cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Yudhi Nugroho Adi
Contact Email
library@tekomuniversity.ac.id
Phone
+628128000110
Journal Mail Official
library@telkomuniversity.ac.id
Editorial Address
Jl. Telekomunikasi - Ters. Buah Batu Bandung 40257 Indonesia
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
eProceedings of Engineering
Published by Universitas Telkom
ISSN : 23559365     EISSN : -     DOI : https://doi.org/10.34818/eoe.v9i5.18452
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering
Merupakan media publikasi karya ilmiah lulusan Universitas Telkom yang berisi tentang kajian teknik. Karya Tulis ilmiah yang diunggah akan melalui prosedur pemeriksaan (reviewer) dan approval pembimbing terkait.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 8,304 Documents
 581   582   583   584   585 
RANCANG BANGUN SISTEM PARKING SPACE COUNTER BERBASIS KAMERA WEBCAM MENGGUNAKAN OPENCV PYTHON Rizka Pratama , Haviz; Putra Setiawan, S.T.,, Dhoni; Yudiansyah, S.T., M.T
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 — Masalah Parkir merupakan salah satu tantangan yang sering terjadi di daerah perkotaan. Pertumbuhan kendaraan semakin padat dengan waktu yang tidak sebanding ketersediaan lahan parkir, sehingga muncul kemacetan, polusi, dan konsumsi bahan bakar berlebihan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem Parking Space Counter berbasis kamera webcam dengan memanfaatkan OpenCV Python. Sistem ini diharapkan mampu mendeteksi ketersediaan tempat parkir secara otomatis dan memberikan informasi real-time kepada pengendara tentang slot parkir yang tersedia.Hasilnya menunjukkan presisi sebesar 67%, yang mengindikasikan bahwa sistem mengidentifikasi ruang parkir yang terisi dengan benar dalam 67% prediksi. Recall mencapai 100%, menunjukkan kemampuan model untuk mendeteksi semua ruang parkir yang terisi. Nilai F1 sebesar 80% mencerminkan kinerja yang seimbang antara presisi dan recall, yang menunjukkan keefektifan sistem. ini menunjukkan bahwa meskipun model ini dapat mengidentifikasi ruang parkir yang terisi dengan baik, masih ada ruang untuk perbaikan dalam mengurangi kesalahan positif untuk meningkatkan presisi lebih lanjut. Kata kunci - Parkir, Webcam, OpenCV, F1 Score.
Ekspansi Fitur dengan FastText untuk Analisis Sentimen di Media Sosial X Menggunakan Recurrent Neural Network dan Covlutional Neural Networ Naufal Razzak , Robith; Budi Setiawan, Erwin
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 - Dalam era digital, media X telah menjadi platform penting bagi masyarakat untuk ekspresi dan pertukaran informasi, terutama selama pemilihan umum, memungkinkan analisis sentimen untuk memahami opini publik secara real-time. Namun, tantangan utama adalah pengolahan teks yang tidak terstruktur dan kompleks, yang sering menghasilkan analisis yang kurang akurat. Untuk mengatasi ini, penelitian ini mengembangkan model hybrid deep learning yang mengintegrasikan Recurrent Neural Networks (RNN) dan Convolutional Neural Networks (CNN). Selain itu, penggunaan ekspansi fitur FastText memungkinkan model untuk mengatasi inkonsistensi kosakata dan meningkatkan pemahaman kontekstual, dengan mengidentifikasi dan menggantikan kata-kata yang kurang representatif dengan alternatif yang memiliki kemiripan semantik. Dua dataset digunakan untuk membangun similarity corpus dengan dataset media X sebesar 62.955 dan datset IndoNews sebesar 126.673. Sistem menunjukkan tingkat akurasi maksimum pada model hybrid deep learning RNN-CNN yaitu sebesar 73,00% dengan peningkatan 2,50% terhadap model RNN dan 3,00% terhadap model CNN. Hasil ini menunjukkan bahwa integrasi RNN dan CNN, bersama dengan teknik ekspansi fitur FastText, meningkatkan kemampuan analisis sentimen, memberikan metode yang lebih efisien dan akurat dalam mengklasifikasikan sentimen publik. Kata kunci - hybrid, RNN, CNN, fasttext, analisis sentimen
Gamifikasi Sistem Pembelajaran Matematika Persamaan Linear Satu Variabel Untuk Siswa SMP Duke Susila , Habibie; Widowati, Sri; Hafidz Azis, Aaz Muhammad
