Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.999
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal Informatika Jurnal Komputasi JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Sebatik Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) Astonjadro Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research Informatika IJITEE (International Journal of Information Technology and Electrical Engineering) Journal of Applied Science, Engineering, Technology, and Education JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal Abdidas International Journal of Industrial Optimization (IJIO) Budapest International Research and Critics Institute-Journal (BIRCI-Journal): Humanities and Social Sciences Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) International Journal Of Science, Technology & Management (IJSTM) Journal of Technology and Informatics (JoTI) Indonesian Journal of Multidisciplinary Science Journal Of World Science Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Teknik: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Jurnal Indonesia Sosial Sains Journal Research of Social Science, Economics, and Management Eduvest - Journal of Universal Studies Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi SmartComp Jurnal Informatika Polinema (JIP) Asian Journal of Social and Humanities Paradigma: Jurnal Filsafat, Sains, Teknologi, dan Sosial Budaya
Akbar, Habibullah
Universitas Esa Unggul
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Neuroscience Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 76 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 76 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Implementation of YOLOv5 Algorithm for Exam Cheating Movement detection Suardana, Made Aka; Akbar, Habibullah; Saputra, Martin; Widodo, Agung Mulyo; Tjahjono, Budi
Eduvest - Journal of Universal Studies Vol. 5 No. 6 (2025): Eduvest - Journal of Universal Studies
Publisher : Green Publisher Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59188/eduvest.v5i6.51480

Abstract

The decline in academic integrity due to cheating during exams has become increasingly relevant, particularly following the shift to online learning systems. The absence of direct supervision in online exams creates opportunities for cheating practices that evade detection by the naked eye. This study addresses this challenge by developing an object detection model for cheating behavior using a deep learning approach based on the YOLOv5 algorithm. The dataset comprised 60 ten-second videos, extracted into 1,200 images representing four suspicious head movement patterns. Each image was manually annotated before training five YOLOv5 variants. Models were evaluated using object detection metrics (precision, recall, and mAP at IoU thresholds 0.5–0.95) and analyzed via confusion matrices. Results indicate that the YOLOv5x variant achieved peak performance, with mAP@0.5:0.95 of 83.06% and perfect classification accuracy across all classes. This demonstrates that an object detection–based approach provides a reliable preliminary solution for monitoring cheating during online exams.
Analysis of Drowsiness Detection based on Images Using Convolutional Neural Network Nasihin, Anwar; Akbar, Habibullah; Firmansyah, Gerry; Tjahjono, Budi
ASTONJADRO Vol. 13 No. 2 (2024): ASTONJADRO
Publisher : Universitas Ibn Khaldun Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32832/astonjadro.v13i2.14888

Abstract

Drowsiness detection is crucial in maintaining the safety and alertness of individuals, especially in high-risk situations such as driving or operating heavy machinery. This research aims to develop a drowsiness detection system based on facial images using Convolutional Neural Network (CNN) with a focus on the AlexNet method and its comparison with ResNet. In this study, facial image data was collected from various conditions of drowsiness and normal conditions. Image preprocessing was performed to standardize the size and ensure consistent image quality. AlexNet and ResNet were implemented and trained using the image dataset to identify distinctive patterns that differentiate drowsy faces from faces in a normal state. The results of the experiments showed that the use of AlexNet and ResNet methods effectively detects drowsiness in facial images with high accuracy. However, there are performance differences between the two methods. ResNet demonstrated superior performance in certain conditions, while AlexNet showed advantages in other cases. This research contributes to the development of facial image-based drowsiness detection technology applicable in various fields, including smart vehicles and security systems. The comparison results between AlexNet and ResNet also provide valuable insights for selecting the most suitable CNN method for drowsiness detection applications based on facial images.
Komparasi Inception-v3 dan Inception-ResNet-v2 pada Citra Mammogram untuk Deteksi Dini Kanker Payudara Andini, Ketrin Vani; Akbar, Habibullah
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 14, No 3 (2025): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v14i3.9283

