Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

2.286

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi UNEJ e-Proceeding JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Jurnal Informatika Global Jurnal Teknologi Terpadu Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Journal of Information Systems and Informatics Jurnal Generic Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Paradigma MDP Student Conference Jurnal Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi JISCOMP (Journal of Information System and Computer)

Abdul Rahman

Universitas Multi Data Palembang

Author-ID : 3545315

Aerospace Engineering Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Neuroscience Transportation

Published : 16 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2

ANALISIS PEMANTAUAN LAN MENGGUNAKAN METODE QoS DAN PENGKLASIFIKASIAN STATUS JARINGAN INTERNET MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Sachin Sabloak; Jasuandi Wijaya; Abdul Rahman; Molavi Arman
Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi Terapan Vol. 4 No. 2 (2018)
Publisher : Universitas Widyatama

[Id]Pentingnya jaringan komputer pada kehidupan sekarang, perlu adanya kestabilan jaringan komputer yang digunakan. Pemantauan kualitas jaringan internet didalam sebuah jaringan LAN dilakukan network administrator untuk mendapatkan nilai dari data yang didapat, penelitian ini menerapkan algoritma Naive Bayes menggunakan dataset TIPHON dengan parameter yang terdapat dalam metode QoS yaitu delay, packetloss dan jitter untuk memonitor kualitas jaringan internet. Metode QoS akan menghasilkan nilai dari setiap parameter yang dibutuhkan untuk pemantauan jaringan, guna mendapatkan kesimpulan mengenai status jaringan internet digunakan Algoritma Naive Bayes. Metode Quality of Service (QoS) merupakan sebuah metode yang digunakan dalam mendefinisikan kemampuan suatu jaringan yang ?digunakan untuk pengukuran tentang kualitas ?jaringan. Penggunaan algoritma Naive Bayes diperlukan karena algoritma tersebut digunakan dalam pengklasifikasian yang menggunakan probabilitas dan statistik serta mampu mengambil keputusan dengan menggunakan dataset yang telah disediakan. Tujuan penelitian ini dilakukan untuk mengetahui status jaringan internet di lab komputer STMIK Global Informatika MDP serta mengetahui tingkat akurasi dari algoritma Naive Bayes untuk mengklasifikasikan status jaringan internet. Pengujian penelitian dilakukan di lab komputer STMIK Global Informatika MDP. Hasil pengujian dalam penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi Naive Bayes yang didapatkan sebesar 87,78% dan status jaringan internet di lab komputer STMIK Global Informatika MDP masuk ke dalam kategori memuaskan dengan nilai dominan yaitu sebesar 47,78%.Kata Kunci: Naive Bayes, network administrator, Quality of Service (QoS), status jaringan internet.[En]Since computer network is very important nowadays, it needs the stability of the network used. Monitoring the quality of the internet network in LAN is conducted by an administrator to get the value of the data obtained. This research applied Naive Bayes algorithm using TIPHON data set with parameters in QoS method; delay, packetloss and jitter, to monitor the quality of the internet network. QoS method will gain value in every parameter needed for network monitoring. To get a conclusion about the status of the internet network, Naive Bayes algorithm was used. Quality of Service (QoS) method is a method used to define the ability of a network to measure its quality. Naive Bayes algorithm is needed since the algorithm is used in classifying using probability and statistic as well as making decision using dataset provided. This research is conducted to see the status of the internet network in STMIK Global Informatika MDP computer laboratory and to know the level of accuracy of Naive Bayes algorithm to classify the status of the network. The research was conducted in STMIK Global Informatika MDP computer laboratory. The result of the research showed that the accuracy of Naive Bayes was 87,78% and the status of the internet network STMIK Global Informatika MDP was in the category of satisfactory with dominant value 47,78%.

