Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.048
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics IJAIT (International Journal of Applied Information Technology) Jurnal Al-Hikmah eProceedings of Engineering
Novianty, Astri
Telkom University
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences

Published : 36 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 36 Documents
Search

 1   2   3   4 
Implementasi Sistem Pesan Via Suara : Konversi Teks Ke Suara Pada Aplikasi Penerimaan Pesan Berbahasa Indonesia Gede Adi Aryanata; Astri Novianty; Andrew Brian Osmond
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Komunikasi adalah kebutuhan yang sangat penting dalam kehidupan manusia. Sebagai mahluk sosial, kebutuhan manusia akan komuninkasi sangat tinggi. Dengan adanya teknologi telepon, pesan singkat, dan e-mail sangat membantu terwujudnya hubungan komunikasi, terutama komunikasi jarak jauh. Komunikasi jarak jauh sangat marak digunakan dalam berbagai urusan. Salah satunya dengan menggunakan teknologi pengiriman dan penerimaan pesan singkat atau Short Message Service (SMS). Penggunaan SMS dengan menulis dan membaca pesan banyak memiliki kekurangan khususnya disaat pengguna sedang tidak dapat mengoperasikan smartphone-nya. Contohnya saat berkendara, SMS yang diterima akan sulit untuk baca maupun dibalas. Untuk menanggulangi masalah tersebut dirancang suatu proyek besar yaitu Sistem Pesan Via Suara yang akan membantu menanggulangi masalah tersebut. Dalam Tugas Akhir ini, penulis membuat konversi teks ke suara pada penerimaan pesan yang diterima dari aplikasi pesan singkat. Sistem ini merupakan salah satu bagian penting penyusun Sistem Pesan Via Suara. Konversi ini menggunakan metode Aryanata sebagai metode utama dalam pemenggalan suku kata. Hasil pembelahan suku kata tersebut akan digunakan sebagai patokan dalam proses pembangkitan suara dalam penerimaan pesan singkat. Metode Aryanata yang diusulkan penulis, memiliki persentase keberhasilan 92.22% pada kata dasar dan 96,67% pada kata berimbuhan. Kata Kunci: SMS, Suku Kata, Text to Speech , FSA, Android.
Perancangan Aplikasi Tari Tradisional Dengan Mengenali Gerak Tubuh Manusia Menggunakan Metode Dynamic Time Warping Fadli Andriawan; Astri Novianty; Andrew Brian Osmond
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Tari Tradisional merupakan budaya kesenian Indonesia sebagai salah satu simbol pada setiap daerahnya. Tari merupakan seni gerak yang mempertunjukkan keindahan kepada setiap orang. Di Indonesia terdapat banyaknya jenis seni tari tradisional yang tersebar diseluruh nusantara, sehingga masyarakat akan sulit mengenali jenis tari tradisional tersebut. Pada penelitian ini, dibangun suatu sistem aplikasi untuk pembelajaran seni Tari Tradisional. Setiap user melakukan gerakan akan ditangkap oleh sensor kinect secara realtime, dan menghasilkan skeleton joint setiap framenya. Hasil dari frame – frame tersebut dinormalisasikan terlebih dahulu dan diproses untuk dikenali menggunakan metode Dynamic Time Warping (DTW). Keluaran dari sistem ini menghasilkan skor akurasi pengenalan user melakukan tari tersebut. Metode DTW ini dapat diterapkan untuk pengenalan gerak tubuh manusia dengan memperoleh rata – rata waktu komputasi 1085,877778 ms, dan akurasi pengenalan hingga 87,77778%. Kata Kunci: Tari Tradisional, Kinect, Dynamic Time Warping
Implementasi Dan Analisis Pengenalan Kata Dengan Algoritma Hidden Markov Model Pada Kepala Robot Berbasis Android Ayu Siti Aminah; Agung Nugroho Jati; Astri Novianty
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Proses pengenalan suara dengan menggunakan algoritma HMM dan MFCC sebagai ekstrasi ciri akan dijelaskan pada paper ini. Pada tahun ini perkembangan aplikasi android sangant progresif. Semua aplikasi dapat diciptakan dengan mudah. Library pocketsphinx digunkan untuk mengembangkan pengenalan suara pada android. Karena library pocketsphinx telah menggunakan telah menggunakan algoritma HMM untuk pengenalan suara. Secara default, library pocketsphinx digunakan untuk bahasa inggris. Pada paper ini, akan diciptakan pengenalan suara bahasa indonesia menggunakan library pocketsphinx. Dimana, algoritma HMM mempunyai tingkat akurasi sekitar 90%. Jadi, algoritma HMM cocok untuk pengenalan suara dengan minimal kesalahan. Kata kunci: pengenalan suara, Hidden Markov Model (HMM), pocketsphinx
Implementasi Algoritma Principal Component Analysis Pada Sistem Keamanan Parkir Berbasis Raspberry Pi Elisabeth Patricia Chandra; Astri Novianty; Agung Nugroho Jati
