Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.117
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal Teknologi International Journal of Artificial Intelligence Research JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Abdimas Mahakam Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Inovasi Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional Jurnal Polimesin
Ahmad Fauzi
Universitas Buana Perjuangan Karawang
Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Public Health Social Sciences

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search
Journal : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

 1 
Diagnosa Gaya Belajar Anak dengan Metode Certainty Factor Berbasis Android Randy Kurniadi; Ahmad Fauzi; Dwi Kusumaningrum
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 3 No. 2 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Perkembangan dalam teknologi yang pesat pada saat ini memberikan banyak kemudahan dalam segala bidang. Baik dalam bidang kesehatan ,ekonomi bahkan pendidikan . Dalam bidang pendidikan pada tahun 2020 sampai 2021 terjadi fenomena pandemik covid 19 yang mengakibatkan pembelajaran di sekolah beralih dengan pembelajaran daring yang menggunakan teknologi komputer maupun handphone. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang suatu system pakar dan mengimplementasikan metode certainty factor yang mampu mendiagnosa gaya belajar anak berbasis mobile dan system operasi android. Certainty factor adalah metode untuk mengelola sebuah ketidakpastian .di dalam suatu system yang berbasis aturan. Implementasi metode ini biasanya digunakan dalam 4 bidang khususnya dalam bidang psikologi, sebagai contohnya adalah diagnosa perkembangan anak. Metodologi yang digunakan untuk merancang system pakar gaya belajar anak ini yaitu metode Expert System Life Cycle (ESDLC). Aplikasi ini dibangun berbasis android dengan metode certainty factor. Pengetesan aplikasi system pakar gaya belajar anak ini diuji dengan tujuan aplikasi tersebut sesuai dengan kebutuhan. Pengujian tersebut menghasilkan persentase 100% sesuai dengan pakar dalam hal mendiagnosa gaya belajar dan membandingkan hasilnya untuk mencari gaya belajar yang paling dominan.
Data Mining Penerapan Algoritma Apriori untuk Analisis Data Transaksi Sistem Inventory (Studi Kasus PT ABC President Indonesia) Sriyanto Sriyanto; Ahmad Fauzi; Candra Zonyfar
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 3 No. 2 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

PT. ABC President Indonesia dalam pencatatan barang masih menggunakan sistem manual pada data stok barang dengan penulisan dikertas lalu diinput ke miscrosoft excel. Hal tersebut kurang terjamin keakuratan data dan intensitas kesalahan yang lebih sering terjadi dalam pengiriman setiap harinya, penumpukan data dan terjadi kesalahan pencatatan, perhitungan dalam pengiriman barang sehingga pegiriman seringakali terhambat. permasalahan tersebut maka dibutuhkan penerapan data mining. Metode yang digunakan menggunakan metode algoritma apriori. Algoritma apriori bertujuan untuk mengetahui penjualan barang yang paling banyak diminati oleh konsumen. Algoritma apriori merupakan suatau aturan asosiasi yang termasuk dalam data mining dengan nilai support dan nilai confidence. Penelitian ini bertujuan untuk penerapan metode algoritma apriori sehingga mengetahui penjualan dari perancangan aplikasi data mining yang paling diminati. Hasil penelitian ini apabila konsumen membeli produk NTHN450, maka membeli produk NTHN330 nilai support 47% dan nilai confidence 78% dan bila konsumen membeli produk MTTK330, maka membeli produk YOGURT nilai support 47% dan nilai confidence 71% . Penjualan yang paling diminati oleh konsumen di PT ABC President Indonesia konsumen adalah NTHN450, NTHN330, MTTK330, dan YOGURT.
