Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.925
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia ELIT JOURNAL Electrotechnics And Information Technology Jurnal Sains Student Research SAINTEK Ambidextrous : Journal of Innovation, Efficiency and Technology in Organization Journal of Golden Generation Engineering
Dede Brahma Arianto
Fakultas Sains Dan Teknik, Universitas Faletehan, Indonesia
Aerospace Engineering Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Public Health Transportation Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Perancangan Aplikasi Monitoring Pemberian Pakan Otomatis Berbasis Mobile Menggunakan Metode Mobile-D Dede Brahma Arianto; Risya Sholehatun Nisa; Ahmad Sanusi; Muhamad Farhan Qolbi
Jurnal ELIT Vol. 7 No. 1 (2026): Jurnal ELIT
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Feed plays a fundamental role in aquaculture activities because it is directly related to the productivity and sustainability of cultivated organisms. Manual feeding often causes various problems, including inaccurate dosages, irregular feeding times, and limitations in the monitoring process. This research focuses on the design and development of an automatic feeding system that can be controlled and monitored via mobile devices by applying the Mobile-D method as a software development approach. The system developed combines Internet of Things technology with a mobile application to support feeding schedule management, device condition monitoring, and real-time data management. The research stages include needs analysis, system and interface design, application implementation, and functionality testing. The development results show that the system is able to operate according to its designed functions, providing ease in feeding management, and increasing the efficiency and accuracy of the maintenance process. Therefore, this system can be an alternative solution in supporting mobile technology-based aquaculture management.
Analisis Segmentasi Faktor Akademik pada Kinerja Siswa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Ade Maulana Bilgis; Dede Brahma Arianto
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2025): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 4 - Februari 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Performa akademik siswa dipengaruhi oleh berbagai faktor, dan penelitian ini menggunakan algoritma KMeans clustering untuk melakukan analisis segmentasi faktor akademik pada kinerja siswa. Dataset yang digunakan di ambil dari data public Student Perfomance Factors di Kaggle, yang terdiri dari 6.607 siswa yang memiliki karakteristik seperti jam belajar, kehadiran, jam tidur, dan nilai sebelumnya. Kemudian, algoritma K-Means digunakan untuk menggabungkan data siswa ke dalam beberapa kluster berdasarkan kesamaan karakteristik. Hasil evaluasi menunjukkan nilai Silhouette Score sebesar 0,27, yang mengindikasikan bahwa segmentasi sudah cukup baik meskipun memiliki ruang untuk peningkatan. Dari proses segmentasi sudah ini, ditemukan bahwa siswa dapat dikelompokkan menjadi tiga kelompok dengan pola yang berbeda. Analisis ini menunjukan bahwa siswa dapat dikelompokan menjadi tiga kelompok, dan dari pengelompokan ini ditemukan bahwa jam belajar dan Tingkat kehadiran siswa memiliki peran yang signifikan terhadap prestasi akademik mereka. Selain itu, ada korelasi antara kebiasaan tidur individu dalam kelompok tertentu. Dengan mengetahui bagaimana setiap kelompok berbeda, metode pembelajaran dapat disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan unik pada setiap siswa.
KLASIFIKASI POSTUR DUDUK BERBASIS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK EVALUASI RESIKO ERGONOMI AHMAD SANUSI; Dede Brahma Arianto
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.9708

Abstract

Improper sitting posture is one of the leading causes of musculoskeletal disorders among workers and students. Automatic sitting posture detection using artificial intelligence has the potential to serve as an effective and efficient monitoring solution. This study develops a sitting posture classification system based on deep learning using the MobileNetV2 architecture with a transfer learning approach. The dataset consists of 938 images across three posture classes, namely good_posture, forward_lean, and backward_lean, obtained from the Roboflow Universe platform. Training was conducted in two phases using a progressive fine-tuning strategy with optimization mechanisms including EarlyStopping, ModelCheckpoint, and ReduceLROnPlateau. Experimental results show that the model achieved a best validation accuracy of 97.33% and a test accuracy of 95.74% with a macro F1-score of 0.9565. The resulting model is lightweight and has been converted to TFLite format, making it ready for deployment on mobile devices. This study demonstrates that MobileNetV2-based transfer learning can accurately classify sitting postures even with a limited dataset, and has strong potential for further development as a real-time ergonomic monitoring system.
Peningkatan Efisiensi Budidaya Tambak Udang di Desa Wanayasa Kecamatan Pontang Provinsi Banten Octoberry Julyanto; Venia Setyarandini; Andiko Nugraha Kusuma; Dede Brahma Arianto
Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia Vol 6 No 1 (2026): JAMSI - Januari 2026
Publisher : CV Firmos

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54082/jamsi.2552

Abstract

Kelompok penambak udang di desa wanayasa, kecamatan pontang, provinsi banten, menghadapi permasalahan utama berupa ketidakefisienan pemberian pakan, tingginya pemborosan pakan, serta keterbatasan kemampuan dalam memantau kualitas air dan mengelola usaha tambak secara terstruktur. Kondisi tersebut berdampak pada rendahnya produktivitas dan tingginya biaya operasional tambak. Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan meningkatkan kapasitas mitra dalam mengelola budidaya tambak udang secara lebih efisien melalui penerapan teknologi Smart Feeder berbasis Internet of Things (IoT) disertai pendampingan manajemen usaha sederhana. Metode pelaksanaan menggunakan pendekatan pemberdayaan partisipatif yang meliputi identifikasi masalah bersama mitra, perancangan dan pemasangan alat, pelatihan pengoperasian Smart Feeder dan monitoring kualitas air, serta pendampingan dan evaluasi lapangan. Hasil kegiatan menunjukkan adanya perubahan nyata pada praktik budidaya mitra, ditandai dengan pengurangan waktu pemberian pakan hingga 80%, penurunan pemborosan pakan sebesar 70–80%, serta peningkatan keteraturan jadwal pemberian pakan. Pemanfaatan data kualitas air secara real-time juga meningkatkan kemampuan mitra dalam mengambil keputusan cepat untuk menjaga kondisi tambak tetap optimal. Secara keseluruhan, kegiatan pengabdian ini berdampak pada peningkatan efisiensi operasional, produktivitas tambak, serta kapasitas penambak dalam mengadopsi teknologi dan manajemen berbasis data, sehingga mendukung keberlanjutan usaha budidaya udang mitra.
Co-Authors Ade Maulana Bilgis AHMAD SANUSI Ahmad Sanusi Andiko Nugraha Kusuma Dendi Pratama Riawan Muhamad Farhan Qolbi Muhamad Farhan Qolbi Nisa Cherani Sutansi Nissa Albantaniyah Nurfalah Nurfalah Nurhidayat Nurhidayat Octoberry Julyanto Ratu Aisyah Risya Sholehatun Nisa Risya Sholehatun Nisa Rosi Susanti Santinah Venia Setyarandini