Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.16
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam Journal of Telecommunication, Electronics and Control Engineering (JTECE) JIKTI : Jurnal Ilmiah Komputer Terapan dan Informasi The Indonesian Journal of Computer Science SISFOTENIKA
Kartika Sari
Universitas Tanjungpura
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

 1   2   3 
INTEGRASI TEKNOLOGI BIOMETRI, RFID DAN GPS PADA SISTEM KEAMANAN KOPER PINTAR Aji, Maulana Setia; Hidayati, Rahmi; Sari, Kartika
Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam Vol 5, No 2 (2024): Vol 5 No 02, Agustus 2024
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtst.v5i2.4512

Abstract

Eng:Luggage is a storage medium used to carry important items. Generally, the suitcase locking system uses a PIN password as security which is less secure because it is easier to penetrate. This research builds a suitcase security system with RFID and fingerprint sensors that aims to protect and improve security. RFID is a contactless card technology that contains a chip with a unique UID data code that is difficult to duplicate. Fingerprint biometry is a security technology using identity identification and has unique properties because it will not be the same as other people. The location of the suitcase can be seen with Ublox Neo 6m GPS via Telegram bot, as well as the additional security of a warning notification will be active when the RFID sensor detects an unregistered card. Based on the tests carried out, the RFID sensor and fingerprint can work with a minimal error rate and a time delay of 1.21 seconds is obtained for the fingerprint test. The warning system against unregistered RFID access attempts obtained a time delay of 7.63 seconds. GPS tracking gets an accuracy level in providing information on the location of the suitcase with an average distance difference from the original location of 1.9 meters.ind:Koper adalah suatu media penyimpanan barang yang digunakan untuk membawa barang-barang penting. Umumnya sistem penguncian koper menggunakan sandi PIN sebagai pengamanannya yang kurang aman dikarenakan lebih mudah ditembus. Penelitian ini membangun sebuah sistem keamanan koper dengan sensor RFID dan fingerprint yang bertujuan untuk melindungi dan meningkatkan keamanan. RFID adalah teknologi kartu tanpa kontak yang terdapat chip dengan UID kode data unik yang sulit untuk digandakan. Biometri sidik jari merupakan teknologi keamanan menggunakan identifikasi identitas dan memiliki sifat unik karena tidak akan sama dengan orang lain. Lokasi koper dapat dilihat keberadaannya dengan GPS Ublox Neo 6m melalui bot Telegram, serta keamanan tambahan notifikasi peringatan akan aktif ketika sensor RFID mendeteksi kartu yang tidak terdaftar. Berdasarkan pengujian yang dilakukan sensor RFID dan fingerprint dapat bekerja dengan tingkat error minim dan diperoleh delay waktu 1,21 detik untuk pengujian fingerprint. Sistem peringatan terhadap upaya akses RFID tidak terdaftar memperoleh delay waktu 7,86 detik. GPS tracking mendapatkan tingkat akurasi dalam memberikan informasi lokasi keberadaan koper dengan rata–rata selisih jarak dari lokasi aslinya sejauh 1,9 meter.
Pengoptimalan Algoritma Genetika dengan Multithreading untuk Pencarian Kalimat Kartika Sari; Muharam Rizqi Ananda; Muhammad Syamsul Bahri; Siti Oktavia Wulandari; Herry Prayuda
SISFOTENIKA Vol. 14 No. 1 (2024): SISFOTENIKA
Publisher : STMIK PONTIANAK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30700/sisfotenika.v14i1.410

