Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA) APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Satrio Panca Nugroho
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology

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

Found 2 Documents
Search

 1 
LITERATUR REVIEW : Penggunaan Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Penyakit Tanaman Anggur Khairuz Zuhdi; Bintang Syaputra; Rizal Fazri; Satrio Panca Nugroho
Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia Vol 2 No 3 (2024): Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA)
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Anggur atau Nama Ilmiahnya Vitis Vinifera merupakan tanaman asli dari Eropa yang saat ini banyak ditanam dan dibudidayakan di berbagai negara termasuk Indonesia. Anggur dapat dibedakan jenisnya melalui warna, bentuk, ukuran, rasa, dan daunnya. Khususnya Untuk Meningkatkan Kualitas Produksi Wine Cara Melindungi Tanaman Dari Penyakit Yang Disebabkan Oleh Jamur Dan Mikroorganisme. Umumnya Penyakit Tanaman Merambat Meliputi 4 (Empat) Jenis Penyakit Yaitu Hawar Daun, Tungau. (Tungau), Sorgum Hitam (Dark Sorgum) Dan Busuk Hitam (Dark Decay). Dalam Penelitian Ini Akan Diusulkan Menggunakan Metode Ekstraksi Struktur Jaringan Saraf Matriks Kejadian Bersama Tingkat Abu-Abu (GLCM) Untuk Klasifikasi Anggur. Information yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Kaggle setiap kelas berisi kumpulan information sebanyak 80. Terdapat 4 Kelas Klasifikasi yaitu Daun Sehat, Kudis Hitam, Daun Keriput dan Busuk Daun Hitam. Metode yang digunakan dalam Penelitian Ini adalah Jaringan Syaraf Tiruan dengan propagasi balik. Penggunaan Kecerdasan Buatan Untuk Proses Pengenalan Gambar Telah Banyak Digunakan Oleh Para Peneliti. Salah Satu Bidangnya Adalah Pengenalan Penyakit Daun Anggur. Demonstrate Inkremental Dilakukan Sebelum Klasifikasi Mesin Vektor Dukungan Dengan Inti Kubik, Dengan Akurasi 97,6%. Peningkatan Performa Akurasi Prediksi Gambar Melalui Show Juga Dapat Ditingkatkan Dengan Berbagai Cara. Beberapa Teknik Yang Dapat Digunakan Antara Lain: Menggunakan Pemilihan Fitur, Pra-Pemrosesan Untuk Menemukan Dan Menghilangkan Exception, Atau Memilih Algoritma Klasifikasi Yang Secara Khusus Mampu Menangani Kumpulan Information Dengan Karakteristik Tertentu. Teknik Lainnya Adalah Dengan Menjalankan Gambar Melalui Proses Ekstraksi Fitur Untuk Mendapatkan Dataset. Berkualitas Baik Yang Dapat Dilatih Untuk Mendapatkan Demonstrate Dengan Akurasi Yang Relatif Lebih Tinggi Dibandingkan Penelitian Sebelumnya.
Edukasi Keamanan Data Bagi Pelajar Dan Remaja Dalam Dunia Digital Bagus Gusti Janova; Benedictus Geovanda Sihombing; Ghilman Yazid Abdullah; Khairuz Zuhdi; Nadzel Ramadania; Raihan Daniel Putra Nakoh; Sabrillah Sabastian; Satrio Panca Nugroho; Siti Nur Kholipa; Sulisto Fajar Utomo
APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 2 No 4 (2024): APPA : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Di era digital, keamanan data sangat penting, terutama bagi pelajar dan remaja yang semakin sering berinteraksi dengan platform digital. Artikel ini mengulas pentingnya edukasi keamanan data bagi generasi muda, dengan menekankan kebutuhan untuk meningkatkan kesadaran dan pengetahuan praktis dalam menjaga informasi pribadi. Dengan semakin berkembangnya media sosial, permainan daring, dan platform pendidikan, pelajar dan remaja rentan terhadap ancaman dunia maya, termasuk pencurian identitas, phishing, dan pelecehan daring. Berbagai penelitian (misalnya, Rahardjo et al., 2014; Setiawan, 2020) menyoroti pentingnya mengintegrasikan edukasi keamanan siber dalam kurikulum sekolah untuk mempersiapkan generasi muda menghadapi potensi risiko di dunia digital. Mendidik kalangan ini tentang cara melindungi privasi mereka dapat menciptakan lingkungan daring yang lebih aman dan pendekatan proaktif terhadap keselamatan digital pribadi.
Co-Authors Bagus Gusti Janova Benedictus Geovanda Sihombing Bintang Syaputra Ghilman Yazid Abdullah Khairuz Zuhdi Nadzel Ramadania Raihan Daniel Putra Nakoh Rizal Fazri Sabrillah Sabastian Siti Nur Kholipa Sulisto Fajar Utomo