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 - Mayoritas sekolah di dunia mengajarkan matematika sebagai salah satu mata pelajaran dasar yang harus dikuasai semua siswa. Tetapi banyak siswa SMP masih tidak menyukai pelajaran matematika dikarenakan pelajaran matematika sulit untuk dipahami dan kurangnya motivasi dari siswa SMP untuk mempelajarinya. Video game adalah permainan berbentuk digital yang berfungsi untuk menghibur. Hampir semua orang pernah bermain game, termasuk siswa SMP. Gamifikasi adalah fenomena memasukkan elemen dari game ke dalam kehidupan sehari-hari. Salah satu implementasi gamifikasi adalah gamifikasi untuk edukasi. Dalam Tugas Akhir ini penelitian dilakukan terhadap siswa SMP dalam menggunakan sistem gamifikasi untuk mata pelajaran aljabar, khususnya persamaan satu variabel. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa gamifikasi sistem pembelajaran matematika aljabar persamaan liner satu variabel dapat meningkatkan pemahaman siswa SMP dalam mempelajari matematika aljabar. Kata kunci - siswa SMP, gamifikasi, persamaan satu linear variabel, sistem pembelajaran, gambar
Pengaruh Refactoring Extract Method terhadap Pengembangan Aplikasi menggunakan Test Driven Development Hazim Wibowo, Fauzi; Jatmiko Suwawi , Dawam Dwi; Herdiani , Anisa
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 — Tingginya kompleksitas dan rendahnya maintainability pada kode menyebabkan maintain sebuah program sulit untuk dilakukan. Maintainability dan readability saling berkaitan karena rendahnya maintainability menyebabkan kode sulit untuk dibaca dan dimodifikasi. Menurunkan kompleksitas, meningkatkan maintainability, dan meningkatkan readability merupakan tujuan refactoring pada test driven development. Refactoring dengan extract method dipilih karena dapat meningkatkan readability dan mengurangi duplikasi pada kode. Pengembangan website pada penelitian ini menggunakan paradigma pemrograman functional programming dan mengalami permasalahan long method. Metode refactoring ini dapat menghilangkan long method pada paradigma pemrograman functional programming sehingga sesuai diterapkan pada penelitian ini. Test driven development merupakan pengembangan perangkat lunak yang didasari oleh pembuatan program pengujian iteratif otomatis kecil, penulisan kode untuk lolos testing, dan refactoring code. Penelitian ini membuat website penilaian e-learning readiness Hung model berdasarkan requirement dari kaprodi S1 PJJ Informatika menggunakan test driven development. Pengembangan website ini dikerjakan oleh satu tim dan memiliki anggaran yang kecil. Oleh karena itu, penelitian ini sesuai dengan metode pengembangan perangkat lunak test driven development yang memungkinkan pengembangan perangkat lunak dengan satu tim dan anggaran yang kecil. Website ini diteliti dan dianalisis terkait pengaruh extract method terhadap cyclomatic complexity, halstead volume, maintainability index, dan code readability prediction pada pengembangan menggunakan test driven development. Kata kunci — test driven development, extract method, cyclomatic complexity, halstead volume, maintainability index, code readability prediction
Perancangan dan Pengembangan UI/UX Aplikasi Pembelajaran Berbasis Microlearning dengan Menggunakan Metode User-Centered Design di Balai Latihan Kerja Banten Haryo Putranto, Bagas; Ayu Laksitowening , Kusuma
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 — Kemajuan teknologi yang terus meningkat menuntut manusia untuk beradaptasi dalam bidang Pendidikan dan pelatihan. Dampak yang muncul dari perkembangan teknologi metode pembelajaran yang berbasis microlearning. Platform microlearning pun menjadi sarana yang dapat memudahkan para peserta dan instruktur di balai latihan kerja untuk berinteraksi dan belajar secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengastasi permasalahan tersebut dengan merancang dan mengembangkan website pembelajaran berbasis microlearning menggunakan metode User-Centered Design (UCD) pada balai Latihan kerja Banten. Pemilihan metode User-Centered Design sebagai metodologi pengembangan website didasarkan pada kebutuhan untuk fokus pada pengalaman dan kebutuhan peserta, memastikan kualitas desain, serta memudahkan dan mempersingkat waktu pembelajaran para peserta untuk mempelajari materi. Pada proses pengembangan website, tentunya mengikuti pendekatan User-Centered Design dimulai dengan perencanaan dan perancangan UI/UX, penjadwalan, implementasi, serta pengujian. Kata kunci— Microlearning, balai latihan kerja, usercentered design, website
