Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
4.908
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSM (Jurnal SIFO Mikroskil) TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) PROSIDING SENATEK FAKULTAS TEKNIK UMP ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika PROSIDING SEMINAR NASIONAL CENDEKIAWAN JOURNAL OF ELECTRICAL AND SYSTEM CONTROL ENGINEERING Jurnal Elektronika dan Telekomunikasi Berdikari: Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika IJAIT (International Journal of Applied Information Technology) Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) Jurnal Abdi Insani Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Journal of Applied Data Sciences Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication (COMPLETE) Almufi Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Internet of Things and Artificial Intelligence Journal Prosiding Seminar Nasional Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi ReTII eProceedings of Engineering Telkatika: Jurnal Telekomunikasi Elektro Komputasi & Informatika
Gelar Budiman
Universitas Telkom
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 99 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 55 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 2   3   4   5   6 
Perancangan Dan Implementasi Compressive Sensing Untuk Sistem Audio Watermarking Dengan Metode Kombinasi Discrete Cosine Transform Dan Discrete Wavelet Transform Marissa Kezia Maghein; Gelar Budiman; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 4, No 3 (2017): Desember, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Terdapat sebuah teknik pensinyalan yang mampu menyisipkan informasi dalam sebuah data audio sebagai bentuk perlindungan hak cipta dan otentikasi konten yaitu teknik audio watermarking. Dalam kasus ini , input watermark akan diproses mengabungkan teknik Compressive Sensing dan pada input audio host akan diproses dengan menggabungkan metode Discrete Cosine Tranfrom dan Discrete Wavelet Transform. Proses penyisipan watermark ke dalam audio menggunakan teknik Quantization Index Modulation.Hasil dari audio watermark akan diuji hasilnya berdasarakan parameter performansi sistem ODG ,SNR , dan kapasitas watermark. Setelah melewati proses penyisipan , audio watermark akan diberi serangan dan melewati proses ekstrak untuk mendapatkan watermark yang akan diukur hasilnya mengunakan parameter performansi sistem BER. Pada tugas akhir ini , proses framing pada input audio dibedakan untuk diteliti hasilnya. Sehingga , pada penelitiaan ini , parameter input audio yang mendapatkan hasil terbaik pada sistem audio watermarking dengan proses framing pada input audio setelah proses DWT,, panjang frame 32 pixels , jumlah bit kuantisasi 8 bits, dan level dekomposisi wavelet 1, throughput 0.1 , dan kedalaman bit 16 yang setelah dilakukan proses dengan serangan pengolahan sinyal dapat bertahan terhadap serangan low past filter , band past filter , noise , speed change dan MP3 compression.Kata kunci : Audio Watermarking , Compressive Sensing , DCT , DWT , QIM
Implementasi Dan Analisis Blind Audio Watermarking Menggunakan Svd (singular Value Decomposition) Ifan Fadlina Anhar; Gelar Budiman; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perkembangan jaringan internet dan teknologi multimedia yang tidak dapat dihindari mengakibatkan persebaran informasi dan data menjadi lebih mudah. Setiap pengguna jaringan dapat dengan bebas mengirim, menerima, ataupun menyalin data (citra, video, dan audio) digital. Hal ini menimbulkan masalah tentang pelanggaran atas hak cipta (copyright) seperti pembajakan pada konten musik atau audio digital. Sehingga perlu adanya teknik perlindungan hak cipta terhadap data digital yang asli, salah satu tekniknya adalah dengan menyisipkan informasi watermark berupa identitas kepemilikan ke dalam data digital yang disebut teknik digital watermarking. Dalam digital watermarking, bila informasi watermark disisipkan ke dalam audio digital maka dapat disebut dengan audio watermarking. Informasi watermark yang digunakan pada penelitian ini berupa citra digital hitam putih, serta audio digital berformat (*.wav). Sistem yang dibangun yaitu sistem blind audio watermarking, dimana pada proses ekstraksinya tidak memerlukan informasi watermark maupun file audio digital yang asli. Pada Tugas Akhir ini dilakukan implementasi dan analisis sistem blind audio watermarking menggunakan SVD (Singular Value Decomposition), dimana teknik penyisipan bit watermark menggunakan teknik QIM (Quantization Index Modulation). Dari hasil pengujian, didapatkan rata-rata SNR (Signal to Noise Ratio) > 20 dB pada saat variabel ∆ ≤ 1/8, dan saat ∆ ≤ 1/16 sistem mampu mencapai 0% pada nilai BER (Bit Error Rate) untuk setiap jenis audio digital yang diujikan. Untuk ketahanan terhadap serangan, sistem yang dibangun tidak tahan terhadap serangan MP3 Compression dan MP4 Compression karena nilai BER tidak dapat mencapai 0%, namun masih tahan terhadap serangan linier speed change, noise addition, dan LPF (Low Pass Filter). Kata kunci: blind audio watermarking, singular value decomposition, QIM, SNR, BER.
