Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.068
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JREC (Journal of Electrical and Electronics) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Penelitian Pendidikan IPA (JPPIPA) Jurnal Elementer (Elektro dan Mesin Terapan) JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) TELKA - Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol EPIC : Journal of Electrical Power, Instrumentation and Control Aisyah Journal of Informatics and Electrical Engineering Jurnal Mekanova : Mekanikal, Inovasi dan Teknologi Jurnal Midpro JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Journal of Energy and Electrical Engineering (JEEE) Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan JUTECH : Journal Education and Technology Jurnal Teknik Elektro Integrasi : Jurnal Ilmiah Teknik Industri Power Elektronik : Jurnal Orang Elektro
Reni Rahmadewi, Reni
Universitas andalas
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Physics Social Sciences Other

Published : 42 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 42 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
SISTEM DETEKSI ARAH GERAK UNTUK PENGHITUNG DAN PEMANTAUAN ORANG DI RUMAH DENGAN PROTOKOL ESP-NOW Maulana, Enggal; Rahmadewi, Reni; Budhi Santoso, Dian
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10993

Abstract

Keamanan rumah merupakan aspek yang sering diabaikan dalam kehidupan sehari-hari, terutama di kota besar dengan tingkat kepadatan penduduk yang tinggi. Kejahatan seperti pencurian menjadi ancaman serius, dan upaya tradisional seperti penggunaan jasa satpam atau pemeliharaan hewan penjaga tidak selalu memadai. Penelitian ini mengembangkan dan mengimplementasikan sistem deteksi arah gerak yang tidak hanya mampu mendeteksi pergerakan di dalam rumah, tetapi juga menghitung jumlah orang yang berada di dalamnya dengan menggunakan protokol komunikasi ESP-NOW pada ESP8266. Sistem ini melibatkan penggunaan dua sensor ultrasonik HC-SR04 untuk mendeteksi arah gerakan, dan dua ESP8266 sebagai pengirim dan penerima data melalui komunikasi nirkabel. Metode penelitian meliputi pengujian akurasi deteksi gerakan, pengujian komunikasi ESP-NOW, dan pengujian fungsionalitas sistem. hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi arah gerakan dengan akurat dan dapat diandalkan untuk menghitung jumlah orang yang masuk dan keluar dari rumah. Pengujian komunikasi ESP-NOW mengindikasikan performa yang baik dalam kondisi tanpa interferensi, dengan latensi rata-rata 106,9 ms, dan penurunan performa yang minimal dalam kondisi dengan interferensi tembok, dengan latensi rata-rata 163,7 ms. Sistem ini juga terbukti efektif dalam memonitor aktivitas dan memberikan peringatan dini melalui alarm visual dan audio. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan keamanan rumah dengan memberikan informasi detail dan real-time tentang aktivitas di dalam rumah, memungkinkan respon yang lebih cepat terhadap potensi ancaman.
PENERAPAN ALGORITMA KNN PADA KESEGARAN IKAN MENGGUNAKAN CITRA DIGITAL Arief, Akhmad Ikhsannul; Rahmadewi, Reni
Jurnal Teknik Elektro Vol 14 No 2 (2024): Jurnal Teknik Elektro
Publisher : Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36546/jte.v14i2.1437

Abstract

Ikan merupakan hasil laut dan sumber pangan penting. Ikan harus diketahui kesegarannya sebelum dimakan manusia. Tingkat kesegaran ikan biasanya ditentukan dengan metode tradisional seperti analisis kimia atau biokimia ikan, analisis kandungan mikroba pada ikan, dan metode pengujian sensorik. Meskipun cara-cara ini dapat dilakukan, namun memerlukan usaha manusia dan menyebabkan kelelahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kesegaran ikan hasil tangkapan dengan menggunakan sistem komputer digital. Kami menggunakan metode K-nearest neighbour dengan menggunakan gambar mata ikan berdasarkan fitur warna RGB.Gambar mata ikan telah dipotong sebelumnya, disegmentasi, nilai RGB diekstraksi, dan diklasifikasikan berdasarkan kelas target. Hasil pengujian menunjukkan nilai akurasi tertinggi menggunakan nilai K=1 (93,33%). Berdasarkan hasil akurasi tersebut, metode ANN dapat menjadi model pengembangan identifikasi kesegaran ikan menggunakan citra digital.
Pengembangan dan Evaluasi Nebulizer Portable untuk Pengiriman Obat Respirasi yang Efisien di Rumah menggunakan Arduino Nano Hidayat, Ahmad Hilman; Rahmadewi, Reni
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Vol 10 No 23 (2024): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan
Publisher : Peneliti.net

