Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.642
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Otomasi Kontrol dan Instrumentasi Jurnal Ilmu Fisika Proceedings of Annual Conference for Muslim Scholars Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science AT-Turost: Journal of Islamic Studies Jumat Ekonomi: Jurnal Pengabdian Masyarakat At Tadbir: Islamic Education Management Journal Alhikam Journal of Multidisciplinary Islamic Education (AJMIE)
Fahrurrozi, Imam
Unknown Affiliation
Religion Humanities Astronomy Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Physics Social Sciences Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Uji Kinerja Sistem Pemberi Vitamin untuk Industri Peternakan Ayam Setyawan, Galih; Ardiansah , Muhamad; Fahrurrozi, Imam
Jurnal Otomasi Kontrol dan Instrumentasi Vol 13 No 1 (2021): Jurnal Otomasi Kontrol dan Instrumentasi
Publisher : Pusat Teknologi Instrumentasi dan Otomasi (PTIO) - Institut Teknologi Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5614/joki.2021.13.1.5

Abstract

Telah dilakukan penelitian mengenai uji kinerja sistem pemberian vitamin untuk industri peternakan ayam. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh keinginan penulis untuk mengembangkan alat-alat pendukung di bidang peternakan ayam. Salah satu alat yang dapat dikembangkan adalah mengenai alat pemberian vitamin ayam secara otomatis. Prinsip kerja sistem ini, vitamin akan dicampurkan pada tempat minum ayam dengan perbandingan yang telah ditentukan. Pada tahap awal penelitian ini masih berfokus pada hasil kalibrasi pembacaan nilai volume. Kalibrasi sendiri dapat dikatakan sebagai kegiatan membandingkan alat uji dengan alat standar. Dalam hal ini alat uji yang digunakan adalah dua buah waterflow sensor yang diatur sehingga dapat menunjukkan ukuran volume yang diinginkan. Satu waterflow sensor digunakan untuk menentukan volume air, sedangkan waterflow sensor yang lainnya digunakan untuk menentukan volume vitamin. Kemudian alat standar yang digunakan pada penelitian ini adalah gelas ukur. Hasil yang diperoleh menunjukkan nilai yang sangat baik yaitu dengan nilai akurasi dan presisi kedua sensor mencapai lebih dari 99%. Hasil pembacaan serta nilai ketidakpastian repeatability untuk sensor pertama dan kedua secara berurutan adalah sebesar  (503.90 +- 0.55) mL dan (504.10 +- 0.62) mL. 
Forecasting graduate student enrollment in university using regression analysis Dwiansyah, Anggraini; Fahrurrozi, Imam; Fakhrurrifqi, Muhammad; Farooq, Umar; Alfian, Ganjar
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 15, No 2: April 2026
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eei.v15i2.9713

Abstract

The government ensures educational quality in universities through a quality assurance (QA) system implemented via accreditation, which evaluates both study programs and institutions. A key concern in accreditation is the decline in new student enrollment, making accurate predictions of enrollment numbers essential for quality assessment. This study proposes a linear regression (LR) model to forecast future university student enrollments based on enrollment figures from the previous year as input feature. Using a dataset from one of Indonesia’s leading university spanning 2013 to 2023, the experimental results demonstrate that the LR model outperforms other regression techniques, including multi-layer perceptron (MLP), K-nearest neighbors (KNN), decision tree (DT), and random forest (RF). The LR model achieves R² values between 0.87 and 0.95, reflecting a strong linear relationship between current and future student numbers. It also delivers high accuracy, with root mean square error (RMSE) values ranging from 11.72 to 41.21 per year. The trained LR model has been integrated into a web-based system, offering data visualization and enrollment predictions to support university management in monitoring quality, addressing enrollment challenges, and facilitating informed decision-making.
Co-Authors Adib Habibi Admoko, Estu Muh Dwi Admoko, Estu Muhamad Dwi Al Fauzan, Muhammad Rifqi Alfian, Ganjar Aminuyati Ardiansah , Muhamad Ardianto Ardianto Aris Masruchi, Zainal A’yun, Miftakhul Qurrota baihaki, imam Dwiansyah, Anggraini Farooq, Umar Fikri, Ishom Fuadi Galih Setyawan Hasan, Zainol Khoironi, Ahmad M. Mirmanto, M. Made Wirawan, Made Muhammad Fakhrurrifqi Oktiawati, Unan Yusmaniar Puspasari, Fitri sufyanto, budi Taufiq, Umar Teja Nursasongka, Raden Mas Tika Erna Putri Trias Prima Satya