Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems Prosiding Seminar Nasional Dies Natalis Universitas Negeri Makassar Jurnal MediaTIK
Wahyudi
Universitas Negeri Makassar
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Penerapan Machine Learning Pada Mikrokontroler Arduino Mega PRO MINI ATmega2560-16AU Wahyudi; Wulan Purnamasari; Akmal Hidayat; M. Miftach Fakhri
Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems Vol. 3 No. 1 (2022): Vol 3, No 1 (2022): May 2022
Publisher : Program Studi Teknik Komputer

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

Abstract

Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) telah mempengaruhi semua aspek yang ada, seperti aspek ekonomi, budaya, politik, sosial, pertahanan keamanan, pekerjaan rumah tangga bahkan dunia pendidikan sekalipun. Perkembangan tersebut banyak berkembang di era industri 4.0 saat ini mulai dari Internet of Things (IoT), Big Data, Argumented Reality, Cyber Security, Artifical Intelegence, Addictive Manufacturing, Simulation, System Integeration dan Cloud Computing. Salah satu perkembangan teknologi yang sangat berkembang saat ini yaitu machine learning atau pembelajaran mesin. Pada penelitian ini berfokus pada metode algoritma K-NN dan sensor warna TCS3200. Pada penelitian yang dilakukan oleh penulis ini menggunaka sensor warna TCS3200 dan Arduino mega 2560 pro mini sebagai perangkat keras yang digunakan. Penelitian ini bertujuan mendeskripsikan penerapan machine learning pada mikrokontroler arduino mega pro mini ATmega2560. Penelitian ini menggunakan metode studi pustaka atau library research dengan berbagai teknik pengumpulan data, selanjutnya melakukan pengujian untuk mengetahui kinerja sistem. Setelah dilakukan pengujian dilakukan analisa untuk mendapatkan kesimpulan akhir dari proses penelitian. setelah dilakukan pengujian sebanyak 20 kali dengan menempelkan pada objek, sistem ini bisa menginisialisasi warna dengan tepat. Dari hasil pengujian algoritma KNN dihasilkan akurasi tertinggi terdapat pada K=5, dimana nilai akurasi yang didapatkan adalah 80%. Sedangkan akurasi terendah terdapat pada k=9, dimana nilai akurasi yang didapatkan hanya 10%.
Implementasi Artificial Intelligence (AI) di Bidang Pendidikan Kejuruan Pada Era Revolusi Industri 4.0 Muhammad Yahya; Wahyudi; Akmal Hidayat
SEMINAR NASIONAL DIES NATALIS 62 Vol. 1 (2023): Prosiding Seminar Nasional UNM ke-62 2023
Publisher : Universitas Negeri Makassar

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

Abstract

Artificial Intelligence (AI) is a concept closely related to technological advancements in the era of Industry 4.0 and Society 5.0. AI can be described as a computer program that involves integrated machine learning, hardware, and software components. This concept of AI is inspired by the neocognitron patterns in the human brain and utilizes knowledge from hardware and software to fulfill its functions. With the progress of Industry 4.0, AI has been widely employed in various fields, including vocational education. The aim of this research is to elucidate the role of AI in vocational education during the Industry 4.0 era, utilizing qualitative research methods. In the context of vocational education, AI is used to personalize learning for each learner. AI systems assist in creating customized learning profiles, such as practical exercises, for individual learners. This enables the adaptation of learning materials to align with the abilities, learning styles, and experiences of each learner. The implementation of AI technology in vocational education is considered to be helpful and facilitates the tasks of educators, particularly in administrative aspects such as assessment and determining final grades based on applicable weights and evaluations. Additionally, AI technology can also create more active and interactive learning experiences, thereby facilitating the teaching and learning process for both educators and learners to achieve their goals.
Rancang Bangun Antena Yagi 578 MHz Sebagai Penerima TV Digital Labusab; Muhammad Akil; Wahyudi
Jurnal MediaTIK Volume 7 Issue 2, Mei (2024)
Publisher : Jurusan Teknik Informatika dan Komputer

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

Abstract

Televisi merupakan salah satu media massa yang sangat efektif dan dapat dinikmati secara luas oleh seluruh lapisan masyarakat. Seiring perkembangan zaman, berkembang pula teknologi televisi. Pada beberapa tahun kebelakang televisi akan berganti dari televisi akan berganti ke televisi analog menjadi televisi digital. Proses perpindahan ini terjadi karena teknologi analog dianggap boros frekuensi. Antena adalah salah satu perangkat yang digunakan untuk mengirim serta menerima gelombang elektromagnetik. Hal ini memungkinkan untuk merancang sebuah penerima siaran televisi yang lebih efesien untuk mnangkap siaran televisi diantaranya adalah Antena Yagi dengan frekuensi 578 MHz. Antena yagi merupakan antena pengarah yang memiliki pola radiasi direksional yang dapat menerima daya pada satu arah yang lebih baik dari yang lain.Pada perancangan antena yagi terdapat empat buah antena yagi yang dipasang secara parallel dengan Driven, Reflector, dan Director yang mengarah ke 4 sisi. Pembuatan antena yagi penerima siaran televisi 578 MHz berhasil di rancang dan di implementasikan dibuktikan dengan siaran televisi yang dapat di terima.
Co-Authors Akil, Muhammad Akmal Hidayat Labusab M. Miftach Fakhri Muhammad Yahya Wulan Purnamasari