Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

6.435

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Ilmiah Kursor Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer INTEGER: Journal of Information Technology Teknika: Engineering and Sains Journal Knowledge Engineering and Data Science JICTE (Journal of Information and Computer Technology Education) SMARTICS Journal Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Konvergensi Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Journal of Information System,Graphics, Hospitality and Technology Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT) Jurnal Teknika Teknika Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Best : Journal of Applied Electrical, Science and Technology Insyst : Journal of Intelligent System and Computation J-Intech (Journal of Information and Technology) Joutica : Journal of Informatic Unisla Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi JOINCS (Journal of Informatics, Network, and Computer Science) Insand Comtech : Information Science and Computer Technology Journal Jurnal Indonesia Sosial Teknologi JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences) Eksplorasi Teknologi Enterprise & Sistem Informasi (EKSTENSI) EduTech Journal

Endang Setyati

Institut Sains Dan Teknologi Terpadu Surabaya

Author-ID : 487621

Aerospace Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Other

Published : 56 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

2 3 4 5 6

Deteksi Pemakaian Helm Proyek Dengan Metode Convolutional Neural Network Bambang Widodo; Hendrawan Armanto; Endang Setyati
Intelligent System and Computation Vol 3 No 1 (2021): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v3i1.157

Penggunaan helm proyek pada pekerjaan dengan resiko kecelakaan tinggi seperti pekerjaan konstruksi seringkali diabaikan oleh pekerja, sehingga apabila terjadi kecelakaan kerja yang tidak diinginkan seperti kejatuhan benda keras dari atas atau terjadi benturan keras pada kepala akan berakibat fatal bagi pekerja tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi pemakaian helm proyek oleh pekerja konstruksi pada citra. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Convolutional Neural Network YOLO. Sistem terdiri dari tiga proses utama yaitu proses pre processing, proses training dan proses deteksi. Proses pre processing adalah melakukan resize dan anotasi labeling pada citra dataset. Selanjutnya adalah proses training pada dataset dengan menggunakan transfer learning YOLOv2. Pada proses deteksi digunakan 4 buah anchor box pada setiap grid pada citra, hasil dari mencari nilai ukuran bounding box yang memiliki IOU terbaik dengan melakukan proses clustering pada dataset training dan validasi yang terdapat bounding box menggunakan algoritma K-Mean clustering. Algoritma Intersection Over Union (IOU) dan Non Max Suppression (NMS) digunakan agar bounding box prediksi yang dibuat presisi dengan objek yang berhasil dideteksi dan untuk menghilangkan multideteksi pada objek yang sama. Proses deteksi pada sistem ini melakukan lokalisasi dan klasifikasi dengan sekali langkah proses sehingga hasil dari proses deteksi ini adalah orang menggunakan helm proyek dan orang tidak menggunakan helm proyek. Pengujian sistem deteksi dilakukan secara individu maupun kelompok maksimal 5 orang dengan F1-score yang diperoleh sebesar 0,79.

Pengenalan Tulisan Pada Iklan Pinggir Jalan yang Melengkung Menggunakan Shape Context Endang Setyati; Raymond Sugiarto
Intelligent System and Computation Vol 3 No 2 (2021): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v3i2.202

Membaca sebuah tulisan yang sama di bidang melengkung berbeda dengan di bidang datar, karena tulisan pada bidang melengkung bergantung pada permukaan bidang lengkungnya. Pada saat ini, banyak sekali tulisan pada iklan pinggir jalan yang ditempel pada bidang melengkung di sepanjang jalan. Tulisan yang digunakan berupa huruf dan angka, dengan berbagai macam background, bentuk dan warna yang diambil di pinggir jalan dengan menggunakan Farey Shape Context. Fitur Farey ini bergantung pada DSS (Digital Straight Line Segment) endpoint dan menggunakan pecahan Augmented Farey sequence. DSS endpoint ini dijadikan sebagai titik fitur atau feature point untuk menemukan shape context dari citra. DSS endpoint tersebut digunakan sebagai acuan bounding box yang akan digunakan sebagai object boundary yang dimana setiap sudutnya merupakan reference point. Untuk melakukan Binning Farey Rank, Augmented Farey Table (AFT) harus dibentuk terlebih dahulu berdasarkan Augmented Farey Sequence yang merupakan pengembangan dari Farey Sequence. Farey Sequence hanya meliputi pecahan dengan pembilang dan penyebut yang positif, sedangkan Augmented Farey Sequence meliputi pecahan dengan pembilang dan penyebut positif serta negatif. Pada penelitian ini digunakan 500 data iklan di pinggir jalan yang melengkung, dimana 70% digunakan sebagai data sample. Dari 70% data sample tersebut didapatkan ribuan karakter berupa huruf dan angka yang dijadikan data sample. Berdasarkan hasil uji coba penelitian yang dilakukan pada 500 Gambar dimana 30% sebagai data testing, maka hasil Farey Shape Context untuk mengenali tulisan berupa huruf dan angka pada iklan pinggir jalan yang melengkung mencapai akurasi benar 74.94% dan salah 25.06%.

