Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
5.234
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Teknik Elektro ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika JETT (Jurnal Elektro dan Telekomunikasi Terapan) Emerging Science Journal JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Jurnal Elektronika dan Telekomunikasi Jurnal ULTIMA Computing TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia JMECS (Journal of Measurements, Electronics, Communications, and Systems) Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat Proceedings Series on Physical & Formal Sciences Prosiding Konferensi Nasional PKM-CSR Jurnal Ilmiah Teknik Elektro eProceedings of Engineering Buletin Pos dan Telekomunikasi
Fiky Y. Suratman
Universitas Telkom
Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering 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 Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 79 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 42 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1   2   3   4   5 
Sistem Monitor Pada Pengairan Otomatis Berdasarkan Kelembaban Tanah Dan Suhu Menggunakan Android Azhar Sukarna Putra; Estananto Estananto; Fiky Yosef Suratman
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

Banyak masyarakat yang meyukai hobi bercocok tanam tetapi terkendala dengan padatnya kesibukan yang dilakukan sehingga merawat tanaman adalah sesuatu hal yang dianggap menyita waktu. Dalam merawat tanaman juga harus memperhatikan kadar kelembaban tanah, karena kelembaban tanah adalah faktor yang mejadikan tanaman tumbuh dengan baik atau tidak. Kelembaban tanah ditentukan oleh banyaknya air yang berada pada tanah. Masalah yang ada saat ini adalah kadar kelembaban tanah hanya dapat diketahui dengan menggunakan alat tes kelembaban dan pengambilan sampel tanah lalu dilakukan di laboratorium. Untuk mengurangi kesulitan itu maka dibuatlah sistem monitoring pengairan yang juga dapat mengontrol sistem pengairan berbasis android. Sensor akan ditanam dalam tanah, lalu data diolah dengan Arduino Uno. Setelah data diolah lalu dikirim ke smartphone berbasis Android. Aplikasi akan menampilkan kondisi tanah dalam 3 kondisi, yaitu kering, basah, dan lembab. Selain karena faktor kadar air pada tanah, tanaman juga dipengaruhi oleh faktor suhu sekitar tanaman. Contoh pada tanaman Cabai yang akan berkembang pada suhu 24 – 28 ºC[7] . Hasil akhir dari Tugas Akhir ini adalah pengukuran tingkat kelembaban dan tingkat suhu dengan akurasi sensor suhu sebesar 3,08 % yang dapat dibaca dengan smartphone Android dengan menggunakan metode Fuzzy Logic.Kata Kunci : Cabai, kelembaban, suhu, Android.
Purwarupa Pengolahan Limbah Industri Coklat Secara Otomatis Berbasis Mikrokontroller Reza Nurul Fajri; Fiky Yosef Suratman; Rizky Ardianto Priramadhi
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

Seringkali pengolahan Limbah hasil industri besar tidak sesuai dengan peraturan yang berlaku pada pemerintah setempat. Limbah hasil pengolahan industri yang tidak sesuai ini di buang pada lingkungan penduduk tanpa memperhatikan dampak terhadap masyarakat sekitar. Dalam pengolah Limbah hasil industri, Limbah jenis cair yang akan berhubungan langsung dengan lingkungan masyarakat. Pengolahan Limbah yang tidak maksimal bisa berakibat Limbah cair memiliki kandungan lumpur. Kandungan lumpur ini akan mengakibatkan kejernihan air serta nilai pH dengan nilai di atas rata-rata yang diizinkan. Masalah ini dapat dikurangi dengan mengotomasi pengontrolan kandungan lumpur, kejernihan air, dan nilai pH pada pengolahan Limbah. Sistem pengolahan Limbah ini terdiri dari dua pengolahan. Pertama kandungan lumpur yang terkandung dalam Limbah akan dikontrol kekeruhannya dengan sensor LDR dan diolah dengan metode floccuration. Teknik tersebut akan memisahkan lumpur dengan air. Pada pengolahan kedua nilai pH yang terkandung dalam Limbah akan dikontrol dengan pencampuran cairan asam atau basa dan pengukuran kadar keasaman air menggunakan sensor pH meter analog. Sistem memproses hasil tersebut agar dapat mengatur waktu terbukanya pintu otomatis dan hasil olahan Limbah akan dibuang. Hasil akhir dari perancangan sistem ini adalah kualitas Limbah yang dihasilkan akan lebih aman bagi lingkungan. Yaitu berkurangnya kandungan lumpur, bertambahnya kejernihan air dengan nilai maksimal 20 NTU serta nilai pH yang dihasilkan netral (pH 6 – 8). Kata kunci : Limbah cair industri, sistem pengontrolan otomatis, floccuration.
