Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.426
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Jurnal Ilmiah Kursor MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Minda Baharu Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Negeri (UN-PENMAS) Automotive Experiences Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) INCOME: Indonesian Journal of Community Service and Engagement JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer Jurnal Guru Komputer
Piantari, Erna
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Humanities Automotive Engineering 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 Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

 1   2 
Utilization of Bamboo Powder in The Production of Non-Asbestos Brake Pads: Computational Bibliometric Literature Review Analysis and Experiments to Support Sustainable Development Goals (SDGs) Nandiyanto, Asep Bayu Dani; Syazwany, Aisha Nadhira; Syarafah, Karina Nur; Syuhada, Themy Sabri; Ragadhita, Risti; Piantari, Erna; Farobie, Obie; Bilad, Muhammad Roil
Automotive Experiences Vol 7 No 1 (2024)
Publisher : Automotive Laboratory of Universitas Muhammadiyah Magelang in collaboration with Association of Indonesian Vocational Educators (AIVE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31603/ae.11109

Abstract

This study aims to develop asbestos-free and environmentally friendly brake pads using apus bamboo powder (Gigantochloa apus). In the experiments, bamboo powder, resin, and catalyst were used as the raw materials and varied to ensure the quality of the prepared brake pads. To analyze the performance of brake pads, the fabricated brake pads are subjected to physicochemical tests (such as microscopic tests and functional group analysis) and mechanical tests (such as puncture tests, compression tests, and friction tests). The research results showed that adjusting the composition of the raw materials allowed a change in the performance of the brake pad, including porosity, morphological structure, and mechanical properties. Indeed, the condition of the low porosity on the inside of the brake pad strategically optimizes the compression strength of the material, making this design ideal for applications that require high resistance to compression loads. This study shows the possibility of apus bamboo powder as an alternative to asbestos in the production of non-asbestos brake pads, offering a safer and environmentally friendly solution as well as giving ideas for supporting current issues in the sustainable development goals (SDGs).
Inovasi Pembelajaran Daring: Strategi Pelatihan dalam Penyusunan Modul Digital Berbasis Microlearning Junaeti, Enjun; Piantari, Erna; Fathimah, Nusuki Syari'ati; Arianti, Andini Setya; Riza, Lala Septem; Wahyudin, Wahyudin
UN PENMAS (Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Negeri) Vol 4 No 1 (2024): UN PENMAS Vol 4 No 1
Publisher : LPPM Universitas Narotama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29138/un-penmas.v4i1.2729

Abstract

Kegiatan ini bertujuan untuk mengenalkan konsep dan penerapan strategi pelatihan dalam penyusunan modul digital berbasis microlearning sebagai bagian dari inovasi dalam pembelajaran daring. Metode pelaksanaan melibatkan serangkaian pelatihan dan workshop yang diselenggarakan untuk tenaga pendidik dan praktisi pendidikan di FPMIPA UPI. Hasil dari kegiatan ini adalah peningkatan keterampilan peserta terkait dengan kemampuan praktis dalam menyusun modul digital berbasis Microlearning terutama dalam pembuatan media presentasi, video explainer, infografik, motion grafik, dan media audio. Solusi yang diperoleh dari pengabdian ini mampu memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan kualitas pembelajaran daring dan aksesibilitasnya.
STUDENT VIRTUAL CLASS ATTENDANCE BASED ON FACE RECOGNITION USING CNN MODEL Nursantika, Dian; Piantari, Erna; Huseani, Dwi Fitria Al; Husaeni, Dwi Novia Al; Urwah, Mushfani Ainul
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 18, No 3 (2024): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.95824

