Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.752
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan PROCEEDING IC-ITECHS 2014 Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Jurnal Informa: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Journal of Advanced in Information and Industrial Technology (JAIIT) IJISTECH Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Proceeding of International Conference Health, Science And Technology (ICOHETECH) Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Innovative: Journal Of Social Science Research Dedikasi Saintek Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering SmartComp Science and Technology: Jurnal Pengabdian Masyarakat DEDIKASI SAINTEK Jurnal Pengabdian Masyarakat
Nibras Faiq Muhammad
Universitas Duta Bangsa Surakarta
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

 1   2   3 
PERANCANGAN ALAT PEMANTAU KUALITAS AIR Mochammad Rizky Adjie Prakoso; Nibras Faiq Muhammad; Pramono -
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Ketersediaan air bersih merupakan kebutuhan pokok bagi masyarakat, namun pemantauan kualitas air pada titik distribusi PDAM Tirta Makmur Kabupaten Sukoharjo saat ini masih menghadapi kendala efisiensi akibat metode pengecekan manual yang memakan waktu dan tenaga. Permasalahan utama terletak pada keterbatasan pemantauan jarak jauh untuk memastikan parameter mutu air tetap berada dalam ambang batas aman. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem berbasis Internet of Things (IoT) sebagai solusi modern dalam memantau kualitas air secara otomatis. Metode penelitian yang digunakan adalah prototyping yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, pembuatan prototipe, dan evaluasi. Tahap perancangan sistem berhasil memformulasikan skema pengkabelan sirkuit elektronik, memetakan spesifikasi perangkat keras utama (ESP32, sensor pH, dan sensor TDS), serta menyusun tata letak grafis antarmuka dashboard Blynk. Desain fungsional ini dikonfigurasi secara presisi untuk mengawal pemenuhan baku mutu air bersih berdasarkan regulasi Permenkes RI No. 2 Tahun 2023 dengan parameter pH 6,5–8,5 dan TDS di bawah 300 mg/L. Implementasi konsep alat ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas operasional petugas PDAM dan memberikan jaminan keamanan kualitas air bagi masyarakat konsumen.
Metode Scoring-Based Pada Sistem Keamanan Rumah Berbasis Multi-Sensor Dan Kendali Smart Lock Ananda Aufa Rafiqi; Nibras Faiq Muhammad; Pramono -
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Tingginya angka kejahatan di Indonesia yang mencapai 584.991 kasus pada tahun 2023 mendorong kebutuhan akan sistem keamanan rumah yang lebih andal dan adaptif. Sistem berbasis sensor tunggal dinilai belum memadai karena rentan menghasilkan false alarm yang tidak akurat. Penelitian ini menerapkan metode scoring-based pada sistem deteksi gerak multi-sensor menggunakan sensor PIR HC-SR501 berbobot 3 dan sensor ultrasonik HC-SR04 berbobot 2 yang dikendalikan oleh mikrokontroler ESP32-CAM. Akumulasi total skor dari kedua sensor dibandingkan dengan nilai threshold untuk mengklasifikasikan kondisi menjadi tiga level keputusan, yaitu aman, waspada, dan bahaya, dengan mempertimbangkan pola pergerakan objek berdasarkan durasi aktivitas, frekuensi deteksi, dan perubahan jarak. Ketika ancaman terdeteksi, sistem secara otomatis mengaktifkan buzzer, mengunci smart lock berbasis solenoid, serta mengirimkan notifikasi beserta foto ke pengguna melalui Telegram Bot secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan seluruh komponen sistem berfungsi sesuai rancangan dan metode scoring-based terbukti mampu meningkatkan akurasi deteksi sekaligus meminimalkan false alarm dibandingkan sistem sensor tunggal.
Perhitungan Kendaraan Menggunakan Yolo Dari Ultralytics Untuk Sistem Pemantauan Lalu Lintas Rona Mahendra; Nibras Faiq Muhammad; Afu Ichsan Pradana
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Pertumbuhan volume kendaraan di perkotaan memerlukan sistem pemantauan otomatis seperti Intelligent Transportation System (ITS). Namun, model deep learning sering menghadapi kendala ketidakseimbangan kelas (class imbalance) ekstrem yang menurunkan akurasi objek minoritas. Penelitian ini menerapkan arsitektur ringan YOLO26s dengan strategi random oversampling untuk mendeteksi empat kelas kendaraan: Bus, Mobil, Sepeda Motor, dan Truk. Dataset gabungan sejumlah 19.389 citra bersumber dari UA-DETRAC dan Roboflow, lalu dilatih memakai konfigurasi Distributed Data Parallel (DDP) pada dua GPU NVIDIA Tesla T4. Hasil pengujian membuktikan teknik oversampling meningkatkan performa model secara signifikan tanpa memicu overfitting. Nilai mAP@0.5 global meningkat dari 0,982 menjadi 0,993, dan mAP@0.5:0.95 naik dari 0,842 menjadi 0,911. Peningkatan krusial terjadi pada Recall kelas Truk yang melonjak dari 0,93 menjadi 0,98. Model juga mempertahankan efisiensi tinggi dengan kecepatan inferensi mencapai 85,51 FPS (11,69 ms), sehingga sangat ideal untuk implementasi pemantauan lalu lintas secara real-time.
Penerapan Metode Decision Tree Dan Content-Based Filtering Untuk Rekomendasi Produk Berbasis Web Siva Dwi Septiana; Herliyani Hasanah; Nibras Faiq Muhammad
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Pemanfaatan sistem rekomendasi pada platform e-commerce mempermudah pengguna untuk menentukan produk yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensinya. Toko Kaka accessories merupakan toko yang bergerak dalam penjualan aksesoris wanita dengan beragam kategori produk. Banyaknya jumlah produk dan kategori produk mengakibatkan kesulitan dalam pemilihan kebutuhan bagi customer. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi produk berbasis web dengan mengintegrasikan metode Decision Tree dan Content-Based Filtering. Metode Decision Tree digunakan untuk mengklasifikasikan kategori produk berdasarkan preferensi pengguna, sedangkan Content-Based Filtering digunakan untuk menghasilkan rekomendasi berdasarkan tingkat kemiripan atribut produk menggunakan Cosine Similarity. Dataset yang digunakan terdiri dari 100 produk aksesoris yang meliputi bando, gelang, jepit rambut, kalung, dan kuncir rambut. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel, bahasa pemrograman Phyton, dan basis data MYSQL. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Decision Tree memperoleh nilai accuracy sebesar 80%, Precision sebesar 71,43%, Recall sebesar 80%, dan F1-score sebesar 74,55%. Evaluasi sistem rekomendasi menghasilkan nilai Average Similarity sebesar 0,14, Maximum Similarity sebesar 0,86, Precision@10 sebesar 67,14%, dan Recommendation F1 sebesar 76,56%. Hasil penelitian menunjukkan kombinasi kedua metode mampu memberikan rekomendasi yang relevan dan membantu pengguna dalam menentukan produk yang sesuai dengan preferensinya.
Analisis Pemanfaatan Multimedia dan Artificial Intelligence dalam Mendukung Kesiapan Digital UMKM Pangan Nibras Faiq Muhammad; Putri Intan Prastiwi; Lubna Lubna
Techno.Com Vol. 25 No. 3 (2026): August 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i3.17105