Model CNN Lenet Dalam Pengenalan Jenis Golongan Kendaraan Pada Jalan Tol Anggay Luri Pramana; Endang Setyati; Yosi Kristian
Jurnal Teknika Vol 12, No 2 (2020): Jurnal Teknika
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30736/jt.v13i2.469

Research in the field of transportation, especially vehicle classification with various methods, is a widely developed field of study. Vehicles can be categorized by shape, dimension, logo, and type. The vehicle dataset is also not difficult to find because it is general in nature. Based on the research that has been done, the introduction of group types based on the number of axles with CNN, the dataset is not yet available to the public. In this paper, we discuss the introduction of the types of groups using the Convolutional Neural Network method. The architecture used is the LeNet model. The trial scenario is carried out in 4 stages, namely 25 epochs, 50 epochs, 75 epochs and 100 epochs. Based on the test results, the accuracy obtained continues to increase at 50 epochs and 100 epochs iterations. Starting from an accuracy of 82%, 94% to the highest accuracy of 95%. Likewise in the prediction the data has increased from 80%, 85% to the highest accuracy that can be 86%. From 50 epochs to 75 epochs, the accuracy of both training and testing has decreased.

Pengenalan Lirik Lagu Otomatis Pada Video Lagu Indonesia Menggunakan Hidden Markov Model Yang Dilengkapi Music Removal Luhfita Tirta; Joan Santoso; Endang Setyati
Journal of Information System,Graphics, Hospitality and Technology Vol. 4 No. 2 (2022): Journal of Information System, Graphics, Hospitality and Technology
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37823/insight.v4i2.225

Video sangat penting untuk membuat informasi berupa suara dalam video agar dapat dipahami oleh semua kalangan masyarakat, dan orang-orang yang memiliki masalah pendengaran yaitu dengan cara paling alami terletak pada penggunaan subtitle. Oleh karena itu, peneliti membuat pengenalan lirik lagu otomatis pada video lagu Indonesia menggunakan Hidden Markov Model yang dilengkapi music removal. Dalam pengenalan suara lebih akurat dilakukan dengan menggunakan model HMM yang dilengkapi oleh MFCC (kata yang cocok 81% dan WER 19%) dibandingkan dengan model LDA + MFCC (kata yang cocok 71% dan WER 29%) dan DWT + MFCC (kata yang cocok 61% dan WER 39%). Jumlah kata dan sample suara pada library Bahasa Indonesia yang digunakan cukup sangat mempengaruhi MFCC dan CMU Sphinx-4, Nada pada inputan lagu yang akan diproses CMU Sphinx-4 juga sangat berpengaruh pada tingkat keberhasilan, dikarenakan CMU Sphinx-4 sangat sensitif dengan nada yang terlalu tinggi dan noise yang ada pada inputan lagu tersebut sehingga peneliti menambahkan fitur ekstraksi pada suara yaitu menggunakan MFCC. Dalam hal ini menggunakan dataset kecil terlebih dahulu untuk memastikan metode Hidden Markov Model yang dilengkapi MFCC dan CMU Sphinx-4 dapat berjalan dengan baik, Dari penelitian beberapa peneliti sebelumnya, maka hasil akhir yang diperoleh dengan menggunakan metode HMM yang dilengkapi oleh MFCC dan CMU Sphinx-4 dalam penelitian ini mendapatkan hasil akurasi training 78% dan testing 81% kecocokan kata pada video lagu.

