Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.619
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOIV : International Journal on Informatics Visualization Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Informatik : Jurnal Ilmu Komputer SEINASI-KESI Kumawula: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JISA (Jurnal Informatika dan Sains) Jurnal Pembelajaran Pemberdayaan Masyarakat (JP2M) Teknika ABDI MOESTOPO: Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Patikala Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT ABDIKOM
Muhammad Adrezo
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Social Sciences

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

 1   2 
Pengembangan Prototipe untuk Prediksi Tingkat Penyeduhan Kopi Menggunakan Data Spektroskopi dan Deep Learning Prananto, Muhammad Teguh; Raafi'udin, Ridwan; Adrezo, Muhammad; Pradana, Musthofa Galih; Arifuddin, Nurul Afifah
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 10, No 3 (2025)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v10i3.8710

Abstract

Consistency in coffee flavor is a crucial factor for coffee enthusiasts, thus requiring a method capable of objectively measuring the coffee brewing level in accordance with the standard brewing chart. This study utilizes the AS7265X spectroscopy sensor to capture the characteristics of coffee based on the resulting light spectrum. The spectral data is then used in a deep learning model using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm to classify the coffee brewing level into five distinct classes. A total of 150 data samples were used in the training and testing process. Initial results show that the model achieved a very high average accuracy of approximately 97%. After hyperparameter tuning using the Random Search method, the model's accuracy further improved, reaching a very high accuracy. However, this performance improvement resulted in a trade-off in computational time, with execution time increasing from 15 seconds to 1 minute and 43 seconds. This research is expected to contribute to ensuring consistent coffee brew quality and to open opportunities for further studies that combine sensor technology and artificial intelligence in the food and beverage sector.
Inovasi pewarnaan ramah lingkungan dan integrasi multiplatform berbasis digital untuk penguatan UMKM kerajinan alam Pradana, Musthofa Galih; Pinastawa, I Wayan Rangga; Nyamiati, Retno Dwi; Wiryanto, Fadhli Suko; Budi, Ryan Setya; Arifuddin, Nurul Afifah; Adrezo, Muhammad; Niqotaini, Zatin
Jurnal Pembelajaran Pemberdayaan Masyarakat (JP2M) Vol. 6 No. 4 (2025)
Publisher : Universitas Islam Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33474/jp2m.v6i4.24154

Abstract

Kawasan Industri Sentolo menjadi lokasi strategis bagi UMKM Jangkang Indah Craft, yang memproduksi kerajinan serat agel,  sumber daya alam yang ada di Kulon Progo. Pada tahun 2025, usaha ini menghadapi tantangan utama berupa persiapan pemasaran internasional secara mandiri, dan penggunaan pewarna ramah lingkungan pada produksi untuk keberlanjutan ekosistem yang lebih baik dan tidak menimbulkan efek ekologis yang signifikan. Untuk menjawab hal tersebut, program Pengabdian Masyarakat dilaksanakan dengan tujuan dapat memberikan pemahaman baru dalam mengelola UMKM secara menyeluruh. Kegiatan berupa sosialisasi, pendampingan dan praktek langsung pada aspek: persiapan manajemen pemasaran dengan pelatihan digital marketing menggunakan website dan platform e‑Bay. Selain itu dilakukan praktek dan pendampingan langsung melakukan pewarnaan ramah lingkungan seperi menggunakan spirulina untuk warna hijau dan ekstrak warna kuning dengan kadar kimia yang lebih rendah lebih ramah lingkungan. Pendampingan teknis dilakukan selama 3 kal dengan hasil evaluasi melalui kuesioner menunjukkan rata‑rata kepuasan peserta sebesar 4,27 (skala 1‑5), mengindikasikan penilaian berada pada skala baik. Hal ini juga selaras dengan peningkatan yang sudah terjadi dalam pendampingan sebelumnya, dimana pembuatan website dapat membangun branding awal yang baik, terbukti beberapa kemitraan sudah terjalin berkat kemudahan akses informasi pada UMKM.
Graph Regularized Probabilistic Latent Semantic Analysis for Topic Analysis Using Social Media Data Muslim, Muhammad Panji; Hadi, Novi Trisman; Adrezo, Muhammad
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 9 No. 1 (2025): Research Article, January 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v9i1.14348

