Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis LOGIC : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan
Choirul Ananda, Naufal
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Integrasi Solar Tracker Dan Kendali Jarak Jauh Via Telegram Untuk Penyiraman Otomatis Tanaman Hias Imanuel Munaiseche, Christian; Oktaviana Az Zahra, Erika; Choirul Ananda, Naufal; Pramono
LOGIC : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan Vol. 2 No. 3 (2024): Logic : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Perkembangan teknologi membuka peluang baru dalam perawatan tanaman hias secara otomatis. Sistem yang dikembangkan dalam penelitian ini mengintegrasikan teknologi Solar Tracker dan kendali jarak jauh melalui aplikasi Telegram untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas penyiraman otomatis pada tanaman hias. Sistem ini dirancang dengan memanfaatkan berbagai komponen seperti Panel Surya, Sensor LDR, ESP32, Sensor Kelembaban Tanah, Relay, Pompa Air, dan aplikasi Telegram. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem yang mengintegrasikan teknologi Solar Tracker dan kendali jarak jauh melalui aplikasi telegram untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas penyiraman otomatis pada tanaman hias. Dengan menggunakan metode penelitian studi literatur yang mencari materi - materi relevan di internet, berbagai artikel, paper, dan jurnal. Hasil pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa sistem ini berfungsi dengan baik dan berhasil meningkatkan efisiensi penyiraman tanaman hias. Sistem dapat secara otomatis menyiram tanaman berdasarkan tingkat kelembaban tanah yang terukur, sehingga memastikan tanaman menerima air secara optimal sesuai dengan kebutuhan mereka. Selain itu, kemampuan untuk mengontrol sistem dari jarak jauh melalui aplikasi Telegram memberikan fleksibilitas dan kemudahan penggunaan bagi pengguna. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi yang efektif dalam menjaga keindahan dan kesehatan tanaman hias secara otomatis dan efisien.
Deteksi Bahasa Isyarat Indonesia (SIBI) dengan MediaPipe dan Feedforward Neural Network Brilliant Firdaus, Azkha; Satrio Atmojo, Fattah; Choirul Ananda, Naufal; Gilang Pramudito, Vincensius; Dwi Irawan, Ridwan
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/w3n4mx49

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi huruf alfabet dalam Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) secara real-time menggunakan teknologi pengolahan citra dan kecerdasan buatan. Sistem dibangun melalui pendekatan machine learning pipeline dengan lima tahap utama: pengumpulan data, ekstraksi fitur, pelatihan model, evaluasi model, dan implementasi real-time. Data diperoleh dari Kaggle dan mencakup 24 kelas huruf (kecuali J dan Z), masing-masing terdiri dari 220 gambar. Ekstraksi fitur dilakukan dengan MediaPipe yang menghasilkan 63 fitur numerik dari 21 titik landmark tangan. Model klasifikasi dilatih menggunakan algoritma Feedforward Neural Network (FFNN) dengan dua lapis tersembunyi, fungsi aktivasi ReLU, serta teknik dropout untuk menghindari overfitting. Setelah 100 epoch pelatihan, model mencapai akurasi validasi sebesar 51,23%. Evaluasi menunjukkan beberapa huruf memiliki akurasi tinggi, sementara huruf lain cenderung membingungkan sistem karena bentuk gestur yang mirip. Sistem berhasil diuji secara real-time menggunakan kamera laptop dengan hasil yang menjanjikan. Deteksi huruf A, B, dan D masing-masing memperoleh nilai akurasi 0.98, 0.89, dan 0.94. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi MediaPipe dan FFNN memberikan hasil akurasi mendekati 1 untuk mengenali bahasa isyarat Indonesia dalam bentuk huruf secara langsung. Penelitian ini menjadi langkah awal menuju sistem penerjemahan SIBI yang lebih menyeluruh dan aplikatif, khususnya dalam mendukung komunikasi bagi penyandang disabilitas.
Co-Authors Brilliant Firdaus, Azkha Gilang Pramudito, Vincensius Imanuel Munaiseche, Christian Irawan, Ridwan Dwi Oktaviana Az Zahra, Erika Pramono Satrio Atmojo, Fattah