Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Kitektro ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer (JURITEK) Community Service Seminar and Community Engagement (COSECANT)
Fityanul Akhyar
Universitas Telkom
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Analisis Konsumsi Daya Sistem Komunikasi Kooperatif Multi Relay Dengan Metode Pemilihan Relay Fityanul Akhyar; Nasaruddin Nasaruddin; Rusdha Muharar
Jurnal Komputer, Informasi Teknologi, dan Elektro Vol 1, No 2 (2016)
Publisher : Universitas Syiah Kuala

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

Abstract

Kinerja pada sistem komunikasi kooperatif nirkabel dapat ditingkatkan dengan menggunakan relay antara base station dan perangkat pengguna, dimana jarak antara antara base station dan pengguna dapat diperpendek sehingga kinerja transmisi dapat ditingkatkan. Relay dapat diasumsikan sebagai mini base station, repeater, atau perangkat bergerak. Mekanisme sistem relay dapat dilakukan dengan memanfaatkan protokol – protokol yang ada dalam sistem komunikasi kooperatif seperti amplify and forward (AF), decode and forward (DF) dan quantize and forward (QF). Penelitian ini mengkaji kinerja pada sistem komunikasi kooperatif nirkabel dengan protokol QF menggunakan strategi pemilihan relay (relay-selection strategy), yaitu reactive relay selection dan proactive relay selection pada topologi jaringan multi-relay. Metode penelitian yang digunakan adalah simulasi komputer dengan pemodelan sistem dan analisis matematis. Penelitian ini dapat memberi solusi untuk meningkatkan kinerja pada sistem komunikasi nirkabel, khususnya sistem komunikasi kooperatif. Kata Kunci— topologi, komunikasi kooperatif nirkabel, quantize and forward (QF), strategi pemilihan relay, simulasi komputer.
Sistem Inspeksi Cacat pada Permukaan Kayu menggunakan Model Deteksi Obyek YOLOv5 FITYANUL AKHYAR; LEDYA NOVAMIZANTI; TITA RIANTIARNI
Jurnal Elkomika Vol 10, No 4 (2022): ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektr
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v10i4.990

Abstract

ABSTRAKPermukaan kayu mengalami berbagai serangan serangga dan jamur, sehingga dapat menyebabkan cacat seperti pembusukan pada kayu yang berpengaruh terhadap kualitas dan harga jual kayu tersebut. Pengujian secara lapangan dengan penglihatan manusia menjadi kurang efektif, karena menghasilkan penilaian yang subjektif dan memerlukan waktu yang lama. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi cacat pada permukaan kayu pinus dan kayu karet menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan model YOLOv5. Pengujian sistem dilakukan menggunakan beberapa model dari YOLOv5, serta dua teknik image enhancement, yaitu edge filter dan Real ESRGAN. Hasil mAP terbaik sebesar 94,3% dengan kecepatan 125 FPS pada dataset kayu pinus menggunakan model YOLOv5s tanpa penambahan image enhancement. Sedangkan pada dataset kayu karet yang memiliki jenis cacat yang lebih kompleks, hasil mAP terbaik adalah sebesar 94,7% dengan kecepatan 139 FPS menggunakan model YOLOv5s-Transformer dengan penambahan image enhancement Real ESRGAN.Kata kunci: deteksi, kayu, Convolutional Neural Network (CNN), YOLO ABSTRACTWood surafce is subject to various insect and fungal attacks, which can cause defects such as wood rot. This condition affects the quality as well as the selling price of the wood. Field testing with human eyesight becomes less effective because it produces a subjective assessment and time consuming. This study proposes a defect detection system on the surface of pine wood and rubber wood using the Convolutional Neural Network (CNN) with the YOLOv5 model. System testing was carried out using several models from YOLOv5 and two image enhancement techniques, namely edge filter and Real ESRGAN. The best mAP results were 94.3%, with a speed of 125 FPS on the pine wood dataset using the YOLOv5s model without adding image enhancement. While on the rubber wood dataset with more complex defect problem, the best mAP results were 94.7% with a speed of 139 FPS using the YOLOv5s-Transformer model with the addition of image enhancement Real ESRGAN.Keywords: detection, wood, Convolutional Neural Network (CNN), YOLO
SISTEM INSPEKSI PERMUKAAN BAJA BERBASIS DEEP LEARNING MENGGUNAKAN METODE ANCHOR-FREE Singgih Yuliyanto; Nurinda Fadhilah Amani; Fityanul Akhyar; Koredianto Usman
Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer Vol 2 No 3 (2022): November Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Trianandra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/juritek.v2i3.364

