Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.633
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pertanian Agros Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah GANESHA: Jurnal Pengabdian Masyarakat SinarFe7 JUMATISI : Jurnal Mahasiswa Teknik Sipil Journal of International Multidisciplinary Research Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika
Angga Prasetyo
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Social Sciences Transportation Other

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

 1 
OTOMASI IRIGASI JANGGELAN BERBASIS INTERNET OF THINGS Angga Prasetyo; Arief Rahman Yusuf; Yovi Litanianda
MULTITEK INDONESIA Vol 13, No 2 (2019): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (737.057 KB) | DOI: 10.24269/mtkind.v13i2.1763

Abstract

Internet and industrial revolution 4.0 brought influence in society, especially in agriculture, the changes that occurred were in farming activities by applying appropriate technology. This activity is much in demand, especially the planting irrigation process. However, the process of irrigation or irrigation that has used appropriate technology still has some shortcomings such as pumping and control hardware systems that are still stand-alone using a timer, so the automation and monitoring process is still semi-manual. As done in the cultivation of janggelan (black grass jelly), which focuses more on irrigation governance, because the janggelan requires water intake and fertilizer nutrition which is always monitored. In order for the device to function optimally, it is made a miniature tool based on the internet of things to facilitate control and monitoring via a smartphone. In order for the miniature tool can be integrated and function in real-time with the Internet of things, then all devices (YL 69 sensors, Relay, Board NodeMCU esp 8266 are given C language coding commands, via the Arduino ID interface. synchronization between the user interface, the miniature devices, and Internet networks running normally. IoT devices and internet networks can run normally. Sensor data is able to give the pump selenoid command to turn on under humidity conditions of less than 65%, while the pump is off at 40% humidity. The success rate of data sent on Google Firebase with an average total ping of 70.28% was all successful.
ANALISIS DEBIT BANJIR DAERAH ALIRAN SUNGAI (DAS) SAMPEAN BONDOWOSO JAWA TIMUR Angga Prasetyo; Eri Prawati; Agus Surandono
JUMATISI: Jurnal Mahasiswa Teknik Sipil Vol 1 No 2 (2020): JUMATISI: Jurnal Mahasiswa Teknik Sipil
Publisher : Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1845.152 KB) | DOI: 10.24127/jumatisi.v1i2.3666

Abstract

Daerah Aliran Sungai (DAS) suatu kawasan yang dibatasi oleh titik-titik tinggi di mana air yang berasal dari air hujan yang jatuh, terkumpul dalam kawasan tersebut. Air pada DAS merupakan aliran air yang mengalami siklus hidrologi secara alamiah, sirkulasi air yang tidak pernah berhenti dari atmosfer ke bumi dan kembali ke atmosfer melalui kondensasi, presipitasi, evaporasi dan transpirasi. Selama berlangsungnya daur hidrologi, yaitu siklus air dari permukaan laut ke atmosfer kemudian ke permukaan tanah dan kembali lagi ke laut. Proses terjadinya siklus hidrologi dibedakan menjadi 3 (tiga) yaitu siklus pendek, siklus sedang dan siklus panjang. Debit banjir rancangan merupakan debit banjir terbesar tahunan dengan suatu kemungkinan terjadi kala ulang tertentu, atau debit dengan suatu kemungkinan periode ulang tertentu. Dalam menghitung Analisis Debit banjir rancangan pada penelitian DAS Sampean Kabupaten Bondowoso Jawa Timur yang memiliki luas daerah sebesar 1254,48 km2 dengan panjang sungai 35,12 km dilakukan perhitungan hidrograf banjir dengan metode Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu. Hasil perhitungan debit banjir rancangan menggunakan HSS Nakayasu di dapat nilai sebesar kala ulang 2 tahun adalah 7759,08 m3/detik, untuk kala ulang 5 tahun adalah 9773,87 m3/detik, untuk kala ulang 10 tahun adalah 11534,87 m3/detik, untuk kala ulang 25 tahun adalah 14273,82 m3/detik, untuk kala ulang 50 tahun adalah 16652,00 m3/detik, untuk kala ulang 100 tahun adalah 19572,58 m3/detik, untuk kala ulang 200 tahun adalah 22875,96 m3/detik, dan untuk kala ulang 1000 tahun adalah 32903,04 m3/detik.
PENGARUH KONSENTRASI DAN INTERVAL PEMBERIAN PUPUK ORGANIK CAIR KULIT PISANG KEPOK TERHADAP PERTUMBUHAN DAN HASIL TANAMAN KAILAN (Brassica oleracea) Angga Prasetyo; Mohammad Ihsan; Libria Widiastuti
Agros Journal of Agriculture Science Vol 25, No 4 (2023): edisi Oktober
Publisher : Fakultas Pertanian, Universitas Janabadra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37159/jpa.v25i4.3554