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Sistem pengenalan biometrik merupakan sistem pengenalan pola yang menggunakan karakteristik fisiologis atau karakteristik perilaku untuk mengenali identitas seseorang. Wajah merupakan salah satu karakteristik fisiologis yang paling berpotensi digunakan dalam sistem pengenalan biometrik Penelitian ini bertujuan dan fokus dalam pengimplementasian pengolahan citra digital dengan merancang suatu sistem mampu untuk mengenal (recognition) wajah seseorang. Sistem ini dirancang dengan bahasa Python menggunakan software IDLE(python GUI). Selain itu sistem ini juga mengimplementasikan pengolahan citra digital yang digunakan untuk mengenal (recognition) plat nomor menggunakan algoritma openALPR . Sistem pengenalan wajah menggunakan algoritma PCA (Principal Component Analysis) pada citra latih dan uji. Dan sistem ini menggunakan klasifikasi euclidean distance untuk mencocokan ciri dari citra latih dengan citra uji. Dari simulasi sistem yang sudah dilakukan, didapatkan akurasi tertinggi dari sistem yaitu 93,33%. Kondisi tersebut didapat dengan menggunakan nilai treshold sebesar 0,4, artinya apabila euclidean distance dari ciri citra uji dengan data ciri citra latih diatas 0,4 maka sistem tidak mengenali citra uji tersebut. Berdasarkan hasil pengujian, jarak terbaik antara kamera dengan objek adalah 1 meter, kamera dapat diletakkan dengan sudut 450,900,1350, dan dengan nilai crop terbaik 92 x 112. Rata-rata waktu komputasi dari sistem ini adalah 1,907428571 detik, dengan rata-rata CPU Usage 31,48571429% yang menandakan bahwa sistem ini tidak menghabiskan resource memory.
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Besaran Order Menggunakan Algoritma Fuzzy Dalam Toko Pintar Tanpa Kasir Nizar Zain; Surya Michrandi Nasution; Astri Novianty
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

ABSTRAK Semakin berkembangnya toko yang ada di Indonesia, baik toko yang baru beroperasi melayani masyarakat maupun toko retail besar yang sudah ada di setiap provinsi dan kota seluruh Indonesia. Dalam masalah penjualan pasti setiap toko mempunyai penjualan yang berbeda-beda dari setiap produk yang dimiliki. Untuk itulah dibutuhkan sistem untuk menentukan berapa banyak produk yang akan kembali di beli (re-order) untuk stok simpanan dalam gudang agar tidak over stock atau out of stock. Sistem ini dibuat untuk menentukan berapa besar order kebutuhan produk setiap barang yang dibutuhkan agar keuntungan yang didapat toko dapat dimaksimalkan. Untuk penentuan besar order untuk stock tersebut didapatkan data toko yang memenuhi kriteria yang telah ditentukan sebelumnya dan kemudian di terapkan pada Algoritma Fuzzy untuk mendapatkan hasil yang rasional dan diharapkan dapat mewaliki keadaan sebenarnya yang terjadi di lapangan. Sistem ini di-integrasi-kan dalam toko pintar tanpa kasir (cashierless smartshop) yang di buat. Dalam penerapan Sistem ini didapatkan hasil berupa angka yang menunjukan rekomendasi untuk jumlah order selanjutnya setelah di proses dengan menggunakan Algoritma Fuzzy. Hasil yang ditunjukan sesuai dengan rules yang diberikan pada sistem. Namun tingkat akurasi sistem masih kurang optimal, hal ini dikarenakan perancangan yang masih berdasarkan perkiraan dan kemungkinan dari algoritma yang dipakai. Untuk dikemudian hari diharapkan ada penelitian lanjutan dengan algoritma yang berbeda untuk bisa dibandingkan dengan sistem yang telah dibuat ini. Kata kunci : fuzzy, algoritma, stok, pemesanan, cashierless, smartshop
Implementasi Algoritma Local Binary Pattern pada Sistem Keamanan Parkir Berbasis Raspberry Pi Muhammad Bagas Gigih Yuda Prasetyo; Astri Novianty; Agung Nugroho Jati
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Sistem pengenalan biometrik merupakan sistem pengenalan pola yang menggunakan karakteristik fisiologis atau karakteristik perilaku untuk mengenali identitas seseorang. Wajah merupakan salah satu karakteristik fisiologis yang paling berpotensi digunakan dalam sistem pengenalan biometrik. Penelitian ini bertujuan dan fokus dalam pengimplementasian pengolahan citra digital dengan merancang suatu sistem mampu untuk mengenal (recognition) wajah seseorang. Sistem ini dirancang dengan bahasa Python menggunakan software IDLE(python GUI). Selain itu sistem ini juga mengimplementasikan pengolahan citra digital yang digunakan untuk mengenal (recognition) plat nomor menggunakan algoritma openALPR . Sistem pengenalan wajah menggunakan algoritma LBP (Local Binary Patern) pada citra latih dan uji. Dan sistem ini menggunakan klasifikasi euclidean distance untuk mencocokan ciri dari citra latih dengan citra uji. Dari simulasi sistem yang sudah dilakukan, didapatkan akurasi tertinggi dari sistem yaitu 93,33%. Kondisi tersebut didapat dengan menggunakan nilai treshold sebesar 1,5, artinya apabila euclidean distance dari ciri citra uji dengan data ciri citra latih diatas 1,5 maka sistem tidak mengenali citra uji tersebut. Berdasarkan hasil pengujian, jarak terbaik antara kamera dengan objek adalah 1 meter, kamera dapat diletakkan dengan sudut 450,900,1350, dan dengan nilai crop terbaik 92 x 112. Rata-rata waktu komputasi dari sistem ini adalah 2,098571429 detik, dengan rata-rata CPU Usage 30,08571% yang menandakan bahwa sistem ini tidak menghabiskan resource memory.
