Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.686
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Jurnal Abdi Insani Journal of Soft Computing Exploration SmartComp Intechno Journal : Information Technology Journal
Saputro, Uyock Anggoro
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search

 1 
Analysis System Presensi Menggunakan RFID Card Dengan Modul Mifire RC522 Berbasis Arduino Uno: (Studi Kasus Pada Kantor Dinas Lingkungan Hidup, Kabupaten Mamasa) Putra, Elliantosya Anugrah; Saputro, Uyock Anggoro; Prasetya, Wahyu Sindu
Intechno Journal : Information Technology Journal Vol. 6 No. 1 (2024): July
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/intechnojournal.2024v6i1.1672

Abstract

Penelitian ini membahas tentang penggunaan sistem presensi elektronik RFID Card yang dikombinasikan dengan teknologi Arduino Uno. Metode yang digunakan adalah penelitian kualitatif dengan pendekatan studi kasus dinas lingkungan hidup dan kehutanan Kabupaten Mamasa, provinsi Sulawesi Barat. Penelitian ini menemukan bahwa Secara keseluruhan, hasil studi literatur menunjukkan bahwa RFID card yang dikombinasikan dengan teknologi Arduino Uno adalah teknologi inovatif yang efektif dan efisien untuk digunakan sebagai sistem presensi di berbagai tempat kerja dan institusi pemerintahan.
Performance analysis of amd ryzen 5 4600h mobile processor undervolting using AMD APU tuning utility on cinebench R23 Sulistiyono, Mulia; Ariadi, Muhammad Vicri; Kharisma, Rizqi Sukma; Saputro, Uyock Anggoro
Journal of Soft Computing Exploration Vol. 5 No. 2 (2024): June 2024
Publisher : SHM Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52465/joscex.v5i2.369

Abstract

In an effort to optimize laptop performance for gaming and high-demand applications without costly hardware upgrades, this research investigates the impact of CPU undervoltage using the AMD Ryzen Mobile 4600H processor. Undervolting, the process of reducing the CPU's voltage supply, is proposed as a strategy to enhance performance by lowering operational temperatures, potentially allowing for more efficient processing. This study uses the AMD APU Tuning Utility to adjust voltage settings and assesses performance changes using a series of benchmarks. Initial findings indicate that undervoltage can indeed have beneficial effects. The most significant data point from the research is the comparison of Cinebench R23 scores before and after applying undervolting settings. From a baseline score of 6835 points, system performance increased to 7880 points in the optimal undervolting scenario, an improvement of 1045 points. This shows a noticeable enhancement in processing efficiency. However, the study also reveals some complexities in undervolting, such as an initial drop in performance in the first configuration before gains are realized in subsequent adjustments. Efficiency values varied across different settings, starting with a decrease (-0.41) and culminating in a substantial gain (+1.54) by the fourth configuration. These results suggest that while undervolting can improve performance, the outcomes depend significantly on finding the right voltage balance, highlighting the nuanced nature of CPU voltage manipulation for performance optimization.
Design of an IoT-Based Air Quality System with Web Integration in a Palm Oil Mill Environment Rohim, Sigid Nur; Saputro, Uyock Anggoro
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 9 No. 4 (2025): August 2025
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v9i4.9876

Abstract

This research aims to design and implement an Internet of Things (IoT)-based air quality monitoring system with real-time data integration to web applications in the PT Gemareksa Mekarsari palm oil mill environment. This system utilizes NodeMCU ESP32 as the main microcontroller connected with MQ-2 and MQ-135 sensors to detect CO, CH₄, and NH₃ gases. Data is sent in real-time to the ThingSpeak platform and displayed through a responsive web dashboard. Testing was conducted over two days at three different location points (open area, fruit processing, and factory office) with a total of 45 measurements. Results showed that the system was able to transmit data with a delivery accuracy rate of 86.67%, with most data received without delay.. The detected gas concentrations were within safe limits, although mild fluctuations occurred, especially in the fruit processing area. The system also showed stable performance in displaying data on mobile and desktop devices. Thus, this system can be an effective solution for automatic and real-time industrial air monitoring, and support efforts to mitigate health risks due to air pollution.
PENDAMPINGAN PEMASARAN DIGITAL UMKM MELALUI PRODUKSI KONTEN VISUAL DI PKK KELURAHAN BAUSASRAN Nurcholis, Muhammad Tofa; Saputro, Uyock Anggoro; Fauzi, Moch Farid; Chaniago, Annisa Silvia; Guric, Bonaventura Isaac
Jurnal Abdi Insani Vol 12 No 11 (2025): Jurnal Abdi Insani
Publisher : Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/abdiinsani.v12i11.3071

