Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.203
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SMARTICS Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Rainstek : Jurnal Terapan Sains dan Teknologi BIMASAKTI
Aditya Nugraha, Danang
Unknown Affiliation
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Mathematics Social Sciences

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun Sistem Aplikasi Monitoring Daya Listrik Rumah Berbasis Android Budianto, Alfa Wahyu; Utama Endriansyah, Rizki Putra; Firmansyah, Muhammad Ferrari; Tri Sulistyanto, Muhammad Priyono; Aditya Nugraha, Danang; Ghufron, Muhammad; Azhiman, Fauzan; Pranata, Kurriawan Budi
SMARTICS Journal Vol 9 No 2 (2023): SMARTICS Journal (Oktober 2023)
Publisher : Universitas PGRI Kanjuruhan Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21067/smartics.v9i2.8592

Abstract

The need for household-scale electricity consumption is very closely dependent on household appliances that use electrical energy. The demand for household electricity has increased along with the Work From Home (WFH). If this is not managed optimally based on the aspect of its use, it will unconsciously have an impact on economic spending. The purpose of this study focuses on a prototype monitoring system for electrical quantities in the form of voltage, current strength and electric power in real time via the Android platform. The prototype that was created was able to collect realtime data every 1 minute and 5 minutes, respectively, resulting in a measurement accuracy of 92.99% and 81.85%. As well as reading accuracy of (36.60 + 2.42) Watt and (27 + 4.96) Watt. Based on the error results and the results of the reading accuracy of the prototype, a comparison was made between the delay of data retrieval per 1 minute and 5 minutes, it can be concluded that it has a higher reading accuracy per 1 minute. So that the suggestions and recommendations from further researchers regarding the design of electrical energy monitoring management use a delay time of more than one minute so as not to lose a lot of data information from the measurement results.
IMPLEMENTASI QUALITY OF SERVICE (QOS) DAN PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA JARINGAN WIFI UNIVERSITAS PGRI KANJURUHAN MALANG Adlim, Muhammad; Sartika Wiguna, Anggri; Aditya Nugraha, Danang
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 6 No. 2 (2022): JATI Vol. 6 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v6i2.4761

Abstract

Penelitian ini membahas hasil penelitian analisis jaringan di kampus Universitas PGRI Kanjuruhan Malang. Penelitian ini menggunakan metode Quality of Service (Qos) dan menggunakan algoritma naïve bayes. Sampel penelitian ini diambil dari 14 tempat di kampus Universitas PGRI Kanjuruhan Malang dengan tiga waktu yang berbeda untuk dijadikan pembanding dari setiap waktu yang dilakukan penelitian. Hasil pengujian dari penelitian ini menunjukan bahwa kualitas jaringan di kampus Universitas PGRI Kanjuruhan Malang masuk dalam kategori “sangat baik” dengan nilai dominan sebesar 100%. Kesimpulan penelitian ini dari pengujian yang telah dilakukan pada tanggal 22 Juni 2021 dengan tiga kali pengujian pada pengujian pertama dilakukan pukul 08.00-08.30 untuk pengujian kedua pukul 10.00-12.00 dan pengujian terakhir pukul 14.00-15.30 diketahui bahwa ketiga waktu tersebut masuk pada kategori status jaringan “sangat bagus”, sehingga tidak terjadi masalah saat menggunakan jaringan dan masuk pada waktu terbaik penggunaan jaringan internet di Universitas PGRI Kanjuruhan Malang.
APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK IBU SIAGA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Rahmawati, Ajeng Eka; Harianto, Wahyudi; Aditya Nugraha, Danang
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 6 No. 2 (2022): JATI Vol. 6 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v6i2.4900

