Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Al-Ikhlas Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks)
Rahmat Shofan R
STKIP PGRI Situbondo
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Health Professions Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PELATIHAN PEMBUATAN KRIPIK BAYAM CEMILAN MENJADI PRODUK YANG BERGUNA DAN SEHAT DIDESA PADEGAN MANGARAN Nur Azizah; Rahmat Shofan R; Agusti Agusti; Sahwari Sahwari; Sri Ayudha M; Elfina Elfina
JURNAL PENGABDIAN AL-IKHLAS UNIVERSITAS ISLAM KALIMANTAN MUHAMMAD ARSYAD AL BANJARY Vol 10, No 2 (2024): AL-IKHLAS JURNAL PENGABDIAN
Publisher : Universitas Islam kalimantan MAB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/jpaiuniska.v10i2.11703

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan pelatihan pembuatan kripik bayam sebagai produk yang berguna dan sehat di Desa Padegan Mangaran. Kripik bayam merupakan camilan populer yang memiliki potensi ekonomi dan nutrisi yang tinggi. Namun, kebanyakan kripik bayam yang ada di pasaran saat ini mengandung bahan tambahan dan pengawet yang tidak sehat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pelatihan praktis kepada masyarakat Desa Padegan Mangaran dalam pembuatan kripik bayam yang sehat. Pelatihan ini melibatkan penjelasan tentang seleksi bayam yang baik, teknik pengolahan yang tepat, dan penggunaan bahan alami tanpa pengawet tambahan. Selain itu, pelatihan juga mencakup aspek kebersihan dan higienis dalam proses produksi kripik bayam. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pelatihan ini efektif dalam meningkatkan pengetahuan dan keterampilan masyarakat Desa Padegan Mangaran dalam pembuatan kripik bayam yang sehat. Para peserta pelatihan mampu memilih bayam yang baik, mengolahnya dengan metode yang benar, dan menggunakan bahan alami untuk menghasilkan kripik bayam yang sehat dan lezat. Dampak dari penelitian ini adalah meningkatnya kesadaran masyarakat Desa Padegan Mangaran akan pentingnya memilih camilan yang sehat dan bebas bahan tambahan yang berbahaya. Selain itu, pelatihan ini juga memberikan alternatif ekonomi baru bagi masyarakat desa dalam mengembangkan usaha pembuatan kripik bayam yang sehat dan berkualitas. Kesimpulannya, pelatihan pembuatan kripik bayam sebagai produk yang berguna dan sehat di Desa Padegan Mangaran memiliki potensi yang besar untuk meningkatkan kualitas hidup masyarakat. Penelitian ini memberikan panduan praktis bagi masyarakat desa dalam memproduksi kripik bayam yang sehat dan dapat menjadi sumber pendapatan yang berkelanjutan.
OPTIMASI ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK DETEKSI JENIS KENDARAAN PADA SISTEM PEMANTAUAN LALU LINTAS Nur Azizah; Nisfa Daud Supu; Zainul Munawwir; Firman Jaya; Rahmat Shofan R; Anis Febriyanti
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 4 (2025): EDISI 26
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i4.6241

Abstract

Peningkatan volume lalu lintas di kota-kota besar, khususnya di Indonesia, telah menyebabkan masalah seperti kemacetan, kecelakaan, dan polusi. Salah satu tantangan utama adalah deteksi otomatis dan klasifikasi jenis kendaraan dalam sistem pemantauan lalu lintas. Sistem pemantauan yang efektif tidak hanya memonitor jumlah kendaraan tetapi juga secara akurat mengidentifikasi jenis kendaraan dalam kondisi lalu lintas yang dinamis. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan algoritma Random Forest untuk mendeteksi jenis kendaraan dengan akurasi yang tinggi pada sistem pemantauan lalu lintas berbasis citra. Metode penelitian meliputi pengumpulan data citra kendaraan dari kamera pengawas, pra-pemrosesan citra, ekstraksi fitur, penerapan algoritma Random Forest, dan evaluasi kinerja model dengan menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest dapat mengklasifikasikan jenis kendaraan dengan akurasi sebesar 92%, dengan F1-score yang baik pada setiap kategori kendaraan, yaitu mobil (0.91), motor (0.94), truk (0.89), dan bus (0.93). Pengujian hyperparameter menunjukkan bahwa jumlah pohon yang lebih banyak dan kedalaman pohon yang lebih besar meningkatkan kinerja model. Namun, tantangan yang berkaitan dengan kondisi cuaca dan kualitas citra tetap menjadi perhatian. Penelitian ini menyimpulkan bahwa algoritma Random Forest memiliki potensi besar untuk diaplikasikan dalam sistem pemantauan lalu lintas untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi deteksi kendaraan secara real-time.
Co-Authors Anis Febriyanti Elfina Elfina Firman Jaya Nisfa Daud Supu Nur Azizah Sri Ayudha M Zainul Munawwir