Implementasi Sistem Bilik Disinfektan Otomatis berbasis IoT dengan NodeMCU dan Sensor Ultrasonic Ridwan Maulana; Ahmad Fauzi; Dwi Kusumaningrum
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 3 No. 2 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Banyak kota- kota besar di Indonesia yang warganya ter- infeksi sehinngga menjadi zona merah dan beberapa kota menjadi zona hitam. Berbagai cara memutus rantai penularan Covid-19 seperti mencuci tangan dengan sabun di setiap tempat, menggunakan handsinitizer, dan menggunakan masker setiap berpergian ke keluar rumah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan suatu alat penyemprot disinfektan yang ber-operasi otomatis disaat ada yang melewati sensor Ultrasonic dan bisa mengontrol per-hari yang melewati bilik ini, juga bisa memonitoring kekurangan air disinfektan pada bak menggunakan Internet of things (Iot). Pada penelitian ini membantu dalam upaya pencegahan penyebaran virus Covid-19. Bilik disinfektan ini menggunakan NodeMCU, dan sensor Ultrasonic yang akan memberikan informasi melalui website. Hasilnya dapat memonitoring jumlah warga-nya telah di sterilisasi, dan kinerja dapat memonitoring water level disinfektan-nya dengan hasil rata- rata selisih 0.37cm
Sistem Pengamanan Pintu Otomatis Berbasis RFID Menggunakan Metode AES Amelia Pratiwi; Ahmad Fauzi; Dwi Kusumaningrum
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 3 No. 2 (2022): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Tidak sedikit masyarakat yang khawatir saat meninggalkan rumah dan meninggalkan barang berharga-nya agar penghuni rumah merasa aman saat meninggalkan rumah maka dibutuhkan-nya produk teknologi guna menunjang keamanan yang canggih serta meminimalisir pencurian. Dari pernyataan tersebut maka dibuatkannya sistem doorlock radio frequency identification (RFID) dan keypad 4x4 sebagai alat akses pintu rumah otomatis guna mengganti dari kunci konvensional, tidak hanya itu sistem ini sudah dilengkapi dengan second security dengan menggunakan kriptografi advanced encryption standard (AES) yang bertujuan untuk mengamankan data dari RFID. Tujuan terbangunnya sistem ini dikarenakan meningkatnya perampokan rumah, dan sebagainya yang mengakibatkan pemilik rumah selalu khawatir meninggalkan rumah. Sistem ini didukung dengan internet of things yang dapat melindungi dan mencegah tindakan yang tidak di inginkan. Kriptografi ini cukup aman untuk mengamankan data pada RFID karena butuh waktu yang lama untuk mendapatkan kunci yang benar. dilihat dari sisi lain perangkat ini dapat membuat pintu lebih menarik dan mengikuti perkembangan teknologi dibandingkan dengan kunci konvesional maka dapat disimpulkan hasil dari sistem ini dapat berjalan dengan 2 mode yaitu mode Offline dan online, serta berhasil mengimplementasikan enkripsi dengan menggunakan metode AES serta hasil dari pengujian RFID bahwa maksimal jarak pada sensor RFID yaitu 5cm.
Klasifikasi Sampah Logam Dan Plastik Berbasis Raspberry Pi Dengan Metode Convolution Neural Network Ahmad Rahman; Ahmad Fauzi; Jamaludin Indra
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 4 No. 1 (2023): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Hasil Susenas menunjukkan hanya 1,2 persen rumah tangga melakukan daur ulang sampah. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan peran teknologi yaitu dengan membuat alat yang dapat mengklasifikasikan jenis sampah. Raspberry pi mengklasifikasikan sampah bekas minuman kemasan logam, plastik dan other. Gambar dari pi camera diproses pada raspberry pi untuk mengetahui jenis sampah logam, plastik dan other. Pada proses klasifikasi terdapat 2 tahapan yaitu train model dan predict. Proses klasifikasi menggunakan metode cnn. Train model adalah proses pelathihan model untuk mengenal sampah. Hasil proses training dengan 20 kali epoch diperoleh hasil nilai akurasi training 0.9866. Dari model yang sudah ditraining dilakukan proses prediksi untuk melakukan klasifikasi sampah. Dari 20 kali percobaan diperoleh rata-rata akurasi pengujian model 81,387 %.
