Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.877
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Jurnal Mahasiswa TEUB Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Widasari, Edita Rosana
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 59 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 59 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Sistem Pendeteksi Kantuk Pengemudi berbasis Eye Aspect Ratio dan Mouth Opening Ratio menggunakan Algoritme C-LSTM Auliya Firdaus; Fitri Utaminingrum; Edita Rosana Widasari
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 2 (2023): Februari 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

There were 103,645 traffic accidents in Indonesia in 2021, an increase of 3.6% from the previous year. The second leading cause of accidents was freight transport, at a percentage of 12%. According to the National Committee for Transportation Safety of the Republic of Indonesia (KNKT), 80% of accidents were caused by driver fatigue, which resulted in microsleep. To address this problem, a system for early detection of driver fatigue is needed. This system uses the eye aspect ratio (EAR) and mouth opening ratio (MOR) as the main parameters for detecting microsleep and yawning as a sign of fatigue. With an adaptive threshold, the accuracy of the system in detecting microsleep is 97%. The system's detection of yawning uses a Convolutional Neural Network (C-LSTM) model. The C-LSTM model was chosen because it is a combination of CNN for better feature recognition and LSTM for sequential learning. The accuracy of the yawn detection system is 98%. It can be concluded that this system works well in detecting driver fatigue.
Sistem Pendeteksi Premature Ventricular Contraction (PVC) berdasarkan Lebar QRS dan Gradien R menggunakan Metode FK-NN Desy Marinda Oktavia Sitinjak; Edita Rosana Widasari; Fitri Utaminingrum
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 2 (2023): Februari 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Heart is a vital organ and is the last line of defense for life and is a part of human body that has a role as a center for circulating blood. The heart's job is to pump blood to all body parts, where there is a rhythmic pattern of heartbeats when the heart pumps blood to all parts of the body. In a normal adult heart, it has a heartbeat ranging from 60-100 beats per minute. Adults who have a heart rate of fewer than 60 beats or more than 100 beats per minute mean there is a disturbance of their heartbeat or arrhythmia. One of example of an arrhythmia is Premature Ventricular Contraction (PVC). PVC conditions are common in humans, but if occur continuously it can increase the risk of heart disease. PVC can be prevented by early detection of heart disease, where an examination will be carried out using an ECG machine. However, the costs required to carry out an examination using an ECG machine are quite expensive. Regular early measurements are needed PVC using QRS Complex and R Gradient. The results of the AD8232 ECG sensor acquisition test get an error value of 7.14% with 5 tests. The accuracy results using the Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN) classification get 90% of the 20 test data used. For system computation time, it managed to reach 286.06 milliseconds.
Sistem Deteksi Stres berdasarkan Detak Jantung dan Kelenjar Keringat menggunakan Metode K-Nearest Neighbours Mohammad Hafidh Wildan Maulana; Edita Rosana Widasari
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 3 (2023): Maret 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Stress is a state of pressure on a person due to something that happens not as expected or unwanted. Stress can risk disrupting a person's health, both physical aspect and mental aspect, and reduce their quality of life as well if not treated immediately. A person's heart rate and GSR (Galvanic Skin Response) can be used as features to detect stress. Both features are influenced by sympathetic nerves that regulate a person's response to emotions so that they can be used to identify a person's stress level. The K-Nearest Neighbor (k-NN) method is used as a classification method because it has advantages in accuracy using data with few parameters and a large amount of data. The tool uses Arduino Uno as a microcontroller, MAX30102 sensor to measure heart rate, Grove GSR sensor to measure GSR, and LCD to display the output. Testing was carried out using 10 subjects as test data, and using 70 training data. The results of system testing in this study are based on the accuracy of the tool's readings compared to the results of the subject's questionnaire. The accuracy produced by this stress detection system is 70%. For the results of testing the k-NN method on this system has an accuracy of 64.29% for 70 training data. While the results of testing the computation time of the system get an average computation time of 13.3 ms.
