Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH JURNAL MASYARAKAT NEGERI ROKANIA Jurnal Perencanaan, Sains dan Teknologi (Jupersatek)
Ego Oktafanda
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation Other

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

Found 3 Documents
Search

 1 
SISTEM GARIS FINISH PACU JALUR MENGGUNAKAN SENSOR CAHAYA DAN LASER BERBASIS ARDUINO UNO Ego Oktafanda
JURNAL PERENCANAAN, SAINS DAN TEKNOLOGI (JUPERSATEK) Vol 4 No 1 (2021): Jurnal Perencanaan, Sains, Teknologi, dan Komputer (JuPerSaTek)
Publisher : FAKULTAS TEKNIK

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

Abstract

Saat ini jalur finis landasan pacu dilengkapi dengan monitor garis tenol untuk mendukung keputusan dewan juri untuk memutuskan kemenangan suatu rute. Dengan sistem ini masih terdapat beberapa permasalahan salah satunya adalah lambatnya juri dalam menentukan pemenang dikarenakan rekaman video yang tidak jelas sehingga harus memutar video tersebut berulang kali untuk memastikan pemenangnya, Masalah lain yang menyulitkan penonton untuk melihat pemenang di setiap hilir jalur datang terlambat ke arena pacuan kuda tidak melihat mana yang menang. Dari permasalahan tersebut penulis membuat sistem garis finish berbasis sensor dengan mikrokontroler Arduino Uno. Sistem ini dibuat agar para juri lebih terbantu dalam menentukan keputusan pemenang suatu trayek dan masyarakat dapat lebih mudah mengakses informasi lintasan yang sedang berjalan dan dokumentasi lintasan.
Pelatihan Pemanfaatan Google Antigravity Sebagai Media Pendukung Pembelajaran Pemrograman Bagi Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Firman Santosa; Adyanata Lubis; Fauzi Erwis; Agung Setiawan; Ego Oktafanda
JURNAL MASYARAKAT NEGERI ROKANIA Vol 7 No 01 (2026): JURNAL MASYARAKAT NEGERI ROKANIA
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Rokania

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56313/jmnr.v7i01.520

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk mendeskripsikan pelaksanaan pelatihan pemanfaatan Google Antigravity sebagai media pendukung pembelajaran pemrograman bagi mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer. Kegiatan dilaksanakan melalui pendekatan edukatif, partisipatif, dan berbasis praktik dengan melibatkan 28 mahasiswa. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui observasi, pre-test dan post-test, tugas praktik, respon peserta, serta dokumentasi kegiatan. Materi pelatihan meliputi pengenalan AI-assisted programming, konfigurasi Google Antigravity, prompt engineering, pengembangan aplikasi berbasis proyek, validasi kode, debugging, dan etika akademik. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pemahaman dan keterampilan mahasiswa. Rata-rata nilai peserta meningkat dari 52,7 pada pre-test menjadi 84,3 pada post-test dengan persentase peningkatan sebesar 31,6%. Mahasiswa menjadi lebih mampu menerjemahkan masalah pemrograman ke dalam prompt terstruktur, membaca kode hasil AI secara kritis, mengidentifikasi kesalahan, dan menyelesaikan prototipe aplikasi web sederhana. Secara keseluruhan, pelatihan ini efektif memperkuat literasi AI dan kesiapan belajar pemrograman, dengan tetap menekankan bahwa AI berperan sebagai asisten belajar, bukan pengganti kemampuan berpikir mahasiswa.
SMART TOUR: SUSTAINABLE TOURISM MANAGEMENT AND RECOMMENDATION SYSTEM IN ROKAN HULU USING LONG SHORT-TERM MEMORY Elyandri Prasiwiningrum; Ego Oktafanda; Junadhi
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 9 No. 2 (2026): April 2026
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/kpzth108

Abstract

Rokan Hulu Regency possesses significant natural and cultural tourism potential; however, tourist visitation rates remain relatively low due to the lack of integrated destination information and concerns regarding environmental sustainability. This study aims to design and develop SMART TOUR, a sequence-prediction–based tourism recommendation system utilizing a deep learning approach. The system is designed to learn tourist travel patterns based on their visitation history by employing a dual-input Long Short-Term Memory (LSTM) model that integrates location and activity data. To address the limitations of real-world data, a synthetic dataset was constructed in a realistic manner by considering tourist preferences, inter-location distances, visit duration, and the popularity of tourist attractions. Experimental results indicate that the proposed recommendation system achieves competitive performance, with a Top-1 Accuracy of 39.7%, Top-3 Accuracy of 76.2%, and Top-5 Accuracy reaching 92.4%. Evaluation was conducted using the Top-K Accuracy approach, which is considered most relevant in the context of recommendation systems as it reflects user behavior in selecting from multiple alternatives. This study demonstrates that integrating LSTM models with predictive techniques can enhance the quality of tourism recommendations and support the development of more environmentally friendly and sustainable tourism practices. SMART TOUR is expected to serve as an innovative solution to strengthen the tourism appeal of Rokan Hulu and empower local communities through the adoption of technology.
Co-Authors Adyanata Lubis AGUNG SETIAWAN Elyandri Prasiwiningrum Fauzi Erwis Firman Santosa Junadhi Junadhi