cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika
Published by Universitas Telkom
ISSN : 25021990     EISSN : 25022105     DOI : -
Core Subject : Engineering,
Electrical & Electronics Engineering
Jurnal TEKTRIKA didekasikan untuk menjadi salah satu media publikasi dan diseminasi penelitian para akademisi, peneliti dan masyarakat umum dalam bidang keilmuan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik dan Elektronika. Jurnal ini diterbitkan oleh Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Bandung mulai tahun 2016 ini dan merupakan kelanjutan dari jurnal JURTEL yang telah dipublikasikan sejak tahun 1997. Dengan demikian, topik yang dipublikasikan pada jurnal ini tentunya lebih luas cakupannya, yakni bidang Teknologi Elektro.
Arjuna Subject : -
Articles 6 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 4 No 1 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.1 2019" : 6 Documents clear
CPU USAGE DARI PENGGUNAAN CLOUD GAMINGANYWHERE PADA GAME DENGAN SPEECH RECOGNITION SYSTEM SEBAGAI COMMAND INPUT Sussi .; Rendy Munadi; Nurwulan Fitriyanti; Indra Perdana Putra Sutejo
TEKTRIKA Vol 4 No 1 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.1 2019
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v4i1.1597

Abstract

Perkembangan industry game semakin semarak dengan adanya perkembangan teknologi cloud gaming. Penelitian cloud gaming merupakan penelitian terbaru dan bermanfaat bagi pencinta game karena memberikan informasi akan kualitas cloud gaming yang digunakan. Selain dari cloud gaming, adanya teknologi sistem pengenal suara sebagai input suatu perintah dalam game sangat membantu gamer yang memiliki keterbatasan motoris tangan untuk memainkan game. Penelitian yang peneliti lakukan memberikan informasi CPU Usage dari penggunaan cloud gaminganywhere pada game dengan menggunaan inputan suara. Dengan menggunakan cloud gaming GamingAnywhere dan platform speech recognition system FreeePIE, client akan dapat memainkan game berspesifikasi tinggi pada perangkat miliknya yang berspesifikasi lebih rendah dan dengan sistem input menggunakan perintah suara. Dari hasil pengukuran, dapat dilihat bahwa client hanya membutuhkan 34-40% CPU usage untuk memainkan game NEVERBALL dan 22-25 % CPU usage untuk memainkan game 7 Days to Die.
ANALISA PENGARUH RANGSANGAN AROMATERAPI LAVENDER DAN KAYU CENDANA TERHADAP KUALITAS TIDUR BERBASISKAN GELOMBANG EEG Alyani Durrah Fauzan; Nushrotul Lailiyya; Dwi Esti Kusumandari; Fiky Yosef Suratman
TEKTRIKA Vol 4 No 1 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.1 2019
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v4i1.1608

Abstract

Abstrak Tidur merupakan aktivitas yang penting bagi tubuh. Aktivitas tidur membantu tubuh untuk menyembuhkan sel-sel yang rusak dan meningkatkan sistem kekebalan tubuh. Tetapi banyak dari kita yang tidak mendapatkan kualitas tidur yang baik untuk menerima manfaat tersebut. Demi meningkatkan kualitas tidur, sebagian besar masyarakat percaya bahwa penggunaan aromaterapi dapat membuat tubuh lebih rileks dan membantu penggunanya tidur lebih lelap. Paper ini melakukan studi mengenai ada tidaknya pengaruh aromaterapi terhadap kualitas tidur dengan memanfaatkan sinyal biopotensial pada otak, yaitu electroencephalogram (Sinyal EEG). Sinyal EEG didapatkan dari proses akuisisi menggunakan Mitsar-EEG-202 dan Software WinEEG. Selanjutnya, sinyal EEG akan dibaca secara visual berdasarkan bentuk, frekuensi, amplitudo, dan lokasi. Proses pembacaan sinyal akan menghasilkan nilai latensi tidur, durasi fase tidur (NREM dan REM), dan WASO. Data-data tersebut akan diuji secara manual (menghitung efisiensi tidur) per individu dan statistik (uji kesamaan dua rata-rata dan uji kesamaan dua varians). Hasil analisis secara statistik menunjukkan bahwa tidak adanya pengaruh yang signifikan antara subjek yang diberi stimulus aromaterapi terhadap subjek tanpa stimulus. Sedangkan pada analisis per individu, kualitas tidur dengan stimulus aromaterapi lebih baik dibandingkan tanpa stimulus pada beberapa subjek. Jika dihitung secara rata-rata, stimulus aromaterapi lavender dan kayu cendana dapat menaikkan efisiensi tidur, namun tidak signifikan.
KLASIFIKASI JENIS BATUAN BEKU MELALUI CITRA BERWARNA DENGAN MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DAN K-NEAREST NEIGHBOR Muhammad Irvan Sultoni; Bambang Hidayat; Andri Slamet Subandrio
TEKTRIKA Vol 4 No 1 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.1 2019
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v4i1.1617

