Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Generic
Aditya P.P. Prasetyo
Universitas Sriwijaya
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun Robot Wall Follower Menggunakan Sensor Kamera Boby Darmawansyah; Ahmad Zarkasi; Aditya P.P. Prasetyo
Generic Vol 11 No 1 (2019): Vol 11, No 1 (2019)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya

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

Abstract

Pengolahan citra adalah suatu proses dari gambar asli menjadi gambar lain yang sesuai dengan keinginan kita. Tujuan dalam penelitian ini yaitu untuk membuat prototype robot mobile wall follower menggunakan kamera sebagai sensor kamera yang digunakan sebagai pendeteksi garis jalan pada arena yang dirancang. Dan dapat menghasilkan suatu prototype robot mobile wall follower menggunakan kamera sebagai sensor kamera. Pada sistem pendeteksi objek dinding garis berwarna merah atau hitam menggunakan Bahasa pemrograman C# dengan software Microsoft Visual Studio 2010. Program untuk mendeteksi dinding garis ini menggunakan tehnik pengolahan citra dengan kamera sebagai sensor inputannya, dimana pada perangkat lunak tersebut terdapat tahapan - tahapan proses pengolahan citra. Objek warna yang akan diuji adalah warna merah atau hitam. Robot wall follower bisa digunakan dilapangan tanpa susah mengetahui warna mana yang tidak mencapai angka 600(warna yang sudah buram)apabila warna yang diketahui buram maka robot akan stop/berhenti.
Estimasi Posisi Objek Menggunakan Particle Swarm Optimization dan K – Nearest Neighbour (PSO-KNN) Fariz Abdul Aziz; Reza Firsandaya Malik; Aditya P.P. Prasetyo
Generic Vol 11 No 2 (2019): Vol 11, No 2 (2019)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya

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

Abstract

Saat ini, teknologi estimasi posisi objek mengalami perkembangan signifikan, dengan adanya teknik fingerprint sebagai metode estimasi posisi. Studi ini membahas estimasi posisi objek di dalam ruangan dengan nilai RSSI sebagai indikator dan Access Point digunakan sebagai parameter penelitian. Algoritma yang digunakan untuk menentukan RSS Fingerprint dalam penelitian ini adalah Particle Swarm Optimization dan K-Nearest Neighbour. Estimasi Posisi dilakukan di gedung belajar 1 sampai gedung belajar 4 di jurusan Sistem Komputer, Universitas Sriwijaya. Hasil estimasi posisi didapatkan dengan membandingkan data latih dengan data pada saat pengujian.
Co-Authors Ahmad Zarkasi Boby Darmawansyah Fariz Abdul Aziz Reza Firsandaya Malik