Sistem Pendeteksi Atrial Fibrilasi berdasarkan Fitur Mean dan Median dari Interval QT menggunakan Metode Naïve Bayes Batara Dolly Nababan; Edita Rosana Widasari; Agung Setia Budi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 4 (2023): April 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Jantung adalah organ otot berbentuk kerucut yang terletak di rongga dada, tepatnya di atas diafragma dan di antara paru-paru. Jantung berfungsi sebagai pompa untuk mengalirkan darah ke seluruh tubuh. Cara jantung memompa yaitu dengan berdetak. pola irama detak jantung bermacam-macam. Pada orang dewasa yang sehat, detak jantung normal berkisar antara 60-100 detak per menit. Jika pola irama detak jantung kurang dari 60 detak atau lebih dari 100 detak per menit, itu bisa menunjukkan adanya gangguan atau kelainan pada jantung atau biasa disebut Aritmia. Atrial Fibrilasi adalah kondisi aritmia yang cukup umum terjadi. Ini adalah jenis Aritmia yang paling sering terjadi pada orang dewasa. Jika Atrial Fibrilasi dibiarkan terus menerus tanpa pengobatan atau kontrol yang tepat, dapat menyebabkan komplikasi yang serius. Oleh karena itu, sangat penting untuk segera mengobati Atrial Fibrilasi dan menjaga irama jantung tetap normal dengan cara pendeteksian dini menggunakan mesin EKG. Dibutuhkan pengukuran dini Atrial Fibrilasi menggunakan interval QT. Dengan pengujian pembacaan sensor AD8232 didapat nilai error sebesar 2,51% dan akurasi sensor sebesar 97,49% dengan pengujian sebanyak 5 kali. Hasil akurasi menggunakan pengklasifikasian Naive Bayes memperoleh nilai 80% dari 20 data uji. sedangkan waktu komputasi sistem mencapai nilai 2,21 milisekon.
Implementasi Sensor MQ-3 pada Sistem Keamanan Pendeteksi Bau Alkohol di dalam Kabin Mobil Anethasia Putri Prasetyowati; Mochammad Hannats Hanafi Ichsan; Edita Rosana Widasari
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Minuman beralkohol menjadi salah satu penyebab kecelakaan lalu lintas di Indonesia. Pada tahun 2019-2021, terdapat cukup banyak kecelakaan lalu lintas yang disebabkan oleh pengendara yang sedang terpengaruh oleh minuman beralkohol. Salah satu cara untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan membuat sebuah alat pedeteksi bau alkohol di dalam kabin mobil. Alat ini dilengkapi dengan sensor pendeteksi kadar alkohol diudara (sensor MQ-3) dan GPS yang terhbung dengan dengan mikrokontroler wemos D1 mini. Kemudian sebagai keamanan Pada kendaraan dan Pengemudi, ketika sensor mendeteksi adanya kadar alkohol, alat otomatis akan mematikan engine mobil dan menyalakan lampu hazzart beserta buzzer . Selanjutnya alat ini akan mengirimkan Pesan melalui telegram yang berisikan berapa kadar alkohol yang terbaca oleh sensor dan titik kordinat kendaraan tersebut berupa link yang dapat di akses melalui google maps. Pesan yang terkirim ke telegram dapat diterima oleh beberapa pihak antara lain kepolisian dan beberapa orang terdekat. Data yang telah terbaca oleh sensor MQ-3 akan tersimpan Pada database. Pada penelitian ini pengujian yang dilakukan antara lain sensitivitas pembacaan sensor MQ-3, keakurasian modul GPS, waktu komputasi sensor MQ-3, waktu komputasi pengiriman data ke telegram, dan waktu komputasi pengiriman data ke database. Untuk pengujian sensitivitas sensor MQ-3 menggunakan alkohol 70% jarak maksimalnya pembacaan adalah 2 cm sedangkan Pada alkohol 90% jarak maksimal pembacaan adalah 5 cm. Lalu pada pengujian akurasi GPS, nilai akurasinya mencapai angka 99,4%. Pada pengujian waktu komputasi telegram nilai rata-rata yang didapat sebesar 4354,5 ms, untuk pengujian waktu komputasi database nilai rata-rata yang didapat sebesar 15423,8 ms dan nilai rata-rata yang didapat pada pengujian waktu komputasi sensor MQ-3 sebesar 362,8 µs. Menurut standart delay THIPON Pengujian waktu komputasi telegram dan Pengujian waktu database tergolong “Buruk” karena mendapat nilai rata-rata diatas 450 detik,sedangkan nilai yang tegolong “sangat bagus” adalah pada pengujian waktu komputasi sensor MQ-3.
