Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Indonesian Journal for Social Responsibility
Efendi, Feby Zulviana
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
MODIFICATION OF AN ARDUINO-BASED BABY TEMPERATURE, WEIGHT AND LENGTH MEASURING DEVICE WIBOWO, BAYU SETYO; Efendi, Feby Zulviana; Nugraheni, Anggit Gusti
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6225

Abstract

Mekanisme penggunakan alat pengukur tinggi, berat dan suhu badan bayi dalam hal ini dinilai kurang efisien [1], sehingga membutuhkan beberapa pembaharuan, dibutuhkan alat pengukur tinggi badan yang dapat bekerja secara otomatis dan  membaca hasil pengukuran dengan keluaran digital. Tujuan dari penelitian ini ialah memodifikasi alat timbangan bayi berbasis arduino yang dapat mempunyai tiga fungsi sekaligus sebagai pengukur berat, panjang, dan suhu badan bayi. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan metode pendekatan Research and Development. Langkah-langkahnya terdiri dari potensi, masalah, pengumpulan data, desain produk, validasi desain, revisi desain, pembuatan produk, uji coba produk, revisi produk, uji coba pemakaian, revsis produk hasil pengujian dapat disimpulkan hasil pengukuran tegangan arduino mega adalah 4,9VDC dengan nilai error 0,1 serta akurasi error 2%, rata hasil pengukuran tegangan Power Supply Adaptor adalah 12,2 VDC dengan nilai error 0,2 serta akurasi error 1,6%. Modifikasi alat pengukur suhu, berat dan panjang bayi tetap menggunakan casing alat yang sebelumnya dengan beberapa modifikasi yaitu menganti lcd dengan lcd 20x4 i2c, menambakan sensor ultrasonic sebagai pengukur panjang, sensor ds18b20 sebagai pembaca suhu tubuh dan sensor load cell untuk mengukur berat badan bayi. Uji kelayakan alat dari ahli materi didapat 91,1% dan ahli media didapatkan nilai 100% artinya alat ini layakan untuk digunakan.
MODIFICATION OF AN ARDUINO-BASED BABY TEMPERATURE, WEIGHT AND LENGTH MEASURING DEVICE WIBOWO, BAYU SETYO; Efendi, Feby Zulviana; Nugraheni, Anggit Gusti
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6225

Abstract

Mekanisme penggunakan alat pengukur tinggi, berat dan suhu badan bayi dalam hal ini dinilai kurang efisien [1], sehingga membutuhkan beberapa pembaharuan, dibutuhkan alat pengukur tinggi badan yang dapat bekerja secara otomatis dan  membaca hasil pengukuran dengan keluaran digital. Tujuan dari penelitian ini ialah memodifikasi alat timbangan bayi berbasis arduino yang dapat mempunyai tiga fungsi sekaligus sebagai pengukur berat, panjang, dan suhu badan bayi. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan metode pendekatan Research and Development. Langkah-langkahnya terdiri dari potensi, masalah, pengumpulan data, desain produk, validasi desain, revisi desain, pembuatan produk, uji coba produk, revisi produk, uji coba pemakaian, revsis produk hasil pengujian dapat disimpulkan hasil pengukuran tegangan arduino mega adalah 4,9VDC dengan nilai error 0,1 serta akurasi error 2%, rata hasil pengukuran tegangan Power Supply Adaptor adalah 12,2 VDC dengan nilai error 0,2 serta akurasi error 1,6%. Modifikasi alat pengukur suhu, berat dan panjang bayi tetap menggunakan casing alat yang sebelumnya dengan beberapa modifikasi yaitu menganti lcd dengan lcd 20x4 i2c, menambakan sensor ultrasonic sebagai pengukur panjang, sensor ds18b20 sebagai pembaca suhu tubuh dan sensor load cell untuk mengukur berat badan bayi. Uji kelayakan alat dari ahli materi didapat 91,1% dan ahli media didapatkan nilai 100% artinya alat ini layakan untuk digunakan.
Peningkatan Kompetensi Siswa SMK di Bidang Computer Vision dengan Implementasi YOLO dan Raspberry Pi 4 Suryo, Arief Trisno Eko; Budianto, Akhmad Ghiffary; Zulkarnain, Andry Fajar; Cahyono, Gunawan Rudi; Rusilawati, Rusilawati; Wibowo, Bayu Setyo; Nugroho, Marcfiliadi Ezra; Atmadja, Fridho Ery Dwi; Efendi, Feby Zulviana
Indonesian Journal for Social Responsibility Vol. 8 No. 01 (2026): June 2026
Publisher : LPkM Universitas Bakrie

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36782/ijsr.v8i01.543

Abstract

The rapid development of Artificial Intelligence (AI) technology up to 2025 has positioned Computer Vision (CV) as a crucial field in industrial applications, increasing the demand for competent graduates. Vocational High Schools (SMKs) are intended to prepare students for high employability; however, a situational analysis conducted at SMK Telkom Banjarbaru, South Kalimantan, Indonesia, revealed a gap in students’ understanding and practical application of CV technologies caused by limited learning resources and inadequate curriculum integration. The Community Service Program (Pengabdian kepada Masyarakat, PkM) of the Electrical Engineering Department aimed to introduce fundamental CV concepts to enhance students’ competencies and support digital literacy initiatives. The program employed a project-based training approach, combining theoretical sessions with practical demonstrations of a real-time face detection system using Raspberry Pi 4, OpenCV, and YOLO. The effectiveness of the program was evaluated through pre- and post-assessment surveys involving 30 participants (28 students and 2 supervising teachers). The results demonstrated successful implementation of an object detection system capable of detecting single and multiple faces with accuracy approaching 1.00 (100%). Survey findings indicated an increase in participants’ understanding of CV and digital literacy from 57% to 85%. Students’ comprehension of the difference between object classification and object detection improved from 64% to 89%, while their understanding of machine learning principles increased from 60% to 89%. Overall satisfaction with the program reached 89%. In conclusion, this community service program effectively bridged the competency gap and serves as a collaborative model between higher education institutions and vocational schools.
Co-Authors Akhmad Ghiffary Budianto Atmadja, Fridho Ery Dwi Fajar Zulkarnain, Andry Gunawan Rudi Cahyono Nugraheni, Anggit Gusti Nugroho, Marcfiliadi Ezra Rusilawati Rusilawati Suryo, Arief Trisno Eko Wibowo, Bayu Setyo