Abstract

Sistem kekebalan tubuh sangat berpengaruh dalam kesehatan seseorang, apabila sistem kekebalan tubuh lemah maka akan sangat rentan terhadap serangan berbagai macam penyakit yang dapat ditimbukan dari virus maupun bakteri. Anak usia Balita (0-5 tahun) memiliki sistem kekebalan tubuh yang rentan, sehingga mereka mudah terserang penyakit. Orang tua akan cenderung merasa khawatir jika anak memiliki beberapa keluhan seperti batuk,pilek, ruam kemerahan dan beberapa gejala lain yang mungkin dapat menjadi petunjuk awal bahwa adanya suatu penyakit yang diderita Balita. Maka dari itu, dibuatlah suatu aplikasi sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan untuk mendiagnosis gejala penyakit yang ditimbulkan dengan memanfaatkan metode forward chaining berbasis android. Penelitian akan dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu; analisis kebutuhan, desain, pengembangan dan pengujian. Hasil dari beberapa tahap yang dilakukan akan menjadi sebuah aplikasi berbasis android yang dapat digunakan untuk mendiagnosa gejala keluhan balita sakit, aplikasi tersebut akan menampilkan beberapa pertanyaan yang sesuai dengan gejala-gejala dari ke-16 penyakit Balita, kemudian sistem akan memproses inputan berdasarkan aturan yang sudah dibuat menggunakan metode forward chaining, dan sistem akan menampilkan hasil sementara diagnosa serta cara penanganan sesuai dengan panduan yang digunakan tenaga ahli medis. Melalui pengujian Blackbox kebutuhan fungsional sistem dapat berjalan dengan baik dan uji validasi keakuratan sistem sebesar 76%.
HUMAN OBJECT TRACKING DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CAMSHIFT Putra Utama Endriansyah, Rizki; Aditya Nugraha, Danang; Zaini, Akhmad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10695

Abstract

Teknologi pembelajaran terus mengalami perkembangan seiring, dengan perkembangan zaman. Pembelajaran hybrid merupakan metode pembelajaran yang memanfaatkan keuntungan dari pembelajaran kelas tatap muka (offline) dan pembelajaran jarak jauh (online). Pada saat menggunakan layanan konferensi video pada pembelajaran hybrid, pembicara cenderung tidak bisa diam dalam melakukan pembelajaran atau bisa dibilang posisi pembicara berubah-ubah, sehingga kamera tidak menangkap dengan hasil yang bagus karena kamera pada umumnya bersifat statis. Computer vision mempunyai macam-macam metode salah satunya adalah objek tracking. Objek tracking yaitu metode yang mendeteksi objek yang di tangkap oleh kamera pada awal program berjalan, lalu mengunci target, menandai dan mengikuti objektersebut bergerak. Continuously Adaptive Mean Shift (Camshift) merupakan algoritma metode objek tracking berbasis warna yang sangat baik dalam mengenali objek. Camshift merupakan algoritma pengembangan dari algoritma Meanshift, dengan menggunakan histogram warna dan menyesuaikan ukuran objek yang akan di lacak. Selain itu, algoritma Camshift memiliki waktu komputasi yang cepat serta dapat melakukan tracking secara real-time dan mampu melacak objek yang tertutup sebagian atau seluruhnya dalam kondisi tertentu. Oleh karena itu, dibuatlah kerangka kerja menggunakan algoritma Camshift dengan penggerak motor servo yang dihubungkan dengan pin Arduino yang selanjutnya akan menggerakkan kamera sesuai dengan keberadaan objek tujuan. Hasil dari penelitian dan pengujian, didapatkan data bahwa sistem human tracking menggunakan metode Camshift berhasil dirancang dan dijalankan pada laptop dengan Python sebagai pemrograman utama serta Arduino Uno sebagai pengontrol mekanik servo dengan sudut putar 0°–180°. Metode Camshift digunakan karena target pelacakan adalah manusia, yang diidentifikasi berdasarkan warna baju. Sistem mampu mempertahankan pelacakan objek meskipun tertutupi oleh objek lain, asalkan warna kontras. Akurasi tertinggi dicapai pada video dengan 1124 frame dan pencahayaan 33 lux, dengan nilai akurasi 100%. Akurasi tinggi tercapai jika dataset memiliki warna kontras dengan latar belakang dan didukung pencahayaan yang baik.
PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DALAM MEMPREDIKSI KETERLAMBATAN PEMBAYARAN SUMBANGAN PEMBINAAN PENDIDIKAN Mubarokah, Mutimatul; Aditya Nugraha, Danang; Yunus, Amak
Jurnal Fakultas Teknologi Informasi Vol 7 No 1 (2024): BIMASAKTI
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21067/bimasakti.v7i1.10368