Perancangan Teknik Digital Audio Watermarking Berbasis Metode Discrete Wavelet Transform (dwt) Dan Discrete Cosine Transform (dct) Dengan Menggunakan Quantization Index Modulation (qim) M Fauzan Rindra P; Gelar Budiman; I Nyoman Apraz Ramatryana
eProceedings of Engineering Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Dengan berkembangnya teknologi informasi terutama pada internet dan multimedia, pengiriman dan penyebaran media digital menjadi lebih mudah dilakukan. Hal ini menyebabkan seringnya terjadi pelanggaran hak cipta dan hak kepemilikan, seperti mengambil dan memodifikasi data multimedia tersebut secara ilegal. Untuk mengatasi masalah ini, maka digital watermarking dibutuhkan. Penelitian ini akan membahas perancangan teknik watermarking dengan metode DWT (Discrete Wavelet Transform) dan DCT (Discrete Cosine Transform) dengan menggunakan QIM (Quantization Index Modulation) sebagai metode penyisipan data. Host audio akan dibagi menjadi beberapa frame dengan menggunakan DWT level 5, kemudian metode DCT dilakukan untuk setiap koefisien di frame-frame tersebut. Proses penyisipan informasi bit dilakukan dengan metode QIM. Penelitian ini akan menggunakan beberapa jumlah frame dan nilai delta. Hal yang diharapkan dari penelitian ini adalah sistem watermarking yang kuat dan tidak terdengar dengan BER lebih kecil 2% dan SNR 30-50 dB Kata kunci: Watermarking, Audio Watermarking, Discrete Wavelet Transform (DWT), Discrete Cosine Transform (DCT), Quantization Index Modulation (QIM)
Klasifikasi Sinyal Alpha Beta Terhadap Konsentrasi Diri Dalam Kondisi Mengerjakan Tes Matematikamenggunakan Metode K-nearest Neighbor(k-nn) Muhammad Alif Rizqi Hatmadiansyah; Jangkung Raharjo; Gelar Budiman
eProceedings of Engineering Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Secara umum gelombang otak manusia mengalami perubahan ketika dalam kondisi normal dan ketika melakukan aktifitas. salah satunya ketika meminum kafe-in yang menyebabkan perubahan pada kondisi otak seseorang terhadap objek yang diinginkan. Objek yang akan diuji adalah konsentrasi diriseseorang ketika menger-jakan tes matematika, dimana seseorang akan mengalami tingkat konsentrasi yang tinggiketika mengerjakannya. Pada penelitian tugas akhir ini akan dilakukan analisis pada gelombang alpha dan beta otak manusia saat dalam kondisi normal dan saat keadaan meminum kafe-in, yangmemberikan perbandingan dari kedua kondisi tersebut danmemperlihatkan hasil analisis yang diinginkan.Pengukuran bentuk konsentrasi diukur dari informa-si sinyal Elektroencephalogram (EEG) yang dapat merekam aktivitas elektrik di sepanjang kulit kepala. Metode yang digunakan dalam penelitian ini ialah Discrete Wavelet Transform(DWT)sebagai metode Ekstraksi ciri dengan mengekstraksisinyal terhadap gelom-bang Alpha dan Beta untuk mendapatlan suatu ciri yang akan mempengaruhi tahapselanjutnya yaitu dalam menjalankan proses klasifikasi menggunakan metode K- Nearest Neighbor (K-NN). Pada penelitian ini digunakan muse monitor 1 channelatau alat perekam yang memiliki 1 saluran kanal. Pada penelitian ini digunakan 10responden dalam stimulus atau rangsangan yang berbeda dan sudah dikelaskan,pada penelitian kali ini ada dua jarak KNN terbaik yaitu euclidean dan juga minkowskiyang sama-sama memiliki akurasi terbaikk sebesar 83% dengan parameter yang berbeda. Kata Kunci : Elektroensephalogram, Discrete Wavelet Transform, K-NearestNeighbor, Gelombang Alpha, Gelombang Beta, Tes Matematika.
