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 79 Documents
Search

 4   5   6   7   8 
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
Pembentukan Citra Synthetic Aperture Radar (sar) Menggunakan Metode Backprojection Azizah Yusrina; Fiky Yosef 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 Synthetic Aperture Radar (SAR) merupakan jenis radar yang digunakan untuk geoscience, climate change research, environmental serta pemetaan objek dalam bentuk gambar dua atau tiga dimensi. Objek yang dipetakan dalam radar citra memiliki beberapa kegunaan, antara lain mengukur gerakan permukaan bumi untuk membantu aktifitas manusia, memahami aktifitas gunung berapi dan gempa bumi. Kegunaan lainnya adalah untuk mempelajari gerakan dan mengubah ukuran gletser dan gumpalan es batu untuk memahami variabilitas iklim jangka panjang. Dalam membaca hasil analisis dari pemetaan objek, proses rekonstruksi atau pembentukan citra menjadi hal yang penting. Pada tugas akhir ini dibuat sistem pembentukan citra dari hasil simulasi radar SAR dengan menggunakan bantuan software MATLAB. Proses rekonstruksi citra dilakukan menggunakan metode backprojection yang mengambil data hasil matriks dari proses proyeksi radar sebelumnya sebagai masukan dan juga semua data yang terkait dengan proses proyeksi yang mungkin berguna untuk menyelesaikan proses pendapatan gambar. Terdapat beberapa skenario pengujian yang dilakukan untuk melihat pengaruh nilai parameter terhadap hasil akhir sistem. Dalam tugas akhir ini diharapkan proses rekonstruksi citra berjalan dengan baik sehingga menghasilkan hasil akhir yang baik dengan tingkat keberhasilan yang tinggi dan dapat dikembangkan untuk penelitan selanjutnya. Kata kunci: Synthetic Aperture Radar (SAR), Backprojection, MATLAB. Abstract Synthetic Aperture Radar (SAR) is a type of radar used for geoscience, climate change research, environmental and object mapping in the form of two or three dimensional images. Objects mapped on radar images have several uses, including measuring the movement of the earth's surface to assist human activities, understanding volcanic activity and earthquakes. Other uses are to study movements and change the size of glaciers and ice cubes to understand long-term climate variability. In analyze the results of object mapping, the process of reconstruction or image formation is important. In this final project, an image reconstruction system is made and tested from simulation results of SAR radar which was made using the help of MATLAB software. The image reconstruction process is carried out using backprojection method that takes matrix data from the previous radar projection process as input and also all data related to the projection process that might be useful for completing the image revenue process. There are several test scenarios performed to see the effect of parameter values on the final system results. In this final project, it is expected that the image reconstruction process will run well so as to produce good results with high success rates and can be developed for further research. Keywords: Synthetic Aperture Radar (SAR), Backprojection, MATLAB.
Sistem Pengamanan Pintu Box Kargo Berbasis Iot Muhamad Riswan Nurfadilah; Sony Sumaryo; Fiky Y. Suratman
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

