Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.259
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer GUYUB: Journal of Community Engagement JTEIN: Jurnal Teknik Elektro Indonesia Jurnal Sains dan Teknologi EPSILON: Journal of Electrical Engineering and Information Technology Fuse-teknik Elektro
Hamidi, Eki Ahmad Zaki
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering 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 Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
Prototipe Smart Chicken Farm Berbasis Internet of Things (IoT) Menggunakan Blink Ramdan, Ramdan; Hamidi, Eki Ahmad Zaki; Effendi, Mufid Ridlo
Fuse-teknik Elektro Vol 4 No 1 (2024): Fuse-teknik Elektro
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52434/jft.v4i1.4045

Abstract

Penelitian ini membahas pengembangan prototipe Smart Chicken Farm berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan platform Blink. Sistem ini dirancang untuk memantau dan mengontrol berbagai aspek dari peternakan ayam secara real-time, termasuk suhu, kelembaban, dan pemberian pakan otomatis. Sensor-sensor yang digunakan mengirimkan data ke mikrokontroler, yang kemudian memproses dan mengirimkannya ke aplikasi Blink melalui koneksi internet menggunakan NodeMCU ESP8266. Pengguna dapat memantau kondisi peternakan dan mengontrol perangkat dari jarak jauh melalui aplikasi Blink. Hasil implementasi menunjukkan peningkatan efisiensi operasional dan kemudahan dalam pengelolaan peternakan ayam. Sistem ini memberikan solusi efektif dan inovatif untuk manajemen peternakan ayam modern. 
Desain dan Implementasi Sistem Pelipat Baju Otomatis Menggunakan Arduino Uno Berbasis Internet of Things RESTU AGUSTHIANI, DILLA; Firdaus, M Alfian; Ridwan, Azwar Mudzakir; Hamidi, Eki Ahmad Zaki
Fuse-teknik Elektro Vol 4 No 2 (2024): Fuse-teknik Elektro
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52434/jft.v4i2.42009

Abstract

Teknologi Internet of Things (IoT) telah menjadi solusi inovatif dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk pengembangan perangkat rumah tangga pintar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pelipat baju otomatis berbasis IoT menggunakan Arduino Uno sebagai pengontrol utama. Sistem ini dirancang untuk memberikan kemudahan dalam melipat pakaian secara efisien dan otomatis. Sistem terdiri dari komponen utama seperti motor servo, sensor ultrasonik, dan modul Wi-Fi ESP8266 yang memungkinkan pengendalian perangkat melalui aplikasi berbasis smartphone. Proses kerja dimulai dengan pendeteksian pakaian menggunakan sensor ultrasonik, diikuti oleh pengoperasian motor servo untuk melipat pakaian sesuai dengan urutan yang telah diprogram. Pengguna dapat memantau dan mengontrol sistem secara real-time melalui koneksi internet. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu melipat berbagai jenis pakaian dengan akurasi hingga 90% dalam waktu rata-rata 30 detik per pakaian. Sistem ini juga menunjukkan stabilitas tinggi dalam komunikasi IoT, dengan responsivitas aplikasi mencapai 95% dari total pengujian. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan perangkat rumah tangga otomatis yang inovatif, serta membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang teknologi IoT.
Prediksi Semester Tugas Akhir Mahasiswa Berdasarkan Transkrip Nilai Menggunakan Linear Regression, Kernel Ridge Regression dan Decision Tree Regression Hamidi, Eki Ahmad Zaki; Edi Mulyana; Dilla Restu Agusthiani; Aldi Fahruzi Muharam
EPSILON: Journal of Electrical Engineering and Information Technology Vol 22 No 2 (2024): Journal of Electrical Engineering and Information Technology
Publisher : Department of Electrical Engineering, UNJANI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55893/epsilon.v22i2.123

Abstract

This study aims to predict the semester in which students complete their final thesis using transcript data and three regression algorithms: Linear Regression, Kernel Ridge Regression, and Decision Tree Regression. The research evaluates the performance of each model using Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Error (MAE) as evaluation metrics. The experimental results show that Kernel Ridge Regression outperforms the other two models with an MSE of 2.271 and an MAE of 1.251. In comparison, Linear Regression achieved an MSE of 5.137 and an MAE of 1.859, while Decision Tree Regression produced an MSE of 4.1 and an MAE of 1.2. These findings indicate that Kernel Ridge Regression is the most effective method for predicting the completion semester based on academic transcripts, providing more accurate and reliable results. The study contributes to the academic field by demonstrating the potential of machine learning models in predicting students' academic progress and supporting better decision-making for academic management.
Implementasi Teknologi Content Delivery Network (CDN) Sebagai Akselerasi Digitalisasi Sekolah Syambas, Nana Rachmana; Ahdan, Syaiful; Hamidi, Eki Ahmad Zaki; Negara, Ridha Muldina; Mayasari, Ratna; Nurhayati, Ade; Nurkahfi, Galih Nugraha; Jupriyadi, Jupriyadi; Sucipto, Adi; Arifin, Hasan Nur; Tulloh, Rohmat
GUYUB: Journal of Community Engagement Vol 6, No 1 (2025): Maret
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/guyub.v6i1.9812