Abstract

This research aims to determine the effect of concentration and interval of application of kepok banana peel liquid organic fertilizer on the growth and best results of kailan plants (Brassica oleracea). The research was carried out from May to July 2023 on land around Sekaran Village, Wonosari, Klaten with an altitude of ± 71 meters above sea level. Completely Randomized Design (CRD) with two treatments, namely the concentration of kepok banana peel POC and the interval for giving kepok banana peel POC. The concentration treatment consists of 4 levels (P0: 0 ml/L water, P1: 150 ml/L water, P2: 250 ml/L water, P3: 350 ml/L water) and spraying intervals I1 (every 3 days) & I2 (every 6 days). There were 8 experimental units with 4 replications where each experimental unit consisted of 3 sample plants so there were 96 plants. Plant height, number of leaves, root volume, fresh plant weight, and plant consumption weight are the observation parameters. The results showed that concentration had a significant effect on plant height. The P0 concentration gave the best results on kailan plant height. Spraying intervals have a significant effect on the number of leaves, root volume, and fresh plant weight. The I2 spraying interval provides the best results for the growth and yield of kailan plants. The best interaction was also produced by the P3I2 treatment (giving kepok banana peel POC 350 ml/L of water with spraying intervals every 6 days). Key-words: Concentration, Interval, Kailan                     INTISARI                  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh konsentrasi dan interval pemberian pupuk organik cair kulit pisang kepok terhadap pertumbuhan serta hasil terbaik tanaman kailan (Brassica oleracea). Penelitian dilaksanakan pada bulan Mei s/d Juli 2023 di lahan sekitar Desa Sekaran, Wonosari, Klaten dengan ketinggian tempat ± 71 mdpl. Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan dua perlakuan yaitu konsentrasi POC kulit pisang kepok dan interval pemberian POC kulit pisang kepok. Perlakuan konsentrasi terdiri dari 4 taraf (P0: 0 ml/L air, P1: 150 ml/L air, P2: 250 ml/L air, P3: 350 ml/L air) dan interval penyemprotan  I1 (3 hari sekali) & I2 (6 hari sekali). Terdapat 8 unit percobaan dengan 4 kali ulangan dimana tiap unit percobaan terdiri dari 3 tanaman sampel sehingga terdapat 96 tanaman. Tinggi tanaman, jumlah daun, volume akar, berat tanaman segar, dan berat konsumsi tanaman menjadi parameter pengamatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsentrasi berpengaruh nyata terhadap tinggi tanaman. Konsentrasi P0 memberikan hasil terbaik pada tinggi tanaman kailan. Interval penyemprotan berpengaruh nyata terhadap jumlah daun, volume akar dan berat tanaman segar. Interval penyemprotan I2 memberikan hasil terbaik untuk pertumbuhan dan hasil tanaman kailan. Interaksi terbaik juga dihasilkan oleh perlakuan P3I2 (pemberian POC kulit pisang kepok 350 ml/L air dengan interval penyemprotan 6 hari sekali). Kata kunci: Interval, Kailan, Konsentrasi
PEMANFAATAN TRAINER INTERNET OF THINGS UNTUK MENINGKATKAN KOMPETENSI GURU VOKASI DI SMK NEGERI PONCOL Arief Rahman Yusuf; Angga Prasetyo; Mohammad Bhanu Setyawan
GANESHA: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 2 (2024): Juli 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Tunas Pembangunan Surakarta (UTP)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36728/ganesha.v4i2.3675

