Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.789
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Ilmiah Matrik JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Jurnal Informatika Global JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Jurnal Abdimas Mandiri Jurnal Pemerintahan dan Politik Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Insyst : Journal of Intelligent System and Computation TIERS Information Technology Journal AKM: Aksi Kepada Masyarakat Jurnal Mandiri IT Indonesian Community Journal Klik - Jurnal Ilmu Komputer Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science JURNAL PENGABDIAN PENDIDIKAN MASYARAKAT (JPPM) Journal of Information Systems Management and Digital Business Glow: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Terttiaavini, Terttiaavini
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 62 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 62 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
PENGEMBANGAN APLIKASI MEMBACA DIGITAL YASSA SEBAGAI SOLUSI PRAKTIS MEMBACA DIMANA SAJA MENGGUNAKAN METODE DevOps Fitriyana, Ayu; Terttiaavini, Terttiaavini; Mustika, Suci Permata; Yeti Friyani; Andiki Sianipar; Salbani, Salbani
Journal of Information Systems Management and Digital Business Vol. 1 No. 3 (2024): April
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59407/jismdb.v1i3.753

Abstract

Tingkat minat baca masyarakat di Indonesia diketahui terbilang cukup rendah. Berdasarkan data United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO) di tahun 2016 Indonesia berada di peringkat 60 dari 61 negara di dunia. Dan rasio literasi Indonesia adalah 0,001% yang artinya, dari seribu orang, hanya satu orang yang suka membaca. Berbagai faktor penyebab rendahnya minat baca antara lain: masyarakat Indonesia masih menggunakan budaya lisan daripada budaya membaca, fasilitas perpustakaan yang kurang memadai, daya beli buku yang rendah karena mahalnya harga buku fisik, dan banyaknya jenis hiburan visual. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan aplikasi membaca digital bernama Yassa, yang merupakan pengembangan aplikasi berbasis android yang bisa digunakan sebagai alternatif untuk masyarakat dalam membaca, dan menulis gratis untuk meningkatkan literasi. Metodologi penelitian dalam pengembangan aplikasi Yassa ini menggunakan metode DevOps dengan melibatkan pemangku kepentinagan dan pengguna akhir untuk memastikan solusi sesuai dengan harapan. Aplikasi Yassa berhasil dikembangkan dengan fitur note yang dapat menyimpan kutipan-kutipan menarik dari buku yang kita baca, dan fitur suara yang dapat membacakan isi buku, juga pengubah suara menjadi teks. Hasil pengujian aplikasi menggunakan metode Black Box yang terdiri dari usability serta user statisfaction testing, dan dapat menjadi solusi alternatif masyarakat.
Prediksi Keberlanjutan Usaha Kecil Menengah (UKM) Menggunakan Algoritma Machine Learning Terttiaavini, Terttiaavini
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 8 No 1 (2025): Januari
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v8i1.7454

Abstract

Small and Medium Enterprises (SMEs) contribute approximately 60% to Indonesia's Gross Domestic Product (GDP) and absorb more than 97% of the workforce. However, SMEs face various challenges that hinder sustainability, such as limited capital and market instability. This study aims to develop a predictive model to map the sustainability of SMEs based on variables that influence business continuity. The methods used include clustering with Agglomerative Clustering, K-Means, and DBSCAN, as well as classification using algorithms such as Logistic Regression, Random Forest, and XGBoost. The results show that the Agglomerative Clustering method provides the best performance with a Silhouette Score of 0.68. All classification models initially achieved an accuracy of 1.0 with a standard deviation of 0.0, but indicated overfitting due to class imbalance between the "Continues" and "Does Not Continue" categories, where the minority class consists of only 16 data points. To address this issue, the application of the SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) method and 5-Fold Cross-Validation was implemented. The results showed an improvement in the model's ability to recognize patterns in the minority class, making the model's accuracy more representative of both classes. This research is expected to provide valuable insights for the Office of Cooperatives and SMEs in Palembang to support the sustainability of the SME sector in Palembang.
Optimasi Strategi Pemasaran E-Commerce Melalui Prediksi Konversi Berbasis Machine Learning Agustina Heryati; Terttiaavini, Terttiaavini; Septa Cahyani; K.Ghazali; Harsi Romli; Iski Zaliman
JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Vol 8 No 1 (2025): Januari
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/jsai.v8i1.7553