Abstract

Algoritma genetika sering digunakan untuk memecahkan masalah pencarian teks. Namun, kinerja waktu eksekusi algoritma genetika konvensional masih kurang efisien untuk pencarian teks berskala besar. Hal ini disebabkan proses evaluasi fitness yang dilakukan secara berulang pada setiap generasi. Penelitian ini berfokus pada peningkatan efisiensi waktu eksekusi algoritma genetika untuk pencarian teks dengan mengimplementasikan multithreading. Multithreading memungkinkan proses evaluasi fitness didistribusikan ke beberapa thread secara paralel. Pada penelitian ini dilakukan pengembangan sistem pencarian teks berbasis algoritma genetika dengan membandingkan kinerja waktu menggunakan Multithread dan Singlethread, implementasi multithreading digunakan untuk mendistribusikan evaluasi fitness, dan pengukuran kinerja waktu eksekusi. Pengujian sistem dilakukan dengan cara melakukan pencarian keyword dengan menggunakan 30 buah data uji dalam 3 (tiga) skenario pengujian, yaitu dengan menggunakan Single-thread, Multithreading 2 Core, dan Multithreading 4 core untuk kemudian akan dihitung dan dibandingkan waktu eksekusinya. Hasilnya menunjukkan perbedaan kinerja waktu antara algoritma genetika asli dengan singlethread dan yang dioptimalkan menggunakan Multithreading. Hasil pengujian didapatkan nilai waktu eksekusi sistem dengan Singlethread membutuhkan waktu rata-rata 21,66 detik per generasi. Sedangkan dengan menggunakan Multithread 2 core waktu eksekusi menjadi 21,24 detik, dan 4 core menjadi 11,48 detik. Implementasi multithreading meningkatkan kecepatan eksekusi hingga 50% karena proses fitness dievaluasi secara paralel. Algoritma dengan 4 core memberikan peningkatan kinerja waktu yang signifikan.
SISTEM OTOMATISASI AEROPONIK INDOOR PADA TANAMAN SAWI BERBASIS INTERNET OF THINGS Hannan, Abdul; Rismawan, Tedy; Sari, Kartika
Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam Vol 6, No 1 (2025): Vol 6 No 1, January 2025
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtst.v6i1.4846

Abstract

Abstract The increasing global population growth poses serious challenges in meeting the world's food needs, and one promising solution is to increase productivity and efficiency in agriculture through Internet of Things (IoT) technology. In order to achieve this, this study aims to develop and implement an Internet of Things (IoT)-based automation system for indoor aeroponic farming, specifically designed to cultivate mustard flowers, utilizing advanced LED Grow Light technology for optimal growth conditions, a capacitive soil moisture sensor to detect uneven condensation of nutrients, and a pH sensor to maintain the balance of nutrient solution. The NodeMCU ESP32 microcontroller, alongside the Arduino platform, serves as the central control unit of the system, autonomously monitoring and regulating the growth environment. The findings demonstrate how effectively this technology can detect and adjust plant growth parameters, such as air temperature (99.24%), water temperature (98.63%), nutrient content (96.50%), water height (94.20%), and water pH (98.88%). In addition, the system successfully provides lighting using an L.E.D. Grow Light that is on for 12 hours every day, and effectively detects condensation unevenness, which then provides notifications via Telegram. The increased efficiency achieved by this system shows great potential in supporting efforts to fulfil global food needs through IoT technology. Keywords: Aeroponics, IoT, LED Grow Light, pH Sensor, Agriculture Automation. Abstrak Pertumbuhan populasi global yang terus meningkat menimbulkan tantangan serius dalam memenuhi kebutuhan pangan dunia, dan salah satu solusi yang menjanjikan adalah dengan meningkatkan produktivitas serta efisiensi dalam pertanian melalui teknologi Internet of Things (IoT). Untuk mencapai hal ini, penelitian difokuskan pada pengembangan dan penerapan sistem aeroponik dalam ruangan berbasis IoT yang bertujuan untuk meningkatkan budidaya tanaman sawi, dengan memanfaatkan LED Grow Light untuk pencahayaan optimal, capacitive soil moisture sensor untuk mendeteksi ketidakmerataan pengembunan nutrisi, serta sensor pH untuk menjaga keseimbangan larutan nutrisi. Sistem ini menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP32 dan Arduino sebagai pusat kendali untuk memantau dan mengontrol lingkungan tumbuh secara otomatis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu memantau dan mengendalikan kondisi tanaman dengan akurasi tinggi, seperti suhu udara (99,24%), suhu air (98,63%), kandungan nutrisi (96,50%), tinggi air (94,20%), dan pH air (98,88%). Selain itu, sistem ini berhasil memberikan pencahayaan menggunakan LED Grow Light yang menyala selama 12 jam setiap hari, serta mendeteksi ketidakmerataan pengembunan dengan efektif, yang kemudian memberikan notifikasi melalui Telegram. Peningkatan efisiensi yang dicapai oleh sistem ini menunjukkan potensi besar dalam mendukung upaya pemenuhan kebutuhan pangan global melalui teknologi IoT. Kata Kunci: Aeroponik, IoT, LED Grow Light, Sensor pH, Otomatisasi Pertanian.
Fall Detector pada Lansia berbasis IoT Menggunakan Sensor MPU-6050 dan Sensor GPS Neo 6M Fitriandini, Laila; Suhardi, Suhardi; Sari, Kartika
Journal of Telecommunication Electronics and Control Engineering (JTECE) Vol 7 No 1 (2025): Journal of Telecommunication, Electronics, and Control Engineering (JTECE)
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/jtece.v7i1.1496

