Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI E-ARSIP UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI DAN EFEKTIVITAS PENGELOLAAN DOKUMEN KERJA DI KANTOR KELURAHAN GALUNG, KABUPATEN MAJENE Muhammad Fahmi Rustan; Muhammad Rafli Rasyid; Rafid Mahful; Wawan Firgiawan
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 8, No 3 (2025): MARTABE : JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v8i3.1062-1068

Abstract

Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi telah mendorong penerapan e-Government melalui Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE) untuk meningkatkan efisiensi, efektivitas, transparansi, dan akuntabilitas dalam pelayanan publik. Di Kantor Kelurahan Galung, pengelolaan arsip secara manual menghadapi kendala seperti kesulitan pencarian dokumen, keterbatasan ruang penyimpanan, serta risiko kerusakan atau kehilangan arsip. Untuk mengatasi masalah ini, melalui kegiatan pengabdian masyarakat untuk melakukan  digitalisasi arsip yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan arsip melalui penerapan sistem arsip digital. Program ini meliputi desain, pengembangan, dan implementasi sistem arsip digital, serta sosialisasi dan pelatihan bagi pegawai kelurahan. Metode yang digunakan adalah pendekatan partisipatif, dengan melibatkan pegawai dalam setiap tahap kegiatan. Hasil dari program ini menunjukkan bahwa pegawai dapat menggunakan sistem e-arsip dengan baik untuk mengakses dan mengelola dokumen secara efisien, meningkatkan akurasi pencarian arsip, serta mengurangi risiko kerusakan atau kehilangan dokumen. Program ini diharapkan dapat mendukung peningkatan kualitas pelayanan publik dan tata kelola pemerintahan yang lebih transparan dan efisien.
Comparison of thermal and non-thermal images for tomato fruit detection Sulfayanti Faharuddin Situju; Wawan Firgiawan; Hironori Takimoto
International Journal of Advances in Applied Sciences Vol 15, No 2: June 2026
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijaas.v15.i2.pp451-461

Abstract

Farmers use manual observation to sort, grade, and estimate tomato production results to meet market demands. However, this method requires a lot of energy and time, making it unsuitable for large-scale tomato cultivation utilizing the detection process. This study aims to develop the automatic tomato detection technology in an industrial environment based on a conveyor belt by using thermal or non-thermal imaging and you only look once version 8 (YOLOv8). The dataset consists of 570 images obtained from each thermal and non-thermal camera and has undergone augmentation techniques to enrich the data variety. The model was trained and validated using 640×640-pixel images for 40 epochs. In this paper, we conduct a comparative analysis of the tomato detection result using YOLOv8 on thermal and non-thermal imaging. The results indicate that the model trained with thermal data significantly outperformed the non-thermal model, achieving 99% precision, 98% recall, 98% F1-score, and 99% mean average precision (mAP)50 during validation. The thermal model received a 99% accuracy rate during validation, while the non-thermal model attained 94% accuracy, exhibiting a slightly poorer performance and committing several mistakes in detection. The use of thermal cameras on moving automation systems has demonstrated its capability and effectiveness, making it more optimal for application in the agricultural industry.
Metode Optimasi Cerdas Untuk Pencarian Jalur Evakuasi Bencana di Kabupaten Mamuju Menggunakan Ant Colony Optimization Nur Halisah Lisa; Nurmadinah; Ariqah Maheswari Artalaysia Paturusi; Wawan Firgiawan
Journal of Computer and Information System ( J-CIS ) Vol. 8 No. 2 (2025): J-CIS Vol. 8 No. 2 Tahun 2025
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/jcis.v8i2.5120

