Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Abdi Jurnal Publikasi AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Ruspiyadi
Universitas Pamulang
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Social Sciences Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengenalan Perangkat Jaringan Internet Raditya Arya Darmawan; Ruspiyadi; Mohamad Jepri; M. Zidni Ilman; Akmal Taufiq Hidayat; Muhamad Zyan Hutra Farizi; Kurdi; Gugum Gumelar; Mochammad Silmi Farhan; Sulthon Aulia Aziz
Abdi Jurnal Publikasi Vol. 1 No. 2 (2022): November
Publisher : Abdi Jurnal Publikasi

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

Abstract

Pengabdian kepada masyarakat adalah kegiatan sivitas akademik yang memanfaatkan ilmu pengetahuan dan teknologi untuk memajukan kesejahteraan masyarakat dan mencerdaskan kehidupan bangsa. Metode pelaksanaan pengabdian kepada masyarakat di SMK YMIK Joglo Jakarta Barat adalah dengan metode transfer ilmu dari mahasiswa kepada pihak yang disuluh. Pengabdian kepada masyarakat di SMK YMIK Joglo Jakarta Barat memberikan pemahaman dan pelatihan tentang perangkat jaringan. Untuk memastikan kegiatan berjalan dengan lancar konsultasi diperlukan dengan dosen pembimbing dan pihak sekolah serta survey lapangan. Dari hasil konsultasi ini ditentukan lokasi, tema atau topik yang akan diajarkan serta segala rangkaian kegiatan, biaya, dan jadwal kegiatan. Hasil yang diharapkan dari kegiatan tersebut adalah terbantunya proses belajar mengajar. Selain itu diharapkan dapat meningkatkan penguasaan kemahiran serta kepercayaan diri. Dengan begitu dapat memberikan pengalaman berharga bagi kehidupan dan memberikan manfaat untuk masa depan siswa dan siswi SMK YMIK Joglo Jakarta Barat.
Automatisasi Deteksi Penyakit Tumbuhan Menggunakan Metode RetinaNet Dennis Fajriansyah; Rizky Destyan Pulunggono; Ruspiyadi; Tritya Adi Dharma
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 1 No. 1 (2023): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

This research is based on the main problem in agriculture, which is plant diseases that can cause significant losses. Rapid and accurate plant disease detection is crucial in controlling and preventing the spread of diseases. In recent years, advancements in computer technology and image processing have led to the application of artificial intelligence methods in plant disease detection and identification. RetinaNet method is proposed as an effective solution for automating plant disease detection. This method utilizes neural networks to detect and classify objects in images. The research will employ image segmentation techniques, such as blob analysis and color modeling, to prepare the training and testing data. By applying RetinaNet method and proven image segmentation techniques, this study aims to develop an accurate and widely applicable automated plant disease detection system in the agricultural industry. The findings of this research are expected to contribute to the development of AI-based agricultural technology and serve as a foundation for further research in this field
Co-Authors Akmal Taufiq Hidayat Dennis Fajriansyah Gugum Gumelar Kurdi M. Zidni Ilman Mochammad Silmi Farhan Mohamad Jepri Muhamad Zyan Hutra Farizi Raditya Arya Darmawan Rizky Destyan Pulunggono Sulthon Aulia Aziz Tritya Adi Dharma