Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.767
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) PROCEEDING IC-ITECHS 2014 Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics JOIN (Jurnal Online Informatika) Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control JRST (Jurnal Riset Sains dan Teknologi) CYBERNETICS Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Literasi: Jurnal Ilmiah Pendidikan Bahasa, Sastra Indonesia dan Daerah JEECAE (Journal of Electrical, Electronics, Control, and Automotive Engineering) Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri Jurnal Manajemen Dakwah Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Jurnal Pengabdian Masyarakat Bidang Sosial dan Humaniora International Journal of Contemporary Sciences (IJCS) Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Repositor
Zamah Sari
Universitas Muhammadiyah Malang
Religion Aerospace Engineering Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Other

Published : 83 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 83 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Prototype Sistem Multi-Telemetri Wireless Untuk Mengukur Suhu Udara Berbasis Mikrokontroler ESP8266 Pada Greenhouse Hanum Shirotu Nida; Mahar Faiqurahman; Zamah Sari
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol 2, No 3, August-2017
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (592.049 KB) | DOI: 10.22219/kinetik.v2i3.89

Abstract

Telemetri wireless adalah proses pengukuran parameter suatu obyek yang hasil pengukurannya dikirimkan ke tempat lain melalui proses pengiriman data tanpa menggunakan kabel (wireless), sedangkan multi telemetri adalah gabungan dari beberapa telemeteri itu sendiri. Penelitian ini merancang prototype sistem multi-telemetri wireless untuk mengukur suhu udara dan kelembaban udara pada greenhouse dengan menggunakan sensor DHT11 dan data hasil dari pembacaan sensor dikirim dengan menggunakan modul WiFi ESP8266 ke server dengan menggunakan protokol HTTP. Dalam penelitian ini diuji nilai sensor DHT11, heap memory ESP8266, jarak atau jangkauan ESP8266, uji coba data missing handling dan kestabilan jaringan. Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa sensor DHT11 memiliki rata-rata kesalahan ukur suhu 0.92 oC dan kelembaban 3.1%. Modul WiFi ESP8266 mampu menyimpan dan mengirim buffer hingga 100 data dan dapat melakukan pengiriman dalam jangkauan 50 meter. Data missing handling memanfaatkan buffer untuk menyimpan data selama server sedang tidak dapat diakses oleh sensor node agar data tidak hillang. Kestabilan pengiriman data atau koneksi sensor node dengan server dipengaruhi oleh jumlah access point yang sedang berkomunikasi disekitar access point server dengan menggunakan channel yang sama.
Rancang Bangun Sistem Informasi Servis Oli Sepeda Motor Menggunakan Odometer Berbasis LBS Renda Arya Santana; Diah Risqiwati; Zamah Sari
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol 2, No 1, February-2017
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/kinetik.v2i1.98

Abstract

Waktu servis dapat diketahui melalui mengonversi putaran roda kendaraan menjadi jarak tempuh. Penggunaan sensor magnet Reed Switch untuk menghitung putaran roda sepeda motor, kemudian Mikrokontroller digunakan sebagai pengolah data putaran roda menjadi jarak tempuh. Apabila perhitungan jarak tempuh telah mencapai batas untuk servis oli, maka akan diberikan suatu peringatan berupa suara menggunakan buzzer. Sistem ini juga dilengkapi dengan button reset untuk melakukan reset perhitungan jarak tempuh dan sd card yang digunakan untuk menyimpan data jarak tempuh. Aplikasi Location Based Service dapat menentukan posisi pengguna maupun bengkel-bengkel resmi Honda yang telah terintegrasi. Dengan kombinasi ini, aplikasi Location Based Service bengkel akan mencari rute untuk menghubungkan posisi pengguna dengan bengkel motor serta memanfaatkan servis di google yang sudah disertakan layer traffic sehingga pengguna dapat memilih bengkel yang sesuai dengan keinginannya. Dari hasil aplikasi Location Based Service bengkel yang telah dibuat, aplikasi dapat mendaftarkan servis sepeda motor ke bengkel-bengkel yang terintegrasi. Aplikasi tersebut mampu melakukan proses pencarian lokasi bengkel terdekat di sekitar pengguna dan menunjukkan rute dari lokasi pengguna ke bengkel tujuan menggunakan API google map. 
Analysis of Uapush Malware Infection using Static and Behavior Method on Android Syaifuddin Syaifuddin; Zamah Sari; Mohammad Khairul Masduqi
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol 3, No 1, February-2018
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (540.139 KB) | DOI: 10.22219/kinetik.v3i1.265

