Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) Computing Insight: Journal of Computer Science
Nurdin, Farid Rahman
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Computing Insight: Journal of Computer Science

 1 
UTILIZING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR 3D OBJECT DETECTION IN TRAFFIC VEHICLES TO SUPPORT AUTONOMOUS VEHICLE TECHNOLOGY DEVELOPMENT: PEMANFAATAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK DETEKSI OBJEK 3D PADA LALU LINTAS UNTUK MEMBANTU TEKNOLOGI KENDARAAN TANPA AWAK Nurdin, Farid Rahman
Computing Insight : Journal of Computer Science Vol 7 No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/comp_insight.v7i1.26311

Abstract

Peningkatan jumlah kendaraan berkontribusi terhadap tingginya angka kecelakaan lalu lintas, yang sebagian besar disebabkan oleh kesalahan manusia. Sebagai contoh, pada tahun 2024, jumlah mobil mencapai 1.475 miliar, dan sekitar 61% kecelakaan disebabkan oleh human error yang berpotensi berujung pada kematian. Penggunaan kendaraan otonom dapat menjadi solusi dari permasalahan tersebut guna mengurangi kontak kendali secara langsung oleh manusia. Pada perkembangannya, penggunaan metode deteksi objek 3D kendaraan lalu lintas berdasarkan sensor kamera monokuler dan sensor Light Detection and Ranging (LiDAR) yang diolah melalui algoritma YOLOv3 dengan backbone Darknet-53, masih sanggup menjadi opsi untuk pengolahan dataset citra. Hasil dari pengolahan dataset tersebut yaitu 0,60 Mean Average Precision (mAP) dengan threshold Intersection of Union (IoU) sebesar 0,5. Sehingga potensi metode deteksi objek 3D kendaraan lalu lintas pada kendaraan otonom dapat dikembangkan menjadi lebih akurat dan presisi dengan penerapan algoritma terbarukan dan model objek yang lebih lengkap di dalam dataset.   Kata kunci: Deteksi objek 3D, kamera monokuler, kendaraan otonom, LiDAR, YOLOv3.
PENGEMBANGAN APLIKASI NEBENG MOTOR MAHASISWA BERBASIS ANDROID Tantri, Ashr Hafiizh; Nurdin, Farid Rahman; Murtajaa, Farid Ikbaar; Solihin, Moh. Sofyan Hadi
Computing Insight : Journal of Computer Science Vol 5 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/comp_insight.v5i2.22288

Abstract

Kemacetan lalu lintas mengakibatkan dampak sosial ekonomi, dampak psikis, serta dampak lingkungan. Salah satu solusi untuk menangani kemacetan adalah peningkatan okupansi kendaraan pribadi. Dalam penelitian ini dilakukan studi kasus pada lingkup Universitas Muhammadiyah Surabaya yang memiliki jumlah mahasiswa banyak namun jalan sekitar kampus yang relatif sempit sehingga berpotensi terjadi kemacetan. Berdasarkan hasil observasi, jumlah mahasiswa pengguna motor di kampus tersebut sangat banyak namun sangat jarang yang membawa 2 penumpang. Sehingga penelitian ini berfokus untuk mengembangkan sebuah aplikasi berbasis android yang mengajak mahasiswa agar memaksimalkan okupansi motor mereka. Kata kunci:kemacetan, okupansi motor, perangkat lunak, android.
Co-Authors Haq, Muhamad Amirul Haryanti, Tining Murtajaa, Farid Ikbaar Solihin, Moh. Sofyan Hadi Tantri, Ashr Hafiizh