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

Abstract

Air pollution is a condition where one or more physical, chemical, or biological substances are present in the air, reaching hazardous levels for humans, animals, and plants. In Indonesia, more than 70% of air pollution originates from motor vehicle emissions. Motor vehicles produce exhaust gases that accumulate in the air. Among the hazardous chemicals that emerge are lead (Pb), photochemical oxidants (Ox), nitrogen oxides (NOx), hydrocarbons (HC), carbon monoxide (CO), and many others. One of the primary direct impacts of air pollution is on human respiratory health, causing various complaints such as lung diseases and upper respiratory tract infections. Meanwhile, the latest data from WHO indicates that the number of deaths due to air pollution has increased to 7 million people per year. This is because more than 90% of people on Earth inhale air with a high level of pollutants. To reduce the mortality rate due to respiratory disorders, regular treatments are needed, one of which is Nebulization Inhalation Therapy. Nebulization inhalation therapy involves the administration of inhalation medication using a nebulizer. This therapy method is effective and efficient in delivering medication in aerosol form directly to the respiratory and lung tract quickly and relatively safely compared to systemic therapy. The types of drugs commonly administered with a nebulizer include bronchodilators, mucolytics, and anti-inflammatories
Pengelolaan Citra Digital ( Perbandingan Studi Kasus Antara Klasifikasi Warna Menggunakan Pengolahan Model Warna HSV Dan Penerapan Metode Konvolusi Dalam Pengolahan Citra Digital ) Naufal, Daffa Handika; Rahmadewi, Reni
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Vol 10 No 20 (2024): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan
Publisher : Peneliti.net

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.14272836

Abstract

The research conducted by the researcher is to compare the Case Study of Color Classification Using Hsv Color Model Processing and the Application of Convolution Methods in Digital Image Processing, which later obtained different conclusions but one goal is effectiveness and efficiency in two different models of digital image management. The research method in this study uses descriptive qualitative methods where by comparing the research data obtained in two studies, namely Color Classification Using Hsv Color Model Processing and Application of Convolution Methods in Digital Image Processing. A more effective test result according to the author is using the Convolution method where Convolution provides a way to combine two arrays, usually for different array sizes, but for the same array dimensions, resulting in a third array that has the same dimensions.
Analisis Penyebab Terjadinya Cacat Produk Dalam Proses Injection Molding Pada Produksi Fan Blade Radiator di PT XYZ Ramadhan, Andra Caesar; Rahmadewi, Reni
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Vol 10 No 23 (2024): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan
Publisher : Peneliti.net

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

Abstract

Analyzing production data to determine the defect rate of products and the types of defects that commonly occur, and identifying the factors influencing defects in the injection molding process. This study begins with data collection in the Production Department to identify the number of defective products and classify them based on the type of defect. The overall research process can be seen in Figure 1. Data and necessary information are obtained from employees responsible for the injection molding process at PT XYZ. Data collection to identify the causes of product defects is conducted during working hours. Information regarding mold repair processes is collected in the Maintenance Department. Short shots occur when the mold is not completely filled with plastic material during the injection molding process. As a result, the produced product will have incomplete or empty sections. Short shots typically happen due to insufficient plastic material injection, overly fast injection time, or inadequate injection pressure. The common defect type in the injection molding production of fan radiators at PT Denso Indonesia is ‘unbalance,’ often caused by incorrect pin placement in the center of the product.
Segmentasi Citra Digital Ikan Menggunakan Metode Thresholding Fahla, Adam; Jalil, Abdul; Rahmadewi, Reni
Jurnal Mekanova : Mekanikal, Inovasi dan Teknologi Vol 10, No 2 (2024): Oktober
Publisher : universitas teuku umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/jmkn.v10i2.9390