Handwritten Image Segmentation Carakan Madura Based Projection And Connected Component Labeling Miftah Farid; Joan Santoso; Endang Setyati
JOINCS (Journal of Informatics, Network, and Computer Science) Vol 3 No 2 (2020): November
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sidoarjo

At the time the Carakan Madura is currently found on sign of street names in the Madura region. It is also found in the historical sites and museum. However, many people do not understand about Carakan Madura because it is rarely used in daily life. There are many ways to keep Carakan Madura sustainable and not extinct, including preservation and maintenance of historical objects and also from education. The maintenance of these historical objects is usually carried out in museums and places where historical objects, including the Sumenep palace museum and Asta Tinggi. In the Sumenep palace museum, documents with Carakan Madura are still stored. In the Asta tinggi there are also stone carvings with the words Carakan Madura. There are other important things in the preservation of Carakan Madura, namely that Carakan Madura is included in the local content education curriculum for Madura language so that students can learn about Carakan Madura properly and well so students are not only knowing, but also understanding. For this reason, tools are needed so that students can more understand the Carakan Madura. The purpose of this research is to segment of the Carakan Madura handwritten image based on projection and connected component labeling. The results of this research can be concluded that the segmentation process in Carakan Madura handwriting has been successfully carried out in the form of the composing characters of Carakan Madura.

KLASIFIKASI SOAL PILIHAN GANDA BERBAHASA INDONESIA BERDASARKAN LEVEL KOGNITIF PUSPENDIK DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE Lilis Setyaningsih; Endang Setyati; Suhatati Tjandra
Insand Comtech : Information Science and Computer Technology Journal Vol 5, No 2 (2020): Insand Comtech
Publisher : Universitas Madura

Bank soal merupakan kebutuhan penting di sekolah, sebagai media evaluasi pembelajaran. Bank soal yang berkualitas, dapat membantu dalam menganalisa kemampuan kognitif peserta didik. Pada akhirnya meningkatkan kualitas pembelajaran di sekolah. Penelitian ini menggunakan dataset berupa pokok soal dari soal PG, yang di dalamnya terdapat stimulus yang berupa text. Soal akan diklasifikasi berdasarkan level kognitif Puspendik, yaitu level pengetahuan dan pemahaman (L1), level aplikasi (L2) dan level penalaran atau HOTS (L3). Tidak semua soal menggunakan kata kerja operasional. Proses penelitian dilakukan dalam 3 tahap, yaitu pengumpulan dan labeling dataset, preprocessing, training model, dan testing data. Penelitian dilakukan dengan Bag Of Words, TF-IDF, Latent Semantic Analysis dan metode Support Vector Machine. Hasil uji coba menunjukkan tingkat akurasi dalam mengklasifikasi soal L1 sebesar 64,67%, L2 75,42% dan L3 25,83%. Tingkat akurasi secara keseluruhan dicapai, pada saat ujicoba 30% data testing, yaitu 61,54%.

Sistem IoT Berbasis Fuzzy Inference Engine Untuk Penilaian Kualitas Udara Achmad Firman Choiri; Endang Setyati; Francisca H Chandra
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 9 No 2 (2022)
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jtit.v9i2.293

Penurunan kualitas udara salah satu pengaruh bagi kesehatan pernapasan manusia yaitu meningkatkan kemungkinan kematian akibat infeksi COVID-19. Pada lingkungan banyak sekali faktor yang mempengaruhi kualitas udara dan penelitian ini melakukan pengembangan kecerdasan perangkat sistem pengukur kualitas udara berbasis IoT-fuzzy dilengkapi beberapa sensor-sensor yang mampu melakukan pemantauan kualitas udara sebagai monitoring ruangan [1][2][3][4]. Memanfaatkan Fuzzy Inference System sebagai metode terobosan yang dapat menentukan kondisi diantara 0 dan 1. Fuzzy Inference Engine pada penelitian ini mengadopsi metode Mamdani dengan spesifikasi memiliki 5 variabel input sensor yaitu Sensor MQ-131, Sensor PM 2.5, Sensor MQ-7, Sensor MQ-135 dan Sensor MP503 [3] dengan masing-masing memiliki 6 himpunan fuzzy input dan memiliki 2 variabel output dengan masing masing memiliki 6 himpunan fuzzy output. Memiliki 1296 rule diterapkan sebagai aturan untuk output AQI dan 216 rule di terapkan pada aturan untuk output VOC, maka aturan secara keseluruhan yang diterapkan adalah 1512 rule. Pengujian dilakukan dengan memanfaatkan Air Purifier sebagai Ground Truth agar dapat melihat perbandingan perubahan nilai sensor pada kandungan udara dalam beberapa ruangan disaat sebelum menggunakan Air Purifier dan sesudahnya [1]. Selain itu juga mebandingkan hasil fuzzifikasi terhadap semua output AQI dan VOC dengan Simulink Matlab apakah dari perhitungan dari sistem ada perbedaan atau sama.

