Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.405
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi (IKOMTI) Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Indonesia Journal of Law, Economics, and Engineering Jurnal Informatika, Komputasi, Aplikasi & Bisnis (INFOKABIN) Technema: Journal of Intelligent Engineering and Computing
Hadi Jayusman
Universitas Harapan Bangsa
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Social Sciences Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Edge Intelligence in Smart Manufacturing Ecosystems Irwandi Rizki Putra; Anjela Karunia Amalia; Krisna Widi Nugraha; Tuti Susilawati; Hadi Jayusman
Technema: Journal of Intelligent Engineering and Computing Vol. 1 No. 2 (2026): : June: Technema: Journal of Intelligent Engineering and Computing
Publisher : CV SCRIPTA INTELEKTUAL MANDIRI

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

Abstract

The rapid evolution of smart manufacturing ecosystems has intensified the need for intelligent architectures capable of supporting real-time decision-making, operational resilience, and sustainable industrial performance. This study investigates the effectiveness of Edge Intelligence within smart manufacturing environments through an empirical system-design and experimental validation approach. A three-layer architecture consisting of the Industrial Internet of Things layer, the edge intelligence layer, and the cloud orchestration layer was developed and evaluated under predictive maintenance, production scheduling, and anomaly detection scenarios. Performance assessment employed metrics including inference latency, response time, bandwidth consumption, prediction accuracy, throughput, resource utilization, reliability, resilience, and energy efficiency. The experimental results demonstrate that edge-enabled intelligence significantly improves manufacturing performance by reducing latency and communication overhead while increasing operational responsiveness, decision consistency, throughput, and system reliability. The architecture also enhances adaptive decision-making capabilities, strengthens human-machine collaboration, improves cybersecurity resilience, and contributes to environmental sustainability through more efficient resource utilization and reduced carbon emissions. The findings establish Edge Intelligence as a strategic ecosystem capability that enables resilient, adaptive, human-centric, and sustainable manufacturing systems aligned with the emerging objectives of Industry 5.0.  
Pengaturan Perancangan Aplikasi Mobile Goletkos Untuk Kemudahan Cari Hunian Kos Riska Suryani; Retno Agus Setiawan; Hadi Jayusman; Akhmad Noval Khusen; Arif Dermawan; Raden Bagus Bambang Sumantri
INFOKABIN (Informatika Komputasi Aplikasi dan Bisnis) Vol 1 No 2 (2026): Juli 2026
Publisher : Universitas Al-Irsyad Cilacap

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36760/ifkb.v1i2.760

Abstract

Abstrak Peningkatan jumlah mahasiswa, pekerja, dan pendatang di kota-kota besar mendorong naiknya permintaan akan hunian sementara seperti kos. Namun, proses pencarian kos seringkali tidak efisien karena sulitnya mendapatkan informasi yang lengkap mengenai fasilitas, harga, serta lokasi. Perancangan ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi bernama GoletKos, aplikasi ini berbasis Android yang dibuat untuk mempermudah pengguna dalam mencari dan memilih kamar kos sesuai dengan keinginan mereka. Aplikasi berbasis Android ini dirancang untuk mempermudah pengguna dalam menemukan kamar kos yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka. Dengan memanfaatkan teknologi geolokasi, GoletKos mampu merekomendasikan kos-kosan terdekat secara real-time. Dilengkapi dengan fitur pencarian yang fleksibel, pengguna dapat menyaring pilihan berdasarkan harga, fasilitas, lokasi, dan kriteria lainnya. Selain itu, GoletKos juga menyajikan informasi yang lengkap mengenai setiap kos, mulai dari foto-foto ruangan, fasilitas yang tersedia, hingga ulasan dari pengguna lain. Antarmuka yang user-friendly dan desain yang intuitif membuat GoletKos mudah digunakan oleh siapa saja. Melalui metodologi pengembangan waterfall, GoletKos telah berhasil melewati berbagai tahap pengembangan dan pengujian, sehingga menghasilkan aplikasi yang berkualitas dan handal. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa GoletKos mampu meningkatkan efisiensi pencarian kos secara signifikan dibandingkan dengan metode konvensional. Dengan GoletKos, mencari kos tidak lagi menjadi kegiatan yang membosankan dan melelahkan. Kata kunci—Android, pencarian kos, geolokasi, efisiensi pencarian, hunian sementara.
Co-Authors Akhmad Noval Khusen Anisya Anjela Karunia Amalia Annastasya Nabila Elsa Wulandari Arif Dermawan Bambang Sumantri, R Bagus Dede Yusuf Deny Nugroho Triwibowo Galih Samodra Guntur Subari Imam Ahmad Ashari Indri Wijayanti Irwandi Rizki Putra Khoirun Nisa Korisaputri Korisaputri Krisna Widi Nugraha Mahardika, Fajar Marlia Hafny Afrilies Musafa Widagdo Purwatiningsih Purwatiningsih Purwono, Purwono Rachman Hidayat Raden Bagus Bambang Sumantri Ratih Reina Melani Retno Agus Setiawan Rian Ardianto Riska Suryani Rosyid Al-Hakim Sandi Najib Iskandar Tuti Susilawati