Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.168
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma JISICOM (Journal of Information System, Infomatics and Computing) Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta VIDHEAS: Jurnal Nasional Abdimas Multidisiplin IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim
Mahbub, Asep Ramdhani
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Materials Science & Nanotechnology

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

Found 7 Documents
Search

 1 
Desain dan Implementasi Sistem Monitoring Daya Pintar untuk CCTV Berbasis IoT dengan Model Scrum Mahbub, Asep Ramdhani; Warta, Joni; Hidayat, Agus; ., Rasim; Priatna, Wowon
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 12 No 1 (2025): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v12i1.1325

Abstract

Penelitian ini mengembangkan aplikasi monitoring daya pintar CCTV berbasis IoT menggunakan metode Scrum untuk meningkatkan efisiensi energi dan keamanan sistem pengawasan. Tantangan utama yang dihadapi adalah pengelolaan energi yang efisien dalam jaringan CCTV yang luas. Dengan mengadopsi teknologi Internet of Things (IoT), sistem ini memungkinkan pemantauan dan analisis data konsumsi daya secara real-time, sekaligus memperlancar otomatisasi pengelolaan daya. Pengembangan aplikasi dilakukan menggunakan arsitektur tiga tingkat dan menerapkan proses iteratif Scrum yang adaptif terhadap perubahan kebutuhan sistem. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam efisiensi energi serta keamanan operasional CCTV, sambil memastikan skalabilitas dan fleksibilitas sistem. Studi ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan aplikasi IoT yang efisien di sektor keamanan, menawarkan pendekatan yang praktis untuk monitoring daya pintar dalam jaringan CCTV.
Penerapan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda Untuk Peramalan Penjualan Produk Warta, Joni; Mahbub, Asep Ramdhani; ., Rasim; Srisulistiowati, Dwi Budi
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 12 No 1 (2025): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v12i1.1322

Abstract

Dengan perkembangan teknologi semakin memudahkan manusia untuk melakukan aktivitas dalam berbagai bidang. Pada umumnya kegiatan yang dilakukan manusia di era perkembangan teknologi sekarang ini dilakukan dengan menggunakan komputer.Toko Herbal Dan Madu Anugerah memiliki intensitas produksi yang tinggi tentunya memiliki resiko dalam pengelolaan data persediaan di gudang. Pengelolaan data persediaan merupakan salah satu hal yang perlu diperhatikan karena akan berdampak pada besarnya biaya yang akan dikeluarkan untuk keperluan produksi. Jika tidak dikelola dengan baik, dapat terjadi kelebihan stok dan kekurangan stok akibat data informasi pengelolaan stok produk yang kurang akurat. Sehingga hal ini harus diimbangi dengan kemampuan perusahaan dalam menentukan kebijakan terkait kegiatan produksi dan penjualan yang dilakukan oleh perusahaan. Metode penelitian yang digunakan adalah Metode Double Exponential Smoothing. Metode Pemulusan Eksponensial Ganda adalah salah satu dari algoritma yang memperkirakan hasil yang akan datang berdasarkan data data yang sudah ada sebelumnya. Hasil dari penelitian ini yaitu peramalan untuk bulan Januari 2022- Desember 2022 dari masing – masing penjualan produk menggunakan konstanta alpha 0,5 dan beta 0,3 terdiri dari Produk Madu Hitam Pahit menghasilkan tingkat kesalahan sebesar MSE sebesar 9,97127 , MAD 2,5194 dan MAPE 0,08075874% dengan prediksi untuk bulan Januari 2023 sebesar 33,05. Produk Madu Anak Syamil menghasilkan tingkat kesalahan sebesar MSE sebesar 9,27022 , MAD 2,3465 dan MAPE 0,05673299% dengan prediksi untuk bulan Januari 2023 sebesar 42,21. Produk Herba Mojo menghasilkan tingkat kesalahan sebesar MSE sebesar 8,74227 , MAD 2,4018 dan MAPE 0,03399734% dengan prediksi untuk bulan Januari 2023 sebesar 72,83.
Pengembangan Website Pengarsipan Kelurahan Kota Baru Berbasis Web Yusuf, Muhamad Dani; Hermanto, Anthony Calvin; Rawinto, Irsyad; Prayogathi, Aryoseto Lintang; Prasetya, Okto Yudhi; Suheri, Fariid Abyasta; Surya, Farhan Rian; Banjar, Mohammad Panser; Diandaru, Naufal Titan; Mahbub, Asep Ramdhani
VIDHEAS: Jurnal Nasional Abdimas Multidisiplin Vol. 2 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : VINICHO MEDIA PUBLISINDO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61946/vidheas.v2i2.95

