Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.116
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Informatika
Feisy D. Kambey, Feisy D.
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Library & Information Science

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

 1 
Sistem Informasi Manajemen Pemantauan Pembayaran Pajak Bumi dan Bangunan di Kota Tidore Berbasis Web Gani, M. Fathir Abdul; Wowor, Hans F; Kambey, Feisy D.
Jurnal Teknik Informatika Vol 8, No 1 (2016): Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35793/jti.8.1.2016.13172

Abstract

Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) adalah salah satu pajak yang memberikan kontribusi besar bagi pendapatan daerah. PBB dapat dibayarkan melalui kantor kelurahan, Bank yang tercantum pada SPPT, atau instansi lain yang ditunjuk oleh pemerintah. Salah satu masalah yang dihadapi oleh pemerintah sendiri adalah sulitnya untuk mengetahui perkembangan pembayaran, realisasi penerimaan, dan capaian kinerja di tiaptiap tempat pembayaran, karna masih dilakukan dengan mekanisme manual. Sistem informasi manajemen pemantauan pembayaran pajak bumi dan bangunan yang dirancang menggunakan metode pengembangan RAD (Rapid Apllication Deployment), bahasa pemrograman yang digunakan adalah HTML, CSS, PHP dan MySQL sebagai basis datanya. Hasil akhir dari penelitian ini adalah suatu Sistem Informasi Manajemen Pemantauan Pembayaran Pajak Bumi dan Bangunan Berbasis Web yang dapat menampilkan laporan pembayaran, laporan tunggakan, dan laporan penerimaan kapanpun diperlukan.
Aplikasi Pengenalan Wajah Untuk Membuka Pintu Berbasis Raspberry Pi Hanuebi, Axl; Sompie, Sherwin R.U.A.; Kambey, Feisy D.
Jurnal Teknik Informatika Vol 14, No 2 (2019): Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35793/jti.14.2.2019.24000

Abstract

Abstract — To prevent access to a room by people who do not have authority, a door that can be locked properly is required. Rapidly developing technology can be used to replace conventional keys that are easily damaged, broken, or duplicated. One technology that can be implemented is biometric authentication by verifying face recognition. In this research, a face recognition application was created that can open the door when the user's face is recognized. The application will be made based on raspberry pi. when the application starts, if the user's face is recognized, the servo motor that holds the door will move so that the door on the model can be opened. Keywords — Door, Face Recognition, Local Binary Pattern, Raspberry Pi Abstrak — Untuk mencegah akses ke dalam ruangan oleh orang  yang tidak memiliki kewenangan, maka diperlukan pintu yang dapat dikunci dengan baik. Teknologi yang berkembang dapat digunakan untuk menggantikan kunci konvensional yang mudah dirusak atau diduplikasi. Salah satu teknologi yang dapat diimplementasikan adalah otentikasi biometrik dengan pengenalan wajah. Pada penelitian ini dibuatlah sebuah aplikasi pengenalan wajah yang dapat membuka pintu saat wajah pengguna dikenali. Aplikasi ini berbasis raspberry pi. Algoritma  untuk mengenali wajah yang digunakan adalah local binary pattern histogram. Dalam penggunaannya, jika wajah pengguna dikenali maka  servo yang menahan pintu bergerak agar pintu dapat dibuka. Aplikasi ini diimplementaikan pada maket pintu.Kata kunci — Face Recognition, Local Binary Pattern, Raspberry Pi, Pintu
Penerapan Algoritma Wall Following Pada Robot Quadruped Pemadam Api Tumbel, Bryan; Poekoel, Vecky C.; Kambey, Feisy D.
Jurnal Teknik Informatika Vol 13, No 3 (2018): Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35793/jti.13.3.2018.28079