Perancangan dan Implementasi Quadcopter untuk Foto Udara Objek-objek Wisata di Kota Palembang Shinta Puspasari; Abdul Rahman; Dedy Hermanto
Generic Vol 9 No 2 (2014): Vol 9, No 2 (2014)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya

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

Tulis ini menjelaskan rancang bangun sistem kendali quadcopter dengan muatan kamera foto yang digunakan untuk pengambilan objek wisata di kota Palembang. Quadcopter dapat digunakan untuk pengambilan foto di udara disebabkan bentuk quadcopter yang sederhana, kecil, dan mempunyai kemampuan terbang tinggi mencapai 200 meter. Selain itu biaya operasional quadcopter ini cukup murah, karena sumber penggeraknya menggunakan baterai yang bisa bertahan hingga 30 menit di udara. Jika dibandingkan menyewa pesawat terbang atau helikopter dengan biaya mencapai puluhan juta rupiah, maka quadcopter merupakan alternatif solusi yang efisien. Studi ini difokuskan pada desain dan pembuatan sistem kendali quadcopter yang akan membawa kamera foto. Kestabilan terbang quadcopter dalam melakukan pengambilan foto di udara yang menjadi permasalahan, yaitu bagaimana merancang quadcopter sehingga mampu melakukan penyesuaian di udara terhadap lingkungan disekitarnya. Hasil yang diperoleh adalah sebuah prototype quadcopter dilengkapi dengan kamera foto yang dapat menggambil foto udara objek wisata di kota Palembang dan menghasilkan kualitas gambar yang baik, sehingga foto yang diperoleh diharapkan dapat digunakan untuk mempromosikan objek wisata yang ada di kota Palembang.

Sistem Kendali pH dan Kekeruhan Air pada Aquascape menggunakan Wemos D1 Mini Esp8266 berbasis IoT Abdul Rahman; Axel Natanael Salim
Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 8 No. 1: July, 2022
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v8i1.526

Aquascape is the craft of arranging aquatic plants, rocks, caves, or driftwood aesthetically in an aquarium that essentially creates an underwater garden. For the living things in the aquascape to maintain their health and the water conditions to remain transparent, it is necessary to have continuous treatment to keep the water. For this reason, this study designed a device that can automatically control pH and water turbidity levels and can be monitored and controlled remotely. In the system developed in this study, sensors were used to monitor water conditions: temperature sensor, water pH sensor, HC-SR04 proximity sensor, and turbidity sensor. In contrast, the control system used Wemos D1 Mini ESP8266. In this system, the results of reading water temperature conditions, water saturation levels, and aquascape water levels will be processed by the controller for automatic control so that the requirements of the aquascape remain good. These data will also be sent to MQTT Explore for real-time monitoring through web browsing or smartphone. The results of testing the control system using the Wemos D1 Mini ESP8266 show that the aquascape water temperature can be maintained at a temperature of 220 – 250C, the pH of the water is in the range of 6.9-8, and the turbidity level of the water is at a value of 10-25 NTU.

KEAMANAN WIRELESS SENSOR NETWORK PENDETEKSI KEBAKARAN HUTAN MENGGUNAKAN ALGORITMA AES PADA MEDIA KOMUNIKASI LORA Abdul Rahman; Muhammad Sya’ban Nugroho
UNEJ e-Proceeding 2022: E-Prosiding Seminar Nasional Matematika, Geometri, Statistika, dan Komputasi (SeNa-MaGeStiK)
Publisher : UPT Penerbitan Universitas Jember

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

Indonesia has a vast forest area reaching 120.3 million ha in 2020. Forest fires (karhutla) in Indonesia are a problem that is often faced every year during the dry season. The development of the Wireless Sensor Network (WSN) makes it possible to place fire detection sensors in forest areas, also supported by Longe Range (LoRa) communication technology so that the range of WSN is very far. The security of data sent by sensors via WSN is essential to prevent parties from manipulating the sensor data sent. This study developed a security system for data transmitted from WSN to LoRa gateway using a 128-bit AES security system. AES is symmetric encryption, and its computational complexity is relatively tiny, so it is very suitable to be implemented in WSN. The results of this study indicate that the data read by the sensor via WSN with 128-bit AES encryption and sent to the LoRa gateway can be appropriately read using the same encryption key as the key installed on the WSN; meanwhile, if the key used is not the same, sensor data sent from WSN cannot be displayed correctly. Keywords: AES, Forest fires, Wireless Sensor Network, LoRa, Security