Deteksi Gangguan Pada Organ Lambung Melalui Iris Mata Dengan Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Aisyah Kumala Dewi; Astri Novianty; Tito Waluyo Purboyo
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Lambung merupakan organ pencernaan yang paling rentan terhadap penyakit yang disebabkan oleh meningkatnya produksi asam lambung akibat pola makan yang salah. Banyak orang yang terkadang mengabaikan bahkan menganggap remeh hal ini, padahal jika terus dibiarkan akan berujung pada kematian. Maka dari itu diperlukan pemeriksaan untuk mengetahui ada atau tidaknya gangguan pada organ lambung tersebut. Salah satu cara praktis untuk memeriksanya ialah melalui iris mata atau disebut dengan iridologi. Iridologi sebagai ilmu pengetahuan didasarkan pada analisis susunan iris mata. Secara khusus iris memiliki kelebihan spesifik, yaitu dapat merekam semua kondisi organ, konstruksi tubuh, serta kondisi psikologis. Di dalam tugas akhir ini akan dibuat sebuah sistem yang mampu mendeteksi ada atau tidaknya gangguan pada organ lambung pada tubuh seseorang. Sistem kerja dari perangkat lunak ini yaitu mengambil gambar mata secara offline dari perangkat kamera. Kemudian sistem mampu melakukan ekstraksi ciri dengan metode Principal Component Analysis (PCA) dan mengklasifikasikannya menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa sistem ini sangat baik melakukan proses klasifikasi dengan satu hidden layer dan mampu menghasilkan tingkat akurasi hingga 87,5% dari 40 data citra iris mata. Kata Kunci : iris, mata, identifikasi, iridologi, JST
Analisis Sistem Deteksi Anomali Trafik Menggunakan Algoritma Cure (clustering Using Representatives) Dengan Koefisien Silhouette Dalam Validasi Clustering Angger Kartyasa Pribadi Putra; Yudha Purwanto; Astri Novianty
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Pada perkembangan teknologi jaringan internet sekarang ini banyak membahas tentang fenomena- fenomena serangan atapun ancaman terhadap sebuah komputer atau server. Banyak sekali macam-macam tipe ancaman pada komputer dalam sebuah jaringan internet seperti DoS (Denial of Service), DDoS (Distributed Denial of Service), flashcrowd, dan sebagainya. Namun yang menjadi perhatian dalam analisis proses pengelompokkan anomaly tersebut adalah masalah pelabelan dan validasi tiap objek dari hasil proses clustering tersebut. Dengan memvalidasi cluster kita akan mendapatkan jumlah cluster optimal dalam analisis anomali trafik dalam hal ini adalah metode clustering CURE (Clustering using Representatives). Hasil dari validasi akan menjelaskan bagaimana kualitas cluster dan tiap objek menggunakan teknik silhouette index. Tujuan utama dalam penerapan validasi ini merupakan modifikasi dari algoritma CURE dengan fokus utama yaitu masalah pelabelan tiap objek pada tiap cluster dan juga validasi dari hasil clustering algoritma CURE. Hasil dari penelitian ini, algoritma CURE mendapatkan nilai validasi terbaik menggunakan teknik silhouette untuk Dari analisis hasil clustering algoritma CURE didapatkan nilai validasi algoritma CURE menggunakan teknik silhouette pada dataset KDDCUP’99 diperoleh nilai rata-rata silhouette tertinggi dengan accuracy 97.96%, dan nilai rata-rata silhouette cluster 0.7642748. Pada dataset Darpa Week 5 Friday dengan nilai accuracy 98.56%, dan nilai rata-rata silhouette cluster 0.763525532. Kata Kunci : anomali trafik, clustering, validasi cluster, algoritma CURE, Silhouette Coefficient
Implementasi Perhitungan Deteksi Wajah Melalui Face Recognition Pada Miniboard Ahmad Salim Alfauzan; Astri Novianty; Anton Siswo Raharjo Ansori
