Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Terintegrasi Setia Mengabdi: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal of Information Technology, Software Engineering and Computer Science
Oky Kurniawan
Universitas Bina Sarana Informatika
Automotive Engineering Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Social Sciences Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Pelatihan Membangun Website Usaha Mikro Kecil Menengah untuk Pengembangan Usaha Mitra Cikoko Ridwansyah Ridwansyah; Titin Prihatin; Ispandi Ispandi; Oky Kurniawan
Setia Mengabdi: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 7 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : Politeknik STIA LAN Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31113/setiamengabdi.v7i1.105

Abstract

Perkembangan teknologi digital dalam beberapa tahun terakhir memberikan peluang besar bagi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) untuk meningkatkan daya saing dan memperluas jangkauan pasar. Namun, berdasarkan hasil observasi pada mitra, yaitu warga RT 07 Kelurahan Cikoko, Kecamatan Pancoran, Jakarta Selatan, masih ditemukan permasalahan berupa rendahnya literasi digital serta keterbatasan kemampuan dalam memanfaatkan teknologi untuk mendukung kegiatan usaha. Tujuan kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini adalah meningkatkan literasi digital dan keterampilan peserta dalam membangun website UMKM sederhana menggunakan WordPress sebagai media promosi digital. Metode yang digunakan meliputi penyampaian materi, demonstrasi, praktik langsung pembuatan website, serta pendampingan peserta selama pelatihan. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa peserta memperoleh peningkatan pemahaman mengenai pemanfaatan website untuk pengembangan usaha serta mampu membuat website sederhana yang memuat profil usaha, informasi produk, galeri, dan kontak usaha. Selain itu, mayoritas peserta memberikan respons positif terhadap pelaksanaan kegiatan dan menyatakan bahwa pelatihan mampu membantu menyelesaikan permasalahan yang dihadapi terkait pemanfaatan teknologi digital. Kegiatan ini memberikan kontribusi dalam meningkatkan kesiapan digital pelaku UMKM sehingga dapat mendukung perluasan pasar dan peningkatan daya saing usaha.
Peningkatan Kinerja dengan Pembuatan Website Terintegrasi Artificial Intelligence pada Yayasan Kopia Raya Insani: Improving Performance by Creating an Integrated Artificial Intelligence Website at the Kopia Raya Insani Foundation Ridwansyah Ridwansyah; Oky Kurniawan; Titin Prihatin; Ispandi Ispandi
Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Terintegrasi Vol. 9 No. 2 (2025): June
Publisher : Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jindeks.v9i2.7523

Abstract

Transformasi digital menuntut organisasi sosial untuk mampu beradaptasi dengan perkembangan teknologi, termasuk dalam pemanfaatan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence / AI). Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan literasi digital dan keterampilan teknologi informasi mitra, khususnya dalam pembuatan website yang terintegrasi dengan teknologi AI. Mitra kegiatan adalah remaja dari Yayasan Kopia Raya Insani yang menghadapi kendala dalam pengelolaan informasi dan penyampaian identitas organisasi secara digital. Sebagai solusi, kegiatan ini menyediakan pelatihan pembuatan website yang terintegrasi AI untuk meningkatkan kemampuan mitra dalam menyampaikan informasi secara digital. Evaluasi dilakukan untuk menilai peningkatan kinerja mitra, baik dari sisi pengetahuan teknologi, keterampilan teknis, maupun efisiensi penyampaian informasi organisasi.  Metode pelaksanaan kegiatan mencakup tahapan perencanaan, pelatihan tatap muka, dan evaluasi melalui kuesioner serta pre-test dan post-test. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan skor rata-rata sebesar 32 poin dengan nilai N-Gain 0,68 (kategori sedang). Sebanyak 75% peserta menyatakan sangat setuju bahwa pelatihan ini meningkatkan keterampilan mereka, dan 56% peserta menunjukkan minat tinggi untuk mengikuti pelatihan serupa di masa mendatang. Kegiatan ini terbukti efektif dalam meningkatkan pengetahuan, keterampilan digital, serta minat peserta terhadap teknologi AI. Selain itu, peserta memperoleh pengalaman praktis dalam mengelola platform digital organisasi secara mandiri. Kegiatan ini memberikan kontribusi nyata dalam mendukung operasional organisasi mitra secara lebih efisien dan adaptif terhadap perkembangan teknologi, serta berpotensi menjadi model pengabdian berkelanjutan dalam penguatan kapasitas digital masyarakat.
Perbandingan Kinerja SVM, NN, Random Forest, dan KNN dalam Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Apel Rahadian Kusuma Atmaja; Ispandi Ispandi; Rino Ramadan; Oky Kurniawan; Andi Taufik
Journal of Information Technology, Software Engineering and Computer Science (ITSECS) Vol. 4 No. 3 (2026): Volume 4 Number 3 July 2026
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/itsecs.v4i3.384

Abstract

Penentuan tingkat kematangan buah apel secara visual masih rentan terhadap subjektivitas karena dipengaruhi oleh pengalaman pengamat, kondisi pencahayaan, dan kemiripan karakteristik antar tingkat kematangan. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Neural Network (NN), dan Random Forest (RF) dalam mengklasifikasikan kematangan visual buah apel ke dalam tiga kelas, yaitu Belum Matang, Setengah Matang, dan Matang. Dataset terdiri atas 900 citra, masing-masing 300 citra per kelas, yang dibagi secara stratified menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Tahap preprocessing meliputi resize citra menjadi 256 × 256 piksel, normalisasi, segmentasi objek, serta augmentasi pada data latih menggunakan horizontal flip, vertical flip, rotasi +15°, dan rotasi −15°. Fitur warna RGB, HSV, dan CIELAB, fitur tekstur GLCM, serta fitur bentuk digunakan sebagai masukan model. Optimasi hiperparameter dilakukan menggunakan stratified 5-fold cross-validation, sedangkan evaluasi menggunakan accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa SVM memberikan performa terbaik dengan accuracy 95,0%, precision 94,8%, recall 94,6%, dan F1-score 94,7%, diikuti KNN dengan accuracy 94,0%, NN 92,8%, dan RF 91,2%. Hasil ini menunjukkan bahwa SVM merupakan metode paling sesuai pada dataset dan skenario pengujian yang digunakan, sedangkan KNN menjadi alternatif dengan performa yang paling mendekati. Penelitian selanjutnya disarankan memperluas variasi dataset dan menguji generalisasi model pada kondisi pengambilan citra yang lebih beragam.
Co-Authors Andi Taufik Ispandi Ispandi Rahadian Kusuma Atmaja Ridwansyah Ridwansyah Rino Ramadan Titin Prihatin