Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.286
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JOIN (Jurnal Online Informatika) Jurnal Komputer Terapan KAIBON ABHINAYA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Akbar, Memen
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Engineering

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
A Pengukuran Data Sampel Berat dan Panjang Udang Vaname (Litopenaeus vannamei) Berbasis Citra Digital Menggunakan Metode ChessBoard: Uji homogenitas pada data sampel udang Zulfaqar; Ananda; Syarif SS, Dadang; Akbar, Memen
Jurnal Komputer Terapan Vol 10 No 2 (2024): Jurnal Komputer Terapan
Publisher : Politeknik Caltex Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35143/jkt.v10i2.6473

Abstract

Vaname shrimp (Litopenaeus vannamei) cultivation is a prominent aquaculture activity in Indonesia. This study introduces a digital image-based method for measuring shrimp weight and length, enhancing the traditional anco technique. The Chessboard distance method was employed to accurately measure curved objects like shrimp bodies. A homogeneity test assessed whether manual measurement data and pixel-based data for weight and length shared similar variation distributions. For shrimp weight, the F-test yielded a value of 0.000000028, significantly smaller than the critical F value of 0.817796464 at a 5% alpha level, indicating no significant difference in variation between the variables. Similarly, shrimp length data produced an F value of 0.0001174, also below the critical value of 0.8175241. These results confirm that both variables—weight and length—show no significant variation differences between manual and pixel-based methods. The findings validate the digital image-based approach as a reliable method for predicting shrimp size, offering an accurate and efficient alternative for Vaname shrimp measurement.
Peningkatan Akurasi Sistem Pemantauan Suhu Dan Kelembapan Pada Laboratorium Pengujian Benih Tanaman Menggunakan Inversi Regresi Linier Akbar, Memen; Susantok, Mochamad; Wibowo, Agus Urip Ari; Rahul
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 12 No 1: Februari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2025129083

Abstract

Laboratorium uji benih memerlukan informasi suhu dan kelembapan ruang untuk menjaga kualitas proses pengujian benih. Saat ini, laboran mencatat parameter lingkungan dua kali sehari pada pukul 9.00 dan 14.00 dengan menggunakan alat ukur terkalibrasi. Namun, metode ini tidak mencakup data di luar jam kerja atau pada hari libur, sehingga tidak memenuhi persyaratan pencatatan kontinu yang diwajibkan oleh Komite Akreditasi Nasional (KAN). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemantauan kualitas udara berbasis IoT yang mampu mencatat suhu dan kelembapan secara kontinu tanpa keterbatasan waktu serta memastikan akurasi data dengan mekanisme kalibrasi menggunakan metode inversi regresi linier. Sistem ini menampilkan data langsung pada layar OLED, menyimpan data di media microSD, dan mengunggahnya ke lembar kerja daring untuk pemantauan dan analisis lebih lanjut. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi pengukuran sebesar 98% untuk suhu dan 97% untuk kelembapan setelah menggunakan inversi regresi linier dengan menggunakan 15 data. Dengan demikian, sistem ini mampu menggantikan metode pencatatan manual yang terbatas dan memenuhi persyaratan pencatatan kontinu dari KAN.   Abstract Seed testing laboratories require temperature and humidity information to maintain the quality of seed testing processes. Currently, laboratory staff record environmental parameters twice daily at 9:00 AM and 2:00 PM using calibrated measuring instruments. However, this method does not cover data outside working hours or during holidays, thus failing to meet the continuous recording requirements mandated by the National Accreditation Committee (KAN). This study aims to develop an IoT-based air quality monitoring system capable of recording temperature and humidity continuously without time constraints while ensuring data accuracy through a calibration mechanism using the linear regression inversion method. The system displays real-time data on an OLED screen, stores data on a microSD card, and uploads it to an online spreadsheet for further monitoring and analysis. The test results show that the system achieves a measurement accuracy of 98% for temperature and 97% for humidity after applying the linear regression inversion method by using 15 data. Thus, the system can replace the limited manual recording method and meet the continuous recording requirements set by the KAN.
Ekstraksi Tabel HTML Bentuk Column-Row Wise ke dalam Basis Data Akbar, Memen; Wibowo, Ardianto
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 5 No 6: Desember 2018
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2161.827 KB) | DOI: 10.25126/jtiik.201856905

