Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.771
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik ITS IPTEK Journal of Proceedings Series ELSE (Elementary School Education Journal) : Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Sekolah Dasar CYCLOTRON Emerging Information Science and Technology Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) JOINCS (Journal of Informatics, Network, and Computer Science) Computing Insight: Journal of Computer Science Khidmatuna: Jurnal Pengabdian Masyarakat
Muhamad Amirul Haq
Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Surabaya
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
Mobile Surveillance System using Unmanned Aerial Vehicle for Aerial Imagery Haq, Muhamad Amirul
Emerging Information Science and Technology Vol. 5 No. 2 (2024): November
Publisher : Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18196/eist.v5i2.24837

Abstract

Crowd counting plays a vital role in public safety, particularly during riot scenarios where understanding crowd dynamics is crucial for effective decision-making and risk mitigation. Accurate crowd estimation in such environments enables authorities to monitor the situation in real time, allocate resources efficiently, and prevent potential escalations. However, counting individuals in a riot scenario presents unique challenges due to the chaotic nature of the scene, varying crowd densities, and obstructions caused by movement and environmental factors. Traditional methods struggle to provide reliable results in these conditions, necessitating advanced solutions. This study explores the implementation of CSRNet (Congested Scene Recognition Network), a state-of-the-art deep learning model, to address crowd counting in challenging environments characterized as "images in the wild." CSRNet’s ability to leverage dilated convolutions allows it to effectively capture contextual information and handle high crowd densities without sacrificing spatial resolution. We evaluate the model’s performance on diverse datasets, including aerial imagery and real-world riot scenarios, focusing on its adaptability to dynamic, unstructured environments. The results demonstrate the potential of CSRNet to provide accurate crowd density estimates under adverse conditions, offering critical insights for public safety applications. By addressing the technical challenges of implementing CSRNet in these contexts, this study contributes to the advancement of deep learning-based crowd counting, emphasizing its significance in real-world scenarios such as riots and other high-stakes events. Future work aims to further enhance the model's robustness and applicability to diverse operational settings.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KOMENTAR PADA MEDIA SOSIAL TIKTOK YANG BERPOTENSI MENYEBABKAN DEPRESI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES Dina, Dinda Franciska Mey; Haryanti, Tining; Haq, Muhamad Amirul
Computing Insight : Journal of Computer Science Vol 7 No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/comp_insight.v7i1.26327

Abstract

Media sosial saat ini memiliki peran penting dalam perkembangan sebuah bisnis dan sebuah organisasi. Dari laporan America Psychiatric Association (APA) bahwa Media sosial seperti TikTok dapat mempengaruhi persepsi orang terhadap orang lain. TikTok saat ini menjadi tren dikalangan anak-anak sampai orang dewasa. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menghasilkan data yang menunjukkan bahwa 1 dari 7 remaja berusia antara 10 hingga 19 tahun, yang merupakan sebagian besar pengguna TikTok, sedang berjuang dengan tantangan kesehatan mental, seperti depresi, kecemasan, dan gangguan perilaku. Komentar dalam media sosial TikTok dapat berupa komentar Positif dan Negatif, dalam jurnal Paedagogy tahun 2022 menjelaskan kecenderungan orang lebih sering berkomentar negatif  hingga dapat menyerang si pemilik konten. Namun, akan sangat sulit untuk mendeteksi emosi atau sentimen dari pengguna TikTok dengan jumlah yang sangat banyak. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen yaitu untuk menganalisis komentar yang dalam tiktok yang dapat menyebabkan depresi, dengan mengklasifikasikan menjadi 2 yaitu sentimen positif, dan sentimen negatif. penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes untuk menentukan nilai presisi, akurasi, dan F1-Score. Penelitian ini juga bertujuan agar pengguna lebih bijak sana dalam bersosial media terutama media sosial TikTok.   Kata kunci: Komentar, Naive Bayes, Sentimen Analisis
Mengukur Gelombang Otak Siswa yang Mengalami Gangguan untuk Menentukan Kesiapan Mereka dalam Belajar Hariyanti, Tining; Haq, Muhamad Amirul; Wijaya, Sulton Dedi; Oktaviani, Marista; Fayyadh, Alwan; Ivana, Elmira; Firman Abdullah, Hafiz
ELSE (Elementary School Education Journal) : Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Sekolah Dasar Vol 9 No 1 (2025): FEBRUARY
Publisher : UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURABAYA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/else.v9i1.25098