Abstract

Kanker payudara merupakan penyebab utama kematian terkait kanker pada wanita secara global. Skrining dini berbasis mamogram sangat penting untuk meningkatkan tingkat pemulihan dan hasil kesehatan pasien secara keseluruhan. Studi ini mengevaluasi dan membandingkan kinerja dua arsitektur CNN: Inception-v3 dan Inception-ResNet-v2 untuk mengklasifikasikan gambar mamogram apakah menunjukkan tanda-tanda kanker atau tidak. Dataset terdiri dari 745 gambar (125 gambar kanker dan 620 gambar non-kanker), diubah ukurannya menjadi 299×299 piksel, dan dibagi menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk validasi. Kedua model dilatih menggunakan transfer learning dengan bobot pra-latih dari ImageNet serta berbagai konfigurasi hiperparameter. Kinerja terbaik dicapai oleh model Inception-ResNet-v2, yang menggunakan learning rate sebesar 0.1, batch size sebanyak 64, 20 epoch, dan optimizer Adamax. Konfigurasi ini menghasilkan akurasi sebesar 95,30%, presisi 95,39%, recall 95,30%, dan skor F1 sebesar 95,34%, dengan waktu pelatihan selama 5,13 menit. Hasil ini menunjukkan bahwa pemilihan model yang tepat serta hiperparameter yang dioptimalkan secara signifikan meningkatkan kinerja klasifikasi. Penelitian ini memperkuat efektivitas metode pembelajaran mendalam dalam mendukung deteksi dini kanker payudara secara cepat dan akurat melalui analisis citra mamogram.
Audit Tata Kelola Teknologi Informasi Menggunakan Framework COBIT 2019 Pada Rumah Sakit Medika Dramaga Andriana, Dian; Firmansyah, Gerry; Tjahjono, Budi; Widodo, Agung Mulyo; Akbar , Habibullah
Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian Vol. 4 No. 8 (2025): JURNAL LOCUS: Penelitian dan Pengabdian
Publisher : Riviera Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58344/locus.v4i8.4176

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tata kelola teknologi informasi (TI) di Rumah Sakit Medika Dramaga menggunakan kerangka kerja COBIT 2019. Hasil audit menunjukkan bahwa meskipun beberapa aspek tata kelola TI telah mencapai tingkat tertentu, masih terdapat kesenjangan antara kondisi saat ini dan harapan yang diinginkan. Pada domain APO12 (Pengelolaan Risiko), tingkat kemampuan mencapai 87% pada level 2 dan 73% pada level 3, namun tidak ada pencapaian pada level 4 dan 5. Sementara itu, pada domain APO13 (Pengelolaan Keamanan Informasi), tingkat kemampuan hanya mencapai 82% pada level 2 tanpa pencapaian pada level yang lebih tinggi. Kesenjangan ini menunjukkan bahwa pengelolaan risiko dan keamanan informasi masih memerlukan peningkatan signifikan untuk mencapai standar yang diharapkan. Berdasarkan temuan tersebut, penelitian ini memberikan beberapa rekomendasi, termasuk evaluasi kebijakan manajemen risiko, implementasi teknologi pendukung, pelatihan SDM, dan pengembangan strategi jangka panjang untuk meningkatkan tata kelola TI. Dengan menerapkan rekomendasi ini, diharapkan Rumah Sakit Medika Dramaga dapat meningkatkan keamanan dan keandalan sistem informasi serta meminimalkan risiko kebocoran data.
PROTOTYPING APLIKASI BERBASIS MOBILE UNTUK PELAYANAN PASIEN DAN KOMUNIKASI DI KLINIK GIGI Pramesty, Feranti Destina; Herwanto, Agus; Akbar, Habibullah; Widiantono, Adi
Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer Vol. 10 No. 2 (2025): Oktober 2025
Publisher : STMIK Catur Sakti Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51876/simtek.v10i2.1660