Abstract

Pada halaman web, tabel adalah bagian penting dari masalah yang dijelaskan dalam sebuah artikel. Tabel yang terdapat pada halaman web berbeda dari tabel dalam basis data. Tabel di halaman web cenderung tidak memiliki aturan atau bentuk standar. Salah satu bentuk tabel yang tidak standar pada halaman web adalah column-row wise. Penelitian ini menawarkan pendekatan untuk mengekstraksi isi tabel sedemikian sehingga arti dari keterkaitan antara dua atribut dan data dalam tabel column-row wise tidak hilang. Data yang diekstrak disimpan ke dalam basis data yang membentuk tiga tabel, yaitu tabel yang menyimpan atribut pertama, tabel yang menyimpan atribut kedua, dan tabel yang menyimpan atribut pertama, kedua, dan data dari atribut pertama dan kedua. Penelitian ini menghasilkan sebuah algoritma untuk mengekstrak data dari tabel yang berbentuk column-row wise pada sebuah halaman web. Algoritma yang dihasilkan dari penelitian ini diharapkan dapat diimplementasikan dalam berbagai bahasa pemrograman. Untuk pengujian, algoritma telah diimplementasikan dengan Bahasa pemrograman Python dan berhasil melakukan ekstraksi tabel dan menyimpannya dalam basis data. Abstract Tables are an important part of a web page. The table contains tabulations of data or information that you want to convey from the web page. This data tabulation can be used for comparisons with similar tables or as a trigger for action. However, tables on web pages are independent of webpage makers. There is no standard form or layout for a table on a web page. One of the table layouts on a web page is column-row wise. This study offers an approach for extracting table contents such that the meaning of the linkage between two attributes and a data in the column-row wise table is not disappeared. The extracted data is stored into a database that forms three tables, ie the table that stores the first attribute, the table that stores the second attribute, and the table that stores the first, second, and second attributes of the two attributes. Output of this research is an algorithm to extract data of column-row wise table in a web page. The algorithm generated from this research is expected to be implemented in various programming languages. For testing, the algorithm is implemented in Python and success to extract table and save the data into database. Cyclomatic complexity number of the proposed algorithm is 12. This means that the complexity of the proposed algorithm is still high.
Diabetes Risk Prediction Using Extreme Gradient Boosting (XGBoost) Wardhani, Kartina Diah Kusuma; Akbar, Memen
JOIN (Jurnal Online Informatika) Vol 7 No 2 (2022)
Publisher : Department of Informatics, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/join.v7i2.970

Abstract

One of the uses of medical data from diabetes patients is to produce models that can be used by medical personnel to predict and identify diabetes in patients. Various techniques are used to be able to provide a diabetes model as early as possible based on the symptoms experienced by diabetic patients, including using machine learning. The machine learning technique used to predict diabetes in this study is extreme gradient boosting (XGBoost). XGBoost is an advanced implementation of gradient boosting along with multiple regularization factors to accurately predict target variables by combining simpler and weaker model set estimations. Errors made by the previous model are tried to be corrected by the next model by adding some weight to the model. The diabetes prediction model using XGBoost is shown in the form of a tree, with the accuracy of the model produced in this study of 98.71%
Studi Perbandingan Metode SAW, MAUT dan SMART dalam Pemilihan Telepon Seluler untuk Belajar Online : Comparative Study of SAW, MAUT and SMART Methods in Selecting Smartphones for Online Learning Akbar, Memen; Zahara, Elfa; Assariy, Aufa; D, E. Andika Alfira
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 1 (2024): MALCOM January 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i1.1073

