Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) Ensiklopedia: Jurnal Pendidikan dan Inovasi Pembelajaran Saburai Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa TeknoKreatif: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Perdana, Agung Mahadi Putra
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Energy Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Pembuatan Peta Desa Karang Anyar Untuk Pembangunan Desa Yang Berkelanjutan Soedarmodjo, Theo Prastomo; Perdana, Agung Mahadi Putra; Nuha, Muhammad Ulin
TeknoKreatif: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol 2 No 1 (2022): TEKNOKREATIF : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP2M), Institut Teknologi Sumatera, Lampung, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35472/teknokreatif.v2i1.742

Abstract

Kebutuhan akan informasi geospasial dalam bentuk peta desa yang bisa diakses secara langsung di kantor desa maupun secara daring sangatlah diperlukan untuk dapat menyelesaikan masalah-masalah perencanaan di Desa, khususnya Desa Karang Anyar. Penyediaan informasi geospasial ini dapat dicapai menggunakan teknologi rendah biaya dan tepat guna, seperti menggunakan teknologi UAV untuk mendapatkan peta foto Desa Karang Anyar yang nantinya akan ditambah dengan pemetaan menggunakan teknologi pemosisian GPS teliti untuk mendapatkan batas desa secara definitif, lokasi-lokasi penting dari desa Karang Anyar dan potensi serta sejarah dari Desa Karang Anyar dari proses survey dan wawancara langsung kepada masyarakat sekitar. Selain itu, peta tersebut akan juga dilengkapi dengan utilitas desa seperti tiang listrik, irigasi dan drainase yang mana kesemuanya akan dibentuk dalam peta kertas maupun digital yang dapat diakses oleh seluruh masyarakat desa secara mudah yang dapat juga diakses oleh seluruh pihak secara gratis dan cepat. ketersediaan informasi geospasial dari Desa Karang Anyar dapat menjadi solusi dalam rangka perencanaan yang lebih merata dan berkelanjutan
Pemutakhiran Peta Foto Udara Desa Girimulyo untuk Mendukung Pengembangan Desa Agroforestri Berbasis Informasi Geospasial Ilyas, Ilyas; Isnaini, Een Lujainatul; Nuha, Muhammad Ulin; Perdana, Agung Mahadi Putra; Nurhayati, Misfallah
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 2 No. 1 (2024): Maret
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmba.v2i1.774

Abstract

Dalam upaya mendukung pengembangan program Desa Agroforestri berbasis Informasi Geospasial di Desa Girimulyo, penting akan adanya data dan informasi yang berbasis geospasial. Masih kurangnya ketersediaan data dan informasi menjadi salah satu kendala terbentuknya program tersebut. Oleh karena itu kegiatan tersebut akan memerlukan data dan informasi spasial sebagai data utama dalam pengambangan program agroforestri dengan mengangkat bibit unggulan lokal yaitu Alpukat Siger. Pemanfaatan teknologi fotogrametri menjadi salah satu solusi yang tepat mengingat proses pemotretan wilayah dapat dilakukan dengan ketelitian yang tinggi (resolusi spasial tinggi). Meski sebelumnya sudah pernah dilakukan pemotretan foto udara wilayah Desa Girimulyo, tetapi masih ada sebagian kecil dari wilayah keseluruhan yang belum dilakukan pemotretan. Sebagai desa binaan dari Program Studi Geomatika ITERA, tim pengabdian akan membantu menyediakan data berupa peta foto udara yang sebelumnya masih terbatas hanya beberapa dusun. Hasil dari kegiatan ini berupa peta foto udara Desa Girimulyo yang dapat digunakan sebagai Informasi Geospasial Dasar (IGD) untuk mendukung kegiatan apapun, khususnya pengembangan program desa agroforestri.
Spatial Analysis of the Distribution of Educational Facilities in Central Lampung Regency, Lampung Province, Indonesia Widayanti, Tika; Sari, Ratna Mustika; Perdana, Agung Mahadi Putra
Ensiklopedia: Jurnal Pendidikan dan Inovasi Pembelajaran Saburai Vol 5, No 01 (2025): ENSIKLOPEDIA: Jurnal Pendidikan dan Inovasi Pembelajaran
Publisher : Universitas Sang Bumi Ruwa Jurai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24967/esp.v5i01.4035

Abstract

The rapid population growth in Central Lampung Regency has increased the demand for equitable access to educational facilities. This study aims to analyze the spatial distribution pattern of educational facilities to determine whether their placement is clustered, random, or dispersed. The analysis uses the Average Nearest Neighbor (ANN) method, a spatial analysis technique that measures the average distance between each facility and its nearest neighbor to assess spatial patterns. A total of 397 educational facilities, including junior high schools, senior high schools, and Islamic boarding schools, were analyzed using shapefile data obtained from the official geoportal of the Republic of Indonesia. The ANN results show an index value of 0.520875 with a z-score of -17.1969, indicating that educational facilities are clustered in specific regions. This clustering can lead to accessibility challenges for populations in underserved or rural areas. Therefore, it is recommended that the local government and the Central Lampung Education Office prioritize the development of new educational facilities in sparsely served districts to ensure more balanced spatial access to education services.
Tidal flood prediction in Indonesian coastal areas using long short-term memory for enhanced early warning systems Perdana, Agung Mahadi Putra
Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) Vol 8 No 3 (2025): September: Intelligent Decision Support System (IDSS)
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35335/idss.v8i3.304

Abstract

Coastal flooding, locally known as banjir rob, persists as a recurring hazard in Indonesia’s low-lying coastal zones, driven by tidal variation, river discharge, and meteorological dynamics. This study applies a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network for short-term flood prediction using a multivariate dataset covering 2020–2024. The dataset integrates daily records of water levels from six monitoring stations (Katulampa, Pos Depok, Manggarai, Istiqlal, Jembatan Merah, Flusing Ancol), sea-level observations from Marina Ancol, and meteorological parameters including wind speed, wind direction, rainfall, atmospheric pressure, and sea surface temperature. Flood status was encoded as a binary target (0 = non-flood, 1 = flood) with balanced distribution, enabling robust model generalization. Preprocessing involved data cleaning, normalization, and sliding-window sequencing to capture temporal dependencies. The LSTM architecture combined stacked recurrent layers, dropout regularization, and a dense output layer, trained in TensorFlow with tuned hyperparameters. Evaluation indicated strong predictive skill, with Mean Absolute Error (MAE) below 3 cm, Mean Absolute Percentage Error (MAPE) under 2%, and classification accuracy above 90%. Comparative analysis demonstrated consistent outperformance of LSTM over Artificial Neural Networks (ANN) and linear regression, both of which produced higher errors and weaker representation of temporal patterns. The findings confirm LSTM’s capacity to support operational early warning systems, strengthen community preparedness, and mitigate socio-economic impacts in vulnerable coastal regions.
Co-Authors Ilyas Ilyas Isnaini, Een Lujainatul Muhammad Ulin Nuha Nurhayati, Misfallah Ratna Mustika Sari, Ratna Mustika Theo Prastomo Soedarmodjo Tika Widayanti