Abstract

Lanjut usia merupakan seseorang yang telah mencapai usia 60 tahun ke atas. Jatuh merupakan kecelakaan yang paling umum terjadi pada lansia dan dapat menyebabkan patah tulang, cidera kepala, cacat bahkan kematian. Di Indonesia, prevalensi cidera jatuh pada penduduk diatas usia 55 tahun mencapai 49,4%, umur di atas 65 tahun keatas 67,1%, dan umur 75 tahun keatas 78,2%. Penelitian ini bertujuan membangun suatu sistem pendeteksi jatuh berbasis Internet of Things (IoT) pada lansia menggunakan sensor MPU-6050 dan sensor GPS Neo 6M. Sensor MPU-6050 berfungsi untuk membaca percepatan gravitasi, sedangkan sensor GPS Neo 6M berperan dalam mendeteksi titik lokasi. Metode penelitian melibatkan pengumpulan data dari sensor dan analisis menggunakan teknik pemrosesan sinyal untuk mendeteksi jatuh. Data lokasi ditampilkan pada Google Maps melalui aplikasi Android. Saat jatuh terdeteksi, buzzer menyala dan notifikasi push muncul pada perangkat Android. Akurasi deteksi lokasi oleh sensor GPS Neo 6M diukur menggunakan Root Mean Square Error (RMSE), dengan nilai error 3,47 meter untuk RMSEx, 3,07 meter untuk RMSEy, dan 4,63 meter untuk RMSEr. Rata-rata delay respon sistem notifikasi adalah 4,71 detik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat mendeteksi jatuh dan memberikan notifikasi lokasi dengan akurasi dan waktu respon yang memadai, sehingga dapat meningkatkan keselamatan lansia.
PENDETEKSI MASKER PADA WAJAH DENGAN PARALLEL PROCESSING Sari, Kartika; Astaman, Andi Ainur Ridha; Rahmawan, Arif; Salsabila, Bella; Marettania, Felisitas
Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 12, No 1 (2024): Edisi April 2024
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v12i1.74414

Abstract

Penggunaan masker adalah salah satu langkah penting dalam upaya mencegah penyebaran virus COVID-19. Namun, masih ada tantangan dalam memastikan bahwa orang-orang benar-benar mematuhi protokol penggunaan masker. Oleh karena itu, pengembangan teknologi pendeteksi masker menjadi hal yang sangat relevan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi masker pada wajah dengan menggunakan parallel processing secara otomatis dan akurat. Sistem ini memanfaatkan teknologi pengenalan wajah (facial recognition) dengan menggunakan algoritma pemrosesan citra yang canggih untuk membedakan antara wajah yang menggunakan masker dengan yang tidak. Sistem ini menggunakan library OpenCV untuk pengolahan citra dan framework TensorFlow untuk pelatihan model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pendeteksi masker yang dikembangkan dapat mendeteksi masker pada wajah dengan akurasi sebesar 99,84%. Sistem ini juga dapat mendeteksi masker pada wajah secara paralel dengan objek lebih dari satu. Manfaat dari penelitian ini adalah dapat membantu mencegah penyebaran virus COVID-19 dengan mendeteksi orang-orang yang tidak menggunakan masker dengan benar. Sistem ini dapat digunakan di berbagai tempat umum, seperti bandara, stasiun kereta, atau pusat perbelanjaan.
Sistem Pemantauan dan Kendali Ayunan Bayi Otomatis Berbasis Android Alfikri, Nadya Syifa; Hidayati, Rahmi; Sari, Kartika
Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 12, No 3 (2024): Edisi Desember 2024
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v12i3.88380