Abstract

Abstrak – Today there is already a fire suppression device such as Smoke Detector, Fire Sprinkler and Heat Detector, it works passively because these tools cannot find the location of the fire source directly. Therefore,    a fire extinguisher quadruped robot is made, with the important process of wall following algorithm, it is known that the wall following algorithm is an algorithm that follows the wall as an object that can guide the robot's path to find and extinguish the hotspots. A research was made on the Application of the Wall Following Algorithm in the Quadruped Fire Extinguisher Robot to answer these problems with research and development methods where the tests have been carried out such as testing the wall following algorithm, and testing the sensors in order to support the hotspots searching, the conclusions in this research was successfully applied to the quadruped fire extinguisher robots by obtaining an average time of 3.59 minutes to locating and extinguishing fires in 12 room configurations. Keywords: Algorithm, Hotspots, Quadruped Robot, Wall Following. Abstrak – Pada saat ini sudah terdapat sebuah alat pencegah kebakaran seperti Smoke Detector, Fire Sprinkler dan Heat Detector tetapi cara kerjanya hanya bersifat pasif karena alat-alat tersebut belum bisa menemukan letak posisi sumber api secara langsung. Oleh karena itu dibuatlah robot quadruped pemadam api dengan proses pentingnya yaitu algoritma wall following, diketahui algoritma wall following adalah algoritma mengikuti dinding sebagai objek yang dapat menuntun perjalanan robot mencari dan memadamkan titik api. Maka dari itu dibuatlah penelitian Penerapan Algoritma Wall Following Pada Robot Quadruped Pemadam Api untuk menjawab permasalahan tersebut dengan metode penelitian dan pengembangan dimana dalamnya sudah dilakukan pengujian-pengujian seperti pengujian algoritma wall following, serta pengujian sensor-sensor agar dapat menunjang pencarian titik api, kesimpulan dalam penelitian ini algoritma tersebut berhasil diterapkan pada robot quadruped pemadam api dengan memperoleh waktu rata-rata 3.59 menit dalam mencari dan memadamkan api pada 12 konfigurasi ruangan. Kata kunci: Algoritma, Robot Quadruped, Titik Api, Wall Following. 
Implementasi Azure Cognitive Service untuk Aplikasi Speech Recognition Ruspandi, Rivardi B.; Sompie, Sherwin R.U.A.; Kambey, Feisy D.
Jurnal Teknik Informatika Vol 13, No 4 (2018): Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35793/jti.13.4.2018.28091

Abstract

Abstrak – Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi saat ini semakin pesat, speech recognition adalah salah satu teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk mempermudah manusia contohnya dalam hal penguncian pintu, dengan speech recognition kita dapat melakukan penguncian pintu hanya dengan menggunakan suara tentu dapat lebih mempermudah dan lebih efektif. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengimplementasi azure cognitive service pada aplikasi speech recognition untuk pengunci pintu. Penelitian ini menggunakan mikrokontroler Raspberry Pi, dan untuk input suara menggunakan sebuah mikrofon yang kemudian akan diproses dengan menggunakan API speaker verification yang membuat sistem dapat memverifikasi pengguna melalui suara kemudian outputnya servo sebagai penggerak penguncian pada pintu, yang akan membuka pengunci pintu jika input suaranya berhasil diverifikasi oleh sistem. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis yang telah dilakukan, hasil yang didapatkan cukup baik pada semua parameter – parameter yang diuji. Implementasi azure cognitive service pada aplikasi speech recognition untuk pengunci pintu berjalan dengan baik ditandai dengan terbukanya pengunci pintu dalam hal ini motor servo berdasarkan input suara yang sesuai. Hasil dari penelitian telah berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Kata kunci – API; Azure Cognitive Service; Raspberry Pi; Speaker Verification; Speech Recognition.  Abstract – The development of science and technology is now rapidly increasing, word recognition is one of the technologies that can be used to connect humans in terms of door locking, with the speech recognition by using voices of some specific users, door locking can be easier and more effective. The purpose of this study is to implement Azure Cognitive Services in speech recognition applications for door locking. This study uses a Raspberry Pi microcontroller, and a microphone for sound input which will be processed using a verification speaker API that makes the system produce user sound profile and then output it as a door lock driver, which will unlock the door if the sound input is successfully verified by the system. Based on the results of tests and analyzes that have been carried out, the results are good on all the parameter parameters. Implementation of Azure Cognitive Services in speech recognition applications for door locking properly with the entrance, in this case, a servo motor based on the appropriate sound input. The results of the research have proceeded as expected. Keywords - API; Azure Cognitive Service; Raspberry Pi; Speaker Verification; Speech Recognition.
Penerapan Pendeteksian Manusia Dan Objek Dalam Keranjang Belanja Pada Antrian Di Kasir Wantania, Beatrix B.M.; Sompie, Sherwin R.U.A.; Kambey, Feisy D.
Jurnal Teknik Informatika Vol 15, No 2 (2020): JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35793/jti.15.2.2020.29004