Abstract

Program Kuliah Kerja Nyata (KKN) bertema “Perancangan Aplikasi Berbasis Pengasripan Kelurahan Kota Baru Berbasis Web “Pengembangan Website untuk Meningkatkan Transparansi dan Akses Informasi Publik” bertujuan untuk menyelesaikan permasalahan pengelolaan arsip manual di Kelurahan Kota Baru yang selama ini kurang efisien dan sulit diakses. Melalui pengembangan website arsip kelurahan, informasi seperti data kependudukan, layanan publik, serta potensi ekonomi, sosial, dan budaya dapat dikelola secara lebih sistematis. Mahasiswa turut andil dalam perancangan, pengembangan, hingga pelatihan bagi staf kelurahan agar mereka mampu mengelola website secara mandiri. Pelaksanaan program ini berhasil meningkatkan efisiensi pengelolaan arsip, mempermudah masyarakat dalam mengakses informasi, serta mendukung literasi teknologi perangkat kelurahan. Selain memberikan solusi berbasis teknologi, program ini juga berkontribusi pada pengembangan kemampuan mahasiswa melalui penerapan ilmu di lapangan. Hasil kegiatan ini menjadi langkah penting dalam mendorong transformasi digital di tingkat kelurahan, menciptakan pelayanan publik yang lebih baik, dan memastikan keberlanjutan sistem pengelolaan arsip digital untuk masa mendatang.
Mikrokontroler Untuk Sistem  Penjadwalan Penyiraman Otomatis Tanaman Aeroponik pada kebun Hidroponik Khaerudin, Muhammad; Warta, Joni; Mahbub, Asep Ramdhani
IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim Vol. 4 No. 1 (2025): IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim
Publisher : IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Saat ini penyiraman tanaman secara tradisional dirasa kurang efisien karena lamanya dalam penyiraman. Tak hanya itu, penyiraman secara tradisional juga membutuhkan banyak tenaga dalam melakukan aktifitas tersebut. Hal ini menyebabkan pemilik tidak bisa meninggalkan tanaman mereka dalam waktu yang lama, karena tanaman dapat kekurangan air dan kehilangan nutrisi. Teknik penyiraman yang ada pada WIBEY Farm masih belum memakai penyiraman secara rutin dan terjadwal secara otomatis. Berdasarkan latar belakang ini maka rumusan masalah yang didapat adalah, bagaimana merancang sistem penjadwalan penyiraman tanaman aeroponik secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk dapat merancang suatu sistem penyiraman otomatis dan memberikan fasilitas berupa alat guna mempersingkat waktu.Penyiraman dengan metode penjadwalan berbasis arduino merupakan teknologi maju dalam bidang irigasi mikro yang bekerja secara efisien guna meningkatkan produksi serta mutu dari hasil pertanian/perkebunan. Dengan menggunakan mikrokontroler arduino uno yang telah diprogram untuk melakukan penjadwalan penyiraman otomatis melalui modul RTC DS1307 dapat melakukan penyiraman sesuai dengan jadwal yang kita inginkan serta kita dapat memonitoring dengan LCD Keypad Shield untuk melihat proses penyiraman berjalan selama 1 menit. Dengan pengujian yang telah didapatkan dengan bantuan alat sesnsor suhu dan kelembaban didapatkan bahwa Nozzle Sprinkler juga dapat memelihara kesuburan tanaman karena setelah dilakukannya penyiraman, suhu menjadi menurun. Hal ini dikarenakan Nozzle Sprinkler dapat mengubah cairan menjadi butiran. Adanya alat ini membuat WIBEY Farm dapat mempersingkat waktu untuk melakukan penyiraman serta memudahkan memelihara kesuburan tanaman dalam budidaya tanaman aeroponik.
PEMANTAUAN PH KOLAM IKAN HIAS BERBASIS IOT MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC Hantoro, Kusdarnowo; Mahbub, Asep Ramdhani; Satria, Bagus Iqbal
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 11 No 1 (2024): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v11i1.1139

Abstract

From year to year, koi fish enthusiats certainly impact koi fish farmers to meet the increasing market demand. For now, the biggest problem for farmers is the difficulty of reducing mortality in koi fish seeds that are susceptible to disease because of the lack of monitoring of pH and water temperature. Besides that, time constraints are also a major factor for cultivators and hobbyists to monitor the pH and temperature of the koi fish pond water. The research aims to make a pool check that can be monitored through the website. This application is designed using an ESP32 microcontroller which is connected to a computer using the Arduino IDE application based on the internet of things (IoT). From this research, it is hoped that it will make it easier for koi fish cultivators and hobbyists to care for and monitor the pH and temperature of the koi pond water, so as to reduce mortality in fish seeds and use time because they can supervise when outside the home or wherever they are.  Keywords: monitoring pH, temperature, sensors, pools, IoT
ANALISIS KOMPARATIF ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK MENDETEKSI MALICIOUS URL BERBASIS FITUR GANDA Alexander, Allan Desi; Warta, Joni; Lubis, Hendarman; Mahbub, Asep Ramdhani; Rasim, Rasim
Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta Vol 5 No 3 (2025): Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta ( JMI Jayakarta)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jmijayakarta.v5i3.2101

