Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Nurfitri Anbarsanti
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search

 1 
Perancangan Dan Implementasi Pengolahan Gambar Deteksi Manusia Sebagai Monitoring Bencana Banjir Dengan Berbasis Raspberry Pi Ibnu Wisesa; Burhanuddin Dirgantoro; Nurfitri Anbarsanti
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pemanfaatan aeromodelling dewasa ini semakin beragam. Salah satu pemanfaatan aeromodelling adalah monitoring bencana. Monitoring bencana bertujuan untuk mempermudah dalam evakuasi korban. Dalam proses pencarian korban diperlukan sebuah metode yang dapat mengidentifikasi manusia. Oleh karena itu diimplementasikan pengolahan citra HaarCascade sebagai metode pendeteksian obyek manusia. pengolahan pendeteksian dibuat menggunakan mini computer Raspberry pi yang diaplikasikan dalam quadcopter, dan menstreaming kan proses video ke groundstation menggunakan mjpg streamer. Hasil dari penelitian tugas akhir ini adalah didapat akurasi tertinggi untuk kasus-kasus manusia sebesar 75% yaitu ketika manusia berhimpit dengan posisi menghadap depan kamera dan jarak paling optimal dalam mendeteksi yaitu pada jarak 3 - 4 meter dengan presentase 80% - 90%. Sedangkan untuk performansi kecepatan pengiriman didapat hingga 7.5–8.5 fps dengan resolusi paling optimal 320x240. Kata Kunci : Human Detection, Computer Vision, Haar
Perancangan Dan Implementasi Sistem Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia Dengan Mengkombinasikan Rgb Dan Skeleton Kinect Menggunakan Hidden Markov Model Gunanda Hasdiansyah; Astri Novianty; Nurfitri Anbarsanti
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Sistem pengenalan bahasa isyarat Indonesia sangat dibutuhkan sebagai sarana komunikasi antara tunarungu dengan orang yang tidak mengerti bahasa isyarat. Ada dua model bahasa isyarat Indonesia yang digunakan yaitu BISINDO dan SIBI. Pada tugas akhir ini digunakan model BISINDO karena lebih mudah dipahami oleh para tunarungu dibandingkan SIBI. Pada tugas akhir ini dibangun sistem pengenalan bahasa isyarat Indonesia dengan memanfaatkan data RGB dan skeleton kinect. Metode yang digunakan adalah Hidden Markov Model (HMM) sebagai metode klasifikasi. Dari hasil pengujian diperoleh akurasi sistem tertinggi sebesar 78% dengan jarak optimal 2 meter dan waktu komputasi 1.473311 detik. Kata kunci : bisindo, hmm, kinect.
Pengelompokan Trafik Berdasarkan Waktu Dengan Algoritma Clustream Untuk Deteksi Anomali Pada Aliran Trafik Amalia Rizqi Utami; Yudha Purwanto; Nurfitri Anbarsanti
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pada perkembangan teknologi jaringan internet sekarang ini banyak membahas tentang fenomena-fenomena serangan atapun ancaman terhadap sebuah komputer atau server. Banyak sekali macam-macam tipe ancaman pada komputer dalam sebuah jaringan internet seperti DoS (Denial of Service), DDoS (Distributed Denial of Service), flash-crowd, dan sebagainya. Oleh karena itu, untuk memudahkan dalam pengambilan informasi agar sesuai dengan keinginan, perlu adanya pengelompokan dalam anomali trafik tersebut untuk mengenali tipe-tipe serangan yang baru. Dari permasalahan tersebut perlu suatu sistem deteksi anomali trafik yang mempunyai kemampuan untuk mendeteksi anomali dan mengenali setiap serangan yang datang dengan dilakukan