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membantu pihak supermarket dalam memonitoring pelanggan untuk melakukan pembayaran di kasir agar mempercepat proses pembayaran di kasir dengan mengetahui berapa banyak orang yang mengantri di satu antrian di kasir. Dalam salah satu cabang Artifical Intelegence (AI) yaitu Computer Vision yang digunakan untuk permasalahan pada object detection dan image classification. Deep Learning digunakan untuk pengenalan dan klasifikasi object dengan mengunkan metode  Regional Convolution Neural Network (R-CNN). Dengan melakukan klasifikasi object seperti person, keranjang, dan juga isi keranjang dengan 1,373 data set  dengan melakukan training menggunakan framework Tensorflow untuk membentuk sebuah model yang akan digunkaan dengan hasil penelitian menunjukan bahwa dengan menggunakan metode Convolution Neural Network (R-CNN) Model yang digunakan untuk klasifikasi gambar dengan 4 kategori dan tingkat akurasi hingga 95% yang di uji lewat video dan di nilai mampu melakukan identeifikasi object person, keranjang dan isi keranjang.
Rancang Bangun Sistem Kendali Pompa Air Bersih Bertenaga Surya Di Kawasan Relokasi Korban Banjir Pandu Molle, William Herianto Sie; Poekoel, Vecky C.; Kambey, Feisy D.
Jurnal Teknik Informatika Vol 15, No 2 (2020): JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35793/jti.15.2.2020.29595

Abstract

Pembangkit listrik pada saat ini menjadi hal yang sangat diperlukan untuk beragam macam kepentingan dalam berbagai sektor kehidupan dalam dunia saat ini, tak terkecuali di Indonesia yang membutuhkan pasokan energi listrik yang banyak. Dilihat dari letak geografis Indonesia merupakan negara kepulauan yang sering kali pasokan listrik menjadi hal yang tidak bergitu mudah didapatkan. Namun dalam kondisi letak geografis ini kita juga dapat memanfaatkan beberapa pembangkit listrik yang dapat bekerja dengan cukup optimal untuk mengisi kekurangan daya listrik di tempat-tempat yang kurang pasokan, seperti di relokasi korban bencana pandu. Dengan begitu dibualah rancang bangun sistem kendali air bersih bertenaga surya ini. Sistem ini bukan hanya memecahkan masalah dari kurangnya daya listrik di beberapa daerah, sistem ini juga memecahkan masalah kurangnya pasokan air bersih pada korban banjir seperti di relokasi korban banjir di pandu ini. Sistem ini mengoptimalkan daya yang dihasilkan panel surya untuk memompa air dari sumber air bersih yang ada di sekitar kita, dengan menggunakan pompa DC Submersible. Pemilihan pompa sangat sulit untuk dipilih dan karena sistem ini ingin mengoptimalkan daya yang dihasilkan dari panel maka pompa inipun dipilih karena beban dayanya yang bisa dibilang kecil membuat panel surya bisa men-supply pompa ini. Dengan menggunakan flow sensor juga kita dapat menghitung debit air yang sudah terpompa dan juga kita bisa mengukur ketinggian air yang ada di tangki dengan menggunakan sensor ketinggian air Time of Flight. Dan mikrokontroller yang mengendalikan sistem ini adalah Arduino Mega2560.
Decision Support System Department Selection Using The Simple Additive Weighting Method Sojow, Christian T. P.; Poekoel, Vecky C.; Kambey, Feisy D.
Jurnal Teknik Informatika Vol 16, No 1 (2021): Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35793/jti.16.1.2021.29427