Abstract

This research combines static and behavior analysis to detect malwares on Android system. The analysis process was completed by implementing analysis process on a malware-infected application running on an Android device. The analysis process was implemented based on specific stages, started from implementing behavior analysis on a malware-infected application running on Android device. Moreover, this behavior analysis ran the application on an Android emulator; afterwards, the file processing running on Android would be analyzed using the tool designed on this research to determine whether or not the executed application has been infected by malware. By utilizing behavior analysis, this research aimed to construct LiME kernel module being able to be executed on Android to collect data running on Android memory. This collected data would be analyzed further using volatility as data scanning. The second analysis utilized static analysis by checking the application on android system before running. During the static analysis, the application extraction was executed to generate some files to be analyzed to verify malware infection.
Aplikasi Pendukung Keputusan Kontrasepsi Menggunakan Metode TOPSIS Berbasis Mobile Zamah Sari; L. Yasril Imam; Didih Rizki Chandranegara; Wildan Suharso; Hardianto Wibowo
CYBERNETICS Vol 5, No 02 (2021): CYBERNETICS
Publisher : Universitas Muhammadiyah Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29406/cbn.v5i02.2731

Abstract

Keluarga adalah komponen kecil dari sebuah negara dan keluarga yang dihasilkan manusia yang akan membangun negara dan bangsa. Keluarga berencana (KB) adalah sebuah solusi yang efesien dalam menghasilkan manusia yang lebih berkualitas, baik dari sisi materi maupun spritual. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dibangunlah Aplikasi Pendukung Keputusan yang bertujuan untuk membantu para Akseptor KB dalam pemilihan alat kontrasepsi sesuai dengan kondisi pasien. Sistem pakar sendiri merupakan sebuah sistem pendukung keputusan yang sangat dibutuhkan untuk mendukung dalam pendukung keputusan alat kontrasepsi yang sesuai, cepat dan tepat berdasarkan pakar dalam bidang nya. Dalam pendukung keputusan ini, metode TOPSIS digunakan untuk memberi bobot pada pendukung keputusan. Metode TOPSIS dipilih karena dapat memberikan solusi yang efektif untuk permasalahan tertentu yang mengandung multi kriteria bahwa alternatif yang dipilih harus memiliki jarak terpendek dari Positif Ideal Solution (PIS) dan terjauh dari Negatif Ideal Solution (NIS) untuk menentukan alternatif terbaik. Pada penggunaan 50 sampel data uji Akseptor KB untuk dibandingkan antara metode TOPSIS dan AHP maka hasil akurasi metode TOPSIS memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan AHP dengan akurasi 84% sedangkan AHP memiliki akurasi 76%.
Aplikasi Multimedia Interaktif Pada Pembelajaran Metode Tilawati Berbasis Web Responsive Aminudin Aminudin; Zamah Sari; Setio Basuki
JRST (Jurnal Riset Sains dan Teknologi) Volume 3 N0. 1 Maret 2019: JRST
Publisher : Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (807.897 KB) | DOI: 10.30595/jrst.v3i1.3964

