p-Index From 2021 - 2026
8.217
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Evaluation and Research in Education (IJERE) ComEngApp : Computer Engineering and Applications Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Computer Engineering and Applications Journal (ComEngApp) TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics JUITA : Jurnal Informatika Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Computer Engineering and Applications Journal (ComEngApp) Jurnal Informatika Upgris Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Jurnal Ilmiah Matrik Indonesian Journal of Information System JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal Jurnal Informatika Global Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Jurnal Abdimas Mandiri Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Lumbung Inovasi: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Mandiri IT Brilliance: Research of Artificial Intelligence Indonesian Community Journal Insand Comtech : Information Science and Computer Technology Journal International Journal of Advanced Science Computing and Engineering JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences) AnoaTIK: Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal INFOTEL Journal of Computer Science Application and Engineering
Claim Missing Document
Check
Articles

Metode Pembelajaran Mesin untuk Memprediksi Status Gizi Balita Rendra Gustriansyah; Nazori Suhandi; Shinta Puspasari; Ahmad Sanmorino
JURNAL INFOTEL Vol 16 No 1 (2024): February 2024
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/infotel.v15i4.988

Abstract

Malnutrition is one of the leading health problems experienced by toddlers in various countries. Based on the 2022 Indonesian Nutritional Status Survey results, malnutrition in children under five in Indonesia is higher than the average malnutrition in Africa and globally. Therefore, a way is needed to predict the nutritional status of children under five early and quickly so that the Government (through District Health Office) can immediately provide the necessary treatment. This study aims to predict or classify the toddlers' nutritional status based on age, body mass index (BMI), weight, and body length using various machine learning (ML) methods, namely naïve Bayes, linear discriminant analysis, decision tree, k-nearest neighbor, random forest, and support vector machine. The predictive performance of each ML method was evaluated based on accuracy, sensitivity, specificity, the area under curve, and Cohen's Kappa coefficient. The test results show that the RF method is the most recommended for predicting toddlers' nutritional status. The study's contribution is to obtain information about toddlers' nutritional status easier.
Information System For Recording Teacher Activities And Student Achievements At Smk Negeri 1 Suak Tapeh Rangga Sutrisna; Ahmad Sanmorino; Agustina Heryati
Brilliance: Research of Artificial Intelligence Vol. 5 No. 2 (2025): Brilliance: Research of Artificial Intelligence, Article Research November 2025
Publisher : Yayasan Cita Cendekiawan Al Khwarizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/brilliance.v5i2.7063

Abstract

This study aims to develop a web-based information system for recording teacher activities and student achievements at SMK Negeri 1 Suak Tapeh. The background of this research lies in the school’s previous manual data management method using Microsoft Word and Excel, which often caused inefficiency and data loss. The objective is to create a structured and accessible system that improves the accuracy, transparency, and accountability of institutional data management. The system was developed using the Agile Scrum methodology to ensure iterative development and continuous user involvement. PHP was used as the main programming language, MySQL as the database, and Tailwind CSS for responsive interface design. The system integrates five user roles Operator, Teacher, Head of Administration, Principal, and Vice Principal each with specific access privileges according to their institutional responsibilities. Black-box testing was applied to evaluate system functionality, focusing on the accuracy of input and output processes. The results show that all system modules, including activity submission, approval workflow, achievement management, and report generation, functioned as expected and met user requirements. The system successfully replaced the manual process with a digital platform that enhances efficiency and transparency. Furthermore, it provides real-time access through responsive web design across desktop and mobile devices. Future improvements may include integrating data analytics, notification systems, and enhanced security layers to support the school’s digital transformation.
Sistem Informasi Manajemen Restoran Berbasis Web pada Amazy Resto Palembang Friyani, Yeti; Sanmorino, Ahmad; Yulianti, Evi
Jurnal Ilmiah Informatika Global Vol. 17 No. 01 (2026): April 2026
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jiig.v17i01.7029