Sistem Monitoring dan Klasifikasi Kesiapan Panen Sampah Biodrying berdasarkan Suhu, Kelembapan, dan pH menggunakan Metode Naive Bayes Denis Reza Ramdani; Dahnial Syauqy; Edita Rosana Widasari
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Sampah yang dihasilkan dari aktivitas manusia meningkat secara proporsional seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk. Maka dari itu, diperlukan pengelolaan sampah agar tidak mencemari lingkungan dan menimbulkan penyakit. Pengolahan sampah dapat dilakukan dengan mengubah sampah rumah tangga menjadi bahan bakar terbarukan (Refuse Derived Fuel) menggunakan proses biodrying. Proses biodrying merupakan proses pengelolaan sampah dengan cara mengeringkan atau mengurangi kadar air pada sampah yang mengandalkan aktivitas biologis mikroorganisme atau bakteri. Untuk mengetahui proses biodrying dikatakan berhasil, diperlukan pemantauan manual secara berkala oleh petugas pengelolaan sampah dengan parmeter suhu, kelembapan, dan pH sampah. Seiring dengan perkembangan teknologi, hal ini tentunya kurang efisien karena menghabiskan waktunya hanya untuk pemantauan. Pada penelitian ini diusulkan sistem monitoring dan klasifikasi kesiapan panen sampah biodrying yang bertujuan untuk memudahkan petugas dan staf dalam memantau sampah biodrying. Sistem ini menggunakan sensor DS18B20, Capacitive Soil Moisture, dan pH untuk mengambil data sampah biodrying. Monitoring pada sistem ini terhubung dengan protokol MQTT yang dapat diakses menggunakan smartphone melalui aplikasi MQTT Dash, sedangkan untuk klasifikasinya menggunakan metode Naive Bayes dengan 2 kelas yang terbagi menjadi belum siap panen dan sudah siap panen. Pengujian metode Naive Bayes mendapatkan nilai sebesar 93.3%, sedangkan untuk pengujian sensor suhu mendapatkan nilai akurasi sebesar 99.2%, sensor kelembapan mendapatkan nilai sebesar 80.2%, dan sensor pH mendapatkan nilai sebesar 94.2%.
Sistem Deteksi Tomat Matang Hidroponik berdasarkan Warna Hue, Saturation dan Value menggunakan Metode Threshold berbasis Graphical User Interface Andy Hartono; Hurriyatul Fitriyah; Edita Rosana Widasari
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Permintaan akan tomat terus melonjak dari tahun ke tahun, artinya kualitas tomat harus terus ditingkatkan. Salah satu cara untuk meningkatkan kualitas hasil panen buah tomat adalah dengan lebih memperhatikan kegiatan pemetikan tomat. Sebab, penanganan pasca panen memegang peranan penting dalam menentukan kualitas tomat. Hal ini mendorong para petani untuk meningkatkan tomat dengan berbagai cara tanam, salah satunya adalah teknik hidroponik. Singkatnya, hidroponik merupakan teknologi budidaya tanaman tanpa tanah. Pada penelitian ini, dilakukan pengembangan lanjut dalam mendeteksi tanaman tomat hidroponik menggunakan fitur warna Hue, Saturation, dan Value (HSV) dan akan ditampilkan melalui Graphical User Interface (GUI) yang telah dibuat dengan aplikasi Qt Designer berbasis Python yang akan dilakukan koding untuk pemrosesan citra digital menggunakan library PyQt5 dan OpenCV dan membuat sebuah alat untuk mengukur dan menentukan jarak dari pusat ke tanaman dan tinggi pada webcam untuk mencari jarak yang tepat guna mendeteksi dan mendeteksi kematangan tomat hidroponik dan diukur intensitas cahaya pada sekitar tanaman menggunakan Lux Meter. Dari hasil pengujian sebanyak 20 kali, yang terdiri dari 10 tanaman tomat matang, 10 tanaman tomat tidak matang, diperoleh keseluruhan tanaman tomat terdeteksi cocok dan sesuai dengan kondisi nyata, sehingga total akurasi pada pengujian ini adalah 100% dengan rata-rata waktu komputasi sebesar 3.893 detik.
Sistem Deteksi Kematangan Stroberi Hidroponik Berdasarkan Warna Hue, Saturation, dan Value (HSV) berbasis Graphical User Interface (GUI) Python Muhammad Ammar Hassan; Hurriyatul Fitriyah; Edita Rosana Widasari
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Industri agrikultur merupakan sektor utama sebagai kebutuhan manusia yang memiliki nilai ekonomi sangat tinggi, karena pertanian merupakan penghasil pangan untuk manusia. Dibutuhkan teknologi guna meningkatkan produktivitas dan efisiensi dalam bidang pertanian, salah satunya adalah pemrosesan citra digital untuk mempermudah petani dalam otomatisasi dalam memilih kualitas tanaman yang akan dipasarkan ke masyarakat luas. Stroberi yang merupakan famili Rosaceae ini dapat ditanamkan pada sistem hidroponik yang menjadikan air sebagai pengganti media tanah. Pada penelitian ini, tanaman stroberi diterapkan pada sistem hidroponik Dutch Bucket karena dapat menggunakan lahan yang terbatas. Metode yang digunakan untuk mendeteksi kematangan stroberi adalah dengan mencari nilai Hue, Saturation, dan Value (HSV) dari warna buah stroberi yang sudah matang dibantu dengan Lux Meter untuk mengukur intensitas cahaya pada tempat pengujian dan prototipe alat yang sudah dirancang jarak dan tingginya agar dapat mendeteksi tanaman. Secara keseluruhan sistem GUI memiliki dua tombol, yaitu RUN dan STOP yang ketika tombol tersebut ditekan akan menjalankan perintah yang sesuai untuk menjalankan dan menghentikan proses deteksi stroberi hidroponik. Rata-rata akurasi yang diperoleh sistem ini bernilai sebesar 93,75% yang termasuk efektif dan efisien dalam mendeteksi kematangan stroberi hidroponik. Nilai rata-rata dari waktu komputasi dalam pengujian sistem ini adalah 0,407 detik.
