Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Jurnal Digital Teknologi Informasi
Zulfauzi, Zulfauzi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Engineering Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN DAERAH RAWAN BENCANA DI KABUPATEN MUSI RAWAS Zulfauzi, Zulfauzi; Satrianansyah, Satrianansyah; Nurdiansyah, Deni
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 7 No 1 (2022): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v7i1.1642

Abstract

Kabupaten Musi Rawas adalah satu diantara kabupaten atau kota yang ada di provinsi Sumatera Selatan yang rawan bencana dengan kriteria tinggi di Provinsi Sumatera Selatan, utamanya bencana banjir, tanah longsor dan kebakaran hutan. Kondisi ini harus mendapatkan perhatian serius oleh pemerintah. Pemerintah sebagai badan pengawas dan merupakan lembaga yang mempunyai peranan utama dalam upaya penanganan bencana alam yang terjadi. Kendala yang dihadapi oleh pemerintah Kabupaten Musi Rawas saat ini adalah pemetaan daerah rawan bencana masih dilakukan secara secara manual, yaitu mendata satu persatu daerah berpotensi atau terjadi bencana. Hal ini terasa menyulitkan, dikarenakan pola sebaran daerah rawan bencana yang cenderung berubah dan pola pendataan secara manual akan sangat menyulitkan dalam menyajikan informasi yang kemprehensif kepada masyarakat atau pihak terkait yang mengakibatkan pemetaan daerah rawan bencana kurang tepat sasaran dan kurang maksimal. Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan salah satu cara untuk memecahkan masalah yang ada. SIG memudahkan pengelola untuk mendata dan mengetahui sebaran daerah rawan bencana yang ada. Dengan adanya Sistem Informasi Geografis (SIG), informasi dapat disampaikan dalam bentuk peta yang didalamnya terdapat informasi yang terkait dengan daerah rawan bencana tersebut. Hasil akhir penelitian adalah Sistem Informasi Geografis Pemetaan Daerah Rawan Bencana Di Kabupaten Musi Rawas Berbasis Website.
KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN ROASTING KOPI MENGGUNAKAN DEEP LEARNING Lestari, Putri; Zulfauzi, Zulfauzi; Santoso, Budi
Jurnal Digital: Telnologi Informasi Vol 7, No 1 (2024): Jurnal Digital Teknologi informasi
Publisher : Universitas Muhammadiyah Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32502/digital.v7i1.5655

Abstract

Masyarakat awam tidak memiliki pemahaman atau pengetahuan yang cukup dalam mengolah biji kopi khususnya proses mensangrai kopi sehingga masyarakat akan kesulitan untuk menghasilkan kopi yang nikmat untuk dikonsumsi meskipun sudah menggunakan biji kopi yang berkualitas, pengetahuan tentang tingkat kematangan dalam proses sangrai pada kopi sebagian besar hanya bisa diketahui oleh barista atau orang yang sudah terbiasa dalam mengolah biji kopi. Dalam penelitian ini penulis akan membuat sebuah sistem berbasis deep learning yang dapat membaca tingkat kematangan hasil roasting kopi sehingga diharapkan dapat membantu masyarakant awam untuk dapat mengolah kopi dengan baik.
Co-Authors Dwi Budi Santoso Nurdiansyah, Deni Putri Lestari, Putri Satrianansyah, Satrianansyah