Abstract

This community service activity was conducted in Bausasran Village, focusing on assisting MSME members of the PKK in producing video content and editing using the CapCut application. The background of this program is the limited ability of MSMEs to create engaging visual content, even though video plays an essential role in improving product promotion and attractiveness on social media. The aim of this activity is to enhance partners’ skills in digital marketing management through mastering video shooting and editing techniques with CapCut. The method was carried out through a one-day intensive training consisting of hands-on product video creation, introduction to CapCut’s main features, and personalized mentoring for participants. The evaluation was conducted using pre- and post-training questionnaires to measure the improvement in participants’ knowledge and skills. The results show a significant improvement from 24 participants. The average pre-training score was 20.7, which increased to 38.7 in the post-training session, with an average improvement of 18 points or 159.3%. A total of 22 participants showed improvement, 2 participants remained the same, and none experienced a decrease. These findings indicate that the training effectively enhanced participants’ skills in managing video content for product promotion. The participants not only gained an understanding of the importance of digital marketing but also developed the ability to produce simple promotional videos ready for publication on social media. This mentoring activity proved effective in supporting the digital transformation of micro, small, and medium enterprises (MSMEs) at the village level, while also strengthening their product marketing strategies through visual content.
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM SMART AQUARIUM DENGAN PEMANTAUAN DAN OTOMATISASI BERBASIS IOT Andhika, Riyan; Saputro, Uyock Anggoro
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i1.8961

Abstract

Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) memungkinkan penerapan sistem otomatis dan pemantauan jarak jauh pada berbagai bidang, termasuk pemeliharaan akuarium. Pemeliharaan akuarium yang masih dilakukan secara manual sering menimbulkan kendala, seperti ketidakteraturan pemberian pakan dan pengendalian pencahayaan yang berdampak pada kesehatan ikan. Selain itu, perubahan suhu air di luar kisaran ideal serta peningkatan kekeruhan air akibat sisa pakan dan kotoran ikan dapat mengganggu kestabilan lingkungan akuarium. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem akuarium berbasis IoT untuk memantau kondisi lingkungan dan mengendalikan fungsi dasar akuarium secara otomatis dan real-time. Sistem dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor suhu DS18B20, sensor turbidity, motor servo, dan modul relay, dengan tampilan data melalui LCD dan aplikasi Blynk. Hasil pengujian menunjukkan tingkat error sensor suhu sebesar 0,2°C atau 0,67%, nilai ADC air jernih sebesar 2492 dan air keruh 2255, serta waktu respon sekitar 3 detik pada pemberian pakan dan 2 detik pada pengendalian lampu. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja dengan baik dan mendukung pemeliharaan akuarium secara lebih terkontrol.
Validasi Kendaraan Pada Sistem Parkir Cerdas Berbasis Pengenalan Citra Menggunakan Raspberry Pi 3 Amrullah, Agit; Saputro, Uyock Anggoro
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 2 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v12i2.5096

Abstract

Solusi parkir cerdas dalam mengatasi permasalahan lahan parkir telah dikembangan baik dari bentuk sistem informasi hingga terintegrasi. Pada ketersediaan zona parkir, beberapa solusi parkir cerdas, menggunakan bentuk implementasi sensor ultrasonik, infrared, dan pengenalan citra. Permasalahan yang terjadi pada kendaraan yang akan parkir pada zona parkir adalah validasi objek kendaraan parkir, sehingga akan sangat dimungkinkan objek bukan kendaraan dianggap sebagai kendaraan yang akan parkir. Pada penelitian ini akan dikembangkan mekanisme pendeteksian dan validasi dini pada kendaraan yang akan parkir pada suatu zona parkir cerdas berbasis pengenalan citra kendaraan menggunakan peralatan Microcontroller dengan tipe ESP32-Cam dan Raspberry Pi 3 sebagai server pada sistem parkir cerdas. Pada hasil pengujian yang didapatkan, kendaraan ataupun objek dapat terdeteksi dengan baik melalui akuisisi citra pada sisi belakang kendaraan yang akan terparkir dengan bentuk output validasi pada lokasi parkir menggunakan buzzer sebagai output hasil validasi dan pengarah jarak tepi zona parkir dengan kendaraan yang terdeteksi dan tervalidasi dengan tingkat akurasi sebesar 87% dan waktu validasi rata-rata 22 detik dengan menggunakan metode CNN pada framework YOLO v3.  
Klasifikasi Short Message Service Spam Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Alvares, Jannio; Saputro, Uyock Anggoro
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 4 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v12i4.4503

