Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal TIMES Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Ahmad Fauzidan Yahya Khainur
Universitas Singaperbangsa Karawang
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PENERAPAN ALGORITMA STATISTICAL PROFILING UNTUK PENENTUAN AMBANG BATAS DINAMIS (DYNAMIC THRESHOLDING) PADA SISTEM DETEKSI ANOMALI GAS BERBASIS ESP32 Ahmad Fauzidan Yahya Khainur; Nadhif Hafiz Pradiptya; Siti Nurlaela
Jurnal TIMES Vol 15 No 1 (2026): Jurnal TIMES
Publisher : STMIK TIME

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51351/jtm.15.1.2026892

Abstract

Kebocoran gas Liquefied Petroleum Gas (LPG) merupakan risiko keselamatan domestik yang kritis, namun sistem deteksi dini konvensional sering kali tidak efektif akibat tingginya tingkat alarm palsu yang disebabkan oleh penggunaan ambang batas statis (static threshold) yang kaku terhadap fluktuasi lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keandalan sistem deteksi gas dengan mengimplementasikan algoritma Statistical Profiling untuk penentuan ambang batas dinamis (dynamic thresholding) pada mikrokontroler ESP32. Metode yang diusulkan menggunakan teknik Exponential Weighted Moving Average (EWMA) untuk membangun profil normalitas data sensor gas per jam secara real-time, serta menerapkan protokol komunikasi hibrida ESP-NOW untuk efisiensi transmisi data. Hasil pengujian terhadap 200 sampel data runtun waktu menunjukkan bahwa sistem mampu membentuk profil lingkungan yang stabil dengan nilai rata-rata 389,50 dan standar deviasi 20,15. Penerapan ambang batas dinamis dengan koefisien kepercayaan 3,5-sigma terbukti efektif dalam membedakan lonjakan transien non-bahaya dari anomali gas yang sesungguhnya, sehingga meminimalisir kesalahan deteksi (false positive) yang umum terjadi pada metode statis. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan adaptif pada perangkat edge mampu meningkatkan akurasi instrumen keselamatan rumah tangga secara signifikan tanpa ketergantungan pada layanan komputasi awan.
Sistem Rekomendasi Event Kampus Berbasis Weighted Hybrid pada EventSika Ahmad Fauzidan Yahya Khainur; Purwantoro; Susilawati
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.10006

Abstract

Tingginya jumlah organisasi kemahasiswaan (ormawa) yang menyebarkan informasi kegiatan melalui puluhan akun media sosial di Universitas Singaperbangsa Karawang (UNSIKA) menimbulkan permasalahan information overload, sehingga mahasiswa kesulitan menemukan event yang relevan dengan minat dan program studi mereka. Survei pendahuluan kepada 42 responden mengungkap bahwa 97,6% menyatakan kebutuhan mendesak terhadap platform rekomendasi yang dipersonalisasi. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengevaluasi sistem rekomendasi event kampus bernama EventSika menggunakan metodologi Design Science Research (DSR) dan algoritma weighted hybrid yang mengintegrasikan komponen semantic embedding berbasis model Sentence Transformer (paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2) dengan komponen rule-based filtering berbasis kesesuaian program studi dan taksonomi topik. Evaluasi dilakukan secara offline terhadap lima skenario pembobotan menggunakan metrik Precision@K, Recall@K, F1-Score@K, dan Mean Average Precision (MAP), dengan data ground truth dari 40 responden mahasiswa UNSIKA. Hasil evaluasi menunjukkan skenario seimbang (S3; α=0,5; β=0,5) memperoleh nilai MAP tertinggi sebesar 0,3770. Uji statistik Wilcoxon Signed-Rank Test mengonfirmasi bahwa skenario hybrid memberikan peningkatan performa yang signifikan dibandingkan pendekatan berbasis komponen tunggal (p<0,05), memvalidasi efektivitas pendekatan weighted hybrid dalam mengatasi permasalahan cold-start pada domain rekomendasi event kampus.
Co-Authors Nadhif Hafiz Pradiptya Purwantoro Siti Nurlaela Susilawati