Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.936
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK INFORMATIKA Reaktor Mechatronics, Electrical Power, and Vehicular Technology TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics ITEj (Information Technology Engineering Journals) Kultivasi JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal Sistem dan Manajemen Industri JRSI (Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri) Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Jurnal Mitra Manajemen Jurnal Kimia Terapan Indonesia Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) JURTEKSI Jurnal Sistem Cerdas Linguistik Indonesia Teknologi Indonesia Journal of Data Science and Its Applications Jurnal Instrumentasi INVEST : Jurnal Inovasi Bisnis dan Akuntansi Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Ilmiah Teknik Elektro eProceedings of Engineering SEMNASTERA (Seminar Nasional Teknologi dan Riset Terapan) Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) Jurnal Polimesin AQILA : Acceleration, Quantum, Information Technology and Algorithm Journal Journal of Production, Enterprise, and Industrial Applications
Fakhrurroja, Hanif
Telkom University
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation

Published : 41 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1 
Penerapan Algoritma Yolo V8 Untuk Pengenalan Pengendara Sepeda Motor Tanpa Helm Dalam Sistem Pemantauan Pelanggaran Lalu Lintas Rais, Muhammad Haidar; Musnansyah, Ahmad; Fakhrurroja, Hanif
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Penggunaan teknologi kecerdasan buatan (AI) telah menjadi relevan dalam berbagai sektor, termasukpenegakan hukum lalu lintas. Berdasarkan Undang-Undang Nomor. 22 Tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan AngkutanJalan di Indonesia, Pasal 106 ayat (8) [1] memerintahkan setiap pengendara dan penumpang sepeda motor untukmemakai helm yang memenuhi Standar Nasional Indonesia (SNI) saat melakukan perjalanan. Dalam konteks ini, sisteme-tilang telah diterapkan di banyak kota di Indonesia. Penelitian sebelumnya telah menunjukkan bahwapenggunaan YOLO V8 dapat meningkatkan tingkat akurasi deteksi plat nomor kendaraan dengan menggunakankekuatan komputasi yang lebih sedikit dibandingkan dengan versi sebelumnya. Metodologi CRISP DM digunakan dalampenelitian ini, yang menghasilkan tingkat akurasi yang untuk pendeteksian pengguna sepeda motor yangmenggunakan helm sebesar 86% untuk deteksi pengguna motor yang tidak menggunakan helm sebesar 87% untukpengguna kendaraan roda dua yang menggunakan helm. Selain itu, framework Flask digunakan untukmengembangkan website yang memungkinkan deteksipelanggaran lalu lintas tidak menggunakan helm melalui akses online. Kata kunci — YOLOV8, E-tilang, AI, deteksi helm, CRISP DM
Perancangan dan Analisis Static Structural Casing Automated Water Meter Reading Camera Menggunakan Metode Finite Element Untuk Menguji Kekuatan Maksimal Rancangan Rahman, Jodi Rizki; Mulyana , Tatang; Fakhrurroja, Hanif
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Pada tahun 2020, Perumda Tirtawening KotaBandung mengalami kerugian sebesar 5-6 miliar setiap bulandikarenakan kehilangan air yang terjadi akibat pembacaanmeteran air yang masih manual. Masalah ini dapat diselesaikanmenggunakan inovasi Automated Water Meter ReadingBerbasis Internet of Things. Pemancaran informasi pada alatinovasi, menggunakan PCB (Printed Circuit Board), dimanakerusakan dapat terjadi dengan sedikit kelembapan yangmengandung mineral seperti kalsium, magnesium, kalium dangaram. Air hujan terdeteksi mengandung banyak mineral yangdapat merusak komponen. Untuk melindungi komponen darikandungan air