Abstract

Pelayanan kesehatan gigi masih menghadapi kendala berupa komunikasi yang kurang optimal, minimnya pengingat perawatan, serta keterbatasan akses konsultasi. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi mobile berbasis Android untuk mempermudah layanan pasien dan meningkatkan efisiensi operasional klinik gigi. Aplikasi dikembangkan dengan fitur utama berupa komunikasi pasien-klinik, pengingat jadwal, dan konsultasi daring. Metode penelitian meliputi observasi dan wawancara untuk mengidentifikasi kebutuhan pengguna, dilanjutkan dengan perancangan antarmuka serta pengujian prototipe. Hasil penelitian menunjukkan aplikasi mampu memberikan pengalaman layanan yang lebih praktis bagi pasien sekaligus mendukung kelancaran operasional klinik. Selain itu, aplikasi ini dapat menjadi acuan bagi pengembangan inovasi layanan digital di bidang kesehatan gigi maupun layanan medis lainnya.
Evaluasi dan Optimasi Kinerja MySQL Master-Slave dengan Metode Kuantitatif pada Database Pemohon Tes Psikologi SIM PT XYZ pada POLDA METRO JAYA Haryoto, Iin Sahuri; Firmansyah, Gerry; Tjahjono, Budi; Widodo, Agung Mulyo; Akbar, Habibullah; Fatonah, Nenden Siti
Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian Vol. 4 No. 9 (2025): : JURNAL LOCUS: Penelitian dan Pengabdian
Publisher : Riviera Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58344/locus.v4i9.4685

Abstract

The development of information technology and cloud computing has enabled organizations to manage large-scale data efficiently. PT XYZ, which is engaged in psychological testing for Driving Licenses (SIM), uses a web-based system with a MySQL database that has implemented master-slave replication. However, as the data volume increases to 4,000-5,000 entries per day, the system experiences performance constraints, especially in the speed of read and write queries. This study aims to optimize the performance of the MySQL database by adjusting the server configuration and specifications to improve system efficiency. The test results show that server specification settings, including processor speed, memory size, and replication configuration, play an important role in improving system performance. By adjusting the master and slave server configurations, the system shows a significant increase in database response time and operational efficiency. This optimization is expected to be a reference in the implementation and management of large-scale databases using MySQL replication.
Optimisasi LSTM untuk Prediksi Konsentrasi Kualitas Udara Jakarta menggunakan Cauchy PSO Reyhan, Athallah; Akbar, Habibullah
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 24 No. 3 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 3, September 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.24.3.3869

Abstract

Polusi udara merupakan masalah serius di kota-kota besar, khususnya di Jakarta yang kerap mengalami tingginya konsentrasi partikel debu (PM10). Kadar PM10 yang tinggi dapat berdampak buruk terhadap kesehatan masyarakat serta kualitas lingkungan secara keseluruhan. Penelitian ini mengusulkan model prediksi deret waktu berbasis Long Short-Term Memory (LSTM) yang dioptimasi menggunakan algoritma Cauchy Particle Swarm Optimization (CPSO). Algoritma CPSO digunakan untuk mencari kombinasi hyperparameter terbaik pada model LSTM, sehingga diharapkan dapat meningkatkan akurasi prediksi. Model menggunakan variable PM10, suhu, kelembapan, curah hujan, dan kecepatan angin dari beberapa stasiun pemantauan udara di Jakarta untuk memprediksi nilai PM10 pada 1, 3, dan 7 hari ke depan. Kinerja model dievaluasi berdasarkan Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Correlation Coefficient (CC). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model CPSO-LSTM mampu menghasilkan error yang lebih kecil dibandingkan LSTM.
MODEL ARSITEKTUR UNTUK SISTEM INFORMASI BIMBINGAN KONSELING DENGAN METODE PROTOTYPING Nugroho, Irfan Hari; Sutanto, Imam; Akbar, Habibullah; Herwanto, Agus
Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer Vol. 10 No. 2 (2025): Oktober 2025
Publisher : STMIK Catur Sakti Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51876/simtek.v10i2.1644