pengelompokkan berdasarkan waktu dan grup. Waktu dan grup adalah parameter untuk meningkatkan akurasi deteksi algoritma. Dan pada penelitian ini dibangun sebuah metode IDS yang menggunakan algoritma clustream. Hasil dari penelitian ini, sistem yang dibangun secara  real-time dapat  bekerja dengan baik dalam deteksi dan membedakan antara trafik normal dan anomali trafik. Pengelompokkan trafik dilakukan perdua detik, setelah itu akan dianalisis dengan algoritma clustream. Algoritma ini terbagi menjadi online (micro-clustering) dan offline (macro- clustering). Di mana macro-clustering akan menggunakan data hasil dari micro-clustering. Kata Kunci : anomali trafik, clustering, algoritma clustream, stream traffic
Perancangan Dan Implementasi Sistem Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia Menggunakan Kombinasi Sensor Depth Image Dan Human Skeleton Kinect Dengan Metode Hmm Yoga Satria Putra; Astri Novianty; Nurfitri Anbarsanti
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Komunikasi adalah salah satu hal terpenting bagi kehidupan manusia. Terutama untuk tuna rungu, mereka memiliki keterbatasan dalam berkomunikasi dengan orang lain. Mereka dapat berkomunikasi dengan menggunakan bahasa isyarat. Sistem pengenalan bahasa isyarat dibutuhkan sebagai sarana komunikasi bagi tunarungu dan orang yang tidak mengerti bahasa isyarat. Bentuk gerakan tangan dideteksi oleh sensor depth image dan human skeleton pada Kinect, dimodifikasi dan diterjemahkan menjadi sebuah teks. Hasil data rekaman mentah Kinect di segmentasi dan tracking hand dengan Haar Cascade dan diklasifikasi dengan metode Hiden Markov Model (HMM). Dengan kombinasi sensor depth image dan human sekeleton pada Kinect serta klasifikasi metode HMM tingkat akurasi pengenalan bahasa isyarat dapat mencapai 82% dan rata-rata waktu komputasi sebesar 1.98 detik. Kata kunci: bahasa isyarat indonesia, depth image, human skeleton, kinect.
Perancangan Dan Implementasi Pengenalan Bahasa Isyarat Indonesia Menggunakan Kombinasi Rgb-d Dan Skeleton Data Pada Sensor Kinect Dengan Metode Hidden Markov Model Rifki Mardiansyah; Astri Novianty; Nurfitri Anbarsanti
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Komunikasi merupakan salah satu terpenting dalam kehidupan manusia tanpa komunikasi kita tidak bisa bersosialisasi terhadap sesama. Hal itu juga penting untuk orang yang mempunyai keterbatasan dalam bersosial khususnya orang penderita tuna rungu. Sistem bahasa isyarat indonesia dibuat untuk orang yang tidak mengerti bahasa isyarat. Dengan sensor kinect kita dapat merekam gerakan tubuh (gesture) dan diolah menjadi sistem bahasa isyarat indonesia. Tugas Akhir ini bertujuan mencari keakuratan data dari kata yang diuji pada sistem bahasa isyarat indonesia yang dibuat dengan menguji parameter-parameter jarak, intensitas cahaya serta waktu komputasi dari setiap kata yang diuji. Kinect mendeteksi gambar yang dapat dianalisis dengan beberapa sensor yang ada dalam kinect berupa RGB image, depth image, dan Human Skeleton Tracking, dengan penggabungan teknik ini dan diklasifikasi dengan Metode HMM mendapatkan hasil data optimal pada jarak 2 meter dengan tingkat akurasi 81% dan waktu komputasi rata-rata kata yaitu 1,94 detik. Kata Kunci: Bahasa Isyarat Indonesia, Sensor Kinect, RGB-D, Human Skeleton Tracking, HMM.