Abstract

UMKM pangan berperan strategis dalam ketahanan ekonomi lokal, tetapi transformasi digitalnya sering terkendala oleh kemampuan produksi konten dan kesiapan teknologi. Penelitian ini menganalisis pemanfaatan multimedia dan Artificial Intelligence (AI) dalam mendukung kesiapan digital UMKM pangan dalam perspektif Technology Readiness. Data dari 136 UMKM pangan diproses melalui pembersihan data, pemeriksaan duplikasi, transformasi data, perhi-tungan skor kesiapan (scoring), dan analisis keterkaitan eksploratif untuk memetakan adopsi pada alur kerja promosi digital. Hasil menunjukkan bahwa 87,5% responden telah menggunakan media digital, 64,7% pernah membuat video promosi, 87,5% pernah mendengar AI, tetapi hanya 49,3% yang menggunakan AI untuk promosi dan 26,5% yang menggunakan AI khusus untuk video promosi. AI paling banyak dimanfaatkan pada tahap pra-produksi, yaitu ide konten, penyusunan script, dan caption, bukan untuk produksi video penuh. Berdasarkan temuan tersebut, penelitian menyusun model konseptual berbasis data yang memetakan profil UMKM, tingkat kesiapan, tahapan promosi digital, rekomendasi fitur AI, dan kebutuhan platform distribusi. Segmentasi kesiapan dengan algoritma K-Means (k=3, silhouette 0,451) menghasilkan tiga klaster UMKM, dan rancangan arsitektur sistem berpola input-process-output disusun untuk menggambarkan alur pemrosesan komputasional dari data profil UMKM menjadi rekomendasi fitur AI, sebagai dasar pengembangan sistem rekomendasi pada penelitian lanjutan.   Kata Kunci - UMKM pangan; adopsi multimedia; artificial intelligence; promosi digital; technology readiness
Co-Authors Afu Ichsan Pradana Agustina Srirahayu Akbar, Reza Maulana Ananda Aufa Rafiqi Andhini, Asmara Asro Nasrini Dwi Hartanti Ekovinh, Zariel Ardian Ery Permana Yudha Febrianti, Krisna Fiza Trisna Aqilla Hasanah, Herliyani Herliyani Hasanah Hidayatullah, Muhamad Ichsan Ikhsanuddin, Muhammad Nur Irawan, Ridwan Dwi Irawan, Rosyid Rafi Kusrini Lubna Lubna Maulindar, Joni Mochammad Rizky Adjie Prakoso Moh. Muhtarom Moh. Muhtarom, Moh. Permatasari, Hanifah Pramono Pramono - Putri Intan Prastiwi Reyno Da Vinchi Ridwan Dwi Irawan Rona Mahendra Rudi Susanto Setiawan, Jodi Apri Siva Dwi Septiana Suryadi, Agung Sutarji, S Wiji Lestari Yuri Tri Wibowo