Abstract

Teknologi pada zaman modern semakin berkembang dan terus berinovasi sehingga dapat mempermudah pekerjaan manusia. Salah satu teknologi yang dapat mempermudah pekerjaan manusia adalah ayunan bayi otomatis. Ayunan bayi yang ada saat ini masih digunakan secara konvensional atau memanfaatkan tenaga manusia. Pada penelitian dirancang teknologi otomatis pada ayunan bayi yang dapat memudahkan ibu bayi memantau kondisi bayi dari jarak jauh sehingga s dapat melakukan pekerjaan lain. Ayunan bayi ini dirancang menggunakan  sebagai pendeteksi suara tangisan bayi dan sensor PIR sebagai pendeteksi gerakan bayi dengan mikrokontroler Arduino Uno sebagai pengendali ayunan bayi dan aplikasi android untuk mengontrol ayunan bayi. Sensor PIR juga digunakan dengan mikrokontroler ESP32 untuk memberikan informasi kepada pengguna melalui telegram. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa deteksi suara tangisan bayi memerlukan nilai ambang batas lebih dari 100. Volume suara tangisan bayi harus cukup lantang agar dapat terdeteksi dengan baik. Sensor PIR memiliki nilai 0 dan 1 yaitu 0 jika tidak ada gerakan yang terdeteksi dan 1 jika ada gerakan yang terdeteksi. Pendeteksian sensor suara dan PIR dapat mengayun ranjang bayi secara otomatis dan mengirim informasi ke pengguna melalui telegram.
Implementasi Sistem Peringatan Dini Angin Kencang Berbasis IoT Untuk Pengurangan Risiko Bencana Elegant, Gustavo Dipo; Nirmala, Irma; Sari, Kartika
Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 12, No 3 (2024): Edisi Desember 2024
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v12i3.87609

Abstract

Angin kencang adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan keadaan cuaca di mana angin bertiup dengan kecepatan yang tinggi. Saat terjadinya angin kencang sering kali tidak ada pemberitahuan kepada masyarakat, sehingga masyarakat tidak memiliki kesiapan dalam menghadapi kejadian tersebut. Untuk mengatasi masalah ini dibangun sebuah sistem untuk memantau kecepatan angin dengan implementasi sistem peringatan dini angin kencang berbasis IoT untuk pengurangan risiko bencana. Sistem ini mengintegrasikan sensor anemometer dan sensor BME280 dengan platform Website dan Telegram untuk memungkinkan pengiriman peringatan secara cepat dan akurat kepada masyarakat. Hasil pengujian sensor anemometer menunjukkan error rata-rata 2,30%, Sensor BME280 0,47% untuk suhu, 1,34% untuk kelembapan, dan 0,02% untuk tekanan udara. Pada dua kejadian peringatan dini angin kencang, sistem berhasil mengirimkan informasi pada Website dan Telegram dengan informasi kecepatan angin dan udara permukaan, di antaranya kecepatan angin 32,31 Km/jam dan 42,51 Km/jam dengan perubahan udara permukaan yaitu suhu mengalami kenaikan saat kejadian pertama dan penurunan saat kejadian kedua, kelembapan dan tekanan udara mengalami penurunan pada dua kejadian. Kata kunci: Angin Kencang, Peringatan Dini, Telegram, Website, IoT.
Sistem Pemilah Tingkat Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna Buah Berbasis Website Indriana, Fitrialfi; Suhery, Cucu; Sari, Kartika
Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 12, No 2 (2024): Edisi September 2024
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v12i2.87108

Abstract

Tomat adalah buah yang memiliki banyak manfaat dan permintaan tinggi di pasaran, namun pemilahan tomat berdasarkan tingkat kematangan sering kali dilakukan secara manual, yang memerlukan waktu dan ketelitian. Tujuan dari dilakukannya penelitian ini ialah untuk mengembangkan sistem otomatis yang mampu memilah tomat menjadi tiga kategori kematangan yaitu matang, setengah matang, dan mentah, berdasarkan warna buahnya menggunakan sensor RGB TCS34725. Sensor Loadcell berfungsi untuk menimbang berat tomat, sedangkan Arduino Nano mengendalikan sistem dan NodeMCU ESP32 mengirim data ke server. Sensor Ultrasonik HC-SR04 berperan dalam mendeteksi kapasitas wadah pemilahan dan memberikan notifikasi saat wadah mendekati batas penuh. Hasil pemilahan data ditampilkan secara real-time melalui antarmuka website dengan menggunakan Grafana sebagai platform visualisasi dan MySQL sebagai database. Sistem diuji dengan menggunakan 90 buah tomat dengan masing-masing 30 tomat matang, setengah matang, mentah dan menunjukkan akurasi pemilahan warna sebesar 86,67% dan akurasi pengukuran berat sebesar 91,79%. Website ini memudahkan monitoring dan evaluasi dengan menampilkan informasi berat untuk masing-masing kategori dan total keseluruhan serta riwayat pemilahan. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dalam pemilahan tomat, mengurangi waktu dan tenaga yang diperlukan, serta membantu petani dalam proses pemilahan secara otomatis.
PENERAPAN PEMROSESAN PARALEL MULTICORE UNTUK PENYORTIRAN YANG EFEKTIF Sari, Kartika; Wijaya, Andy; Immanuel, Immanuel; Sari, Fioni Puspa; Anggraini, Yessa Tria
Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 12, No 2 (2024): Edisi September 2024
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v12i2.74292

