Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Griya Journal of Mathematics Education and Application J.Abdimas: Community Health Jurnal Manajemen Informatika, Sistem Informasi dan Teknologi Komputer (JUMISTIK) KOMNET : Jurnal Komputer, Jaringan dan Internet
Budi Styawan
Politeknik Negeri Tanah Laut
Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Health Professions Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Edukasi Kader Posyandu dan PKK Tentang Pemberian Makanan Pendamping Menggunakan Sayuran Lokal: Educating Posyandu and PKK Cadres on Complementary Feeding Using Locally Vegetables Bella Mardya; Muhammad Helmy Abdillah; Akhmad Raja Shaufi; Malisa Ariani; Raybian Nur; Budi Styawan
J.Abdimas: Community Health Vol. 7 No. 1 (2026): J.Abdimas: Community Health - Mei 2026
Publisher : LPPM STIKES Guna Bangsa Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30590/jach.v7n1.385

Abstract

Latar Belakang: Malnutrisi pada anak merupakan permasalahan global yang salah satunya dipengaruhi oleh rendahnya pengetahuan ibu mengenai pemenuhan gizi anak, termasuk dalam pengolahan makanan pendamping ASI berbasis pangan lokal. Tujuan: Pengabdian masyarakat ini bertujuan meningkatkan pengetahuan ibu dalam mencegah malnutrisi pada anak melalui demonstrasi pengolahan MP-ASI berbahan dasar pangan lokal yang dikolaborasikan dengan sektor pertanian. Metode: Pendekatan yang dipilih dalam pengabdian masyarakat ini yaitu melalui model Participatory Rural Appraisal. Setelah menyusun rencana aksi, tindakan selanjutnya yakni memberdaya-gunakan aset masyarakat untuk kepentingan kegiatan ini. Pendekatan yang digunakan adalah Asset Based Community Development (ABCD) yang menitikberatkan pada pengelolaan aset mitra sasaran berupa penggunaan lahan pekarangan yang secara sukarela digunakan untuk kegiatan tanam-menanam. Tingkat pengetahuan ibu diukur menggunakan instrument pretest dan post-test yang dianalisis secara deskriptif menggunakan nilai median serta rentang minimun-maksimum. Hasil dari kegiatan pertanian kemudian diolah menjadi MP-ASI. Proses pembuatan MP-ASI ini disampaikan pada kegiatan demonstrasi pembuatan MP-ASI yang tepat dan adekuat untuk meningkatkan pengetahuan ibu. Pengetahuan ibu mengenai MP-ASI diukur menggunakan kuesioner untuk menganalisis pengetahuan ibu sebelum dan sesudah demonstrasi dilakukan. Hasil: Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pengetahuan ibu, ditunjukkan oleh nilai median pretest sebesar 15 (12–21) yang meningkat menjadi median post-test sebesar 17 (14–23). Kesimpulan: Kesimpulan yang diperoleh dari pengabdian masyarakat ini yaitu terdapat perubahan median skor pengetahuan ibu tentang pemenuhan nutrisi yang tepat untuk anak. Pemanfaatan metode edukasi gizi dengan metode demonstrasi ini dapat menjadi salah satu pilihan dalam inovasi edukasi gizi kepada masyarakat berbasis pangan lokal.
Network Intrusion Detection Using Machine Learning in Network Intrusion Detection Systems (NIDS) Arnoldus Jansen; Dery Yuswanto; Budi Styawan; I Made Candra Girinata
KOMNET : Jurnal Komputer, Jaringan dan Internet 2025: Vol 4 No 1
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Politeknik Negeri Tanah Laut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34128/yt59ac51

