Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Electrical, Electronic, Mechanical, Informatic and Social Applied Science
Saifullah, Danny Febryan Nur Muhamad
Unknown Affiliation
Arts Humanities Computer Science & IT Education Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Optimalisasi Jaringan Komputer Tanpa Harddisk (Diskless) Pada Laboratorium Jaringan AKN Pacitan Julianto, Bagus; Nugroho, Kurnianto; Saifullah, Danny Febryan Nur Muhamad
Journal of Electrical, Electronic, Mechanical, Informatic and Social Applied Science Vol. 1 No. 1 (2022): Juni 2022
Publisher : Unit Penelitian, Pengabdian Kepada Masyarakat dan Penjamnan Mutu Akademi Komunitas Negeri Pacitan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58991/eemisas.v1i1.3

Abstract

Diskless technology provides convenience for users in terms of managing large numbers of computers. In the process, a group of computers run the system without using a hard disk, with the PXE method every computer connected to the network can run the system by receiving a cloned image provided by the service provider computer (server). The ability of the network to transfer data and the server to serve clients has a huge impact on the process. Optimization from the network side is done by increasing the network's ability to transmit data from 100 Mbps to 1000 Mbps, besides that improvements are also made from the server side where the use of a core i-7 processor, 8 GB memory, and SSD can provide increased performance. The time required to enter the system is 5 minutes, 20 minutes faster than the previous experiment, which was 25 minutes.
Pengaruh Jumlah Epoch dan Step Per Epoch Terhadap Performa Mask-RCNN pada Deteksi Objek Tanda Tangan BJ, Bagus Julianto; Nugroho, Kurnianto Tri; Maharani, Tamara; Saifullah, Danny Febryan Nur Muhamad
Journal of Electrical, Electronic, Mechanical, Informatic and Social Applied Science Vol. 2 No. 1 (2023): Juni 2023
Publisher : Unit Penelitian, Pengabdian Kepada Masyarakat dan Penjamnan Mutu Akademi Komunitas Negeri Pacitan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58991/eemisas.v2i1.20

Abstract

Tanda tangan merupakan kegiatan formil yang digunakan untuk menyatakan persetujuan dan juga memastikan identitas dari oarang yang membubuhkan tanda tangan untuk sesuatu yang berimplikasi pada hukum atau tidak. Akademi Komunitas Negeri (AKN) Pacitan merupakan Perguruan Tinggi yang menyelenggarakan pendidikan vokasi setingkat diploma dua. Salah Satu syarat kelulusan mahasiswa di AKN pacitan adalah telah menyelesaikan proyek akhir yang dilakukan di semester empat dan didokumentasikan dalam bentuk laporan proyek akhir. Laporan yang dianggap layak untuk dipublikasikan adalah laporan yang telah ditandatangani oleh pengawas dan penguji pada lembar pengesahan. Namun dalam kegiatannya terdapat beberapa oknum yang melakukan penipuan dengan memalsukan tanda tangan sehingga laporan proyek tersebut akhirnya dinyatakan layak untuk dipublikasikan. Tentu hal tersebut jika tidak ditangani secara cepat akan berdampak pada kualitas dari laporan proyek akhir mahasiswa. Dengan memanfaatkan teknologi image capture, penulis mengusulkan suatu model yang dapat digunakan untuk deteksi tanda tangan. Metode Mask RCNN merupakan keluarga dari Convolutional Neural Networks (CNN) yang memiliki kemampuan untuk mendeteksi objek pada sebuah citra. Metode ini merupakan pengembangan dari metode sebelumnya yang menggunakan ROIAlign yang mampu memberikan Presisi Rata-Rata di atas 90%. Mask RCNN menggunakan epoch dan batch size untuk mendapatkan model optimal dengan eror komputasi minimum. Selama penelitian, penulis melihat korelasi antara epoch dan step per epoch untuk mendapatkan perhitungan loss yang minimal. Dari percobaan yang dilakukan, didapatkan perhitungan loss minimum pada epoch ke-40 dan step per epoch sebesar 500.
Co-Authors BJ, Bagus Julianto Julianto, Bagus Maharani, Tamara Nugroho, Kurnianto Nugroho, Kurnianto Tri