Claim Missing Document
Check
Articles

Found 62 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

Pengujian Hardware pada Sistem Tongkat Pintar untuk Tunanetra Berbasis IOT Purnama, Badi Rafli Rizky; Kallista, Meta; Wibawa, Prasetya Dwi
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Tongkat konvensional yang digunakan oleh penyandang tunanetra memiliki keterbatasan dalam mendeteksi rintangan di luar jangkauan bawah, seperti halangan di depan dada atau kepala. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, dikembangkan sebuah sistem tongkat pintar berbasis Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan Raspberry Pi 4, sensor ultrasonik HC-SR04, modul GPS Neo-6M, dan modem USB 4G. Penelitian ini berfokus pada pengujian perangkat keras untuk memastikan bahwa seluruh komponen bekerja secara optimal dalam mendukung navigasi dan keamanan pengguna. Pengujian dilakukan pada empat aspek utama, yaitu akurasi pembacaan jarak, ketepatan pelacakan lokasi, kestabilan pengiriman data menggunakan jaringan seluler, dan efisiensi konsumsi daya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor ultrasonik mampu mendeteksi rintangan dengan tingkat akurasi hingga 92%, modul GPS berhasil mengirimkan data lokasi secara real-time dengan deviasi hanya 3–5 meter, dan sistem dapat beroperasi hingga 4 jam menggunakan baterai berkapasitas 10.000 mAh. Sementara itu, modem USB 4G mampu mengirimkan data secara stabil dengan latensi rata-rata 2–4 detik. Berdasarkan hasil ini, tongkat pintar yang dirancang dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan mobilitas dan kemandirian tunanetra dalam aktivitas sehari-hari.Kata kunci— tongkat pintar, IoT, Raspberry Pi, HC-SR04, GPS Neo-6M, modem USB 4G
Implementasi Sistem Monitoring Berbasis IoT untuk Tongkat Pintar Tunanetra melalui Platform Web Martuahman, Fransiskus Alexander; Kallista, Meta; Wibawa, Prasetya Dwi
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Tongkat pintar untuk penyandang tunanetra tidak hanya berfungsi sebagai alat bantu navigasi, tetapi juga dirancang untuk memberikan fitur keselamatan tambahan berupa sistem pemantauan berbasis Internet of Things (IoT). Sistem ini memungkinkan keluarga, wali, atau pendamping untuk melacak lokasi dan aktivitas pengguna secara real-time melalui antarmuka berbasis web. Dengan mengintegrasikan modul GPS, Raspberry Pi 4B, dan komunikasi internet, sistem secara otomatis mengirimkan data lokasi pengguna ke server yang dapat diakses melalui dashboard monitoring. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengimplementasikan, dan menguji keandalan sistem monitoring pada tongkat pintar, khususnya dalam hal akurasi pelacakan dan penerimaan pengguna terhadap fitur yang disediakan.Metode pengujian yang digunakan mencakup Black Box Testing untuk memastikan setiap fitur sistem berjalan sesuai spesifikasi, serta User Acceptance Testing (UAT) untuk menilai sejauh mana sistem diterima dan dinilai bermanfaat oleh pengguna akhir, termasuk pihak keluarga. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menampilkan data lokasi secara tepat waktu dan akurat dengan latensi yang rendah. Selain itu, respon dari pengguna dan penguji menunjukkan bahwa sistem ini sangat membantu dalam memberikan rasa aman, meningkatkan kepercayaan, dan mendukung pengawasan terhadap aktivitas pengguna tunanetra dalam kehidupan sehari-hari.Kata kunci — smart cane, IoT, web monitoring, GPS, user acceptance, real-time tracking
Pengujian Alpha, Beta dan UAT pada Sistem Komputasi Pararel untuk Smart Cane Yasir , Yusran; Kallista, Meta; Wibawa, Prasetya Dwi
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Tongkat konvensional yang digunakan oleh penyandang tunanetra tidak dapat mendeteksi hambatan dengan baik, terutama yang tidak berada di permukaan tanah. Sistem tongkat pintar berbasis Internet of Things (IoT) ini memiliki sensor ultrasonik, sensor inframerah, modul GPS, dan algoritma pembelajaran mendalam YOLOv4-Tiny. Sistem ini menggunakan Raspberry Pi 4 sebagai komponen pemrosesan utama. Namun, kemampuan komputasi Raspberry Pi yang terbatas menghalangi melakukan deteksi dan pelacakan secara bersamaan. Oleh karena itu, penggunaan metode pemrosesan paralel mempercepat pengolahan data dari berbagai sensor dan meningkatkan efisiensi inferensi model. Menurut uji coba, penggunaan komputasi paralel dapat meningkatkan efisiensi pemrosesan hingga 35% dan mempertahankan akurasi deteksi objek hingga 92%. Selain itu, sistem ini dapat mengirimkan informasi lokasi melalui jaringan GSM secara real-time. Studi ini menunjukkan bahwa komputasi paralel sangat efektif untuk sistem embedded yang berorientasi pada kecerdasan buatan, terutama dalam meningkatkan kinerja alat bantu mobilitas untuk penyandang tunanetra.Kata kunci — computing paralel, raspberry pi, tunanetra.
