Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.601
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Jurnal Teknoin Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jupiter Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam Jurnal Informatika Polinema (JIP) Mekongga: Jurnal Pengabdian Masyarakat
Tedy Rismawan
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 58 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 58 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Utilization of Artificial Intelligence as a Tool to Assist in Preparation of School Learning Materials on the West Kalimantan Border Ristian, Uray; Ruslianto, Ikhwan; Bahri, Syamsul; Hidayati, Rahmi; Rismawan, Tedy; Suhery, Cucu; Marisa Midyanti, Dwi; Nirmala, Irma; Suhardi; Hasfani, Hirzen; Sari, Kartika; Kasliono; Muhardi, Hafiz
MEKONGGA: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 2 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : Digital Innovation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69616/mekongga.v2i1.217

Abstract

The use of Artificial Intelligence (AI) as a tool in compiling learning materials in schools has great potential to improve the quality of education, especially in border areas that are often faced with challenges of accessibility and availability of resources. This community service activity aims to fulfill the Tri Dharma of Higher Education by providing contributions to the community while assisting teachers in utilizing AI tools. Through a preliminary study, a needs mapping was carried out together with teachers of SDN 03 Balai Karangan to ensure that the development of AI tools is relevant to learning needs on the West Kalimantan border. The development of this AI tools integrates natural language processing technology to produce learning materials that are in accordance with the curriculum and local characteristics. After development, the AI ??tools is disseminated and practiced in the school environment. It is hoped that through this activity, teachers at SDN 03 Balai Karangan on the West Kalimantan border will be better able to compile quality and relevant learning materials with the help of AI tools, can improve the quality of education and provide real benefits to local students.
Sistem Pemantauan dan Kendali Kualitas Air Serta Deteksi Kebocoran Pipa Berbasis Internet of Things Bariandi, Muhammad Rizki; Rismawan, Tedy; Suhardi, Suhardi
Journal of Information System Research (JOSH) Vol 5 No 4 (2024): Juli 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josh.v5i4.5404

Abstract

PDAM is a local government-owned company responsible for providing drinking water and clean water services to the community. During the distribution process, the water delivered by PDAM sometimes does not meet good water quality standards. Solid particles in cloudy water can erode pipes, cause blockages, and ultimately lead to pipe leaks. Therefore, a system is needed to monitor water quality and pipe conditions, including automatic control of water turbidity and detection of pipe leaks. In this research, an Arduino Uno is connected to turbidity, pH, and pressure sensors. NodeMCU ESP32 is used to control the actuators and send sensor reading data to the Firebase database. The test results indicate that the average error for the turbidity sensor is 3.29%, for the pH sensor is 4.15%, and for the two pressure sensors when the pipe is not leaking, the average error is 0.88%. The system can also provide notifications on an Android application when there is a decrease in water quality or a pipe leak. The average time interval required for the system to send notifications to the Android application is 3.47 seconds.
SISTEM MANAJEMEN PENGAIRAN PADA BUDIDAYA TANAMAN ANGGUR BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) Firdaus, Sabang; Rismawan, Tedy; Ristian, Uray
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 11 No. 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3389

Abstract

Terdapat beberapa kondisi yang perlu diperhatikan dalam membudidayakan tanaman anggur di daerah tropis, salah satunya adalah kelembapan tanah. Pengendalian untuk menambah nilai kelembapan tanah dapat dilakukan dengan menyiramkan air. Penyiraman secara manual memiliki kendala yaitu perlu memantau kondisi kelembapan tanah secara berkala. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem berbasis Internet of Things yang dapat melakukan pemantauan kondisi kelembapan tanah dan mengendalikan penyiraman tanaman anggur secara otomatis. Pada penelitian ini, ESP32 digunakan sebagai mikrokontroler, sensor soil moisture digunakan untuk mengukur kelembapan tanah, dan relay digunakan untuk kendali solenoid valve dan pompa air. Website digunakan untuk menampilkan hasil pengukuran, status kendali, serta memasukkan jadwal penyiraman. Sistem akan melakukan penyiraman saat nilai kelembapan tanah ≤60%, atau saat nilai kelembapan tanah 61-74% serta waktu sesuai dengan jadwal masukkan pengguna. Hasil pengujian pengukuran kelembapan tanah oleh sensor pertama, sensor kedua, dan sensor ketiga mendapatkan nilai error rata-rata sebesar 2,24%, 1,68%, dan 1,11%. Rata-rata waktu respon on pada relay1, relay2, relay3, dan relay pompa adalah 2,32 detik, 2,68 detik, 2,67 detik, dan 3,41 detik. Sedangkan rata-rata waktu respon off adalah 2,62 detik, 2,61 detik, 2,73 detik, dan 3,76 detik. Dengan waktu respon tersebut, tanaman akan tersiram lebih lama, sehingga kelembapan tanah bisa melebihi 75%.
IMPLEMENTASI IOT DAN GAUSSIAN NAÏVE BAYES UNTUK SISTEM MONITORING KANDANG AYAM BROILER Randily, Dhea Ramadhanti Putri; Rismawan, Tedy; Sari, kartika
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6243