Pengguna jasa logistik saat ini semangkin meningkat dikarenakan kemudahan bagi konsumen untuk mengirim barang tanpa harus mengantar. Namun, perusahaan-perusahaan logistik saat ini sangat membutuhkan sistem keamanan yang baik dikarenakan tingkat kriminalitas di Indonesia yang tinggi. Oleh karena itu dalam tugas akhir ini dirancang sebuah sistem pengamanan pada pintu box kargo logistik. Menggunakan sistem ini, pemilik/perusahaan dapat mengunci dan membuka kunci dari jarak jauh serta dapat memantau keadaan pintu pada box kargo. Hal ini dapat membantu pemilik/perusahaan merasa aman dan dapat mengambil tindakan secara cepat ketika pencurian terjadi. Pada pintu box kargo akan dipasang sebuah mikrokontroler, motor servo, reed switch sensor, dan modul GPRS sim 900a. Motor servo berfungsi untuk menggerakkan slot kunci yang akan mengunci dan membuka kunci pintu box kargo yang bisa dikendalikan dan dipantau oleh pemilik melalui komunikasi IoT yang nantinya akan di tampilkan di android pemilik perusahaan. Kata Kunci: Sistem pengamanan, IoT, sensor, logistik.
Penyemai Benih Otomatis Untuk Rover Pertanian Pintar Imam Darmawan; Angga Rusdinar; Fiky Y Suratman
eProceedings of Engineering Vol 9, No 5 (2022): Oktober 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Konsep pertanian cerdas menggunakan Teknologi Informasi dan Komunikasi (IT) untuk melakukan proses implementasi untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Saat menggunakan pertanian pintar akan memanfaatkan teknologi yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem penyemai benih otomatis pada rover menggunakan kendali PID dan mengimplementasikan rover penyemai benih otomatis pada pertanian agar menciptakan mobile robot yang dapat membantu petani dalam melakukan penyemaian. Rover penyemai benih otomatis adalah sebuah rover yang bekerja menggunakan motor dc dan motor servo. Motor DC yang dikendalikan oleh kendali PID untuk menggerakkan rack and pinion gear untuk menurunkan dan mengangkat bor guna melubangi tanah dan motor servo membuka tabung benih untuk menabur benih secara otomatis. Hasil dari peneitian ini yaitu rover melakukan pengeboran tanah dengan kedalaman hingga 5 cm. Adapun rata-rata akurasi kedalaman sebesar 96,44%, rata-rata akurasi jarak antar lubang sebesar 95,03% dan rata-rata akurasi jumlah biji perlubang sebesar 84%. Perbedaan kedalaman dan jarak antar lubang dapat terjadi dikarenakan tanah yang tidak begitu rata seperti adanya gundukan, batu dan lainnya. Kata kunci — penyemai benih, pertanian pintar, mobile robot dan kendali PID.
Sistem Deteksi Rel Patah Menggunakan Laser Krisna Muhammad Luthfi; Fiky Y. Suratman; Mohamad Ramdhani
eProceedings of Engineering Vol 8, No 2 (2021): April 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Kereta api merupakan salah satu transportasi umum favorit masyarakat. Beberapa tahun belakangan, jumlah penumpang dan frekuensi perjalanan kereta api semakin meningkat. Akibatnya, rel kereta api semakin sering dilintasi. Rel merupakan salah satu komponen yang sangat penting dalam perjalanan kereta api. Jika kondisi tersebut tidak ditangani maka rel bisa mengalami kerusakan. Apabila rel mengalami kerusakan pada konstruksinya maka kereta api yang melintasinya dapat mengalami kecelakaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji sistem deteksi kerusakan rel menggunakan sinar laser. Kerusakan rel yang diteliti berupa rel patah sehingga menimbulkan suatu celah pada rel tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan merancang sebuah purwarupa yang telah dipasangi sebuah sensor jarak berbasis laser yang bernama VL53L0X. Sensor ini akan membaca jarak rel yang telah diatur sejauh 50 milimeter. Untuk mengetahui apakah rel terdapat celah atau tidak, maka perlu mengetahui ambang batas ukur atau threshold. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada dasarnya semua kondisi celah dengan lebar ≥ 2 mm mampu dibaca oleh sensor VL53L0X yang posisinya berjarak ≥ 30 mm dari badan rel setelah ditemukan threshold-nya. Tetapi tidak semua celah dan jarak sensor menghasilkan pengukuran yang ideal. Hasil pengujian yang ideal diperoleh saat sensor berjarak 50 mm dari badan rel. Kata kunci : Rel, celah, sensor, jarak, laser, threshold Abstract Train is one of the people's favorite public transportation. In recent years, the number of passengers and the frequency of train trips has increased. As a result, the railroad tracks are being crossed more frequently. Rail is one of the most important components in rail travel. If these conditions are not treated, the rail may be damaged. If the rail is damaged in its construction, the train that crosses it can have an accident. The aim of this research is to study a rail damage detection system using a laser beam. The rail damage studied was in the form of a broken rail causing a gap in the rail. This research was done by designing a prototype that has been fitted with a laser-based proximity sensor named VL53L0X. This sensor will read the rail distance that has been set as far as 50 millimeters. To find out whether the rail has a gap or not, it is necessary to know the measurement threshold. The results showed that basically all gaps condition with a width of ≥ 2 mm can be read by the VL53L0X sensor whose position is ≥ 30 mm from the rail body after the threshold was found. But not all sensor gaps and distances result in ideal measurements. The ideal test results are obtained when the sensor is 50 mm from the rail body. Keywords: Rail, gap, sensor, distance, laser, threshold
Sistem Penyiangan Otomatis Pada Rover Pertanian Cerdas Dengan Pengolahan Citra Rahmad Rahmad; Angga Rusdinar; Fiky Yosef Suratman
eProceedings of Engineering Vol 9, No 5 (2022): Oktober 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Keberadaan gulma pada pertanian mengakibatkan adanya kompetisi dalam hal pengambilan air, unsur hara, ruang tumbuh serta cahaya matahari yang dapat merugikan tanaman budidaya. Populasi gulma dapat dikendalikan dengan dua cara yaitu dengan penyemprotan herbisida, motode ini banyak digunakan karena efektif dalam membunuh gulma. Namum penggunaan herbisida dapat merusak tanaman, sehingga penggunaannya harus hati-hati, dan cara kedua pengendalian gulma dengan cara tradisional atau penyiangan secara fisik, Untuk mengatasi permasalahan tersebut dapat diatasi dengan teknologi yang saat ini sedang berkembang pesat salah satunya dalam bidang robotika pada penelitian ini merancang sebuah robot berupa rover pertanian, Rover ini akan dilengkapi dengan kamera untuk mendeteksi gulma dan akan melakukan penyiangan menggunakan bor. Hasil dari perancangan sistem penyiangan gulma dengan pendeteksi menggunakan model YOLOv4 yaitu, tingkat akurasi 89% pada 2 kelas, jarak optimal untuk dapat mendeteksi pada 35cm, sistem ini mampu membaca koordinat objek yang dideteksi ketika objek dalam keadaan diam maupun bergerak dan pada sistem penyiangan gulma didapatkan tingkat keberhasil mendeteksi sebesar 85% dan melakukan penyiangan sebesar 100%. Kata Kunci: gulma, YOLO, penyiangan, rover pertanian, deteksi objek.
PEMASANGAN LAMPU PENERANGAN JALAN UMUM BERTENAGA SEL SURYA DI PERUMAHAN PANDAN WANGI RW 09 BANDUNG YANG MENDUKUNG KAWASAN RENDAH KARBON DAN NET-ZERO EMISSION Denny Darlis; Aris Hartaman; Rizki Ardianto Priramadhi; Fiky Yosef Suratman
Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 6 No 1a (2023): Special Issue
Publisher : PPM Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/charity.v6i1a.5920

