Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.757
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Semnastek JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI Jurnal Pengabdian Teknologi, Ekonomi dan Humaniora Jurnal Sains & Teknologi Fakultas Teknik Universitas Darma Persada Journal Technology Information and Data Analytic
Suzuki Syofian
Universitas Darma Persada
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

 1   2   3 
Overview of LabVIEW as a Graphical Programming Tool for Developing Industrial Technology Proficiency Istoni, Reza; Chan, Yefri; Hasanah, Nur; Isniah, Sarah; Sumartono, Budi; Syofian, Suzuki; Setiyaningsih, Timor
JEPTIRA Vol 3 No 1 (2025): JOURNAL OF COMMUNITY ENGAGEMENT JEPTIRA
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/jeptira.v3i1.94

Abstract

The purpose of this session is to expose participants with technical and vocational educational backgrounds to LabVIEW graphics programming software. In technical and industrial domains like biotechnology, aircraft, and telecommunications, LabVIEW is a commonly used system development tool. Hands-on practice and a demonstrative approach are used in the in-person instruction. LabVIEW's foundations, industrial applications, and hardware and software integration are all covered in the curriculum. The training results show that participants have a better understanding of visual programming and its possible uses in the business. This program is a component of a larger strategy to promote Industry 4.0-aligned technological literacy.
PENINGKATAN MUTU BAHAN AJAR ONLINE UNTUK GURU-GURU MI/MTS AL-WATONIYAH Aji Setiawan; Suzuki Syofian; Bagus Tri Mahardika; Herianto; Yahya
JEPTIRA Vol 1 No 1 (2023)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/jep.v1i1.10

Abstract

Setiap Perguruan Tinggi diwajibkan melaksanakan Tridharma Perguruan Tinggi. Tridharma perguruan tinggi ini adalah Pendidikan, Penelitian, dan Pengabdian Masyarakat. Pengabdian Masyarakat merupakan kewajiban yang harus dilaksanakan per semester, hal ini dilaksanakan berkaitan dengan kepedulian yang bergerak di bidang Pendidikan khususnya Pendidikan Tinggi dengan mengikuti perkembangan dan kemajuan teknologi. Keterampilan komputer merupakan keterampilan yang sangat diperlukan dalam berbagai pekerjaan khususnya dibidang multimedia. Bidang multimedia yang disampaikan pada pengabdian masyarakat ini antara lain: video editing dengan filmora, penggunaan whiteboard animation kontent kreatif, mengelola presentasi dengan power point, tools untuk pengajaran. Bidang keterampilan ini dibutuhkan untuk peningkatan kualitas bahan ajar online bagi guru-guru MI/MTs Al-Watoniyah. Adanya pelatihan multimedia ini diharapkan bertambahnya variasi keterampilan untuk menyampaikan materi pengajaran kepada siswa-siswa MI/MTs Al-Watoniyah.
PENGGUNAAN ARTIFICIAL INTELIGENT (AI) UNTUK PENINGKATAN KUALITAS PENELITIAN UNTUK PENELITI DAN TENAGA PENDIDIK DI JAKARTA TIMUR Suzuki Syofian; Aji Setiawan; Adam Arif Budiman; Timor Setyaningsih
JEPTIRA Vol 1 No 1 (2023)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Darma Persada

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

Abstract

Pengabdian masyarakat (PKM) membahas inisiatif pengabdian masyarakat yang bertujuan untuk meningkatkan kompetensi tenaga pengajar di tingkat sekolah dan universitas melalui pelatihan penggunaan berbagai tools AI. Fokus utama adalah pada platform AI seperti ChatGPT, PerplexAI, Humata AI, ChatPDF, dan sejenisnya. Metodologi pengabdian masyarakat dilakukan dengan menyelenggarakan serangkaian pelatihan intensif yang mencakup pengenalan, pemahaman, dan penerapan praktis tools AI dalam lingkungan pendidikan. Beberapa tools praktek yang digunakan diharapkan mampu membantu para peneliti untuk mudah dan cepat dalam menyusun laporan penelitian.
PENINGKATAN KOMPETENSI PENELITIAN DENGAN PEMETAAAN RISET MENGGUNAKAN VOSVIEWER Adam Arif Budiman; Suzuki Syofian; Bagus Tri Mahardhika; Nur Hasanah
JEPTIRA Vol 1 No 1 (2023)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/jep.v1i1.12

Abstract

Besarnya peluang  menjadi peneliti di Indonesia harus diimbangi dengan pemahaman yang baik bagi para calon peneliti, maupun dosen. Pendidikan tinggi merupakan  pusat pengembangan intelektual. Hal ini didukung oleh tiga dharma perguruan tinggi: pengajaran, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat. Salah satu permasalahan penelitian di Indonesia adalah jumlah mahasiswa dan dosen yang tidak sebanding dengan jumlah publikasi yang diterbitkan. Hingga tahun 2019, Indonesia hanya menerbitkan 34.007 jurnal yang terindeks Scopus, dari 4.607 perguruan tinggi dan 177.000 dosen dan peneliti yang terdaftar dalam Indeks Sains dan Teknologi (Sinta). Salah satu penyebab rendahnya publikasi ilmiah para peneliti Indonesia adalah kurangnya pemahaman dan minat terhadap penelitian, khususnya di kalangan mahasiswa.Disamping itu pemahaman dosen tentang alat bantu untuk meneliti belum maksimal. Oleh karena itu diadakan kegiatan Pelatihan penggunaan VosViewer untuk meningkatkan kualitas penelitian dosen. Kegiatan ini berjalan dengan lancar.
Rancang Bangun Sistem Pengawasan Infus Berbasis Teknologi Internet Of Things (IoT) Achmad Jayadi; Suzuki Syofian
Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 1 No 1 (2024)
Publisher : Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/tifda.v1i1.27