Abstract

Penerapan teknologi informasi dalam layanan bimbingan konseling di lingkungan sekolah menjadi solusi atas permasalahan pengelolaan data dan penjadwalan yang selama ini dilakukan secara manual. Penelitian ini merancang dan mengembangkan sistem informasi manajemen bimbingan konseling berbasis website menggunakan framework Laravel yang mengadopsi arsitektur Model-View-Controller (MVC). Sistem dirancang untuk mempermudah guru BK dalam mencatat, mengelola, dan memantau proses konseling, serta memungkinkan Siswa dan orang tua untuk mengakses informasi layanan secara daring. Metode pengembangan yang digunakan adalah prototyping yang melibatkan pengguna sejak tahap awal untuk memastikan sistem sesuai kebutuhan. Hasil dari penelitian ini adalah sistem informasi bernama SIMANKO yang dapat menyimpan riwayat konseling, melakukan penjadwalan online maupun offline, serta menghasilkan laporan bimbingan secara otomatis. Sistem ini diharapkan mampu meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan dalam layanan konseling di SMK Negeri 9 Jakarta.
Sistem Pemantauan EKG 1-Lead Berbasis ESP32 dan Wireless Fidelity dengan Visualisasi Real Time Pada Smartphone Budhisantosa, Nugroho; Ramadhan, Noval Rizky; Akbar, Habibullah; Firmansyah, Gerry
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 10 No. 2 (2026): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 10 No 2 Juli 2026
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37817/ikraith-informatika.v10i2.5457

Abstract

Penelitian ini membahas pengembangan sistem pemantauan detak jantung berbasis Internet ofThings (IoT) menggunakan mikrokontroler ESP32, sensor ECG AD8232, protokol MQTT, danplatform Node-RED sebagai antarmuka visual. Sistem ini dirancang untuk melakukan akuisisisinyal jantung, mengolah data menjadi nilai Beats Per Minute (BPM), serta menampilkaninformasi secara real-time melalui dashboard berbasis web yang dapat diakses menggunakansmartphone maupun perangkat lain. Metodologi yang digunakan adalah Waterfall, dengan tahapananalisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian sistem. Hasil penelitianmenunjukkan bahwa sistem mampu menampilkan sinyal EKG dengan latensi rata-rata ±180 ms,sesuai dengan target real-time (<200 ms). Selain itu, sistem berhasil mengklasifikasikan kondisijantung ke dalam kategori normal, tachycardia, bradycardia, atrial flutter, dan arrhythmia, dengantingkat akurasi mencapai 92% berdasarkan pengujian menggunakan data simulasi (dummy)maupun data sensor aktual. Fitur tambahan seperti notifikasi visual dan audio, serta fungsi resetgrafik (Clear Graph) berjalan sesuai rancangan dan meningkatkan pengalaman pengguna. Validasidengan alat referensi (pulse oximeter) menunjukkan selisih nilai BPM rata-rata ±5 bpm, yangmasih dapat diterima untuk aplikasi non-klinis. Dengan hasil tersebut, sistem ini dapat digunakansebagai solusi monitoring mandiri untuk kesehatan jantung, serta memiliki potensi pengembanganlebih lanjut melalui integrasi penyimpanan data historis, enkripsi komunikasi, maupunimplementasi aplikasi mobile
Evaluating the Performance of Association Rules in Apriori and FP-Growth Algorithms: Market Basket Analysis to Discover Rules of Item Combinations Dwiputra, Dedy; Mulyo Widodo, Agung; Akbar, Habibullah; Firmansyah, Gerry
Journal of World Science Vol. 2 No. 8 (2023): Journal of World Science
Publisher : Riviera Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58344/jws.v2i8.403