Abstract

Pengabdian ini bertujuan memberi penguatan kemampuan guru-guru SMK Negeri Poncol melalui pelatihan implementasi metode Pembelajaran Berbasis Proyek berbasis produk dengan pemanfaatan Trainer IoT. Jumlah guru yang berpartisipasi pada kegiatan ini sebanyak 25 dari jurusan Teknik Komputer Jaringan, Tata Busana dan Tata Boga. Metode pelaksanaan pelatihan menggunakan ceramah interaktif, praktek langsung dan tanya jawab dengan tahapan sebagai berikut: mempersiapkan syarat administratif seperti survei lapangan, pembuatan proposal dan kerja sama dengan SMKN Poncol. Setelah itu dilanjutkan pelatihan kepada guru dengan memberikan materi dasar IoT, praktek dan simulasi dan diakhiri dengan pembuatan produk berbasis IoT. Evaluasi hasil pelatihan menggunakan metode Kirkpatrick dengan indikator positif pelatihan peserta yang dinilai. Hasil dari penilaian peserta terhadap pelatihan trainer IoT sebesar 83,4% yang artinya peserta menunjukkan nilai positif yang tinggi.
Analisis Laporan Keuangan Terhadap Kinerja Keuangan Pada PT Bank Mandiri (Persero) Tbk Tahun 2021-2023 Angga Prasetyo; Dafanya Pratama; Hakiki Panreist Meillid; Irintia Azzahra Alfian; Yosivina
Journal of International Multidisciplinary Research Vol. 2 No. 6 (2024): Juni 2024
Publisher : PT. Banjarese Pacific Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62504/jimr560

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis laporan keuangan terhadap kinerja keuangan pada PT Bank Mandiri (Persero) Tbk Tahun 2021-2023 yang mencakup seputar laporan keuangan dan kinerja keuangan yang terjadi selama periode waktu tersebut. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan teknik dokumentasi, yaitu pengumpulan data dari jurnal akuntansi yang sudah ada sebelumnya serta laporan keuangan PT Bank Mandiri (Persero) Tbk yang dapat diunduh di situs resmi Bursa Efek Indonesia. Dengan menggunakan 3 metode perhitungan rasio dari analisis laporan keuangan, yaitu rasio likuiditas, rasio solvabilitas, dan rasio rentabilitas (profitabilitas). Hasil penelitian menunjukkan bahwa PT Bank Mandiri (Persero) Tbk memiliki kinerja yang relatif kuat dalam menghasilkan laba dan membayar kewajibannya. Meskipun demikian, ada beberapa yang perlu dipantau lebih lanjut seperti penurunan Net Profit Margin dan fluktuasi dalam Primary Ratio. Dengan pemantauan yang tepat, bank dapat mengambil langkah-langkah untuk meningkatkan kinerja keuangannya dan mengurangi risiko yang mungkin terjadi di masa depan.
Using SVM and KNN for Predicting Customer Response Sentiment of M-PAJAK Application Muhammad Titan Rama Adi Wijaya; Ida Widaningrum; Angga Prasetyo; Dyah Mustikasari
Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol. 11 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v11i1.4528

Abstract

M-Pajak, an application initiated by the Directorate General of Taxes, signifies the modernization of taxation and serves a crucial function. This application facilitates taxpayers in meeting their tax obligations. User satisfaction with this application may be assessed via reviews on the Google Play Store. While this application fulfills client satisfaction, its sustained success is significantly contingent upon user contentment and experience. Sentiment analysis is essential for elucidating user evaluations and interactions with the program. This research analyses the sentiment of M-Pajak application reviews on Google Play using Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbour (KNN), supported by the Term Frequency-inverse Document Frequency (TF-IDF) feature extraction method. A total of 1000 reviews between December 11, 2022 and December 2, 2023 were processed using KNN and SVM. The KNN algorithm yielded 153 positive predictions and 847 negative predictions and achieved 94% of accuracy. Meanwhile, SVM achieved an accuracy of 88.10%, with 325 positive predictions and 675 negative predictions. The results demonstrate the superiority of KNN in sentiment classification of M-Pajak reviews. This study also indicates that negative comments outnumber positive ones in this application. This serves as a signal for the Directorate General of Taxation to enhance user satisfaction with the M-Pajak application through continuous updates.
Penerapan Sistem Informasi Administrasi Laundry Angga Prasetyo; Triyono, Gandung Triyono; Utomo Budiyanto
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 10 No 3 (2022): Jurnal Ticom-Mei 2022
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v10i3.34