Abstract

Attendance records are an important tool that can be used to include and broadcast member participation in an activity, including the learning process. In online learning classrooms, the process of recording attendance becomes challenging to do manually, thus an automatic attendance recording system is needed. The authentication process is important in developing an existing recording system to guarantee the correctness of the recorded data. In this research, a face authentication system was built to create a system for recording online class attendance to help integrate participant activities and participation in online class learning. The face recognition approach uses a Convolutional Neural Network (CNN) model specifically designed to automate student attendance in virtual classes. Student image data is taken from virtual classroom sessions and used to train a CNN model. This model can recognize and verify student identity in various lighting conditions and head positions. This research consists of several stages, namely data collection, artificial neural networks, use of facial recognition, dataset application stage, and facial recognition in video frames. The experimental results showed that there were 11193 samples studied and of these 11193 samples the distribution was even, namely 6.7%. In addition, the model performance results show an accuracy of 76.28%.
IMPLEMENTATION OF PROBLEM-BASED LEARNING MULTIMEDIA WITH FIND AND SORT QR CODE GAMES TO IMPROVE STUDENT'S COMPUTATIONAL THINKING SKILLS Al Husaeni, Dwi Fitria; Rahman, Eka Fitrajaya; Piantari, Erna
Jurnal Ilmiah Kursor Vol. 12 No. 2 (2023)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/kursor.v12i2.343

Abstract

This study aims to evaluate the effectiveness of using and developing problem-based learning multimedia with find and sort QR code games to improve students' computational thinking (CT) skills in learning object-oriented programming using a web-based digital platform. The Research and Development (R&D) method and One-Group Pretest-Posttest design was used in this study. The subjects of this study were 35 students of SMK Negeri 1 Cimahi, Indonesia. There are three stages in conducting research 1) analysis of problems, 2) learning multimedia development, and 3) evaluation. The findings show there is an increase in students' CT skills after implementing the find and sort QR Code Game problem-based learning multimedia during the learning process. Student learning outcomes have increased from 45.71 (pretest) to 89.50 (posttest). The average increase in student learning outcomes occurred significantly based on the results of the t-test. In addition, the students' CT average score increased from 65.43 (pretest) to 85.29 (posttest). The order of increasing the CT component based on the n-gain value is 1) abstraction (0.66); 2) pattern recognition (0.63); 3) decomposition (0.48); and 4) algorithm design (0.39). Student responses to multimedia learning in this study were obtained very well with a score of 84.95%.
Klasifikasi Genre Musik Dengan Mel Frequency Cepstral Coefficient Dan Spektogram Menggunakan Convolutional Neural Network Fardhani, Sifa Marcella; Wihardi, Yaya; Piantari, Erna
JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer Vol 4, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jatikom.v4i1.41465

Abstract

Musik sudah menjadi suatu kebutuhan bagi sebagian besar orang karena manfaatnya yang dapat menimbulkan relaksasi dan dapat menjadi hiburan bagi sebagian orang. Kebutuhan akan informasi yang terkandung dalam musik yang didengarkan seringkali dibutuhkan, salah satunya adalah informasi dari jenis genre musik yang sedang didengarkan. Untuk mengetahui jenis genre musik tersebut maka pada penelitian ini dilakukan klasifikasi genre musik yang diharapkan akan memenuhi kebutuhan tersebut dengan melalui proses pengenalan pola dari masing-masing genre. Metode Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk melatih pola dari jumlah 500 data lagu GTZAN berbahasa Inggris dan 500 data lagu berbahasa Indonesia yang mencakup 5 genre. Teknik ekstraksi fitur digunakan pada praproses data untuk mendapatkan hasil ekstraksi Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) dan spektogram. Kemudian arsitektur CNN akan dibandingkan dengan dua jenis data masukan yang berbeda, yaitu data berbentuk vektor sebagai representasi dari hasil ekstraksi MFCC dan data berbentuk citra spektogram. Setelah itu, data akan melalui proses validasi untuk mengetahui nilai evaluasi dari kinerja model yang dihasilkan masing-masing arsitektur dengan data masukan berbeda. Hasil validasi terbaik ditunjukkan oleh eksperimen dengan data masukan spektogram menggunakan dataset GTZAN yang memiliki nilai akurasi sebesar 76%.
Realtime Tracking Dan Pencarian Rute Optimal Menggunakan Mapbox Optimized Api Untuk Mengatasi Travelling Salesman Problem Prasetya, Hafidz; Siregar, Herbert; Piantari, Erna
JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer Vol 4, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jatikom.v4i1.41467

