Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik Dan Aplikasi Industri Fakultas Teknik Universitas Lampung Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro
Yessi Mulyani
Unknown Affiliation
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI ARSITEKTUR XCEPTION PADA MODEL MACHINE LEARNING KLASIFIKASI SAMPAH ANORGANIK Rian Kurniawan; Puput Budi Wintoro; Yessi Mulyani; Muhamad Komarudin
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 11, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i2.3034

Abstract

Sampah yang dihasilkan setiap hari dapat menjadi masalah karena beberapa jenis sampah sulit terurai sehingga dapat mencemari lingkungan. Sampah yang berpotensi dapat didaur ulang dan memiliki nilai jual adalah sampah anorganik terutama sampah kardus, logam, kertas, kaca, plastik, karet dan sampah lainnya seperti kemasan produk. Berbagai jenis limbah dapat diklasifikasikan menggunakan model pembelajaran mesin. Model pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi sistem limbah adalah model dengan metode Convolutional Neural Network (CNN). Pemilihan arsitektur CNN memperhitungkan akurasi yang diperlukan dan biaya komputasi. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan arsitektur, pengoptimal, dan laju pembelajaran terbaik dalam sistem klasifikasi limbah. Model yang dirancang menggunakan arsitektur Xception dengan Adam optimizer dan learning rate 0,001 memiliki akurasi sebesar 87,81%.
Perancangan UI/UX Gamifikasi Aplikasi RP Jual-Beli Sampah Menggunakan Metoda Design Sprint Mardiana; Mona Arif Muda; Yessi Mulyani
Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik Dan Aplikasi Industri Fakultas Teknik Universitas Lampung Vol. 5 (2022): SINTA
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lampung

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

Abstract

Sampah telah menjadi permasalahan masyarakat secara nasional. Kendala dalammengatasi permasalahan sampah adalah pada rendahnya pemahaman, motivasi dantingkat partisipasi masyarakat untuk ikut mengelola sampah. Padahal denganmenggunakan prosedur yang tepat dan pemanfaatan teknologi yang sesuai, sampahbukan hanya dapat dikendalikan agar tidak terus menimbun dan menganggu tapi jugasampah dapat menjadi uang ataupun barang yang bernilai jual. Gamifikasi banyakdigunakan untuk layanan, sistem dan aplikasi yang dapat memotivasi danmempengaruhi prilaku penggunanya. Teknologi permainan dikembangkan dalambentuk elemen permainan yaitu poin, level, papan peringkat, diterapkan pada aplikasimobile untuk membuat sistem lebih menarik dan meningkatkan minat pengguna.Berdasarkan masalah tersebut maka konsep gamifikasi dalam aplikasi berkaitandengan sampah merupakan solusi yang tepat sebagai salah satu cara memotivasisekaligus mengedukasi masyarakat mengenai sampah dan pengelolaannya. Penelitianini bertujuan untuk merancang UI/UX Gamifikasi Aplikasi RP Jual-Beli Sampah.Metoda penelitian menggunakan metode Design Sprint yang melewati 6 tahapan yaituUnderstand, Define, Diverge, Decide, Prototype, Validate. Hasil yang diperolehberupa perancangan UI/UX fitur gamifikasi berdasarkan solution idea yangdikembangkan dari how might we, sehingga menjaditiga rancangan fitur utama yaitufitur poin dan level, leaderboard, dan penukaran hadiah serta tiga rancangan fiturtambahan yaitu pengaturan privasi dan kuis.
Penggunaan Deteksi Tepi (Canny) pada Sistem Pengenalan Tulisan Tangan Aksara Lampung Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Eliza Hara; Helmy Fitriawan; Yessi Mulyani
Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro Vol. 10 No. 3 (2016)
Publisher : Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/elc.v10n3.2004

