Claim Missing Document
Check
Articles

PENENTUAN KEKUATAN SINYAL WIFI UNTUK LAYANAN AKSES INTERNET BAGI KONSUMEN KAFE DI MATARAM Agus Pribadi; Suriyati Suriyati; Bambang Krismono Triwijoyo; Ahmat Adil
JEIS: Jurnal Elektro dan Informatika Swadharma Vol 6, No 1 (2026): JEIS EDISI JANUARI 2026
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jeis.vol6no1.1056

Abstract

Initial survey results showed that 86% of respondents stated that cafes are places to access the internet, interact, and fulfill social media needs. Internet access services in cafes require a smooth connection and coverage limited to cafe customers, with no interference from other illegal connections. The challenge is that cafe managers and owners require only devices provided by the cafe. This study aims to offer a solution by adjusting the WiFi signal strength of wireless access points. The research and design method used for WiFi signal strength management included initial identification, signal analysis, planning, and testing. The study resulted in a WiFi signal strength setting of 67%, which met the needs and limited signal coverage. RSSI values of -45 dBm to -69 dBm were sufficient to provide internet access only to cafe customers. Outside the permitted area, the WiFi signal was not received, and therefore, internet access was not possible.Hasil survey awal menunjukan bahwa 86% responden menyatakan bahwa kafe adalah tempat untuk mengakses internet, berinteraksi dan memenuhi kebutuhan bersosial media. Layanan akses internet di kafe yang dibutuhkan adalah kelancaran sambungan dan akses, jangkauan sinyal terbatas hanya untuk pelanggan kafe dan tidak ada gangguan dari penyambung tidak diijinkan. Problematika pemenuhannya adalah pihak pengelola dan pemilik kafe mengharuskan hanya menggunakan perangkat yang sudah disediakan oleh pihak kafe. Penelitian ini bertujuan menawarkan solusi penyelesaian dengan melakukan pengaturan kekuatan sinyal WiFi perangkat wireless access point. Metode yang digunakan untuk riset dan perancangan pengaturan kekuatan sinyal WiFi dengan tahapan identifikasi awal, analisa sinyal, perencanaan pengaturan dan pengujian. Hasil penelitian menghasilkan pengaturan kekuatan pancar sinyal WiFi sebesar 67% yang memenuhi kebutuhan dan membatasi jangkauan sinyal. Nilai RSSI -45 dBm sampai dengan -69 dBm cukup memberikan layanan akses internet hanya untuk konsumen kafe. Di luar area yang diijinkan terbukti tidak mendapatkan sinyal WiFi sehingga tidak mendapatkan akses layanan internet
Deep Learning Approach For Sign Language Recognition Bambang Krismono Triwijoyo; Lalu Yuda Rahmani Karnaen; Ahmat Adil
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol. 9 No. 1 (2023): March
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jiteki.v9i1.25051

Abstract

Sign language is a method of communication that uses hand movements between fellow people with hearing loss. Problems occur when communication between normal people with hearing disorders, because not everyone understands sign language, so the model is needed for sign language recognition. This study aims to make the model of the introduction of hand sign language using a deep learning approach. The model used is Convolutional Neural Network (CNN). This model is tested using the ASL alphabet database consisting of 27 categories, where each category consists of 3000 images or a total of 87,000 images of 200 x 200 pixels of hand signals. First is the process of resizing the image input to 32 x 32 pixels. Furthermore, separating the dataset for training and validation respectively 75% and 25%. The test results indicate that the proposed model has good performance with a value of 99% accuracy. Experiment results show that preprocessing images using background correction can improve model performance.
ANALISIS SENTIMENT KEUANGAN MENGGUNAKAN FINE-TUNED FINBERT Heroe Santoso; Raisul Azhar; Suryati Suryati; Melati Rosanensi; I Made Yadi Dharma; Husain Husain; Ahmat Adil; Muhamad Azwar; I Putu Hariyadi
TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan Multimedia Vol. 6 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : Badan Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (BP2M) STMIK Syaikh Zainuddin NW Anjani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46764/teknimedia.v6i2.316

