Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal J-Dinamika: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT) Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
Mukhamad Angga Gumilang
Politeknik Negeri Jember
Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Early Detection Of Development To Children Aged 0 – 24 Months With Developmental Pre-screening Questionnaire Model Using Certainty Factor Method Indah Qurrothul Uyun; Wiryawan I Gede; Mukhamad Angga Gumilang; Nugroho Setyo Wibowo
JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia Vol 4 No 2 (2022): Agustus
Publisher : Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35746/jtim.v4i2.231

Abstract

An expert system is a computer application designed to help solve specific problems, one of which is the problem of developmental deviations in children aged 0-24 months. This expert system aims to detect early whether the child has deviations from his development by selecting a questionnaire according to the user's baby age. Method, The expert system in this study uses the Certainty Factor. The calculation method aims to determine the percentage of possible developmental deviations in children. This study's results obtained the accuracy of the expert system method of 100% from 75 experiments carried out directly by experts.
Pendampingan Pengembangan Aplikasi Layanan Terpadu Kelurahan Curah Grinting Kota Probolinggo Untuk Meningkatkan Layanan Kepada Masyarakat: Assistance in the Development of Integrated Service Applications in the Village of Curah Grinting Probolinggo City to Improve Services to the Community Nugroho Setyo Wibowo; Adi Heru Utomo; Elly Antika; Mukhamad Angga Gumilang; Eva Rosdiana
J-Dinamika : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 7 No 3 (2022): Desember
Publisher : Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/j-dinamika.v7i3.3391

Abstract

Dalam era revolusi industry 5.0 ini perkembangan teknologi informasi dan komunikasi memberikan dampak perubahan yang sangat besar pada seluruh sektor bidang kehidupan masyarakat. Pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi pada aktifitas kehidupan masyarakat serta penyelenggaraan layanan sektor publik pemerintahan melalui penggunaan web, media sosial, aplikasi sistem, dan platform lainnya mulai digunakan dalam seluruh kegiatan masyarakat dan birokrasi. Tujuan kegiatan pengabdian ini adalah membantu pihak Kelurahan Curah Grinting Pemerintah Kota Probolinggo dalam meningkatkan sistem pelayanan sektor publik yang ada melalui pemanfaatan teknologi informasi. Kegiatan ini dilakukan melalui pendampingan dalam pengembangan sistem informasi layanan public secara terpadu di kelurahan. Pengembangan sistem layanan terpadu ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor yaitu sebuah bahasa pemrograman yang sebenarnya mirip dengan JavaScript dan Python. Akhir kegiatan pengabdian ini diperoleh sebuah sistem layanan terpadu yang ada pada kelurahan tersebut sehingga memberikan kemudahan khususnya bagi masyarakat Kelurahan Curah Grinting Kota Probolinggo karena telah memanfaatan teknologi informasi. Aplikasi layanan terpadu ini menjadi pilihan yang terbaik karena melalui aplikasi ini proses pelayanan administrasi kepada masyarakat akan lebih transparan, cepat,  akuntabel, mudah, dan terintegrasi dengan baik dan akurat dari tingkat RT, RW, kelurahan, hingga kecamatan.
Performance Comparison of CNN Transfer Learning Models for Coffee Bean Quality Classification Nur Muhammad Fadli; Prawidya Destarianto; Hendra Yufit Riskiawan; Bekti Maryuni Susanto; Satrio Adi Priyambada; Wawan Hendriawan Nur; Mukhamad Angga Gumilang
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 12 No 2 (2025): December
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jtit.v12i2.457

Abstract

According to SNI Standard No. 01-2907-2008, accurate sorting of coffee beans is crucial for improving export value. Manual sorting is time-consuming, subjective, and error-prone, especially when visual differences are subtle between roast levels. This study proposes and evaluates an automatic, machine-learning based system to support quality assurance in coffee production. We compare three transfer-learning CNN architectures: Xception, MobileNetV2, and EfficientNet-B1 on a publicly available dataset of 1,600 coffee bean images divided into four classes (dark, medium, light, green). All models were trained with the same preprocessing and hyperparameter settings. EfficientNet-B1 achieved the highest test accuracy (100%), followed by Xception (99.5%) and MobileNetV2 (97%). We discuss trade-offs between accuracy and computational efficiency and recommend EfficientNet-B1 for high-accuracy applications and MobileNetV2 for edge/mobile deployment.
Co-Authors Adi Heru Utomo Bekti Maryuni Susanto Elly Antika Eva Rosdiana Hendra Yufit Riskiawan I Gede Wiryawan Indah Qurrothul Uyun Nugroho Setyo Wibowo Nur Muhammad Fadli Prawidya Destarianto Satrio Adi Priyambada Wawan Hendriawan Nur