Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.844
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Masyarakat Informatika Jurnal Simetris Scientific Journal of Informatics Proceeding SENDI_U Jurnal Terapan Abdimas Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Building of Informatics, Technology and Science Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Buletin Poltanesa Advance Sustainable Science, Engineering and Technology (ASSET) Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Community: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT LogicLink: Journal of Artificial Intelligence and Multimedia in Informatics
Astuti, Yani Parti
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 35 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

 1   2   3   4 
Threat Construction for Dynamic Enemy Status in a Platformer Game using Classical Genetic Algorithm Harisa, Ardiawan Bagus; Nugroho, Setiawan; Umaroh, Liya; Astuti, Yani Parti
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol. 8, No. 3, August 2023
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/kinetik.v8i3.1724

Abstract

Digital game genre such as Action-Platformer is widely popular among buyers on a platform like Steam. The non-playable character enemies in the game are important in action games. Unfortunately, they usually have static attributes like health points, damage, and enemy movement. Using the combination of procedural content generation and dynamic difficulty adjustment with a classical genetic algorithm, we drive the threat value of a platform to construct the enemy status, resulting in more dynamic enemies. We use the threat value as an input parameter calculated from the enemies’ stats in every platform, such as total damage that the enemy might produce, the player’s health point, and the enemy’s movement speed. We conclude that using a classical genetic algorithm may produce dynamic enemy status through the desired threat or danger set by the game designer as an input parameter. Moreover, the game designer may limit the generation with constraints.
Discrete Cosine Transform and Singular Value Decomposition Based on Canny Edge Detection for Image Watermarking Astuti, Erna Zuni; Sari, Christy Atika; Rachmawanto, Eko Hari; Astuti, Yani Parti; Oktaridha, Harwinanda; Isinkaye, Folasade Olubusola
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol. 8, No. 4, November 2023
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/kinetik.v8i4`.1768

Abstract

The development of an increasingly sophisticated internet allows for the distribution of digital images that can be done easily. However, with the development of increasingly sophisticated internet networks, it becomes an opportunity for some irresponsible people to misuse digital images, such as taking copyrights, modification and duplicating digital images. Watermarking is an information embedding technique to show ownership descriptions that can be conveyed into text, video, audio, and digital images. There are 2 groups of watermarking based on their working domain, namely the spatial domain and the transformation domain. In this study, three domain transformation techniques were used, namely Singular Value Descomposition (SVD), Discrete Cosine Transform (DCT) and Canny Edge Detection Techniques. The proposed attacks are rotation, gaussian blurness, salt and pepper, histogram equalization, and cropping. The results of the experiment after inserting the watermark image were measured by the Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). The results of the image robustness test were measured by the Correlation Coefficient (Corr) and Normalized Correlation (NC). The analysis and experimental results show that the results of image extraction are good with PSNR values from watermarked images above 50dB and Corr values reaching 0.95. The NC value obtained is also high, reaching 0.98. Some of the extracted images are of fairly good quality and are similar with the original image.
Implementasi Firebase Realtime Pada Aplikasi Self-Order Restoran Berbasis iOS Triginandri, Rifqi; Septiani, Karlina Dwi; Subhiyakto, Egia Rosi; Rakasiwi, Sindhu; Astuti, Yani Parti
Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Vol 5, No 04 (2024): Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jrami.v5i4.10680

