Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.882
P-Index
This Author published in this journals
All Journal RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan Eastasouth Journal of Positive Community Services JURNAL ILMIAH SAINS TEKNOLOGI DAN INFORMASI Jurnal Teknologi Informasi
Abd. Ghofur
Universitas Ibrahimy
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Penerapan Algoritma Insertion Sort Pada Aplikasi Pengolahan Data Mahasiswa Menggunakan Java Di Fakultas Sains Dan Teknologi Prodi Teknologi Informasi Abd. Ghofur; Jamilatun Nazila; Na’imatul Holidiyah; Siti Kholifah; Firdawati Husaini Kulsum; Nafisatul Insiyah
Eastasouth Journal of Positive Community Services Vol 4 No 01 (2025): Eastasouth Journal of Positive Community Services (EJPCS)
Publisher : Eastasouth Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58812/ejpcs.v4i01.375

Abstract

Pengurutan data merupakan proses penting dalam sistem informasi akademik, terutama untuk menyusun data mahasiswa seperti nama, NIM, dan nilai agar lebih mudah dianalisis serta ditampilkan secara terstruktur. Penelitian ini menerapkan algoritma Insertion Sort yang dikenal sederhana namun efektif dalam menangani dataset berukuran kecil hingga menengah. Insertion Sort bekerja dengan cara menyisipkan elemen ke posisi yang tepat dalam bagian array yang telah terurut, sehingga cocok digunakan dalam aplikasi pemrosesan data yang tidak memerlukan kompleksitas tinggi. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Java dengan pendekatan berorientasi objek dan memanfaatkan array sebagai struktur data utama. Proses pengurutan difokuskan pada atribut nama dan nilai mahasiswa, serta diuji dalam berbagai skenario untuk mengukur performa kecepatan dan akurasi pengurutan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Insertion Sort mampu mengurutkan data dengan efisien dan akurat dalam lingkungan aplikasi desktop berbasis Java. Selain itu, aplikasi yang dibangun dinilai cukup ringan, mudah dipahami, serta dapat dikembangkan lebih lanjut untuk mendukung fitur-fitur akademik lainnya. Penelitian ini diharapkan menjadi referensi yang bermanfaat dalam pembelajaran algoritma dasar serta sebagai dasar pengembangan sistem informasi akademik bagi pemula.
KLASIFIKASI EMOSI WAJAH MANUSIA (HAPPY, SAD, ANGRY, NEUTRAL) DARI CITRA MENGGUNAKAN GOOGLE TEACHABLE MACHINE Eny Itsnainy Agustin; Abd. Ghofur; Faza Qori Aina; Lisa Muhfidha; Tuti Alawiyah
Jurnal Teknologi Informasi Vol 13 No 1 (2025): Jurnal Teknologi Informasi
Publisher : LPPM USTJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58839/jti.v13i1.1547

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan emosi wajah manusia berdasarkan ekspresi citra digital menggunakan platform Google Teachable Machine. Empat kategori emosi yang digunakan dalam klasifikasi ini adalah bahagia, sedih, marah, dan datar. Data dikumpulkan dari berbagai platform daring seperti Pinterest, Freepik, dan lainnya, kemudian melalui proses cleaning untuk mengelompokkan dataset sesuai kelas dan menghapus duplikasi atau data yang tidak relevan. Model dilatih menggunakan metode transfer learning dengan pengaturan parameter seperti epoch, batch size, dan learning rate. Tiga model dilatih dengan konfigurasi berbeda, dan model ketiga (epoch 300, batch size 32, learning rate 0.0001) memberikan hasil terbaik dengan akurasi tinggi dan distribusi klasifikasi yang seimbang pada keempat kelas. Prototipe dari model ini di-deploy menggunakan fitur cloud shareable export pada Teachable Machine, menghasilkan aplikasi berbasis web yang dapat langsung digunakan melalui webcam atau unggahan gambar, serta kompatibel dengan perangkat smartphone. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Teachable Machine tidak hanya mampu menghasilkan model klasifikasi ekspresi wajah yang akurat, tetapi juga dapat digunakan sebagai alat validasi dataset secara cepat dan efisien.
DETEKSI KUALITAS RUMPUT LAUT MENGGUNAKAN METODE CONVELUTION NEURAL NETWORK (CNN) BERDASARKAN CITRA DIGITAL (STUDI KASUS : DESA ALASMALANG KECAMATAN RAAS SUMENEP) Supandi Supandi; Abd. Ghofur; Firman Santoso
Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Vol 10 No 2 (2025): Juli
Publisher : LPPM Universitas Abdurrab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36341/rabit.v10i2.6273

