Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Abdi-Dharma Jurnal Satya Informatika
Bosar Panjaitan
Universitas Asa Indonesia
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Social Sciences Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
APLIKASI MOBILE MENDETEKSI WARNA BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE BAGI PENDERITA BUTA WARNA Sukarno Bahat Nauli; Agung Priambodo; Bosar Panjaitan; Faizal Zuli; Turkhamun Adi Kurniawan; Anita Ratnasari; Melani Indah Sari Manik; Dian Ayu Palapa Putri; Istiqomah Sumadikarta; Fachrel Muhammad
JURNAL SATYA INFORMATIKA Vol. 11 No. 1 (2026): JURNAL SATYA INFORMATIKA
Publisher : FAKULTAS TEKNIK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59134/jsk.v11i1.800

Abstract

Aplikasi deteksi warna berbasis Android ini dirancang untuk membantu penyandang tunanetra dan penderita buta warna dalam mengenali warna secara lebih mudah, cepat, dan akurat. Aplikasi memanfaatkan kamera perangkat untuk menangkap citra objek, kemudian mengolahnya menggunakan algoritma K-Means Clustering guna menentukan warna dominan. Hasil proses deteksi ditampilkan dalam bentuk nama warna, nilai RGB, tingkat keyakinan (confidence), serta deskripsi warna yang informatif sehingga dapat dipahami oleh pengguna. Selain fitur deteksi warna, aplikasi ini juga dilengkapi dengan kuis interaktif yang bertujuan untuk mengidentifikasi kemungkinan jenis buta warna yang dialami pengguna berdasarkan pola jawaban yang diberikan. Seluruh data pengguna, riwayat hasil deteksi warna, serta hasil kuis disimpan secara otomatis menggunakan Firebase Firestore sebagai basis data berbasis cloud. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah Waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Pengujian aplikasi dilakukan menggunakan metode black-box testing untuk memastikan setiap fungsi berjalan sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetapkan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu bekerja dengan baik, memberikan informasi warna secara real-time, serta memiliki tingkat akurasi yang memadai dalam membantu pengguna mengenali warna.
Optimalisasi Pemanfaatan ChatGPT untuk Meningkatkan Literasi Digital dan Kompetensi Akademik Siswa Sekolah Menengah Kejuruan Sukarno Bahat Nauli; Agung Priambodo; Bosar Panjaitan; Melani Indah Sari Manik; Sri Rachmawati H Siregar
Abdi Dharma Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal Abdi Dharma (Jurnal Pengabdian Masyarakat)
Publisher : LP3kM Universitas Buddhi Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31253/ad.v6i1.4351

Abstract

Remaja di Republik Indonesia merupakan generasi penerus bangsa yang akan menggantikan generasi orang tua mereka. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan literasi digital dan keterampilan pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan bagi siswa Sekolah Menengah Kejuruan Yadika 4 Ciledug, Melalui pelatihan penggunaan ChatGPT secara bijak, efektif, dan bertanggung jawab. Latar belakang kegiatan ini didasarkan pada pesatnya perkembangan teknologi artificial intelligence yang semakin banyak digunakan dalam bidang pendidikan dan dunia kerja, sehingga siswa SMK sebagai calon tenaga kerja perlu dibekali pengetahuan dan keterampilan yang relevan dengan kebutuhan industri masa kini. Metode pelaksanaan kegiatan meliputi penyampaian materi tentang konsep dasar kecerdasan buatan, pengenalan ChatGPT beserta fungsi dan keterbatasannya, praktik langsung penggunaan ChatGPT untuk mendukung proses belajar, penyusunan tugas, serta pemecahan masalah sederhana sesuai kompetensi keahlian siswa. Pelatihan dilaksanakan secara partisipatif dengan melibatkan siswa secara aktif melalui studi kasus, simulasi, dan tanya jawab agar peserta mampu memahami manfaat dan risiko penggunaan ChatGPT dalam konteks pembelajaran dan dunia kerja. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pemahaman siswa terhadap fungsi ChatGPT sebagai alat bantu belajar yang dapat meningkatkan efisiensi dan kreativitas tanpa mengabaikan kemampuan berpikir kritis. Siswa juga menunjukkan sikap lebih selektif dan bertanggung jawab dalam memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan. Kegiatan ini memberikan kontribusi positif dalam mempersiapkan lulusan SMK yang adaptif, kompetitif, dan siap menghadapi tantangan transformasi digital. Evaluasi kegiatan Abdimas dilakukan dengan mengukur tingkat kepuasan terhadap 210 peserta pelatihan, terdapat 168 peserta dengan menjawab sangat puas, 21 peserta menjawab dengan puas, dan 21 peserta menjawab dengan cukup puas. Pihak sekolah sangat berharap agar yang akan datang dilakukan Pelatihan yang mendukung sesuai kurikulum pada sekolah kejuruan.  Program ini diharapkan menjadi model pengabdian berkelanjutan berbasis teknologi pendidikan vokasi nasional.
Penerapan Aplikasi Rekomendasi Konten Akun Instagram Photographer Menggunakan Collaborative Filtering Sukarno Bahat Nauli; Riama Sibarani; Hernalom Sitorus; Bosar Panjaitan; Turkhamun Adi Kurniawan; Agung Priambodo; Faizal Zuli; Nurfidah Dwitiyanti; Ziva Raka Narendra
FORMAT Vol 15 No 1 (2026)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/format.2026.v15.i1.001

Abstract

Perkembangan media sosial, khususnya Instagram, telah membuka peluang besar bagi individu dan komunitas untuk membagikan konten visual. Tantangan yang muncul adalah bagaimana menyajikan konten yang sesuai dengan preferensi audiens. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem rekomendasi konten berbasis metode Item-Based Collaborative filtering pada akun Instagram “Photographer Dadakan”. Sistem ini menganalisis interaksi pengguna berupa likes dan komentar terhadap konten sebelumnya, kemudian menghitung kemiripan antar konten menggunakan Cosine Similarity. Prediksi minat pengguna dilakukan dengan metode Weighted Sum, dan rekomendasi utama ditentukan melalui perhitungan Global Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi konten yang lebih relevan sehingga mendukung pengelolaan konten berbasis data pada platform media sosial visual.
Co-Authors Agung Priambodo Anita Ratnasari Dian Ayu Palapa Putri Fachrel Muhammad Faizal Zuli Istiqomah Sumadikarta Melani Indah Sari Manik Nurfidah Dwitiyanti Riama Sibarani Sri Rachmawati H Siregar Sukarno Bahat Nauli Turkhamun Adi Kurniawan Ziva Raka Narendra