Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.835
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Renewable Energy and Smart Device
Irfan, Muh. Nur
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Diagnosa Kecanduan Nonton TikTok pada Gen Z dan Gen Alpha dengan Metode Fuzzy Sugeno dan Mamdani Ramli, Hartini; Amanda, Nur Aulia; Arsyila, Sinar; Irfan, Muh. Nur; Alwi, Muh.
Journal of Renewable Energy and Smart Device Vol.2, No.1, November 2024
Publisher : PT. Global Research Collaboration

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

Abstract

Di era digital saat ini, media sosial menjadi tak terpisahkan dalam kehidupan sehari-hari. Kecanduan terhadap platform seperti TikTok menjadi perhatian serius, terutama di kalangan Generasi Z. Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode diagnostik efektif untuk mendiagnosa tingkat kecanduan nonton TikTok pada Generasi Z menggunakan pendekatan fuzzy, seperti metode Fuzzy Sugeno dan Mamdani. Metode ini digunakan dalam sistem cerdas untuk menganalisis data yang tidak pasti. Dalam penelitian ini, metode tersebut diterapkan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap kecanduan TikTok pada Generasi Z. Pendekatan fuzzy memungkinkan penggabungan pengetahuan dan variabel kompleks dalam mendiagnosa kecanduan ini. Penelitian ini didasarkan pada tinjauan pustaka tentang kecanduan media sosial, faktor-faktor yang mempengaruhinya, dan karakteristik khusus Generasi Z dalam menggunakan TikTok. Metode diagnostik yang dikembangkan bertujuan memberikan tingkat kecanduan yang sesuai untuk setiap individu berdasarkan data input. Hasil diagnosa dapat digunakan untuk pengembangan program intervensi yang lebih efektif dalam mengatasi kecanduan TikTok pada Generasi Z. Penelitian ini memberikan pemahaman baru tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kecanduan TikTok pada Generasi Z melalui pendekatan fuzzy, sehingga memungkinkan intervensi yang lebih tepat dan efektif dalam mengatasi kecanduan media sosial pada generasi muda ini
Pengembangan Sistem Monitoring Kualitas Udara Dalam Ruangan Berbasis IoT dengan Sensor MQ-135 dan DHT22 T., Veronika Asri; Darwisy, Khoyrul Warits; Irfan, Muh. Nur
Journal of Renewable Energy and Smart Device Vol.2, No.1, November 2024
Publisher : PT. Global Research Collaboration

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

Abstract

Kualitas udara dalam ruangan yang buruk dapat berdampak serius pada kesehatan dan kenyamanan penghuni. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring kualitas udara berbasis IoT menggunakan sensor MQ-135 dan DHT22 yang mampu memberikan data real-time dan notifikasi melalui bot Telegram. Metode yang digunakan adalah model pengembangan Waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengkodean, perakitan perangkat keras, dan pengujian sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat memantau kondisi udara secara akurat, memberikan notifikasi "baik" atau "buruk" berdasarkan data dari sensor, serta memudahkan pengguna memantau kualitas udara melalui Telegram. Data real-time meningkatkan kesadaran akan pentingnya menjaga kualitas udara dalam ruangan, sekaligus menawarkan solusi berbasis teknologi yang efisien dan terjangkau. Penelitian ini berimplikasi pada penerapan IoT untuk mendukung pengelolaan kualitas udara yang lebih baik di berbagai lingkungan.
Co-Authors Albar, Muh. Alwi, Muh. Amanda, Nur Aulia Arsyila, Sinar Baso, Fadhlirrahman Darwisy, Khoyrul Warits Muhqisar, Iqvhan Ramli, Hartini Veronika Asri Tandirerung