Pengujian Alpha, Beta dan UAT pada Algortima Deep Learning YOLOV4-Tiny untuk Pendeteksian Objek pada Tongkat Pintar Saputra , Ariq Nurcahyo; Kallista, Meta; Wibawa, Prasetya Dwi
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Tongkat konvensional yang dimanfaatkan oleh individu penyandang tunanetra masih memiliki banyak kelemahan, kelemahan tersebut terutama dalam mendeteksi rintangan yang tidak terlihat di permukaan tanah. Penelitian ini mengembangkan dan membuat sebuah sistem tongkat cerdas yang berbasis Internet of Things (IoT) untuk memperbaiki keamanan serta mobilitas para pengguna tongkat penyandang tunanetra. Sistem ini mengintegrasikan Sensor ultrasonik, Sensor inframerah, modul GPS, dan algoritma Deep Learning YOLOv4-Tiny yang dioperasikan menggunakan Raspberry Pi 4 model B. Tongkat ini mampu mendeteksi rintangan dari sisi depan, kanan, dan kiri, memberikan reaksi melalui output berupa suara audio dengan menyebutkan nama benda yang berada di sisi depan, serta memungkinkan keluarga pengguna atau kerabat untuk melacak posisi secara langsung. Dengan mengintegrasikan teknologi AI, IoT, dan desain ergonomis, tongkat cerdas ini diharapkan dapat meningkatkan kemandirian dan rasa percaya diri bagi penyandang tunanetra dalam menjalani aktivitas sehari-hari. Kata kunci— IoT, GPS, Tunanetra, YOLOV4-Tiny.
Pembelajaran Mesin Pada Data Preprocessing Dengan Metode Principal Component Analysis Dan Smote Putra, Giovano Trihade; Kallista, Meta; Wibawa, Ig. Prasetya Dwi
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pencemaran udara merupakan dampak negatif dari aktivitas manusia terhadap lingkungan. Udara yang tercemar oleh partikel yang berbahaya dapat membahayakan lingkungan, menyebabkan masalah pernafasan pada manusia, pemanasan global dan mempengaruhi metabolisme lingkungan. Indonesia menduduki peringkat ke-17 pada tahun 2022 dalam indeks kualitas udara (AQI) Internasional. Untuk menurunkan tingkat pencemaran udara, diperlukan adanya kesadaran masyarakat tentang pencemaran udara. Kota Bandung adalah kota besar di Indonesia yang berlokasi dekat ibu kota negara. Lokasi geografis yang strategis membuat kota ini cocok untuk ditempati, namun juga memiliki tingkat populasi dan aktivitas industri yang tinggi, yang menyebabkan tingginya tingkat pencemaran udara. Walaupun Kota Bandung sudah memiliki sistem pemantauan kualitas udara, sistem ini hanya memantau parameter umum seperti ozon, monoksida karbon, dan partikulat. Oleh karena itu, perlu adanya kesadaran masyarakat tentang tingkat pencemaran udara dengan menggunakan Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) sebagai acuan. Dalam penelitian ini, penulis mengumpulkan data terkini sesuai dengan kebutuhan ISPU. Preprocessing digunakan untuk menentukan akurasi pembacaan kualitas udara dan memberikan prediksi kualitas udara kepada masyarakat. Dengan informasi ini, masyarakat dapat mengambil tindakan pencegahan untuk mengurangi produksi pencemaran.Kata kunci— Polusi Udara, ISPU, Preprocessing, Akurasi, Prediksi.