hujan, tugas akhir ini dibuat untuk merancangcasing dan menganalisis kekuatan rancangan casing terhadapbeban hujan dengan metode Finite Element. Dengan bebanhujan tertinggi di Banding tahun 2018-2022 sebesar 102,606 N,Hasil simulasi kekuatan rancangan casing memiliki teganganvon mises sebesar 3,562 Mpa dimana berada dibawah yieldstrength material ABS Plastic sebesar 27,44 Mpa dengandeformasi yang terjadi hanya deformasi elastis dimanadeformasi yang bersifat tidak permanen, yang berarti ketikabeban yang diterapkan dilepaskan, rancangan akan kembali kebentuk aslinya. Berdasarkan hasil safety factor, nilai yangdidapatkan pada rancangan adalah 7,7053 dengan beban yangdiberikan sebesar 102,61 N atau 10,261 m3 air. Nilai 7,7053memberikan kesimpulan juga bahwa rancangan casing AMRdapar menahan beban 7,7053 lebih banyak dari beban curahhujan tertinggi kota Bandung. Rancangan dapat menahanbeban dengan berat 790,42 N. Kata kunci— Automated Water Meter Reading Camera,Finite Element Method, Von Mises Stress, Factor of Safety
Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector Machine (SVM) Terhadap Kata Kunci #TheLinkinJKT Asriana, Asriana; Pratiwi, Oktariani Nurul; Fakhrurroja, Hanif
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Pada penelitian ini dilakukan sentimen analisis terhadap tweetss terkait #TheLinkinJKT mengenai segi <SistemTicketing= dan <Kepuasan Event= dengan kategori sentimen label positif dan negatif. Sentimen analisis dilakukan menggunakanpendekatan Machine Learning dengan algoritma Support VectorMachine (SVM). Terdapat 1.331 jumlah data keseluruhan pada <Sistem Ticketing= dengan 650 tweetss dengan label positif dan705 tweetss dengan label negatif. Sedangkan pada <Kepuasan Event= terdapat 4.400 jumlah data keseluruhan dengan 1.995dengan label positif dan 2.402 dengan label negatif, pelabelan datadilakukan secara manual. Berdasarkan hasil analisismenggunakan SVM, akurasi tertinggi pada <Sistem Ticketing=dengan rasio split 70:30 sebesar 0,737 atau 73% dan akurasitertinggi pada <Kepuasan Event= dengan rasio split 80:20 sebesar0,743 atau 74%. Adapun hasil evaluasi kinerja modelmenggunakan K-Fold Cross Validation pada <Sistem Ticketing=dengan hasil accuracy sebesar 0,74, precision sebesar 0,71, recallsebesar 0,71 dan f1- score sebesar 0,71, sedangkan pada<Kepuasan Event= hasil accuracy sebesar 0,74, precision sebesar0,82, recall sebesar 0,57, dan f1-score sebesar 0,68. Hasil darianalisis ini diharapkan dapat memberikan digunakan sebagaifeedback bagi pihak terkait untuk meningkatkan kualitas layananyang diberikan dari sisi sistem ticketing dan kepuasan konsumenterhadap event yang diselenggarakan oleh pihak promotorDyandra Global Edutainment untuk acara-acara berikutnya. Kata kunci— Analisis Sentimen, Support Vector Machine, Natural Language Processing
Perancangan Backend Pada Website Investa Menggunakan Metode Iterative Incremental Wijaya, I Made Darma Putra; Al-Anshary , Faishal Mufied; Fakhrurroja, Hanif
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Perkembangan teknologi informasi berdampaksignifikan pada sektor pertanian di negara berkembang,terutama Indonesia. Sektor ini berkontribusi sebesar 12,62%terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) negara danmenciptakan lapangan kerja bagi sekitar 30% angkatan kerjanasional. Lebih dari sekadar penyedia pangan dan bahan bakuindustri, pertanian juga memiliki peran krusial dalam menjagakelestarian lingkungan hidup. Meski begitu, tantanganproduktivitas rendah tetap menjadi isu serius di sektor ini.Terbatasnya modal dan harga jual yang kompetitif menjadihambatan utama bagi para pelaku usaha pertanian. Olehkarena itu, investasi dalam sektor pertanian menjadi kunciuntuk