Abstract

Amazy Resto Palembang merupakan salah satu restoran cepat saji yang berlokasi di Kota Palembang dan bergerak di bidang penyediaan makanan olahan ayam. Dalam kegiatan operasionalnya, Amazy Resto masih menggunakan aplikasi kasir sederhana untuk mencatat transaksi penjualan, di mana laporan hanya dapat dilihat secara harian dan belum dapat direkap secara otomatis dalam periode bulanan. Selain itu, pencatatan stok bahan baku serta pengeluaran operasional seperti pembelian bahan baku dan kebutuhan harian restoran masih dilakukan secara manual dan terpisah dari sistem kasir. Kondisi tersebut menyebabkan sering terjadinya ketidaksesuaian data, keterlambatan pembuatan laporan, serta menurunnya efisiensi kerja. Penelitian ini merancang dan membangun Sistem Informasi Manajemen Restoran Berbasis Web yang berfungsi untuk membantu Amazy Resto Palembang dalam mengelola proses pemesanan, pengelolaan stok bahan baku, serta pencatatan arus kas masuk dan keluar secara terintegrasi. Tahapan dalam penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, pembuatan kode program, dan pengujian. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode Agile. Hasil dari penelitian ini menghasilkan sistem informasi yang mampu menampilkan pemesanan langsung dari web, data transaksi penjualan, input belanja bahan baku, laporan arus kas, serta rekap stok bahan baku secara otomatis dan akurat. Dengan adanya sistem ini, Amazy Resto Palembang dapat meningkatkan efisiensi operasional, mempercepat proses pelaporan, serta meningkatkan kualitas pelayanan kepada pelanggan.
Analisis Efektivitas Penggunaan Media Sosial Instagram Dinas Lingkungan Hidup Kota Palembang Terhadap Partisipasi Masyarakat Dalam Pengawasan Lingkungan Silvia, Silvia kardinata; Sanmorino, Ahmad; Saluza, Imelda
Jurnal Ilmiah Informatika Global Vol. 17 No. 01 (2026): April 2026
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jiig.v17i01.7139

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas penggunaan Instagram Dinas Lingkungan Hidup Kota Palembang (@palembang.dlh) dalam meningkatkan partisipasi masyarakat dalam pengawasan lingkungan dengan menggunakan model kesuksesan sistem informasi DeLone & McLean. Pemanfaatan media sosial oleh instansi pemerintah menjadi strategi penting dalam mendukung komunikasi publik yang interaktif dan partisipatif di era digital. Namun, efektivitas penggunaannya masih perlu dikaji berdasarkan data dan pengalaman pengguna, khususnya dalam mendorong partisipasi masyarakat secara berkelanjutan. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik survei melalui kuesioner skala Likert kepada pengikut Instagram @palembang.dlh. Variabel yang dianalisis meliputi kualitas sistem, kualitas informasi, dan kualitas layanan yang memengaruhi kepuasan pengguna serta partisipasi masyarakat. Analisis data dilakukan menggunakan metode Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan bantuan software SmartPLS. Penelitian ini penting dilakukan karena  adanya kesenjangan antara intensitas penggunaan Instagram sebagai media komunikasi pemerintah dengan tingkat partisipasi masyarakat yang masih belum optimal. Kesenjangan ini ditunjukkan oleh keterbatasan kualitas informasi, rendahnya respons interaksi, serta belum optimalnya fungsi akun sebagai sarana pengaduan masyarakat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas sistem dan kualitas layanan berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, sedangkan kualitas informasi tidak berpengaruh signifikan. Selain itu, kepuasan pengguna terbukti berpengaruh signifikan terhadap partisipasi masyarakat. Temuan ini menunjukkan bahwa peningkatan kualitas sistem dan layanan menjadi faktor utama dalam meningkatkan keterlibatan masyarakat, sekaligus sebagai dasar pengembangan strategi komunikasi digital pemerintah yang lebih efektif.
Analisis Tingkat Kepuasan Dan Penerimaan Mahasiswa Terhadap Penggunaan Akun Instagram Universitas Indo Global Mandiri Sebagai Media Informasi Kampus Dengan Menggunakan Model Eucs Dan Utaut2 Suci Permata Mustika; Ahmad Sanmorino; Indah Pratiwi Putri
Insand Comtech : Information Science and Computer Technology Journal Vol. 11 No. 1 (2026): Insand Comtech
Publisher : Universitas Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53712/jic.v11i1.3001