Abstract

Malicious URL Detection (MUD) merupakan komponen esensial dalam pertahanan siber, mengingat kerugian finansial global yang disebabkan oleh phishing, penyebaran malware, dan serangan botnet IoT. Pendekatan tradisional seperti blacklisting terbukti tidak efektif melawan URL yang baru dibuat atau polymorphic. Penelitian ini menyajikan analisis komparatif ekstensif dari tiga kelas algoritma utama: Ensemble Learning (Random Forest/RF), Kernel Methods (Support Vector Machine/SVM), dan Deep Learning (DL), dalam mengklasifikasikan URL yang berpotensi berbahaya. Data yang digunakan bersumber dari repositori publik URLhaus, yang sangat fokus pada malware download, khususnya kampanye botnet Mozi dan Mirai. Metodologi studi ini menekankan pada rekayasa fitur multi-modal, yang menggabungkan fitur leksikal, berbasis host/domain, dan fitur berbasis metadata (tag malware). Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik yang sensitif terhadap keamanan siber, yaitu Presisi, Recall, dan F1-Score, untuk meminimalisir False Negatives. Hasil analisis memperlihatkan bahwa meskipun model DL mencapai akurasi tertinggi, Random Forest menawarkan keseimbangan optimal antara kinerja deteksi yang kuat dan efisiensi komputasi, menjadikannya ideal untuk implementasi real-time dalam sistem deteksi ancaman. Malicious URL Detection (MUD) is an essential component of cyber defense, given the global financial losses caused by phishing, malware distribution, and IoT botnet attacks. Traditional approaches such as blacklisting have proven ineffective against newly created or polymorphic URLs. This study presents an extensive comparative analysis of three main classes of algorithms: Ensemble Learning (Random Forest/RF), Kernel Methods (Support Vector Machine/SVM), and Deep Learning (DL), in classifying potentially malicious URLs. The data used is sourced from the public repository URLhaus, which focuses heavily on download malware, specifically the Mozi and Mirai botnet campaigns. The study's methodology emphasizes multi-modal feature engineering, combining lexical, host/domain-based, and metadata-based features (malware tags). Model performance is evaluated using cybersecurity-sensitive metrics, namely Precision, Recall, and F1-Score, to minimize False Negatives. The analysis results show that although the DL model achieves the highest accuracy, Random Forest offers an optimal balance between strong detection performance and computational efficiency, making it ideal for real-time implementation in threat detection systems.
Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Kucing Menggunakan Algoritma Certainty Factor Berbasis Web Handayani, Dwipa; Mahbub, Asep Ramdhani; Noeman, Achmad; Febian, Guruh Putra; Lubis, Hendarman
Journal of Information System, Informatics and Computing Vol 9 No 2 (2025): JISICOM (December 2025)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisicom.v9i2.2071

Abstract

This web-based expert system for diagnosing cat diseases is designed to provide fast and accurate diagnoses. Cat owners can input observed symptoms, which are then analyzed using the Certainty Factor algorithm to calculate the likelihood of possible diseases. Based on test data, the system achieves up to 90% accuracy for common diseases such as Feline Panleukopenia Virus and Feline Calicivirus. The algorithm handles uncertainty by generating values between 0 and 1, indicating the confidence level of each diagnosis. Built with PHP and MySQL, the system is accessible in real-time through a responsive web interface. This enhances the efficiency of disease diagnosis and reduces the reliance on veterinarians for initial assessments. Moreover, the system contributes to the advancement of expert system technology in animal health by integrating the proven effectiveness of the Certainty Factor algorithm.
Co-Authors ., Rasim Agus Hidayat Alexander, Allan D Banjar, Mohammad Panser Diandaru, Naufal Titan Dwi Budi Srisulistiowati Dwipa Handayani Febian, Guruh Putra Hantoro, Kusdarnowo Hermanto, Anthony Calvin Joniwarta Lubis, Hendarman Muhammad Khaerudin Noeman, Achmad Prasetya, Okto Yudhi Prayogathi, Aryoseto Lintang Priatna , Wowon Rasim, Rasim Rawinto, Irsyad Satria, Bagus Iqbal Suheri, Fariid Abyasta Surya, Farhan Rian Yusuf, Muhamad Dani