Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.376
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CommIT (Communication & Information Technology) Jurnal TIMES
Octara Pribadi
STMIK TIME
Computer Science & IT

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Sistem Kendali Jarak Jauh Air Conditioner (AC) Berbasis IoT Octara Pribadi
Jurnal TIMES Vol 9 No 1 (2020)
Publisher : STMIK TIME

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (3.436 KB)

Abstract

Dalam penelitian ini penulis merancang sistem kendali jarak jauh untuk mengendalikan Air Conditioner (AC) menggantikan remote konvensional. Penulis menggunakan mikrokontroler ESP8266 dan Infrared Led (IR Led) serta aplikasi blynk. Dalam penelitian ini akan dilihat apakah sistem yang dirancang dapat berjalan dengan baik, dengan pengkondisian jaringan WiFi yang digunakan secara khusus untuk sistem yang dirancang. Diharapkan dalam penelitian ini bisa menjadi referensi bagi peneliti lain dalam mengembangkan peneltian serupa, dan tidak menutup kemungkinan juga dapat dihasilkan produk jadi siap pakai dikemudian harinya.
APLIKASI PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN ALGORITMA HAAR CASCADE CLASSIFIER DAN LOCAL BINARY PATTERN HISTOGRAM Octara Pribadi
Jurnal TIMES Vol 12 No 1 (2023): Jurnal Times
Publisher : STMIK TIME

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

Abstract

Selain melalui wajah, banyak cara yang dapat dilakukan untuk mengenali identitas seseorang yaitu melalui kartu identitas unik seperti KTP ataupun SIM ataupun melalui kata sandi. Namun, metode tersebut masih memiliki banyak kekurangan seperti lupa membawa kartu identitas, rusak atau hilangnya kartu identitas serta melalui kata sandi seringkali seseorang lupa terhadap kata sandi tersebut. Di antara banyaknya objek teknologi biometrik yang telah digunakan selama beberapa dekade terakhir, wajah adalah salah satu objek paling sering dipakai dalam proses pengenalan dan identifikasi individu. Oleh sebab itu, pada penelitian ini akan dikembangkan sebuah aplikasi pengenalan wajah berbasis teknologi biometrik yang dapat melakukan identifikasi wajah seseorang secara cepat dan akurat. Penelitian ini akan mengimplementasikan algoritma Haar Cascade Classifier terlebih dahulu untuk mendeteksi wajah sehingga dapat meningkatkan akurasi pengenalan wajah. Setelah terdeteksi, maka untuk mengidentifikasi wajah seseorang, maka pada penelitian ini, akan digunakan algoritma LBPH yang merupakan teknik dari metode Local Binary Pattern (LBP) untuk mengubah peforma hasil pengenalan wajah. Berdasarkan hasil pengujian dengan Confusion Matrix, diperoleh kesimpulan bahwa aplikasi yang dibangun dengan kombinasi model hasil training memiliki tingkat akurasi sebesar 90%, presisi sebesar 90%, recall sebesar 85%, dan error rate hanya 20% dalam mengenali atau mengidentifikasi wajah seseorang.
PENERAPAN ALGORITMA RESTRICTED BOLTZMANN MACHINE DALAM PEMBUATAN APLIKASI BANTUAN SOSIAL UNTUK WARGA DAMPAK BENCANA ALAM Octara Pribadi; Wilson
Jurnal TIMES Vol 12 No 2 (2023): Jurnal Times
Publisher : STMIK TIME

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

Abstract

Musibah adalah sesuatu yang tidak disenangi. Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia musibah berarti kejadian (peristiwa) menyedihkan yang menimpa, malapetaka atau bencana. Donasi merupakan sumbangan atau pemberiah hadiah (berupa uang) yang dilakukan oleh penderma kepada badan atau organisasi pengumpulan donasi. Akan tetapi terlalu banyaknya warga yang mengalami bencana alam mengakibatkan pembagian bantuan yang tidak merata, dan tidak adanya sebuah sistem yang dapat memberikan putusan dimana warga yang layak menerima bantuan sosial. Salah satu sistem yang dapat memberikan keputusan adalah Jaringan Saraf Tiruan, yang saat ini telah berkembang dengan pesat dan telah diimplementasikan dalam berbagai bidang. Algoritma RBM (Restricted Boltzmann Machine) adalah salah satu algoritma berbasis jaringan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Aplikasi Bantuan Sosial Untuk Warga Dampak Bencana Alam yang dibuat dapat mengetahui prediksi menentukan kelayakan penerimaan bantuan dalam waktu singkat. Aplikasi Bantuan Sosial Untuk Warga Dampak Bencana Alam yang dibuat ini dengan menerapkan Algoritma Restricted Boltzmann Machine untuk mengklasifikasikan warga yang layak mendapatkan donasi. Penelitian ini menggunakan metode Restricted Boltzmann Machine dan mendapatkan accuracy sebesar 65%, precision sebesar 67%, recall sebesar 87%, dan f1 score sebesar 75%.
Co-Authors Andi Andi Carles Juliandy Juliyanti Juliyanti JULIYANTI JULIYANTI, JULIYANTI Juliyanto Pieter Octaviandy Robet Robet Suwanty Suwanty Suwanty Suwanty, Suwanty Wilson