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 8,006 Documents
 709   710   711   712   713 
Pengembangan Aplikasi Pengolahan Sinyal Eeg Untuk Menganalisis Perubahan Frekuensi Gelombang Otak Setelah Relaksasi Aromaterapi Sari , Putri Purnama; Zahrani, Zahra; Ilmi, Amira Arifatul
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penelitian ini mengembangkan aplikasi desktop berbasis Python untuk mempermudah analisis sinyal EEG sebelum dan sesudah terapi aromaterapi, khususnya bagi pengguna non-teknis. Aplikasi ini memiliki fitur pemuatan data .csv, pembersihan nilai NaN/Inf, filter bandpass 1–40 Hz, transformasi FFT, visualisasi power spectrum dan spektrogram, analisis ICA, serta perhitungan rasio frekuensi alpha/beta dan theta/beta. Pengujian dilakukan melalui QA oleh 15 teknisi dan UAT oleh 3 mahasiswa psikologi. Hasil menunjukkan aplikasi berjalan stabil, mudah digunakan, dan mampu mendeteksi perubahan gelombang otak yang mencerminkan relaksasi, ditandai oleh peningkatan rasio alpha/beta dan theta/beta. Sistem ini mendukung evaluasi objektif efektivitas terapi aromaterapi secara kuantitatif. Kata kunci: Aromaterapi, EEG, FFT, ICA, Power Spectrum.
Pengembangan Sistem Analisis Fungsi Kognitif Berbasis Website Untuk Evaluasi Pengaruh Aromaterapi Melalui Data Eeg Prakoso, Mochamad Rafi Alfian; Firdaus, Alvaro Ahmad; Goenadiningrat, Jeahan Fitria; Wijayanto, Inung; Prasasti, Anggunmeka Luhur
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kemajuan teknologi digital telah berdampak negatif terhadap kemampuan atensi berkelanjutan, yang berimplikasi pada penurunan produktivitas di ranah akademik maupun profesional. Penelitian ini merancang sistem terpadu berbasis web dan EEG guna mengukur pengaruh aromaterapi terhadap fungsi kognitif, melalui integrasi aplikasi SART yang mencatat respons secara akurat dan modul EEG yang menganalisis sinyal otak untuk mengidentifikasi komponen ERP sebagai indikator atensi. Proses validasi melalui User Acceptance Testing membuktikan bahwa seluruh aspek sistem berfungsi dengan tingkat keberhasilan 100%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kelompok kontrol memiliki tingkat deteksi ERP (P200, P300, P500) yang lebih tinggi dibandingkan kelompok eksperimen, khususnya penurunan signifikan komponen P200 pada kanal AF7. Walaupun akurasi kedua kelompok hampir serupa, kelompok eksperimen menunjukkan waktu respons lebih cepat, namun disertai dengan tingkat kesalahan yang lebih besar. Oleh karena itu, aromaterapi lemongrass dalam konteks studi ini tidak terbukti mampu meningkatkan kemampuan atensi berkelanjutan secara signifikan. Kata kunci— Aromaterapi, Sustained Attention, EEG, ERP, SART
Perancangan Bisnis RT/RW Net dalam Jaringan Internet di Wilayah Pedesaan: Kasus Desa Girimukti Aditya , Reza; Adriansyah, Nachwan Mufti; Hambali, Akhmad
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penyediaan akses internet yang merata dan terjangkau merupakan tantangan utama dalam pembangunan infrastruktur digital di wilayah pedesaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kelayakan bisnis jaringan internet komunitas (RT/RW Net) sebagai alternatif solusi konektivitas di Desa Girimukti, Jawa Barat. Metodologi penelitian melibatkan analisis kebutuhan masyarakat, identifikasi komponen teknis jaringan, perhitungan biaya investasi awal, proyeksi pendapatan berbasis sistem voucher, serta analisis finansial melalui estimasi arus kas dan pengembalian modal. Hasil kajian menunjukkan bahwa model bisnis RT/RW Net berbasis komunitas memiliki prospek yang menjanjikan, dengan biaya implementasi yang relatif rendah dan potensi pendapatan berkelanjutan. Proyeksi keuangan menunjukkan bahwa modal awal dapat dikembalikan dalam kurun waktu kurang dari satu tahun operasional, dengan margin keuntungan yang dapat meningkat seiring bertambahnya pengguna. Selain aspek finansial, bisnis ini juga memberikan dampak sosial positif, seperti peningkatan literasi digital, dukungan terhadap UMKM lokal, dan penguatan ekonomi berbasis teknologi di tingkat desa. Dengan demikian, pengembangan RT/RW Net di wilayah terpencil tidak hanya layak secara teknis dan ekonomis, tetapi juga strategis dalam mendukung agenda inklusi digital nasional. Kata Kunciâ: RT/RW Net, bisnis digital, studi kelayakan, internet pedesaan, Desa Girimukti
