Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan
Afu Ichsan Pradana
Universitas Duta Bangsa Surakarta, Indonesia
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Energy Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Identifikasi Jenis Kelamin Otomatis Berdasarkan Mata Manusia Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dan Haar Cascade Classifier Afu Ichsan Pradana; Wijiyanto Wijiyanto
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 8 No 1 (2024): G-Tech, Vol. 8 No. 1 Januari 2024
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33379/gtech.v8i1.3814

Abstract

Dalam forensik dan keamanan, penting untuk menentukan jenis kelamin seseorang. Identifikasi jenis kelamin dengan menggunakan beberapa jenis identifikasi, seperti gambar wajah, suara, atau tulisan tangan, telah dipelajari secara ekstensif dalam beberapa tahun terakhir. Namun banyak pelaku kejahatan yang sulit dikenali dalam rekaman CCTV karena mereka menutupi kepala mereka atau mengenakan topeng yang hanya menunjukkan bentuk mata tertentu. Pada artikel ini, kami mengeksplorasi penggunaan CNN dengan aktivasi Relu untuk setiap lapisan tersembunyi dan Algoritma Haar Cascade Classifier untuk mendeteksi objek mata manusia untuk mengenali mata manusia menggunakan deep learning. Sebanyak 11.525 gambar mata pria dan wanita menggunakan dataset publik yang diambil dari Kaggle digunakan sebagai data penelitian. Memanfaatkan optimasi Adam (Adaptive Moment Estimation), prosedur pelatihan berlangsung selama 20 epoch. Temuan penelitian ini memiliki tingkat akurasi 92% untuk mengidentifikasi jenis kelamin secara otomatis. Matriks evaluasi kinerja digunakan dalam investigasi ini, dan menghasilkan F1-Score keseluruhan sebesar 93%.
Alat Pendeteksi Kebocoran Gas LPG Pada Resto Ayam Bakar dan Goreng Kremes Tata Berbasis Internet Of Things Tri Endah Purnamawati; Afu Ichsan Pradana; Joni Maulindar
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 8 No 1 (2024): G-Tech, Vol. 8 No. 1 Januari 2024
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33379/gtech.v8i1.3815

Abstract

Gas LPG merupakan salah satu jenis gas yang paling sering dipergunakan untuk keperluan rumah tangga, kandungannya yang terdiri dari dua komponen yaitu propane (C3H8) dan butana (C4H10). Gas LPG memiliki kekurangan yaitu memiliki bahaya ketika terjadinya kebocoran gas. Kebocoran gas LPG merupakan resiko yang sangat berbahaya dan berdampak terhadap keselamatan manusia dan lingkungan sekitar. Dalam artikel ini, penulis membahas suatu pengembangan sistem untuk memonitoring deteksi kebocoran gas dengan metode prototype. Perancangan dimulai dengan menganalisa sistem yang sudah berjalan yang masih menggunakan cara manual dengan menghirup aroma gas untuk mendeteksinya dan belum ada sistem monitoringnya. Peneliti menggunakan ESP32 sebagai mikrocontroller dan sensor MQ-2 untuk mendeteksi adanya gas. Kemudian selanjutnya mengirimkan data kadar gas LPG ke aplikasi blynk sehingga bisa memberikan informasi yang cepat kepada user berupa suara dan pesan. Dari hasil pengujian penelitian tersebut menunjukkan sensor jenis MQ-2 efektif dapat mendeteksi kadar gas 300 – 1000 ppm secara cepat.
Co-Authors Joni Maulindar Tri Endah Purnamawati Wijiyanto