Abstract

Perkembangan teknologi aplikasi memberikan dampak signifikan pada gaya hidup masyarakat modern, terutama dengan hadirnya aplikasi inovatif seperti Pick 'n Serve yang mengatasi antrian di restoran melalui platform mobile iOS. Dikembangkan dengan Firebase Realtime Database, aplikasi ini memastikan akses real-time terhadap informasi menu, pesanan, dan ketersediaan. Integrasi model bisnis, perhatian terhadap kebutuhan pelanggan, dan penerapan metode pengembangan Waterfall membuat Pick 'n Serve berhasil meningkatkan efisiensi dan pengalaman pemesanan. Metode Waterfall memberikan struktur pengembangan terorganisir dengan langkah-langkah jelas dari perencanaan hingga implementasi. Hasil pengujian mencerminkan kinerja baik, memudahkan pengguna dalam pemesanan, dan efektif mengurangi antrian di restoran. Skor tinggi dari uji penerimaan pengguna (UAT) mencerminkan penerimaan positif terhadap aplikasi ini. Dengan memanfaatkan teknologi Firebase dan pendekatan pengembangan yang terstruktur, Pick 'n Serve diharapkan memberikan kontribusi positif terhadap efisiensi operasional, kepuasan pelanggan, dan pertumbuhan bisnis restoran dalam era digital, menjadikannya solusi holistik untuk adaptasi terhadap perubahan kebutuhan konsumen dan tuntutan pasar yang terus berkembang.
Pendampingan bagi Siswa SMP Negeri 7 Semarang dalam Penggunaan Software Aplikasi Hidup Bersih dan Sehat Astuti, Yani Parti; Luthfiarta, Ardytha; Hidayat, Erwin Yudi; Nugraha, Adhitya; Subhiyakto, Egia Rosi; Octaviani, Dhita Aulia
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 8, No 1 (2025): JANUARI 2025
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v8i1.2698

Abstract

Sekolah adalah tempat menuntut ilmu dan juga tempat sosialisasi dan interaksi antar sesamA. Selain itu sekolah juga harus beradaptasi dengan lingkungan sekitar. Seperti halnya di Sekolah Menengah Pertama (SMP) Negeri 7 Semarang yang berada di Tengah kota yang dikenal oleh banyak orang khususnya warga Semarang. Di sekolah tersebut terdapat banyak fasilitas yang sesuai dengan standart di setiap sekolah. Salah satunya adalah adanya kantin sekolah yang berada dalam lingkungan sekolah. Namun demikian banyak juga yang berjualan di luar lingkungan sekolah yang setiap hari baik sebelum jam dimulai dan jam sekolah berakhir, jajanan di luar sekolah itu banyak dikunjungi siswa. Dengan kondisi seperti itu, maka perlu diwaspadai tentang Kesehatan siswa yang guru tidak mungkin mengawasi secara terus menerus. Untuk itu perlu adanya penyuluhan dan pengarahan bagi siswa agar tidak jajan sembarangan. Jajanan yang harus dibeli harus memperhatikan dari sisi gizi yang dikandungnya. Sekarang banyak jajanan yang super pedas, mengandung pengawet dan masih banyak lagi jajanan yang hanya mengejar murah dan rasa menendang. Dalam pengarahan ini, selain menghimbau untuk memperhatikan nilai gizinya, juga diperlihatkan akibat dari jajanan yang kurang sehat. Hal ini akan ditunjukkan dengan software aplikasi digital yang memberikan pengetahuan tentang akibat dari usus yang tidak sehat. Dengan begitu, siswa akan memperhatikan jajanan setiap hari. Selain jajanan, yang perlu diperhatikan lagi adalah tentang lingkungan sekitar yaitu bagaimana siswa membuang sampah, cuci tangan sebelum makan dan lain sebagainya. Karena selain Kesehatan usus, banyak juga penyakit yang disebabkan oleh kurang bersihnya lingkungan sekitar. Sehingga dengan adanya penyuluhan ini, siswa akan terdorong melakukan pola hidup bersih dan sehat yang merupakan slogan dari pemerintah khususnya pada bidang Kesehatan
Klasifikasi Kelayakan Air Minum Mengkombinasikan Algoritma Random Forest dengan Teknik Optimasi Bayesian Darmawan, Aditya Aqil; D, Ishak Bintang; Astuti, Yani Parti; Winarno, Agus
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 6 No 4 (2025): March 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bits.v6i4.7055

