Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.116
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of System and Computer Engineering Sentra Dedikasi: Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences Advances in Computer System Innovation Journal (ACSI Journal)
Iskandar, Imran
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
CNN Modeling for Classification of Bugis Traditional Cakes Iskandar, Imran; Jeffry, Jeffry; Fadliana, Nurul; Rimalia, Watty; Ahyana, Nurul
Journal of System and Computer Engineering Vol 6 No 1 (2025): JSCE: January 2025
Publisher : Universitas Pancasakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61628/jsce.v6i1.1685

Abstract

Abstract This research aims to create a classification system that can recognize traditional Bugis cakes using the Convolutional Neural Network method. (CNN). Traditional Bugis cakes play an important role in Indonesia's culinary heritage, which is rich in diversity and flavor. However, the lack of documentation and sufficient recognition of these cakes could lead to the loss of cultural knowledge. In this study, a collection of images of traditional Bugis cakes was gathered and processed for training a CNN model. This model was created to recognize and classify various types of cakes based on their visual attributes. The evaluation results show that the CNN model can achieve a high level of accuracy in identifying these cakes, making it a useful tool in preserving and promoting traditional Bugis cakes. This research is expected to contribute to the development of image recognition technology and raise public awareness about the richness of local culinary heritage. Keywords : Convolutional Neural Network (CNN), Bugis Cake, Indonesian Cuisine
ANALISIS KEPUASAN PASIEN RAWAT JALAN MENGGUNAKAN KAISER MEYER OLKIN UNTUK PEMBELIAN OBAT KEMBALI DI RSUD KOTA MAKASSAR Iskandar, Imran; Ishak, Pertiwi
Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences Vol. 1 No. 1: Februari: 2023: JOPACS
Publisher : Arlisaka Madani Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59823/jopacs.v1i1.14

Abstract

Pelayanan yang maksimal merupakan bagian yang perlu dipertimbangkan demi terbangunnya kepuasan pasien rumah sakit. Penelitian ini dilaksanakan dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan pasien rawat jalan dalam pembelian obat pada RSUD kota Makassar. Untuk mengetahui pengaruh citra rumah sakit terhadap kepuasan pasien rawat jalan. Penelitian ini termasuk jenis penelitian kuantitatif. Data penelitian diperoleh dengan penyebaran kuisioner terhadap 40 orang pasien rawat jalan yang sedang berobat di rumah sakit. Data penelitian dilakukan uji Analisis factor dalam program aplikasi SPSS.
Pelatihan Panduan Dalam Pengoperasian Microsoft Office Bagi Perangkat Desa Iskandar, Imran; Nur, Nur Hamdani; Rimalia, Watty; Panggabean, Benny Leonard; Tenriana, Nuzul; Herianto, Dedy; Iriany, Rosary
SENTRA DEDIKASI: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 2 No. 2 (2024): Mei 2024
Publisher : Arlisaka Madani Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59823/dedikasi.v2i2.61

Abstract

Pelatihan Panduan Dalam Pengoperasian Microsoft Office bertujuan untuk meningkatkan keterampilan perangkat desa di Desa Lentu dalam menggunakan aplikasi perkantoran yang esensial. Program pelatihan ini melibatkan 20 peserta, termasuk kepala desa, sekretaris desa, bendahara, dan staf administrasi, yang sebelumnya memiliki keterbatasan dalam penguasaan Microsoft Word, Excel, dan PowerPoint. Metode pelatihan meliputi demonstrasi langsung, praktik individu, dan sesi tanya jawab, dengan fokus pada penerapan keterampilan dalam konteks administratif desa. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan signifikan dalam keterampilan peserta. Sebelum pelatihan, hanya 30% peserta yang memiliki pengetahuan dasar mengenai Microsoft Office. Setelah pelatihan, 85% peserta mampu menggunakan Microsoft Word untuk menyusun dokumen resmi dengan format yang benar, 80% peserta berhasil mengelola data keuangan menggunakan Microsoft Excel, dan 75% peserta dapat membuat presentasi efektif dengan Microsoft Power Point. Umpan balik dari peserta menunjukkan peningkatan kepercayaan diri dan kepuasan kerja, serta penerapan keterampilan yang lebih efisien dalam tugas-tugas administratif sehari-hari. Pelatihan ini juga menghasilkan modul panduan yang dapat digunakan sebagai referensi berkelanjutan bagi perangkat desa dan komunitas lain yang membutuhkan pelatihan serupa. Saran untuk tindak lanjut mencakup perpanjangan durasi pelatihan, pelatihan lanjutan, dan penyediaan dukungan teknis berkelanjutan. Temuan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi pada peningkatan efektivitas administrasi desa dan pelayanan publik di masa depan.
Sistem Monitoring Status Meja Pada Restoran Berbasis Internet of Things (IOT) Mardewi, Mardewi; Iskandar, Imran; Sofyan, Sofyan; La Wungo, Supriyadi; Aziz, Firman
Journal of System and Computer Engineering Vol 4 No 2 (2023): JSCE: Juli 2023
Publisher : Universitas Pancasakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61628/jsce.v4i2.816