Abstract

Untuk mengidentifikasi jenis-jenis ikan berdasarkan ciri-cirinya, telah dikembangkan suatu sistem yang menggunakan metode thresholding untuk memisahkan objek mata ikan koi. Proses dimulai dengan memasukkan citra digital ikan ke dalam sistem, yang kemudian dikonversi menjadi citra grayscale. Selanjutnya, dilakukan proses segmentasi terhadap citra grayscale untuk memisahkan objek mata ikan dari latar belakangnya. Hasil segmentasi dipilih dan diperkuat dengan proses deteksi tepi menggunakan operator Canny yang dioptimalkan dengan proses dilasi. Langkah terakhir adalah membuat plot kontur terhadap hasil proses dilasi dan citra grayscale untuk memvisualisasikan segmentasi dengan lebih jelas. Keseluruhan proses ini diimplementasikan menggunakan perangkat lunak MATLAB R2021b. Proses segmentasi berhasil memisahkan dengan akurat objek mata ikan menggunakan metode thresholding lokal.
DETEKSI OBJEK BERBASIS YOLOV8 UNTUK MENDUKUNG KESELAMATAN KERJA DI LOKASI KONSTRUKSI Pusparina A, Rianda; Rahmadewi, Reni
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13257

Abstract

Industri konstruksi memiliki risiko tinggi terhadap kecelakaan akibat kurangnya pengawasan dan kepatuhan terhadap prosedur keselamatan. Pekerja sering mengabaikan penggunaan alat pelindung diri (APD), sementara pengelolaan mesin berat yang tidak tepat meningkatkan potensi bahaya. Teknologi deteksi objek menjadi solusi inovatif untuk meningkatkan pengawasan di lingkungan kerja. Penelitian ini mengembangkan model YOLOv8 untuk mendeteksi dua kategori utama, yaitu APD dan mesin konstruksi, guna meningkatkan keselamatan di lokasi kerja. Berdasarkan data uji, model mencapai akurasi deteksi sebesar 0.85 untuk kelas keselamatan dan 0.87 untuk kelas mesin konstruksi. Percobaan deteksi berulang menunjukkan konsistensi yang baik dalam mengenali objek, meskipun terdapat sedikit variasi nilai confidence. Hasil ini membuktikan bahwa YOLOv8 mampu mendeteksi objek secara akurat dan stabil, sehingga dapat membantu dalam pemantauan kepatuhan terhadap prosedur keselamatan serta pengelolaan risiko penggunaan mesin berat. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan standar keselamatan kerja dan efisiensi operasional di industri konstruksi.
IMPLEMENTASI DETEKSI EKSPRESI WAJAH, USIA, DAN GENDER REAL TIME BERBASIS TENSORFLOW Meilany, Mauludy; Rahmadewi, Reni
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13300

Abstract

Ekspresi wajah mencerminkan perasaan dan komunikasi sosial seseorang, memainkan peran penting dalam komunikasi non-verbal. Penelitian ini menggunakan TensorFlow dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengenali dan mengklasifikasikan tujuh ekspresi dasar wajah manusia serta ekspresi netral. CNN dipilih karena efektivitasnya dalam pengenalan citra wajah. Pemerataan distribusi data dilakukan untuk meningkatkan kinerja model. Model diuji secara real-time menggunakan video guna mengevaluasi akurasinya dalam kondisi nyata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berbasis deep learning ini mampu mendeteksi ekspresi wajah, usia, dan jenis kelamin dengan akurasi tinggi. Untuk ekspresi "happy", "angry", dan "surprised", akurasi mencapai 98%, meskipun terdapat sedikit perbedaan pada ekspresi "fearful" dan "disgusted" akibat faktor pencahayaan dan kualitas video. Model ini berguna untuk berbagai aplikasi, seperti analisis emosi, penelitian psikologi, dan personalisasi layanan. Penggunaan TensorFlow memungkinkan sistem belajar dari data besar dan beragam, sehingga mengoptimalkan akurasi prediksi. Secara keseluruhan, sistem ini memiliki kinerja yang sangat baik dalam analisis wajah secara real-time dan dapat diandalkan untuk berbagai tujuan, termasuk pemasaran dan interaksi pengguna.
Antioxidant Activity of Kawista Leaves and Fruit Skin Extract (Limonia acidissima L) from Karawang Regency Rahmi, Hayatul; Rahmadewi, Reni
Jurnal Midpro Vol. 12 No. 1 (2020): JURNAL MIDPRO
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30736/md.v12i1.149