Pengaruh Compressive Sensing Pada Kinerja Filter Adaptif Berbasiskan Lms Untuk Penghilang Derau Sholichatur Rizkiyah; Gelar Budiman; Indrarini Diah Irawati
eProceedings of Engineering Vol 8, No 6 (2021): Desember 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pengaruh Compressive Sensing Pada Kinerja Filter Adaptif Berbasiskan Lms Untuk Penghilang Derau
Analisis Sinyal Alpha Dan Beta Eeg Brainwave Terhadap Perbandingan Konsentrasi Seseorang Pada Kondisi Begadang, Merokok Dan Tidak Begadang, Tidak Merokok Mohamad Iqbal; Jangkung Raharjo; Gelar Budiman
eProceedings of Engineering Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Konsentrasi adalah pemutusan perhatian, pikiran, jiwa, dan fisik pada sebuah objek, kemampuan seseorang dalam berkonsetrasi biasanya di pengaruhi oleh situasi sekitarnya. Konsentrasi bukan suatu sifat bawaan yang dimiki seseorang dan selalu ada setiap waktu. Oleh sebab itu dibutuhkan rangsangan dari luar untuk meningkatkan serta memaksimalkan tingkat konsentrasi otak di kondisi bergadang dan merokok. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pemaksimalan rangsangan otak saat responden diberi stimulus merokok dan bergadang. Otak manusia sendiri memiliki beberapa jenis sinyal diantaranya alpha, beta, gamma, teta dan delta. Dari sinyal otak tersebut, kita bisa menganalisa bagaimana respon otak manusia terhadap suatu stimulus dari luar hingga manusia bisa merasakan dan dapat berkonsentrasi. Kondisi otak seseorang saat merokok yang memiliki kandungan nikotin dan tar dapat di analisa melalui Electroencepalograph (EEG). Metode yang di gunakan dalam penelitian ini adalah Principal Component Analysis (PCA) sebagai metode Ekstraksi ciri dengan mengekstrasi sinyal terhadap gelombang alpha dan beta untuk mendapatkan suatu ciri yang dibutuhkan pada tahap selanjutnya dalam menjalankan proses klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Pada penelitian ini digunakan alat perekam yang memiliki 1 saluran kanal, dan menggunakan 10 responden dalam stimulasi yang berbeda. Pada tipe K-NN Chebychev didapatkan akurasi terbaik sebesar 100%, sedangkan pada tipe K-NN Minkowski dan Euclidean hanya didapatkan akurasi sebesar 83%, dengan fs, jenisciri PCA, dan nilah K yang sama
Sistem Deteksi Tingkat Kebisingan Kendaraan Bermotor Dengan Metode Mel Frequency Cepstrum Coefficients Dan K Nearest Neighbour Fairoez Nauval Reformatio; Jangkung Raharjo; Gelar Budiman
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

Dalam menentukan tingkat kebisingan sepedamotor sering kali terjadi kekeliruan karena di deteksi dengancara manual. Maka penulis ingin merancang metodeklasifikasi untuk mendeteksi kebisingan sepeda motor. padapenelitian ini dilakukan perancangan sistem yang dapatmendeteksi tingkat kebisingan kendaraan berdasarkanperaturan yang sudah diputuskan oleh Menteri NegaraLingkungan Hidup nomor 7 tahun 2009. Penelitian inimenggunakan inputan data audio yang diambil dengansmarthphone kemudian data diolah menggunakan simulatorMatLab. Dengan menggunakan metode MFCC sebagai vectoruntuk mempresentasikan suara sepeda motor dan K-NN yangdapat mengklasifikasi untuk mendeteksi kebisingan kendaraanbermotor. Pengujian sitem dengan MFCC dan K-NNdilakukan dengan cara mengubah beberapa parameter,diantaranya jumlah sampel, jumlah nilai K dan jumlahpersentase data. Tujuan pengujian dan analisis untukmengetahui pengaruh jumlah sampel, nilai K dan persentasedata latih terhadap kinerja sistem. Hasil pengujian sistemdengan parameter diatas didapatkan untuk jumlah akhirsampel terbaik yaitu 75000, untuk jumlah persentase data80%, dan untuk jumlah nilai K yaitu K=5.Kata kunci— Kebisingan, Klasifikasi, MatLab, MelFrequency Cepstrum Coefficients (MFCC), K-NearestNeighbor (K-NN).