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan dan penerimaan mahasiswa terhadap penggunaan akun Instagram Universitas Indo Global Mandiri (UIGM) sebagai media informasi kampus. Penelitian ini menggunakan model End‑User Computing Satisfaction (EUCS) dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2). Data dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner kepada mahasiswa UIGM dan dianalisis menggunakan metode Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS‑SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa dimensi content, accuracy, format, ease of use, dan timeliness berpengaruh terhadap kepuasan pengguna. Selain itu, konstruk dalam UTAUT2 seperti performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, dan habit turut mempengaruhi penerimaan teknologi oleh mahasiswa. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Instagram dapat dimanfaatkan secara efektif sebagai media penyampaian informasi kampus apabila didukung oleh kualitas konten yang baik dan penyampaian informasi yang tepat waktu.
Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi Alfagift Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction (Eucs) Di Mahasiswa Universitas Indo Global Mandiri M Fakhri Sanawi; Ahmad Sanmorino; Dhamayanti Dhamayanti
Insand Comtech : Information Science and Computer Technology Journal Vol. 11 No. 1 (2026): Insand Comtech
Publisher : Universitas Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53712/jic.v11i1.3008

Abstract

Transformasi digital saat ini memotivasi para pelaku bisnis ritel untuk memanfaatkan teknologi aplikasi demi memajukan standar pelayanan dan level kepuasan konsumen. Alfamart meluncurkan Alfagift sebagai sarana belanja daring yang populer, namun konsumen masih melaporkan masalah seperti kegagalan sistem, manajemen pengiriman yang lambat, inkonsistensi rincian produk, serta tata letak aplikasi yang kurang efisien. Riset ini mengkaji sejauh mana kepuasan individu terhadap aplikasi Alfagift melalui kerangka kerja End User Computing Satisfaction (EUCS). Peneliti melibatkan 362 mahasiswa Universitas Indo Global Mandiri sebagai sampel yang diambil secara acak menggunakan teknik probability sampling. Tim peneliti mengumpulkan data menggunakan kuesioner Google Form lalu memprosesnya melalui SPSS untuk kebutuhan uji validitas, reliabilitas, dan analisis statistik deskriptif. Temuan riset mengonfirmasi bahwa kepuasan pengguna Alfagift berada pada level cukup puas hingga puas melalui evaluasi lima pilar EUCS, yakni konten senilai 0,855, akurasi 0,863, format 0,873, kemudahan penggunaan 0,870, serta ketepatan waktu 0,909. Semua instrumen dalam penelitian ini lolos uji validitas dengan besaran r hitung yang berada di atas r tabel 0,103 dan memenuhi syarat reliabilitas lewat skor Cronbach’s Alpha melebihi 0,70. Hasil tersebut menegaskan bahwa masyarakat menerima baik aplikasi Alfagift, meskipun manajemen wajib melakukan pembenahan berkala untuk memaksimalkan efektivitas layanan dan kepuasan interaksi pengguna.
Penguatan Kompetensi Guru SMK PGRI Kota Palembang Melalui Pemanfaatan Artificial Intelligence Dalam Perencanaan Pembelajaran Ahmad Sanmorino; Hendra Di Kesuma; Indah Pratiwi Putri; Lastri Widya Astuti; Imelda Saluza; Tasmi; Nining Ariati; Dhamayanti; Faradillah; Fery Antony; Dona Marcelina; Rudi Heriansyah
Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal Vol. 9 No. 1 (2026): Januari 2026
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurdimas.v9i1.4131