Perancangan Antarmuka Pengguna Aplikasi Digitalisasi Vending Machine Menggunakan Metode Design Thinking Vicky Salim; Billy Fernandes; Kevin Sanjaya; Krispinus Pierre Dimas P; abdul rahman
MDP Student Conference Vol 1 No 1 (2022): The 1st MDP Student Conference 2022
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (605.5 KB)

Abstract: Conventional vending machines in Indonesia generally only accept banknotes, so a problem arises where machines are complicated to detect nominals because many banknotes circulating are shabby. Change money is not available if using banknotes above the price to purchase things. People unfamiliar with vending machines are also confused with the user flow because there is only a numbers button and place to insert money. There is very little information about vending machine locations. So, its user was hard to know the nearby vending machine locations. This study uses the design thinking method, which has five processes: empathy, define, ideate, prototype, and test. Based on the test through a questionnaire, the study results: the prototype ease, simplicity, neatness, interest in the interface or design, and convenience average rate are great so that the user interface design is already user-centered. Abstrak: Vending machine konvensional di Indonesia umumnya hanya menerima uang kertas, sehingga muncul permasalahan yang dimana mesin sulit dalam mendeteksi nominal karena banyak uang kertas yang beredar memiliki bentuk yang lusuh. Uang kembalian juga tidak disediakan apabila pembelian menggunakan pecahan uang kertas diatas harga produk. Orang yang belum terbiasa menggunakan vending machine juga dibingungkan dengan alur penggunaannya, karena hanya tersedia tombol angka dan tempat memasukkan uang. Informasi mengenai lokasi vending machine juga sangat minim sehingga pengguna sulit dalam mengetahui lokasi vending machine terdekat. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan metode design thinking yang tertuang dalam lima proses yaitu empathize, define, ideate, prototype, dan test. Berdasarkan pengujian prototype melalui kuesioner, hasil akhir penelitian menunjukkan bahwa rata-rata tingkat kemudahan, kesederhanaan, kerapian, ketertarikan terhadap tampilan atau desain dan kenyamanan prototype adalah sangat baik, sehingga antarmuka pengguna yang dirancang sudah berpusat kepada pengguna.

Perancangan Data Warehouse Online Analytical Processing (OLAP) Data Hasil Kerja PT. ABC Tasya Angelya; Abdul Rahman; Iis Pradesan
MDP Student Conference Vol 2 No 1 (2023): The 2nd MDP Student Conference 2023
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

PT. ABC merupakan salah satu perusahaan jasa yang bergerak dibidang Hutan Tanaman Industri. Perusahaan ini memiliki banyak tim yang tersebar di semua lokasi kerja sehingga data yang masuk semakin banyak pula, data-data tersebut tentunya perlu disimpan, diolah, dan dianalisis untuk menghasilkan suatu informasi yang berguna bagi perusahaan, dan dilaporkan kepada manajer untuk mengetahui keadaan perusahaan pada periode waktu tertentu. Dengan demikian dibutuhkanlah Data Warehouse yang digunakan untuk mendukung data yang dapat dimanfaatkan sebagai sumber informasi ketika menganalisis data. Perancangan Data Warehouse ini menggunakan metode Nine Step Kimball dengan model diagram Star Schema. Dalam mendukung perancangan data warehouse maka dibutuhkan tools yaitu Pentaho data Integration dan Tableau. Dengan menggunakan tools tersebut dapat dibangun sebuah Data Warehouse hasil tim dengan mengumpulkan data-data hasil kerja meliputi jenis pekerjaan, lokasi kerja, tanggal, petak kerja dan nama tim kerja yang berasal dari Ms. Excel lalu dimasukan kedalam database MySQL. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah dashboard Online Analytical Processing (OLAP) yang berasal dari database MySQL lalu diolah ke berbagai informasi yang butuhkan, sehingga membentuk sebuah dashboard yang memberikan informasi kepada pihak eksekutif.