Abstract

The research identifies the problem of enhancing e-commerce sales conversion through TikTok amidst intense content competition. The objective of the study is to develop a machine learning-based marketing strategy to analyze user behavior and categorize them into Non-Purchasers and Purchasers.The method employed includes clustering using K-Means, K-Medoids, and Fuzzy C-Means algorithms, with K-Means demonstrating the best performance, achieving the highest Silhouette Coefficient (0.1857) and the lowest Davies-Bouldin Index (1.9991). Following clustering, classification is performed using Naïve Bayes, Decision Tree, and Random Forest algorithms. The Random Forest model yields the best results with an accuracy of 0.9945, showcasing its effectiveness in predicting sales conversions.The conclusion of this study indicates that K-Means and Random Forest are the optimal methods for clustering and classification, respectively, in understanding user behavior on TikTok. These findings can assist e-commerce players in tailoring their marketing strategies, improving sales conversion rates, and enhancing advertising efficiency
PENINGKATAN KOMPETENSI GURU SMA MELALUI PELATIHAN DESAIN MODUL AJAR KREATIF DENGAN CANVA BERDASARKAN TOPIK PEMBELAJARAN Septa Cahyani; Agustina; Terttiaavini, Terttiaavini; Pratiwi Putri, Indah
Jurnal Pengabdian Pendidikan Masyarakat (JPPM) Vol 6 No 1 (2025): Jurnal Pengabdian Pendidikan Masyarakat (JPPM), Vol 6 No 1 (Maret 2025)
Publisher : LPPM UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MUARA BUNGO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52060/jppm.v6i1.2808

Abstract

Di era digital, integrasi teknologi ke dalam pendidikan sangat penting untuk mendorong pengalaman belajar yang lebih interaktif dan menarik. Alat seperti Canva, aplikasi desain grafis, memberi para pendidik kesempatan untuk membuat materi pengajaran yang inovatif. Namun, di SMA Negeri 2 Banyuasin 1, banyak guru belum sepenuhnya memanfaatkan Canva untuk mengembangkan modul pengajaran yang menarik secara visual, sebagian besar karena kurangnya keterampilan desain. Untuk mengatasi hal ini, sebuah inisiatif pengabdian kepada masyarakat dilakukan untuk meningkatkan kemampuan guru dalam merancang modul pengajaran yang kreatif melalui program pelatihan desain grafis yang diikuti oleh 28 pendidik. Pendekatan tersebut menggabungkan instruksi teoritis, praktik langsung, dan evaluasi desain peserta. Hasil dari evaluasi tersebut mengungkapkan peningkatan substansial dalam keterampilan desain, dengan skor rata-rata peserta meningkat dari 57,22 menjadi 86,44. Hasil ini menyoroti keberhasilan pelatihan dalam memberdayakan guru untuk menghasilkan materi pengajaran yang lebih efektif dan inovatif, yang pada akhirnya berkontribusi pada peningkatan pengalaman belajar di kelas.
Pelatihan dan Pendampingan Penyusunan Rencana Strategis Teknologi Informasi pada Desa Teluk Payo Kabupaten Banyuasin Antoni, Darius; Kartina, Riza; Heryati, Agustina; Terttiaavini, Terttiaavini
AKM Vol 6 No 1 (2025): AKM : Aksi Kepada Masyarakat Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat - Juli 2025
Publisher : Sekolah Tinggi Ekonomi dan Bisnis Syariah (STEBIS) Indo Global Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36908/akm.v6i1.1501

