Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.943
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 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 Jurnal Nasional Sains dan Teknik
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 : 86 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 86 Documents
Search

 5   6   7   8   9 
Analisis Sistem Deteksi Anomali Trafik Menggunakan Algoritma Clustering Denstream Dengan Modifikasi pada Proses Update Micro-Cluster Laksono, Paundra Dwi; Purwanto, Yudha; Suratman, Fiky Yosef
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Sistem deteksi berdasarkan anomali trafik adalah suatu sistem sistem keamanan jaringan yangberfungsi untuk mengetahui adanya keanehan atau gangguan dalam sebuah jaringan internet.Berkembangnya teknologi internet telah meningkatkan jumlah aktivitas masyarakat terhadappenggunaan internet sehingga membuat jumlah user dalam mengakses internet meningkat dan memicuterjadinya kemunculan anomali trafik. Anomali trafik dapat berupa serangan Distributed Denial ofService (DDoS). Untuk menangani anomali trafik maka dirasa penting untuk membuat sebuah sistemdeteksi anomali trafik yang dapat membedakan antara trafik normal dan trafik serangan. Padapenelitian ini dibangun sebuah metode Intrusion Detection System (IDS) dengan teknik unsupervisedlearning yang menggunakan algoritma clustering. Pada penelitian ini menggunakan algoritmaDenstream dengan modifikasi pada proses update micro-cluster untuk menghasilkan deteksi paling baikdengan parameter purity. Hasil dari penelitian ini, sistem yang dapat menghasilkan sistem deteksi dengantingkat rata - rata purity mencapai 97.07%. Kata Kunci : Anomaly Traffic, DDoS , Denstream, Clustering, Update micro-cluster
Penyesuaian Proses Generating Cluster Secara Periodik Pada Algoritma Denstream Untuk Analisis Sistem Deteksi Anomali Trafik Permana, Nana; Purwanto, Yudha; Suratman, Fiky Yosef
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir internet mengalami perkembangan yang pesat Oleh karena ituterjadi trafik yang tinggi di dalam suatu jaringan komputer. Trafik yang tinggi dapat disebabkan olehsuatu serangan Jenis serangan yang umum dilakukan adalah Denial of Service (DoS) dan DistributedDenial of Service (DDoS). Oleh karena itu penting membangun sistem yang dapat mendeteksi seranganDDoS. Pada penelitian ini dibangun sebuah metode Intrusion Detection System (IDS) menggunakanalgoritma Denstream modifikasi . Modifikasi pada proses generating cluster dilakukan secara periodikdisesuaikan dengan karakteristik datastream. Hasil dari penelitian ini yaitu, sistem yang dibagun dapatbekerja dengan baik dalam deteksi dan membedakan antara traffic normal dan traffic anomaly dengansedikit kesalahan deteksi pada cluster normal. Pada penelitian ini digunakan purity sebagai parameteruji untuk algortima Denstream modifikasi dimana menghailkan rataan purity sebesar 98.02% padaseluruh dataset yang digunakan. Kata Kunci : Anomaly Traffic, DDoS, Denstream, Clustering
Desain Mobile Robot Dengan Reflektor dan Level Kecepatan Berbasis Doppler Kusumawardhana, Ridho Wahyu; Suratman, Fiky Yosef; Romdlony, Muhammad Zakiyullah
Jurnal Nasional SAINS dan TEKNIK Vol. 1 No. 1 (1): December 2023
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jnst.v1i1.6628