Abstract

Abstract: The development of artificial intelligence (AI) technology presents new opportunities in education, particularly in lesson planning. However, most vocational high school teachers in Palembang City, including those at SMK PGRI 2, still have limited knowledge and skills in utilizing AI. This problem is the background to the implementation of community service activities (PkM) with the aim of improving teacher competency in using Large Language Models (LLM) such as Gemini and ChatGPT to develop Lesson Implementation Plans (RPP). The methods used included needs surveys, interactive workshops, hands-on practice, and evaluation through post-tests and participant feedback. The results of the activity showed a significant increase, where teacher knowledge increased from 20% to 80% and the application of AI in lesson plans increased from 10% to 65%. The contribution of this activity lies in improving teachers' ability to utilize AI to develop lesson plans more effectively and providing a scientific basis for the application of LLM in lesson planning in vocational education. Keywords: artificial intelligence, lesson planning, vocational school teachers Abstrak: Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) menghadirkan peluang baru dalam dunia pendidikan, khususnya dalam perencanaan pembelajaran. Namun, sebagian besar guru SMK di Kota Palembang, termasuk di SMK PGRI 2, masih memiliki keterbatasan dalam pengetahuan dan keterampilan pemanfaatan AI. Permasalahan ini melatarbelakangi dilaksanakannya kegiatan pengabdian kepada masyarakat (PkM) dengan tujuan meningkatkan kompetensi guru dalam menggunakan Large Language Models (LLM) seperti Gemini dan ChatGPT untuk menyusun Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP). Metode yang digunakan meliputi survei kebutuhan, workshop interaktif, praktik langsung, serta evaluasi melalui post-test dan umpan balik peserta. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan signifikan, di mana pengetahuan guru meningkat dari 20% menjadi 80% dan penerapan AI dalam RPP naik dari 10% menjadi 65%. Kontribusi kegiatan ini terletak pada peningkatan kemampuan guru dalam memanfaatkan AI untuk menyusun RPP secara lebih efektif serta penyediaan dasar ilmiah bagi penerapan LLM dalam perencanaan pembelajaran di pendidikan vokasi. Kata kunci: artificial intelligence, guru SMK, perencanaan pembelajaran
The Role of Data Science in Enhancing Web Security Ahmad Sanmorino
JEECS (Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences) Vol. 9 No. 2 (2024): December
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Bhayangkara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54732/jeecs.v9i2.4

Abstract

With the rise of digital transformation, web security has become a critical concern for organizations, governments, and individuals. This study explores the role of data science in enhancing web security by leveraging machine learning algorithms and advanced analytics to predict and identify potential attacks in real-time. The main objective is to demonstrate how data-driven techniques, including predictive analytics, anomaly detection, and behavioral analysis, can be integrated into existing security frameworks to reduce vulnerabilities and strengthen defenses against cyber threats. The research gap addressed by this study lies in the insufficient application of comprehensive, data-driven methodologies for threat detection and classification in web security. The problem gap is the absence of integrated frameworks that combine feature engineering, classification models, and anomaly detection for both known and unknown threats. This study bridges these gaps by employing a structured dataset of web interactions to model, detect, and predict security threats using advanced data science techniques. Using a dataset of simulated web traffic and previous attack records, this research applies data preprocessing, feature engineering, and machine learning classification models, such as decision trees and random forests, to predict threat levels and identify anomalies. Results show that machine learning models can effectively classify threat levels, with a threat classification accuracy of 80 percent. This study contributes to the field by demonstrating how data science can improve web security practices, offering a proactive approach to detecting and mitigating cyber-attacks.
Attention-enhanced hybrid deep learning for skin cancer diagnosis with hierarchical feature fusion Ahmad Sanmorino; Rendra Gustriansyah; Shinta Puspasari
Jurnal Mandiri IT Vol. 15 No. 1 (2026): Computer Science and Field.
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35335/mandiri.v15i1.552