Abstract

Seaweed quality greatly determines the economic value and competitiveness of processed marine products. To assist the automatic and objective quality classification process, a Convolutional Neural Network (CNN)-based approach is used with RGB color features from digital images as the main input. Seaweed images go through the stages of preprocessing, RGB color feature extraction, quality class labeling, and CNN model training. Two quality categories are defined, namely good and bad. The training results show that the CNN model is able to classify seaweed quality with an accuracy rate of 92% on training data and 91.19% on test data, as well as low and stable loss values. The application of CNN to color features has proven effective for image-based seaweed quality classification, and can be further developed in an automatic quality evaluation system in the agricultural and marine sectors.
Sistem Informasi Pelanggaran Santri Berbasis Web Untuk Pemantauan Dan Pelaporan Pada Kamtib: (Studi Kasus:Putri Pondok Pesantren Salafiyah Syafi’iyah) Rita Irawati; Abd. Ghofur; Lukman Fakih Limidilah
Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan Vol. 4 No. 4 (2025): Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan
Publisher : Yayasan Inovasi Kemajuan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55826/8ds28g25

Abstract

Kemajuan teknologi informasi mendorong lembaga pendidikan, termasuk pondok pesantren, untuk mengadopsi sistem informasi dalam mendukung operasional. Salah satu aspek penting di lingkungan pesantren adalah pencatatan pelanggaran santri sebagai bagian dari pembinaan dan penegakan kedisiplinan. Namun, proses pencatatan di bagian keamanan dan ketertibab (Kamtib) masih dilakukan secara manual, sehingga rawan terjadi kesalahan dan memperlambat pelaporan. Sistem lama yang pernah digunakan juga tidak berjalan optimal serta terbatas dari segi aksebilitas. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dirancang sistem informasi pelaporan pelanggaran santri yang terintegrasi menggunakan metode Waterfall, melalui tahapan analisis, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem yang di bagun mencakup fitur pencatatan pelanggaran, klasifikasi jenis pelanggaran, pengelolaan sanksi, dan pembuatan laporan otomatis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mempercepat proses kerja bagian bimbingan dan pembinaan (BP), meminimalkan kesalahan pencatatan, serta menyajikan data pelanggaran secara terstruktur. Diharapkan sistem ini dapat meningkatkan efektivitas pembinaan dan mendukung terciptanya lingkungan pesantren yang lebih tertib.
Penerapan Model Antrean FIFO untuk Meningkatkan Efisiensi Pelayanan pada Bank Mini Syari’ah di Pondok Pesantren Syalafiyah Syafi’iyah Sukorejo ABD. Ghofur; Nadhrotun Jamilah; Ana Putri Nur Amanah; Jannatin Firdausiyah; Mardhiyatul Jazilah
JURNAL ILMIAH SAINS TEKNOLOGI DAN INFORMASI Vol. 4 No. 3 (2026): Juli : Jurnal Ilmiah Sains Teknologi dan Informasi
Publisher : CV. ALIM'SPUBLISHING

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59024/jiti.v4i3.2202

Abstract

This research examines the operational dynamics of the First In First Out (FIFO) queuing approach at the Bank Mini Syari'ah unit of Pondok Pesantren Salafiyah Syafi'iyah Sukorejo, a pesantren-run financial service handling santri's day-to-day transactions. Long queues remain common in Islamic financial institutions, often persisting even after FIFO is formally adopted, leaving customer dissatisfaction largely unresolved. This research describes how FIFO is designed, applied, and interpreted by Customer Service staff and santri within the pesantren's distinct social setting. A descriptive qualitative method was used, drawing data from in-depth interviews, direct observation of daily queue behavior, and transaction documentation dated 20 June 2026. Data were processed through interactive analysis following Spradley and Miles-Huberman, with credibility secured via source and technique triangulation. Results show FIFO realized through a Java-based program separating Teller and Customer Service queues; field testing revealed transaction peaks clustered in mid-morning hours while officer workloads stayed fairly balanced. The study finds FIFO improves order over the earlier informal "first come first served" practice, though its success rests less on algorithmic precision and more on how fairness and discipline are embraced within pesantren culture. Practical suggestions include consistent numbering systems and stronger floor management during peak hours.
Co-Authors Ana Putri Nur Amanah Eny Itsnainy Agustin Faza Qori Aina Firdawati Husaini Kulsum Firman Santoso Jamilatun Nazila Jannatin Firdausiyah Lisa Muhfidha Lukman Fakih Limidilah Mardhiyatul Jazilah Nadhrotun Jamilah Nafisatul Insiyah Na’imatul Holidiyah Rita Irawati Siti Kholifah Supandi Supandi Tuti Alawiyah