Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Infomedia EBID:Ekonomi Bisnis Digital
Rabbany, Alfan Naufal
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PEMANFAATAN AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) DALAM PEMBUATAN WEBSITE SEBAGAI INOVASI PENGEMBANGAN BISNIS KULINER SNACK PHOPHO Pinandhito, Ajisoko Tyang; Rabbany, Alfan Naufal
EBID: Ekonomi Bisnis Digital Vol 3, No 1 (2025): Juli
Publisher : STMIK Widuri Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37365/ebid.v3i1.408

Abstract

This study aims to provide understanding and recommendations regarding the use of Artificial Intelligence (AI) in product marketing through a website platform. The object of the research is UMKM Snack Phopho, a small business specializing in snack products, established in 2022. The method used is the implementation of AI via the durable.co platform to build a sales website that supports transactions and enhances accessibility for consumers. The results show a 35% increase in sales within 14 days and a high level of user satisfaction, as indicated by questionnaire data showing that over 85% of respondents provided positive feedback.
Algoritma Perbandingan Kompresi Video H.264 dan H.265 Pada Android Berdasarkan Bitrate dan QoS Rabbany, Alfan Naufal; Sinduningrum, Estu
Jurnal Infomedia: Teknik Informatika, Multimedia, dan Jaringan Vol 10, No 2 (2025): Jurnal Infomedia
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jim.v10i2.7619

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menilai dan membandingkan kinerja algoritma kompresi video H.264/AVC dan H.265/HEVC pada Samsung Galaxy A51, smartphone Android kelas menengah.  Untuk mewakili berbagai skenario pemutaran video, empat kategori konten—fast motion, slow motion, high resolution, dan high texture—dipilih. Dengan menggunakan FFmpeg, video eksperimen dikompresi ulang dengan metode two-pass CBR pada bitrate 1,0, 2,5, dan 4,0 Mbps dengan pengaturan encoding yang sama.  Untuk mengukur kualitas visual objektif, VMAF digunakan. Sementara itu, menggunakan Android Studio, performa pemutaran video menggunakan ExoPlayer diprofil untuk mencatat penggunaan CPU, konsumsi memori, suhu perangkat, dan konsumsi baterai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa H.265 biasanya menghasilkan ukuran file yang lebih kecil dengan skor VMAF setara atau sedikit lebih tinggi (ΔVMAF = 0,3–1,5) dibandingkan H.264, yang menunjukkan efisiensi kompresi yang lebih baik. Selain itu, H.265 sering menggunakan memori yang lebih banyak, sehingga menyebabkan suhu perangkat dan beban CPU yang lebih rendah pada bitrate tinggi. Namun, hasil konsumsi baterai bervariasi tergantung pada kategori konten dan Karena efisiensi penyimpanan dan kualitas visual yang lebih baik, H.265 lebih disukai dalam situasi di mana ada keterbatasan bandwidth dan persyaratan kualitas tinggi. Namun, H.264 masih dapat digunakan pada perangkat yang memiliki keterbatasan memori atau membutuhkan decoding yang lebih ringan. Studi ini memberikan saran praktis untuk memilih metode kompresi untuk perangkat Android dan membuka peluang untuk penelitian lebih lanjut tentang decoding berbasis hardware dan dampak QoS pada jaringan.
Co-Authors Pinandhito, Ajisoko Tyang Sinduningrum, Estu