Abstract

Short Message Service atau yang lebih dikenal dengan SMS merupakan salah satu komunikasi dengan media teks melalui perangkat telepon seluler atau smartphone. Saat ini perkembangan teknologi informasi memungkinkan pengaksesan data lebih praktis, cepat, dan efisien, oleh karena itu dapat dimanfaatkan sebagian orang untuk melakukan spam untuk melakukan promosi terhadap suatu toko atau jasa. Spam adalah singkatan dari Sending and Posting Advertisement in Mass, yang artinya mengirim pesan secara massal. Selain untuk promosi ada juga yang menyalahgunakannya untuk melakukan tindakan kejahatan seperti penipuan berhadiah. Sebagian orang mungkin dapat mengenali apakah SMS tersebut berupa penipuan atau tidak, namun bagi orang awam yang baru saja mendapat SMS seperti itu tentu kebingungan dan mungkin akan tergiur. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah untuk mengklasifikasi jenis-jenis SMS apakah termasuk pesan normal, penipuan, atau promo. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes Classifier. Sebelum data digunakan dilakukan proses preprocessing terlebih dahulu, kemudian dilakukan proses feature extraction menggunakan TF-IDF. Data yang sudah diproses akan dibagi menjadi dua bagian dan akan dilakukan proses cross validation untuk menghasilkan kinerja yang baik. Berdasarkan hasil yang diperoleh, Multinomial Naïve Bayes yang menggunakan proses cross validation mendapat akurasi mencapai 97,7%.
AirDisinfeX: Pengembangan IoT pada Sistem Pencegahan Penyebaran COVID-19 melalui Udara Kharisma, Rizqi Sukma; Kusrini, Kusrini; Saputro, Uyock Anggoro; Sulistiyono, Mulia; Rahardi, Majid; Bernadhed, Bernadhed; Muktafin, Elik Hari
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 1 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v12i1.4483

Abstract

Ruang tertutup merupakan tempat yang memiliki potensi lebih tinggi dalam penyebaran virus COVID-19. Hal ini dikarenakan virus COVID-19 dapat terbawa udara. Ruang tertutup membuat udara semakin lama di ruang tersebut. Terlebih ruang tertutup sangat banyak digunakan untuk beraktivitas seperti rumah, sekolah, mall, kantor, tempat ibadah, dll. Sehingga untuk ruang tertutup harus mendapat perhatian serius untuk dapat menghindari penyebaran virus. AirDisinfeX adalah alat berbasis IoT dengan dilengkapi sinar UVC yang dapat membunuh virus termasuk virus COVID-19. Alat ini dapat dikendalikan dari jarak jauh secara manual atau timer. Sehingga alat bisa diaktifkan terlebih dahulu sebelum ruang tertutup digunakan. Penelitian ini juga menggunakan mikrokontroler ESP32 dalam mendukung pengembangan alat AirDisinfeX berbasis IoT. Hasil penelitian ini dengan akurasi sistem IoT AirDisinfeX sebesar 96,10% dan waktu respon rata-rata 5,32 detik
Implementation of SSL-Vision Transformer (ViT) for Multi-Lung Disease Classification on X-Ray Images Baasith, Rafi Haqul; Sasongko, Theopilus Bayu; Hadinegoro, Arifiyanto; Saputro, Uyock Anggoro
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 10 No. 1 (2026): February 2026
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v10i1.11844

Abstract

Chest X-ray imaging is one of the most widely used modalities for lung disease screening; however, manual interpretation remains challenging due to overlapping pathological patterns and the frequent presence of multiple coexisting abnormalities. In recent years, Vision Transformer (ViT) models have demonstrated strong potential for medical image analysis by capturing global contextual relationships. Nevertheless, their performance is highly dependent on large-scale labeled datasets, which are costly and difficult to obtain in clinical settings. To address this limitation, this study proposes a Self-Supervised Learning Vision Transformer (SSL-ViT) framework for multi-label lung disease classification using the CheXpert-v1.0-small dataset. The proposed approach leverages self-supervised pretraining to learn robust and transferable visual representations from unlabeled chest X-ray images prior to supervised fine-tuning. A total of twelve clinically relevant thoracic disease labels are retained, while non-disease labels are excluded to enhance interpretability and reduce confounding effects. Experimental results demonstrate that SSL-ViT achieves a high recall of 0.73 and a peak AUC of 0.75 on the test set, indicating strong sensitivity in detecting pathological cases. Compared to the baseline ViT model, SSL-ViT exhibits a recall-oriented performance profile that is particularly suitable for screening applications, where minimizing false negatives is critical. Furthermore, Grad-CAM visualizations confirm that the model focuses on anatomically meaningful lung regions, supporting its clinical relevance. These findings suggest that SSL-enhanced Vision Transformers provide a robust and effective solution for multi-label chest X-ray screening tasks.
Co-Authors AGIT AMRULLAH Alvares, Jannio Andhika, Riyan Ariadi, Muhammad Vicri Arifiyanto Hadinegoro, Arifiyanto Baasith, Rafi Haqul Bernadhed, Bernadhed Chaniago, Annisa Silvia Fauzi, Moch Farid Guric, Bonaventura Isaac Kharisma, Rizqi Sukma Kusrini, Kusrini Majid Rahardi Muktafin, Elik Hari Mulia Sulistiyono Nurcholis, Muhammad Tofa Prasetya, Wahyu Sindu Putra, Elliantosya Anugrah Rohim, Sigid Nur Sasongko, Theopilus Bayu