Ant Colony Optimization Ant Colony Optimization untuk menyelesaikan perutean distribusi Snack dengan Vehicle Routing Problem Endang Setyati; Ine Juniwati
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 9 No 2 (2022)
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jtit.v9i2.296

One of the main challenges faced by the community in their daily activities is the problem of transportation. Transportation of goods and services is an important topic that attracts the attention of the business world today. Closely related to the transportation sector is the Vehicle Routing Problem (VRP). The VRP variant used in this study is the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) which uses the capacity limit of the vehicle used. CVRP is used to minimize the distribution route of goods at IKM Snack FITRIA located in Sidoarjo. The problem of distribution at IKM Snack FITRIA is how to manage the route of shipping goods from the warehouse to a number of shops/customers scattered in various places in Surabaya, Sidoarjo and Gresik efficiently. This research includes planning the route of each transport vehicle in delivering products to consumers spread over several points originating from one depot. The vehicle in one day sends goods from the warehouse to the customer with one delivery. While the algorithm used is Ant Colony Optimization (ACO). ACO is used because it is able to show the best route for the optimal solution of 98%. And get a minimum total mileage with a low level of variance.

Ekstraksi Informasi Meme-Internet Berbahasa Indonesia Dengan Mesin Pencarian Fery Satria Kristianto; Endang Setyati; Reddy Alexandro Harianto
Jurnal Indonesia Sosial Teknologi Vol. 1 No. 05 (2020): Jurnal Indonesia Sosial Teknologi
Publisher : Publikasi Indonesia

Citra meme yang ada di internet memiliki informasi yang dapat digali dengan tujuan untuk mendapatkan informasi baru yang diperlukan masyarakat. Ekstraksi Informasi merupakan salah satu ilmu dalam mengenali data teks tidak terstruktur menjadi data teks terstruktur. Dalam penelitian akan melakukan ujicoba dalam mengenali citra latar dan teks yang terkandung di dalam citra. Posisi teks yang hendak dikenali berada pada bagian atas dan bawah citra meme. Algoritma SIFT adalah salah satu metode ekstraksi fitur yang paling banyak digunakan dalam mengenali lokal fitur dari sebuah citra. Penggunaan algoritma SIFT dalam mengenali lokal fitur dari citra diharapkan dapat memberikan informasi yang baik. Sedangkan untuk kemiripan secara tekstual digunakan algoritma Jaro-Winkler distance. Uji coba dalam pra-proses dalam pembentukan database fitur citra dan kata menggunakan 1000 data citra hasil proses crawling dapat dilaksanakan. Praproses terutama untuk tahapan ekstraksi teks yang terdapat pada citra dapat berjalan baik. Pada tahap uji coba temu kembali informasi data citra yang digunakan sebanyak 50 citra. Hasil uji coba temu kembali informasi dengan memanfaatkaan database fitur yang terbentuk dalam penelitian, belum berjalan maksimal karena luaran dari sistem dalam memberikan hasil masih jauh dari hipotesa awal. Prosentase kemiripan citra hasil ujicoba luaran query masih di bawah 50%, terutama di bagian kesesuaian antara teks citra dan citra latar.