Abstract

Financial information is a critical type of data for analysis. However, because much of it is unstructured and widely dispersed, an appropriate analytical method is required, one of which is sentiment analysis. In the financial context, sentiment analysis is employed by the industry to assess public perceptions of companies or market conditions. This study implements a fine-tuned FinBERT model to perform sentiment analysis in the financial sector. The dataset used is a combination of FiQA (Financial Question Answering) and The Financial PhraseBank, consisting of English sentences labeled with negative, neutral, and positive sentiments. The research process involved data preprocessing, tokenization, data splitting, model training, and evaluation using accuracy, precision, recall, F1-score, and confusion matrix metrics. The results show that the model achieved 82% accuracy, with its best performance in the positive class (F1-score 0.88) and the neutral class (F1-score 0.85), but weaker performance in detecting the negative class (F1-score 0.49). These findings indicate that the fine-tuned FinBERT is effective for financial sentiment analysis, particularly for positive and neutral sentiments, though improvements are needed in negative sentiment detection, potentially through expanding training data diversity or applying data augmentation techniques
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA TERBAIK SDN 4 SURANADI MENGGUNAKAN METODE TOPSIS I Nengah Mekel Satya Wirata; Ahmat Adil; Apriani
Journal of Scientech Research and Development Vol 8 No 1 (2026): JSRD, June 2026
Publisher : Ikatan Dosen Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56670/jsrd.v8i1.1571

Abstract

Kemajuan teknologi informasi telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai sektor, termasuk pendidikan. Di SDN 4 Suranadi, terdapat tantangan dalam penilaian harian siswa kelas 2 yang sering kali dilakukan secara manual dan subjektif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan metode TOPSIS, yang diharapkan dapat membantu dalam menentukan siswa terbaik secara objektif dan terstruktur. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini meliputi observasi, wawancara, studi pustaka, dan dokumentasi. Observasi dilakukan untuk mengidentifikasi masalah dalam sistem penilaian yang ada, sementara wawancara digunakan untuk menggali informasi lebih dalam dari guru dan pihak terkait lainnya. Studi pustaka dilakukan untuk memahami teori-teori yang relevan mengenai sistem pendukung keputusan dan metode TOPSIS, dan dokumentasi digunakan untuk mengumpulkan bukti dan informasi yang mendukung analisis. Dengan pendekatan ini, peneliti dapat merancang sistem yang sesuai dengan kebutuhan SDN 4 Suranadi. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah terciptanya sistem pendukung keputusan yang efektif dan efisien dalam penilaian harian siswa. Sistem ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi yang akurat berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, sehingga mempermudah pengambilan keputusan bagi guru dalam menentukan siswa yang berprestasi. Selain itu, penelitian ini juga diharapkan dapat menjadi sumber informasi dan referensi bagi penelitian selanjutnya di bidang yang sama.
Co-Authors Abdul Manan Abdul Muhid, Abdul Achmad Rian Tarmizi Agus Pribadi Ahmad Zuli Amrullah Akbar Juliansyah Andi Sofyan Anas Anggriani, Rini Anthony Anggrawan Apriani Apriani Ardi, R Fanny Printi Ardi, Raden Fany Printi Augustin, Kartarina Azhar, Lalu Zazuli Azhar, Raisul Bambang Krimono Triwijoyo Bambang Krismono Triwijoyo Damar, Lalu Riyandi Darma, I Made Yadi Dian Syafitri Chani Saputri Dicksa Ananda Christian Tue Elga Alfariza Elyakim Nova Supriyedi Patty, Elyakim Nova Supriyedi Fahly, Moh. Rizky Hammad, Rifqi Hariyadi, I Putu Herlina wati Heroe Santoso Husaeri, Muzammil Husain Husain I Made Yadi Darma I Made Yadi Dharma I Made Yadi Dharma I Nengah Mekel Satya Wirata I Putu Hariyadi Iga Wulandari Indrayanto, Georano Irwan Florensal Khaerul Yasin Kiki Rizki Lalu Riyandi Damar Lalu Sofiyandi Prayatna Lalu Wiwin Wadani Lalu Yuda Rahmani Karnaen Lilik Widyawati M Yunus Melati Rosanensi Miftahul Madani Miswaty, Titik Ceriyani Moh.Erwin Indrawan Mudawil Qulub Muhamad Azwar Muhamad Azwar, Muhamad Muhamad Wisnu Alfiansyah Muhammad Azwar MUHAMMAD TAJUDDIN Ni Wayan Yuli Ariyanti Ondi Asroni Printi Ardi, R. Fany R Fanny Priniti Raden Fanny Printi Ardi Raymond Putra Suntana Ria Rismayati Risca Anggraeni Dwiputri Rismayati, Ria Romi Choirudin Santi, Indyah Hartami Santoso, Heroe Suriyati ., Suriyati Suryati Suryati Syahrir, Moch. Syahroni Hidayat Tajuddin, Muhammad Tilani, Dianisa Triwijoyo, Bambang Krismono Zaenal Abidin Zainal Abidin Zein Zein Zulfikri, Muhammad Zulkipli Zulkipli