Abstract

The condition of a busy restaurant sometimes makes it difficult for waiters to monitor and provide satisfactory service to customers. Customers must wave when they want to call waiters but feel ignored or not seen and will feel uncomfortable with the atmosphere and calm in the dining room. An Internet of Things (IOT) based desk status monitoring system is a concept that has the ability to transfer data over a network without the need for human-to-human interaction. This study proposes a table status monitoring system in IOT-based restaurants. This tool is made so that it can be applied to large rooms and crowded visitors. A device equipped with wireless communication to send data to the server, so that it can be monitored in real time. If the button on the tool is pressed, the system will send a signal to the relay to give a call sign warning to restaurant staff/waitresses. The results of this study indicate that status information from tables requesting service from waiters will respond to these service requests and help optimize service at restaurants so that they can satisfy their customers.
Perancangan Sistem Monitoring Kualitas Udara Ruangan Berbasis Internet of Things (IoT) Iskandar, Imran; Rimalia, Watty; jeffry, Jeffry; Panggabean, Benny Leonard Enrico
Journal of System and Computer Engineering Vol 5 No 1 (2024): JSCE: Januari 2024
Publisher : Universitas Pancasakti

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

Abstract

The purpose of the research is to monitor air quality in the room by using MQ2, Microcontroller NodeMCU equipped with ESP8266 wireless module by using MQTT protocol for Data Communication sensor node to server. System testing uses a black box testing approach.The type of research used in this study is experimental research with the approach of PPDIOO methodology. This research is done by conducting trials where mechanical and electronic design for hardware components designed to build tools using this sensor can work according to the objectives and target desired.The results of this research show that when the sensor detects the existence 150 of smoke, gas, carbon monoxide (CO) then the value of the ADC sensor will give a warning notification in the form of an alarm generated from the tone/tone of the alarm will be active when the sensor is actively reading the value of ADC with a tolerance above 150 ppm
KLASIFIKASI PENYAKIT MALARIA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Aziz, Firman; Iskandar, Imran; Armansyah, M Rezky
Advances in Computer System Innovation Journal Vol. 2 No. 1: April 2024, ACSI Journal
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/acsijournal.v2i1.518

Abstract

Penelitian ini mengembangkan model Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi infeksi malaria dari gambar mikroskopis darah. Dataset "Cell Images for Malaria Detection" digunakan dan dibagi menjadi data pelatihan, validasi, dan pengujian, dengan augmentasi data melalui ImageDataGenerator untuk meningkatkan variasi dan kemampuan generalisasi model. Pelatihan model dilakukan dengan callback 'EarlyStopping' untuk menghindari overfitting dan mengoptimalkan waktu pelatihan, sehingga model berhenti lebih awal saat tidak ada peningkatan signifikan pada validasi loss. Hasil penelitian menunjukkan akurasi tinggi antara 0.9482 hingga 0.9595 dan nilai loss yang rendah, dengan konvergensi dalam 3 hingga 6 epoch. Evaluasi menggunakan dataset validasi memastikan bahwa model dapat memprediksi dengan akurat pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Model ini menunjukkan potensi besar sebagai alat bantu diagnosis otomatis malaria yang cepat dan andal, terutama di daerah dengan keterbatasan sumber daya medis, sehingga dapat membantu mengurangi angka kematian dan morbiditas akibat malaria. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam upaya global untuk mengendalikan dan memberantas malaria.
Co-Authors Ahyana, Nurul Armansyah, M Rezky Fadliana, Nurul Firman Aziz Herianto, Dedy Iriany, Rosary Ishak, Pertiwi Jeffry Jeffry La Wungo, Supriyadi Mardewi, Mardewi Nur Hamdani Nur Panggabean, Benny Leonard Panggabean, Benny Leonard Enrico Rimalia, Watty Sofyan Sofyan Tenriana, Nuzul