Rancang Bangun Pintu Pintar Pada Ruang Kerja Dengan Mendeteksi Wajah Berbasis Pengolahan Citra Ario Wicaksono; Erwin Susanto; Fiky Yosef Suratman
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

Kasus kriminalitas pada ruangan kerja. Dalam tugas akhir ini dibuat sebuah alat, dimana sistem pintu akan terbuka dan tertutup secara otomatis berdasarkan karakteristik wajah. Alat ini menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) Backpropagation. Dengan metode tersebut informasi yang diperoleh dari WebCam pada program pengujian diolah oleh Raspberry Pi 2 Model B dan dibandingkan dengan database yang merupakan hasil dari proses program pembelajaran. Hasil dari pengolahan citra akan menjadi inputan ke Motor Servo, jika sesuai maka pintu akan terbuka dan tertutup kembali secara otomatis, namun sebaliknya apabila tidak sesuai maka pintu tidak akan terbuka. Masing-masing pengujian dilakukan sebanyak 25 kali. Hasil yang diperoleh dari pengujian dalam melihat respon alat pada 5 objek yang sebelumnya sudah dilakukan proses pembelajaran, alat dapat mengenali objek dengan baik dengan tingkat akurasi 92%, 88%, 88%, 92% dan 88%. Terhadap atribut wajah seperti kacamata, objek tidak dapat dikenali dengan presisi dan tingkat akurasi 40%. Pada tempat yang memiliki intensitas cahaya sebesar 317 lux objek dapat dikenali dengan akurasi sebesar 92%, namun dengan kondisi intensitas sebesar 1507 lux objek tidak dapat dikenali dengan presisi, dan hanya memiliki tingkat akurasi sebesar 20%, maka faktor intensitas cahaya sangat berpengaruh terhadap kinerja alat. Waktu respon proses pembelajaran 8 detik, pada proses pengujian diperoleh waktu sebesar 7 detik. Hasil percobaan terhadap objek yang tidak tersedia di database diperoleh PFA sebesar 12%. Hal ini menunjukan bahwa alat dapat bekerja dengan baik. Kata Kunci : Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation, Raspberry Pi 2 Model B, Motor Servo.
Implementasi Pengolahan Citra Untuk Mengidentifikasi Objek Bergerak Pada Sistem Monitoring Anhar Ari Widodo; Fiky Yosef Suratman; Junartho Halomoan
eProceedings of Engineering Vol 4, No 2 (2017): Agustus, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Seiring perkembangan jaman, berkembang pula teknologi di bidang informasi. Perkembangan ini mendorong banyaknya sistem yang dapat dibuat sesuai dengan kebutuhan. Identifikasi objek merupakan salah satu bagian dari teknologi image processing. Identifikasi objek dapat digunakan untuk mengetahui objek yang bergerak pada sistem pantauan kamera pengawas. Cloud storage merupakan media penyimpanan data ke server melalui akses jaringan internet. Data yang disimpan di cloud storage dapat diakses menggunakan mobile device. Kedua teknologi ini dapat dikombinasikan menjadi sebuah sistem untuk kamera pengawas. Dalam tugas akhir ini dibuat sebuah sistem, dimana sistem ini akan mengidentifikasi objek bergerak dari gambar yang ada pada cloud storage. Sistem akan mengunduh gambar yang ada di cloud storage lalu dilakukan proses identifikasi. Hasil identifikasi akan dikirim ke cloud storage bagian identifikasi dan dapat diakses menggunakan aplikasi pada mobile device. Hasil pengujian alat