Abstract

Abstrak. Ayam Broiler merupakan unggas penghasil daging yang sensitif terhadap suhu, kelembapan, dan amonia. Apabila suhu dan kelembapan kandang tidak berada dalam kondisi ideal, maka ayam akan melakukan panting dan memperlambat metabolisme dengan cara menjauhi tempat pakan. Panting adalah kondisi dimana mulut ayam selalu terbuka untuk menstabilkan suhu tubuh. Selain itu, gas amonia yang tinggi dapat menyebabkan gangguan pernapasan pada ayam. Berdasarkan masalah tersebut, dibangun sebuah sistem monitoring kandang ayam broiler berbasis Internet of Things (IoT)dengan metode Gaussian Naive Bayes untuk membantu peternak dalam memonitoring kondisi kandang agar selalu berada dalam kondisi ideal dengan mengklasifikasikan menjadi dua kategori yaitu ideal dan buruk berdasarkan tiga parameter yaitu suhu, kelembapan, dan amonia. Sistem ini menggunakan NodeMCU ESP32 dengan output sistem yaitu lampu pijar, exhaust fan, dan mist maker. Lampu pijar digunakan sebagai pemanas kandang. Exhaust fan digunakan untuk menurunkan suhu kandang saat berada di atas kondisi ideal, menjaga sirkulasi udara dan mengontrol amonia kandang. Mist maker digunakan untuk meningkatkan kelembapan udara di dalam kandang. Pengujian dilakukan dengan data pelatihan sebanyak 573 data dan data pengujian sebanyak 246 data, diperoleh akurasi sebesar 91,87%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu dalam mengatur suhu, kelembapan, dan amonia pada kandang ayam broiler.
Penerapan Fuzzy Mamdani Pada Sistem Klasifikasi Kualitas Telur Bebek Berbasis Arduino Prastika, Ranny; Nirmala, Irma; Rismawan, Tedy
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 9 No. 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.53060

Abstract

Telur bebek adalah jenis telur yang memiliki sumber protein tinggi. Pada pemanfaatannya, dapat diolah menjadi kue, telur asin dan obat “ obatan. Agar menghasilkan olahan yang berkualitas, maka proses pemilahan kualitas telur perlu dilakukan. Dalam implementasinya, membagi telur berdasarkan tingkat kualitas masih dilakukan secara manual menggunakan indera penglihatan manusia. Pada penelitian ini, dikembangkan sistem yang dapat melakukan klasifikasi terhadap kualitas telur bebek. Sensor yang digunakan adalah load cell dan LDR sebagai pembaca nilai bobot serta intensitas cahaya. Untuk pengambilan keputusan dalam klasifikasi kualitas telur digunakan metode fuzzy mamdani. Data dari sensor digunakan sebagai variabel masukkan, sedangkan variabel keluaran berupa kualitas telur, yaitu baik dan buruk. Pengujian dilakukan pada 40 data sampel telur bebek menggunakan metode fuzzy mamdani dan terdapat 37 data sampel yang sesuai dengan kondisi sebenarnya. Hasil pengujian dengan menggunakan confusion matrix didapatkan tingkat akurasi sebesar 92.5%.
Alat Bantu Navigasi Tunanetra Menggunakan Modul GPS Dan Sensor Ultrasonik Berbasis Raspberry Pi Rizky, Sri; Rismawan, Tedy; Nirmala, Irma
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 9 No. 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.54323

Abstract

Tunanetra merupakan gangguan atau hambatan dalam fungsi indera penglihatan. Tunanetra memiliki keterbatasan dalam orientasi mobilitas, yang di mana tunanetra kurang dalam mengetahui apa yang ada didekatnya, akibatnya tunanetra tidak dapat pergi tanpa ada orang awas yang mendampingi. Selain itu, orang tua atau wali dari tunanetra juga tidak membiarkan tunanetra bepergian sendirian. Untuk mengatasi permasalahan ini, diperlukan alat bantu tunanetra yang dapat memberikan informasi halangan yang berada di sekitar tunanetra dan informasi keberadaan tunanetra. Dalam penelitian ini, dibangun sebuah alat bantu tunanetra menggunakan sensor ultrasonik untuk mendeteksi halangan di sekitar tunanetra yang menggunakan alat ini dan modul GPS untuk memberikan informasi keberadaan pengguna. Raspberry Pi memproses data tersebut, memberikan umpan balik audio kepada pengguna, dan mengirim data ke database untuk ditampilkan di website. Hasil dari pengujian didapatkan rata-rata ketepatan pada sensor ultrasonik depan sebesar 97,57%, ultrasonik kiri sebesar 98,78%, dan ultrasonik kanan sebesar 98,1%. Selain itu, pada pengujian pembacaan titik koordinat sesuai dengan lokasi alat bantu untuk tunanetra menggunakan modul GPS Neo-6M dapat memberikan lokasi dengan selisih ketepatan horizontal sejauh 5,14 m.
Rancang Bangun Sistem Pemilah Otomatis Jeruk Pontianak Berdasarkan Ukuran Buah Berbasis Mikrokontroler Arduino Andre, Hendrikus; Nirmala, Irma; Rismawan, Tedy
Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 13, No 2 (2025): Edisi September 2025
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v13i2.91555

