Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.42
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Moneter : Jurnal Akuntansi dan Keuangan Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat CARADDE: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal ABDINUS : Jurnal Pengabdian Nusantara Yumary: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Bisnis dan Kewirausahaan Jurnal Abdi Masyarakat Jurnal Inovasi Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat SmartComp JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Lehman, Andrew Sebastian
Universitas Kristen Maranatha
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : SmartComp

 1 
Dynamic Environment Augmented Reality Menggunakan Metode SLAM untuk Simulasi Penempatan Furnitur Andrew Sebastian Lehman; Benny Budiawan Tjandrasa; Joseph Sanjaya
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 3 (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.v12i3.4746

Abstract

Seiring berkembangnya teknologi dibidang komputer yang semakin pesat, mesin-mesin vision banyak dikembangkan seperti penggunaan Augmented Reality untuk simulasi penyimpanan objek visual. Mebel adalah objek interior yang pada saat pembeliannya memerlukan penggambaran visual. Masih banyak orang yang tidak bisa memvisualisasikan estetika penempatan objek interior yang dapat menyebabkan penyesalan pasca pembelian. Berdasarkan fakta tersebut, dikembangkan dan dibuat Software Augmented Reality yang dapat mensimulasikan penempatan mebel menggunakan bidang 3D untuk memvisualisasikan penempatan mebel.
Pengenalan Permukaan Berbasis Sensor IMU Menggunakan Random Forest Classifier Lehman, Andrew Sebastian; Tjandrasa, Benny Budiawan; Sanjaya, Joseph
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 1 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i1.7347

Abstract

Dengan meningkatnya tantangan yang dihadapi oleh robot akibat kemajuan teknologi dan keragaman kasus, input yang diperlukan oleh robot menjadi lebih banyak dan variatif, sehingga tidak dapat diselesaikan hanya dengan if conditional yang sederhana. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model machine learning yang dapat membantu robot navigasi untuk mengidentifikasi permukaan yang optimal dengan tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian ini menggunakan random forest sebagai algoritma machine learning yang termasuk dalam kategori supervised learning untuk menghasilkan prediksi berdasarkan data latih. Data latih di augmentasi dengan data dari yang telah disintesis menggunakan CTGAN, yaitu sebuah metode yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk menghasilkan data tabular heterogen yang mirip dengan data asli. Metode ini juga dapat melindungi privasi data asli dengan menggunakan privasi diferensial dan pembelajaran federasi. Setelah model machine learning dibangun, model diuji dengan data uji yang dibuat. Model machine learning yang berbasis random forest ini menunjukkan kinerja yang baik dengan mencapai akurasi 90% pada prediksi data uji.
Sistem Deteksi Pothole Menggunakan Convulutional Neural Network Dengan Squeezenet Network Lehman, Andrew Sebastian; Widjaja, Andreas; Tjandrasa, Benny Budiawan; Sanjaya, Joseph
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 3 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i3.8323

Abstract

Lubang di jalan merupakan salah satu permasalahan utama yang dihadapi pengguna jalan, karena dapat menyebabkan kerusakan serius pada kendaraan serta meningkatkan risiko kecelakaan lalu lintas. Selain berdampak pada keselamatan pengemudi, terutama mereka yang tidak familiar dengan kondisi jalan, keberadaan lubang juga dapat memicu kemacetan dan meningkatkan emisi karbon akibat perlambatan lalu lintas. Untuk mengatasi permasalahan ini, studi ini mengusulkan sistem deteksi lubang secara real-time berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ringan SqueezeNet. Sistem dirancang untuk bekerja dengan memanfaatkan gambar yang diambil oleh kamera kendaraan yang sedang bergerak, guna mengidentifikasi lubang yang berpotensi membahayakan. Model CNN dilatih menggunakan dataset gambar yang telah diberi label berdasarkan keberadaan lubang. Kinerja sistem dievaluasi menggunakan metrik precision, recall, dan F1-score guna mengukur keakuratannya dalam mendeteksi lubang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan ini berpotensi tinggi untuk diterapkan dalam sistem transportasi cerdas, guna meningkatkan keselamatan jalan serta mengurangi biaya perawatan kendaraan akibat kerusakan yang disebabkan oleh lubang jalan.
Co-Authors Andreas Tianda Andreas Widjaja Armandi, Daniel Zifa Bayu P., Emmanuel F. Sigit Bayu P Benny Budiawan Tjandrasa Benny Tjandrasa Bunardy, Yohanes Noel Cahyadi, Tonny Chandra, Jonathan Cheol, Shin Min Davidy, Adriel Elmer DENI SETIAWAN Hendrajaya, Calvin Hendry Wong Hutasoit, Aldi Febri Joseph Sanjaya Joseph Sanjaya Joseph Sanjaya Karsen, Leon Loekito, Jimmy Agustian Markus Tanubrata Marvin Chandra Wijaya Mayang Permata Sari Parera, Rudianov Z.A. Pin Panji Yapinus, Pin Panji Rusli, Christian Ryadi, Fyane Andgelica Sanjaya, Joseph Semuil Tjiharjadi Sheilla Rizqia Ardhani Sinukaban, Christopher Junius Tan, Gary Tjandrasa, Benny Budiawan Wibawa, Oswald Vierly Yudha Wong, Karenina Yosafat Aji Pranata