Identifikasi Kualitas Kerabang Telur Ayam Dengan Ekstraksi Fitur Gray Level Co-Occurrence Matrix Arifin Arifin; Abdul Rahman
MDP Student Conference Vol 2 No 1 (2023): The 2nd MDP Student Conference 2023
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Telur merupakan salah satu hasil ternak yang mengandung komponen gizi yang lengkap seperti protein, lemak, vitamin dan mineral. Selain itu, telur juga banyak diminati masyarakat dikarenakan harga nya yang terjangkau dan mempunyai ketersediaan yang cukup banyak. Namun tidak semua telur mempunyai kualitas yang baik, sehingga pada penelitian ini dilakukan identifikasi kualitas kerabang telur dimana kualitas kerabang telur dibagi menjadi tiga golongan yakni Gol 1,Gol 2, dan Gol 3 untuk tiap jarak potret 8 cm, 12 cm dan 16 cm yang kemudian menerapkan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) sebagai ekstraksi fitur dan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Hasil dari ekstraksi GLCM dijadikan masukan pada proses pembelajaran pada JST dengan training function trainlm. Hasil akurasi yang paling baik dicapai pada jarak potret 12 cm yaitu sebesar 44.44% dan jumlah pengenalan data uji sebanyak 12 dari 27 data uji.

Implementasi Sistem Klasifikasi Tim Kerja Menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus: PT.MNL) Tasya Angelya; Abdul Rahman; Iis Pradesan
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 9, No 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v9i2.2023.86-94

PT.MNL adalah perusahaan swasta yang bergerak dibidang jasa kehutanan khususnya Hutan Tanaman Industri. Perusahaan memiliki banyak areal kerja yang memiliki banyak tim kerja di semua arealnya. Mengingat besarnya tim kerja, pemilik perusahaan harus bisa menjaga kinerja tim kerjanya agar selalu berada dalam posisi baik. Dengan semakin banyaknya tim kerja maka data yang masuk ke dalam perusahaan semakin banyak pula, data-data tersebut tentunya perlu dimanfaatkan dengan cara mengolah dan menganalisis untuk menghasilkan suatu informasi yang berguna bagi perusahaan. Sehingga dapat digunakan dalam mengklasifikasikan seluruh anggota-anggota tim pada lokasi kerja tertentu. Maka dari itu, diperlukan sebuah teknologi Data Mining yang dapat membantu perusahaan dalam memilah nama tim yang sebaiknya dipilih. Metode yang dipakai untuk klasifikasi tim kerja adalah algoritma Naïve Bayes. Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi klasifikasi sebesar 93,66%, hasil recall 90,74% serta hasil precision sebesar 88,58% sehingga hal ini menunjukkan bahwa sistem klasifikasi tim menggunakan algoritma Naive Bayes dapat digunakan oleh pemilik perusahaan sebagai bahan pertimbangan dalam mengatur persebaran tim di setiap lokasi kerja.

Pendeteksi Kebakaran Menggunakan Metode Transfer Learning dengan Segmentasi Warna dan Citra Rivaldo, Rivaldo; Zulkarnain, Achmad Rizky; Rahman, Abdul
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 7, No 6 (2024): Desember 2024
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v7i6.8374

