Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.976
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) DEVICE Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi Journal of Economic, Business and Engineering (JEBE) STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer SOROT: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal of Information System and Computer TECHNOMEDIA : Informatics and Computer Science
Hidayat, Muslim
Universitas Sains Al-Qur'an
Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Other

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 24 Documents
Search

 1   2   3 
ANALISIS KEBUTUHAN MASYARAKAT TERHADAP PENERAPAN AEROPONIK DAN IOT UNTUK PEMBIBITAN KENTANG MELALUI METODE WAWANCARA Al Ashar, Ilham Ariawan
Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ Vol 12 No 3 (2025): September
Publisher : Lembaga Penelitian, Penerbitan dan Pengabdian Masyarakat (LP3M) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/ppkm.v12i3.10248

Abstract

Desa Surengede yang terletak di Kecamatan Kejajar, Kabupaten Wonosobo, memiliki potensi yang besar dalam sektor hortikultura dengan fokus utama pada produksi kentang. Meskipun demikian, cara bertani yang umum masih menggunakan metode tradisional yang rentan terhadap penyakit, penurunan mutu bibit, serta ketidakstabilan cuaca. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis kebutuhan akan teknologi aeroponik dan Internet of Things (IoT) sebagai solusi strategis dalam proses pembibitan kentang. Metode yang digunakan adalah survei deskriptif yang melibatkan 30 petani aktif, dilengkapi dengan pengamatan langsung untuk memverifikasi kondisi teknis dan sosial. Hasil studi menunjukkan bahwa 83% responden berpendapat bahwa biaya investasi untuk sistem aeroponik berbasis IoT adalah tinggi, 83% merasa operasi sistem tersebut sulit, dan 80% menganggap perawatannya rumit. Namun, 69% petani menyatakan siap untuk memanfaatkan teknologi, yang menunjukkan adanya kemungkinan untuk beralih ke pertanian cerdas. Temuan ini menegaskan perlunya dukungan keuangan, pelatihan teknis, serta desain sistem yang fleksibel agar penerapan teknologi aeroponik berbasis IoT dapat meningkatkan produktivitas serta keberlanjutan pertanian kentang di wilayah pegunungan,
INTEGRASI SENSOR KESUBURAN TANAH BERBASIS MODBUS RS485 PADA SISTEM MONITORING PERTANIAN PRESISI BERBASIS DATA Ilham, Ilham Ariawan Al Ashar; Hermawan; Muslim Hidayat; Jenny Febrina Andini; Muhamad Fuat Asnawi
STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Vol. 4 No. 4 (2025): November
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/storage.v4i4.6585

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji sistem monitoring kesuburan tanah berbasis Modbus RS485 yang mampu beroperasi secara mandiri tanpa koneksi internet, sebagai solusi offline smart farming di wilayah dengan keterbatasan jaringan. Sistem dirancang menggunakan sensor multiparameter 7-in-1 yang mendeteksi pH, EC, NPK, suhu, dan kelembapan tanah, terintegrasi dengan Human Machine Interface (HMI) untuk menampilkan data secara real-time. Proses akuisisi dan transmisi data dilakukan melalui komunikasi serial industri RS485, memungkinkan pengiriman data hingga 60 meter dengan tingkat stabilitas tinggi. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mencapai akurasi pengukuran sebesar 96,8% dengan konsumsi daya hanya 1,8 W, sehingga efisien untuk aplikasi lapangan. Secara teknis, sistem ini menunjukkan potensi integrasi embedded system, edge computing, dan komunikasi data industri dalam mendukung digitalisasi pertanian presisi. Pendekatan ini relevan bagi penerapan smart agriculture di daerah rural tanpa infrastruktur jaringan, sekaligus mendukung arah kebijakan Transformasi Pertanian Digital Nasional. Hasil penelitian ini diharapkan menjadi dasar bagi pengembangan arsitektur offline digital agriculture yang efisien, reliabel, dan berkelanjutan untuk monitoring kesuburan tanah berbasis data lokal
SISTEM KLASIFIKASI MUTU BUAH SALAK MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Zaid Husni Abdillah; Nahar Mardiyantoro; Muslim Hidayat; Saifu Rohman; Nur Hasanah
Tekompedia : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 3 No 2 (2026): Juli
Publisher : CV Nature Creative Innovation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58641/technomedia.v3i2.269