Abstract

The quality of clean and safe drinking water is crucial for public health; however, environmental pollution from industrial waste, domestic waste, and urbanization has significantly deteriorated water quality. Manual methods for water quality analysis, such as the Water Quality Index (WQI) and STORET, have limitations in efficiency and accuracy. Therefore, this study proposes a machine learning-based classification system to determine the potability of drinking water more accurately and efficiently. The Water Potability dataset from Kaggle, consisting of 3,276 samples with nine key parameters, was used in this research. Initial analysis showed that most features had a nearly normal distribution, although some variables, such as Solids and Conductivity, exhibited right-skewness due to extreme values. Correlation analysis revealed no significant linear relationships between water quality parameters. The preprocessing stage included missing data imputation using the mean method, normalization, feature engineering, and oversampling with SMOTE to address class imbalance. The machine learning models used in this study include LightGBM, Random Forest, XGBoost, and CatBoost, with model optimization performed using Bayesian Search CV, which improved performance, particularly for Random Forest. Experimental results showed that the optimized Random Forest model achieved the best performance with an accuracy of 85.38%, precision of 85.86%, recall of 85.38%, and an F1-score of 85.37%. However, some misclassifications remained, especially in detecting potable water samples, indicating that ensemble learning methods can be effectively used to evaluate drinking water potability.
Pendampingan ibu - ibu PKK tentang Deteksi Kanker Serviks Melalui Software Aplikasi Hidayat, Erwin Yudi; Astuti, Yani Parti; Salam, Abu; Nugraha, Adhitya; Paramita, Cinantya; Octaviani, Dhita Aulia
Community : Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Vol. 4 No. 1 (2024): Maret : Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat
Publisher : LPPM Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi - Studi Ekonomi Modern

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/community.v4i1.495

Abstract

One feared cancer among mothers is cervical cancer. Cervical cancer is a type of cancer that occurs in the cervix of women. Due to its hidden location, women may not be able to detect early on whether they have cervical cancer or not. Meanwhile, this disease ranks among the top three causes of death in Indonesia. To determine early on whether a woman is affected by cervical cancer, various methods are employed. Some search for symptoms on social media, some take preventive measures with various herbal remedies to avoid cervical cancer, and many other actions are taken by women. With the touch of artificial intelligence technology, these issues can be addressed. Therefore, the dedicated team is trying to create an application that can detect cervical cancer. With this application, women can find out early on whether they have or are approaching cervical cancer. Although the accuracy of this application is not 100%, at least women can be aware of the detection of this disease and can promptly seek treatment or prevention. With the existence of this application, it is hoped that it can be beneficial for the mothers of PKK Perum Kandri Persona Asri RT 04 RW 04, who are the subjects of this dedication.
Pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) pada Fitur Aplikasi Capcut untuk Video Pembelajaran Astuti, Yani Parti; Sugiyanto, Sugiyanto; Rizqa, Ifan; Himawan, Heribertus; Purwanto, Purwanto; Kartikadarma, Etika; Rijati, Nova
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 8, No 2 (2025): MEI 2025
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v8i2.3001

Abstract

Perkembangan teknologi saat ini tidak bisa lepas dengan dunia pendidikan. Berbicara tentang dunia pendidikan tidak lepas dengan peran siswa, mahasiswa, guru dan dosen. Untuk siswa dan mahasiswa mulai banyak keluhan dengan kurang menariknya pembelajaran yang mereka dapatan. Keluhan ini tentunya mengusik pada guru dan dosen sebagai pemberi materi. Untuk itu perlu adanya pendampingan kepada guru dan dosen dalam penyampaian materi pada siswa dan mahasiswa. Pada kegiatan pengabdian ini akan diadakan pendampingan guru dan dosen dalam pembuatan media pembelajaran yang merupakan salah satu bentuk pemberian materi yang dilaksanakan saat ini. Pada pendampingan ini diberikan materi tentang pemanfaatan Artificial Intelligent (AI) pada aplikasi Capcut dalam pembuatan video pembelajaran. Dalam pendampingan ini guru dikenalkan penggunaan aplikasi Capcut dalam pembuatan video pembelajaran. Setelah itu guru dan dosen diberikan cara pemanfaatan AI pada fitur aplikasi Capcut yang mana bisa memberikan efisiensi waktu dalam pengeditan, keramahan dan kemudahan dalam penggunaannya, menghasilkan video yang berkualitas, mempunyai fleksibilitas pemanfaatan yang dibutuhkan oleh siswa dan mahasiswa. Dengan adanya pemanfaatan tersebut, maka guru dan dosen lebih mudah dan kretif dalam pemanfaatan AI pada fitur aplikasi Capcut untuk membuat video pembelajaran. Dengan pendampingan ini, diharapkan siswa dan mahasiswa akan terpenuhi mendapatkan pengajaran yang menarik dan tidak membosankan.Kata kunci: Video pembelajaran, fitur, capcut
Edukasi dan Sosialisasi Aplikasi Berbasis Mobile untuk Deteksi Dini Penyakit Kulit di STIKES Telogorejo Semarang Supriyanto, Catur; Paramita, Cinantya; Subhiyakto, Egia Rosi; Astuti, Yani Parti; Setiawan, Andreas Wilson; Rahadian, Arief; Shidik, Guruh Fajar; Widyaatmadja, Swanny Trikajanti
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 8, No 2 (2025): MEI 2025
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v8i2.3005