Abstract

This study focuses on applying data mining techniques, especially association rules mining using the Apriori and FP-GROWTH algorithms, for market basket analysis on PT. XYZ is a pharmaceutical company in Indonesia. A quantitative methodology uses a dataset of 100,498 transactions originating from 432,356 rows of data covering July to December 2022 in the JABODETABEK area. Apriori and FP-GROWTH algorithms are applied for association rules mining. The results show that FP-GROWTH has the fastest execution time of 84,655 seconds. However, the memory usage for the Apriori algorithm is the lowest at 482.32 MiB, with increments of: 0.21 MiB. For the rules generated, the two algorithms, both Apriori and FP-GROWTH, produce the same number of rules and values of support, confidence, lift, Bi-Support, Bi-Confidence, and Bi-Lift. In conclusion, Apriori is recommended for sales datasets if memory usage and ease of implementation are important. However, if the speed of execution time and a large amount of data are considered, FP-GROWTH is a better choice because the execution time is faster for large amounts of data. However, the choice of algorithm depends on the specific analysis objectives, itemset size, data scale, and computational capabilities. Results from association rules mining provide evidence of product popularity, purchasing patterns, and opportunities for strategic marketing and inventory management. These findings can help PT. XYZ improves business efficiency, understands customer behavior, and increases profitability.
Co-Authors Adi Widiantono Agus Satriawan Aisyah, Zhavira Alexander Alexander, Alexander Alvin Barata Amelia Sholikhaq Andini, Ketrin Vani Andriana, Dian Andriyanti Asianto Anwar Nasihin Ardiansyah, Miri Ari Pambudi Arif Pami Setiaji Asianto, Andriyanti Astamar Putra, Ichlasul Fikri Azizah, Anik Hanifatul Bob Tjahjono Budi Tjahjono Calvin Ramadhani Alfahrezi Chiuman, Felix Delio, Ferdinand Defin Deni Pamungkas Gelantoro Putra Diah Aryani Diah Aryani, Diah Dodo, La Dudy Fathan Ali Dwi Pamungkas, Eric Dwiputra, Dedy Elvaret Eric Dwi Pamungkas Fathan Ali, Dudy Fatonah, Nenden Siti Franky Leonard Gerry Firmansyah Gilang Banuaji Hadi, Muhammad Abdullah Hafizah Safira Kaurani Hani Dewi Ariessanti Haryoto, Iin Sahuri Hendy Hendy Herwanto, Agus Husni Sastra Mihardja Husni Satra Mihardja Husni Satra Mihardja Indri Handayani, Indri Intan Setya Palupi La Dodo Latumapayahu, Febrian Firmansyah Mahmudin, Hajon Mahdy Martin Saputra, Martin Marwan Kadhim Mohammed Al-shammari Marzuki Pilliang Mochamad Wahyudi Mohamad Yusuf Mohammed Al-shammari, Marwan Kadhim Muhamad Bahrul Ulum Muhamad Bahrul Ulum Muhammad Fajrul Aslim Muhammad Yusuf Morais Mukhamad Abduh MUNAWAR Munawar Munawar Nainggolan, Restamauli br Nanna Suryana Herman Narul Sakron Nasihin, Anwar Nenden Siti Fatonah Nenden Siti Fatonah Nila Rusiardi Jayanti Nizirwan Anwar Noviandi Noviandi Noviandi Noviandi, Noviandi Nugroho Budhisantosa Nugroho, Irfan Hari Pilliang, Marzuki Prabowo, Ary Pramesty, Feranti Destina Puryanto, Jonathan Aditya Putra, Sipky Jaya Rachman, Riyandi Patu Ramadhan, Noval Rizky Randy Swandy Reyhan, Athallah Rifqi Adi Prasetya Rizky Yananda Rosnanto, Imam Rudi Heri Marwan Rudy Setiawan Sabri Alim Sakron, Narul Sandfreni, Sandfreni Saputra, Rahdian Sea, Rona Aulia Wangsa Sejati, Puteri Setiawati, Popong Sfenrianto Sfenrianto Sinaga, Matius Eliezer Suardana, Made Aka Suhandi Junaedi Supriyade Supriyade Supriyade, Supriyade Sutanto, Imam Syahrizal Dwi Putra Syahrizal Dwi Putra Tantrisna, Ellen Tardiana, Arisandi Langgeng Tartila, Gilang Romadhanu Ulum, M. Bahrul Widodo , Agung Mulyo Widodo, Agung Mulyo Wijaya, Jacob S Yaya Sudarya Triana