mendorong inovasi dan meningkatkanproduktivitasnya. Penelitian ini bertujuan untuk memberikansolusi dengan merancang platform Investa, sebuah websiteberbasis teknologi yang menghubungkan para petani denganpara investor. Platform ini memanfaatkan metodepengembangan iterative incremental dengan fokus padapengembangan backend API menggunakan frameworkLaravel. Dengan dua iterasi pengembangan, backend websiteInvesta berhasil diciptakan, menyediakan seluruh fungsi yangdiperlukan oleh klien website. Harapannya, Investa mampumenggalvanisasi partisipasi aktif para investor dalammendukung pertumbuhan sektor pertanian. Di sisi lain, parapetani juga diuntungkan dengan akses lebih mudah terhadapmodal yang memadai, sehingga usaha pertanian mereka dapattumbuh dan berkembang secara berkelanjutan. Kata kunci— Investasi, Pertanian, iterative incremental, Laravel
Rancang Bangun Perangkat Flow Meter Reading Analog Konevensional Ramdhani, Fiqri; Aziz, Arif Abdul; Fakhrurroja, Hanif
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

PDAM is a regional company that provides water supply services to all residents of the Indonesian Community in need. PDAM checks the amount of water usage of each customer every month by sending officers to the customer's house to check and record the amount of water usage through the water meter. The water meters used by PDAM are still analog in nature so that customers experience difficulties in reading the amount of water usage [1]. Because water recording is still manual and analog tools. So to help development innovation, the first step is to create a PDAM water usage monitoring system in digital form. Flow Meter Reading is the development of a device that will be used to read analog water meters that measure fluid volumetric flow rates digitally. The use of manual water meters that are still manually recorded by employees will be helped by the presence of Analog Flow Meter Reading devices, Flow Meter Reading device design is carried out. The design is done by making a PCB design using a low power MCU STM32. Keywords-Water, PDAM Customer, Water Meter, Monitoring
Pembuatan Prototipe Casing Pembaca Meter Air Otomatis Menggunakan Metode Reverse Engineering Hakim, Aqil Rahman; Mulyana, Tatang; Fakhrurroja, Hanif
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pembaca meter air otomatis merupakan suatu alat yang digunakan untuk mencatat dan mengirimkan data penggunaan air yang tertera pada meter air secara otomatis. Sedangkan casing pembaca meter air otomatis merupakan komponen atau part yang digunakan untuk melindungi komponen yang terdapat di dalam pembaca meter air otomatis. Pembaca meter air ini sendiri terdiri dari komponen casing, komponen sensor dan baterai. PT. XYZ adalah perusahaan manufaktur yang beroperasi di sektor elektronik dan logam, khususnya dalam produksi alat ukur seperti meter air yang ingin membuat pembaca meter air otomatisnya sendiri. Di Indonesia sendiri penggunaan pembaca meter air otomatis masih terbilang jarang. Dikarenakan saat ini, sebagian besar Perusahaan Daerah Air Minum atau PDAM masih melakukan pencatatan meter air secara manual dengan petugas yang harus mendatangi rumah-rumah pelanggan untuk mencatat angka yang tertera pada meter air (Paksi, dkk., 2020). Dalam kasus ini, PT. XYZ membuat komponen sensor pada pembaca meter air otomatis dan membutuhkan casing pembaca meter air otomatis agar dapat sesuai dengan komponen sensor yang telah dibuat dan dapat melindungi komponen sensor dengan baik. Maka dari itu, fokus utama dari kajian ini adalah untuk membantu merancang prototipe casing pembaca meter air otomatis menggunakan metode reverse engineering agar dapat melindungi komponen eletronik yang dibutuhkan oleh pihak PT. XYZ tanpa menghalangi fungsi utama pada komponen tersebut. Kata kunci: PDAM, Casing Pembaca Meter Air OTomatis, Reverse Engineering