Implementasi Algoritma Fuzzy Logic pada Sistem Kendali Lampu Otomatis dengan Arduino dan Ac Light Dimmer Adie Putra; Ahmad Fauzi; Dwi Kusumaningrum
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 4 No. 1 (2023): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Cahaya begitu penting bagi kehidupan manusia, cahaya juga memberikan penerangan untuk segala aktifitas bagi manusia. Umumnya lampu dikendalikan secara manual melalui saklar, akan tetapi masyarakat Indonesia ketika berpergian keluar kota yang cukup lama lampu dibiarkan menyala sampai pemilik rumah kembali dengan itu tidak efisien dalam penggunaan listrik. Sehingga dibuatkan sistem kendali lampu otomatis untuk mengontrol kecerahan dari lampu tersebut, sistem kendali lampu otomatis ini diatur otomatis oleh sensor cahaya berdasarkan dari sinar matahari. Pada prototipe dan sistem kendali lampu otomatis yang dibuat menggunakan metode logika fuzzy, cahaya dikontrol dengan menggunakan modul ac light dimmer. Penelitian yang dilakukan dengan pengujian selama 10 hari, tanpa menggunakan sistem konsumsi, daya yang dipakai sebesar 1,116 KWh. Sedangkan dengan menggunakan sistem kendali lampu otomatis yang didalamnya menggunakan metode logika fuzzy dengan konsumsi daya sebesar 1,444 KWh. Sistem kendali otomatis sangat cocok untuk dinyalakan selama 24 jam.
Penerapan Algoritma Backpropagation untuk Memprediksi Mahasiwa Baru: (Studi Kasus: UBP Karawang) Agung Rahmat; Ahmad Fauzi; Dwi Kusumaningrum
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 4 No. 1 (2023): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Prediksi adalah proses memperkirakan secara sistematis apa yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang untuk meminimalkan kesalahan. Universitas Buana Perjuangan Karawang merupakan Universitas yang berada di Karawang jawa barat yang perkembangannya begitu pesat karena adanya peningkatan pendaftaran pada setiap tahunnya. Pada penelitian menggunakan algoritma backpropagation untuk memprediksi jumlah mahasiswa baru pada masa yang akan mendatang. Pada data yang dimasukkan mahasiswa baru tahun 2015 sampai 2021 Universita Buana Perjuangan Karawang. Dari hasil algoritma backpropagation mendapatkan hasil prediksi pada setiap prodi yaitu Teknik Informatika 174, Teknik Industri 315, Sistem Informasi 100, Farmasi 134, Psysikolog 343, PGSD 162, PPKN 362, Akuntansi 64, Manajemen 471, dan Hukum 308 dengan akurasi nilai mean absolut error 88.1 %, Root Mean Square Error 2.28058E-05, dan error 0.458597909941040.
Co-Authors Ade Suhara Adie Putra Agung Rahmat Ahmad Rahman Amelia Pratiwi Amri Abdulah Anis Fitri Nurmasruriyah Anwar Ilmar Ramadhan April Hananto Ardi Apriansyah Arphilia Nur Rani Aviv Yuniar Rahman Ayu Sri Rahayu Baihaqi, Kiki Ahmad Bambang Sukowo Candra Zonyfar Dodi Mulyadi Dwi Kusumaningrum Hanny Hikmayanti Handayani Indra, Jamaludin Intan Murni Pratiwi Irma Putri Rahayu Khoirudin Khoirudin Khoirudin Lestari, Santi Arum Puspita Mohamad Rizkiyanto Murtalim Nana Rahdiana Novalia, Elfina Nunung Nurjanah Rahmat Rahmat Randy Kurniadi Ricko Valderama Ridwan Maulana Saruni Dwiasnati Siregar, Amril Mutoi Sony Hartono Wijaya Sriyanto Sriyanto Sukarman Sukarman Sumanto Sutan Faisal Sutan Faisal Tjong Wan Sen Toif Muhayat Tukino Tukino Yana Cahyana Yudo Devianto Yusuf Khoiruddin