Implementasi Sistem Auto-Tracking Berbasis Visi Komputer untuk Stabilitas Komunikasi Free-Space Optics Syahfwan A , Andi Muh; Astuti, Rina Pudji; Hambali, Ahmad
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Tantangan utama teknologi Free-Space Optics (FSO) adalah kerentanannya terhadap gangguan fisik yang dapat memutus komunikasi akibat terjadinya pergeseran sehingga FSO tidak berada pada kondisi Line of Sight (LoS). Sebagai solusi, penelitian ini mengusulkan sebuah purwarupa sistem auto-tracking untuk menjaga stabilitas Free-Space Optics (FSO) agar tetap Line of Sight (LoS) secara otomatis. Metode yang digunakan adalah pengembangan purwarupa berbasis visi komputer yang mengintegrasikan kamera sebagai sensor visual, mikrokontroler Arduino UNO sebagai pengolah data, dan motor servo sebagai aktuator penggerak arah. Algoritma pelacakan dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python dan pustaka OpenCV untuk mendeteksi serta mengikuti pergerakan target. Sistem ini mampu menjaga presisi arah dalam rentang gerak 0°–180°, serta menunjukkan performa yang responsif dan akurat dalam mempertahankan Line of Sight (LoS). Hasil penelitian ini membuktikan bahwa sistem pelacakan otomatis merupakan solusi yang layak untuk meningkatkan keandalan dan menjaga kualitas transmisi jaringan Free-Space Optics (FSO) di lingkungan yang dinamis. Kata kunci— auto-tracking, free-space optics, visi komputer, stabilitas tautan, OpenCV, Arduino
Perangkat UCPE Sebagai Solusi SD-WAN Vendor Lock-in Triprayogo, Alvin Riza; Fathurrahman, Wahyu Athief; Hertiana, Sofia Naning; Wahyudi, Andi
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Vendor lock-in merupakan tantangan utama dalam implementasi Software-Defined Wide Area Network (SD-WAN), di mana pengguna menjadi bergantung pada solusi dari satu vendor. Ketergantungan ini dapat membatasi fleksibilitas sistem, menghambat inovasi, dan meningkatkan biaya manajemen jaringan dalam jangka panjang. Masalah ini mendorong kebutuhan akan arsitektur jaringan yang lebih terbuka dan tidak bergantung pada satu merek perangkat keras. Penelitian ini mengusulkan penggunaan Universal Customer Premises Equipment (uCPE) sebagai solusi terbuka untuk mengatasi masalah vendor lock-in. Solusi ini diimplementasikan menggunakan perangkat lunak SD-WAN open-source, yaitu flexiWAN, yang dijalankan pada dua perangkat uCPE dari vendor yang berbeda: Silicom Cordoba IA3003 dan Advantech FWA-T011. Fokus utama dari studi ini adalah untuk menguji interoperabilitas, performa, dan fungsionalitas dari sistem gabungan ini sebagai fondasi untuk jaringan yang fleksibel. Hasil pengujian menunjukkan bahwa solusi uCPE dengan flexiWAN berhasil membangun koneksi yang fungsional dan stabil di antara perangkat yang berbeda, dengan performa latensi rata-rata di bawah 15 ms. Meskipun terdapat overhead yang membatasi throughput maksimum, performa transfer data antarperangkat (rata-rata 17-18 Mbps) dianggap memadai untuk kebutuhan operasional. Fitur-fitur utama SD-WAN seperti Zero Touch Provisioning (ZTP), Link Failover, dan firewall juga terbukti berfungsi dengan baik. Penelitian ini memvalidasi bahwa uCPE berbasis open-source merupakan alternatif yang valid dan hemat biaya untuk mendukung solusi SD-WAN yang fleksibel. Kata kunci— flexiWAN, Open-source, SD-WAN, uCPE, Vendor Lock-in.
