Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.065
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Explore IT : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika Technologia: Jurnal Ilmiah Jurnal Mnemonic Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA) Idealis : Indonesia Journal Information System Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Jurnal Informatika Terpadu Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST)
Agung Pambudi
Universitas Muhammadiyah Sukabumi
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur)

 1 
Diagnosis Of Sheep Animal Diseases Using Certainty Factor Algorithm Deni Alpiana; Prajoko Prajoko; Agung Pambudi
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 20, No 2 (2023): SEPTEMBER 2023
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/bit.v20i2.2506

Abstract

Kesehatan ternak domba merupakan faktor yang penting dalam beternak agar hasil ternak dapat diperoleh secara maksimal, untuk memperoleh kesehatan ternak tersebut diperlukan pengendalian penyakit yang tepat sedangkan pengendalian penyakit tersebut belum bisa dilakukan apabila penyakit yang diderita ternak domba belum diketahui atau terdiagnosis [1]. Berdasarkan informasi yang penulis peroleh dari lokasi penelitian, pengetahuan yang dimiliki peternak mengenai penyakit ternak domba masih kurang untuk melakukan diagnosis penyakit maupun pengendalian penyakit yang tepat serta peternak juga merasa kesulitan memperoleh bantuan dari pakar atau dokter hewan untuk mendiagnosis dan memberikan pengendalian penyakit terhadap ternak domba yang menderita penyakit dikarenakan profesi sebagai dokter hewan masih jarang dan belum tersedia di berbagai daerah terutama daerah yang jauh dari perkotaan. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pakar yang dapat membantu peternak dalam melakukan diagnosis penyakit dan memberikan saran yang tepat untuk melakukan pengendalian penyakit yang terdiagnosis berdasarkan pengetahuan pakar tanpa harus terlibat secara langsung dengan pakar. Penelitian ini menggunakan pengetahuan yang diperoleh dari pakar yaitu dokter hewan yang memiliki pengalaman dalam pengendalian penyakit ternak domba, kemudian diimplementasikan kedalam sistem pakar berbasis website untuk memecahkan masalah. Algoritma Certainty Factor digunakan dalam penelitian ini untuk mengukur tingkat keyakinan dalam mendiagnosis penyakit ternak domba dengan data sebanyak 12 penyakit dan 29 gejala yang diperoleh dari pakar. Hasil pengujian sistem menggunakan white box dan black box testing menunjukan bahwa sistem pakar yang dibuat tersebut mampu memperoleh hasil perhitungan dari penyakit yang terdiagnosis dengan hasil perhitungan sebesar 87.232% terdiagnosis penyakit helminthiasis, serta berbagai fungsionalitas pada aplikasi yang dibuat telah berfungsi dengan baik.
Implementation Of HMAC-SHA-256 Algorithm For Product Packaging Security Bangga Angkasa; Asriyanik Asriyanik; Agung Pambudi
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 20, No 2 (2023): SEPTEMBER 2023
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/bit.v20i2.2507

Abstract

Perkembangan teknologi memiliki dampak yang signifikan pada perindustrian, teknologi telah membantu perusahaan dalam meningkatkan efisiensi produksi, mengurangi biaya serta meningkatkan kualitas produk. Kemasan produk merupakan salah satu cara pemilik usaha menyiapkan informasi produk ke tangan konsumen. Namun pemalsuan label kemasan pada kemasan produk seperti perubahan tanggal kadaluwarsa atau juga peniruan Produk menjadi salah satu kendala dalam menjaga kualitas produk. Banyak upaya yang dilakukan dalam mencegah pemalsuan produk, salah satunya adalah dengan penggunaan segel hologram yang sulit dipalsukan, namun hal ini menyebabkan masalah baru dikarenakan pembuatan segel hologram membutuhkan mesin khusus dan biaya yang tidak sedikit. Untuk itu penelitian ini bertujuan untuk mengamankan produk menggunakan algoritma HMAC-SHA256 yang akan menjadi alternative segel keamanan kemasan produk. Algoritma HMAC-SHA256 yang merupakan algoritma hash yang memiliki kelebihan kecepatan komputasi dibandingkan dengan algoritma enkripsi, selain itu algoritma ini memiliki nilai Avalanche effect sebesar 68.24% yang dapat dikatakan baik karena persentase nilai lebih dari 50%. Hasil akhir dari penelitian ini adalah menciptakan sistem yang dapat membuat dan membuktikan segel keamanan kemasan untuk alternatif segel keamanan produk.
Using Support Vector Machine for Sentiment Analysis of Truecaller and Getcontact App Reviews Salma Rita; Didik Indrayana; Agung Pambudi
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 20, No 2 (2023): SEPTEMBER 2023
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/bit.v20i2.2493

Abstract

Spam calls are any calls made without the consent of the recipient and for any reason. These calls can originate from marketing, advertising, notifications, or fraud. The average Indonesian receives 14 spam calls per day. Only half of it comes from contact book numbers. According to the Google Play Store, the Truecaller and Getcontact apps offer a number of advantages as they each help identify callers and prevent spam. However, in this regard, spam call blocking software has a number of drawbacks, including identifying spam calls incorrectly and blocking useless calls. Sentiment analysis can help users choose applications that suit their needs and in this study intends to analyze reviews on the sentiments of the two applications namely Truecaller: Caller Id and Getcontact by analyzing effectiveness based on the application reviews Support Vector Machine classification algorithm which contains basic guidelines for maximizing hyperplane boundaries that separate the two datasets, are used in the classification process of this study. The results showed that the Truecaller application at 10-fold cross validation had an average accuracy of 88.20% and the Getcontact application had an average accuracy of 87.90%. Meanwhile, the sentiment aspect of the Truecaller application has an average accuracy value of 60.20%, while the Getcontact application has an average accuracy of 63.30%.
Co-Authors Asriyanik Asriyanik Asriyanik Asriyanik Asriyanik Asriyanik Asriyanik Bangga Angkasa Deni Alpiana Didik Indrayana Fahmi Nurfalah Ikram Maulana Iwan Rizal Setiawan Kaswili Sriwenda Putri Luthfy Budhy Adzy M. Rizky Suherlan Muhammad Drajat Ramdhani Muhammad Zaynurroyhan Prajoko Raka Erlana Reski Mulud Muchamad Restu Shafira Salma Rita Winda Apriandari