Abstract

In today's digital era, social media data provides valuable insights into public opinion. This study implements the Graph Regularized Probabilistic Latent Semantic Analysis (GPLSA) method to analyze topics from social media data surrounding the 2024 Indonesian Presidential Election (Pemilu), as well as to evaluate the efficiency of the Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) algorithm. The research stages include collecting social media data on presidential debates and elections, text pre-processing, and applying the GPLSA method to identify main topics. The analysis results show that PLSA without graph achieved a topic coherence score of 0.653, indicating good consistency, while GPLSA decreased to 0.5, suggesting that the addition of graph regularization did not significantly enhance coherence. Additionally, PLSA without graph achieved a perplexity score of 12.138, indicating good predictive capability, while GPLSA increased to 12.511, showing that graph regularization did not improve the prediction of new words. PLSA without graph also produced topics relevant to election issues, while GPLSA generated topics influenced by graph regularization, though without significant improvement in topic quality. Sentiment analysis of social media posts provides insights into public responses to debates and election issues. Validation of the GPLSA model ensures relevant topic representation. This research contributes to the development of text analysis methods and offers valuable information for elections and democratic participation. These results can be utilized by stakeholders to make more strategic and informed decisions.
Peningkatan Literasi Digital melalui Pembuatan Game pada SMA IT Al-Ukhuwah Subang Pradana, Musthofa Galih; Adrezo, Muhammad; Maulana, Nurhuda
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Bidang Ilmu Komputer Vol 1 No 2 (2023): Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bidang Ilmu Komputer (ABDIKOM)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

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

Abstract

Salah satu langkah yang dapat menumbuhkan dan menstimulus Computational Thinking adalah dengan memberikan pembelajaran yang menarik dan tepat sasaran. Sebagai salah satu skill yang perlu dikuasai setiap individu di masa depan, menjadi penting untuk mengenalkan sejak awal mengenai pembelajaran yang berbasi Computational Thinking, dengan begitu diharapkan mampu mempersiapkan kebutuhan dari setiap individu mengenai cara berpikir secara komputasional. Hal yang mudah untuk mengenalkan cara berfikir secara komputasional adalah dengan mengenalkan Software pembuatan Game Scratch, Dengan melakukan pelatihan di Sekolah Menengah Atas Islam Terpadu Al-Ukhuwah Subang ini diharapkan mampu menumbuhkan budaya berpikir komputasi. Adapun hasil akhir dari pelatihan ini adalah project Game yang berhasil dibangun dan umpan balik dari kegiatan ini mendapatkan nilai rata-rata umpan balik dari peserta sebesar 4 atau masuk kategori setuju dengan pelaksanaan dan manfaat dari kegiatan pengabdian masyarakat ini.
Pelatihan Sistem Informasi Untuk Pendataan UMKM di Indramayu Ermatita, Ermatita; Adrezo, Muhammad; Matondang, Nurhafifah; Irmanda, Helena Nurramdhani
ABDI MOESTOPO: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Vol 7, No 1 (2024): Januari 2024
Publisher : Universitas Prof. Dr. Moestopo (Beragama)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32509/abdimoestopo.v7i1.3467