Abstract

Pesatnya perkembangan teknologi informasi (TI) telah memberikan pengaruh yang signifikan terhadap sistem tata kelola, khususnya dalam peningkatan layanan publik dan transparansi administrasi. Namun, masih banyak daerah pedesaan di Indonesia, termasuk Desa Teluk Payo di Kabupaten Banyuasin, yang belum memanfaatkan TI secara maksimal karena belum adanya dokumen perencanaan yang terstruktur dan strategis. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk memberikan pelatihan dan pendampingan kepada perangkat desa dalam menyusun Rencana Strategis Teknologi Informasi (RPTKI) yang disesuaikan dengan kebutuhan dan kondisi Desa Teluk Payo. Metode yang digunakan meliputi lokakarya partisipatif, wawancara pemangku kepentingan, dan sesi pendampingan untuk memastikan bahwa proses perencanaan selaras dengan tujuan pembangunan desa. Hasil dari program ini adalah selesainya satu dokumen resmi RPTKI Desa Teluk Payo. Dokumen ini diharapkan dapat menjadi panduan praktis untuk melaksanakan inisiatif berbasis teknologi secara berkelanjutan dan berorientasi pada tujuan, sehingga mendukung transformasi digital pemerintah desa.
PELATIHAN DIGITAL MARKETING SEBAGAI STRATEGI PENINGKATAN OMSET PENJUALAN KAIN TENUN SONGKET DESA BURAI Terttiaavini, Terttiaavini; Saputra, Tedy Setiawan; Heryati, Agustina; Lestari, Endang Sri; Purnamasari, Evi
Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 4, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/rjpkm.v4i1.2515

Abstract

Digital marketing merupakan sistem penjualan yang memanfaatkan media online untuk mengembangkan bisnis. Digital marketing menjadi media promosi dan transaksi yang banyak digunakan saat ini, karena dapat memberi keuntungan bagi pembeli dan penjual. Digital marketing dapat berupa aplikasi bisnis dengan platform seperti Facebook, Instagram, Youtube, Whatsapp, Instagram dan LINE. Peluang ini dapat digunakan untuk pengembangan bisnis penjualan kain tenun songket di desa Burai. Penjualan berbasis online dapat memutuskan mata rantai penjualan, sehingga harga suatu barang dapat dibeli dengan lebih murah. Selain itu biaya membangun digital marketing yang murah, jangkauan promosi yang lebih luas menjadi kelebihan. Pelaksanaan PKM ini bertujuan memberikan pelatihan tentang digital marketing bagi pengerajin kain tenun songket di desa Burai. Hasil dari penilaian pretest dan posttest menunjukkan adanya peningkatan pengetahuan tentang digital marketing bagi peserta pelatihan. Tim PKM juga membimbing pengerajin kain tenun songket untuk membuat aplikasi Facebook ads dan Intagram. Pelatihan membangun digital marketing ini dapat membantu menyelesaikan permasalahan masyarakat di desa Burai yang berupya melestarikan budaya dengan mempertahankan usaha kain tenun songket kain kebanggaan Uong Kito
STRATEGI TATAKELOLA PENGEMBANGAN BANK SAMPAH PUPUK KEMBANG ERA PANDEMI KELURAHAN SIRING AGUNG KOTA PALEMBANG Hartati, Lesi; Asmawati, Asmawati; Syafitri, Lili; Terttiaavini, Terttiaavini; Hildayanti, Siti Komariah
Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 4, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/rjpkm.v4i1.1877

