Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Madani: Multidisciplinary Scientific Journal Sewagati
Luqmanulhakim, Naufan Zaki
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Education Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Integrasi Teknologi Internet of Things dalam Pengembangan Sistem Pemantauan Kualitas Air dan Kesehatan Udang Air Tawar untuk Optimalisasi Produk Perikanan Ginardi, Raden Venantius Hari; Husni, Muchammad; Sholikah, Rizka Wakhidatus; Indrawanti, Annisaa Sri; Sabilla, Irzal Ahmad; Oktarina, Eka Sari; Rasmana, Susijanto Tri; Hariyawan, Mohammad Yanuar; Briantoro, Hendi; Wicaksono, M. Januar Eko; Mohammad, Iki Adfi Nur; Syafa, Ilhan Ahmad; Wicaksono, Rahmad Aji; Luqmanulhakim, Naufan Zaki; Kusuma, Zulfa Hafizh; Santosa, Hafis Akmaldi; Wijaya, Agas Ananta
Sewagati Vol 9 No 1 (2025)
Publisher : Pusat Publikasi ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j26139960.v9i1.2487

Abstract

Pengelolaan kualitas air adalah salah satu komponen penting yang perlu diperhatikan dalam budidaya perikanan, terutama pada udang air tawar. Faktor kualitas air dapat mempengaruhi hasil produksi dan keberhasilan dari budidaya udang. Beberapa komponen dalam air yang perlu diperhatikan dalam budidaya udang antara lain suhu, oksigen terlarut, salinitas, dan PH dari air. Keempat komponen tersebut dapat memberikan gambaran terkait kondisi air dari budidaya udang apakah dalam kondisi baik atau dalam kondisi yang dapat mengganggu pertumbuhan udang. Pemantauan keempat komponen utama tersebut idealnya dilakukan setiap hari untuk dapat melakukan intervensi jika terjadi ketidak seimbangan kondisi air. Pada pengabdian masyarakat ini dibangun perangkat Internet of Things (IoT) untuk melakukan pemantauan kondisi air pada budidaya udang air tawar. Perangkat IoT memungkinkan dilakukan pemantauan kondisi air dari jauh dengan memanfaatkan aplikasi mobile. Hal tersebut dapat mempermudah petani udang untuk melakukan pemantauan tanpa harus datang langsung ke lokasi budidaya. Selain itu pelatihan pada mitra juga dilakukan untuk memberikan sosialisasi penggunaan alat dan implementasinya. Hasil luaran dari pengabdian masyarakat ini berupa prototype alat IoT untuk monitoring yang telah diimplementasikan pada pihak mitra, publikasi pada laman berita daring, HKI (Hak Kekayaan Intelektual) video abmas, dan jurnal pengabdian kepada masyarakat.
Infrastruktur Jaringan Self-healing dengan AIOps: Remediasi Otomatis Kerentanan Keamanan Athallah, Muhammad Arsy; Salim, Irfan Qobus; Santosa, Hafiz Akmaldi; Luqmanulhakim, Naufan Zaki; Oktaviansyah, Muhammad Rifqi
Madani: Jurnal Ilmiah Multidisiplin Vol 3, No 6 (2025): July 2025
Publisher : Penerbit Yayasan Daarul Huda Kruengmane

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.15858747

Abstract

Peningkatan volume dan kompleksitas serangan siber terhadap institusi pendidikan menuntut pendekatan yang lebih proaktif dan otomatis dalam manajemen keamanan. Ketergantungan pada intervensi manual oleh tim Security Operations Center (SOC) sering kali menghasilkan waktu respons yang lambat dan tidak mampu mengimbangi kecepatan ancaman modern. Penelitian ini menyajikan implementasi dan evaluasi sebuah prototipe infrastruktur jaringan self-healing yang memanfaatkan Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) dengan pendekatan Deep Reinforcement Learning (DRL). Kami mengembangkan sebuah lingkungan simulasi yang mereplikasi jaringan kampus dengan berbagai tingkat kritikalitas perangkat. Sebuah agen cerdas berbasis Deep Q-Network (DQN) dilatih untuk secara mandiri memilih tindakan remediasi yang optimal—seperti mem-patch server atau mengisolasi perangkat—berdasarkan jenis kerentanan dan konteks perangkat yang terancam. Hasil simulasi selama 150 hari menunjukkan bahwa agen berhasil belajar dari pengalaman, dengan tingkat kesehatan jaringan yang pulih dari fase pembelajaran awal dan stabil di atas 95% pada fase akhir. Agen juga berhasil membangun kebijakan remediasi yang 100% akurat untuk semua skenario ancaman yang diuji. Penelitian ini mendemonstrasikan bahwa pendekatan DQN adalah metode yang sangat menjanjikan untuk menciptakan sistem keamanan siber yang otonom, adaptif, dan mampu memulihkan diri, sejalan dengan tujuan untuk mengurangi beban kerja tim SOC dan meningkatkan postur keamanan secara signifikan.
Co-Authors Athallah, Muhammad Arsy Briantoro, Hendi Eka Sari Oktarina Ginardi, R.V. Hari indrawanti, annisaa sri Kusuma, Zulfa Hafizh Mohammad Yanuar Hariyawan Mohammad, Iki Adfi Nur Muchammad Husni Oktaviansyah, Muhammad Rifqi Rizka Wakhidatus Sholikah, Rizka Wakhidatus Sabilla, Irzal Ahmad Salim, Irfan Qobus Santosa, Hafis Akmaldi Santosa, Hafiz Akmaldi Susijanto Tri Rasmana Syafa, Ilhan Ahmad Wicaksono, M. Januar Eko Wicaksono, Rahmad Aji Wijaya, Agas Ananta