Sistem Deteksi Dan Manajemen Prioritas Adaptif Kendaraan Darurat Untuk Pengendalianlampu Lalu Lintas Wibawa, Made Hady Sadya; Soetedjo, Erlangga Rahmat; Mua, Edward Christhoper; Eliskar, Yulinda; Purnamasari, Rita
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Keterlambatan kendaraan darurat di persimpangan lalu lintas dapat berdampak serius terhadap keselamatan publik, khususnya di lingkungan perkotaan yang padat. Untuk mengatasi tantangan ini, makalah ini mengusulkan sistem kontrol lalu lintas berbasis edge secara real-time yang secara dinamis memprioritaskan kendaraan darurat melalui deteksi multimodal. Sistem ini mengintegrasikan pengenalan sirene berbasis audio dan deteksi objek visual menggunakan algoritma YOLOv5, yang diimplementasikan pada platform komputasi edge Raspberry Pi. Mikrofon arah dan modul kamera digunakan untuk menangkap data lingkungan, yang kemudian diproses secara paralel untuk mengidentifikasi keberadaan serta arah kedatangan kendaraan darurat. Berdasarkan hasil deteksi, sistem akan menyesuaikan waktu sinyal lalu lintas normal dengan mengaktifkan fase lampu hijau pada lajur yang sesuai, sehingga memastikan kendaraan darurat dapat melintas segera. Evaluasi eksperimental yang dilakukan pada prototipe skala 1:50 menunjukkan akurasi deteksi yang tinggi dan latensi yang rendah. Subsistem audio mencapai waktu respons di bawah 50 ms dengan deteksi yang konsisten dari berbagai arah. Modul visual menghasilkan skor kepercayaan rata-rata di atas 0,87 dan berhasil mengklasifikasikan semua kendaraan darurat maupun non-darurat dengan benar. Sistem ini juga menunjukkan kinerja komputasi yang stabil di bawah beban kerja berkelanjutan. Temuan ini membuktikan kelayakan penerapan mekanisme kontrol sinyal lalu lintas yang ringan, responsif, dan tidak bergantung pada infrastruktur, sejalan dengan tujuan kota cerdas dalam mengoptimalkan respons terhadap keadaan darurat. Kata Kunci—deteksi kendaraan darurat, kontrol lampu lalu lintas, komputasi edge, YOLOv5, sensor multimodal, Raspberry Pi, sistem waktu nyata, kota cerdas
Sistem Deteksi Katarak Menggunakan Deep Learning Hilmi, Arga Fajar; Azakiy, Muhammad Nabil Rafa; Tsaniya, Niswah Banun
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Katarak merupakan penyebab utama kebutaan di dunia, mencakup 33% gangguan penglihatan dan 51% kebutaan. Di Indonesia, distribusi dokter mata yang terkonsentrasi 70% di kota besar menyebabkan keterbatasan akses layanan mata di daerah terpencil. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi katarak otomatis berbasis deep learning menggunakan aplikasi Android yang terintegrasi cloud computing. Sistem ini menggunakan arsitektur CNN 5-layer dengan 5-Fold Cross Validation untuk mengklasifikasikan citra fundus mata ke dalam tiga kategori: Normal, Immature, dan Mature. Model diimplementasikan dengan Flask API, Express.js, dan PostgreSQL, serta aplikasi dikembangkan menggunakan Android Studio. Fitur utama aplikasi mencakup upload gambar, klasifikasi otomatis, dan penyimpanan riwayat hasil. Hasil pengujian menunjukkan akurasi model sebesar 99,83% dengan waktu pemrosesan rata-rata 1,51–2,86 detik. Sistem ini kompatibel pada Android versi 8–15 dan mampu menjadi solusi praktis dan akurat untuk deteksi katarak di daerah minim tenaga medis. Kata kunci: Deep Learning, Deteksi Katarak, CNN, Mobile Application, Cloud Computing.