Abstract

Perkembangan bisnis e-commerce atau jual beli online di Indonesia meningkat drastis sejak beberapa tahun terakhir. Hal ini dikarenakan Indonesia menjadi salah satu negara dengan pengguna internet terbesar di dunia. Masalah yang timbul adalah banyaknya kasus penipuan pada jual beli online, telah banyak konsumen Indonesia kehilangan uang karena menjadi sasaran tindak penipuan daring (online) dan menjadikan Indonesia menjadi negara dengan korban penipuan daring tertinggi. Masalah e-commerce terkait erat dengan masalah pembayaran. Berbagai metode pembayaran untuk transaksi e-commerce telah berkembang pesat dari waktu ke waktu, meskipun telah banyak metode pembayaran yang diberikan, konsumen masih belum menjadikan metode-metode tersebut sebagai metode pembayaran yang diandalkan. Faktor-faktor penting dalam keengganan pelanggan untuk menggunakan metode pembayaran elektronik yang ada dianggap risiko dan kurangnya kepercayaan dan keamanan. Penggunaan metode COD dalam e-commerce merupakan metode yang lebih aman. Selain aman metode COD memungkinkan konsumen dapat melihat langsung barang yang akan dibelinya sehingga dapat mengetahui kondisi sebenarnya. Meskipun metode COD memiliki banyak keuntungan, tentu saja masih memiliki kelemahan atau masalah yang dapat terjadi. Misalnya, masalah dimana penjual atau pembeli tidak datang ke lokasi pertemuan yang sudah disepakati atau tidak ada kabar dari penjual atau pembeli karena sedang dalam perjalanan. Dengan demikian perlu adanya alat bantu berupa aplikasi yang dapat melacak lokasi penjual dan pembeli secara langsung menggunakan Geolokasi agar kedua belah pihak dapat saling memantau lokasi terkini satu sama lain.
Mesin Rekomendasi Film Menggunakan Metode Deep Autoencoder Maulana, Muhamad Adie; Wihardi, Yaya; Piantari, Erna
JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer Vol 4, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jatikom.v4i2.41503

Abstract

Layanan penyedia jasa berbasis internet seperti Netflix, Iflix, Amazon Prime, dan lainnya telah mengalami peningkatan total waktu tonton secara drastis dalam kurun waktu sepuluh tahun kebelakang. Pada tahun 2017, pengguna layanan Netflix secara kolektif telah menonton konten Netflix selama 140 juta jam per hari dan mendapatkan pendapatan sebesar 11 milyar dollar amerika [1]. Hampir 80% waktu yang ditonton di Netflix berasal dari mesin rekomendasi yang dibangun oleh Netflix. Hampir semua mesin rekomendasi menggunakan metode collaborative filtering, namun metode Restricted Boltz-mann machines untuk membangun collaborative filtering [2], menunjukkan hasil prediksi yang konsisten meskipun data pelatihan meningkat, sehingga masalah skabilitas dapat teratasi. Konsep yang diadopsi dari model deep learning adalah kemampuan metode ini untuk mengekstraksi fitur robust secara unsupervised melalui rekonstruksi input autoencoder.  Berdasarkan hasil pengujian dengan data uji 6040 user, 3883 item (film), dan 1.000.209 rating  menghasilkan nilai loss yang rendah yaitu 0.7322 dan nilai RMSE 0,7227 dengan menggunakan metode autoencoder yang telah dimodifikasi.
Mobile Academic Management And Informatiom System Berbasis Android dengan Push Notification untuk Menunjang Kegiatan Akademik Mahasiswa Kevin, Lundy Van; Sukamto, Rosa Ariani; Piantari, Erna
JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer Vol 4, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jatikom.v4i2.41504

Abstract

MyEdu merupakan prototipe sistem informasi akademik berupa aplikasi klien Android. Seluruh sistem baru ini terintegrasi dengan teknologi push notification yang mampu  memberikan notifikasi ke perangkat mahasiswa secara daring. Berbeda dari sistem informasi berupa website biasa, informasi pada mahasiswa dapat diterima mahasiswa secepat mungkin setelah informasi tersebut disebarkan dengan adanya teknologi notifikasi. Aplikasi yang terinstal pada perangkat smartphone memastikan mahasiswa dapat menerima notifikasi informasi akademik secara berkelanjutan. Informasi yang disajikan dapat dikelola oleh mahasiswa baik itu disimpan, diunduh, dibagikan antar aplikasi lain, dan ditambahkan ke kalender pengguna sebagai pengingat. Kampus juga dimudahkan dalam penyebaran informasi dan mengurangi ketergantungannya pada media sosial yang rawan dengan peniruan. Sistem baru ini dapat jadi andalan kampus dalam memberikan informasi akademik secara cepat dan efektif dalam rangka menunjang aktivitas akademik mahasiswa.
Age Estimation Untuk Intelligent Advertising Pada Poster Digital Menggunakan Convolutional Neural Network Muhyi, Galih Abdul; Wihardi, Yaya; Piantari, Erna
JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer Vol 7, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jatikom.v7i1.27878