Abstract

Taman Pendidikan Al-Quran (TPQ) merupakan sebuah lembaga pendidikan untuk mendidik santri agar dapat membaca Al-Quran sesuai dengan aturan yang berlaku. Salah satu  metode yang dapat dipakai untuk belajar membaca Al-Qu’an dengan baik dan benar adalah Metode Tilawati. Metode Tilawati menawarkan suatu sistem pembelajaran Al-Qur'an yang yang mudah, efektif dan efesien demi mencapai kualitas bacaan, pemahamanan dan implementasi Al Qur'an. Tidak dapat dipungkiri, bahwa kehadiran teknologi informasi juga mempengaruhi perkembangan pendidikan, salah satunya adalah pendidikan di dalam lingkungan TPQ. Salah satu kendala yang dihadapi oleh TPQ yang menggunakan metode tilawati ini adalah tidak adanya media pembelajaran yang dapat digunakan oleh santri untuk mengulang pembelajaran yang telah dilakukan oleh santri secara mandiri. Untuk mengakomodasi dari permasalahan tersebut maka dalam penelitian ini akan dibangun sebuah aplikasi multimedia interaktif berbasis teknologi informasi yang dapat mencocokan antara huruf teks dengan hasil rekaman dari buku tilawati
Analysis of the Combination of Naïve Bayes and MHR (Mean of Horner’s Rule) for Classification of Keystroke Dynamic Authentication Zamah Sari; Didih Rizki Chandranegara; Rahayu Nurul Khasanah; Hardianto Wibowo; Wildan Suharso
JOIN (Jurnal Online Informatika) Vol 7 No 1 (2022)
Publisher : Department of Informatics, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/join.v7i1.839

Abstract

Keystroke Dynamics Authentication (KDA) is a technique used to recognize somebody dependent on typing pattern or typing rhythm in a system. Everyone's typing behavior is considered unique. One of the numerous approaches to secure private information is by utilizing a password. The development of technology is trailed by the human requirement for security concerning information and protection since hacker ability of information burglary has gotten further developed (hack the password). So that hackers can use this information for their benefit and can disadvantage others. Hence, for better security, for example, fingerprint, retina scan, et cetera are enthusiastically suggested. But these techniques are considered costly. The advantage of KDA is the user would not realize that the system is using KDA. Accordingly, we proposed the combination of Naïve Bayes and MHR (Mean of Horner’s Rule) to classify the individual as an attacker or a non-attacker. We use Naïve Bayes because it is better for classification and simple to implement than another. Furthermore, MHR is better for KDA if combined with the classification method which is based on previous research. This research showed that False Acceptance Rate (FAR) and Accuracy are improving than the previous research.
Detection of Covid-19 on X-Ray Image of Human Chest Using CNN and Transfer Learning Jalu Nusantoro; Faldo Fajri Afrinanto; Wana Salam Labibah; Zamah Sari; Yufis Azhar
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 6 No 3 (2022): Juni 2022
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (780.664 KB) | DOI: 10.29207/resti.v6i3.4118

Abstract

At the end of 2019, a new disease called Coronavirus Disease (COVID-19) originated in Wuhan, China. This disease is caused by respiratory tract infections, ranging from the common cold to serious diseases such as Middle East Respiratory Syndrome (MERS) and Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS). In Indonesia, there are tests to detect COVID-19, such as PCR and Rapid Test. This detector takes a long time and is less accurate in producing a diagnosis. This study aims to classify chest X-ray images using CNN and Transfer Learning methods to diagnose COVID-19. The proposed model has 4 scenarios: CNN Handcraft Model, Transfer Learning (VGG 16, VGG 19, and ResNet 50). This model is accompanied by data augmentation and data balancing techniques using undersampling techniques. The dataset used in this study is the “Covid-19 (COVID-19 and Normal) Radiographic Database” with 13,808 data divided into two classes, namely COVID-19 and Normal. Each model built will produce values for accuracy, precision, recall, and confusion matrix. The results of CNN Scenario 1 accuracy is 95%, in Scenario 2 VGG 16 the accuracy is 93%, Scenario 3 VGG 19 is 90% and Scenario 4 ResNet 50 is 80%.
Classification of Brain Tumors on MRI Images Using Convolutional Neural Network Model EfficientNet Muhammad Aji Purnama Wibowo; Muhammad Bima Al Fayyadl; Yufis Azhar; Zamah Sari
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 6 No 4 (2022): Agustus 2022
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (623.138 KB) | DOI: 10.29207/resti.v6i4.4119