didapatkan analisa menggunakan parameter true positive rate (TPR), false positive rate (FPR), dan fungsionalitas monitoring pada mobile device. Fungsionalitas disini mencocokkan kebenaran identifikasi dan monitoring. Dengan menggunakan 100 gambar sebagai dataset pada masing masing parameter objek manusia (frontalface, upper body, lower body). Didapatkan nilai TPR= 0.7873 , FPR= 0.06 dan PCC= 86.3667% untuk skenario 1 dan TPR= 0.699143, FPR= 0.2 dan PCC= 74.95715%. untuk skenario 2. Kata Kunci : cloud storage, identifikasi, image processing, ip camera, mobile device
Implementasi Kunci Berbasis Suara Menggunakan Metode Mel Frequency Cepstral Coefficient (mfcc) Muhammad Nashih Rabbani; Achmad Rizal; Fiky Yosef Suratman
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

Pada dasarnya setiap individu menghasilkan suara yang berbeda-beda, walaupun seseorang dapat menirukan suara tersebut namun suara yang dihasilkan tidak identik dengan suara yang ditiru. Sistem biometrik adalah sistem untuk melakukan identifikasi dengan menganalisa karakteristik fisik dan perilaku. Tugas Akhir ini membuat suatu sistem keamanan suara berbasis mikro komputer yang diimplementasikan menjadi kunci. Tugas Akhir ini menggunakan metode MFCC sebagai ekstraksi ciri dan K-NN sebagai klasifikasi cirinya. Pada penelitian Tugas Akhir ini telah berhasil membuat sistem pengenalan pembicara dengan tingkat akurasi terbaik sebesar 87.5% dan 1.80277 detik dengan menggunakan K = 5 dalam implementasi pembuka kunci menggunakan suara. Kata kunci : Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), K-Nearest Neighbor (K-NN), biometrik suara, kunci suara, Euclidean Distance.
Sistem Deteksi Infark Miokard Berdasarkan St Elevasi Menggunakan Metode Fuzzy Logic Rebecca Chittra Widyaparamitha; Fiky Yosef Suratman; Prasetya Dwi Wibawa
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

Infark miokard merupakan salah satu penyakit yang menyerang organ tubuh manusia, yaitu jantung. Infark miokard atau yang sering dikenal dengan serangan jantung adalah terhentinya aliran darah menuju jantung meskipun hanya sesaat dan dapat menyebabkan kematian. Menurut pusat data dan informasi kementrian dan kesehatan RI, penyakit infark miokard adalah penyakit pertama yang mematikan di Indonesia, mencapai 2.650.340 jiwa pada tahun 2014. Penyakit kedua adalah gagal jantung sebesar 530.068. 2 penyakit ini bisa timbul karena banyak faktor antara lain faktor risiko yang dimodifikasi yaitu hipertensi, diabetes, stress dan sebagainya. Cara untuk mendiagnosa akan adanya penyakit infark miokard dan gagal jantung salah salah satunya adalah dengan membaca grafik pada elektrokardiogram. Selain itu dengan memasukan hasil tekanan darah ke dalam sistem menggunakan spygmomamometer. Sistem ini menggunakan Arduino Mega 2560 sebagai kontroler utama dari seluruh sistem deteksi dan pulse sensor sebagai sensor pendeteksi detak jantung. Kemudian hasil dari sensor pendeteksi detak jantung dan tekanan darah dimasukan ke dalam fuzzy logic yg telah dibuat yang nantinya hasilnya akan dikeluarkan ke dalam LCD. Kata kunci : infark miokard, hipertensi, gagal jantung, elektrokardiogram, logika fuzzy.