Sistem Komunikasi Kendaraan Tanpa Awak Fadila S , M. Raihan; Kottama, Bara Satya; Difaldy, Alfan
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perkembangan teknologi kendaraan tanpa awak (UGV) membuka peluang besar dalam operasional di medan berbahaya atau minim akses manusia. Namun, kendala sinyal sering terjadi akibat hambatan fisik dan kondisi geografis yang kompleks. Untuk mengatasi masalah ini, dikembangkan sistem komunikasi UGV berbasis internet yang dilengkapi dengan kontrol manual menggunakan radio cadangan dan antena mikrostrip array. Sistem utama dikendalikan oleh Nvidia JETSON untuk mengelola transmisi data daring. Jika koneksi internet terputus, pengendalian dapat dialihkan ke jalur radio secara manual. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mempertahankan transmisi data dan kontrol kendaraan dengan stabil melalui internet, serta tetap dapat beroperasi manual saat koneksi terputus. Pengukuran antena menunjukkan VSWR 1,43, return loss -14,72 dB, dan gain 10,251 dBi. Sistem ini dapat beroperasi pada jarak 346 meter dalam kondisi Line of Sight (LOS) dengan satu antena dan 464 meter dengan dua antena. Pada kondisi non-LOS, jangkauan maksimal adalah 213,73 meter dengan satu antena dan 241,86 meter dengan dua antena. Sistem ini layak diterapkan pada UGV yang membutuhkan ketahanan komunikasi di berbagai kondisi lingkungan.1 Kata kunci— auxilary radio, kendaraan tanpa awak (UGV), LOS, non-LOS, sistem komunikasi, video real-time
Sistem Navigasi Cerdas Robot Pengantar Makanan Dengan Pendekatan Machine Learning Nikola, Fernando Amanda; Tsabit, Muhammad; Chairunnisa, Nadya Alifia; Hanuranto, Ahmad Tri; Sumaryo, Sony
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perkembangan teknologi otomasi telah membawa dampak signifikan di berbagai sektor, termasuk layanan restoran. Salah satu inovasi yang mulai banyak diterapkan adalah robot pengantar makanan untuk meningkatkan efisiensi dan ketepatan pelayanan. Namun, penerapan robot dalam lingkungan restoran yang dinamis menghadirkan tantangan tersendiri, seperti perubahan posisi meja, pergerakan pelanggan, serta tata ruang yang bervariasi. Untuk mengatasi kendala tersebut, dikembangkan sistem navigasi cerdas berbasis Machine Learning yang mampu melakukan pemetaan lingkungan secara real-time menggunakan sensor RPLiDAR dan metode SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). Proses pemetaan dan pengolahan data dilakukan oleh Raspberry Pi, sementara perencanaan jalur dilakukan dengan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) untuk pengenalan lingkungan dan Breadth-First Search (BFS) untuk pencarian rute terbaik. Jalur kemudian disempurnakan dengan teknik smoothing untuk memastikan pergerakan robot yang mulus. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memetakan dua lingkungan berbeda dengan akurasi 99,55% dan akurasi lokalisasi sebesar 99,29% dari 30 titik uji. Rata-rata deviasi pengukuran kurang dari 5 cm, dan robot mampu bergerak stabil pada kecepatan ±0,3 m/s serta menghindari rintangan tanpa tabrakan. Sistem ini terbukti meningkatkan efektivitas dan keandalan robot pengantar makanan dalam menghadapi dinamika lingkungan restoran. Kata kunci — navigasi robot, machine learning, SLAM, RPLIDAR, robot pengantar makanan.
Sistem Stimulasi Dan Analisis Sinyal Eeg Dalam Eksperimen Neuropsikologi Berbasis Video Lokahita, Lulu; Bara, Alfianto Teofilus; Alif, M.Nurfadli; Putri, Indah Amalia; Wijayanto, Inung
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Masalah kesehatan mental di kalangan mahasiswa semakin mengkhawatirkan, sebagaimana dibuktikan oleh lonjakan jumlah kasus gangguan kecemasan yang mencapai lebih dari seribu mahasiswa per tahun di lingkungan universitas, yang sebagian besar dipicu oleh tekanan akademik, emosional, dan sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem terpadu yang menggabungkan stimulus visual berupa video dengan perekaman dan analisis sinyal EEG guna mengeksplorasi respons otak terhadap rangsangan emosional. Sistem ini terdiri atas dua komponen utama, yaitu aplikasi EEG Analyzer berbasis Windows yang menampilkan video stimulus dan mencatat data responden, serta sistem klasifikasi sinyal EEG yang menggunakan perangkat Muse dan platform MATLAB untuk memproses sinyal menggunakan filtering Butterworth dan transformasi Fourier (FFT). Eksperimen dilakukan terhadap sepuluh responden dengan bantuan psikolog, yang menghasilkan klasifikasi sinyal dominan berupa gelombang delta dan gamma. Hasil menunjukkan bahwa 60% responden mengalami aktivitas gelombang gamma yang mengindikasikan fokus tinggi, sementara 40% menunjukkan dominasi delta yang berkaitan dengan relaksasi. Evaluasi usability aplikasi melalui kuisioner juga menunjukkan tingkat kepuasan tinggi dari 30 responden. Sistem ini berpotensi menjadi sarana observasi awal kondisi mental berbasis neuropsikologi yang non- invasif dan adaptif terhadap lingkungan akademik. Kata kunci— EEG Analyzer, Gelombang Otak, Video stimulus,FFT,EEG,Neuropsikologi

Page 711 of 801 | Total Record : 8006

 709   710   711   712   713 

Filter by Year

2014 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue 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