Abstract

Aplikasi berbasis mobile untuk deteksi dini penyakit kulit memiliki potensi besar dalam meningkatkan kesadaran dan pemahaman masyarakat terhadap kesehatan kulit. Program pengabdian ini bertujuan untuk memberikan edukasi dan sosialisasi terkait pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan dalam deteksi dini penyakit kulit kepada mahasiswa dan tenaga kesehatan di STIKES Telogorejo Semarang. Kegiatan ini meliputi pelatihan penggunaan aplikasi, pemahaman dasar tentang teknologi kecerdasan buatan dalam analisis citra medis, serta diskusi interaktif mengenai pentingnya deteksi dini dalam pencegahan penyakit kulit. Metode yang digunakan mencakup presentasi, demonstrasi langsung, serta sesi praktik dengan studi kasus nyata. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan peningkatan pemahaman peserta mengenai teknologi deteksi penyakit kulit berbasis AI, serta meningkatnya minat dalam mengadopsi teknologi digital dalam bidang kesehatan. Selain itu, peserta juga memberikan umpan balik positif terkait kemudahan penggunaan dan manfaat aplikasi dalam mendukung diagnosis awal. Kesimpulannya, edukasi dan sosialisasi ini berhasil meningkatkan literasi digital di bidang kesehatan serta mendorong pemanfaatan teknologi dalam layanan medis. Ke depan, pengembangan aplikasi lebih lanjut dan implementasi di fasilitas kesehatan diharapkan dapat semakin meningkatkan kualitas layanan kesehatan berbasis teknologi
APLIKASI PEMBELAJARAN CLASS DIAGRAM BERBASIS WEB UNTUK PENDIDIKAN REKAYASA PERANGKAT LUNAK Subhiyakto, Egia Rosi; Astuti, Yani Parti
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 11, No 1 (2020): JURNAL SIMETRIS VOLUME 11 NO 1 TAHUN 2020
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1290.35 KB) | DOI: 10.24176/simet.v11i1.3787

Abstract

Tahapan pembangunan perangkat lunak atau lebih dikenal dengan istilah SDLC (Software Development Life Cycle) memiliki beberapa tahapan termasuk tahapan analisis. Dalam tahap analisis pemodelan ke dalam bentuk diagram biasanya dilakukan secara mendalam untuk memodelkan masalah yang dihadapi. UML merupakan bahasa de facto dalam pemodelan kebutuhan perangkat lunak berorientasi objek. Aplikasi pemodelan yang berkembang mayoritas lebih ditujukan untuk dunia industri serta memerlukan instalasi dan lisensi yang terbatas. Penelitian ini mengembangkan sebuah aplikasi pemodelan kebutuhan perangkat lunak khususnya pemodelan class diagram. Aplikasi dikembangkan berbasis web, sehingga tidak perlu ada instalasi dan tidak perlu membayar lisensi. Fitur yang dikembangkan yakni pengenalan notasi-notasi class diagram beserta  penjelasannya. Aplikasi juga menyediakan area kerja untuk menggambarkan diagram beserta fitur cetak hasil diagram yang telah dibuat. Aplikasi dikembangkan menggunakan metode pengembangan prototyping, sehingga didapatkan prototipe aplikasi. Prototipe aplikasi dapat terus dikembangkan sehingga mendapat hasil yang maksimal. Hasil pengujian fungsionalitas menggunakan metode pengujian black box didapatkan bahwa 100% fungsi berjalan dengan baik. Sedangkan pengujian user acceptance dengan tiga parameter didapatkan bahwa 92% responden setuju bahwa aplikasi memiliki kinerja yang baik, 90% responden setuju aplikasi mudah digunakan dan 89% responden puas terhadap aplikasi yang dibangun.
Comparison of Machine Learning Methods (Linear Regression, Random Forest, and XGBoost) for Predicting Poverty in Central Java in 2024 Pratama, Zahwa Bunga Putri; Astuti, Yani Parti
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 14, No 5 (2025): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v14i5.5494