Abstract

Abstract. This community service program aims to accelerate the digitalization of education in Pesisir Barat Regency, Lampung Province, through the implementation of Content Delivery Network (CDN) technology using Starlink services and the Learning Management System (LMS) Moodle. The 3T areas (frontier, outermost, and underdeveloped) in this region face infrastructure challenges that hinder stable and fast internet access, which is crucial to support technology-based learning processes. This program involves the installation of network devices, such as Starlink for stable internet access, gigabit switches, and the integration of the Moodle-based e-learning system. Additionally, intensive training is provided to teachers, administrators, and students on using Moodle as a digital learning platform and managing technology-based educational content. The program's success is measured through several parameters, including internet stability and speed, the improvement of digital skills among teachers and students, and the adoption and utilization rates of LMS Moodle in the learning process. Speed test results show a significant improvement. Survey results indicate a substantial impact on teachers' digital literacy. Based on questionnaires distributed to a total of 30 training participants, 60% (18 participants) reported being very satisfied with the alignment of the training materials with their needs. Regarding the delivery of the materials, 63.33% (19 participants) were very satisfied, 26.67% (8 participants) were satisfied, 6.66% (2 participants) were neutral, and 3.33% (1 participant) were very dissatisfied. Direct observation during the implementation showed that teachers could effectively utilize Moodle LMS to manage digital classes. They were trained to create and organize teaching materials, assign tasks, and monitor student progress. This evaluation also highlights the potential for replicating and sustaining the program in other schools within similar regions. Through this evaluation approach, the program is expected to have a tangible impact on improving the quality of learning, expanding digital access, and serving as a model for implementation in other 3T areas across Indonesia.
Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) System for Sedimentation Automation in Water Treatment Plant Using Schneider Modicon M221 Programmable Logic Controller Hamidi, Eki Ahmad Zaki; Rahmawati, Raisa; Effendi, Mufid Ridlo
Jurnal Teknik Elektro Indonesia Vol 6 No 2 (2025): JTEIN: Jurnal Teknik Elektro Indonesia
Publisher : Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24036/jtein.v6i2.726

Abstract

This research discusses the application of the Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) System in the sedimentation automation process in water treatment plants. SCADA is used to monitor and control various critical parameters in the sedimentation process, increasing the efficiency and accuracy of water treatment. This system is implemented using a Programmable Logic Controller (PLC), the Schneider Modicon M221, which functions as the main controller. The Schneider Modicon M221 PLC was chosen because of its reliability in managing automation processes and its ability to integrate with SCADA systems. The results of this implementation show significant improvements in process control, operational efficiency, and real-time monitoring, all of which contribute to the improved quality of treated water. And sludge removal in the sedimentation system occurs when the sensor reads that the water has a turbidity value equal to 14 NTU.
Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan Balik untuk Klasifikasi Covid-19 Berbasis Tekstur Menggunakan Orde Pertama Berdasarkan Citra Chest X-Ray Yudono, Muchtar Ali Setyo; Hamidi, Eki Ahmad Zaki; Jumadi, Jumadi; Kuspranoto, Abdul Haris; Sidik, Aryo De Wibowo Muhammad
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 4: Agustus 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022945663