Abstract

Sebagai bagian dari intelligent advertising, age estimation digunakan untuk menyesuaikan iklan dari hasil estimasi usia audience. Age estimation (AE) dapat dibangun menggunakan deep learning menggunakan ConvNet dengan kendala seperti data training wajah usia tua yang sedikit dan ketidak seimbangan dataset di dalamnya serta membutuhkan jumlah data yang besar. Salah satu solusi dari permasalahan ini adalah melakukan data augmentasi menggunakan model generatif ACGAN untuk melakukan generate gambar sesuai dengan kelas. Intelligent advertising pada poster digital hanya disimulasikan pada komputer. Simulasi intelligent advertising berfungsi dengan baik terlepas dari terbatasnya iklan dan tidak konsistennya hasil estimasi usia. Hasil dari penggunaan model generatif ACGAN untuk data augmentation berhasil meningkatkan performa hasil pada model AE terlepas dari rendahnya skor IS dan FID serta kualitas gambar yang dihasilkan. Hasil data augmentation lebih terlihat pada model B dengan peningkatan akurasi cumulative score sebesar 4,8% dan skor MAE sebesar 1,297.
Seminar on Future Trends and Research in the Field of Study Smart Learning Environment Erlangga, Erlangga; Rahman, Eka Fitrajaya; Putro, Budi Laksono; Junaeti, Enjun; Piantari, Erna; Judie, Rizky Rachman; Rasim, Rasim
Jurnal Guru Komputer Vol 4, No 2 (2023): JGrKom: September 2023
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jgrkom.v4i2.45496

Abstract

The field of education has advanced thanks to technological developments in the 21st century. Teaching and learning activities have pointed towards a smart learning environment (SLE). Many research efforts have attempted to define SLE as well as identify key features for creating an intelligent learning environment. SLE is a development of digital learning environments (DLEs). Both SLE and DLEs have the same goal, which is to provide an effective, efficient and attractive learning environment for learners. The purpose of this community service is to introduce SLE research and studies, provide insight to academics, practitioners and students regarding SLE research trends, find out the extent of implementation, needs and opportunities for SLE implementation in institutions. The method used is the direct communication counseling method by holding webinars (online seminars) regarding SLE research trends targeting academics, practitioners and students at both undergraduate and postgraduate levels. At the end of the activity, a question-and-answer session was carried out, and the participants filled out a questionnaire as a form of evaluation. After attending this seminar, it is expected that the participants can understand trends future research regarding the field of SLE studies.
Co-Authors Al Husaeni, Dwi Fitria Amay Suherman Anisyah, Ani Arianti, Andini Setya Asep Bayu Dani Nandiyanto Asep Wahyudin Bilad, Muhammad Roil Dian Nursantika Eka Fitrajaya Rahman Erlangga Erlangga Fardhani, Sifa Marcella Fathimah, Nusuki Syari'ati Husaeni, Dwi Novia Al Huseani, Dwi Fitria Al Judie, Rizky Rachman Junaeti, Enjun Kevin, Lundy Van Lala Septem Riza Maulana, Muhamad Adie Muhammad, Fadjrin Diraja Muhyi, Galih Abdul Mumu Komaro Obie Farobie Prabawa, Harsa Wara Prasetya, Hafidz Putro, Budi Laksono Ragadhita, Risti Rasim, Rasim Rosa Ariani Sukamto Siregar, Herbert Syarafah, Karina Nur Syazwany, Aisha Nadhira Syuhada, Themy Sabri Urwah, Mushfani Ainul Wahyudin Wahyudin Wihardi, Yaya Zuyyinasyam, Sophia