Abstract

Buah jeruk siam merupakan jeruk Pontianak yang memiliki banyak manfaat dengan permintaan tinggi dipasaran, namun pemilahan jeruk berdasarkan ukuran buahnya masih dilakukan secara konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem otomatis yang dapat memilah jeruk menjadi empat kategori ukuran yaitu grade A ukuran 70,1 sampai dengan 100,0 mm, grade B ukuran 60,1 sampai dengan 70,0 mm, grade C ukuran 50,1 sampai dengan 60,0 mm, dan grade D ukuran 10.0 sampai dengan 50,0 mm. Sistem ini dirancang menggunakan Arduino Uno sebagai pengendali keseluruhan sistem, sensor Ultrasonik HC-SR04 dapat membaca nilai pengukuran diameter berdasarkan tinggi dan lebar dari buah diperoleh nilai akurasi sensor sebesar 99,34%, sensor IR Proximity dapat mendeteksi keberadaan buah, menghitung jumlah buah pada setiap grade dan menghitung total keseluruhan buah diperoleh nilai akurasi sensor sebesar 99,03%, motor servo sebagai penggerak untuk pendorong buah menuju sensor pembacaan ukuran buah dan sebagai penggerak untuk pemilah buah kedalam wadah grade. Informasi hasil pemilahan ditampilkan pada LCD 20x4 dengan hasil pengujian sistem digunakan 40 sampel data diperoleh 34 data sesuai dan 6 data tidak sesuai menunjukan tingkat akurasi dalam pemilahan jeruk berdasarkan ukuran buahnya adalah 85,00%. Sistem ini diharapkan mampu meningkatkan efektivitas pengukuran buah dan mengurangi kesalahan selama proses pemilahan jeruk. Kata kunci: Buah Jeruk Siam, Pemilah, Arduino Uno, Sensor Ultrasonik HC-SR04, Sensor IR Proximity.
PERANCANGAN ALAT PENYORTIR KUALITAS TELUR AYAM BERBASIS ARDUINO MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS Ananda, Muharam Rizqi; Rismawan, Tedy; Sari, Kartika
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i1.9031

Abstract

Telur ayam merupakan sumber protein hewani yang mudah didapat, diolah, dan kaya akan nutrisi, namun proses penyortiran kualitas telur masih dilakukan secara manual dengan keterbatasan signifikan dari segi efisiensi. Penelitian ini merancang sistem penyortir kualitas telur ayam otomatis berbasis Arduino dan ESP32 dengan penerapan metode klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN). Sistem mengintegrasikan tiga jenis sensor untuk mengklasifikasikan telur berdasarkan parameter objektif yaitu sensor LDR mengukur intensitas cahaya yang menembus cangkang telur, sensor loadcell mengukur berat telur, dan sensor MQ-2 mendeteksi gas yang mengindikasikan pembusukan telur. Arduino berperan dalam pembacaan data sensor, sementara ESP32 memproses data menggunakan metode KNN untuk mengklasifikasikan telur sebagai bagus atau buruk. Hasil klasifikasi ditampilkan pada LCD I2C, dan telur dipisahkan secara otomatis menggunakan motor servo. Pengujian terhadap 30 data uji menunjukkan akurasi klasifikasi 75%, dengan precision 77,27%, recall 89,47%, dan F1-Score 82,93%. Tingkat akurasi ini menunjukkan bahwa kombinasi sensor-sensor dengan metode KNN memiliki potensi sebagai prototipe awal. Meskipun perlu ditingkatkan lebih lanjut, penelitian memberikan kontribusi dalam mengotomasi proses manual dan membuka peluang pengembangan sistem sortir yang lebih akurat.
Co-Authors AA Sudharmawan, AA Ananda, Muharam Rizqi Andika Eka Putra Andre, Hendrikus Ardhitya Wiedha Irawan Asrul Gunawan Aulia Amin, Muhammad Azmi AYU WARDANI, AYU Bariandi, Muhammad Rizki Cucu Suhery Damiyanto, Edwan Dwi Marisa Midyanti Firdaus, Sabang Fratama, Indra Sukma Hafiz Muhardi Hirzen Hasfani Hutomo Sakti Kartiko Ikhwan Ruslianto Irma Nirmala Kartika Sari Kartika Sari Kasliono Kasliono Kustiati Kustiati Marisa Midyanti, Dwi Muhammad Luthfi Nia Handayani Nirmala, Irma Prastika, Ranny Prawira Putra, Dhany Putra, Ade Mandala Putri, Nabila Adinda Dwi Rahmi Hidayati Randily, Dhea Ramadhanti Putri Rasyid HS, Zubair Rizky, Sri Sabang Firdaus Sibarani, Yohana Oktavia Sri Hartati Sri Kusumadewi Suhardi Suhardi Suhardi Suhardi Suprayoga, Rifqi Dwi Syamsul Bahri Uray Ristian Utami, Retnaning Tyas Vidyana, Irma WAHYU PRABOWO Yunizar, Ahmad