Abstract

This study aims to analyze the relationship between brain waves and the level of readiness of students with disabilities categorized as mild-cognitive impairment in learning using EEG (Electroencephalography) signals. EEG signals are used to record electrical brain activity that is associated with various mental conditions, including learning readiness. The method used involves collecting data from students with disabilities by measuring brain waves before and during the learning process. The results of this study indicate that there is a significant correlation between certain types of brain waves, such as alpha and beta waves, with the level of student readiness in receiving learning materials. These findings are expected to provide new insights in the development of more effective learning methods that are in accordance with the mental conditions of students with disabilities, as well as being a reference for optimizing technology-based inclusive education curriculum.
Pendampingan Literasi untuk Komunitas Pembinaan Kesejahteraan Keluarga (PKK) Dukuh Kupang Naila, Ishmatun; Kusumajanti, Wahju; Ridlwan, Muhammad; Haq, Muhamad Amirul
Khidmatuna: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 1 (2025): Juni
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat STAI Al Fithrah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36781/khidmatuna.v4i1.888

Abstract

Understanding and communicating stories is one of the fundamental literacy skills needed by the Dukuh Kupang PKK (Family Welfare Empowerment) group. These problems create obstacles in optimising the activities carried out and hinder the creation of innovations to improve the PKK program. The purpose of this service is to help PKK Dukuh Kupang members improve basic literacy skills, especially reading comprehension, comprehension and communication skills through storytelling competitions. The methods used include observation to investigate the problem, collaboration with stakeholders, conducting public relations activities, holding a competition, establishing a sustainability programme, and monitoring and evaluation. Thanks to this service, the literacy level of PKK cadres who participated in the short story writing competition increased significantly. This can be seen from the comparison of the ability to understand information and communication before and after the convention of 20 administrators representing Dukuh Kupang Sub-district. This increase in ability is related to storytelling competition metrics such as narrative weight (30%), rhetoric (30%), language and communication (20%), and creativity (20%). Based on the evaluation results, all teams as participants obtained the lowest score (85%) with the category "Good". In addition, this programme will also result in a strong and strategic cooperation with the Kapanewong Beruba government to implement charitable programmes related to improving the literacy skills of PKK cadres in the future.
Deteksi Kecelakaan Lalu Lintas Berbasis Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan YOLO Binuri, Moch. Ghulam Abrari; Haryanti, Tining; Haq, Muhamad Amirul
Computing Insight : Journal of Computer Science Vol 4 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/comp_insight.v4i2.22524

Abstract

Penerapan algoritma YOLOv7 dalam deteksi kecelakaan lalu lintas menggunakan google colab pada data training dari dataset robolow "accident 1" yang terdiri dari total 1522 gambar, dengan parameter batch size 1, epoch 40 dan menggunakan optimizer SGD menghasilkan model dengan tingkat precision sebesar 65.1%, recall 45.3%, mAP@.5 52.1%, dan mAP@.5:.95 26.4%, dengan waktu pelatihan 2.319 hours berdasarkan hasil tersebut untuk deteksi kurang memuaskan. Analisis pada grafik training data menunjukkan bahwa untuk mencapai hasil yang lebih memuaskan, diperlukan jumlah epoch yang lebih besar saat melatih data. Dari hasil grafik training data, terlihat bahwa semakin banyak epoch pelatihan, semakin akurat data trainingnya. Oleh karena itu, disarankan untuk melatih data lebih dari 40 epoch guna meningkatkan kualitas model dan deteksi kecelakaan lalu lintas.
Penerapan Image Processing Menggunakan Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Luka Kaki Pada Diabetes Akbar, Ilhaam Syafruddin; Haryanti, Tining; Haq, Muhamad Amirul
Computing Insight : Journal of Computer Science Vol 4 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/comp_insight.v4i2.22529

