan Lingkungan dan Akses Pelayanan Dasar di Provinsi Jawa Timur Abdillah, Indah Rahma; Diana Novitasari; Amellia Harmaimun Hidayah; Shindi Shella May Wara; Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 3 No. 3 (2025): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol3.iss.3.art24

Abstract

Upaya peningkatan kesehatan lingkungan dan pelayanan dasar memerlukan pemahaman yang mendalam terhadap karakteristik wilayah. Provinsi Jawa Timur, dengan keragaman kondisi antar Kabupaten/Kota, menjadi contoh penting dalam analisis ini. Pengelompokan wilayah dilakukan berdasarkan tujuh indikator, yaitu akses air minum layak, akses sanitasi layak, kepemilikan jamban, kasus diare, keluhan kesehatan, kepadatan penduduk, dan jumlah puskesmas. Metode Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC) dan K-Means Clustering diterapkan untuk membentuk klaster wilayah yang homogen. Evaluasi performa klasterisasi menggunakan Silhouette Score, Calinski-Harabasz Index, dan Dunn Index menunjukkan bahwa HAC menghasilkan segmentasi yang lebih optimal. Analisis menghasilkan lima klaster wilayah dengan karakteristik berbeda: (1) kabupaten dengan kepadatan sedang, sanitasi terbaik, namun kasus diare dan keluhan kesehatan tinggi; (2) kabupaten dengan sanitasi rendah namun kasus diare dan keluhan kesehatan rendah; (3) kota dengan kepadatan sangat tinggi, sanitasi baik, namun fasilitas kesehatan terbatas; (4) kawasan metropolitan dengan kasus diare sangat tinggi akibat sanitasi buruk; (5) kabupaten dengan kepadatan rendah, akses air minum rendah, dan sanitasi cukup baik. Temuan ini memberikan dasar bagi pengembangan strategi intervensi kesehatan lingkungan yang lebih tepat sasaran.
Co-Authors Abdillah, Indah Rahma Agus Arifin, Agus Alfath Daryl Alhajir Amellia Harmaimun Hidayah Anny Yuniarti Diana Novitasari Eva Yulia Puspaningrum Made Hanindia Prami Swari Muhammad Hakam Fardana Shindi Shella May Wara Taruna Ardianto Yisti Vita Via