Perancangan Model User Interface (Ui) Untuk Aplikasi Pendaftaran Antrian Online Rumah Sakit Umum Wiradadi Husada Dengan Metode User Centered Design (Ucd) Raihansyah, Hamanda; Adrian, Monterico; Yulia Puspitasari , Shinta
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 — Pendaftaran Antian Online Rumah Sakit Umum Wiradadi Husada adalah aplikasi yang memudahkan pengguna untuk mendaftarkan antrian secara online. Aplikasi pendaftaran Antrian Online tidak hanya untuk mendaftarkan antrian saja, tetapi juga memiliki fungsi untuk melihat jadwal praktek dokter dihari dan tanggal yang diinginkan. Tetapi aplikasi ini masih memiliki kekurangan dari desain antar muka dan interaksi pengguna, khususnya pada halaman antrian online yang dimana halaman tersebut adalah inti dari aplikasi ini. Saat pasien mendaftarkan antrian, pasien akan diminta untuk banyak mengisi data yang sudah dilakukan pada saat registrasi akun. Desain aplikasi pada saat ini memiliki beberapa halaman dan pengguna merasa cukup puas. Namun, masih ada beberapa menu yang kurang baik dan konsisten. Bedasarkan hasil evaluasi awal dengan metode System Usability Scale (SUS), didapatkan skor 56,68. Untuk mengatasi masalah tersebut maka dilakukan perancangan ulang antarmuka dan interaksi aplikasi Pendaftaran Antrian Umum Wiradadi Husada dengan menggunakan metode User Centered Design (UCD), yang berfokus pada permasalahan yang dirasakan pengguna. Melalui penelitan ini, dihasilkan desain antarmuka dan interaksi aplikasi Pendaftaran Antrian Umum Wiradadi Husada dengan skor SUS 87, yang berarti aplikasi dapat digunakan dan dipahami dengan baik Kata kunci — Desain UI/UX, kepuasan pengguna, rumah sakit, antrian online, System Usability Scale (SUS), UserCentered design (UCD)
Deteksi Senjata Multi Kelas Menggunakan Metode YOLOv5s Berbasis Gambar Syaepul Huda, Muhamad; Budi Wirayuda, Tjokorda Agung
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 - Kasus kriminalitas di indonesia tergolong sangat tinggi, tercatat dari tahun 2019 hingga 2022 ada sebanyak 3.335 orang menjadi korban pembunuhan, meskipun telah dilakukan pengawasan, kerap kali lolos karena penglihatan manusia mempunyai keterbatasan terutama jika melakukan penjagaan secara terus menerus, untuk mengurangi tingkat kejahatan menggunakan senjata, deteksi senjata dengan kecerdasan buatan menjadi salah satu kebutuhan yang penting dalam menjaga keamanan masyarakat. Untuk mengatasi masalah ini, maka diperlukan sistem yang dapat mendeteksi senjata otomatis, pada penelitian ini dilakukan pembangunan sistem objek deteksi menggunakan metode You Only Look Once (YOLO), metode ini dipilih karena dapat melakukan pendeteksian dengan cepat dan akurat, pengujian dengan mengatur parameter pada YOLOv5s, model YOLOv5s dengan performa terbaik akan dipilih sebagai objek pendeteksian. Dalam tugas akhir ini menggunakan YOLOv5s pengujian menggunakan parameter dengan skenario yang sudah ditentukan, pada dataset (ARIDaSCI) memiliki nilai tertinggi pada hasil test skenario 7 dengan nilai Precision sebesar 0.923, Recall sebesar 0.901, F1 score sebesar 0.912, dan mAP sebesar 0.947. sementara pada dataset (SNEHIL SANYAL) memperoleh nilai tertinggi pada skenario 4 dengan nilai Precision sebesar 0.902, Recall sebesar 0.837, F1 score sebesar 0.868, dan mAP sebesar 0.897. Berdasarkan modifikasi parameter tersebut, jumlah parameter yang tinggi akan berpengaruh pada performa dari model YOLOv5s untuk pendeteksian. Kata kunci - Deteksi Objek, Kecerdasan Buatan, Senjata Api, Senjata Tajam, YOLO.