Perbaikan Deteksi Watermark Dengan Knn Pada Penyembunyian Data Berbasiskan Histogram- Based Reversible Data Hiding Rina Media Sari; Gelar Budiman; Ledya Novamizanti
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

KINERJA ROBUSTNESS PADA WATERMARKING CITRA YANG REVERSIBLE MENGGUNAKAN SKEWED HISTOGRAM SHIFTING Aulya Rahmawati; Ledya Novamizanti; Gelar Budiman
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

AbstrakKemudahan akses gambar digital adalah salah satu dampak positif perkembangan teknologi. Adapundampak negatif dari kemudahan tersebut gambar rentan disalahgunakan oleh pihak lain. Untuk menghindariterjadinya hal tersebut, gambar harus dilindungi oleh sistem keamanan. Watermarking adalah teknik yangdigunakan untuk melindungi gambar dengan menyembunyikan informasi ke dalam gambar. Metodewatermarking yang digunakan pada Tugas Akhir ini adalah Skewed Histogram Shifting dan prediction error.Watermark disisipkan jika prediction error adalah 0, dan disisipkan pada Positive Histogram Skewed (PHS) atauNegative Histogram Skewed (NHS). Penyisipan pada PHS pixel akan bergeser ke kanan, dan penyisipan padaNHS pixel akan bergeser ke kiri. Teknik reversible pada penelitian ini berhasil pada citra dengan kondisi tanpaunderflow dan overflow, citra yang berhasil pulih memiliki PSNR rekonstruksi infinity dan BER 0. Citra yangtidak berhasil pulih memiliki nilai PSNR rekonstruksi lebih dari 90 dB dan BER 0. Data uji menggunakan 10citra berukuran 512×512. Sistem ini robust terhadap serangan speckle saat LM dikompresi dengan variansi 1×10-3 dan 1×10-4 rata-rata BER yang dihasilkan 0.1404 dan 0 secara berurut, dan serangan salt and pepper saat LMdikompresi dengan density 1×10-4 rata-rata BER adalah 0.1159.Kata kunci : Watermarking, Data Hiding, Reversible Watermarking, Watermarking Citra, Histogram Shifting
Penerapan Knn Dan Cnn Pada Aplikasi Mobile Pendeteksi Kematangan Buah Semangka Berbasis Audio Putri, Gisky Rahmada; Budiman, Gelar; Eliskar, Yulinda
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Semangka banyak diminati masyarakat karena kandungan pada buahnya yang memiliki banyak air sehingga sangat segar saat dikonsumsi, selain itu banyak juga segudang manfaat didalamnya. Akan tetapi keminatan terhadap buah semangka ini tidak diikuti dengan pengetahuan masyarakat terhadap matang atau tidaknya buah semangka yang dijual di pasaran. Oleh karena hal tersebut menjelaskan bahwa membutuhkan alat pendeteksi untuk membantu masyarakat saat pemilihan buah semangka. Dengan alasan ini lah peneliti ingin menciptakan alat pendeteksi semangka berbasis android menggunakan machine learning serta deep learning. machine learning disini menggunakan metode CNN serta MFCC, lalu pada deep learning menggunakan metode CNN. Adanya dua alat tersebut dilakukan perbandingan akurasi pada semangka yang akan diuji. Dengan menepuk buah semangka dapat menghasilkan output yang berbeda dari nyaringnya, sehingga buah semangka yang diketuk dapat diketahui tingkat kematangannya. Bunyi nyaring yang dikeluarkan pada buah semangka dihasilkan karena kandungan yang terdapat pada buah semangka sendiri terutama pada kandungan airnya. Pada buah semangka yang sudah matang tentu saja kandungan air sudah banyak sehingga bunyi yang dihasilkan tidak terlalu nyaring, sedangkan buah muda akan terdengar nyaring karena masih sedikit pada kandungan airnya. Dari hasil penelitian yang sudah diuji menghasilkan tingkat akurasi pada CNN yaitu 70 hingga 80%. Dengan demikian penelitian ini memiliki tujuan terutama untuk mengedukasi masyarakat terhadap kematangan buah semangka, serta menghindari penipuan saat membelinya. Kata kunci — Semangka, Matang, Machine learning, Deep learning, Android.
