Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Profesi Insinyur Universitas Lampung Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer
Faizal, Rifky Abilio
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengujian Kualitas Layanan Internet Seluler Berbasis QoS Studi Kasus di Karawang Simanjuntak, Andrean Hosea; Nurpulaela, Lela; Sulistyo , Bagas; Faizal, Rifky Abilio; Louhanapessy, Henokh Markiano
Jurnal Profesi Insinyur Universitas Lampung Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jpi.v6n1.156

Abstract

Kualitas layanan (Quality of Service/QoS) merupakan faktor penting dalam menentukan performa jaringan internet seluler, terutama di era digital yang menuntut konektivitas tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur dan menganalisis QoS dari tiga provider seluler di wilayah Karawang. Parameter yang diuji meliputi delay (latensi), jitter, throughput, dan packet loss. Pengambilan data dilakukan melalui pengujian langsung di beberapa titik lokasi menggunakan aplikasi dan perangkat pengukur jaringan. Hasil pengujian menunjukkan variasi performa antar provider, di mana masing-masing memiliki keunggulan dan kelemahan pada parameter tertentu. Temuan ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengambilan keputusan bagi pengguna maupun pihak penyedia layanan dalam meningkatkan kualitas jaringan di wilayah Karawang.
Implementasi YOLOv5n untuk Deteksi Sampah Sungai Berbasis Computer Vision Sulistyo, Bagas; Nurpulaela, Lela; Simanjuntak, Andrean Hosea; Faizal, Rifky Abilio; Louhanapessy, Henokh Markiano
Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer Vol. 5 No. 2 (2025): Juli: Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/juritek.v5i2.5036

Abstract

Pencemaran sungai akibat sampah menjadi persoalan lingkungan yang serius di Indonesia. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi sampah otomatis menggunakan model YOLOv5n, yang ringan dan cocok untuk perangkat berbasis Internet of Things. Sebanyak 700 gambar dianotasi dalam 17 kelas menggunakan Roboflow, lalu dilatih di Google Colab selama 150 epoch. Evaluasi model menunjukkan mAP@0.5 sebesar 0.417 dan mAP@0.5:0.95 sebesar 0.236. Model memiliki performa tinggi pada kelas dengan data melimpah seperti plastik dan ranting kayu, namun lemah pada kelas minoritas seperti bola dan sendal. Visualisasi berupa confusion matrix dan kurva evaluasi mendukung temuan ini. Pengujian lokal menggunakan kamera sungai menunjukkan kemampuan deteksi real-time yang cukup akurat. Hasil penelitian membuktikan bahwa YOLOv5n efektif untuk mendeteksi sampah dengan efisiensi tinggi, dan berpotensi diterapkan pada sistem kapal pembersih otomatis. Temuan ini menjadi dasar pengembangan sistem berbasis Artificial Intelligence untuk pengelolaan sampah perairan secara berkelanjutan. Kata kunci: Deteksi objek; YOLOv5n; Sampah sungai; Computer vision; Roboflow; Deep learning;
Co-Authors Lela Nurpulaela Louhanapessy, Henokh Markiano Simanjuntak, Andrean Hosea Sulistyo , Bagas Sulistyo, Bagas