Perancangan User Interface dan User Experience Pencatatan Sikap dan Perilaku Menggunakan Metode User Centered Design Studi Kasus Sekolah Khoiru Ummah 1 st Imam Rifai Kadir Sibali Fakultas Informatika Universitas Telkom Bandung, Indonesia Imamrifai Kadir Sibali, Imam Rifai; Lukmana Sardi , Indra; Adrian, Monterico
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 - Penelitian ini berfokus pada perancangan dan pengembangan platform antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX) untuk pencatatan perilaku siswa di Sekolah Khoiru Ummah. Sebelumnya, pencatatan perilaku siswa dilakukan secara manual menggunakan Google Form, yang menyebabkan kesulitan dalam melacak dan menganalisis perkembangan siswa secara efektif. Sistem yang dikembangkan bertujuan untuk menyediakan alat yang efisien bagi guru dan orang tua dalam melakukan evaluasi, memasukkan data, dan memprosesnya dengan lebih efektif. Penelitian ini mengikuti metodologi User Centered Design yang menekankan pada pemahaman kebutuhan pengguna, menentukan persyaratan, dan menyempurnakan desain secara iteratif. Sistem akhir kemudian diuji keandalannya menggunakan System Usability Scale untuk mengukur efektivitas, efisiensi, dan kepuasan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan skor rata-rata SUS sebesar 73,75 yang menempatkan sistem ini dalam kategori "Baik" atau "Dapat Diterima". Analisis juga mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan, terutama terkait konsistensi sistem dan kemudahan penggunaan. Kata kunci - Tampilan Pengguna, Pengalaman Pengguna, System Usability Scale, Pengujian Kegunaan, Desain Berpusat pada Pengguna
Prediksi Diagnosis Hepatitis B Virus Menggunakan Gated Graph Neural Network Wisnu Ramadhan, Fadhil; Saleh Wiharja , Kemas Rahmat
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— Hepatitis merupakan infeksi virus pada hati dan dapat menyebabkan komplikasi terhadap penyakit lain yang dialami oleh pasien. Diagnosis dini dan penanganan yang tepat sangat penting untuk mencegah progresi penyakit dan komplikasi lebih lanjut.Diperlukan sebuah sistem prediksi diagnosis hepatitis yang akurat untuk menangani dan mengatasi kemungkinan terjangkitnya seseorang akan hepatitis. Penelitian ini melakukan prediksi model Gated Graph Neural Network terhadap pilihan data Hepatitis UCI Machine Learning Repository. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan dan penelitian model dengan dua model graph neural network lainnya dan menghasilkan evaluasi yang baik pada prediksi klasifikasi node Hepatitis, dengan menggunakan Gated Graph Neural Network model menunjukan nilai yang superior terhadap 2 metode lain yaitu GAT dan GCN. Dimana GGNN mendapatkan nilai Accuracy, Precision, dan Recall diatas 90%. Kata Kunci: Hepatitis, Gated Graph Neural Network, Prediksi.
