Claim Missing Document
Check
Articles

Rancang Bangun Aplikasi Pengarsipan Berkas Berbasis Android pada Kantor Notaris NJ Dian Novita Sari; Muhammad Imron Rosadi
BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer Vol 4 No 2 (2023): September
Publisher : Puslitbang Sinergis Asa Professional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37148/bios.v4i2.80

Abstract

Archives is a collection of records or documents containing information on the activities and transactions of an organization, institution, and company. The Notary office NJ notary has been using conventional methods for archiving files, which requires a considerable amount of time when needing to retrieve such data in the future. Due to this conventional approach, human errors often occur. The purpose of this research is to develop an Android-based file archiving application for the Notary Office of NJ. The waterfall method is utilized for system development. The application is designed using Figma and built using android studio. Based on the results of black box testing, the developed application can be used without any errors or bugs. Additionally, Usability testing was conducted to measure the level of usefulness, with a learning aspect score of 96%, an efficiency aspect score of 0,024 goals/sec, an average overall relative efficiency of 82.1%, and an error aspect score of 0.04. Based on these results, it can be concluded that the application is suitable according to the usability testing, and it is suitable for implementation in the notary office of NJ
PELATIHAN DIGITAL MARKETING DALAM MENINGKATKAN MINAT WIRAUSAHA SISWA MA MIFTAHUL ULUM PUNTIR Muhammad Imron Rosadi; Miftahul Huda; Lukman Hakim; Bagus Hari Sugiharto
JURNAL PENGABDIAN AL-IKHLAS UNIVERSITAS ISLAM KALIMANTAN MUHAMMAD ARSYAD AL BANJARY Vol 9, No 2 (2023): AL-IKHLAS JURNAL PENGABDIAN
Publisher : Universitas Islam kalimantan MAB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/jpaiuniska.v9i2.11976

Abstract

Program pengabdian ini dilaksanakan untuk meningkatkan minat siswa dalam berwirausaha, mengembangkan keahlian dalam membangun bisnis dan memanfaatkan pemasaran digital melalui media sosial. Kegiatan ini ditujukan kepada 30 siswa kelas 12 MA Miftahul Ulum Puntir Purwosari Pasuruan. Terdapat beberapa tahapan dalam pelaksanaan pengabdian ini, antara lain persiapan, pelaksanaan, pendampingan dan pelatihan, evaluasi, dan pelaporan. Pada tahap persiapan dilakukan pertemuan dengan kepala sekolah terkait identifikasi masalah dan tujuan kegiatan, serta waktu pelaksanaan. Pada tahap pelaksanaan dilakukan seminar wirausaha membangun mindset wirausaha sejak usia dini serta diskusi dengan peserta. Pada tahap pelatihan dilakukan pendampingan pelatihan pembuatan ide bisnis menggunakan Google Trends, Google My Business dan Facebook Page untuk pemasaran digital, serta teknik foto produk dan teknik pembuatan video produk. Pada tahap akhir kegiatan ini dilakukan evaluasi kegiatan berupa testimoni, penugasan dan penilaian. Hasil dari pengabdian ini terbukti mampu meningkatkan pemahaman siswa terkait pelatihan digital marketing dengan nilai rata-rata 87%.
PENGEMBANGAN APLIKASI E-ARSIP PADA KANTOR KECAMATAN PURWOSARI PASURUAN BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE WATERFALL Muhammad Imron Rosadi; Lukman Hakim; Deby Rizky Prihatini
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 5 No 4 (2023): EDISI 18
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v5i4.3113

Abstract

Sebuah arsip adalah kumpulan catatan atau dokumen yang berisi sumber informasi tentang aktivitas dan transaksi sebuah organisasi, lembaga, atau perusahaan. Namun, Kantor Kecamatan Purwosari masih menggunakan metode konvensional dalam memproses surat masuk dan keluar, yang memakan waktu lama untuk tindak lanjut jika pengambil keputusan sedang tidak berada di tempat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sebuah aplikasi pengolahan berkas surat berbasis Android yang akan memudahkan staf layanan kecamatan di Kantor Kecamatan Purwosari. Aplikasi pengolahan arsip surat ini dibangun menggunakan perangkat lunak Android Studio dan menggunakan Retrofit sebagai pertukaran data antara aplikasi Android dan server. Metode waterfall digunakan dalam penelitian ini sebagai metode pengembangan sistem. Berdasarkan uji coba, pengujian kegunaan digunakan untuk mengukur tingkat kegunaan dengan hasil 95%, aspek efisiensi adalah 0,027 tujuan/detik dengan efisiensi relatif rata-rata keseluruhan sebesar 80,6%, dan aspek kesalahan adalah 0,09. Dari hasil ini, dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini telah melewati pengujian kegunaan dan layak untuk diterapkan di Kantor Kecamatan Purwosari.
Classification of Coffee Leaf Diseases using the Convolutional Neural Network (CNN) EfficientNet Model Muhammad Imron Rosadi; Lukman Hakim; M. Faishol A.
IAIC International Conference Series Vol. 4 No. 1 (2023): SEMNASTIK 2023
Publisher : IAIC Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34306/conferenceseries.v4i1.627