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi penerapan pemrosesan citra menggunakan Convolutional Neural Network( CNN) untuk klasifikasi luka kaki pada penderita diabetes mellitus. Diabetes dapat menyebabkan komplikasi serius, termasuk luka pada kaki, yang memerlukan identifikasi cepat untuk pencegahan lebih lanjut. Metode ini melibatkan pengambilan citra luka kaki dengan perangkat medis dan pengolahan awal( preprocessing) untuk mempersiapkannya untuk analisis CNN. Eksperimen menunjukkan bahwa CNN mampu mengklasifikasikan jenis luka dengan tingkat akurasi tinggi. Keunggulan utama terletak pada kemampuan CNN untuk mengekstrak fitur penting dari citra, memungkinkan pengenalan pola kompleks. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan image processing dengan CNN dapat menjadi pendekatan efektif dalam klasifikasi luka kaki diabetes. Teknologi ini memiliki potensi sebagai alat bantu diagnostik yang handal, mempercepat identifikasi dan pengelolaan luka pada pasien diabetes, serta mengurangi risiko komplikasi serius. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi penting pada bidang pengembangan sistem kesehatan yang dapat meningkatkan kualitas hidup penderita diabetes. Model klasifikasi dilatih menggunakan dataset berlabel yang terdiri dari citra kaki dengan status luka yang diketahui.Hasil ini berpotensi membantu tenaga medis dalam intervensi dan langkah pencegahan yang tepat, sehingga dapat mengurangi risiko komplikasi yang serius bagi penderita diabetes.
Sistem Identifikasi Wajah Personal dan Hemat Daya dengan ESP32 dan OV2640 Berbasis Model ResNet-29 Haq, Muhamad Amirul; Rosadi, Aswin; Wicaksono, Farid Wahyu
CYCLOTRON Vol 7 No 02 (2024): CYCLOTRON
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/cl.v7i02.23286

Abstract

Sistem identifikasi wajah memiliki peran penting dalam kehidupan sehari-hari dan banyak diintegrasikan di berbagai aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem identifikasi wajah yang hemat daya, terjangkau, dan dapat dikustomisasi menggunakan device ESP32-CAM dan metode jaringan syaraf tiruan. Metode tradisional identifikasi wajah sering kali menghadapi kesulitan dalam menangani variasi pose, pencahayaan, dan ekspresi wajah. Dengan menggunakan model jaringan syaraf tiruan, ResNet-29, sistem ini mampu menghasilkan embedding wajah yang akurat dan efisien untuk aplikasi real-time. Evaluasi sistem menunjukkan bahwa penggunaan ESP32-CAM sebagai perangkat pengambil gambar dan server video stream, serta komputer sebagai pemroses data, dapat meningkatkan akurasi dan keandalan sistem pengenalan wajah. Eksperimen kami menunjukkan model dapat mencapai akurasi 80% pada kondisi ekstrim.
Pendampingan Literasi Interaktif untuk Meningkatkan Minat Baca Siswa Sekolah Dasar Naila, Ishmatun; Kusumajanti, Wahju; Ridlwan, Muhammad; Haq, Muhamad Amirul
Khidmatuna: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 2 (2025): Desember
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat STAI Al Fithrah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36781/khidmatuna.v4i2.1185

Abstract

Kemampuan literasi yang memadai berperan penting dalam membantu siswa mengakses pengetahuan serta memperluas wawasan. Namun, budaya literasi di tingkat sekolah dasar masih memerlukan perhatian intensif, ditandai dengan rendahnya minat baca siswa. Program pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan minat baca siswa sekolah dasar melalui penerapan berbagai pendekatan pembelajaran interaktif, seperti diskusi kelompok kecil, storytelling, outdoor learning, permainan literasi, membaca bersama, pojok baca, dan cerita bergilir. Metode yang digunakan adalah partisipatif melalui observasi, pendampingan kegiatan, serta analisis implementasi strategi literasi di lingkungan sekolah. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan keterlibatan siswa dalam aktivitas membaca serta bertambahnya variasi metode pembelajaran yang dapat dimanfaatkan guru untuk menumbuhkan budaya literasi di sekolah dasar. Program ini diharapkan menjadi rujukan bagi sekolah dalam mengembangkan strategi literasi yang berkelanjutan.
Penguatan Kompetensi Guru Sekolah Dasar dalam Mengembangkan Program Pendidikan Karakter Kemandirian Belajar Berbasis Project-Based Learning Ishmatun Naila; Muhamad Amirul Haq; Muhammad Ridlwan; Wahju Kusumajanti; Lutfiyan Nurdianah
Khidmatuna: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 5 No. 1 (2026): Juni
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat STAI Al Fithrah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36781/khidmatuna.v5i1.1358