Prediksi Return Saham Berbasis Clustering Menggunakan K-Means Clustering dan Convolutional Neural Network Maulid Fathurachman, Rizaldi; Saepudin, Deni
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 - Prediksi harga saham di masa depan merupakan sebuah masalah yang menantang. Dalam penelitian ini telah diterapkan pendekatan clustering untuk mengelompokkan saham-saham yang menunjukkan kesamaan dalam prediksi harga. Proses ini membantu dalam mempermudah prediksi harga, karena saham yang ada dalam 1 cluster yang sama diharapkan mempunyai pola yang lebih mirip. Melalui clustering, saham-saham yang memiliki prediksi harga yang sama dikelompokkan berdasarkan cluster yang telah terbentuk. Kemudian, dilakukan training model menggunakan data rata-rata dari harga saham dalam setiap cluster untuk menghasilkan prediksi harga yang lebih tepat. Dalam penelitian ini metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan saham berdasarkan rata-rata return dan standar deviasi, sedangkan CNN digunakan untuk memprediksi harga saham harian. Selanjutnya prediksi return dapat dihitung berdasarkan prediksi harga yang telah diperoleh. Dataset harga saham LQ45 dibagi menjadi dua bagian, yaitu training data dan test data. Data training digunakan untuk melatih model CNN untuk menganalisis data harga saham historis yang dapat membantu memprediksi return saham di masa depan, sedangkan data test digunakan untuk mengevaluasi kinerja model yang telah dilatih. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa, dengan melihat kriteria elbow maka clustering dengan metode K-Means akan diambil dengan jumlah clusternya adalah sebanyak 4 cluster. Dan setelah itu di lakukan prediksi melalui CNN dan hasilnya mampu menghasilkan prediksi harga saham harian dengan baik, dibuktikan dengan nilai RMSE prediksi untuk 1 hari ke depan pada cluster 1 adalah 0,09, Untuk cluster 2, RMSE yang diperoleh adalah 0,05, Sementara itu, cluster 3 memiliki RMSE sebesar 0,07, dan untuk cluster 4 memiliki RMSE yang diperoleh yaitu 0,57. Setelah itu, dihasilkan dari prediksi saham-saham di setiap cluster yang menghasilkan prediksi return tertinggi di setiap harinya. Kemudian dibuat prediksi kinerja portofolio menggunakan equal weight dengan hasil ratarata return sebesar 0,0009 dan standar deviasi sebesar 0,0209 yang lebih baik dibandingkan dengan indeks LQ45. Kata kunci - Prediksi return saham, clustering, K-means, Convolutional Neural Network (CNN), portofolio investasi.

Page 583 of 831 | Total Record : 8304

 581   582   583   584   585 

Filter by Year

2014 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025 Vol. 12 No. 5 (2025): Oktober 2025 Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025 Vol. 12 No. 3 (2025): Juni 2025 Vol. 12 No. 2 (2025): April 2025 Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025 Vol. 11 No. 6 (2024): Desember 2024 Vol. 11 No. 5 (2024): Oktober 2024 Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024 Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024 Vol. 11 No. 2 (2024): April 2024 Vol. 11 No. 1 (2024): Februari 2024 Vol. 10 No. 6 (2023): Desember 2023 Vol 10, No 5 (2023): Oktober 2023 Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023 Vol. 10 No. 4 (2023): Agustus 2023 Vol 10, No 3 (2023): Juni 2023 Vol. 10 No. 3 (2023): Juni 2023 Vol. 10 No. 2 (2023): April 2023 Vol 10, No 2 (2023): April 2023 Vol. 10 No. 1 (2023): Februari 2023 Vol 9, No 6 (2022): Desember 2022 Vol. 9 No. 5 (2022): Oktober 2022 Vol 9, No 5 (2022): Oktober 2022 Vol. 9 No. 4 (2022): Agustus 2022 Vol 9, No 4 (2022): Agustus 2022 Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022 Vol 9, No 2 (2022): April 2022 Vol 9, No 1 (2022): Februari 2022 Vol 8, No 6 (2021): Desember 2021 Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021 Vol. 8 No. 5 (2021): Oktober 2021 Vol 8, No 4 (2021): Agustus 2021 Vol 8, No 3 (2021): Juni 2021 Vol. 8 No. 2 (2021): April 2021 Vol 8, No 2 (2021): April 2021 Vol 8, No 1 (2021): Februari 2021 Vol 7, No 3 (2020): Desember 2020 Vol 7, No 2 (2020): Agustus 2020 Vol 7, No 1 (2020): April 2020 Vol 6, No 3 (2019): Desember 2019 Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019 Vol 6, No 1 (2019): April 2019 Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018 Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018 Vol 5, No 1 (2018): April 2018 Vol 4, No 3 (2017): Desember, 2017 Vol 4, No 2 (2017): Agustus, 2017 Vol 4, No 1 (2017): April, 2017 Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016 Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016 Vol 3, No 1 (2016): April, 2016 Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015 Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015 Vol 2, No 1 (2015): April, 2015 Vol 1, No 1 (2014): Desember, 2014 More Issue