Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer
Shofiyullah, R. Muhammad Azmi Herdi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengembangan Alat Pendeteksi Kebakaran Berbasis Sensor untuk Keamanan Elektronik: Pengembangan Aplikasi Mobile dan Alat Pendeteksi Kebakaran Berbasis Sensor untuk Keamanan Elektronik Shofiyullah, R. Muhammad Azmi Herdi; Bagus Prasetyo, Iqshan; As’as Prabowo, Muhammad; Andhani, Ramona; Nugroho Pramudhita, Agung
Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol. 13 No. 1 (2024): Komputika: Jurnal Sistem Komputer
Publisher : Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputika.v13i1.9997

Abstract

The use of electronic devices has become common in today's era, both in industries and in everyday life. However, the potential fire hazards posed by these devices, such as gas stoves and industrial equipment, need to be taken seriously. Despite the installation and maintenance measures taken to reduce risks, there are still other factors that can trigger fires. Therefore, it is important to develop a fire detection tool that can provide information about the room conditions so that appropriate preventive measures can be taken before or during a fire incident. By utilizing temperature and humidity sensors like DHT22, as well as smoke sensors like MQ2, a fire detection device can be designed. Through the use of these sensors and suitable programming, the system is capable of providing real-time room condition information and sending notifications when significant changes occur. The experimental results have shown that the system is responsive to changes in room conditions and capable of providing early warnings regarding potential fires.
Sistem Pengawasan Keamanan Otomatis dengan Sound Sensor untuk Mencegah Bullying: Sistem Pengawasan Keamanan Otomatis dengan Sound Sensor untuk Mencegah Bullying Shofiyullah, R. Muhammad Azmi Herdi
Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol. 14 No. 2 (2025): Komputika: Jurnal Sistem Komputer
Publisher : Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputika.v14i2.13932

Abstract

Perundungan merupakan masalah serius di berbagai lingkungan, termasuk di tempat kerja dan sekolah, yang membutuhkan perhatian dan tindakan pencegahan. Di Indonesia, tingkat perundungan di kalangan pelajar mencapai 41%, dengan dampak negatif seperti rendah diri, depresi, dan kesulitan belajar. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan solusi yang meningkatkan kualitas pengawasan keamanan guna mengurangi tingkat perundungan. Salah satu langkah yang dapat diambil adalah menggunakan perangkat yang mampu melakukan pengawasan secara otomatis. Penggunaan Internet of Things (IoT) dengan sensor suara berbasis metode machine learning, seperti Support Vector Machine (SVM), dapat meningkatkan efisiensi pengawasan dan mendeteksi perundungan secara real-time dengan memanfaatkan fitur suara teriakan. Dengan menerapkan metode SVM dan didukung dengan IoT, pengawasan keamanan dapat dilakukan secara otomatis. Dalam penelitian ini, hasil model klasifikasi teriakan dengan menggunakan metode SVM memiliki akurasi sebesar 98% pada saat training, 76% pada saat pelaksanaan testing dengan menggunakan dataset, dan 55% pada saat percobaan langsung dengan menggunakan sensor KY-037. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sensor suara KY-037 dapat digunakan untuk melakukan pengklasifikasian suara dengan bantuan machine learning. Kata Kunci – IoT; SVM; Machine Learning; Keamanan; Perundungan. 
Co-Authors Andhani, Ramona As’as Prabowo, Muhammad Bagus Prasetyo, Iqshan Pramudhita, Agung Nugroho