Abstract

Era Covid-19 pengolahan sampah rumah tangga belum tertangani dengan baik, disebabkan ruang gerak terbatas. Himbauan lockdown yang dari pemerintah guna mempersempit penyebaran pademi covid-19, sehingga berakibat pada penumpukan sampah yang memberi aroma tidak sedap yang menggangu kesehatan. Tujuan pengabdian masyarakat ini adalah mengolah sampah rumah tangga yang sering menumpuk di sekitar rumah dan di pinggir jalan akibat mobil angkutan sampah terlambat datang. Sosialisasi kegiatan ini dilakukan dengan diskusi, ceramah dan wawancara langsung pada masyarakat kelurahan Siring Agung yaitu di jalan Pembangunan Pakjo kota Palembang yang diikuti sebanyak 15 orang dilakukan selama 1 (satu) hari. Hasil kegiatan pengabdian ini bahwa sampah rumah tangga dapat dikelola menjadi bank sampah pupuk kembang yaitu pupuk kompos yang dikelola dari limbah rumah tangga. Berdasarkan hasil ceramah dan diskusi bahwa sampah rumah tangga sisa buah-buahan dan sayuran hijau tidak perlu dibuang, cukup gunakan kantung plastik pengemas, tuang cairan pengurai dan cairan gula dan dalam beberapa hari menjadi pupuk kompos yang sangat berharga untuk kebutuhan tanaman hias sehingga lingkungan menjadi bersih bebas sampah
Peningkatan Kompetensi Digital Guru SMA melalui Pelatihan Pemanfaatan AI dan ChatGPT dalam Pembelajaran Interaktif Terttiaavini, Terttiaavini; Heryati, Agustina; Cahyani, Septa; Putri, Indah Pratiwi; Saputra, Tedy Setiawan; Lesfandra, Lesfandra
BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 6 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/jb.v6i3.13692

Abstract

Transformasi digital dalam dunia pendidikan menuntut guru untuk memiliki kompetensi teknologi yang adaptif, khususnya dalam memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk pembelajaran. Namun, masih banyak guru SMA yang belum cara memanfaatkan AI, khususnya ChatGPT, sebagai media pendukung pembelajaran interaktif. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kompetensi digital guru melalui pelatihan pemanfaatan AI dan ChatGPT dalam proses belajar mengajar. Metode kegiatan meliputi ceramah interaktif, demonstrasi, dan praktik langsung oleh peserta. Sebanyak 30 guru dari SMA Negeri 2 Banyuasin 1 mengikuti pelatihan ini. Hasil evaluasi menunjukkan adanya peningkatan pemahaman peserta yang signifikan, dengan rata-rata nilai pretest sebesar 56,3 dan peningkatan posttest menjadi 87,8. Selain itu, sebanyak 90% peserta mampu memproduksi perangkat ajar berbasis ChatGPT secara mandiri. Kesimpulannya, pelatihan ini efektif dalam meningkatkan kompetensi digital guru dan dapat menjadi model pelatihan selanjutnya untuk mendukung penerapan pembelajaran berbasis teknologi di sekolah
Optimizing Socioeconomic Features for Poverty Prediction in South Sumatera Terttiaavini, Terttiaavini; Heryati, Agustina; Saputra, Tedy Setiawan
TIERS Information Technology Journal Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Pendidikan Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38043/tiers.v6i1.6244

Abstract

Poverty in South Sumatera remains a complex challenge influenced by socioeconomic factors. Traditional methods often fail to capture nonlinear relationships critical for accurate prediction. This study enhances poverty prediction by optimizing feature engineering using 32-variable socioeconomic data from South Sumatra for the years 2019 to 2023. Data preprocessing included cleaning, imputation, normalization, and outlier handling. Feature aggregation created composite indices: Education Index (P1, P2, P3), Health Index (AH1–AH4), Economic Index (IE, GR, AI, EG), and Healthcare Workforce Index (HW1–HW9). Feature interaction derived ratios such as Income vs. Economy (AN/Education Index), Infrastructure vs. Health (road length/Healthcare Workforce Index), and Unemployment vs. Workforce (HI/AT), highlighting interdependencies. Dimensionality reduction (PCA) and Lasso Regression selected eight key predictors, including Year and Poverty Level. Among tested models, Random Forest performed best (R²=0.7244, MAE=0.2489). SHAP analysis identified Education and Economic Indices as top predictors. Optimized feature engineering improved model accuracy and interpretability, supporting targeted poverty reduction strategies in South Sumatera.
Hybrid clustering and supervised learning model for digital MSME segmentation Marcelina, Dona; Terttiaavini, Terttiaavini
Jurnal Mandiri IT Vol. 14 No. 1 (2025): July: Computer Science and Field.
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35335/mandiri.v14i1.404