Pengendalian Suhu dan Kelembapan Udara untuk Budidaya Microgreen Lobak menggunakan Metode Regresi Linier berbasis Arduino Rosa Mulyanis Chan; Hurriyatul Fitriyah; Edita Rosana Widasari
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Salah satu tantangan dalam sektor pertanian adalah meningkatnya permintaan pangan dunia sehingga membutuhkan lebih banyak lahan. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan urban farming, salah satunya yaitu dengan melakukan budidaya microgreen. Microgreen adalah tanaman yang layak dikonsumsi dan dipanen diantara fase perkecambahan dan babygreen yang berusia 7-14 hari setelah disemai. Microgreen memiliki nutrisi yang lebih baik daripada sayur pada umumnya. Dalam penelitian ini, dilakukan budidaya microgreen lobak karena memiliki manfaat kesehatan dan kandungan antioksidan yang tinggi. Microgreen lobak membutuhkan suhu dan kelembapan udara optimal sekitar 28°C dan 80%. Untuk menjaga kondisi ini, digunakan sistem pengendalian suhu dan kelembapan udara. Data suhu dan kelembapan udara diambil menggunakan sensor DHT22 dan diproses menggunakan Arduino uno. Pengendalian dilakukan dengan metode regresi linier sederhana untuk menjalankan aktuator seperti kipas dan peltier sesuai dengan waktu prediksi. Penelitian ini mencapai akurasi pembacaan suhu sebesar 98,71% dan kelembapan udara sebesar 98,37%. Pengujian dengan metode regresi linier sederhana menghasilkan akurasi sebesar 96,77% untuk suhu dan 96,96% untuk kelembapan. Rata-rata waktu komputasi yang didapat adalah 101,1 milidetik.
Co-Authors Achmad Ghifari Adharul Muttaqin Adhitya Bhawiyuga Agung Setia Budi Ahmad Haris Wahyudi Andhika Nino Pratama Andre Adikusuma Andrika Wahyu Wicaksono Andy Hartono Anethasia Putri Prasetyowati Angger Dimas Bayu Sadewo Ariyan Jazmi Aulia Zhafran Auliya Firdaus Barlian Henryanu Prasetio Barlian Henryranu Prasetio Batara Dolly Nababan Cut Fahrani Dhania Dahnial Syauqy Denis Reza Ramdani Desy Marinda Oktavia Sitinjak Dody Kristian Manalu Dwinanda Romolo Dzakwan Daffa Ramdhana Eko Setiawan Elisabeth Agustina Fathul Abdillah Khosin Fatkhurrozi Fatkhurrozi Fitriyah, Hurriyatul Graciella Fiona Br. Panjaitan Hafid Ilmanu Romadhoni Harry Mulya Henry Trenggana Hery Julianto Situmorang Izzati Firsta Wijayanti M. Yunior Dwi Ashari Moch Rizki Cahyadi Mochammad Hannats Hanafi Ichsan Mohammad Fauzin Amin Mohammad Hafidh Wildan Maulana Muhamad Fauzan Alfiandi Muhammad Ammar Hassan Muhammad Fadhil Sadeli Muhammad Fauzan Edy Purnomo Muhammad Nur Arssy Muhammad Risyat Nashrullah Muhlis Agung Saputro Noveriko Noveriko Nur Syifa Syafaat Onky Soerya Nugroho Utomo Putri Laras Rinjani Qonita Luthfiyani Rakhmadhany Primananda Rejeki Puspa Dinasty Reza Hastuti Rifki Pinto Hidayat Rifqi Imam Ramadhan Rizal Maulana Rosa Mulyanis Chan Sabriansyah Rizqika Akbar Salsabila Salsabila Sasmita Eko Raharjo Selina Kusmiawati Syifa' Hukma Shabiyya Thomas Oddy Chrisdwianto Tri Oktavia Mayasari Utaminingrum, Fitri Zhafran Wadiansyah Zhuliand Rachman Zonnete Bryllian Dheo