Abstract

Pada saat ini bisnis laundry atau jasa pencucian pakaian terus berkembang. Meningkatnya bisnis ini menjadikan tantangan baru bagi pelaku bisnis laundry, karena semakin banyaknya persaingan dalam bisnis ini. Banyaknya persaingan ini menyebabkan pendapatan semakin menurun. Oleh sebab itu diperlukanya statrategi yang tepat untuk menangani masalah tersebut, salah satunya meningkatkan pelayanan secara maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model sistem administrasi laundry guna meningkatkan pelayanan terhadap pelanggan. Pengembangan model menggunakan pendekatan berbasis obyek. Hasil dari penelitian ini mendapatkan model sistem informasi administrasi laundry yang memiliki fungsi lengkap. Mulai dari proses penerimaan cucian sampai dengan pembuatan laporan. Dari hasil pengujian yang dilakukan, model yang dikembangkan merupakan model yang fleksibel, yaitu dapat diterapkan untuk semua jenis bisnis laundry. Model yang dikembangkan telah dilakukan pengujian di tingkat user, yaitu User Acceptance Test (UAT). Hasil pengujian didapatkan bahwa model yang dikembangkan mendapatkan respon yang cukup baik dari user, yaitu diperoleh presentase sebesar 80%.
Deteksi Gula Aren dengan CNN Berbasis AlexNet sebagai Solusi Keamanan Pangan untuk Penderita Diabetes angga prasetyo; Fauzan Masykur; Arief Rahman Yusuf
SinarFe7 Vol. 7 No. 1 (2025): SinarFe7-7 2025
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

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

Abstract

Gula aren merupakan alternatif pemanis bagi penderita diabetes, karena memiliki glikemik indeks antara 35-55 lebih rendah daripada gula putih di kisaran indeks 70 Gula aren bisa menjadi alternatif yang lebih baik daripada gula putih bagi penderita diabetes, tetapi bukan berarti bebas risiko Gula aren memang memiliki bentuk fisik yang sangat mirip dengan gula kelapa, dan keduanya sering kali sulit dibedakan secara kasat mata Situasi ini menyebabkan keraguan dalam pengambilan keputusan oleh konsumen dalam membedakan gula aren dan gula kelapa. Proses fase pengujian model CNN dalam penelitian ini melibatkan beberapa tahapan, dimulai dari pengumpulan dataset, preprocessing data, pelatihan model, hingga evaluasi performa. Langkah pertama adalah mengimpor pustaka-pustaka yang diperlukan untuk pemrosesan gambar, analisis data, visualisasi, serta pembangunan dan evaluasi model pembelajaran mesin menggunakan TensorFlow dan Keras. Selain itu, pustaka tambahan seperti os, shutil, dan sklearn juga digunakan untuk manajemen file.Lapisan Dense Pertama Lapisan ini terdiri dari 128 neuron, masing-masing menggunakan fungsi aktivasi ReLU. Lapisan ini bertanggung jawab untuk mengintegrasikan fitur-fitur yang telah diekstraksi sebelumnya dan mengonversinya ke dalam bentuk representasi yang lebih padat. Jumlah total parameter yang dilatih pada lapisan ini adalah 2,097,408. Sistem yang dirancang menunjukkan performa yang sangat baik, sebagaimana dibuktikan oleh hasil evaluasi 0,33102 menunjukkan kesalahan prediksi yang hampir tidak ada. Akurasi pengujian mencapai 100%, yang berarti seluruh data uji berhasil diklasifikasikan dengan benar oleh model. Confusion matrix memperkuat hasil 4 true label dan predicted label gula aren, dengan distribusi klasifikasi yang sempurna pada kedua kategori waktu rata-rata sekitar 453 milidetik per langkah (453 ms/step).
Co-Authors Agus Surandono Arief Rahman Yusuf Arief Rahman Yusuf Dafanya Pratama Dyah Mustikasari Eri Prawati Fauzan Masykur Hakiki Panreist Meillid Ida Widaningrum Irintia Azzahra Alfian Libria Widiastuti Mohammad Bhanu Setyawan Mohammad Ihsan Muhammad Titan Rama Adi Wijaya Triyono, Gandung Triyono Utomo Budiyanto Yosivina Yovi Litanianda