Abstract

Sanggar Belajar Muhammadiyah Kepong, Malaysia belum memiliki program pendidikan karakter yang terdokumentasi secara sistematis serta panduan implementasi yang dapat digunakan secara konsisten oleh guru. Kondisi tersebut berdampak pada belum optimalnya pengembangan karakter kemandirian belajar siswa. Kegiatan pengabdian ini bertujuan meningkatkan kompetensi guru dalam mengembangkan program pendidikan karakter kemandirian belajar berbasis Project-Based Learning (PjBL). Kegiatan dilaksanakan melalui tiga tahap, yaitu persiapan, implementasi, serta monitoring dan evaluasi. Sebanyak 11 guru mengikuti lokakarya dan pendampingan penyusunan program pendidikan karakter berbasis PjBL. Evaluasi dilakukan menggunakan angket respons peserta dan rubrik penilaian program yang mencakup aspek analisis kebutuhan, perumusan tujuan, integrasi karakter kemandirian belajar, desain proyek, dan kelayakan implementasi. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa peserta mampu menyusun program pendidikan karakter kemandirian belajar berbasis PjBL yang sesuai dengan kebutuhan sekolah. Selain itu, peserta menunjukkan peningkatan pemahaman mengenai integrasi pendidikan karakter dalam pembelajaran serta kesiapan yang lebih baik untuk mengimplementasikan program secara berkelanjutan. Luaran utama kegiatan ini adalah tersusunnya program pendidikan karakter kemandirian belajar berbasis PjBL yang dapat dijadikan acuan dalam penguatan pendidikan karakter di Sanggar Belajar Muhammadiyah Kepong.
Improving YOLO Object Detection Performance on Single-Board Computer using Virtual Machine Haq, Muhamad Amirul; Huy, Le Nam Quoc; Fahriani, Nuniek
Emerging Information Science and Technology Vol. 5 No. 1 (2024): May
Publisher : Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18196/eist.v5i1.22486

Abstract

Single-board computers have gained popularity in the recent decade, largely due to the immense advancements in deep learning. Deep learning involves complex computational processes that are beyond the capabilities of regular microcontrollers, thus necessitating the use of single-board computers. However, single-board computers are primarily designed to operate efficiently in low-power environments. Therefore, optimization is crucial for running deep learning algorithms effectively on single-board computers. In this work, we explore the impact of utilizing the DeepStream framework to run deep learning algorithms, specifically the YOLO algorithm, on NVIDIA Jetson single-board computers. The DeepStream framework can be executed in virtual machines, notably Docker, to improve the performance and portability of the model. Additionally, deploying the Docker virtual machine from removable disks can further enhance its portability and even increase the algorithm's speed. Our benchmarks indicate that real-time streaming of the YOLO algorithm can operate up to 8.5 times faster when deployed from a Docker virtual machine.
Co-Authors Akbar, Ilhaam Syafruddin Aswin Rosadi Binuri, Moch. Ghulam Abrari Dina, Dinda Franciska Mey Erie Kresna Andana Farid Wahyu Wicaksono Fayyadh, Alwan Firman Abdullah, Hafiz Hariyanti, Tining Haryanti, Tining Hendra Kusuma Huy, Le Nam Quoc Ilhaam Syafruddin Akbar Ivana, Elmira Jeff L. Gaol Kusumajanti, Wahju Lutfiyan Nurdianah Muhammad Ridlwan Muhammad Rivai Naila, Ishmatun Nuniek Fahriani, Nuniek Nurdin, Farid Rahman Oktaviani, Marista Ridlwan, Muhammad Riyadi, Muhammad Akmal Fijar Sigit Armiyanto Sulton Dedi Wijaya Wahju Kusumajanti Wicaksono, Farid Wahyu