Katalog Program Studi: Teknik Informatika (S1)
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetKatalog Program Studi: Teknik Informatika (S1)
Menampilkan 2 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
IMPLEMENTASI SISTEM PEMBERI PAKAN IKAN BERBASIS INTERNET OF THINGS MENGGUNAKAN METODE RAPID APPLICATION DEVELOPMENT
Penulis: Juan samijan, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Penelitian ini membahas implementasi sistem pemberi pakan ikan berbasis Internet of Things (IoT) di Taman KRL menggunakan metode Rapid Application Development (RAD). Permasalahan yang dihadapi adalah pemberian pakan masih bergantung pada waktu luang pengelola sehingga jadwal dan takaran pakan belum konsisten. Sistem dikembangkan menggunakan ESP32 sebagai pengendali utama yang terintegrasi dengan Firebase Realtime Database dan dashboard berbasis React.js. Perangkat dilengkapi dengan sensor ultrasonik HC-SR04 untuk memantau ketersediaan pakan, sensor DHT11 untuk memantau suhu dan kelembapan, sensor LDR untuk mendeteksi intensitas cahaya, serta panel surya yang terintegrasi dengan baterai sebagai sumber catu daya mandiri. Metode penelitian dilakukan melalui observasi, wawancara, studi pustaka, serta pengembangan sistem menggunakan tahapan Rapid Application Development (RAD). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat menjalankan pemberian pakan sesuai jadwal yang telah ditentukan, menampilkan informasi kondisi perangkat dan lingkungan, serta menyajikan data monitoring melalui dashboard berbasis web.
#ESP32
#Dashboard Web
#Internet of Things
#Pemberi Pakan Ikan
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
KLASIFIKASI EMOSI MANUSIA BERDASARKAN EKSPRESI WAJAH PADA VIDEO MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DAN TRANSFER LEARNING
Penulis: Jengkar Ayogya Widji Lestari, JAFAR SHADIQ, S.Kom., M.Kom. |
2026
Pengenalan emosi berdasarkan ekspresi wajah merupakan salah satu penerapan Artificial Intelligence (AI) dan Computer Vision. Penelitian ini bertujuan mengembangkan prototype sistem pengenalan emosi secara real-time menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan pendekatan Transfer Learning. Sistem dirancang untuk mendeteksi wajah dan mengklasifikasikan tiga kategori emosi, yaitu serius, ngobrol, dan ngantuk, melalui video dari webcam. Proses penelitian meliputi deteksi wajah menggunakan YOLO, prapemrosesan citra, ekstraksi fitur dengan CNN, dan klasifikasi emosi. Hasil deteksi ditampilkan pada antarmuka dalam bentuk bounding box, label emosi, dan nilai confidence. Pengujian menunjukkan bahwa prototype mampu melakukan deteksi wajah dan klasifikasi emosi secara otomatis dengan performa real-time, sehingga berpotensi mendukung penerapan sistem pengenalan emosi pada bidang pendidikan, kesehatan, dan interaksi manusia dengan komputer.
#Artificial Intelligence (AI)
#Computer Vision
#Convolutional Neural Network (CNN)
#Ekspresi Wajah
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|