Pemetaan Kontur Miniatur Berbasis Ultrasonik Rachmita Hasni.H1; Fiky Yosef Suratman; Unang Sunarya
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Pemetaan merupakan salah satu cara yang digunakan untuk mendapatkan informasi berupa penggambaran bentuk-bentuk muka bumi. Penggambaran bentuk bentuk muka bumi tersebut dapat digambarkan melalui peta umum bewarna ataupun peta khusus seperti peta kontur. Namun untuk melakukan pemetaan dibutuhkan kumpulan data yang didapatkan dari pengukuran atau pengindraan (sensing) berupa sensor. Dalam penelitian tugas akhir ini penulis menggunakan sensor ultrasonik untuk melakukan pemetaan kontur pada sebuah miniatur. Jenis sensor ultrasonik yang digunakan yaitu ultrasonik SRF-05. Dalam melakukan pemetaan, sensor ultrasonik terlebih dahulu mengukur jarak terhadap permukaan didalam sebuah miniatur, Sensor ultrasonik diletakkan pada bagian atas miniatur dan akan bergerak secara arah horizontal terhadap sumbu x dan y secara otomatis. Dalam setiap posisi pergerakannya, sensor akan mentransmisikan sinyal gelombang dan sinyal pantulan yang diterima. Sinyal pantulan yang didapatkan diubah menjadi nilai jarak terlebih dahulu, dan kemudian diproses oleh raspberry pi, kemudian hasil yang diperoleh akan ditampilkan Graphical User Interfae (GUI) dalam bentuk peta kontur. Sistem yang akan didesain ini merupakan langkah awal untuk mendesain atau melakukan penelitian tentang sonar. Sebagai hasil dari penelitian ini tercipta grafik peta kontur yang didapatkan dari 3 area yaitu, area tanpa benda, area 2 benda, dan area heterogen dengan posisi ultrasonik vertikal dan horizontal dan waktu yang dibutuhkan 7 - 8 menit untuk sekali scanning. dari hasil pengujian didapatkan nilai akurasi untuk area tanpa benda dengan posisi ultrasonik horizontal adalah 0,0061728395, Untuk area 2 benda dengan posisi ultrasonik vertikal adalah 0,0935672515 dan untuk area heterogen dengan posisi ultrasonic horizontal adalah 0,1296296296. Kata Kunci : ultrasonik, pemetaan, GUI Abstract Mapping is one way that is used to get the information to describe the shape of face of the earth. It can be illustrated through a general map of color or a special map such as a contour map. However, to do the mapping, we need collections of data obtained from measurement or sensing.. In this research the author used ultrasonic sensors to do contour mapping on a miniature. The type of ultrasonic sensor used is the SRF-05 ultrasonic. In mapping, firstly ultrasonic’s sensor measures the distance of the surface in a miniature, the ultrasonic sensor is placed on the top of the miniature and will move horizontally towards the x and y axes automatically. In each movement position, the sensor will transmit the wave signal and the reflected signal received. The reflected signal obtained is converted into a distance value first, and then processed by raspberry pi, then the results obtained will be displayed Graphical User Interfae (GUI) in the form of contour maps. The system that will be designed is the first step to designing or conducting research on sonar. As the result of this research, a contour map was obtained from 3 areas, namely without object area, 2 objects area, and heterogeneous area with vertical and horizontal ultrasonic positions and the time needed 7 - 8 minutes for a single scan. From the test results obtained the accuracy value for areas without object with horizontal ultrasonic position is 0.0061728395, for 2 objects areas with vertical ultrasonic positions are 0.0935672515 and for heterogeneous areas with horizontal ultrasonic position is 0.1296296296. Keywords: ultrasonic, mapping, GUI
Penerapan Deteksi Gerak Pada Kamera Pengawas Menggunakan Algoritma Sobel Fadhli Rahman; Fiky Yosef Suratman; Junartho Halomoan