Abstract

Telepon seluler merupakan perangkat yang sering digunakan untuk pembelajaran online pada masa pandemik covid-19. Banyak pilihan dengan beragam spesifikasi dan harga yang bervariasi membuat masyarakat bingung dalam memilih telepon seluler untuk pembelajaran online. Penerapan metode pendukung keputusan dapat memberikan rekomendasi telepon seluler yang baik untuk pembelajaran online. Pada penelitian ini, dilakukan studi perbandingan dan analisis penerapan metode SAW, MAUT, dan SMART dalam pemilihan telepon seluler untuk pembelajaran online. Kriteria telepon seluler yang digunakan pada penelitian ini dirangkum dari hasil wawancara dan studi literatur. Terdapat 8 kriteria yang digunakan, yakni ukuran kamera, ROM, RAM, processor, jenis layar, garansi, baterai, dan harga. Untuk simulasi perhitungan, diambil data 10 merk telepon seluler dan spesifikasinya berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Hasil simulasi perhitungan ketiga metode kemudian dibandingkan dan dianalisis tingkat kemiripan dan keragaman hasil perhitungan dan peringkat yang direkomendasikan. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, metode SAW dan SMART memiliki tingkat kemiripan hasil perhitungan yang sangat tinggi, yakni 0,9579. Namun, nilai akhir hasil perhitungan metode SAW memiliki jarak yang sangat dekat, yakni 0,0281. Metode MAUT memiliki nilai akhir hasil perhitungan dengan jarak yang paling tinggi, yakni sebesar 0,0711. Peringkat yang direkomendasikan metode SAW dan SMART juga memiliki tingkat kemiripan yang sangat tinggi sebesar 0,9792.
Workshop Pembelajaran Jaringan Komputer Berbasis Physical Mode pada Packet Tracer Sebagai Penguatan Pembelajaran Praktik kepada Siswa-Siswi SMK Taruna Persada Dumai Purwantoro E.S.G.S, Sugeng; Novayani, Wenda; Fitrisia, Yuli; Akbar, Memen; Alim Syahbana, Yoanda; Nurmalasari, Dini; Fadhly, Mardhiah
KAIBON ABHINAYA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol. 8 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/385st874

Abstract

Workshop "Pembelajaran Jaringan Komputer Berbasis Physical Mode pada Packet Tracer" bertujuan untuk memperkuat pembelajaran praktik jaringan komputer di SMK Taruna Persada Dumai. Program ini memberikan solusi atas keterbatasan perangkat keras dengan memanfaatkan fitur Physical Mode pada Cisco Packet Tracer, yang memungkinkan siswa belajar secara virtual tetapi dengan pengalaman menyerupai penggunaan perangkat asli. Kegiatan ini melibatkan 41 siswa dan 5 guru pendamping, dengan metode pelatihan berupa teori dan praktik di laboratorium jaringan Politeknik Caltex Riau. Materi yang disampaikan meliputi dasar-dasar jaringan komputer, pengenalan perangkat keras, konfigurasi jaringan, dan pengaplikasian fitur Physical Mode. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat kepuasan yang tinggi di kalangan peserta, dengan skor rata-rata di atas 4,5 dari skala 5. Feedback peserta mencatat pengalaman belajar yang interaktif dan relevan untuk mendukung kebutuhan industri. Namun, terdapat ruang untuk perbaikan terkait manajemen waktu dan pelayanan selama pelatihan. Kegiatan ini tidak hanya memberikan pemahaman teknis, tetapi juga mempersiapkan siswa menghadapi tantangan industri dengan pendekatan pembelajaran yang inovatif.
Co-Authors Agus Urip Ari Wibowo Alim Syahbana, Yoanda Ananda Ardianto Wibowo Assariy, Aufa D, E. Andika Alfira Fadhly, Mardhiah Kartina Diah K. W. Mochamad Susantok Nurmalasari, Dini Purwantoro E.S.G.S, Sugeng Purwantoro, Sugeng Rahul Syarif SS, Dadang Wenda Novayani Yuli Fitrisia Zahara, Elfa Zulfaqar