Prediksi Kecocokan Jurusan Siswa SMK Dengan Support Vector Machine dan Random Forest Dicka Y Kardono; Yuliana Melita Pranoto; Endang Setyati
Teknika Vol 12 No 1 (2023): Maret 2023
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v12i1.567

SMK Antartika 1 Sidoarjo setiap tahunnya melakukan penerimaan siswa baru. Siswa SMP yang mendaftakan diri ke SMK Antartika 1 Sidoarjo rata-rata belum cukup mengetahui tentang minatnya pada jurusan yang ada di sekolah. Adapun jurusan yang ada di SMK Antartika 1 Sidoarjo adalah Teknik Pemesinan, Teknik Kendaraan Ringan, dan Rekayasa Perangkat Lunak. Dari permasalahan di atas, maka diperlukan sebuah sistem untuk memprediksi tentang pemilihan kecocokan jurusan pada siswa baru SMK Antartika 1 Sidoarjo. Dengan adanya sistem tersebut dapat membantu meningkatkan pelayanan terhadap siswa baru dalam memutuskan pemilihan jurusan yang terdiri dari 4 tingkatan, yaitu: sangat cocok, cocok, kurang cocok, dan sangat kurang cocok dengan siswa. Untuk mengetahui pola prediksi dari data siswa tersebut, menggunakan penerapan perbandingan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF). Fitur atribut yang digunakan ada 14 fitur yang terdiri dari: Jurusan, Pendidikan_Ayah, Penghasilan_Ayah, Pendidikan_Ibu, Penghasilan_Ibu, Transportasi_ke_Sekolah, NUS_MTK_SMP, NUS_BIND_SMP, NUS_BING_SMP, Disiplin, Tanggung_Jawab, Sikap, Komunikasi, dan Output_Kelas. Riset ini menggunakan dataset siswa SMK Antartika 1 Sidoarjo mulai tahun 2020 sampai 2022 dengan total 578 record data siswa. Berdasarkan hasil analisis dengan metode SVM dengan kernel sigmoid diperoleh tingkat akurasi sebesar 83%, sedangkan hasil analisa dengan dengan metode RF dengan jumlah tree 150 diperoleh tingkat akurasi sebesar 82%.

Co-Authors Abdur Rouf Achmad Firman Choiri Agung Adi Saptomo Agung Dewa Bagus Soetiono Ajeng Restu Kusumastuti Akhmad Solikin Andi Sanjaya Andi Sanjaya Andriyanto, Pyepit Rinekso Anggay Luri Pramana Arif Priyambodo Azis Suroni Bambang Widodo Devi Dwi Purwanto Dicka Y Kardono Edwin Pramana Eko Mulyanto Yuniarno Elis Fitrianingsih Elkana Lewi Santoso Esther Irawati Setiawan Fachrul Kurniawan Farkhan, Muhammad Febriantoro, Erfan Fery Satria Kristianto Fitrianingsih, Elis Francisca H Chandra Francisca Haryanti Chandra Gunawan Gunawan Gunawan Hans Keven Budi Prakoso Hatem Alsadeg Ali Salim Hendrawan Armanto Herman Budianto Honoris Setiahadi Ine Juniwati Joan Santoso Kartika, Bara Alpa Yoga Kholilul Rohman Kurniawan Lilis Setyaningsih Luhfita Tirta Lukman Zaman Luqman Zaman M. Najamudin Ridha Masrur Anwar Mauridhi Hery Purnomo Maysas Yafi' Urrochman Miftah Farid Mochamad Hariadi Muhammad Farkhan Muhammad Turmudzi Nanang Wahyudi Novi Duwi Setyorini Peter Winardi Pranama, Edwin Rafliana Natalia da Silva Raymond Sugiarto Raymond Sutjiadi Reddy Alexandro Harianto Resmana Lim Rizal Budi Rusina Widha Febriana Salim, Shierly Kartika San, Joan Soetiono, Agung Dewa Bagus Subroto Prasetya Hudiono Suharyono Az Suhatati Tjandra Supandik, Ujang Joko Surya Sumpeno Suyuti, Mahmud Tjwanda Putera Gunawan Tri Septianto Tuesday saka gustaf Udkhiati Mawaddah Uliontang Uliontang Yasir Arafat, Yasir Yosi Kristian Yuliana Melita Pranoto Yunita, Helda Zaman, Luqman

Title

Found 56 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 56 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 56 Documents
Search