eProceedings of Engineering Vol 4, No 2 (2017): Agustus, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kamera CCTV sangat berperan penting sebagai bukti atas tindak kejahatan. Namun penggunaan kamera CCTV tidak efektif dan efisien jika ditempatkan di ruangan kosong tanpa aktivitas dan pergerakan apapun. Hal ini akan menyebabkan pemborosan memori di tempat penyimpanan data. Maka dari itu, berkembang suatu ilmu dalam bidang keamanan, yaitu deteksi gerak. Penulis menggunakan IP camera sebagai kamera CCTV. Pada IP camera akan diimplemetasikan sistem deteksi gerak, sehingga dengan motion detection dapat mendeteksi setiap pergerakan yang ditangkap oleh IP camera. Pergerakan tersebut dijadikan acuan untuk memulai dan mengakhiri proses perekaman. Jika kamera CCTV tidak mendeteksi gerakan maka kamera hanya memantau tanpa melakukan perekaman. Hasil rekaman dari IP camera akan disimpan dan dikirim ke cloud agar pengguna bisa melihatnya dimanapun dia berada. Pada tugas akhir ini, penulis menggunakan algoritma Sobel sebagai metode deteksi gerak. Frame yang dihasilkan oleh algoritma Sobel akan dibandingkan dengan frame sebelumnya. Jika ada piksel yang berbeda antara kedua frame tersebut, maka akan disebut gerak oleh sistem. Langkah-langkah yang digunakan untuk mendeteksi gerak, yaitu pre-processing, operator Sobel, frame difference, dan morfologi gambar. Hasil implementasi deteksi gerak pada IP camera pada tugas akhir ini telah berhasil mendeteksi gerak. Masukan video dari IP camera dan hasil deteksi gerak juga telah berhasil disimpan dan dikirim ke cloud. Hasil pengujian dari sistem deteksi gerak ini menghasilkan akurasi sebesar 80%, TPR sebesar 0.67, FPR sebesar 0.00, F1 score sebesar 0.80.
Deteksi Target Pada Radar Menggunakan Metode Bootstrap Kondisi Distribusi Noise Tidak Diketahui Adinda Mutiara Hakim; Fiky Y. Suratman; Dharu Arseno
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Perkembangan teknologi yang semakin pesat, sehingga memudahkan manusia dalam rangka memenuhi kebutuhan. Contohnya pentingnya penggunaan radar (Radio Detection and Ranging) dalam kehidupan sehari-hari. Radar adalah sistem gelombang elektromagnetik yang mempunyai fungsi untuk mendeteksi, melacak dan imaging. Dalam mendeksi target, radar mendapatkan informasi berupa jarak, azimuth dan kecepatan dari target. Dalam deteksi target pada radar pasti ada permasalahan yang timbul pada saat mendeteksi target salah satunya jika radar mendeteksi tidak ada target tetapi sebenernya ada target, hal tersebut dinamakan false alarm.Keadaan false alarm yang muncul secara terus menerus maka source yang ada pada radar akan habis. Pada radar dikatakan baik apabila terdapat nilai false alarm secara konstan dan meminimalisir terjadinya miss detection. Untuk meminimalisir masalah tersebut akan digunakan metode bootstrap. Bootstrap akan secara adaptive mendeteksi target dengan latar belakang bahwa noise dan interferensi yang tidak dapat dihindari. Dalam pengujian ini akan disimulasikan menggunakan software bagaimana kinerja deteksi radar menggunakan metode bootstrap dibandingkan dengan kinerja detektor NP dengan parameter nilai training cell = 32 cell, guard cell = 2 cell, CUT = 1 cell, PFA = 10-2 , dan N-bin = 10.000. Hasil yang didapatkan adalah kinerja deteksi radar dimana threshold ditentukan dengan melalui resampling dalam metode bootstrap lebih baik dibandingkan dengan menggunakan detektor NP, karena pada metode bootstrap menghasilkan threshold yang menjaga false alarm sehingga mendapatkan hasil yang lebih akurat tidak tergantung pada noise dalam memperkecil false alarm. Kata kunci : Radar, False alarm & miss detection, Bootstrap, Threshold Abstract The development of technology is rapidly increasing, making it