Abstract

A brain tumor is a lump caused by an imperfect cell turnover cycle in the brain and can affect all ages. Brain tumors have 4 grades, namely grades 1 to 2 are benign tumor grades, and grades 3 to 4 are malignant tumor grades. Therefore, early identification of brain tumor disease is very important in providing appropriate treatment and treatment. This study uses a dataset obtained through the Kaggle website titled Brain Tumor Classification (MRI). The number of data is 3264 images with details of Glioma tumors (926 images), Meningioma tumors (937 images), pituitary tumors (901 images), and without tumors (500 images). In this study, there are 4 scenarios with different testers. This study proposes the classification of brain tumors using Hyperparameter Tuning and EfficientNet models on MRI images. The EfficientNet model used is the EfficientNetB0 and EfficientNetB7 models with the architecture used are the input layer, GlobalAveragePooling2D layer, dropout layer, and dense layer as well as adding augmentation data to the dataset to manipulate the data in order to improve the results of the proposed model. After building the model, the results of accuracy, precision, recall, and f1-score will be obtained in each scenario. Accuracy results in Scenario 1 are 91%, scenario 2 is 95% accurate, scenario 3 is 95%, and scenario 4 is 98%.
Sistem Kontrol Suhu Rem Hidrolik Pada Kendaraan Bermotor Dengan Metode Logika Fuzzy Fengki Faradila; Diah Risqiwati; Zamah Sari
JEECAE (Journal of Electrical, Electronics, Control, and Automotive Engineering) Vol. 4 No. 1 (2019): JOURNAL OF ELECTRICAL, ELECTRONICS, CONTROL, AND AUTOMOTIVE ENGINEERING (JEECAE
Publisher : Pengelolaan Penerbitan Publikasi Ilmiah (P3I) Politeknik Negeri Madiun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32486/jeecae.v4i1.368

Abstract

Pada penelitian ini akan membahas tentang pembuatan sistem kendali suhu rem kendaraan berbasis mikrokontroler Arduino UNO. Proses pengendalian suhu tersebut menggunakan metode logika fuzzy. Logika fuzzy digunakan agar sistem dapat memetakan nilai suhu yang diterima dan menentukan nilai output sistem. Nilai output tersebut nantinya digunakan untuk menentukan seberapa besar daya yang diberikan oleh sistem untuk mendinginkan perangkat pengereman. Data pada penelitian ini diperoleh dari hasil pengujian langsung pada perangkat pengereman kendaraan. Untuk data pembanding digunakan alat berupa thermometer gun untuk mengukur suhu dan avometer untuk mengukur besar daya yang berikan sistem. Dari hasil pengujian menunjukan bahwa sistem memiliki deviasi pengukuran suhu sebesar 19,3% dengan tingkat keberhasilan logika fuzzy pada sistem sebesar 86%.
Detection of Credit Card Fraud with Machine Learning Methods and Resampling Techniques Moh. Badris Sholeh Rahmatullah; Aulia Ligar Salma Hanani; Akmal Muhammad Naim; Zamah Sari; Yufis Azhar
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 6 No 6 (2022): Desember 2022
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v6i6.4213