Abstract

UMKM menjadi salah satu bagian dari kegiatan yang memberikan solusi dalam mengatasi perekonomian masyarakat di Indonesia khususnya di Kabupaten Indramayu. Dinas Koperasi dan UMKM Indramayu saat ini dalam melakukan pendataan UMKM masih manual,  pendataan masih menggunakan Ms. Excel. Dengan system yang masih manual ini menimbulkan resiko terjadinya human error saat pencatatan, tidak ada histori pada perubahan data, data yang kurang akurat, dan butuh waktu lama untuk rekonsiliasi. Dari kekurangan tersebut sering terjadi pada saat melakukan pendataan jumlah dan jenis UMKM. Oleh karena itu maka dibutuhkan sistem yang dapat mendata UMKM secara akurat. Penggunaan sistem ini butuh pelatihan bagi pengguna yang akan bertugas mendata UMKM yang ada didesa untuk dapat mendata UMKM secara akurat di Kabupaten Indramayu. Pelatihan penggunaan sistem UMKM diberikan kepada perwakilan pengelola data UMKM di desa, sehingga dari desa dapat didata UMKM secara akurat.Dengan pelatihan ini dapat membantu pihak pemerintah Kabupaten indramayu untuk mendata jumlah, lokasi dan jenis UMKM yang ada. Sehingga mempermudah magi pihak pemerintah untuk melakukan pembinaan UMKM yang dapat meningkatkan perekonomian masyarakat. Pelatihan penggunaan sistem UMKM diberikan kepada perwakilan pengelola data UMKM di desa, sehingga dari desa dapat didata UMKM secara akurat.
Enhancing Weather Prediction Models through the Application of Random Forest Method and Chi-Square Feature Selection Irmanda, Helena Nurramdhani; Ermatita, Ermatita; bin Awang, Mohd Khalid; Adrezo, Muhammad
JOIV : International Journal on Informatics Visualization Vol 8, No 3-2 (2024): IT for Global Goals: Building a Sustainable Tomorrow
Publisher : Society of Visual Informatics

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62527/joiv.8.3-2.2356

Abstract

This study discovers weather forecast methodologies, concentrating mainly on the climatic issues faced by Indramayu Regency and its considerable impact on agriculture, specifically rice production and national food security. The study emphasizes the crucial need for accurate weather forecasting, especially in the context of ongoing climate change, by highlighting the region's vulnerability to weather anomalies and their possible disruption of crop output. To solve these issues, the study investigates machine learning techniques, particularly ensemble learning methods such as Random Forest in conjunction with Chi-Square feature selection. The article thoroughly outlines the research approach, including data collection from Indonesia's Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG), data pre-processing, feature selection processes, and data splitting. Notably, the methodology integrates the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to adjust imbalanced data and uses key weather attributes for model construction (humidity, wind speed, and direction). The resulting Random Forest model performs well, with an accuracy rate of 87.6% in forecasting different types of rainfall. However, the study indicates potential overfitting in some rainfall classes, implying the need for additional data augmentation or modeling technique refining. In conclusion, this study demonstrates the potential efficacy of ensemble learning techniques in weather prediction, focusing on the Indramayu Regency. It emphasizes the need for exact forecasts in the agricultural and fisheries industries and suggests possibilities for additional investigation, such as research into alternative prediction approaches such as deep learning.
PENDAMPINGAN UMKM JANGKANG INDAH CRAFT PADA PEWARNAAN ALAMI MANAJEMEN PENGELOLAAN DAN DIGITALISASI UMKM Galih Pradana, Musthofa; Dwi Nyamiati, Retno; Ridwan, Muhamad; Rangga Pinastawa, I Wayan; Afifah Arifuddin, Nurul; Adrezo, Muhammad; Maulana, Nurhuda
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 7, No 6 (2024): MARTABE : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v7i6.2272-2278

Abstract

Pemerintah Daerah telah menetapkan Kawasan industri di Sentolo kurang lebih 4.796 hektar. Salah satu UMKM yang berada di Kawasan industri Sentolo adalah Jangkang Indah Craft. Jangkang Indah Craft adalah UMKM yang bergerak di bidang kerajinan yang memanfaatkan bahan dasar serat alam agel yang berada di Sentolo, Kulon Progo. Serat Agel adalah salah satu tanaman yang biasa dibudidayakan untuk bahan baku kerajinan di daerah Kulon Progo dan sudah menjadi salah satu potensi lokal yang dimiliki. UMKM Jangkang Indah Craft  memiliki beberapa kendala dan tantangan dalam menjalankan usahanya, ada 3 aspek permasalahan utama yakni pada aspek produksi, aspek manajemen, dan aspek digitalisasi. Permasalahan pada aspek produksi pada pewarnaan agel yang masih menggunakan pewarna buatan, masalah manajemen bagaimana mengembangkan usaha untuk menjadi naik kelas dan memiliki pengelolaan yang baik, permasalahan pemasaran terdapat pada kurangnya pengoptimalan dari sumber daya yang dimiliki. Hasil dari pengabdian masyarakat ini berhasil memberikan pendampingan dengan hasil pewarnaan secara alami menggunakan daun jati untuk menghasilkan warna merah, pendampingan penggunaan aplikasi pencatatan keuangan pada manajemen usaha, dan pembuatan website dan operasinya untuk proses marketing yang lebih optimal. Hasil kuisioner menunjukan nilai kepuasan di angka 4,29.  
PENERAPAN KONSEP COMPUTATIONAL THINKING MELALUI KOMPETENSI PEDAGOGIK GURU DALAM PEMBELAJARAN DI SD NEGERI 032 TILIL BANDUNG MELALUI MEDIA GAME Adrezo, Muhammad; Galih Pradana, Musthofa; Niqotaini, Zatin; Pinastawa, I Wayan Rangga; Maulana, Nurhuda; Alvionita Simanjuntak, Anni; Devira Ayu Martini, Ni Putu
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 7, No 11 (2024): MARTABE : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v7i11.4901-4910