easier for humans to meet their needs. For example the importance of using radar (Radio Detection and Ranging) in everyday life. Radar is an electromagnetic wave system that has functions for detecting, tracking and imaging. In detecting a target, the radar obtains information in the form of distance, azimuth and speed from the target. In the detection of targets on the radar there must be problems that arise when detecting targets, one of which is if the radar detects there is no target but actually there is a target, it is called a false alarm. False alarm situation that appears continuously then the source on the radar will run out. The radar is said to be good if there are constant false alarm values and minimizes the occurrence of miss detection. To minimize this problem the bootstrap method will be used. Bootstrap will adaptively detect targets against the background that noise and interference cannot be avoided. In this test will be simulated using software how the radar detection performance using the bootstrap method is compared with the performance of NP detectors with parameters training cell = 32 cell, guard cell = 2 cell, CUT = 1 cell, PFA = 10-2 , and N-bin = 10.000. The results obtained are radar detection performance where threshold is determined by resampling in the bootstrap method better than using NP detectors, because the bootstrap method produces a threshold that maintains false alarms so getting more accurate results does not depend on noise in minimizing false alarms. Keywords: Radar, False alarm & miss detection, Bootstrap, Threshold
Deteksi Target Pada Radar Menggunakan Metode Order Statistik Muhammad Hegi Rinaldi; Fiky Y. Suratman; Dharu Arseno
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Radar mempunyai tiga subsistem utama yaitu transmitter, receifer, dan signal processing. Pada subsistem processing signal terdapat proses deteksi. Proses deteksi pada radar sangat penting, karena dapat menentukan ada atau tidaknya target. Namun dalam proses deteksi sering ditemukan deteksi error. Salah satunya adalah false alarm, false alarm merupakan kondisi dimana saat keadaan tidak ada target tetapi radar mendeteksi adanya target. Metode OS-CFAR digunakan untuk mengatasi false alarm pada radar. Metode OS-CFAR merupakan pengembangan dari CFAR yang didesain untuk kondisi lingkungan noise heterogen dan dapat menekan masking sasaran, dengan begitu OS-CFAR dapat menekan tepi clutter dari false alarm. Dari hasil pengujian pada kondisi lingkungan noise heterogen dengan parameter jumlah sampel = 2000, sel referensi = 16, sel guard = 2 dan nilai Probabilitas false alarm = sampai . Didapatkan hasil Pfa aktual sebesar 0,1458 pada Pfa nominal , 0,0329 pada Pfa nominal , 0,0062 pada Pfa nominal dan 0,0026 pada Pfa nominal . Pengujian ini juga menggunakan metode algoritma Neyman-Pearson dan Cell Averaging CFAR sebagai pembanding dengan Order Statistik CFAR. Hasil perbandingan dengan algoritma Neyman-Pearson dan CA-CFAR adalah pada algoritma OS-CFAR dapat menekan taget masking sehingga menghasilkan nilai false alarm yang konstan dan membuat parameter threshold lebih baik pada kondisi noise heterogen. Kata Kunci : Radar, deteksi, threshold, CFAR, OS-CFAR, CA-CFAR, Neyman-Pearson, false alarm Abstract Radar have three main subsystems, it were transmitter, receifer, and processing signal. In the processing signal there is a detection process. The detection process in radar is very important, because it can determine exists or does not exist targets. But in the detection process error detection is frequently found. One of them is a false alarm, A false alarm is a condition where there is no target but the radar detects a target. To resolve false alarm on the radar, can be solved