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
Satrio Atmojo, Fattah
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 
Sistem Pemantauan Suhu Dan Kelembapan Pada Budidaya Jamur Berbasis IoT Satrio Atmojo, Fattah; Brilliant Firdaus, Azkha; Abdul Harits, Muhammad; 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

Penelitian ini membahas sistem pemantauan suhu dan kelembapan berbasis IoT dalam budidaya jamur. Sistem ini menggunakan sensor suhu dan kelembapan yang terhubung ke jaringan IoT untuk mengirim data secara real-time ke platform pemantauan. Petani dapat mengakses informasi suhu dan kelembapan secara real-time dan menerima notifikasi jika ada perubahan yang tidak diinginkan. Sistem ini membantu meningkatkan efisiensi dan produktivitas budidaya jamur dengan mengoptimalkan kondisi lingkungan.Metode yang digunakan dalam penelitian meliputi 6 tahapan yang akan dilalui. Harapan dari 6 tahan tersebut adalah alat yang dikembangkan bisa maksimal dalam pengoperasian. Pengujian menunjukkan hasil yang positif, menegaskan potensi sistem ini dalam meningkatkan hasil produksi jamur.
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 Abdul Harits, Muhammad Brilliant Firdaus, Azkha Choirul Ananda, Naufal Gilang Pramudito, Vincensius Irawan, Ridwan Dwi Pramono