Pengelompokan Trafik Berdasarkan Kelompok Dengan Algoritma Clustream Untuk Deteksi Anomali Pada Aliran Trafik Rahmat Ramadhan; Yudha Purwanto; Nurfitri Anbarsanti
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perkembangan jaringan teknologi internet sudah semakin pesat, keamanan jaringan menjadi fokus penting dalam melindungi serangan terhadap suatu data di jaringan. Saat ini begitu banyak jenis penyusupan atau serangan terhadap suatu jaringan komputer. Keamanan jaringan komputer sangatlah penting untuk menjaga integritas data. IDS (Intrusion Detection System) merupakan sistem komputer yang digunakan untuk mengidentifikasi jika terdapat aktifitas yang mencurigakan pada lalu lintas suatu jaringan. Sistem deteksi anomali trafik ini mempunyai kemampuan untuk mendeteksi anomali yang terjadi dan mengenali setiap serangan sehingga dapat dikelompokkan berdasarkan waktu serangan dan kelompok serangan. Waktu serangan dan kelompok serangan adalah parameter untuk meningkatkan akurasi deteksi. Dan pada penelitian ini dibangun sebuah metode IDS yang menggunakan algoritma Clustream. Hasil dari penelitian ini sistem yang dibangun dapat bekerja dengan baik dalam deteksi dan membedakan antara traffic normal dan traffic anomaly. Setiap serangan akan dianalisi dengan algoritma Clustream berdasarkan waktu serangan dan kelompok serangan. Dimana algoritma Clustream terbagi menjadi online (mikro-Clustering) dan offline (makro-Clustering). Pada online komponen menyimpan statistik summary secara periodik tentang stream data sedangkan untuk offline komponen berdasarkan pada statistik summary yang tersimpan. Kata Kunci : IDS (Instrusion Detection System), anomaly trafik, algoritma clustream
Desain Perangkat Keras Dengan Rfid Dan Nfc Sebagai Sistem Pembayaran Dalam Apartemen Gusti Yudhistira Rizky; R. Rumani M; Nurfitri Anbarsanti
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pada saat ini masih banyak proses sistem pembayaran di apartemen yang masih dilakukan secara manual, sistem yang digunakan saat ini dengan membayar tunai atau transfer lewat rekening. Dari permasalahan tersebut dibutuhkan sistem yang dimana mencakupi semuanya dengan satu cara pembayaran. Dengan sistem tersebut dapat mempermudah penghuni dalam melakukan pembayaran. Alat itu menggunakan Raspberry Pi yang dihubungkan dengan RFID dan NFC sebagai pembaca kartu ID penghuni. Setelah itu alat terhubung LAN dengan server managemen apartemen untuk dapat menyimpan semua data pembayaran dan mengkonfirmasi setiap pembayaran yang dilakukan oleh penghuni. User menempelkan kartu ID yang telah didaftarkan, setelah itu user dapat memilih menu seperti cek saldo dan melakukan pembayaran pada apartemen. Apabila user ingin melakukan pembayaran, maka terlebih dahulu user melakukan pengisiian saldo kepada pihak admin apartemen agar diisikan saldo pada serial IDnya. Penghuni dapat melakukan pembayaran kapan pun yang dimana lebih mempermudah penghuni dalam pembayaran listrik maupun tagihan bulanan. Admin apartemen pun akan selalu mengupdate agar sistem berjalan dengan baik. Kata kunci : NFC, RFID, serial ID, apartemen, sistem pembayaran, server, database
Perancangan Dan Implementasi Pengolahan Gambar Deteksi Manusia Sebagai Monitoring Bencana Banjir Kenia Puspita Merianti; Burhanuddin Dirgantoro; Nurfitri Anbarsanti