Perancangan Perangkat Lunak Monitoring Kualitas Air Sungai Citarum Berbasis IoT Putra, Rio Mandala Nuryan; Wibawa, Prasetya Dwi; Kallista, Meta
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Sungai Citarum di Jawa Barat, Indonesia, mengalami masalah serius terkait kualitas airnya yang tidak memenuhi standar baku mutu air, terutama selama musim kemarau. Tingginya tingkat pencemaran disebabkan oleh berbagai aktivitas manusia, seperti pertanian, peternakan, industri, dan kegiatan domestik yang mengakibatkan kualitas fisik sungai, seperti kekeruhan, bau, dan jumlah sampah, juga mengalami penurunan. Pemantauan kualitas air sungai Citarum telah dilakukan menggunakan berbagai sensor. Namun, sejauh ini, pendekatan pemantauan tersebut belum menyediakan data yang komprehensif mengenai kualitas air sungai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemantauan kualitas air sungai Citarum yang dilengkapi dengan software yang canggih dan dapat diandalkan dari jarak jauh. Dengan Penggunaan teknologi yang tepat dalam software ini akan membantu pihak berwenang dan masyarakat untuk lebih memahami kondisi sungai dan mengambil tindakan pencegahan yang tepat guna menjaga sumber daya air yang berkelanjutan dan lingkungan yang sehat. Metode perancangan perangkat lunak terdiri dari ESP8266, Antares, dan Mobile apss. Hasil yang diperoleh dari pengujian perangkat lunak monitoring menunjukkan bahwa transfer data parameter melalui koneksi jaringan Wi-Fi telah tercapai secara efektif dan beroperasi dengan lancar.Kata kunci: Internet of Things, Aplikasi Seluler, Pemantauan Kualitas Air Sungai.
Perancangan Alat Pemantauan Kualitas Air Sungai Citarum Akbar, Andi Muhammad Rezky; Wibawa, Prasetya Dwi; Kallista, Meta
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Air merupakan sumber daya alam yang penting dan memainkan peran vital dalam kehidupan manusia dan ekosistem. Selain itu, air sungai juga menjadi tempat pembuangan sampah rumah tangga, meningkatkan risiko masukan bahan pencemar yang mempengaruhi kualitas air. Kondisi tersebut diindikasikan oleh kekeruhan fisik sungai dan adanya pabrik limbah industri, pembuangan tinja perumahan, serta banyaknya sampah di aliran sungai. Pemantauan kualitas air telah dilakukan dengan menggunakan beberapa sensor, namun belum mencakup semua parameter standar Indonesia, seperti kekeruhan, bau, pH, zat padat terlarut, dan suhu Namun, kualitas air sungai sering kali terpengaruh oleh aktivitas manusia dan polusi lingkungan. Oleh karena itu, perlu dikembangkan alat pemantauan kualitas air sungai yang dapat memberikan informasi real-time untuk pengawasan dan pengelolaan yang efektif. Pada paper ini, kami merancang dan membangun alat Pemantauan kualitas air sungai Citarum. Alat ini menggunakan sensor pH, suhu, turbidity, dan TDS (Total Dissolved Solids) untuk mengukur parameter-parameter kualitas air. Hasil yang diperoleh dari alat ini dapat memberikan informasi real-time mengenai kualitas air sungai Citarum dan membantu dalam pengambilan keputusan terkait pengelolaan sumber daya air. Kata kunci: pH, TDS, suhu, turbidity Citarum, pemantauan kualitas air sungai Abstract - Water is an important natural resource and plays a vital role in human life and ecosystems. In addition, river water is also a place for household waste disposal, risking increasing the input of pollutants that affect air quality. This condition is indicated by the physical turbidity of the river and the presence of industrial waste factories, excrement disposal sites, and the amount of waste in the river flow. Air quality monitoring has been carried out using several sensors, but does not cover all standard Indonesian parameters, such as turbidity, odor, pH, dissolved solids, and temperature. However, river air quality is often affected by human activities and environmental pollution. Therefore, it is necessary to develop river water quality monitoring tools that can provide real-time information for effective monitoring and management. In this paper, we design and build a Citarum river water quality monitoring tool. This tool uses pH, temperature, turbidity, and TDS (Total Dissolved Solids) sensors to measure air quality parameters. The results obtained from this tool can provide real-time information about the quality of Citarum river water and assist in making decisions regarding the management of water resources. Keywords: pH, TDS, temperature, Citarum turbidity, river water quality monitoring