Abstract

Computer network security has become a crucial aspect as dependence on network-based services increases. One important mechanism in maintaining network security is the Network Intrusion Detection System (NIDS), which functions to detect suspicious activity or attacks on network traffic. The traditional signature-based approach has limitations in detecting new attacks (zero-day attacks). Therefore, this study proposes the application of Machine Learning and Deep Learning methods to improve network intrusion detection capabilities. The CIC-IDS2017 dataset was used as the data source because it represents various types of modern network attacks. The research stages included data pre-processing, feature selection, model training, and performance evaluation using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The models used include Random Forest as a representation of Machine Learning and Long Short-Term Memory (LSTM) as a representation of Deep Learning. The results show that the Deep Learning approach is capable of providing better detection performance on complex attacks compared to conventional Machine Learning methods. This research is expected to serve as a reference in the development of adaptive and accurate network intrusion detection systems.
Analisis Statistik Pengaruh Mata Kuliah Ekonometrika Terhadap Minat Mahasiswa Jurusan Ekonomi dalam Penelitian Kuantitatif Arwin Wahyu Saputra; Liny Mardhiyatirrahmah; Dewi Indra Anggraeni; Dery Yuswanto Jaya; I Made Candra Girinata; Budi Styawan
Griya Journal of Mathematics Education and Application Vol. 6 No. 2 (2026): Juni 2026
Publisher : Pendidikan Matematika FKIP Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/griya.v6i2.1089

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penguasaan mata kuliah Ekonometrika terhadap minat mahasiswa dalam melakukan penelitian kuantitatif. Penguasaan metode kuantitatif merupakan kompetensi penting bagi mahasiswa ekonomi dalam menghadapi tantangan penelitian berbasis data. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain survei. Data dikumpulkan melalui kuesioner skala Likert dan dokumentasi nilai akhir mata kuliah Ekonometrika. Sampel penelitian terdiri atas mahasiswa Program Studi Ekonomi Syariah STAI Al-Gazali Soppeng yang telah menempuh mata kuliah Ekonometrika. Analisis data dilakukan menggunakan korelasi Pearson dan regresi linear sederhana setelah terlebih dahulu memenuhi uji asumsi klasik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penguasaan mata kuliah Ekonometrika berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat mahasiswa dalam penelitian kuantitatif dengan koefisien regresi sebesar 0,654 dan nilai signifikansi . Koefisien determinasi menunjukkan bahwa penguasaan Ekonometrika menjelaskan 39,9% variasi minat penelitian kuantitatif mahasiswa. Temuan ini menegaskan pentingnya pembelajaran Ekonometrika yang aplikatif dan berpusat pada mahasiswa untuk meningkatkan minat dan keterlibatan mahasiswa dalam penelitian kuantitatif.
Rancang Bangun Smart Glove Penerjemah SIBI berbasis ESP32 Terintegrasi Sistem Speech Synthesis Budi Styawan; Handy Hartono Setiawan; I Made Candra Girinata; Arwin Wahyu Saputra; Zaenul Mutaqin
Jurnal Manajemen Informatika, Sistem Informasi dan Teknologi Komputer (JUMISTIK) Vol 5 No 1 (2026): Jurnal Manajemen Informatika, Sistem Informasi dan Teknologi Komputer (JUMISTIK)
Publisher : STMIK Amika Soppeng

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70247/jumistik.v5i1.312

Abstract

Komunikasi antara penyandang disabilitas tunarungu dan tunawicara dengan masyarakat umum kerap terhambat akibat minimnya pemahaman terhadap Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI). Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan purwarupa sarung tangan pintar (smart glove) satu tangan berbasis mikrokontroler ESP32 yang mampu mengenali isyarat huruf vokal SIBI (A, I, U, E, O) secara waktu nyata. Akuisisi data dilakukan melalui fusi lima flex sensor berkonfigurasi pull-up dan modul sensor inersia MPU6050. Pemrosesan sinyal dilakukan secara lokal menggunakan filter Exponential Moving Average (EMA) diikuti metode klasifikasi thresholding deterministik. Data telemetri dikirimkan nirkabel melalui protokol MQTT ke antarmuka web Laravel untuk divisualisasikan sebagai teks dan dikonversi menjadi luaran suara (speech synthesis). Pengujian Confusion Matrix terhadap 500 sampel menghasilkan akurasi rata-rata 94,2% dengan rata-rata latensi end-to-end 2.216,4 milidetik. Hasil ini memvalidasi keandalan purwarupa sebagai fondasi pengembangan sistem penerjemah SIBI yang lebih komprehensif.
Co-Authors Abdillah, Muhammad Helmy Akhmad Raja Shaufi Arnoldus Jansen Arwin Wahyu Saputra Bella Mardya Dery Yuswanto Dery Yuswanto Jaya Dewi Indra Anggraeni Handy Hartono Setiawan I Made Candra Girinata Liny Mardhiyatirrahmah Malisa Ariani Nur, Raybian Zaenul Mutaqin