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Banjir merupakan suatu fenomena tergenangnya air yang tidak tertampung oleh drainase. Penyebab banjir tidak hanya karena drainase tetapi juga dikarenakan kondisi alam pada suatu daerah yang memiliki tanah rendah. Sehingga apabila memasuki musim hujan, daerah yang memiliki kondisi tanah tersebut mengalami air sungai yang meluap. Maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu untuk mencari korban bencana banjir yaitu dengan pendeteksian manusia menggunakan quadcopter. Oleh karena itu sistem tersebut diimplementasikan pengolahan citra dengan HOG untuk mendeteksi obyek manusia. HOG dibangun pada sistem di laptop yang akan diaplikasikan untuk monitoring korban bencana banjir. Aplikasi ini diaplikasikan untuk Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) supaya dapat membantu pencarian korban dengan efektif. Hasil dari penelitian tugas akhir ini adalah didapat akurasi jarak optimal untuk pendeteksian objek manusia adalah 3 meter hingga 5 meter memiliki dengan hasil dalam keadaan tidak berhimpit yaitu 80 % -90 %. Sedangkan untuk waktu proses didapat hingga 76-108 ms dengan rosulusi optimal yaitu 320 x 240. Kata kunci: computer vision, deteksi manusia, HOG, pengolahan citra
Desain Dan Implementasi Perangkat Lunak Berbasis Rfid Dan Nfc Sebagai Sistem Pembayaran Dalam Apartemen Pria Pradana Islamie; R. Rumani M; Nurfitri Anbarsanti
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

RFID dan NFC adalah sistem untuk penandaan dan identifikasi objek. Teknologi ini dapat digunakan untuk mengindentifikasi, melacak, atau mendeteksi berbagai benda. Komunikasi terjadi antara reader atau pembaca dengan transponder atau tag. Penggunakan RFID dan NFC ini beberapa sistem dapat dilakukan, diantaranya sistem pembayaran pada apartemen karena saat ini masih banyak proses dalam sistem pembayaran di apartemen masih menggunakan secara manual seperti pembayaran tunai atau transfer rekening. Dari permasalahan tersebut dibutuhkan sistem yang dimana mencakupi semuanya dengan satu cara pembayaran. User menempelkan kartu ID yang telah didaftarkan, setelah itu user dapat memilih menu seperti cek saldo dan melakukan pembayaran pada apartemen seperti listrik dan tagihan bulanan. Apabila user ingin melakukan pembayaran, maka terlebih dahulu user melakukan pengisiian saldo kepada pihak admin apartemen dan baru melakukan pembayaran. Sistem ini dapat dilakukan dengan baik, penghuni dapat melakukan pembayaran kapan pun yang dimana lebih fleksibel dan mempermudah penghuni dalam pembayaran listrik maupun tagihan bulanan. Admin apartemen pun akan selalu mengupdate agar sistem berjalan dengan baik. Kata kunci : RFID, NFC, serial ID, apartemen, sistem pembayaran, server, database
Perancangan Dan Penerapan Pengenalan Pola Tangan Pada Sistem Home Automation Dengan Haar-cascade Classifier Abdul Aziz Al Anshori; Burhanuddin Dirgantoro; Nurfitri Anbarsanti
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

Seiring dengan kemajuan di bidang teknologi, maka manusia mulai menciptakan hal hal baru untuk mempermudah kehidupannya. Seperti membuat sistem kontrol rumah secara otomatis untuk menggantikan peran manusia dalam mengontrol alat yang ada di dalam rumah. Dalam tugas akhir di implementasikan pengolahan citra Haar Cascade Classifier sebagai metode untuk medekteksi pola tangan untuk mengontrol alat yang ada di rumah dengan cara membaca pola tangan yang telah ditentukan dan ditangkap oleh kamera kemudian di proses dengan menggunakan OpenCV dalam Raspberry Pi lalu akan diubah menjadi sebuah perintah. Hasil dari penelitian tugas akhir ini adalah didapat akurasi untuk sistem mengenali pola tangan dan mengubahnya menjadi sebuah perintah mencapai 100% jika kamera mendeteksi dalam jarak 0.5 meter, Sedangkan untuk jarak 3 meter mengalami penurunan hingga 60%. Kata Kunci – Raspberry Pi, OpenCv, Haar Cascade Calssifier..
Co-Authors Abdul Aziz Al Anshori Amalia Rizqi Utami Burhanuddin Dirgantoro Gunanda Hasdiansyah Gusti Yudhistira Rizky Ibnu Wisesa Kenia Puspita Merianti Novianty, Astri Pria Pradana Islamie R. Rumani M Rahmat Ramadhan Rifki Mardiansyah Yoga Satria Putra Yudha Purwanto