Klasifikasi Kualitas Sungai Air Menggunakan Metode Pembelajaran Mesin k-Nearest Neighbour Muhtar, Ahmad Fauzan; Wibawa, Prasetya Dwi; Kallista, Meta
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kualitas air Sungai Citarum di Jawa Barat masih belum memenuhi baku mutu air sepanjang tahun, terutama pada musim kemarau. Sungai ini masih tercemar berat akibat tingginya pencemar yang berasal dari berbagai aktivitas manusia seperti pertanian, peternakan, perikanan, industri, dan kegiatan domestik. Selain itu, sungai ini juga menjadi tempat pembuangan sampah rumah tangga, meningkatkan risiko masukan bahan pencemar yang mempengaruhi kualitas air. Kondisi tersebut diindikasikan oleh kekeruhan fisik sungai dan adanya pabrik limbah industri, pembuangan tinja perumahan, serta banyaknya sampah di aliran sungai. . Fokus utama dalam penelitian ini membahas tentang pemetaan kualitas air yang kualitas air di beberapa titik aliran sungai citarum menggunakan metode kNearest Neighbour (KNN). Parameter yang digunakan sebagai masukan dalam pembelajaran KNN seperti kekeruhan, pH, zat padat terlarut, dan suhu, diperoleh dengan instalasi sensor di beberapa titik di sepanjang aliran sungai citarum dan komunikasi jarak jauh menggunakan IoT. Dataset untuk pelatihan model pembelajaran KNN diperoleh dengan mengumpulkan beberapa sampel air dan telah melakukan pengukuran dengan alat ukur standar untuk selanjutnya dilakukan proses kalibrasi dengan sensor yang digunakan. Hasil dari model pembelajaran KNN menunjukkan akurasi sebesar 85%, dengan jumlah tetangga terdekat di k = 9 menggunakan 300 dataset. Hasil pengujian di beberapa titik sungai citarum dalam beberapa kali percobaan menunjukkan variasi indeks kualitas aliran air sungai Citarum. Kata kunci— k-Nearest Neighbour, Dataset, Sensor, Akurasi, Air Sungai Citarum
Klasifikasi Kualitas Udara Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (Studi Kasus: ISPU DKI Jakarta) Sukiman, Wahyu Mubarak; Kallista , Meta; Wibawa, Prasetya Dwi
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kualitas udara yang baik sangat berpengaruh untuk menjaga keberlangsungan kehidupan. Kualitas udarasangat berpengaruh kepada kualitas oksigen yang dibutuhkanoleh tubuh manusia. Polusi udara adalah salah satu komponenyang sangat mempengaruhi kualitas oksigen. Ibu kotaIndonesia, Jakarta, menduduki peringkat ke-9 untuk kualitasudara dan polusi perkotaan. Informasi kualitas udara tentunyasangat dibutuhkan manusia. Masyarakat perlu mengetahuiinformasi tentang kualitas udara agar lebih peduli terhadappengaruh polusi udara terhadap kesehatannya. Informasikualitas udara yang dibutuhkan adalah indeks kualitas udara.Oleh karena pada penelitian ini dilakukan klasifikasi terhadapindeks kualitas udara. Proses klasifikasi dilakukanmenggunakan algoritma machine learning dengan metodeExtreme Learning Machine (ELM). Algoritma ExtremeLearning Machine (ELM) dipilih karena memiliki kelebihanpembelajaran lebih cepat, mudah digunakan untuk masalahkompleks, dan relevan dengan dunia nyata. Dataset yangdigunakan untuk penelitian ini berasal dari Jakarta Open Datadan Jakarta Rendah Emisi. Penelitian ini membuktikan bahwapenggunaan machine learning dengan metode ExtremeLearning Machine (ELM) efektif dalam melakukan prosesklasifikasi. Dalam proses klasifikasi, Extreme LearningMachine (ELM) menghasilkan performa baik denganmenggunakan data balance maupun data imbalance. Percobaandengan data imbalance dengan akurasi tinggi sebesar 94% dandata yang balance dengan akurasi sebesar 96%. Kata kunci— extreme learning machine, kualitas udara, klasifikasi, machine learning.