Abstract

Batuan merupakan hasil dari pembentukan ilmiah. Dari proses pembentukannya, umumnya batuan dibagi menjadi tiga yaitu, batuan beku, batuan sedimen, dan batuan metamorf. Perlunya batuan – batuan ini diklasifikasikan selain tujuan edukasi atau keilmuan, adalah untuk tujuan seperti menyediakan data untuk dasar acuan komunikasi antara ahli geologi dengan engineer serta memperoleh data kuantitatif sebagai acuan untuk membuat kebijakan desain suatu proyek. Oleh karena itu, pada karya ilmiah ini penulis telah melakukan penelitian untuk membuat sistem yang dapat mempermudah ahli geologi untuk melakukan klasifikasi batuan, menggunakan metode Local Binary Pattern dan K-Nearest Neighbor. Dari hasil pengujian diperoleh nilai akurasi dari sistem. Dengan menggunakan metode ekstraksi Local Binary Pattern dengan ukuran blocksize = 1 diperoleh nilai akurasi sebesar 78,57% untuk data parallel nicol dan akurasi sebesar 71,3% untuk data cross nicol. Sedangkan proses klasifikasi K-NN aturan jarak paling baik yang digunakan adalah euclidean yang mengasilkan nilai akurasi terbaik 78,57% untuk data parallel nicol dan 71,3% untuk data cross nicol dengan paramater yang terbaik pada nilai K = 9.
EVALUASI KINERJA DIRECT CURRENT-BIASED OPTICAL ORTHOGONAL FREQUENCY DIVISION MULTIPLEXING (DCO-OFDM) TERHADAP SKALABILITAS SISTEM VISIBLE LIGHT COMMUNICATION Brian Pamukti; Vinsensius Sigit Widhi Prabowo
TEKTRIKA Vol 4 No 1 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.1 2019
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v4i1.1774

Abstract

Direct Current-biased Optical Orthogonal Frequency Division Multiplexing (DCO-OFDM) dengan penambahantegangan 3 V dilakukan menutupi loss 3 dB pada Asymmetrical Clipping Optical-OFDM (ACO-OFDM). Pengujianterhadap dampak dari perubahan posisi penerima terhadap kinerja dianalisis dengan mengubah sudut antarapengirim dan penerima. DCO-OFDM berbeda dengan sistem OFDM pada komunikasi seluler yang menggunakanfrekuensi radio dan nilai sinyal bipolar. Hasil simulasi komputer menunjukan bahwa jarak paling jauh daripengirim ke penerima yang dihasilkan dari sudut 24 adalah 2,413 m atau sama dengan area seluas 1,05 m2.
OPTIMASI K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK SISTEM KLASIFIKASI KONDISI KATARAK Yunendah Nur Fuadah; Rita Magdalena; Steven Palondongan; Nor Kumalasari
TEKTRIKA Vol 4 No 1 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.1 2019
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v4i1.1832

