Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis LOGIC : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan
Abdul Harits, Muhammad
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics Other

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Sistem Pemantauan Suhu Dan Kelembapan Pada Budidaya Jamur Berbasis IoT Satrio Atmojo, Fattah; Brilliant Firdaus, Azkha; Abdul Harits, Muhammad; Pramono
LOGIC : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan Vol. 2 No. 3 (2024): Logic : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Penelitian ini membahas sistem pemantauan suhu dan kelembapan berbasis IoT dalam budidaya jamur. Sistem ini menggunakan sensor suhu dan kelembapan yang terhubung ke jaringan IoT untuk mengirim data secara real-time ke platform pemantauan. Petani dapat mengakses informasi suhu dan kelembapan secara real-time dan menerima notifikasi jika ada perubahan yang tidak diinginkan. Sistem ini membantu meningkatkan efisiensi dan produktivitas budidaya jamur dengan mengoptimalkan kondisi lingkungan.Metode yang digunakan dalam penelitian meliputi 6 tahapan yang akan dilalui. Harapan dari 6 tahan tersebut adalah alat yang dikembangkan bisa maksimal dalam pengoperasian. Pengujian menunjukkan hasil yang positif, menegaskan potensi sistem ini dalam meningkatkan hasil produksi jamur.
Sistem Rekomendasi Dalam Pertanian: Mengoptimalkan Pemanfaatan Sawah Untuk Peningkatan Produktivitas Dan Keberlanjutan Imanuel Munaiseche, Christian; Alam, Gentar; Akbar Pratama, Hamzah; Abdul Harits, Muhammad; Rafiq Satria, Muhammad; Maulana Akbar, Reza; Ihza Yuzar Vianda, Rizqi
LOGIC : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan Vol. 2 No. 5 (2024): Logic : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Sistem rekomendasi (RS) menawarkan solusi inovatif untuk mengoptimalkan pemanfaatan sawah dan meningkatkan produktivitas pertanian secara berkelanjutan. Makalah ini membahas bagaimana RS dapat diterapkan dalam berbagai aspek pengelolaan sawah, mulai dari pemilihan varietas tanaman, pemupukan, irigasi, hingga pengendalian hama dan penyakit. RS memanfaatkan data historis, kondisi lingkungan terkini, dan karakteristik tanah untuk memberikan rekomendasi yang tepat dan kontekstual kepada petani. Rekomendasi ini dapat membantu petani dalam membuat keputusan yang lebih informed dan efisien, sehingga meningkatkan hasil panen dan meminimalisir dampak negatif terhadap lingkungan.
Sistem Klasifikasi Bahan Daur Ulang dan Penanganan Berbasis Prompt AI Abdul Harits, Muhammad; Riyadsyah, Deprinico; Nur Rohman, Sofyan; Dwi Irawan, Ridwan
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/taeqan58

Abstract

Permasalahan rendahnya kesadaran masyarakat dalam memilah sampah serta terbatasnya panduan praktis pengelolaan limbah rumah tangga masih menjadi tantangan besar di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi dan edukasi sampah berbasis Artificial Intelligence (AI) guna membantu masyarakat dalam mengenali jenis sampah dan memperoleh saran pengelolaan yang sesuai. Sistem ini menggabungkan teknologi Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet untuk melakukan klasifikasi citra sampah, serta teknologi prompt AI berbasis bahasa alami untuk memberikan rekomendasi pengolahan limbah secara interaktif dan edukatif. Dataset yang digunakan berjumlah 15.000 gambar dari 30 kategori limbah rumah tangga, dengan teknik SMOTE digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 95% dan rata-rata nilai f1-score sebesar 0.95 pada data uji sebanyak 3.000 gambar. Evaluasi menggunakan 10-fold cross-validation menunjukkan stabilitas akurasi antara 94,1% hingga 95,2% dengan rata-rata 94,71%. Selain pengujian teknis, uji fungsional (black-box) menunjukkan sistem berjalan baik dan responsif terhadap input pengguna. Sistem ini mampu menjadi solusi edukatif dalam mendukung proses daur ulang sampah rumah tangga serta meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap pengelolaan lingkungan secara berkelanjutan.
Co-Authors Akbar Pratama, Hamzah Alam, Gentar Brilliant Firdaus, Azkha Ihza Yuzar Vianda, Rizqi Imanuel Munaiseche, Christian Irawan, Ridwan Dwi Maulana Akbar, Reza Nur Rohman, Sofyan Pramono Rafiq Satria, Muhammad Riyadsyah, Deprinico Satrio Atmojo, Fattah