Abstract

Coffee leaf disease is a problem that needs attention because it affects the quality and productivity of the coffee harvest and is detrimental to farmers. Therefore, a system is needed to identify types of coffee leaf diseases using artificial intelligence. There are four types of coffee leaf diseases, namely Miner leaf, Phoma leaf, Rust leaf, and Nodisease leaf. The research used the EfficientNet Architecture Convolutional Neural Network (CNN) method to detect types of disease on coffee leaves. This method was chosen because it is capable and reliable in processing digital images for pattern recognition. The dataset used is 1,464 images with dimensions of 2048 x 1024 pixels with RGB type which are divided into 1,264 training data and 400 testing data. Several architectures used in EfficientNet are EfficientNet B0, EfficientNet B1, EfficientNet B2, EfficientNet B3, EfficientNet B4. Parameters used are Lanczos resampling, Epoch 25, Learning Rate 0.0001, Loss Function Sparse Categorical Cross Entropy, Optimizer Adam. The results of training data testing, namely the CNN EfficientNet B1 Architecture Model method, got the best accuracy of 97% and a loss of 0.1328 and testing data testing got an accuracy of 0.97% and a loss of 0.1328. The architecture of the EfficientNet B1 model is better than other architectural models, namely VGG16, ResNet50, MobileNetv2, EfficientNet B0, EfficientNet B2, EfficientNet B3, EfficientNet B4, EfficientNet B5, EfficientNet B6, EfficientNet B7.
PENERAPAN ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH SANTRI BARU Hidayah, Laelatul; Rosadi, Muhammad Imron
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5237

Abstract

Setiap tahun ajaran baru, setiap instansi pendidikan baik formal maupun nonformal melaksanakan proses penerimaan siswa secara rutin, termasuk Pondok Pesantren Ngalah yang membuka penerimaan santri baru dengan 2 gelombang. Namun, pelaksanaan penerimaan santri baru tersebut masih menghadapi kendala seperti jumlah santri baru yang melebihi kuota asrama yang tersedia. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu prediksi jumlah santri baru untuk membantu pihak pesantren dalam mengoptimalkan proses penerimaan santri baru. Penerapan algoritma random forest pada penelitian ini digunakan untuk memprediksi jumlah santri baru. Hasil nilai akurasi, MAE dan MSE digunakan untuk mengukur kinerja dari algoritma random forest dan menentukan nilai parameter terbaik pada prediksi jumlah santri baru. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma random forest memiliki nilai akurasi yang tinggi yaitu sebesar 97,73% dalam memprediksi jumlah santri baru dan nilai MAE serta MSE yang sangat rendah, masing-masing sebesar 0,05 dan 0,18.
RANCANG BANGUN APLIKASI TAGIHAN PEMBAYARAN SANTRI BERBASIS ANDROID Fitriyah, Khoirotul; Imron Rosadi, Muhammad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11270

Abstract

Tagihan pembayaran pesantren merupakan biaya yang harus dibayarkan oleh santri atau orang tua (walisantri) kepada pesantren untuk mendapatkan layanan pendidikan, penginapan, dan makanan selama masa tinggal di pesantren. Di Pondok Pesantren Hidayatul Mubtadi'in (PPHM) proses tagihan pembayaran masih dilakukan secara manual melalui penyebaran surat tagihan yang hanya dilakukan dua minggu sebelum liburan pondok. Praktik ini sering menimbulkan miskomunikasi antara pengurus keuangan dan walisantri. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi sistem informasi tagihan pembayaran santri berbasis Android sebagai solusi untuk masalah tersebut. Metode pengembangan yang digunakan adalah metode waterfall. Hasil pengujian aplikasi menggunakan metode Blackbox menunjukkan semua fitur berjalan dengan lancar tidak ada yang eror yang menandakan bahwa aplikasi ini efektif dalam memenuhi tujuan yang ditetapkan. Selain itu, pengujian Usability Testing menggunakan metode Skor SUS memperoleh nilai 73. Berdasarkan hasil tersebut dapat dinyatakan bahwa aplikasi efektif digunakan untuk membantu mengurangi miskomunikasi, mempercepat proses informasi tagihan, serta meningkatkan transparansi dan akurasi dalam pengelolaan tagihan serta membantu walisantri memonitoring rekam jejak pembayaran santri.
ANALISIS SEGMENTASIS PELANGGAN TOKO SEPATU DI E-COMMERCE SHOPEE BERDASARKAN MODEL FRM (RECENCY, FREQUENCY, MONETARY) MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS KLASTERING Fera Febriana, Tety; Rosadi, M. Imron
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11374