Abstract

Robot mobile merupakan salah satu kebutuhan di perkembangan teknologi saat ini. Namun, kelemahan dari desain robot mobile ketika operator robot mobile tidak dapat mengetahui tingkat keramaian sekitar, maka akan terjadi human error yang bisa menyebabkan kecelakaan kerja saat robot dioperasikan. Oleh sebab itu desain robot mobile harus bisa bergerak secara cepat atau lambat dengan mengetahui kecepatan robot. Agar operator mengetahui kecepatan robot, maka menggunakan radar yang ditembakkan kearah robot, untuk menunjang kerja radar untuk memantulkan sinyal maka robot membutuhkan reflektor Cara kerja reflektor yaitu bergerak bersama robot dan radar diam di satu titik, ini sama dengan cara kerja efek Doppler. Efek doppler adalah perubahan frekuensi adanya perubahan jarak antara sumber dan penerima. Reflektor berfungsi untuk memantulkan sinyal yang ditembakkan dari radar ke arah robot. Jadi radar menembakkan sinyal ke arah robot, karena radar membutuhkan sinyal yang kembali untuk mendeteksi robot maka robot membutuhkan reflektor yang bisa memantulkan sinyal radar tersebut. setelah radar mendeteksi sinyal yang dipantulkan oleh reflektor maka nantinya radar akan memproses sinyal tersebut dan akan diketahui kecepatan robot saat berjalan. Robot yang diterapkan pada tugas akhir ini, operator dapat memilih level kecepatan yang di inginkan untuk dijalankan, dan robot ini bisa mendeteksi nilai rpm yang dikeluarkan oleh Motor DC dan dapat dideteksi oleh rotary encoder. Percobaan robot ini menggunakan jarak 10 m yang mendapatkan nilai tercepat 0.3 meter per detik dan presentasi baterai yang berpengaruh pada kecepatan robot mobile. Dapat disimpulkan bahwa robot bisa berjalan lebih cepat ketika tidak membawa beban
Implementasi Algoritma Simultanaous Localization And Mapping Berbasis Computer Vision Untuk Pemetaan Jalur Pada Kendaraan Otonom Tande, Jefri Salmon; Suratman, Fiky Yosef
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 5 (2025): Oktober 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kendaraan otonom merupakan sistem transportasi cerdas yang mampu bergerak tanpa kendali langsung manusia. Salah satu tantangan utama dalam pengembangan kendaaraan ini adalah bagaimana membangun peta lingkungan serta menentukan posisinya secara bersamaan. Untuk menjawab tantangan ini, algoritma Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) berbasis visual, khususnya ORB-SLAM2, diimplementasikan pada modul JetRacer AI Kit dengan bantuan kamera monokular IMX 219-160. Metode yang digunakan mencakup studi literatur, perancangan perangkat keras dan lunak, implementasi algoritma, serta pengujian sistem. Algoritma ORB-SLAM2 dijalankan pada sistem Jetson Nano untuk memproses citra dari kamera dan menghasilkan pemetaan 3D serta estimasi lintasan kamera. Pengujian dilakukan dalam dua kondisi pencahayaan (terang dan redup) dengan variasi parameter nFeatures untuk menganalisis performa deteksi fitur, waktu inisialisasi, serta jumlah map points yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ORB-SLAM2 mampu untuk membentuk lingkungan secara real – time dengan tingkat akurasi dan efesiensi yang tinggi. Pada kondisi terang, performa optimal tercapai pada nFeatures 700-800 dengan map points tertinggi sebanyak 1734 dan waktu inisialisasi 50 ms. Sedangkan pada kondisi redup, performa terbaik tercapai pada nFeatures 900 dengan 2543 map points dan efesiensi deteksi mencapai 99,89 %. Kata Kunci : Computer Vision, JetRacer AI Kit, Kendaraan Otonom, ORB Feature Detection, ORB-SLAM2, Visual SLAM
Sistem Deteksi Rambu Lalu Lintas Berbasis Computer Vision Untuk Navigasi Miniatur Kendaraan Otonom Saputra, Adhitya Dwi; Suratman, Fiky Y.; Satyawan, Arief Suryadi
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 5 (2025): Oktober 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Teknologi kendaraan otonom menuntut sistem persepsi visual yang andal, khususnya untuk mendeteksi rambu lalu lintas secara real-time. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi rambu berbasis algoritma YOLOv8 dan diimplementasikan pada prototipe miniatur kendaraan otonom. Dataset sebanyak 1.232 gambar dikumpulkan secara mandiri dan diperluas menjadi 3.696 gambar melalui augmentasi. Model YOLOv8n dilatih selama 87 epoch menggunakan Visual Studio Code. Hasil pelatihan menunjukkan precision dan recall sebesar 91,3% serta mAP@0.5 sebesar 91,3%. Pengujian dilakukan dalam kondisi terang dan gelap, statis maupun dinamis. Hasil menunjukkan tingkat keberhasilan deteksi mencapai 90% dalam kondisi terang dan menurun menjadi 48,9% dalam pencahayaan gelap. Sistem juga berhasil menjalankan aksi robotik dengan akurasi 83,3%. Hasil ini menunjukkan sistem dapat mengenali dan merespons rambu lalu lintas secara real-time secara efektif pada skala miniatur. Kata kunci — sistem deteksi, rambu lalu lintas, yolo, computer vision, kendaraan otonom, traffic sign detection
PELATIHAN INTERNET OF THINGS BERBASIS STEM UNTUK PENGEMBANGAN KOMPETENSI DIGITAL SISWA DAN GURU SMA Qolbiyah, Nada Syifa; Istiqomah, Istiqomah; Suratman, Fiky Yosef; Patriananda, Teguh; Kirana, Tsania Puspa; Nelson, Garry; Sari, Nurlina
JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Vol 9, No 4 (2025): Agustus
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jmm.v9i4.32947