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Wajah merupakan bagian depan dari kepala manusia yang terdiri dari rambut, dahi, bulu mata, hingga dagu. Wajah biasanya menunjukan ekspresi seseorang sesuai keadaan lingkungan yang ada disekitarnya. Wajah dapat menjadi identitas seseorang, karena tidak ada wajah yang serupa meskipun itu kembar. Hal ini membuat wajah dapat menjadi dasar sistem pendeteksi atau keamanan. Pada tugas akhir ini dibuat sebuah sistem pengenal yang memanfaatkan wajah sebagai inputannya. Sistem pendeteksi wajah ini mengimplementasikan program java pada Miniboard atau biasa disebut dengan single board. Cara kerja sistem deteksi wajah ini yaitu memproses beberapa gambar yang sudah didapat dari kamera secara realtime yang sudah terhubung pada miniboard. Sistem pendeteksi wajah ini bisa digunakan untuk mengumpulkan data trafik perusahaan pada pemasaran papan iklan, sistem presensi, sistem keamanan, penilaian dan lain-lain. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa alat yang digunakan menghasilkan performansi hingga 94% pada Raspberry dan 90% pada Odroid. Kata kunci: java, Miniboard, windows, single board
Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosapenyakit Dalam Menggunakan Metode Forwardchaining Dan Certainty Factor Berbasis Web(studi Kasus: Poliklinik Pt Pos Indonesia Bandung) Andy Pratama Nugraha; Burhanuddin Dirgantoro; Astri Novianty
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

ABSTRAK Kesehatan merupakan sesuatu yang sangat berharga, tanpa kesehatan manusia tidak bisa menikmati hidup. Penyakit dalam merupakan salah satu jenis penyakit yang paling banyak diderita. Penyakit dalam memiliki indikasi yang beragam dan gejala yang muncul hampir memiliki kemiripan. Tanpa pengetahuan yang baik dapat menyebabkan penanganan yang salah. Semakin canggihnya ilmu kedokteran banyak hal yang sangat membantu tenaga medis untuk mendiagnosa suatu penyakit dan mengobati pasien. Salah satu alat bantu dalam melakukan diagnosa terhadap penyakit dalam adalah sistem pakar. Perancangan sistem pakar ini menggunakan metode Forward Chaining dan Faktor Kepastian (Certainty Factor). Nilai faktor kepastian bergantung pada banyaknya kecocokan masukan gejala terhadap satu penyakit serta besarnya nilai faktor kepastian antara gejala dan penyakit. Hasil dari penelitian dengan menggunakan metode Certainty Factor berdasarkan hasil pengujian keakuratan, tingkat keakuratan sistem telah dihitung secara sistematis dan didapat keakuratannya sebesar 85,3358% . Maka aplikasi sistem pakar ini layak untuk digunakan sebagai penunjang atau referensi dalam mendiagnosa penyakit dalam. Kata-kunci : sistem pakar, penyakit dalam, forward chaining, certainty factor, web
Co-Authors Agung Nugroho Jati Ahmad Salim Alfauzan Aisyah Kumala Dewi Andrew Brian Osmond Andy Pratama Nugraha Angger Kartyasa Pribadi Putra Anggitrizaka Tatag Anastya Anggumeka Luhur Prasasti Anggunmeka Luhur Anton Siswo Raharjo Ansori Ayu Siti Aminah Burhanuddin Dirgantoro Casi Setianingsih Deddy Gunawan Dewi Nabilah Hanifah Didik Setiawan Dimas Chaidar Elisabeth Patricia Chandra Fadli Andriawan Fahmy Rezqi Pramudhito Fairuz Azmi Gede Adi Aryanata Gede Kristian Wijaya Kusuma Gunanda Hasdiansyah Leni Widia Nasution Leonita Angelina Lintang Indah Permatasari M. Aldo Shauma M. Indra Halim Arsya Dwi Akbari Muhammad Agung Tri Laksono Muhammad Bagas Gigih Yuda Prasetyo Nanda Septiana Naomi Yulia Indah Ginting Nizar Zain Nurfitri Anbarsanti Pratama, Rizki Mulia Rahmil Khair Redho Yurizal Reza Ilmi Rifki Mardiansyah Riski Pristi Ananto Rizki Mulia Pratama Sholahuddin Al-Ayubi Surya Michrandi Nasution Tito Waluyo Purboyo Umar Ali Ahmad Yoga Satria Putra Yudha Purwanto