Abstract

COVID-2019 pertama kali muncul di kota Wuhan, Cina pada Desember 2019, kemudian menyebar dengan cepat ke seluruh dunia dan menjadi pandemi. Pandemi COVID-19 telah menyebabkan dampak yang cukup fataluntukkesehatan masyaraka. Merupakan hal yang sangat penting untuk mendeteksi kasus positif sedini mungkin untuk pencegahan penyebaran lebih lanjut dari virus ini. Teknik tes paling umum yang saat ini digunakan untuk mendiagnosa COVID-19adalah reverse-transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR). Pencitraan radiologis dada seperti chest X-ray memiliki peran penting dalam diagnosis dinipenyakit ini. Karena sensitivitas RT-PCR rendah 60% -70%, bahkan jika hasil negatif diperoleh, gejala dapat dideteksi dengan pemeriksaan gambar radiologi pasien. Teknik kecerdasan buatanyang digabungkan dengan pencitraan radiologis dapat membantu untuk mendiagnosis COVID-19 dengan lebih cepat dan akurat.Proses klasifikasi pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan yaitu pra-pengolahan, segmentasi, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Ekstraksi ciri yang digunakan adalah berdasarkan tekstur orde pertama dan klasifikasi yang digunakan adalah jaringan syaraf tiruan perambatan balik. Sistem klasifikasi pada penelitian ini menghasilkan rata-rata akurasi klasifikasi sebesar 94,17% untuk kelas normal dan 77,5% untuk COVID-19. Hasil akurasi tertinggi didapat pada skenario pertama dengan hasil akurasi sebesar 88,8%. Nilai rata-rata sensitivitas yang didapat pada penelitian ini sebesar 94,17% untuk kelas normal dan 76,67% untuk kelas COVID-19. Nilai rata-rata spesifisitas yang didapat pada penelitian ini sebesar 76,67% untuk kelas normal dan 94,17% untuk kelas COVID-19.AbstractCovid-2019 first appeared in Wuhan, China, in December 2019, then quickly spread throughout the world and became a pandemic. The Covid-19 pandemic has had a fatal impact on public health. It is crucial to detect positive cases as early as possible to prevent the further spread of this virus. The most common test technique currently used to diagnose Covid -19 is the reverse-transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR). Chest radiological imaging such as chest X-ray has a vital role in the early diagnosis of this disease. Due to the low RT-PCR sensitivity of 60%-70%, symptoms can be detected by examining the patient's radiological images even if a negative result is obtained. Artificial intelligence techniques combined with radiological imaging can help diagnose Covid -19 more quickly and accurately. The classification process in this study consists of several stages, namely pre-processing, segmentation, feature extraction, and classification. The feature extraction used is based on the first-order texture, and the classification used is a backpropagation neural network. The classification system in this study resulted in an average classification accuracy of 94.17% for the normal class and 77.5% for Covid -19. The highest accuracy results were obtained in the first scenario, with an accuracy of 88.8%. The average sensitivity value obtained in this study was 94.17% for the normal class and 76.67% for the Covid -19 class. The average specificity value obtained in this study was 76.67% for the normal class and 94.17% for the Covid -19 class.
Rancang Bangun Pengendali Debit Air PDAM dengan RFID Berbasis Arduino Uno Nugroho, Rizky Satrio; sanhaji, Ganis; Hamidi, Eki Ahmad Zaki
Jurnal Sains dan Teknologi (JSIT) Vol. 5 No. 1 (2025): Januari-april
Publisher : CV. Information Technology Training Center - Indonesia (ITTC)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47233/jsit.v5i1.2712

Abstract

Air bersih merupakan air yang dapat digunakan untuk keperluan sehari-hari, mulai dari untuk mencuci, mandi, bahkan untuk minum yang kualitasnya dapat memenuhi kriteria kesehatan. Perusahaan daerah air minum (PDAM) adalah sebuah perusahaan yang menyediakan air bersih di suatu daerah. Kebocoran pipa air PDAM di dalam rumah pelanggan merupakan suatu permasalahan yang dapat merugikan para pelanggan jika lokasi kebocorannya tidak diketahui. Pelanggan akan sangat merasa keberatan pada saat mengetahui biaya pemakaian naik dengan sangat cepat akibat dari permasalahan ini. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pengendali debit air di rumah pelanggan. Alat ini akan mengubah sistem pemakaian air PDAM dari pascabayar menjadi prabayar, sehingga pelanggan tidak perlu takut dengan biaya pemakaian yang meningkat dengan cepat. Pelanggan juga tidak akan lagi dikenakan biaya tambahan/denda akibat terlambat membayar tagihan. Pelanggan bisa melihat dan mengontrol pemakaian air yang digunakan dengan sangat detail karena pada alat ini terdapat waterflow sensor yang bisa membaca debit aliran air dengan detail. Alat ini menggunakan sistem saldo yang dimana pengguna akan menggunakan kartu RFID khusus dalam proses transaksi pada alat ini. Alat ini diuji coba dengan mencari nilai titik poin kalibrasi (TPK) terlebih dahulu. Uji coba dilakukan dengan beberapa tahapan dan diambil hasil rata – rata pada setiap tahap nya. Dari uji coba yang dilakukan terdapat perbedaan TPK antara pengkalibrasian berstandar meteran PDAM dengan berstandar gelas ukur (500ml). nilai TPK untuk meteran PDAM adalah 8,9 sedangkan nilai TPK gelas ukur adalah 9,5 dengan persentase selisih ± 2%. Dari hasil uji coba dapat diketahui bahwa alat sudah bekerja dengan baik karena memiliki presentase selisih yang kecil.
Co-Authors Abdul Haris Kuspranoto Ade Nurhayati, Ade Adi Sucipto, Adi Ahdan, Syaiful Aldi Fahruzi Muharam Arifin, Hasan Nur Aryo De Wibowo Dilla Restu Agusthiani Edi Mulyana Effendi, Mufid Ridlo Firdaus, M Alfian Ganis Sanhaji, Ganis Jumadi Jumadi Jupriyadi, Jupriyadi Muchtar Ali Setyo Yudono Nana Rachmana Syambas Nugroho, Rizky Satrio Nurkahfi, Galih Nugraha Rahmawati, Raisa Ramdan, Ramdan Ratna Mayasari RESTU AGUSTHIANI, DILLA Ridha Muldina Negara Ridwan, Azwar Mudzakir ROHMAT TULLOH