by using the detection method Order Statistics Constant False Alarm Rate (CFAR). The OS-CFAR method is the perfection of CFAR that is designed for heterogeneous noise conditions and can suppress target masking, so OSCFAR can suppress the clutter of a false alarm. From the test result on heterogeneous noise conditions with the parameter number of samples = 2000, reference cells = 16, guard cells = 2 and Probability false alarm = to . Obtained the actual Pfa result of 0,1458 at nominal Pfa , 0,0329 at nominal Pfa , 0,0062 at nominal Pfa and 0,0026 at nominal Pfa . In this test also using Neyman-Pearson and Cell Averaging CFAR algorithm as a comparison for Order Statistic CFAR. The result of the comparison with Neyman-Pearson and CA-CFAR algorithm is OS-CFAR algorithm can suppress target masking that produce a constant false alarm value and make a better threshold parameter in heterogen condition. Keywords : Radar, detection, threshold, CFAR, OS-CFAR, CA-CFAR, Neyman-Pearson, false alarm
Co-Authors -, Sugihartono A. A. Pramudita Achmad Rizal Adinda Mutiara Hakim Adriani Rizka Amalia Agung Chrisyancandra Mobonguni Ali Muayyadi Ali, Erfansyah Aloysius Adya Pramudita Alyani Durrah Fauzan Andika Pradana Arif Wicaksono Angga Rusdinar Angga Wijaya Anhar Ari Widodo Aptadarya, Harwin Arentaka, Fiendo Mahendra Argaloka, Aditya Adni Arif Abdul Aziz Arifyandy, Rachmat Ario Wicaksono ARIS HARTAMAN Aurelia, Felicia Bunga Azhar Sukarna Putra Azhar Yunda Ramadhan Azizah Yusrina Bambang Hidayat Bambang Setia Nugroho Budi Permana Dami Mahardiwana Daud, Pamungkas De Fitrah, Figo Azzam Denny Darlis Dharu Arseno Dhiky Wahyu Santoso Dias Daffa Wiwaha Dien Rahmawati Dimas Mustaqim Dwi Esti Kusumandari Ekki Kurniawan Erwin Susanto Estananto Fadhli Rahman Faishal Adli Fani Fauziah, Fani Farhan Ramadhan FARIED IZZANTAMA NUGRAHA HARSWA Figo Azzam De Fitrah Fikry Lazuardi Fitrah, Figo Azzam De Giashinta Larashati Grace Bobby GRACE BOBBY, GRACE Hana Pratiwi Hasbian Fauzi Perdana Heni Pujiastuti Heroe Wijanto Hidayat, Mujib R. HIDAYAT, MUJIB RAMADAN Hurianti Vidyaningtyas I Wayan Oka Krismawan Putra Ig. Prasetya Dwi Wibawa Imam Darmawan Istiqomah Istiqomah istiqomah istiqomah Jody H, Amadeus Evan Junartho Halomoan Juse Wisman Oktabri Kalfika Yani Khalisa Khairuna Khilda Afifah Kirana, Tsania Puspa Koredianto Usman Krisna Muhammad Luthfi Kurniawan, Bella K. Lyra Vega Ugi M. Reza Raihan N.R MAARIF, AHMAD FATHAN Made Indra Wira Pramana Marchellyn, Ferryn Mochammad Haldi Widianto Mohamad Ramdhani Muhamad Ridwan Widyantara Muhamad Riswan Nurfadilah Muhammad Adi Nurhidayat Muhammad Ary Murti Muhammad Hablul Barri Muhammad Hegi Rinaldi Muhammad Nashih Rabbani Muhammad Zakiyullah Romdlony Mujib R. Hidayat Mumtazanisa Fairuzen Nasrullah Armi Neina Oktavia Sariningsih Nelson, Garry Nina Mardiana (F01108057) Nurhidayat, Muhammad Adi Nurul Qashri Mahardika T Nusharatul Lailiyya Nushrotul Lailiyya Patriananda, Teguh Porman Pangaribuan Pramudita, A. A. Pramudita, Aloysius A. PRATIWI, HANA Qolbiyah, Nada Syifa Rachmita Hasni.H1 Radika Gitatama Rahmad Rahmad Ramadhan, Azhar Yunda Ramdhan Nugraha Ratri Dwi Atmaja Rebecca Chittra Widyaparamitha Reyhan Fahmirakhman Abdullah Reynaldo Sandy Montolalu Reza Nurul Fajri Rheza Faurizki Rahayu Rifqy Miftahul Hidayat Rissa Rahmania Rizal Akhlaqul Rizki Ardianto Priramadhi Rizkia Dwi Auliannisa Rizky Ardianto Priramadhi Salwa Nur Rohmah Santosh Poudel Saputri, Desti M. Sari, Nurlina Satyawan , Arief Suryadi Satyawan, Arief Suryadi Seno Nugroho Siburian, Sebastian Edward Slamet Widodo Slamet Widodo Sony Sumaryo Sugihartono - Suputra , Mahesa Wisnu Suryo Adhi Wibowo Unang Sunarya Widyantara, Muhamad Ridwan Y. R, Azhar Yohana Jayanti Aruan Yudha Purwanto Yudha Setyawan, Raden Rofiq Zahwa Rizzi Ani