Abstract

Financial institutions in the form of banks provide facilities in the form of credit cards, but with the development of technology, fraud on credit card transactions is still common, so a system is needed that can detect fraud transactions quickly and accurately. Therefore, this study aims to classify fraudulent transactions. The proposed method is Ensemble Learning which will be tested using the Boosting type with 3 variations, namely XGBoost, Gradient Boosting, and AdaBoost. Then, to maximize the performance of the model, the dataset used is optimized with the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) function from the Imblearn library in the data train to handle imbalanced dataset conditions. The dataset used in this study is entitled "Credit Card Fraud Detection" with a total of 284807 data which is divided into two classes: Not Fraud and Fraud. The proposed model received a recall of 92% with Gradient Boosting, where the results increased by 10.37% compared to the previous study using Random Forest with a recall result of 81.63%. This is because the use of SMOTE in the data train greatly influences the classification of Not fraud and fraud classes.
Co-Authors Abdul Munir Mulkhan Abdul Munir Mulkhan Achmad Irfani Nur Iman Ade Nurhidayat Nasution Ade Nurhidayat Nasution Adelya Daniyah Adhigana Priyatama Agung Wahyu Purnadi Agus Eko Agus Eko Minarno Ahmad Miftakh Akbi, Denar Regata Akhmad Yusuf F Akhmad Yusuf Fadli Akmal Muhammad Naim Aldyth Sugiharto Wijaya Aldyth Sugiharto Wijaya Ali Sofyan Kholimi Amellia Amanullah Sugiharto Aminudin Aminudin Andi Shafira Dyah Kurniasari Anggreani Tyas Sari Annisa Fitria Nurjannah Asty Try Yuliandari Aulia Ligar Salma Hanani Basuki, Setio Bayu Adhitia Wardana Bayu Adhitia Wardana Bayu Yudha Purnomo Bella Chintia Eka Merita Bella Chintia Merita Chandranegara, Didih Rizki Damayanti, Elok Dedi Purniawan Dedi Purniawan Denar Regata Akbi Denar Regata Akbi Diah Ayu Fitriani Diah Risqiwati Didih Rizki Didih Rizki Chandranegara Dimas Arya Santika Diyah Luthfi Anjani Evi Dwi Wahyuni Faiq Azmi Nurfaizi Fakhrul Nasrulloh Fakhrul Nasrulloh Faldo Fajri Afrinanto Faris Taufiqillah Rahman Faruq Ferdinan Syah Fatimah Nursandi Fauzi Dwi Sumadi Febyola Noeraini Fengki Faradila Fitriani, Diah Ayu Gilang Permana Gita Indah Marthasari Gratiyo Wahyu Wahidin Hanafi Prasetyoko Hanum Shirotu Nida Hardianto Wibowo Heni Pujiastuti Hi Jamal, Agus Ilham Rahmana Syihad Ilmi Dwi Akrimni Inung Bagus Prasetyo inung bagus prasetyo Jafar Shodiq Djawas Jalu Nusantoro Krisna Bimantoro L. Yasril Imam Lailatul Husniah Lalu Rahmat Hidayat Lalu Rahmat Hidayat Lucky Nurfiqin Luqman Hakim Machammad Iqbal Putra Wardhana Mahar Faiqurahman Martin Fatnuriyah Masatoshi Tsuchiya Masduqi, Mohammad Khairul Maskur Maskur Maskur, M Maskur, Maskur May Lia Elfina Melly Damara Chaniago Miftah Faisal Hamdani Miftakh, Ahmad Miftakhudin Kusuma Wijaya Miftakhudin Kusuma Wijaya Moechammad Sarosa Moh. Badris Sholeh Rahmatullah Mohammad Khairul Masduqi Muchammad Zaidan Muchsin Bin jafar Al Hamid Muhamad Yamin Muhammad Aji Purnama Wibowo Muhammad Alfiannur Muhammad Bima Al Fayyadl Muhammad Ferdian Pradana Muhammad Hisyam Kamil Muhammad Iqbal Naufal Ilmi Muhammad Junus Muhammad Rizal Ashari Narendra Harjuno Indriarto Handoyo Ningsih Djamsi Norhabibah, Siti Novel, Muhammad Nuryasin, Ilyas Prasomya Mahardhika Puspita, Yeni Cania Qhistina Dyah Khatulistiwa Rahayu Nurul Khasanah Rahayu Puji Lestari Rahayu Puji Lestari Rahmat Renda Arya Santana Rendy Bramesta Kusumadewa Rino Nugroho Rino Nugroho Rizky Indrabayu Rohsih Hana Sundari Rohsih Hana Sundari Ruslan Yusuf Rustandi, Adi S, Vinna Rahmayanti S.B.P. Handhajani Sabrina Nurul Ubay Sabrina Nurul Ubay Santana, Renda Arya Sari, Anggreani Tyas Setiawan Siti Norhabibah Sofyan Arifianto Sofyan Arifianto Suhari Sumadi, Fauzi Dwi Setiawan Suratiningsih, Meity Susanti Prasetyaningrum syaifuddin syaifuddin Syaifuddin Syaifuddin Syaifuddin Syaifuddin Syaifuddin Syaifuddin Taufik Abdul Aziz Toto Tohari Ubay, Sabrina Nurul Wahyu Andhyka Kusuma Wahyu Priyo Wicaksono Wana Salam Labibah Wicaksono, Galih Wasis Wildan Suharso Wildan Suharso Wisnu Bayu Ahadin Wisnu Gilang Pamungkas Wiyono, Briansyah Setio Yoga Pamungkas Yoga Pamungkas Yuda Munarko Yufis Azhar Yufiz Azhar Yundari, Yundari