Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal Computer Science and Informatic Systems : J-Cosys Buffer Informatika
Mulyaman, Eman
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi YOLOv8 untuk Deteksi dan Hitung Objek Manusia dengan Convolutional Neural Network Mihuandayani; Sefranda Pesik, Wanda Helmi; Mamuaya, Supit; Akbar Nuzul Putra; Mulyaman, Eman
Buffer Informatika Vol. 11 No. 1 (2025): Buffer Informatika
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Computer Science, University of Kuningan, Indonesia

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

Abstract

Di era digital saat ini, teknologi telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari, mendorong kebutuhan untuk pemantauan dan penghitungan objek yang efisien dan akurat, khususnya manusia. Meskipun berbagai metode deteksi objek telah berkembang, masih ada tantangan signifikan dalam mengelola dan memantau jumlah pengunjung secara otomatis dalam lingkungan publik dengan akurasi tinggi, terutama dalam kondisi real-time dan berbagai skenario kompleks. Penelitian ini memanfaatkan metode YOLOv8 berbasis arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi serta penghitungan objek manusia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengatasi gap dalam teknologi deteksi objek yang ada dengan meningkatkan efisiensi dan akurasi pemantauan ruang publik melalui penghitungan otomatis jumlah pengunjung. Studi kasus dilakukan di STMIK Multicom menggunakan dataset Common Objects in Context dan video yang diambil menggunakan ponsel di lingkungan kampus untuk evaluasi kinerja sistem. YOLOv8 memungkinkan deteksi objek secara real-time dengan akurasi tinggi, menjadikan tugas yang sebelumnya bergantung pada upaya manual lebih efisien dan akurat. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat akurasi sebesar 85%, yang menandakan kemampuan sistem dalam mendeteksi dan menghitung objek manusia secara efektif, meskipun masih menghadapi tantangan pada skenario dengan jarak dekat atau objek yang besar. Penelitian ini berkontribusi pada kemajuan sistem otomatis untuk deteksi dan penghitungan objek, mengisi kekurangan dalam teknologi yang ada, dan menawarkan solusi efektif untuk pengelolaan dan pemantauan destinasi pengunjung.
Sistem Informasi Akademik dan Registrasi Berbasis Website dan Mobile di SMP N 4 Lolak Mulyaman, Eman; Palilingan, Tesalonika; Abast, Yansen Gerson; Mihuandayani, Mihuandayani; Mamuaya, Supit
Journal Computer Science and Information Systems : J-Cosys Vol 5, No 2 (2025): September
Publisher : Universitas Dharma Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53514/jco.v5i2.705

Abstract

SMP Negeri 4 Lolak masih menghadapi permasalahan dalam pengelolaan informasi akademik dan proses pendaftaran siswa baru yang sebagian besar dilakukan secara manual, sehingga kurang efektif dan berisiko menimbulkan kehilangan data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Informasi Akademik dan Registrasi berbasis website dan mobile guna meningkatkan efektivitas pengelolaan data dan layanan informasi sekolah. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model prototype, sedangkan pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Blackbox Testing untuk memastikan fungsi-fungsi utama berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mengelola data akademik, menyediakan informasi jadwal, nilai, dan absensi, serta mendukung proses pendaftaran siswa baru secara online. Berdasarkan hasil pengujian, seluruh fitur utama sistem berjalan dengan baik dan sesuai dengan yang diharapkan. Dengan demikian, sistem ini dinyatakan layak digunakan untuk mendukung kegiatan akademik dan administrasi di SMP Negeri 4 Lolak.
Co-Authors Abast, Yansen Gerson Akbar Nuzul Putra Mamuaya, Supit Mihuandayani Mihuandayani, Mihuandayani Palilingan, Tesalonika Sefranda Pesik, Wanda Helmi