Abstract

Di zaman yang modern ini hubungan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan pemilihan jurusan berhubungan satu dengan yang lain. Pemilihan Jurusan merupakan suatu proses penempatan dalam pemilihan program studi siswa. Namun untuk pemilihan jurusan di SMA tidaklah semua calon siswa dapat memilih jurusan. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi computer yang berbasis pengetahuan akan manajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung keputusan. Pemilihan jurusan di SMA Katolik Karitas Tomohon ini dilakukan berdasarkan nilai-nilai ujian test dan psikotest serta nilai raport yang dimasukan tetapi tidak adanya sistem yang mendukung untuk melakukan pemilihan jurusan maka diperlukanlah sebuah sistem untuk mendukung dan memperkuat bahwa pemilihan jurusan bisa dibuktikan oleh aplikasi ini. Data didapatkan di sekolah melalui guru yang terlibat dalam pemilihan jurusan. Metode yang di gunakan didalam aplikasi ini adalah metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan jurusan berdasarkan kriteria yang telah didapatkan dalam bentuk rangking. Aplikasi ini mempermudah sekolah untuk menentukan jurusan untuk mendukung keputusan yang diambil berdasarkan perangkingan yang didapat. Penerapan sistem ini berdampak dengan bisa terdukungnya pendukung keputusan yang dilakukan manusia sehingga bisa diotomatis dari manual hingga menjadi digital dan bisa diperlihatkan secara terperinci poin yang menjadi penilaian serta terjadi transparansi pemilihan jurusan yang dilakukan oleh user didukung dan dibuktikan oleh sistem.
SISTEM PAKAR PENGENALAN DAN PENANGANAN AWAL PENYAKIT PADA ANJING DI MANADO Kelung, Christoffel Joman; Lumenta, Arie S. M.; Kambey, Feisy D.
Jurnal Teknik Informatika Vol 12, No 1 (2017): Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35793/jti.12.1.2017.17790

Abstract

  Perkembangan teknologi informasi telah berkembang pesat dalam membantu masalah kesehatan anjing. Penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan informasi kesehatan dan perawatan Anjing di Manado ke dalam bentuk Aplikasi sistem pakar berbasis Android. Pengembangan sistem pakar pengenalan dan penanganan awal penyakit pada anjing di Manado ini menggunakan metode Forward Chaining. Tujuan pembuatan sistem pakar pengenalan dan penanganan awal penyakit pada anjing di Manado yaitu membantu pengguna dalam mendapatkan informasi tentang pengenalan penyakit anjing dan cara penanganan awal penyakit pada anjing tersebut agar anjing kesayangan pengguna dapat sembuh dari penyakit. Hasil penelitian dari pembuatan sistem pakar pengenalan dan penanganan awal penyakit pada anjing di Manado yaitu untuk membantu masyarakat dan pencinta anjing di kota Manado dalam mendapatkan informasi penyakit anjing dan cara penanganannya. Kata Kunci : Penyakit Anjing, Sistem Pakar, Forward Chaining, Metode RUP
Co-Authors Arie Lumenta Darmawan, Christianto Wibisono Hans Wowor Hanuebi, Axl Kelung, Christoffel Joman M. Fathir Abdul Gani, M. Fathir Abdul Mahaganti, Eva I. Molle, William Herianto Sie Prawira, Bobby Y. REYNOLD F. ROBOT Roppon, Anggi Ruspandi, Rivardi B. Sherwin R.U.A. Sompie Sibuea, Tommy P.J. Sojow, Christian T. P. Tumbel, Bryan Vecky C. Poekoel Walalangi, Juvindi Wantania, Beatrix B.M.