Abstract

Dalam perkembangan teknologi platform e-commerce yang sangat pesat, memudahkan konsumen membeli berbagai produk melalui platform shopee. Berdasarkan permasalahan yang ditemukan yaitu masih banyak pelanggan yang hanya melakukan satu kali pembelian dan tidak kembali untuk melakukan pembelian. Ini menunjukkan rendahnya Tingkat retensi pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelanggan toko sepatu di e-commerce shopee berdasarkan model RFM dan algoritma k-means clustering. Hasil penelitian menunjukkan bahwa menggunakan kombinasi analisis FRM dan K-Means memberikan wawasan tentang karakteristik dan nilai setiap pelanggan, sehingga dapat digunakan untuk merancang strategi pemasaran yang lebih efektif dan meningkatkan retensi pelanggan.
Comparison of Dimensionality Reduction Techniques to Improve Performance and Efficiency of Logistic Regression in Network Anomaly Detection Ahfa, Mokhamad Isna Marzuki; Hakim, Lukman; Rosadi, Muhammad Imron
Journal of Information Technology and Cyber Security Vol. 3 No. 1 (2025): January
Publisher : Department of Information Systems and Technology, Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30996/jitcs.12212

Abstract

Network anomaly detection is a crucial process to identify abnormal network traffic, which may pose a security threat. This research aims to improve the performance and efficiency of Logistic Regression (LR) in network anomaly detection by applying dimension reduction techniques, such as Principal Component Analysis (PCA), Truncated Singular Value Decomposition (TSVD), t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), and Independent Component Analysis (ICA). The performance of each dimension reduction method is evaluated based on accuracy, precision, recall, F1-score, and computation time. The results show that TSVD provides the best performance with 95.86% accuracy, 0.96 precision, 0.96 recall, 0.95 F1-score, and 13.83 seconds computation time. In contrast, ICA showed the worst performance, especially in precision, recall, and F1-score, with values of 0.73, 0.83, and 0.78, respectively. Meanwhile, although t-SNE produces competitive accuracy, it has a high computational cost with an execution time of 1698.54 seconds. These findings show that choosing the right dimension reduction algorithm not only improves detection performance but also supports data processing efficiency, making it highly relevant for large-scale network security scenarios. Keywords: dimensionality reduction, Logistic Regression, network anamoly detection, performance evaluation, Truncated Singular Value Decomposition.
ARSITEKTUR ENSEMBLE U-NET UNTUK SEGMENTASI KANKER PAYUDARA OTOMATIS PADA GAMBAR MAMMOGRAM Sanjaya, Cahya Bagus; Lutfi, Moch.; Hakim, Lukman; Rosadi, Muhammad Imron
NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications) Vol 9, No 2 (2024): Edisi Desember 2024
Publisher : Computer Society of Nahdlatul Ulama (CSNU) Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36564/njca.v9i2.378

Abstract

Kanker payudara masih menjadi salah satu penyebab utama kematian akibat kanker pada wanita di seluruh dunia. Deteksi dini melalui skrining rutin menggunakan mammogram terbukti efektif dalam mengurangi angka kematian. Namun, interpretasi mammogram secara manual memerlukan waktu, bersifat subjektif, dan sering kali membutuhkan radiolog yang berpengalaman. Untuk mengatasi tantangan ini, penelitian ini mengusulkan arsitektur Ensemble U-Net untuk melakukan segmentasi kanker payudara secara otomatis pada citra mammogram. Proses segmentasi melibatkan beberapa langkah, termasuk praproses (penghapusan latar belakang, penghapusan otot pektoral, peningkatan kontras, dan pengubahan ukuran), dilanjutkan dengan segmentasi menggunakan ensemble model: Inception V3-U-Net, ResNet50-U-Net, VGG19-U-Net, dan U-Net kustom. Segmentasi akhir dicapai dengan menggunakan voting soft dan filter Gaussian 2D untuk mereduksi noise, diikuti dengan thresholding untuk segmentasi biner. Pendekatan ensemble menunjukkan peningkatan akurasi segmentasi dengan menggabungkan kekuatan dari beberapa model U-Net. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik seperti akurasi, sensitivitas, spesifisitas, koefisien Dice, dan Intersection over Union (IoU). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Ensemble U-Net memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan model individu, terutama pada citra mammogram yang kompleks.
Implementation of Integrated Smart System Platform in Improving the Quality of Public Services through Smart Village In Pucangsari Village, Pasuruan Regency Hakim, Lukman; Rosadi, Muhammad Imron; Prianto, Agus

Publisher : LPPM Universitas Yudharta Pasuruan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35891/js.v6i1.4499

Abstract

The purpose of this service is to increase the knowledge and skills of the Pucangsari village government in the concept and implementation of a smart village based on an integrated smart system platform through village administration governance, reporting, and utilization of public service applications. The method used in the integrated smart system platform development program in village government services includes three stages; the first stage of preparation by conducting surveys and interviews related to the potential and problems faced by prospective program partners; the second stage of making and developing Integrated smart system Platform Applications; and the third stage of capacity building in the form of workshops, training and socialization. The results of this community service are increased knowledge related to smart villages, the ability to use integrated smart system platform applications and improved public services which include correspondence, billing and payment of land and building taxes, as well as the existence of a community aspiration space as an improvement in the Pucangsari village government performance system.