Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia
Pratama, Yohanssen
Institut Teknologi Del
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Perancangan, Implementasi Monitoring dan Kontrol Alat Pemanggang Kopi Tampubolon, Friyogi; Pratama, Yohanssen; Dirgayussa, I Gde Eka
ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Vol. 12 No. 2 October 2020
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/elkha.v12i2.41188

Abstract

Coffee roasting is the process of removing the water that is exist in the coffee beans. Roasted coffee beans will change weight and give a nice aroma and taste. The longer the coffee beans are roasted, the color of the coffee beans will continue getting darker blackish brown. The roasting level of coffee beans is determined from the change in color of coffee beans starting from light, medium and dark. Roasting coffee beans that develop on a home industry scale is still manual, that is, using more human labor in its operation. Therefore, this research will be made an automatic coffee roasting machine using a heater to heating the coffee beans, a DC motor to stir roasted coffee beans and a webcam to monitor changes in the color of coffee beans when roasted. Components of heating elements and motors controlled by Arduino Mega 2560 microcontroller while the webcam is connected with Raspberry Pi 3. As a component of performance that has been met with sensors as data collectors, microcontrollers as data processors and actuators as control systems. In this researh 3D modeling for a roasting container is done using SketchUp 3D design software. The results of the coffee roasting machine can meet the requirements of the system designed in accordance with the roasting level desired by the user and the thermocoupel give a better result in reading the temperature parameter compared to infrared thermometer. In 4,5 minutes the difference reading in temperature reach 27,50C between two sensors.
Klasifikasi Spesies Nyamuk Berbasis Few-Shot Learning Prototypical Network dengan ResNet-34 untuk Mendukung Sistem Pengendalian Vektor Dirgayussa, I Gde Eka; Pratama, Yohanssen; Apriana Susanti, Ni Wayan Puspa; Santoso, Budi
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 10 (2025): JPTI - Oktober 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.1356

Abstract

Klasifikasi spesies nyamuk secara cepat dan akurat merupakan aspek penting dalam upaya pengendalian berbagai penyakit seperti demam berdarah, chikungunya, dan filariasis. Metode klasifikasi berbasis pembelajaran mesin konvensional umumnya membutuhkan dataset berukuran besar yang relatif sulit untuk didapatkan. Untuk mengatasi kendala tersebut, penelitian ini mengusulkan pendekatan Few-Shot Learning (FSL) dengan menggunakan arsitektur Prototypical Network yang didukung oleh deep visual embeddings berbasis backbone ResNet-34. Model dilatih secara episodik dengan sedikit data per kelas menggunakan citra dari tiga spesies nyamuk utama yaitu Aedes aegypti, Aedes albopictus, dan Culex quinquefasciatus. Evaluasi kinerja model dilakukan dengan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian ini  menunjukkan bahwa model dapat mencapai akurasi rata-rata sebesar 96,33% dengan deviasi antar-fold yang rendah serta stabilitas dan kemampuan generalisasi yang tinggi. Selain akurat, model ini juga efisien secara komputasi dengan waktu pelatihan rata-rata sebesar 0,83 detik per episode. Visualisasi menggunakan Grad-CAM menunjukkan bahwa model secara konsisten dapat memfokuskan perhatian pada area morfologis penting seperti toraks dan abdomen sehingga meningkatkan interpretabilitas dari proses klasifikasi. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem surveilans vektor berbasis kecerdasan buatan di wilayah dengan keterbatasan data dan sumber daya.
Co-Authors Apriana Susanti, Ni Wayan Puspa Dirgayussa, I Gde Eka Dwi Budi Santoso Tampubolon, Friyogi