Abstract

Keberlangsungan kegiatan operasional dalam suatu sekolah swasta yang sangat memiliki peran penting adalah sumber dana. Salah satu yang menjadi sumber dana dalam suatu sekolah swasta adalah pembayaran SPP. Oleh karena itu sangatlah penting suatu sekolah mengelola keuangan sekolah dengan baik. Namun akan menjadi masalah yang cukup besar bagi lembaga sekolah apabila terjadi keterlambatan pembayaran SPP oleh murid. Metode yang diusulkan pada penelitian ini adalah eksperimen dan pengujian Dalam perhitungan algoritma C4.5 proses pembagian dataset dibagi menjadi 2 subset yaitu data training dan data testing. Penerapan Algoritma C 4.5 Algoritma C4.5 dalam penelitian ini diterapkan untuk membentuk pohon keputusan dan untuk mengklasifikasi pembayaran SPP dengan melakukan pengujian akurasi menggunakan Confusion Matrix. Pada klasifikasi algoritma C4.5 data akan dibagi menjadi data training dan testing dengan masing-masing presentasi berbeda yaitu 60% dan 40%, 70% dan 30%, 80% dan 20%. Hasil akurasi yang didapatkan dari uji coba data training dan testing sebanyak 60% dan 40% menghasilkan akurasi sebesar 72,5 %. Hasil akurasi yang didapatkan dari uji coba data training sebanyak 70% dan testing 30% menghasilkan akurasi sebesar 76,6%. Sedangkan hasil akurasi yang didapatkan dari training 80% dan testing 20% menghasilkan akurasi sebesar 90 %. Dapat dilihat pada Berdasarkan hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa: Hasil dari klasifikasi menggunakan metode Algoritma C4.5 dapat disimpulkan bahwa metode algoritma C4.5 cocok untuk pengklasifikasian data Pembayaran SPP dengan hasil akurasi sebesar 90 %.
Powerpoint Kontrol dengan Gesture Detection Menggunakan Metode Optical Flow Lucas-Kanade Kusuma, Muh. Nur Risyad Rais Rafsanjani Hadi; Aditya Nugraha, Danang
RAINSTEK: Jurnal Terapan Sains dan Teknologi Vol. 7 No. 1 (2025): Maret
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Kanjuruhan Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21067/jtst.v7i1.10835

Abstract

Penggunaan peralatan seperti keyboard, mouse perlu membutuhkankontak fisik untuk melakukan kontrol terutama pada aktivitas pembelajaran di kelas.Salah satu pada implementasi penelitian ini menggunakan teknologi computer visionyaitu untuk deteksi gesture tangan yang mampu mengontrol slide pada softwarepowerpoint. Sehingga presentator dapat melakukan presentasi tanpa harus ada kontaklangsung dengan perangkat laptop. Metode yang digunakan untuk proses deteksigesture tangan yaitu OpticalFlow Lucas-Kanade, metode ini digunakan untukmendeteksi pola pergerakan objek gambar antara dua frame berturut-turut yangdisebabkan oleh objek atau kamera. Pada penelitian ini dihasilkan output berupaaplikasi desktop dengan ekstensi .exe. Kemudian dilakukan pengujian akurasi deteksigestur tangan pada saat kontrol powerpoint dengan menggunakan 2 skenario,didapatkan hasil nilai akurasi 95% dari 20 kali percobaan melakukan deteksi gesturtangan untuk menampilkan previous slide dan next slide pada powerpoint. Dengandidapatkan nilai akurasi tersebut maka dapat disimpulkan sistem dapat berjalan dengansangat baik dalam proses deteksi gestur tangan untuk kontrol slide powerpointmenggunakan metode Optical Flow Lucas-Kanade.
Co-Authors Adlim, Muhammad Akhmad Zaini, Akhmad Amak Yunus Azhiman, Fauzan Budianto, Alfa Wahyu Firmansyah, Muhammad Ferrari Harianto, Wahyudi Kurriawan Budi Pranata, Kurriawan Budi Kusuma, Muh. Nur Risyad Rais Rafsanjani Hadi Mubarokah, Mutimatul Muhammad Ghufron Putra Utama Endriansyah, Rizki Rahmawati, Ajeng Eka Sartika Wiguna, Anggri Tri Sulistyanto, Muhammad Priyono Utama Endriansyah, Rizki Putra