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Penggunaan Aplikasi PeduliLindungi untuk Aktivitas Ruang Publik pada Media Sosial Twitter Erlangga, Gilang; Sutoyo, Edi; Fakhrurroja, Hanif
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 2 (2023): April 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak—Pemerintah Indonesia telah mengeluarkan kebijakan baru untuk membantu memantau penyebaran virus COVID-19 agar dapat ditangani secara efisien dengan melacak riwayat lokasi yang dikunjungi masyarakat dengan memerintahkan kepada mereka untuk melakukan check-in dan check-out di ruang publik menggunakan aplikasi PeduliLindungi. Twitter merupakan media yang digunakan sebagai sarana menyampaikan pendapat terkait isu yang hangat diperbincangkan. Beragam pendapat dikeluarkan oleh masyarakat baik bernada positif maupun negatif. Maka dari itu, dilakukan analisis sentimen terhadap penggunaan aplikasi PeduliLindungi. Analisis sentimen yang dilakukan menggunakan pendekatan Machine Learning dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) sebagai metode untuk mengklasifikasikan setiap tweets nya ke dalam dua sentimen, yaitu positif dan negatif. Penelitian menghasilkan model terbaik yaitu menggunakan dengan metode pemisahan train dan test data yaitu metode holdout rasio 70:30, dan metode SMOTE untuk penyeimbangan datanya. Model tersebut menghasilkan nilai accuracy: 81.23%, precision: 83.58%, recall: 86.62%, F-1 score: 85.07%, dan AUC: 0.881. Model tersebut digunakan untuk klasifikasi penentuan sentimen dari setiap tweets sehingga dapat diketahui tren persebaran sentimen masyarakat terhadap penggunaan aplikasi PeduliLindungi untuk aktivitas ruang publik pada media sosial Twitter periode Oktober 2021 hingga Juli 2022.Kata kunci— PeduliLindungi, twitter, analisis sentimen, Support Vector Machine (SVM)
Pengembangan Sistem Dialog Interaksi Manusia dan Mesin Menggunakan Finite State Machine Utama, Muhammad Hasbi Juri; Musnansyah, Ahmad; Fakhrurroja, Hanif
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 2 (2023): April 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak— Penerapan sistem dialog di dalam kendaraan tidak hanya untuk memudahkan aktifitas pengguna, namun untuk menjaga pengguna agar tetap fokus selama mengemudi, sehingga dapat menghindari kecelakaan. Sistem dialog pada penelitian ini memanfaatkan pengenalan ucapan sebagai data input dari pengguna untuk mengontrol peralatan kendaraan mobil seperti menyalakan lampu, mematikan AC, menyalakan radio, dll. Penelitian ini menyajikan pengembangan sistem dialog berbasis Internet of Things (IoT) dengan menggunakan algoritma model Finite State Machine (FSM) untuk mengelola sistem dialog. Sistem ini diimplementasikan pada Raspberry Pi yang merupakan komputer berukuran kecil sebagai alat kendali utama, kemudian menggunakan Firebase real-time database sebagai penerima dan pengirim data berdasarkan input sebuah sistem dialog. Data pada Firebase akan tersinkronisasi dengan mikrokontroler ESP32 yang akan menghidupkan atau mematikan perangkat kendaraan. Metode perancangan pada penelitian ini menggunakan model prototyping karena akan sering dilakukan percobaan sebelum mencapai tahap akhir. Hasil dari penelitian ini yaitu, berhasil menciptakan sebuah prototipe sistem dialog interaksi manusia dan mesin berbasis IoT pada kendaraan mobil dengan mencapai rata-rata akurasi perintah berhasil 89,5% untuk menyalakan dan mematikan aliran listrik yang terhubung pada ESP32.Kata kunci— finite state machine, internet of things, sistem dialog.