Abstract

Klasifikasi mutu buah salak (Salacca zalacca) secara manual masih mengandalkan pengamatan visual tenaga kerja, sehingga rentan terhadap ketidakkonsistenan dan subjektivitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi mutu buah salak berbasis citra digital menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan pendekatan transfer learning. Model dibangun menggunakan arsitektur MobileNetV3Large dan dilatih ulang pada dataset berjumlah 1500 citra buah salak, yang terbagi dalam tiga kategori mutu (A, B, dan C), melalui dua tahap pelatihan: feature extraction dan fine-tuning. Evaluasi terhadap data uji menunjukkan akurasi sebesar 82%, sedangkan pengujian pada perangkat mobile (RAM 2 GB) menunjukkan bahwa sistem dapat berjalan secara responsif, meskipun masih ditemukan kendala dalam membedakan mutu A dan B. Model telah diimplementasikan dalam bentuk prototipe aplikasi Android menggunakan format TensorFlow Lite, dan diuji secara langsung menggunakan sembilan sampel citra uji. Hasil ini menunjukkan potensi awal pengembangan sistem klasifikasi mutu buah salak yang lebih objektif, ringan, dan dapat dijalankan pada perangkat dengan sumber daya terbatas.
CHATBOT ASSISTANT DENGAN ALGORITMA LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) SEBAGAI LAYANAN TANYA JAWAB MENTEE DI INFINITE LEARNING Rahmad Noor Ikhsan; Adi Suwondo; Muslim Hidayat; Dian Asmarajati; Sukowiyono
Tekompedia : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 3 No 2 (2026): Juli
Publisher : CV Nature Creative Innovation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58641/technomedia.v3i2.272

Abstract

Mentor pada program Studi Independen di Infinite Learning sering menghabiskan waktu menjawab pertanyaan umum yang berulang dari mahasiswa, sehingga mengurangi efisiensi pendampingan. Penelitian ini bertujuan membuat chatbot sebagai layanan tanya jawab mentee dengan metode eksperimental. Pengembangan chatbot menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM), arsitektur deep learning yang efektif untuk Natural Language Processing (NLP). Data berupa pertanyaan dan jawaban dibagi menjadi 3 bagian: pre-register, running program, dan end program. Model dilatih selama 39 epoch dengan nilai loss 0.0279, accuracy 99.71%, validation loss 0.0237, dan validation accuracy 99.72%. Evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan accuracy 99%, precision 97%, recall 98%, dan f1-score 97%. Model kemudian diimplementasikan ke Telegram bot untuk layanan tanya jawab otomatis bagi mentee.
Co-Authors Adi Suwondo Afida Citra Dewinta Ahmad Nur Arifin Akhmad Abdul Khalim Alan Yudha Aditama Amad Ismawan Asnawi, Muhamad Fuat Atiqo Shofi Wardana Baihaqy, M Alif Muwafiq Danang Mahendra, Danang Dede Irma Dian Asmarajati dimas prasetyo utomo Erna Dwi Astuti fery Andryanto Fina Ariani Hani Faturafiqoh Hendriani, Adinda Septi HERMAWAN Hidayatus Sibyan Ibnu Alif Utomo Ilham, Ilham Ariawan Al Ashar Jenny Febrina Andini M Alif Muwafiq Baihaqy M. Alif Muwafiq Baihaqy Melinda muhamad Fuat Asnawi Muhamad Fuat Asnawi Muhammad Alif Muwafiq Baihaqy Muhammad Yusa Azmi Nahar Mardiyantoro Nahar Mardiyantoro Nahar Mardiyantoro Nahar Mardiyantoro Nur Hasanah Rahmad Noor Ikhsan Rohman, Saifu Romindo Rozikin Rozikin Saifu Rohman Sukowiyono Wulan Novita Yanti Yanti Zaid Husni Abdillah Zen Al Azis