Abstract

Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) semakin luas diterapkan dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari termasuk dalam bidang kesehatan. Salah satu penerapan IoT yang dikembangkan adalah sistem pengawasan infus untuk meningkatkan pengawasan kontrol dan keamanan pasien dalam proses pengobatan infus. Penelitian ini memfokuskan pada pengembangan sistem pengawasan infus yang menggunakan sensor Load Cell untuk mendeteksi sisa cairan infus dan sensor LM393 untuk mendeteksi tetesan infus serta kenaikan darah. Mikrokontroler ESP32 digunakan sebagai pusat kendali yang terhubung dengan aplikasi monitoring memungkinkan pemantauan jarak jauh secara real-time melalui aplikasi mobile. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini bekerja efektif dalam mengukur berat infus, mendeteksi tetesan infus, serta memberikan notifikasi yang tepat waktu saat terjadi kenaikan darah atau saat infus mendekati habis. Dengan demikian, sistem pengawasan infus berbasis IoT yang dikembangkan dalam penelitian ini dapat diandalkan untuk digunakan dalam lingkungan perawatan kesehatan, meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengawasan infus pasien.
Pengembangan Teknologi Internet Of Things Pendeteksi Kebakaran untuk Ruang Server dilengkapi Pemantauan Real-Time dan Notifikasi Whatsapp Serta Monitoring menggunakan Grafana Muhammad Rizkhi; Suzuki Syofian
Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 2 No 1 (2025)
Publisher : Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/tifda.v1i2.43

Abstract

Fire is a serious threat that can cause physical, economic, and loss of life. Often triggered by human factors, nature, or equipment such as electricity and LPG, fires require rapid detection and response. Internet of Things (IoT) technology provides solutions with smart sensors that monitor the environment in real-time to detect temperature, smoke, or hazardous gases. This study develops an IoT-based fire detection system for server rooms that integrates fire sensors, MQ-2 smoke sensors, DHT-11 temperature sensors, CCTV for visual monitoring, and notification via WhatsApp. The Grafana monitoring platform is used for sensor data visualization. The case study was conducted at PT Askara Internal, with the aim of improving server room security and reducing fire risks, as well as increasing operational resilience through innovative and effective technology.
Implementasi Deep Learning Menggunakan Vision Transformer Untuk Klasifikasi Penyakit Daun Padi Tri Febriyanto; Suzuki Syofian
Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 1 No 2 (2024)
Publisher : Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/tifda.v1i2.47

Abstract

Padi merupakan makanan pokok penting yang berperan signifikan dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat Indonesia. Namun, produksi padi sering terancam oleh berbagai penyakit daun yang disebabkan oleh patogen seperti jamur, hama, bakteri, dan virus. Beberapa penyakit daun padi yang umum termasuk Blas (Blast), Bercak Coklat (Brown Spot), Hawar Daun Bakteri (Bacterial Leaf Blight), dan Tungro. Kemajuan teknologi saat ini, khususnya dalam bidang Deep Learning, menawarkan solusi potensial untuk mengatasi tantangan tersebut. Deep Learning, sebagai sub-bidang Machine Learning, mengadopsi algoritma yang terinspirasi dari cara kerja otak manusia. Penelitian ini menggunakan metode Vision Transformer (ViT) dengan arsitektur ViT B16 untuk mengklasifikasikan penyakit daun padi. Dataset yang digunakan terdiri dari 1253 gambar, termasuk 419 gambar untuk penyakit Bercak Coklat, 355 gambar untuk penyakit Blast, 209 gambar untuk penyakit Hawar Daun Bakteri, dan 270 gambar untuk penyakit Tungro. Dataset dibagi menjadi 70% untuk pelatihan, 15% untuk validasi, dan 15% untuk pengujian. Pelatihan dilakukan dengan batch size 32, 50 epoch, dan menggunakan optimizer Adam. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mencapai akurasi, presisi, recall, dan f1-score sebesar 96%.
Co-Authors Achmad Jayadi Achmad Jayadi Adam Arif Budiman Adi Firmansyah Afifa, Linda Nur Afri Yudha Agam Aria Damar Aji Setiawan Aji Setiawan Alpin Alpin Arif Winandar Bagus Tri Mahardhika Bagus Tri Mahardika Budi Sumartono Febriyanto, Tri Herianto Herianto Isniah, Sarah Kusuma, Dhino Rahmad Mahendra, Saddam Muhammad Rizkhi Musyaffa, Luth Fais Nur Hasanah NUR HASANAH Nur Syamsiah Richard Indra Setya S Rikhi, Muhammad Rizkhi, Muhammad Ronaldo Ronaldo Setyaningsih, Timor Sofyan, Yan Timor Setiyaningsih Timor Setyaningsih Tri Febriyanto Tri Mahardhika, Bagus Wiwit Try Widyantoro Yahya Yahya Yahya yefri chan