Co-Authors A. V. Senthil Kumar Alfian Ghifari Allisha Septariani Ahmad Anggi Tiovany Siregar Annida, Nurafifah Ardhiah, Aulia Arfidianti Kartika Meiza Putri Arining Pangestu Astry Novianty Aulia Wibowo Aulya Rahmawati Azizah Azizah Bambang Hidayat Bambang Hidayat Basudewa, Muhammad Imansyah Bayu Angga Medica Firmanda Budhi Irawan Budi Setiadi Chairunisa, Difa Cindy Angelista Deltika Dadan Nur Ramadan Daniel Gilbert Bismark Dimarta, Rafli Caesario Dimata, Rafli Caesario Doan Perdana Elsa Nur Fitri Astuti Elsa Nur Fitri Astuti Fadhlan Putra Fairoez Nauval Reformatio Fairuz Azmi Fajar Wahyu Satrianto Fakhrezi, Alfian Faza, Lulu Balqis Zianka Fellia Rizki Kusumowardani Fikri Adhanadi Fonizza Popy Wijaya Gella Aradea Putri Ghilman Hafizhan Gogi Gautama Al Hadiid Hafiz Adriansyah HANNAN HARAHAP, HANNAN Hanum, Mirza Alifia Hengki Setiadi Hilman Fauzi, Hilman I G A M Wibhu Cadu Asrawan I Nyoman Apraz Ramatryana Ifan Fadlina Anhar Iman Hedi Santoso Indrarini Diah Irawati Indrarini Dyah Irawati Intan Shafinaz Rahmatika Inung Wijayanto Irfan Dwi Pratama Irma Safitri Iwan Iwut Jamhari Jamhari Jangkung Raharjo Jaya, M. Izham Kadek Suryadharma KHAERUDIN SALEH Khoirul Anwar Ledya Novamizanti Liyana Faiza Lulud Annisa Ainun Mahmuddah Lutvi Murdiansyah Murdiansyah M Fauzan Rindra P M. Faiz Nashrullah Mahanani, Edo Lutfi Maidin, Siti Sarah Marissa Kezia Maghein Meiza Putri, Arfidianti Kartika Melati Wahyutami Mochamad Erkki Svante Nyfors Mochamad Reyhand Landrenzy Zulfikar Mohamad Iqbal Mohammad Bisma Rezady Mohammad Fadly Sulianto Mona Renasari Muhammad Alif Rizqi Hatmadiansyah Muhammad Aprianda Rahmadi Muhammad Iqbal Muhammad Iqbal Rabbani Naufal Reza Alfiandy Novialdy Nugroho Santoso Nugraeni Kholifaturrofiah Nur Andini Nur Ibrahim Nurbani Yusuf Nurwan Reza Fachrurrozi Nydia Amelinda Putri Nyoman Apraz Ramatryana Parameswara, Prastama Agung Yusuf Prasetyo, Muhammad Putra, Afi Athallah Syamsulhadi Putri, Gisky Rahmada Putri, Reyhani Lian R. Yunendah Nur Fu’adah Raditiana Patmasari Rahadian Lintang Sinuryo Ramadhan Prasetya Dahlan Ramadhani, Shinta RAMATRYANA, I NYOMAN APRAZ Ratri Dwi Atmaja Refika Oktaviani Renasari, Mona RENDRAGRAHA, RENDY DWI RENDRAGRAHA, RENDY DWI Rendy Pratama Yuda Reyhani Lian Putri Rina Media Sari Rita Purnamasari Rolasris Rolasris Roma Aji Kaloko, Roma Aji Rustam Ryan Aminullah Ryan Anggara Saddan Hussein Sasmi Hidayatul Yulianing Tyas Sholichatur Rizkiyah Sholih, Ghinan Muhammad SIREGAR, RIZKY DAMARJATI SIREGAR, RIZKY DAMARJATI Siti Zahrotul Fajriyah Sofia Sa’idah SOFIA SAIDAH Suci Aulia Sugondo Hadiyoso Sulistyowati, Syifa Dwi Suryo Adhi Wibowo Syamsul Rizal Syarahbil Pawellang Syifa Maliah Rachmawati Syifa Nurgaida Yutia Tita Haryanti Triasari, Biyantika Emili Unang Sunarya WIBOWO, BHISMA ADI Yoga Sanjaya Purba Yudiansyah Yudiansyah Yugnan Adi Sasongko YULI SUN HARIYANI Yulinda Eliskar Zalfa Alif Muhammad Zhao, Zhong