Abstract

Deteksi dini kondisi katarak merupakan solusi untuk mengendalikan peningkatan jumlah kebutaan yangdisebabkan oleh katarak. Dalam penelitian ini, dilakukan optimasi metode Gray Level Co-Occurrence Matrix(GLCM) dan K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk klasifikasi kondisi citra mata menjadi kondisi normal, katarakimatur dan katarak matur. Pada tahap ekstraksi ciri digunakan metode GLCM, parameter yang berpengaruhpada tahap ini adalah jarak antar piksel (d), sudut (q), dan fitur statistik. Pada tahap klasifikasi, fitur ciri daritahap ekstraksi ciri diklasifikasikan oleh K-NN, parameter yang diuji pada tahap ini adalah nilai k dan persamaanperhitungan jarak yang digunakan yaitu Euclidean, Minkowski, Chebychev dan City Block. Berdasarkan hasilpengujian diperoleh akurasi pengujian sebesar 93,33 % dengan menggunakan parameter yang paling optimalyaitu d= 2, q= 135, nilai k=5 dengan persamaan jarak Euclidean dan Minkowski.
REKOMENDASI SISTEM PEMILIHAN MOBIL MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) COLLABORATIVE FILTERING Ilham Gumantung Gusti; Muhammad Nasrun; Ratna Astuti Nugrahaeni
TEKTRIKA Vol 4 No 1 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.1 2019
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v4i1.1846

Abstract

Mobil merupakan kendaraan yang sangat dibutuhkan pada masa ini. Banyak dari pengguna ketika ingin memilih mobil hanya mengetahui sebagian dari informasi mobil yang disukainya tanpa mengetahui informasi mobil lain yang sejenis. Rekomendasi sistem pemilihan mobil merupakan sistem yang dapat digunakan oleh pengguna dalam memilih mobil. Dengan diterapkannya rekomendasi sistem pemilihan mobil, pengguna akan mendapatkan informasi lebih mengenai mobil yang ingin dipilih, dan mobil lain yang mungkin mobil tersebut sama sekali belum diketahui oleh pengguna. Dalam rekomendasi sistem pemilihan mobil, penulis menerapkan metode K-Nearest Neighbor (KNN) Collaborative Filtering yang dilakukan berdasarkan jarak kedekatan Data Testing dengan Data Training. Kedekatan data (kemiripan data) tersebut digunakan untuk merekomendasikan mobil ke pengguna. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah jika ingin mendapatkan 10 mobil terbaik maka jarak maksimal yang digunakan adalah 5%, dan akurasi terbaik didapatkan ketika K = 10 yaitu sebesar 95,15%.

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2019 2019


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7 No 2 (2022): TEKTRIKA Vol.7 No.2 2022 Vol 7 No 1 (2022): TEKTRIKA Vol.7 No.1 2022 Vol 6 No 2 (2021): TEKTRIKA Vol.6 No.2 2021 Vol 6 No 1 (2021): TEKTRIKA Vol.6 No.1 2021 Vol 5 No 2 (2020): TEKTRIKA Vol.5 No.2 2020 Vol 5 No 1 (2020): TEKTRIKA Vol.5 No.1 2020 Vol 4 No 2 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.2 2019 Vol 4 No 1 (2019): TEKTRIKA Vol.4 No.1 2019 Vol 3 No 2 (2018): TEKTRIKA Vol.3 No.2 2018 Vol 3 No 1 (2018): TEKTRIKA Vol.3 No.1 2018 Vol 2 No 2 (2017): TEKTRIKA Vol.2 No.2 2017 Vol 2 No 1 (2017): TEKTRIKA Vol.2 No.1 2017 Vol 1 No 2 (2016): TEKTRIKA Vol.1 No.2 2016 Vol 1 No 1 (2016) Vol 9 No 1 (2004) Vol 8 No 2 (2003) Vol 8 No 1 (2003) More Issue