Abstract

Steel is one of the important materials in the industry. Steel may have defects in the production process that can affect the steel products. Therefore, the detection of steel surface defects is an important process to control the quality of steel products. An efficient steel surface detection process is carried out by automating steel images taken using a camera. We use an anchor-free model FoveaBox. FoveaBox is an accurate and flexible model for detecting objects and has a simple architecture. This study uses the NEU-DET dataset consists of six types of steel surface defects, namely crazing, inclusion, patches, pitted surface, rolled-in scale, and scratches, each with a total of 300 data.. The test results on the system show that the method used has a good detection performance with a mean average precision of 0.834 or 83.4% at a learning rate of 0.001, Optimizer SGD, sigma 0.6, and the number of epochs 24. This detection method can detect steel surface defects. This detection method can effectively detect steel surface defects with similar foreground and background characteristics. With an accuracy threshold of 80%, the method used in this study has an adequate precision value.
PELATIHAN PENGENALAN DAN APLIKASI KECERDASAN ARTIFICIAL UNTUK GURU & SISWA SMK TELKOM BANDUNG Ledya Novamizanti; Thomhert Suprapto Siadari; Fityanul Akhyar
Prosiding COSECANT : Community Service and Engagement Seminar Vol 2, No 1 (2022)
Publisher : Universitas telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (521.551 KB) | DOI: 10.25124/cosecant.v2i1.18418

Abstract

AKSI CEGAH STUNTING MELALUI APLIKASI SAGITA: STATUS GIZI BALITA Muhammad Hablul Barri; Fenty Alia; Ledya Novamizanti; Rita Purnamasari; Fityanul Akhyar; Tora Fahrudin; Putu Harry Gunawan; Satria Mandala
JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Vol 7, No 2 (2023): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jmm.v7i2.13231

Abstract

Abstrak: Stunting merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat yang penting di Indonesia, terutama di Desa Lengkong, Jawa Barat. Beberapa penyebab utama yaitu kesulitan dalam pencatatan dan monitoring status gizi balita saat pelakasanaan posyandu. Pencatatan yang masih secara manual membuat beberapa data yang tersimpan sulit untuk dicari dan rentan akan adanya kesalahan pada saat penginputan. Tujuan dari pengabdian ini adalah ingin merealisasikan suatu aplikasi yang dapat memudahkan kader posyandu dalam memonitoring status gizi balita secara terpusat. Sehingga diharapkan mitra dapat dengan praktis memasukkan data, mereview akumulasi data serta membuat analisis data tersebut secara cepat dan akurat. Aplikasi ini kemudian akan disosialisasikan dalam sebuah penyluhan gizi balita. Data dari aplikasi ini nantinya dapat digunakan oleh semua pihak yang berkepentingan secara realtime. Kegiatan ini didawali dengan survei permasalahn ke lapangan kemudian dilanjutkan dengan pembuatan aplikasi lalu diakhiri dengan serah terima dan sosialisasi dari aplikasi yang telah dibuat. Dari kegiatan ini, mitra dalam hal ini adalah kader posyandu dan perangkat desa mencoba secara langsung aplikasi yang dibuat, sehingga dapat memberikan masukin secara langsung kepada tim untuk perbaikan aplikasi. Dari survei yang yang disebar ke seluruh peserta, didapati 80% peserta merasa puas dengan aplikasii yang ada dan berharap aplikasi segera dapat dilakukan perbaikan sehingga dapat langsung digunakan di desa Lengkong. Abstract: Stunting is one of the important public health problems in Indonesia, especially in Lengkong Village, West Java. Several main causes are difficulties in recording and monitoring the nutritional status of toddlers during the implementation of posyandu (integrated health post). Manual recording makes some stored data difficult to find and prone to errors during inputting. The purpose of this community service is to realize an application that can facilitate posyandu workers in monitoring the nutritional status of toddlers in a centralized manner. Thus, it is expected that partners can easily input data, review data accumulation, and quickly and accurately analyze the data. This application will then be socialized in a toddler nutrition campaign. Data from this application can be used by all stakeholders in real-time. This activity begins with a survey of problems in the field, followed by application development and ends with the handover and socialization of the application that has been made. From this activity, partners, in this case, posyandu workers and village officials, directly try out the application, so they can provide direct feedback to the team for application improvements. From the survey distributed to all participants, it was found that 80% of participants were satisfied with the existing application and hoped that the application could be improved soon, so it could be immediately used in Lengkong Village. 
Co-Authors Fenty Alia Koredianto Usman Ledya Novamizanti Muhammad Hablul Barri Nasaruddin Nasaruddin Nasaruddin Nasaruddin Nurinda Fadhilah Amani Putu Harry Gunawan Rita Purnamasari Rusdha Muharar Rusdha Muharar, Rusdha Satria Mandala Singgih Yuliyanto Thomhert Suprapto Siadari TITA RIANTIARNI Tora Fahrudin