Abstract

Pemrosesan data yang semakin canggih, terutama dalam penyortiran, krusial dalam kehidupan modern. Komputasi paralel memungkinkan multitasking dan pengolahan data secara simultan. Core tunggal bekerja sendiri, cepat namun hanya menangani satu tugas sekaligus. Quad-Core, dengan 4 inti, memungkinkan kinerja lebih cepat dan multitasking yang baik, cocok untuk gaming. Python, bahasa pemrograman serbaguna, digunakan untuk berbagai pengembangan perangkat lunak dan analisis data. Penelitian membandingkan sorting single-core menggunakan Bubble Sort dengan multi-core sorting. Single-core memakan waktu lama karena tidak ada paralelisme. Multi-core membagi dataset ke inti yang berbeda untuk sorting, meningkatkan efisiensi, kinerja Bubble Sort, dan penggunaan CPU. Namun, penelitian ini terbatas pada laptop Quad-Core, Bubble Sort, dan bahasa pemrograman Python. Multicore penting untuk perkembangan perangkat keras dan lunak.
Sistem Penyiraman dan Pemupukan Otomatis pada Tanaman Pinang Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani Bayti Widya Rezky; Nirmala, Irma; Sari, Kartika
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 2 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i2.3703

Abstract

Tanaman pinang dapat tumbuh pada kelembapan tanah sekitar 60 - 80%, dengan pH tanah antara 4 – 8, dan suhu optimum 20 - 32℃. Tanaman pinang membutuhkan pasokan air dan pupuk dengan kadar yang sesuai dan pemberiannya dilakukan secara terjadwal untuk mendapatkan pertumbuhan yang optimal. Maka dari itu, dikembangkan sebuah sistem yang dapat mengambil keputusan durasi penyiraman dan pemupukan otomatis yang bekerja secara terjadwal. Penelitian ini menggunakan logika fuzzy mamdani yang diintegrasikan dengan Arduino Uno sebagai pengendali utama sistem. Sensor DHT11, capacitive soil moisture sensor, dan sensor pH tanah dijadikan parameter masukan fuzzy. Pengujian sistem dilakukan dengan jadwal penyiraman setiap hari pada pukul 08.00 dan 16.00, pemupukan jadwalkan setiap seminggu sekali pada pukul 10.00 menggunakan Real Time Clock (RTC). Sistem inferensi fuzzy yang dirancang telah berhasil mengatasi permasalahan yang ada. Hasil pengujian basis aturan fuzzy pada proses penyiraman didapatkan nilai akurasi sebesar 93% dan proses pemupukan diperoleh nilai akurasi sebesar 86%.
Co-Authors AA Sudharmawan, AA Achyar, Athif Tafrihan Aji, Maulana Setia Alfikri, Nadya Syifa Andy Wijaya Anggraini, Yessa Tria Astaman, Andi Ainur Ridha Azhar, Sahari Bayti Widya Rezky Cucu Suhery Elegant, Gustavo Dipo Fitriandini, Laila Herry Prayuda Hirzen Hasfani Ikhwan Ruslianto Immanuel, Immanuel Indriana, Fitrialfi Irma Nirmala Kasliono Kasliono Marettania, Felisitas Muhammad Syamsul Bahri Muharam Rizqi Ananda Niken Candraningrum Rahmawan, Arif Rahmi Hidayati Randily, Dhea Ramadhanti Putri Salsabila, Bella Sari, Fioni Puspa Siti Oktavia Wulandari Suhardi Suhardi Tedy Rismawan Uray Ristian