Abstract

Skin cancer is one of the most prevalent cancers worldwide, making early and accurate diagnosis essential for improving patient outcomes and reducing mortality. However, automated skin lesion classification remains challenging due to high inter-class similarity, class imbalance, and variations in lesion appearance. This study proposes an attention-enhanced hybrid deep learning for skin cancer diagnosis with hierarchical feature fusion. The proposed framework integrates channel and spatial attention with hierarchical feature fusion to enhance discriminative feature learning and improve classification robustness. Experiments were conducted on the PAD-UFES-20 dataset using image preprocessing and data augmentation. The proposed model achieved approximately 98% training accuracy, 95% validation accuracy, and a validation loss below 0.5, outperforming DRMv2Net, DenseNet201, ResNet101, and MobileNetV2 while demonstrating faster convergence and stronger generalization. These findings demonstrate the potential of hybrid attention and hierarchical feature fusion to improve the reliability and robustness of artificial intelligence-based diagnostic systems in dermatology, supporting more effective clinical decision-making and early skin cancer screening.
Pendampingan Digitalisasi Koleksi Museum Sultan Mahmud Badaruddin II Palembang Puspasari, Shinta; Gustriansyah, Rendra; Sanmorino, Ahmad; Rachmansyah, Rachmansyah; Khadafi, M. Khrisna Brilian; Putra, Aditya
Lumbung Inovasi: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 11 No. 3 (2026): September
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pemberdayaan Masyarakat (LITPAM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36312/linov.v11i3.5349

Abstract

Digitalisasi koleksi museum merupakan upaya strategis dalam mendukung pelestarian warisan budaya benda melalui pemanfaatan teknologi informasi. Museum Sultan Mahmud Badaruddin II (SMB II) Palembang sebagai institusi pelestarian budaya memiliki berbagai koleksi benda bersejarah yang merepresentasikan identitas budaya masyarakat, khususnya Palembang. Namun, pengelolaan inventaris masih menghadapi kendala berupa keterbatasan dokumentasi digital, belum tersusunnya data koleksi secara sistematis, serta terbatasnya kemampuan pengelola dalam pengarsipan digital. Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk mendukung revitalisasi pengelolaan koleksi melalui pendampingan digitalisasi inventaris berbasis teknologi digital. Metode pelaksanaan meliputi observasi, identifikasi koleksi, dokumentasi visual, pencatatan metadata, serta pengelolaan data koleksi menggunakan Microsoft Excel. Selain itu, dilakukan pendampingan teknis kepada staf museum dalam digitalisasi visual koleksi museum. Hasil kegiatan pendampingan menunjukkan bahwa sebanyak 100 benda budaya koleksi museum SMB II berhasil didokumentasikan secara sistematis. Kegiatan ini sebagai langkah awal dalam degitalisasi koleksi museum SMBII dan diharapkan dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan koleksi, mendukung pelestarian budaya benda, serta diharapkan dapat memperluas akses informasi budaya bagi pengelola museum secara berkelanjutan. Assistance in the Digitalization of the Collections of the Sultan Mahmud Badaruddin II Museum in Palembang Abstract Digitizing museum collections is a strategic effort to support the preservation of tangible cultural heritage through the use of information technology. The Sultan Mahmud Badaruddin II Museum (SMB II) Palembang, as a cultural preservation institution, has a diverse collection of historical objects that represent the cultural identity of the community, especially Palembang. However, inventory management still faces obstacles such as limited digital documentation, the lack of systematic collection data, and limited management skills in digital archiving. This community service activity aims to support the revitalization of collection management through assistance with digital technology-based inventory digitization. Implementation methods include observation, collection identification, visual documentation, metadata recording, and collection data management using Microsoft Excel. In addition, technical assistance was provided to museum staff in the visual digitization of museum collections. The results of the assistance activity indicate that 100 cultural objects from the SMB II museum collection have been successfully documented systematically. This activity is the first step in digitizing the SMBII museum collection and is expected to improve the efficiency of collection management, support the preservation of tangible cultural objects, and is expected to expand access to cultural information for museum managers in a sustainable manner.