Penerapan Image Processing untuk Mengetahui Tingkat Kematangan Kopi Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) pada Perkebunan Kopi Malabar Bandung Dermawan, M Farhan Hussaini; Witarsyah, Deden; Fakhrurroja, Hanif
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 3 (2023): Juni 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak-Kopi merupakan salah satu tanaman perkebunan yang sudah lama menjadi tanaman yang dibudidayakan. penggolongan kematangan buah kopi yang dilakukan secara manual masih memiliki beberapa kelemahan dan membutuhkan proses yang cukup lama, memiliki akurasi yang rendah dan serta tidak konsisten, hal itu dikarenakan penentuan yang dilakukan secara subjektif oleh petani kopi. Adapun penggolongan tingkat kematangan buah kopi secara otomatis, dapat lebih cepat dengan penetuan secara objektif, maka dari itu penggunaan image processing relatif lebih mudah, cepat dan didasarkan pada penilaian deskriptif yang dikuantifikasikan untuk menentukan kematangan kopi. Image Processing adalah suatu metode yang digunakan untuk memproses atau memanipulasi gambar dalam bentuk 2 dimensi, Dalam proses pengklasifikasian, ada banyak metode yang digunakan untuk mendapatkan klasifikasi dari objek berdasarkan data latih. Salah satu algoritma yang digunakan untuk proses klasifikasi adalah K-Nearst Neighboor (K-NN). K-NN merupakan teknik klasifikasi terhadap objek berdasarkan data latih yang jaraknya paling dekat atau memilki kemiripan ciri dengan objek tersebut. . K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap obyek baru berdasarkan (K) tetangga terdekatnya, K-Nearest Neighbor (K-NN) termasuk algoritma supervised learning, dimana hasil dari query instance yang baru yang mana diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori pada K-Nearest Neigbors (K-NN). Kata kunci-kopi, image processing, K-Nearest Neighbor (KNN)
Co-Authors Adi Sutrisno Adi Waskito Adillah, Muhammad Fauzan Nur Agustiana, Nathifa Ahmad Musnansyah Andry Alamsyah Anindya Prameswari Putri Djakaria Anto Tri Sugiarto Arif Abdul Aziz Aris Munandar Asriana Asriana, Asriana Azwar Farrel Wirasena Betty Natalie Fitriatin Binashir Rofi’ah Carmadi Machbub Cindy Septiani Hudaya Deden Witarsyah Deni Kurnia Denis Gresan Yubelas Deris Stiawan Dermawan, M Farhan Hussaini Derry Destian Didit Adytia Dina Angela Dini Dwi Andayani Dita Pramesti Djakaria, Anindya Prameswari Putri Edy Tanu Elsa Melati Nurrachmat Emma Trinurani Sofyan Erlangga, Gilang Faishal Mufied Al Anshary Faishal Mufied Al-Anshary Firdaus, M Ridwan Fitri Widiantini Ghifari, Raden Faqih Hilmiy Hakim, Aqil Rahman Hans Melkisedek Simanjuntak Hariyadi , Karina M., Rahma Kemahyanto Exaudi Lidanta, Fairuz Zahirah Mahardiono, Novan Agung Mimin Muhaemin, Mimin Muharman Lubis Nopendri Nopendri Novan Agung Mahardiono Novan Agung Mahardiono Novan Agung Mahardiono Nuryatno, Edi Triono Oktariani Nurul Pratiwi Permatasari, Yessy Prahastiwi, Narita Ayu Prima Audina Wibowo Puspitasari, Devi Ambarwati Putra Perdana Prasetyo, Aditya Rahayu, Indah Sari Rahman, Jodi Rizki Rahmat Budiarto Rahmat Mulyana Rais, Muhammad Haidar Ramdhani, Fiqri Rimba Pratama Putra Rukmana, Putri Utami Sadewa, Rizki Salsabila, Syifa Aria Sarmayanta Sembiring Sendhitasari, Aulia Ferina Seno Adi Putra Setyorini Setyorini Sudaryati Cahyaningsih Sugiono, - Sutoyo, Edi Syamsiar, Syamsiar Tanu, Edy Tatang Mulyana Tien Fabrianti Kusumasari Tualar Simarmata Utama, Muhammad Hasbi Juri V. Luvita Veithzal Rivai Zainal Veny Luvita Veny Luvita Wibowo, Jony Winaryo Wibowo, Nanang Roni Widianto Soekarnen Wijaya, I Made Darma Putra Yolanda, Mitra Marlina Zuhdi, Hafidh