Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (SIMIKA) Journal of Computer Science and Information Technology
Aldof Faris Anugrah
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Environmental Science Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PENDETEKSIAN OBJEK MENGGUNAKAN OPENCV DAN METODE YOLOv4-TINY UNTUK MEMBANTU TUNANETRA Randy Moh Yusup; Aldof Faris Anugrah; Muslimah, Dinda Desmonda; Permana, Sri Mentari Widya Ningrum; Shindi Yuliani
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 1 No. 2 (2024): Maret
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59407/jcsit.v1i2.532

Abstract

Deteksi objek adalah tugas mendasar dalam computer vision dan memiliki banyak aplikasi di berbagai bidang seperti autonomous vehicles, sistem pengawasan, dan robotika. Jurnal ini menyajikan studi komprehensif tentang deteksi objek menggunakan kombinasi dari OpenCV dan YOLOv4-Tiny, yang merupakan sebuah algoritma pembelajaran mendalam yang canggih. OpenCV adalah perpustakaan computer vision sumber terbuka secara luas yang dikenal dengan koleksi fungsi dan algoritma yang luas. Di sisi lain , YOLOv4 Tiny adalah varian ringkas dari algoritma deteksi objek YOLO (You Only Look Once), yang dirancang untuk mencapai performa waktu nyata tanpa mengurangi akurasi. Dalam studi ini, kami memanfaatkan kemampuan OpenCV dan YOLOv4-Tiny untuk mengembangkan sistem deteksi objek yang kuat. Pertama, kami memberikan tinjauan mendetail tentang arsitektur YOLOv4-Tiny, barpusat pada komponen utamanya, termasuk backbone network, feature pyramid, dan detection layers. Kesimpulannya, jurnal ini memberikan eksplorasi komprehensif tentang deteksi objek menggunakan OpenCV dan YOLOv4 Tiny. Studi tersebut menyoroti keuntungan dari kombinasi ini dalam hal kecepatan dan akurasi dan menghadirkan implementasi praktis dari sistem tersebut. Hasilnya menampilkan potensi sistem untuk aplikasi deteksi objek real-time, berkontribusi pada kemajuan visi komputer dan berbagai domainnya. Selain itu, kami mengevaluasi kinerja sistem kami pada kumpulan data tolok ukur standar, seperti COCO (Common Objects in Context), untuk menilai akurasi pendeteksian dan efisiensi komputasinya.
ANALISIS BIBLIOMETRIK KEAMANAN PERUSAHAAN PENJUALAN ONLINE UNTUK MENCEGAH TERJADINYA KEJAHATAN SIBER Rizky Adin Adriansyah; Aldof Faris Anugrah
Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) Vol. 7 No. 2 (2024): Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika)
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Universitas Banten Jaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47080/simika.v7i2.3185

Abstract

The present study conducts a comprehensive bibliometric analysis of the research landscape related to cybersecurity, cybercrime, and online sales companies. Utilizing Vosviewer, the analysis encompasses a wide array of publications, including authors, organizations, countries, keywords, and information sources. The primary objective is to identify the prominent trends, key contributors, and major research themes in the field. By shedding light on the evolving landscape of cybersecurity and cybercrime in the context of online sales companies, the study's goal is to provide helpful insights for researchers and practitioners. Furthermore, the analysis seeks to highlight the prevalence of cybercrime in online sales companies and explore the various dimensions of cybersecurity. The findings of this study are expected to not only contribute to the existing body of knowledge but also to guide future research endeavors and policy formulations in the domain of cybersecurity and cybercrime within online sales companies.
Co-Authors Muslimah, Dinda Desmonda Permana, Sri Mentari Widya Ningrum Randy Moh Yusup Rizky Adin Adriansyah Shindi Yuliani