Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.991
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Jurnal Teknologi Informasi MURA Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Jurnal Teknologi Informasi Mura Green Engineering: Journal of Engineering and Applied Science Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal UNIV.BI MENGABDI
Ahmad Sobri
Universitas Bina Insan
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
IMPLEMENTASI DEEP LEARNING ALEXNET UNTUK DETEKSI DAN KLASIFIKASI TANDA TANGAN Deni Nurdiansyah; Ahmad Sobri; Lukman Sunardi; Rusdiyanto Rusdiyanto; Budi Santoso
Jurnal Teknologi Informasi Mura (JTI) Vol. 17 No. 2 (2025): Jurnal Teknologi Informasi Mura DESEMBER
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jti.v17i2.2897

Abstract

The problem in this research is that the manual signature verification process is still widely used. However, this method is prone to human error and is highly subjective, so its accuracy in distinguishing genuine and fake signatures is not optimal. The pattern recognition extraction process in signatures uses the Alexnet algorithm. This study uses a digital signature image dataset consisting of two classes, with 90 images per class. Furthermore, the signature pattern recognition extraction process based on digital images can be performed using the Alexnet model. The purpose of this paper is to help classify signature types, which can facilitate the medical treatment process. The analysis uses deep learning with Python tools. Explicitly, the total sample size in Figure "Distribution of Classes in Training, Validation, and Testing Data" (image_98f1fc.png) shows that the number of samples for the 'full_forg' class is fewer than for the 'full_org' class. Although the model performs very well on the minority class, the presence of perfect recall for the 'full_org' class will be interesting to observe.
PEMBERDAYAAN GENERASI MUDA MELALUI PELATIHAN KECAKAPAN WIRAUSAHA (PKW) TAHUN 2026 UNTUK MENUMBUHKAN JIWA CREATIVEPRENEURSHIP Fido Rizki; Nopalia Nopalia; Ahmad Sobri; Lukman Sunardi; Ahmad Marsehan
JURNAL UNIV.BI MENGABDI Vol 5 No 1 (2026): Jurnal UNIV.BI Mengabdi : Juni
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

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

Abstract

Pelatihan Kecakapan Wirausaha (PKW) merupakan program strategis nasional untuk menekan angka pengangguran melalui pembekalan kompetensi bisnis bagi generasi muda yang belum memiliki pekerjaan. Tujuan pengabdian ini adalah membekali para peserta PKW Tahun 2026 dengan fondasi kewirausahaan yang kokoh, kapasitas kreativitas dan inovasi, pemahaman kualitas diri, etos kerja yang tinggi, serta mitigasi risiko terhadap faktor-faktor merugikan dalam usaha. Metode pelaksanaan yang digunakan meliputi ceramah interaktif, diskusi kelompok (Forum Group Discussion), studi kasus, serta simulasi penyusunan ide bisnis. Kegiatan dilaksanakan mulai tanggal 23 Mei 2026 hingga 13 Juli 2026 yang diikuti oleh 20 orang peserta yang merupakan pemuda produktif dengan status belum bekerja di wilayah Kota Lubuk Linggau dan sekitarnya. Hasil dari pengabdian masyarakat ini menunjukkan peningkatan pemahaman teoretis dan praktis para peserta sebesar 55% berdasarkan perbandingan nilai rata-rata pre-test (33,75%) dan post-test (88,75%). Dampak nyata dari kegiatan ini adalah tumbuhnya motivasi berwirausaha secara mandiri, yang dibuktikan dengan lahirnya 5 draf rintisan ide bisnis kreatif berbasis potensi lokal yang dirancang oleh para peserta setelah periode pelatihan usai
MONITORING SISTEM PENDETEKSI KETINGGIAN BENCANA BANJIR DENGAN SENSOR ULTRASONIK BERBASIS IOT Muhammad Husein; Armanto Armanto; Ahmad Sobri
Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Vol. 8 No. 1 (2023): Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jusikom.v8i1.2062

Abstract

Masalah pada penelitian adalah belum adanya pemanfaatan teknologi berbasis IoT pada monitoring akan bahayanya bencana banjir. Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data, dengan cara pengamatan secara langsung terhadap objek dan dokumentasi dengan cara membaca pedoman-pedoman literature serta jurnal yang terkait. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perencanaan pembuatan hardware maupun software mengenai pembuatan alat monitoring pendeteksi banjir menggunakan board NodeMCU ESP8266 sebagai landasan dimana hardware tersebut dapat menjadi input pada software Arduino Ide. Hardware yang digunakan dalam penelitian ini berupa NodeMCU ESP8266, Sensor Ultrasonik, dan Modul Buzzer, yang dimana sistem kerja alat ini yaitu di saat sensor ultrasonik mendeksi ketinggian air maka suara buzzer akan berbunyi selama beberapa detik dan notifikasi alarm akan masuk ke HP melalui aplikasi Telegram dan ketinggian air akan dimonitoring melalui aplikasi Blynk IoT sebagai penghubung IoT kepada pemilik masing masing ponsel sebagai tanda bahwa ketinggian air sudah beranjak naik. Dapat disimpulkan bahwa perencanaan ini menghasilkan hardware dan software berjalan sesuai yang diinginkan sehingga pemilik yang memiliki Platform IoT tersebut dapat bersiap siaga akan datang nya bencana banjir.
Co-Authors Ahmad Marsehan Antoni Zulius Armanto Armanto Asep Toyib Hidayat Budi Santoso Dafa Ananda Pratama Deni Nurdiansyah Fido Rizki joni karman Lukman Sunardi Lukman Sunardi Muhammad Husein Nopalia Nopalia Rio Rio Rusdiyanto Rusdiyanto Satrianansyah Satrianansyah Sunardi, Lukman Tri Hasanah Bimastari