Abstract

Abstrak: Transformasi pendidikan di era Revolusi Industri 4.0 menekankan pentingnya literasi digital dan penerapan teknologi berbasis STEM di tingkat sekolah menengah, namun ketimpangan literasi teknologi di kalangan guru dan siswa masih menjadi hambatan utama. Sebagai jawaban atas tantangan tersebut, kegiatan pengabdian kepada masyarakat berupa pelatihan sistem Internet of Things (IoT) berbasis STEM dilaksanakan di SMA Islam Al-Ma’soem, Kabupaten Bandung, sebagai bentuk dukungan peningkatan kompetensi digital di lingkungan pendidikan. Metode pelatihan terdiri dari empat tahap, yaitu persiapan, pelatihan, pendampingan, dan evaluasi, dengan melibatkan 20 siswa dan 2 guru. Evaluasi dilakukan dengan metode pengisian kuesioner Likert untuk beberapa cakupan penilaian. Hasil menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemahaman konsep dasar IoT, keterampilan teknis peserta dalam perancangan sistem, serta keterkaitan materi dengan pembelajaran STEM; lebih dari 85% peserta menyatakan puas terhadap pelatihan. Pelatihan ini terbukti efektif dalam meningkatkan kompetensi digital sekaligus menumbuhkan minat eksplorasi teknologi, serta dapat dijadikan sebagai model replikatif untuk mendorong peningkatan literasi digital di sekolah menengah lainnya.Abstract: Educational transformation in the Industrial Revolution 4.0 era emphasizes the importance of digital literacy and the application of STEM-based technology at the secondary school level, but the gap in technological literacy among teachers and students is still a major obstacle. As an answer to this challenge, community service activities in the form of STEM-based Internet of Things (IoT) system training were carried out at Al-Ma'soem Islamic High School, Bandung Regency, as a form of support for increasing digital competence in the educational environment. The training method consists of four stages, namely preparation, training, mentoring, and evaluation, involving 20 students and 2 teachers. The evaluation was conducted using a Likert-scale questionnaire method covering several assessment areas. The results showed a significant increase in understanding the basic concepts of IoT, participants' technical skills in system design, and the relevance of the material to STEM learning; more than 85% of participants expressed satisfaction with the training. This training has proven effective in increasing digital competence while fostering interest in exploring technology and can be used as a replicable model to encourage increased digital literacy in other secondary schools.
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 Gitatama, Radika 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 Kharisma Bani Adam Khilda Afifah Kirana, Tsania Puspa Koredianto Usman Krisna Muhammad Luthfi Kurniawan, Bella K. Kusumawardhana, Ridho Wahyu Laksono, Paundra Dwi 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 Permana, Nana Porman Pangaribuan Pramudita, A. A. Pramudita, Aloysius A. PRATIWI, HANA Qolbiyah, Nada Syifa Rachmita Hasni.H1 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 Saputra, Adhitya Dwi Saputri, Desti M. Sari, Nurlina Satyawan , Arief Suryadi Satyawan, Arief Suryadi Seno Nugroho Siburian, Sebastian Edward Sinaga, YOSUA Slamet Widodo Slamet Widodo Sony Sumaryo Sugihartono - Suputra , Mahesa Wisnu Suryo Adhi Wibowo Tande, Jefri Salmon Unang Sunarya Widyantara, Muhamad Ridwan Y. R, Azhar Yohana Jayanti Aruan Yudha Purwanto Yudha Setyawan, Raden Rofiq Zahwa Rizzi Ani