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja tiga algoritma pencarian jalur evakuasi, yaitu Breadth-First Search (BFS), Depth-First Search (DFS), dan Ant Colony Optimization (ACO), dalam menemukan jalur evakuasi yang paling efisien. Sebanyak 20 dataset digunakan dalam pengujian ini, dengan menguji setiap algoritma terhadap jalur optimal yang diperoleh secara manual sebagai data aktual. Tiga skenario pengujian diterapkan dalam penelitian ini, yaitu Single Vertex Single Goal (SVSG) dan Single Vertex Multi Goals (SVMG). Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma ACO secara konsisten menghasilkan jalur yang identik dengan jalur optimal, dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0.0, menandakan bahwa algoritma ini memberikan performa terbaik tanpa penyimpangan dari jalur aktual. Algoritma DFS mencatatkan RMSE sebesar 4.72, menunjukkan kinerja yang lebih baik daripada BFS, namun masih terdapat penyimpangan pada beberapa dataset. Sementara itu, BFS memiliki RMSE tertinggi sebesar 6.91, yang menunjukkan bahwa algoritma ini sering kali menghasilkan jalur yang lebih panjang dan kurang efisien. Hasil pengujian ini membuktikan bahwa algoritma ACO terbukti menjadi pilihan paling efisien untuk optimasi jalur evakuasi dalam ketiga skenario pengujian.
Design and evaluation of a simple load balancing prototype using the round robin algorithm in local networks Muh. Fahmi Rustan; Wawan Firgiawan; Wiwi Nopiana
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 24, No 4: August 2026
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v24i4.27560

Abstract

Load balancing plays a crucial role in ensuring efficient workload distribution and maintaining stable performance in web service systems. This study presents the design and experimental evaluation of a round robin–based load balancing system implemented in a multi-client local area network (LAN) environment using NGINX as a centralized controller. The system consists of three physical machines, comprising one load balancer and two backend servers hosting identical web applications. Multiple clients generate simultaneous hypertext transfer protocol (HTTP) requests, which are distributed alternately to the backend servers using the default round robin mechanism provided by NGINX. Experimental evaluation was conducted under three workload scenarios of 50, 100, and 200 concurrent requests. The results show that the round robin algorithm consistently distributes requests evenly between the backend servers. The average response time increased from approximately 110 ms at 50 requests to 165 ms at 100 requests and 290 ms at 200 requests, indicating stable performance under light to moderate load conditions. These findings demonstrate that the proposed system is lightweight, modular, and easy to deploy in resource limited environments. The implementation is particularly suitable for campus-scale networks and small institutional settings, serving as a practical platform for local server deployment, academic applications, and experimental learning in networking and distributed systems.
Sistem Monitoring Lokasi dan Perilaku Ternak Berbasis IoT Menggunakan GPS, LoRa, dan MPU6050 nur nurhidayanti; Nurhikmah Arifin; Wawan Firgiawan
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol. 8 No. 1 (2026): September (2026)
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v8i1.9997

Abstract

Pemantauan ternak secara manual masih menghadapi kendala dalam pengawasan lokasi dan aktivitas ternak secara berkelanjutan, terutama pada peternakan dengan area penggembalaan yang luas. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring lokasi dan perilaku ternak sapi berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan GPS, LoRa, geofencing, dan sensor MPU6050 yang terintegrasi dengan aplikasi mobile. Sistem menggunakan ESP32 sebagai mikrokontroler, GPS Neo-6M untuk memperoleh koordinat lokasi, MPU6050 untuk mengidentifikasi perilaku sapi, serta LoRa SX1278 sebagai media komunikasi antara perangkat ternak dan gateway. Identifikasi perilaku dilakukan menggunakan metode threshold berdasarkan nilai percepatan pada sumbu Y dan Z dengan tiga klasifikasi, yaitu menunduk, berdiri, dan berjalan. Pengujian dilakukan terhadap identifikasi perilaku, geofencing, dan komunikasi LoRa. Hasil pengujian identifikasi perilaku menunjukkan 72 dari 96 data sesuai dengan kondisi aktual, dengan akurasi sebesar 75% dan tingkat kesalahan sebesar 25%. Kesalahan terutama terjadi pada perilaku menunduk yang teridentifikasi sebagai berjalan atau berdiri. Pengujian geofencing terhadap 31 titik pengamatan menghasilkan 24 data sesuai dengan kondisi aktual, dengan akurasi sebesar 77,42% dan tingkat kesalahan sebesar 22,58%. Pengujian komunikasi LoRa memperoleh nilai RSSI sebesar 76 dBm pada jarak 10 meter, 88 dBm pada 100 meter, dan 102 dBm pada 250 meter, sedangkan pada jarak 1 kilometer data tidak berhasil diterima. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat mengintegrasikan pemantauan lokasi, status geofencing, dan identifikasi perilaku ternak melalui aplikasi mobile