Abstract

Salah satu kemampuan yang penting saat ini adalah pemecahan masalah serta pemikiran logis dan sistematis dengan menguraikan masalah menjadi bagian-bagian kecil sehingga mudah untuk dijalankan sesuai dengan konsep dari Computational Thinking. Kemampuan ini yang sangat berguna di banyak aspek dalam menjalankan kehidupan, baik dalam kehidupan sehari-hari maupun secara profesional. Dalam konteks Pendidikan di Sekolah Dasar, stimulus untuk berpikir secara logis dan rasional dapat membantu untuk menyiapkan siswa yang siap untuk mempersiapkan masa depan yang menuntut kemampuan pemecahan masalah yang baik. Keterkaitan konsep Computational Thinking dengan kondisi pembelajaran di SDN 032 Tilil Bandung berdasarkan observasi dan wawancara awal dengan pihak sekolah yang menyatakan belum ada proses pembelajaran yang menstimulus konsep dan cara berpikir komputasional. Pihak sekolah menyatakan juga bahwa membutuhkan proses penyelarasan konsep Computational Thinking dalam pembelajaran, hal ini merupakan salah satu hal yang ingin diterapkan untuk mampu mewujudkan salah satu misi yang telah dicanangkan yaitu dengan melatih pola pikir anak agar mampu menumbuhkan kreativitasnya. Dalam rangka perwujudan misi SDN 032 Tilil ini dapat dilakukan dalam kegiatan pelatihan pembuatan game sederhana menggunakan game Scratch sebagai media ajar dalam proses penerapan dan integrasi konsep Computational Thinking. Kegiatan ini akan ditargetkan dalam pelatihan kepada guru yang diharapkan nantinya guru dapat memberikan pengajaran pembuatan game sederhana kepada murid dalam penerapan dan integrasi Computational Thinking.
Co-Authors Ahmed Nizhan Haikal Aldiyuda, Prazka Ali Bardadi Anni Alvionita Simanjuntak Ardiansyah, Muhamad Erlan bin Awang, Mohd Khalid Budi, Ryan Setya Dwi Nyamiati, Retno Enjelina P, Nova Erly Krisnanik Ermatita - Fadhli Suko Wiryanto Hadi, Novi Trisman I Wayan Rangga Pinastawa Intan Hesti Indriana Irmanda, Helena Nurramdhani Jesselyn Mu Khair, Miftahul Ahmadil MARTINI, NI PUTU DEVIRA AYU Matondang, Nurhafifah Muhamad Ridwan Muhamad Ridwan Muslim, Muhammad Panji Musthofa Galih Pradana Niqotaini, Zatin Noor Falih Nurhuda Maulana Nurul Afifah Arifuddin Nyamiati, Retno Dwi Prananto, Muhammad Teguh Rangga Pinastawa, I Wayan Ridwan Raafi'udin Rio Wirawan Safithri, Selviana Rizki Tjahjanto Tjahjanto Widiastiwi, Yuni Yosef Adityanto Aji Yulnelly, Yulnelly Zukhrufa, Muhammad Zidane