Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Prosiding SeNTIK STI&K
Hustinawaty
Universitas Gunadarma
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN ALGORITMA PENDETEKSI PENYUSUP PADA SISTEM KEAMANAN RUMAH BERBASIS INTERNET OF THINGS Didit Karyadi; Hustinawaty
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 7 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kjst.v1i7.601

Abstract

Studi empiris menyatakan lingkungan menjadi faktor utama yang berpengaruh pada pola-pola kejahatan sehingga closed circuit television (CCTV) menjadi pilihan untuk mengurangi risiko kejahatan. Namun, CCTV kurang efektif karena membutuhkan high bandwidth & storage serta tidak dapat memberikan notifikasi. Oleh karena itu, muncul teknologi bernama internet of things (IoT) sehingga CCTV atau webcam bisa bekerjasama dengan sensor untuk mendeteksi kehadiran penyusup dan memberikan notifikasi. Penelitian ini mengusulkan sistem yang mendeteksi adanya penyusup dan mengirimkan notifikasi kepada pemilik rumah tanpa terikat waktu dan tempat. Sistem ini biasanya disebut sebagai smart home security system. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan algoritma pendeteksi penyusup pada sistem kemanan rumah berbasis IoT. Metode penelitian ini menggunakan internet of things (IoT) pada smart home atau home security dengan membandingkan akurasi dan waktu proses algoritma HoG+SVM dan Yolo V3. Hasil implementasi sistem mendapatkan hasil bahwa pendeteksi penyusup paling akurat yaitu algoritma Yolo V3 dengan akurasi 99% dan waktu proses 14,852 detik. Waktu proses ini bisa dipercepat dengan menggunakan Graphics Processing Unit (GPU) yang lebih tinggi spesifikasinya.
SISTEM APLIKASI PERHITUNGAN SUDUT PADA STRAIGHT LEG RAISE TEST MENGGUNAKAN MOTION CAPTURE KINECT DAN BAHASA C# Hustinawaty; Tavipia Rumambi; Matrissya Hermita
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding SeNTIK 2021
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

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

Abstract

SISTEM APLIKASI PERHITUNGAN SUDUT PADA STRAIGHT LEG RAISE TEST MENGGUNAKAN MOTION CAPTURE KINECT DAN BAHASA C#
Co-Authors Didit Karyadi Matrissya Hermita Tavipia Rumambi