Abstract

Intisari--- Canny merupakan salah satu metode pengolahan citra, karena secara luas canny dianggap sebagai metode deteksi tepi standar dalam industri dan digunakan di sebagian aplikasi pengolahan citra seperti pada bidang pengenalan pola. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi pengenalan tulisan tangan aksara Lampung dan dapat diterjemahkan kedalam bahasa Indonesia. Sistem pengenalan tulisan tangan aksara Lampung dikembangkan dengan teknik pengolahan citra dan jaringan syaraf tiruan backpropagation. Sistem terdiri dari dua perangkat, yaitu perangkat pelatihan dan perangkat aplikasi. Perangkat pelatihan digunakan untuk melatih jaringan syaraf tiruan. Pelatihan dilakukan sebanyak 5 kali dan secara bertingkat untuk menghasilkan bias dan bobot. Perangkat aplikasi digunakan untuk melakukan pengujian terhadap jaringan yang sudah dilatih dan menterjemahkannya kedalam bahasa Indonesia.  Hasil pengujian perangkat aplikasi aksara Lampung memberikan rata-rata persentase kesalahan sebesar 22% dari pengujian karakter dan pengujian kosakata diperoleh persentase kesalahan sebesar 40% dari 100 kali pengujian. Dapat disimpulkan bahwa metode canny dapat mengenali karakter aksara Lampung tetapi belum mencapai tingkat optimal.Kata kunci--- canny, pengolahan citra, pengenalan pola, tulisan tangan, aksara Lampung, backpropagation. Abstract--- Canny is one method of image processing used, because it is widely regarded as the canny edge detection methods standard in the industry and is used in most applications in the field of image processing such as pattern recognition. The purpose of this research is to develop handwritten recognition aplication of Lampung character  and to translate it into Indonesian language. The system handwritten recognition of Lampung character is developed using image proccesing and backpropagation artificial neural network. The system consists of two programs, they are training program and aplication program. Training program was used to train the neural networks. The training is carried out for five times and multiplications to get bias and weights. Aplication program was used to test the trials to networks which has been trained and translate it into Indonesian language. The testing resulta give the errors percentase at 22% of character testing and 40% of 100 vocabularies testing. The conclusion is canny method could recognise some of the characters but it has not reached the optimum rate.Keywords--- canny, image processing, patten recognition, handwritten recognition, character Lampung, backpropagation.
ANALISIS DAFTAR PEMILIH TETAP PADA HASIL REKAPITULASI KPU BERDASARKAN USIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS : KOTA BANDAR LAMPUNG) Gilang Fajriansyah; Gigih Forda Nama; Yessi Mulyani
Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro Vol. 15 No. 1 (2021)
Publisher : Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/elc.v15n1.2147

Abstract

Pada pemilihan umum di Kota Bandar Lampung, masih banyak yang masuk ke dalam golongan putih (golput). Minimnya pengetahuan masyarakat mengenai tata cara pemilu dan pentingnya menggunakan hak pilih mereka terutama pemilih pemula, dewasa dan usia lanjut menjadi faktor rendahnya penggunaan hak pilih. Kurang efektifnya pendekatan sosialisasi dari panitia penyelenggara kepada masyarakat, tetapi jika harus melakukan sosialisasi secara acak dan menyeluruh ke semua daerah akan menghabiskan dana yang besar. Dari latar belakang tersebut bertujuan untuk menerapkan Teknik data mining dengan metode clustering dengan menggunakan algoritma K-Means dan memanfaatkan tools data mining RapidMiner 9.2 terhadap data yang ada untuk memperoleh informasi mengenai daerah mana yang banyak terdapat pemilih muda, dewasa dan lansia. Penelitian ini mengelompokan data DPT dari Kecamatan Langkapura, Rajabasa dan Kemiling. Data di kelompokan berdasarkan usia dan daerah. Algoritma yang digunakan untuk meng-cluster adalah K-Means, dengan menggunakan metode CRISP-DM (Cross Industry Standart for Data Mining). Hasil cluster dianalisa berdasarkan Kelurahan dan Kecamatan. Hasil analisa cluster Kecamatan Langkapura usia muda berjumlah 10167, usia dewasa berjumlah 9527,lansia berjumlah 4821 orang. Kecamatan Rajabasa usia muda berjumlah 12557, dewasa berjumlah 10930 dan lansia berjumlah 5097. Kecamatan Kemiling pada usia muda, dewasa dan lansia berjumlah 19442, 19086 dan 9394.
Co-Authors Eliza Hara Gigih Forda Nama Gilang Fajriansyah Helmy Fitriawan MARDIANA Mona Arif Muda Muhamad Komarudin Puput Budi Wintoro Rian Kurniawan