Abstrak - Kebakaran merupakan bencana yang sulit diprediksi dan dapat menyebabkan kerugian besar jika tidak ditangani dengan cepat. Untuk mendeteksi kebakaran lebih awal dan mencegah penyebaran yang lebih luas, penelitian ini mengembangkan sistem pendeteksian berbasis analisis citra. Sistem ini menggabungkan transfer learning untuk klasifikasi awal kebakaran dengan segmentasi warna untuk memastikan lokasi dan cakupan area yang terbakar. Kombinasi metode transfer learning dan segmentasi warna ini memberikan kinerja yang andal dalam mendeteksi kebakaran, menjadikannya solusi efektif untuk sistem pemantauan kebakaran berbasis citra di berbagai lingkungan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model transfer learning mencapai akurasi sebesar 97,50% pada data pelatihan, 97,98% pada data validasi, dan 99% pada data pengujian. Selain itu, model ini memiliki presisi 100%, recall 96%, dan F1-score 98%. Pada tahap segmentasi warna, program menghasilkan akurasi sebesar 93,5%, presisi 98,6%, recall 94,7%, dan F1-score 96,6%.Kata kunci: Kebakaran, Transfer Learning, Segementasi Warna, Citra Abstract - Fire is a disaster that is difficult to predict and can cause significant damage if not addressed quickly. This study develops a fire detection system based on image analysis to detect fires earlier and prevent further spread. The system combines transfer learning for the initial classification of fires with color segmentation to identify the location and extent of the burned area accurately. Transfer learning and color segmentation provide reliable performance in detecting fires, making it an effective solution for image-based fire monitoring systems in various environments. Evaluation results show that the transfer learning model achieves an accuracy of 97.50% on training data, 97.98% on validation data, and 99% on test data. Furthermore, the model has a precision of 100%, a recall of 96%, and an F1 score of 98%. In the color segmentation phase, the program achieves an accuracy of 93.5%, precision of 98.6%, recall of 94.7%, and an F1-score of 96.6%.Keywords: Fire, Transfer Learning, Color Segmentation, Image

Perancangan Data Warehouse dan Analisis Penjualan Menggunakan Teknik Asosiasi Rule di PT Anugerah Pelangi Nusantara Halim, Johan; Rahman, Abdul
Jurnal Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi Vol. 2 No. 3 (2025): Februari
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jrsit.v2i3.1774

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi data warehouse dan data mining menggunakan algoritma FP-Growth pada PT Anugerah Pelangi Nusantara. Metode penelitian yang digunakan adalah Nine-Step Kimball yang dirancang oleh Ralph Kimball. Metode ini terdiri dari sembilan tahapan sistematis yang meliputi pemilihan proses, penentuan grain, identifikasi dimensi, pemilihan fakta, penghitungan pada tabel fakta, pembentukan tabel dimensi, penentuan durasi data, pelacakan perubahan tabel dimensi, dan prioritas query. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan memiliki antarmuka visual yang mencakup berbagai fitur, seperti halaman login, dashboard, grafik penjualan, daftar produk terjual, serta analisis FP-Growth untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Aplikasi ini mampu mengidentifikasi pola pembelian pelanggan, pola penjualan, dan memberikan rekomendasi produk yang lebih akurat berdasarkan data transaksi historis. Simpulan, aplikasi data warehouse dan data mining ini memberikan manfaat signifikan dalam membantu PT Anugerah Pelangi Nusantara meningkatkan efisiensi operasional dan mendukung strategi bisnis. Pemeliharaan aplikasi secara berkala diharapkan dapat menjawab kebutuhan perusahaan di masa mendatang. Kata Kunci: Data Mining, Data Warehouse, Algoritma FP Growth, Asosiasi Rule, Nine Step Kimball

Co-Authors Akbar, Naufal Arifin Arifin Aurelia, Reni Axel Natanael Salim Billy Fernandes Dedy Hermanto Hafiz Irsyad Iis Pradesan Jacky Pratama Hasan, Nicolas Jasuandi Wijaya Johan Halim Kamilah, Nyimas Nisrinaa Kevin Sanjaya Krispinus Pierre Dimas P Molavi Arman Muhammad Sya’ban Nugroho Prawinnetou, Wassy Rivaldo, Rivaldo Rizky, Azzar Sachin Sabloak Saputra, Joneten Shandy Shinta Puspasari Tasya Angelya Tasya Angelya Tribethran, Steven Vicky Salim Wahyu Sudrajat, Antonius Widhiarso, Wijang Zulkarnain, Achmad Rizky

Title

Found 16 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 16 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 16 Documents
Search