Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.702
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Journal of Education Transportation and Business
Purba, Jogi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Transportation

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Pembelajaran Sistem Persamaan Linear Tiga Variabel Berbasis Koding Python untuk Mahasiswa Pemula Purba, Jogi; Indra, Zulfahmi; Asra, Naufal Aqiilah; Nouri, Maulana Al
Journal of Education Transportation and Business Vol 2, No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jetbus.v2i1.6381

Abstract

Persamaan linear Tiga variabel merupakan konsep dasar dalam matematika yang penting untuk dikuasai oleh mahasiswa, khususnya pada bidang sains dan teknik. Namun, pemahaman terhadap konsep ini seringkali bersifat teoritis dan kurang terhubung dengan aplikasi nyata. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan metode pembelajaran berbasis pemrograman Python yang akan membantu siswa pemula memahami konsep dan penyelesaian persamaan linear tiga variabel secara lebih praktis dan bermanfaat. Metode ini mencakup pembuatan modul pembelajaran interaktif dan penggunaan skrip Python sederhana untuk menyelesaikan berbagai jenis persamaan linear. Hasil evaluasi dari kelompok siswa menunjukkan bahwa metode ini memiliki kemampuan untuk meningkatkan pemahaman konseptual dan keterampilan komputasional siswa. Penggunaan Python juga terbukti bermanfaat untuk meningkatkan logika matematis siswa dan memvisualisasikan proses penyelesaian. Oleh karena itu, pemrograman dapat dimasukkan ke dalam pembelajaran matematika dasar untuk meningkatkan kualitas pembelajaran di era digital.
Pembelajaran Sistem Persamaan Linear Tiga Variabel Berbasis Koding Python untuk Mahasiswa Pemula Purba, Jogi; Indra, Zulfahmi; Asra, Naufal Aqiilah; Nouri, Maulana Al
Journal of Education Transportation and Business Vol 2, No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jetbus.v2i1.6381

Abstract

Persamaan linear Tiga variabel merupakan konsep dasar dalam matematika yang penting untuk dikuasai oleh mahasiswa, khususnya pada bidang sains dan teknik. Namun, pemahaman terhadap konsep ini seringkali bersifat teoritis dan kurang terhubung dengan aplikasi nyata. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan metode pembelajaran berbasis pemrograman Python yang akan membantu siswa pemula memahami konsep dan penyelesaian persamaan linear tiga variabel secara lebih praktis dan bermanfaat. Metode ini mencakup pembuatan modul pembelajaran interaktif dan penggunaan skrip Python sederhana untuk menyelesaikan berbagai jenis persamaan linear. Hasil evaluasi dari kelompok siswa menunjukkan bahwa metode ini memiliki kemampuan untuk meningkatkan pemahaman konseptual dan keterampilan komputasional siswa. Penggunaan Python juga terbukti bermanfaat untuk meningkatkan logika matematis siswa dan memvisualisasikan proses penyelesaian. Oleh karena itu, pemrograman dapat dimasukkan ke dalam pembelajaran matematika dasar untuk meningkatkan kualitas pembelajaran di era digital.
Academic Portal with MFA (WhatsApp OTP via Fonnte), Role-Based Access Control, and Logging System for Network Monitoring Manik, Albert Ramadhan; Kiswanto, Dedy; Akbar, Muhammad Budi; Purba, Jogi
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 4 No. 3 (2025): November: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/qwz6pt87

Abstract

This study aims to develop a web-based academic portal with a multi-layered security system to enhance data protection and operational efficiency. The system integrates Multi-Factor Authentication (MFA) using WhatsApp OTP via Fonnte, Role-Based Access Control (RBAC), and a user activity logging mechanism to ensure security, transparency, and accountability. Additionally, a web-based security monitoring feature is implemented, allowing administrators to observe user activities in real-time and respond promptly to potential threats. The testing results indicate that the combination of MFA, RBAC, and logging effectively strengthens the system against unauthorized access while improving its stability and reliability. Therefore, the developed system proves to be an effective solution for securing academic data, minimizing security risks, and optimizing the management of educational information.
Optimasi Kurva Daya Turbin Angin Menggunakan Model Logistic Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) Henrydunan, John Bush; Purba, Jogi; Amanah, Fadilla; Perdana, Adidtya
Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi Vol. 3 No. 4 (2025): November: Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi
Publisher : Asosiasi Riset Teknik Elektro dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/neptunus.v3i4.1252

Abstract

Accurate wind turbine power curve modeling plays a crucial role in performance evaluation, energy yield estimation, and data-driven control strategies. However, actual power curves often exhibit non-linear behavior influenced by atmospheric variability, measurement noise, and SCADA anomalies, making conventional modeling approaches less effective. This study proposes an optimized logistic power curve model whose parameters are tuned using Particle Swarm Optimization (PSO) to improve predictive accuracy. The analysis uses the Wind Turbine SCADA Dataset from Kaggle, which undergoes extensive preprocessing including physical rule filtering, outlier detection with the Interquartile Range (IQR) method, anomaly removal, and smoothing of the power signal. A three-parameter logistic model is selected due to its ability to capture the typical S-shaped relationship between wind speed and power output. PSO is applied to identify optimal model parameters by minimizing the Mean Squared Error (MSE), utilizing 40 particles over 200 iterations. The optimized model achieves strong predictive performance with RMSE of 404.09, MAE of 179.96, and R² of 0.904 on the test set, indicating that more than 90% of the variability in actual power can be explained by wind speed. Residual analysis reveals heteroscedastic patterns and slight overestimation in mid-range wind speeds, yet overall model consistency remains high. Comparative evaluation against Linear Regression, Random Forest, and logistic modeling using curve_fit shows that the Logistic–PSO approach provides the most accurate and stable predictions. These findings demonstrate that combining logistic modeling with PSO offers an effective and robust method for data-driven wind turbine power curve optimization.
Co-Authors Adidtya Perdana, Adidtya Akbar, Muhammad Budi Amanah, Fadilla Asra, Naufal Aqiilah Dedy Kiswanto Henrydunan, John Bush Manik, Albert Ramadhan Nouri, Maulana Al Zulfahmi Indra, Zulfahmi