Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika eProceedings of Engineering
FATURRAHMAN, RAIHAN
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Jajanan Tradisional Indonesia berbasis Deep Learning dan Metode Transfer Learning FATURRAHMAN, RAIHAN; HARIYANI, YULI SUN; HADIYOSO, SUGONDO
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 11, No 4: Published October 2023
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v11i4.945

Abstract

ABSTRAKMakanan jajanan tradisional Indonesia telah menjadi warisan budaya yang berharga dan penting. Namun di tengah kemajuan zaman, sebagian masyarakat menganggapnya ketinggalan dan beralih ke makanan modern. Sebagai bagian dari upaya untuk melestarikan dan membantu masyarakat terutama kaum muda untuk mengenali ragam jajanan tradisional Indonesia, maka penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi jenis jajanan tradisional Indonesia secara otomatis berdasarkan citra dengan menggunakan arsitektur deep learning. Dalam penelitian ini, dilakukan penggunaan metode transfer learning untuk melatih ulang basenetwork, sehingga mampu mengenali citra jajanan tradisional Indonesia. Di antara tiga base network yang dilatih dan diuji, disimpulkan bahwa dengan menggunakan base-network mobilenetV2 menghasilkan akurasi uji sebesar 98%, tertinggi dibandingkan dengan menggunakan ResNet50 dan VGG16 yang menghasilkan akurasi uji 97.33% dan 93.33%.Kata kunci: jajanan tradisional indonesia, klasifikasi, deep learning, transfer learning ABSTRACTTraditional Indonesian snacks have become valuable and important cultural heritage. However, amidst the progress of time, some people consider them outdated and switch to modern foods. As part of an effort to preserve and help the community, especially the younger generation, to recognize various traditional Indonesian snacks, this research aims to automatically classify types of traditional Indonesian snacks based on images using deep learning architecture. In this study, transfer learning method was employed to retrain the base-network, enabling it to recognize images of traditional Indonesian snacks. Among the three base networks trained and tested, it was concluded that using the MobileNetV2 base-network resulted in a test accuracy of 98%, the highest compared to using ResNet50 and VGG16, which achieved test accuracies of 97.33% and 93.33% respectively.Keywords: Indoensian traditional snack, classification, deep learning, transfer learning
Analisis Perbandingan Performansi Openvswitch Dan Open Virtual Network Dengan POX Controller Pada Cloud-SDN Faturrahman, Raihan
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 3 (2025): Juni 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Dalam dunia jaringan komputer, memilikikonsep keterkaitan konektifitas pada setiap perangkat. Padajenis jaringan tradisional, untuk mengelola suatu perangkat,konfigurasi dilakukan pada tiap perangkat dan tidak terpusat.Sehingga jenis jaringan tradisional memiliki keterbatasandalam mengimplementasikan cloud computing. Yang memilikiakses di mana saja sehingga bertambah pula user/penggunauntuk mengelola suatu perangkat, yang mengakibatkanperubahan trafik secara dinamis. Oleh karena itu, SoftwareDefined Network (SDN) muncul sebagai harapan untukkompleksitas jaringan tradisional. Dapat memisahkan controlplane dan data plane secara terpisah. Sehingga dapatmelakukan konfigurasi perangkat secara terpusat. Untukmenjalankan jaringan SDN dibutuhkan Kontroller SDN yaituPOX Controller. Menggunakan Open virtual switch dan openvirtual network untuk memastikan kinerja jaringan yangoptimal. Penelitian ini berfokus untuk menganalisisperformansi jaringan antara openvswitch dan open virtualnetwork menggunakan POX controller pada cloud-SDN.Skenario percobaan dilakukan menggunakan mininet untukmembangun topologi jaringan. Topologi jaringan yangdigunakan yaitu topologi 3 switch, topologi 5 switch, dantopologi 7 switch. Hasil pengujian berdasarkan parameterQuality of service (QOS) terdiri dari troughput, packet loss,jitter, dan delay. Open virtual network memiliki kualitas yanglebih baik dibandingkan open virtual switch. Denganmendapatkan hasil troughput 37,35 Mbps, Packet loss 3.907 %,Delay 1,71 ns, dan jitter 531 ns.Kata kunci — Cloud Computing, Software Defined Network,POX Controller, Open Virtual Switch, Open Virtual Network,Quality Of Services.
Co-Authors Sugondo Hadiyoso YULI SUN HARIYANI