Abstract

Poverty is a major issue faced by Central Java Province, with rates fluctuating annually. To respond to and address this challenge more effectively, a predictive, data-driven approach is essential. This study applies machine learning techniques to forecast the number of people living in poverty in 2024 at the district/city level, utilizing socio-economic data from 2019 to 2023 provided by the Central Bureau of Statistics (BPS). Seven indicators are used as predictor variables, including the poverty line, the number and percentage of people living in poverty, the open unemployment rate, average years of schooling, the Human Development Index, and the regional minimum wage. The data were normalized using StandardScaler and split into training (80%) and testing (20%) sets. This study compares three regression algorithms—Linear Regression, Random Forest, and XGBoost—to evaluate their effectiveness in modeling the complexity of socio-economic data. The analysis reveals that XGBoost delivers the best performance, with a Mean Absolute Error (MAE) of 6,665 and an R² score of 0.978, outperforming Random Forest (MAE: 9,209; R²: 0.947) and Linear Regression (MAE: 10,917; R²: 0.896). By comparing these models, the study addresses a gap in the literature regarding the effectiveness of machine learning models for local-level poverty prediction. The findings suggest that XGBoost holds strong potential as a data-driven policy support tool, particularly in poverty alleviation planning and decision-making at the regional level.
Co-Authors Abu Salam Achmad Wahid Kurniawan Adhitya Nugraha Agus Winarno, Agus Ahmed, Foez Akbar, Ananda Ikhwana Khairur Anam, Muhammad Khoirul Andreas Wilson Setiawan Ardianto, Luluk Ardytha Luthfiarta Bagaswara, Dwiky Ihza Cahyani, Okta Nur Catur Supriyanto Christy Atika Sari D, Ishak Bintang Darmawan, Aditya Aqil Egia Rosi Subhiyakto, Egia Rosi Eko Hari Rachmawanto Erlin Dolphina Erna Zuni Astuti Erwin Yudi Hidayat Etika Kartikadarma Fahmi Amiq Fauzi Adi Rafrastara Firmansyah, Muhammad Raihan Guruh Fajar Shidik Hafidhoh, Nisa'ul Harisa, Ardiawan Bagus Heribertus Himawan Ifan Rizqa Isinkaye, Folasade Olubusola Iskandar, Marcelino Liya Umaroh, Liya Miyanthi, Sheryn Aulia Mubarok, Ahmad Hasan Mukharyahya, Zulfa Alviandri Ningrum, Novita Kurnia Nova Rijati Nugroho, Setiawan Octaviani, Dhita Aulia Oktaridha, Harwinanda Paramita, Cinantya Pradana, Rendy Risqi Prajanto Wahyu Adi, Prajanto Wahyu Pratama, Zahwa Bunga Putri Purwanto Purwanto Rahadian, Arief Rohman, Muhammad Syaifur Sausan Claudia, Salwa Rona Septiani, Karlina Dwi Sindhu Rakasiwi Sudibyo, Usman Sugiyanto - Swanny Trikajanti Widyaatmadja T. Sutojo Triginandri, Rifqi Utomo, Danang Wahyu Wardatunizza, Indah Wibowo, Alrico Rizki Winarsih, Nurul Anisa Sri Yuniarsi Rahayu