Analisis Klasifikasi Kualitas Air Sungai Citarum Menggunakan Metode Indeks Pencemaran An – Nisaa, Siti; Kallista, Meta; Wibawa, Ig. Prasetya Dwi
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Sungai citarum ialah sungai terpanjang di JawaBarat. Sungai ini memiliki banyak manfaat didalamnya yangdigunakan bagi kehidupan manusia. Namun sayangnya sungaiini pernah dinobatkan menjadi sungai terkotor di duniamenurut Green Cross Swizerland and Blacksmith Institutepada tahun 2013. Hal ini sangat disayangkan mengingat sungaicitarum ini menjadi salah satu tempat bergantungnyamasyarakat disepanjang alirannya. Karena hal tersebutmasyarakat perlu tau mengenai kualitas dari air sungai citarumitu sendiri. Oleh karena itu pada penelitian berikut ini dilakukan perhitungan kualitas air sungai citarum menggunakanmetode Indeks Pencemaran. Nilai yang dihasilkan dariperhitungan menggunakan metode tersebut akan dikategorikansesua dengan nilai yang diperoleh. Dengan begitu kita dapatmengetahui kualitas dari air sungai citarum. Analisa jugadilakukan guna mengetahui apakah pencemaran yang terjadi diair sungai citarum akan terus meningkat atau sebaliknyamenjadi lebih membaik dibandingkan dengan yangsebelumnya. Kata kunci— Sungai Citarum, Kualitas Air, Indeks Pencemaran
Co-Authors Abdul Latif, Muhammad Achmad Rizal Achmad Rizal Addinul Rafif Nufrinal Aditya, Muhammad Billy Adnanqays G. Riyadhi Adnanqays Graha Riyadhi Agung Surya Wibowo Aina, Brilliant Friezka Akbar, Andi Muhammad Rezky Akbar, Muh. Aldila Ersa Samapta Amanullah Bahtiar, Mohammad Rizky Fauzan An – Nisaa, Siti Andre Suryaputra Angga Rusdinar Asry Fahriza Hani Pinem Cahyantari Ekaputri Dami Mahardiwana Desri Kristina Silalahi Dhani Eka Putra Subekti Edwar Ekki Kuniawan Ekki Kurniawan Epo Ilham Ajiprasetyo Erwin Susanto Ester Roselin Ambarita Fajar Ridho Wicaksono Fajar Surya Permana Falih Asyrafi Fanio Prambudi Fatanaja Abrar, Hanan Fiky Y. Suratman Fujitson Simamora Ganga Ram Phaijoo Gede Eka Adi Sanjaya Ghazali, Arman Hamiedah, Muthi’ah Atsari Harry Wijaya Fauzi Hilmy Dzul Faqar Ijon Posmarohatta Sinaga Indra Laksana Irfan Fauzi Aristianto Junartho Halomoan Khalid Irta Tamara Khalisheka, Daffa Asyqar Ahmad Kusumah, Zaky Ibnu Lulu Danisia M. Bayu Oktodwilavito Martuahman, Fransiskus Alexander Meiska, Ivana Meta Kallista Michael Miftah Abdullah Mohamad Ramdhani Mohammad Ramdhani Muh Ichsan Kamil Muhammad Arsil Ghafur Muhammad Iqbal Muhammad Irfaan Hadi Muhammad Reza Elang Erlangga Muhammad Reza Hammady Muhtar, Ahmad Fauzan Mulia, Thasya Naf’an, Syifa Melinda Neina Oktavia Sariningsih Nugroho, Ginaldi Ari Porman Pangaribuan Purnama, Badi Rafli Rizky Putra, Aditiya Nicola Putra, Giovano Trihade Putra, Rio Mandala Nuryan Ramdhan Nugraha Ramdhan, Mohammad Rizki Ramdhani, Agung Sulaksono Rebecca Chittra Widyaparamitha Reza Aristyo Pramudita Rezza Aji Saputra Ria Juliani Dewi Rifki Nurgraha Rio Fernando Rizki Ardianto Priramadhi Sagita, Elvira Saputra , Ariq Nurcahyo Septa Muhammad Rivaldy Sony Sumaryo Sugandi, Delatifa Putri Sukiman, Wahyu Mubarak Wahid, Zulian Wahmisari Priharti Wardhana, I Made Bayu Satria Yasir , Yusran Yusuf Pratama Ari Wiyono Zulaikha Zulaikha Zulfany, Aprilla Nurindah