Abstract

Pembangunan rendah karbon dan Net-emission Zero pada tahun 2060 telah diprogramkan oleh pemerintah Republik Indonesia dalam mendukung visi Indonesia emas di tahun 2045. Salah satu fokus program yang dicanangkan oleh kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral RI adalah penggunaan Energi Baru dan Terbarukan di seluruh wilayah indonesia. Penggunaan energi terbarukan yang sudah sejak lama digunakan di indonesia adalah tenaga surya yang cukup melimpah karena posisi geografis indonesia yang dberada di garis Khatulistiwa. Energi ini cukup banyak dimanfaatkan untuk sumber energi lampu penerangan jalan. RW 09 Perumahan Pandanwangi Kelurahan Cijawura kota Bandung merupakan kawasan perumahan yang dihuni oleh 12 rukun tetangga dengan mayoritas penghuni adalah pensiunan rumah sakit dan ABRI. Untuk mendukung program pembangunan rendah karbon dan net-zero emission, warga RW 09 membutuhkan sarana penerangan jalan umum di beberapa tempat yang pemasangannya di luar program pemerintah, dalam hal ini dinas air bersih dan bina marga kota bandung. Untuk pemasangan secara mandiri, warga RW 09 perlu dibantu oleh institusi lain seperti Universitas Telkom Bandung yang kurang lebih berjarak 2.6 km. Pada kegiatan pengabdian masyarakat ini, beberapa akademisi dari Fakultas Ilmu Terapan dan Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Bandung telah mengimplementasikan keilmuan dan keahliannya untuk menyelesaikan masalah warga RW 09 tersebut sekaligus memenuhi tugas Tri Dharma Perguruan Tinggi dengan melibatkan beberapa mahasiswa D3 Teknologi Telekomunikasi dan S1 Teknik Elektro. Dengan kegiatan ini masyarakat semakin menyadari pentingnya memahami tentang program Net Zero Emission dengan menggunakan Energi Terbarukan sebagai sumber listrik umumnya.
ANALISIS PERFORMANSI ALGORITMA SVM, CNN, DAN LSTM UNTUK PENGENALAN KEGIATAN MANUSIA DENGAN URAD FMCW RADAR Azhar Yunda Ramadhan; Figo Azzam De Fitrah; Muhammad Adi Nurhidayat; Fiky Yosep Suratman; Istiqomah Istiqomah
TEKTRIKA Vol 8 No 1 (2023): TEKTRIKA Vol.8 No.1 2023
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v8i1.6312

Abstract

In this study, we compare Support Vector Machine (SVM), Convolutional Neural Network (CNN), and Long ShortTerm Memory (LSTM) algorithms as commonly used machine learning algorithms based on FMCW Radar data for Human Activity Recognition (HAR). The comparison is conducted by evaluating the models on test data and considering the fitting time and the number of parameters required by each model to achieve the desired results, to find the most efficient model that provides the best results. We discovered that the LSTM 01 model with one layer of 16 unit-LSTM produces the best result based on the scoring of several tested models. The model demonstrated an ability to achieve accuracy up to 86% on the test data with a relatively small number of parameters, i.e., 294,725. Key Words: Radar, computation, FMCW, SVM, CNN, LSTM.
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