Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.195
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris Bulletin of Electrical Engineering and Informatics ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika JETT (Jurnal Elektro dan Telekomunikasi Terapan) Journal of Applied Data Sciences Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia Prosiding Konferensi Nasional PKM-CSR SinarFe7 eProceedings of Applied Science eProceedings of Engineering Jurnal Rekayasa elektrika Jurnal INFOTEL
YULI SUN HARIYANI
Universitas Telkom
Humanities 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 Nursing Public Health Social Sciences

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : eProceedings of Applied Science

 1 
Prototipe Sistem Smartlock Door Berbasis Rfid Untuk Meningkatkan Keamanan Student Lounge Javani Sekar Larasati; Yuli Sun Hariyani; Hadiyoso, Sugondo
eProceedings of Applied Science Vol. 10 No. 6 (2024): Desember 2024
Publisher : eProceedings of Applied Science

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

Abstract

Proyek ini merancang sistem pintu pintar berbasis teknologi RFID untuk memberikan akses eksklusif kepada mahasiswa kelas internasional di Universitas Telkom. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan keamanan dan kenyamanan dalam mengakses fasilitas student lounge dengan memungkinkan pembacaan dan verifikasi kartu identitas mahasiswa secara akurat. Sistem ini juga dilengkapi dengan dashboard manajemen berbasis web untuk pembaruan data mahasiswa secara real-time dan fitur fail-safe untuk override manual dalam kasus kegagalan daya atau darurat. Kata kunci— Smart Lock Door, RFID (Radio-Frequency Identification), Kenyamanan, Efisiensi.
Implementasi Model Deep Learning Untuk Deteksi Gerakan Tangan Pada Bahasa Isyarat Indonesia Fauziah, Siti Elna; Hariyani, Yuli Sun; Aulia, Suci
eProceedings of Applied Science Vol. 11 No. 5 (2025): Oktober 2025
Publisher : eProceedings of Applied Science

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

Abstract

Abstrak — Bahasa isyarat merupakan sarana komunikasi utama bagi teman tuli. Namun, kurangnya pemahaman masyarakat terhadap bahasa ini sering menjadi hambatan dalam berinteraksi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi gerakan tangan pada Bahasa Isyarat Indonesia (SIBI) dengan memanfaatkan model deep learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN). Sistem dirancang untuk mengenali 26 huruf alfabet, angka 0–9, serta lima kata dasar, yaitu “saya”, “kamu”, “dia”, “makan”, dan “tidur”. Implementasi sistem menggunakan bahasa pemrograman Python dengan framework TensorFlow, serta pustaka pendukung seperti OpenCV, MediaPipe, scikit-learn, seaborn, dan numpy. Dataset dikumpulkan mandiri menggunakan kamera laptop, disimpan dalam format .h5, dan diberi label dengan bantuan Roboflow. Perangkat keras yang digunakan berupa laptop dengan GPU serta webcam internal untuk proses pengambilan data dan pengujian. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu berjalan secara real-time dengan akurasi 100% saat diuji terpisah pada huruf, angka, maupun lima kata dasar. Pada pengujian gabungan, akurasi mencapai ±97%. Meski kadang terjadi kesalahan akibat kemiripan bentuk gerakan, sistem tetap stabil dan dapat digunakan untuk membantu penerjemahan bahasa isyarat, sehingga mempermudah komunikasi antara teman tuli dan masyarakat.Kata kunci— bahasa isyarat indonesia, convolutional neural network, mediapipe, tensorflow, real-time processing, aksesibilitas komunikasi
Implementasi Aplikasi Estimator Kuantitas Sayuran Pada Media Hidroponik Menggunakan Video Dengan Metode YOLOv5 Ilmi, M. Bahrul; Hadiyoso, Sugondo; Hariyani, Yuli Sun
eProceedings of Applied Science Vol. 11 No. 5 (2025): Oktober 2025
Publisher : eProceedings of Applied Science

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

Abstract

Abstrak — Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi estimasi kuantitas sayuran, khususnya selada, pada sistem hidroponik berbasis deteksi objek menggunakan YOLOv5. Aplikasi ini dirancang untuk mempermudah proses monitoring jumlah tanaman dengan memanfaatkan gambar hasil tangkapan kamera atau frame dari video. Data yang digunakan berupa gambar hasil pemotretan langsung dan gambar yang diekstrak dari video, kemudian dianotasi menggunakan Roboflow dan dilatih menggunakan model YOLOv5 di Google Colab. Hasil deteksi menghasilkan jumlah selada berdasarkan bounding box yang teridentifikasi dalam gambar. Berdasarkan pengujian yang di lakukan pada 42 gambar valid, sistem menunjukkan rata-rata error sebanyak 47,28% selada dari total 4.945 selada, dengan rata-rata tingkat akurasi sebesar 52,7%. Pada uji gambar noise, akurasinya menjadi 25,96%, sedangkan pada uji gambar frame video mencapai 80,39% dengan eror 14,58%. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu petani atau pengelola sistem hidroponik dalam melakukan pengawasan pertumbuhan tanaman secara lebih efisien. Kata kunci— deteksi objek, YOLOv5, hidroponik, estimasi jumlah selada, anotasi gambar
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Achmad Rizal Aulya Ellanda Ayu Warni Pertiwi Bambang Hidayat Chandraditya Aridela Cucu Fitri Dinda Rizki Taningrum DWI ANDI NURMANTRIS Farrel Fahrozi FATURRAHMAN, RAIHAN Fauziah, Siti Elna Gelar Budiman Hafidh, Mochammad Fakhrizal Hasanah Putri Hurianti Vidyaningtyas Ilmi, M. Bahrul Indrarini Dyah Irawati Inung Wijayanto Iqbal Eshar Dwi Pourindra Javani Sekar Larasati Jaya, M. Izham Maidin, Siti Sarah Mochamad Erkki Svante Nyfors Mochammad Fakhrizal Hafidh Nadya Putri Yuliani Nadya Putri Yuliani Naufal Juhaidi Jafal Nydia Amelinda Putri Oktaviani, Kartika Pertiwi, Ayu Warni Raditiana Patmasari Randi Yusuf Nasution Ratna Mayasari Rayyan Budhiarta Ridha Muldina Negara ROHMAT TULLOH Satrio Nur Adhi Gyat Suci Aulia Sugondo Hadiyoso Thomhert Suprapto Siadari Triasari, Biyantika Emili Zhao, Zhong