Abstract

Antioxidants are compounds that can capture free radical activity because they can donate one electron to free radicals. The purpose of this study was to determine how much the antioxidant activity of leaf extract and kawista fruit skin from Karawang Regency. This research is an experimental, the research method used extraction (maceration) with cold aquades, hot aquades, and ethanol 96%. Tested of antioxidant activity can be done by measuring DPPH radical breakfast (1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl) using a UV-Vis spectrophotometer. The results were obtained by the highest antioxidant activity of kawista leaf extract with hot water solvents : 134.56 ppm and the highest antioxidant activity in kawista fruit skin samples achieved by ethanol solvents with a value of 381.36 ppm.
Deteksi Penyakit Katarak pada Citra Mata Manusia Menggunakan Metode ResNet-50 Nugraha, Rifki Fajar; Rahmadewi, Reni
Jurnal ELEMENTER (Elektro dan Mesin Terapan) Vol 11 No 1 (2025): Jurnal Elektro dan Mesin Terapan (ELEMENTER)
Publisher : Politeknik Caltex Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35143/elementer.v11i1.6632

Abstract

Cataract is a leading cause of blindness that requires quick and accurate diagnosis to prevent further deterioration in vision quality. However, conventional examination methods often require a long time and specialized expertise, making them difficult to access widely. Along with technological developments, digital image processing offers a solution to detect cataracts more efficiently. This research aims to develop an image processing-based cataract identification system using a deep learning approach through the ResNet-50 architecture for pattern recognition in eye images. The research process includes image matrix transformation and file compression to improve data processing efficiency. Eye image datasets are used as training and testing data in the classification process using first-order parameters and 100 epochs. Test results showed the system was able to identify cataracts with an accuracy of 95.7% and the best computation time of 1.888 seconds, using 400 training data and 381 validation data. The resulting software simulation can be a digital image-based cataract early diagnosis tool, which is expected to support medical personnel in providing faster treatment and expanding access to eye health services.
Co-Authors Abda Abda Abdul jalil Afta Wijaksana, Sevada Andika Pratama Arief, Akhmad Ikhsannul Arihta, Michael Ariyanto Pamungkas, Guntur Arnisa Stefanie Bangsa, Insani Abdi Budhi Santoso, Dian Cahyaputra, Hafizhiadi Rizki Diko Aprilyanto, Muhammad Dwi Wibowo, Muhammad Fauzan Al-Ghifary Dzaki, Ilham Fadhlurrahman, Rafi Fahla, Adam Fatah, Amirul Fathurrizqy, Muhammad Fawaz Fauzi, Rafly Febriyanto, Dionisius Firmasnyah, Naufal Haasyim Hadikusuma, Ridwan Satrio Hanafi, Zikri Haris Hermawan, Haris Hibban Sya'bana, Daffa Hidayat, Ahmad Hilman Ibnu Prabowo, Farhan Ibrahim Ibrahim Immanuel, Josya Marvin Irsabmalfi, Rangga Laili, Maria Bestarina Lela Nurpulaela Lindawati, Utari Luqman Ramadhani, Muhammad Malik Ibrahim, Muhamad Manullang, Maribeth Adventina Maulana, Enggal Meilany, Mauludy Naufal, Daffa Handika Nawawi, Haikal Engga Nugraha, Rifki Fajar Nurzamilah, Zulia Pramudia, Rendy Prapongga, Muhammad Krisna Purwita Sary, Indri Pusparina A, Rianda Puspitasari, Della Putra Alvaro, Rayhan Rachman, Faishal Rahmi, Hayatul Ramadhan, Andra Caesar Raya Ismail, Dzaguar Rismayanti, Azizah Santoso, Dian Budhi Septianti, Nurul Sihaloho, Arman Dwika Farlentinus Hasudungan Siswadi Siswadi Sukmawardani, Ramadhan Syahda, Rizky Oriza Yuliarman Saragih