Abstract

Digitalization became a key factor in enhancing the competitiveness of Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs). However, its implementation still faced several challenges, including low levels of technology adoption and inaccurate data segmentation. This study aimed to develop a hybrid approach by combining clustering techniques and supervised learning to conduct segmentation and prediction of MSMEs based on their level of digitalization. Four clustering algorithms were tested: K-Means, Agglomerative, Gaussian Mixture Model, and HDBSCAN. The evaluation results showed that HDBSCAN outperformed the other algorithms, achieving the highest Silhouette Score (0.3501), the lowest Davies-Bouldin Index (0.9557), and the highest Calinski-Harabasz Index (132.38). The segmentation process generated three distinct clusters: Cluster 0 (Traditional – low digitalization, small revenue), Cluster 1 (Semi-Digital – moderate technology adoption, medium revenue), and Cluster 2 (Fully Digital – high technology adoption, large revenue). These cluster results were then used as labels to train six classification algorithms. Among them, XGBoost and Neural Network delivered the best performance, reaching a prediction accuracy of 98.63%. The main contribution of this study was the development of an analytical framework for data-driven segmentation and prediction of MSMEs, providing more precise, targeted, and adaptive support for national digitalization strategies.
Co-Authors Abdul Kholik Ade Dea Doyosy Agustina Agustina Heryati Agustina Heryati Agustina Heryati Heryati Ahmad Sanmorino Ajeng Oktatriani Akbar, M Dani Alie, Muhammad F. Andiki Sianipar Annisa Kurnia Antoni, Darius Arminarahmah, Nur Asmawati Asmawati Asmawati Asmawati Astuti, Lastri Widya Cahyani, Septa Candra Setiawan Cindy Destyana Putri Darmawan Susilo Derra Legiana Chintiya Dona Marcelina Eliya Berliana Endang Sri Lestari Endang Sri Lestari Ermatita - Evi Purnamasari Fadiya Faradita Fadly, Farid Fakhry Zamzam Fauziah Afriyani Fellyanus Habaora Fidya Nur Syabitha Fitriyana, Ayu fitriyani, Ulfa Habibillah, Amri Harsi Romli Harsih Rianto Hartati, Lesi Heryati, Agustina Indah Permatasari Indah Sukmawati Inessia Inessia Isabella, Isabella Iski Zaliman Iski Zaliman Jefirstson Richset Riwukore Juniarti, Anggi Putri K.Ghazali Kardinata, Silvia Kartina, Riza Lastri Widya Astuti Lesfandra Lesfandra Lesfandra Lesfandra Lesfandra, Lesfandra Lesi Hertati Lesi Hertati, Lesi Lili Syafitri, Lili M Amaruna Sahona M Ravensky Taro Danayaksa Marcelina, Dona Marnisah, Luis Martadinata, A. Taqwa Masroni Dedi Kiswanto Maya Amelia Mody Sertian Amanda Muda, Seftia Putri Muhammad A. A. Hakim Muhammad Ramadhan Mulyati Mulyati Mulyati Mulyati Mustafa Ramadhan Mustika, Suci Permata Nadila Nurhalizah Ningsih Wahyuni Oktariani, Putri Pratama, Alga Wahyu Pratiwi Putri, Indah Purnamasari, Evi Putri Tsabita Putri, Indah Pratiwi Rahayu, Adelia Refki Saputra Rendra Gustriansyah Resti Wulandari Romli, Harsi Roni Sumari Hutabarat Sabrina Salsabila Putri Sahamony, Nur Fitriyani Salbani Salbani Sanawi, Fakhri Saputra, Tedy Setiawan Saputri, Lyra Ananda Seftia Putri Muda Sella Oktania Septa Cahyani Siti Komariah Hildayanti, Siti Komariah Suntana, Muhammad Yunus Tedy Setiawan Saputra Thoiyibah Islamia Tri Septa Yulandari Trisna Hardianto Yeti Friyani Yossy Andri Ani Yulius, Yosef Zaliman, Iski Zanetti Julyah Berliana Perdana