Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.066
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) UNTAG Law Review Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) CICES (Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science) Journal Cerita: Creative Education of Research in Information Technology and Artificial Informatics Jifosi Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Nusantara Science and Technology Proceedings SOCIAL CLINICAL PHARMACY INDONESIA JOURNAL Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Journal of Governance and Administrative Reform Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi Teknik: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Jurnal Informatika Polinema (JIP) Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Router : Jurnal Teknik Informatika dan Terapan
Retno Mumpuni
Program Studi.Informatika, UPN Veteran Jawa Timur
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 44 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 44 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
IMPLEMENTASI METODE RAPID APPLICATION DEVELOPMENT (RAD) DALAM PENGEMBANGAN SISTEM ENTERPRISE INDUSTRI TEKSTIL BERBASIS WEBSITE Ramadhan, Dimas Dharu; Mumpuni, Retno; Sihananto, Andreas Nugroho
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5222

Abstract

Penelitian ini berfokus pada perancangan dan pengembangan aplikasi enterprise berbasis web yang khusus untuk industri konveksi tekstil di Bojonegoro, yang masih banyak menggunakan pencatatan manual atau aplikasi terpisah sehingga kurang efisien. Aplikasi ini dirancang untuk mengintegrasikan berbagai aspek operasional perusahaan, mulai dari manajemen, transaksi, hingga pengambilan keputusan, dengan tujuan meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan koordinasi antar role dalam perusahaan. Pengembangan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD), yang memungkinkan siklus pengembangan cepat dengan melibatkan klien secara intensif. Melalui prototyping yang berulang, klien dapat memberikan masukan langsung sehingga perangkat lunak dapat disesuaikan dengan kebutuhan hingga tercapai hasil yang optimal sesuai standar klien.
PERANCANGAN SISTEM KLINIK KESEHATAN DAN INVENTORI OBAT DI KLINIK KESEHATAN GRATIS AL-MUHAJIRIN Winata, Chycik Ayu; Mumpuni, Retno; Aditiawan, Firza Prima
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5242

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem klinik kesehatan dan inventori obat di Klinik Kesehatan Gratis Al-Muhajirin. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi operasional klinik dengan memudahkan pengelolaan data pasien, kunjungan, dan stok obat. Menggunakan pendekatan Model-View-Controller (MVC), sistem ini diimplementasikan dengan fitur utama yang meliputi manajemen data pasien, pencatatan kunjungan, dan pengelolaan inventori obat. Uji coba sistem menunjukkan bahwa penerapan sistem ini dapat mengurangi kesalahan pengelolaan data dan meningkatkan efisiensi klinik secara keseluruhan. Hasil penelitian ini penting karena memberikan solusi praktis bagi klinik yang memiliki keterbatasan sumber daya dalam pengelolaan operasional harian.
Implementasi Arsitektur Mikroservis dan Orkestrasi Kubernetes dengan Paradigma DDD pada Website Freelancing Farhana, Hafi Ihza; Mumpuni, Retno; Ali Akbar, Fawwaz
CICES (Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science) Vol 11 No 1 (2025): CICES
Publisher : UNIVERSITAS RAHARJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33050/cices.v11i1.3496

Abstract

The rapid development of the digital era triggered by COVID-19 has changed the way people earn income, with more and more people turning to freelance work. M-Knows Consulting responded to this change by creating a website-based freelance platform, designed to be a place for Indonesian freelancers to develop their careers. Given the complexity of the system and the high interaction of various users, a more modular development is needed to increase efficiency, especially in handling diverse project challenges. Therefore, a microservice architecture was chosen as a more appropriate solution than a monolithic architecture. The design of this microservice architecture involves several important steps, including the application of the Domain-Driven Design (DDD) paradigm with the principle of bounded context to clearly separate business domains and implement a multi-database approach that suits the specific needs of each service. The deployment process will be carried out using Kubernetes to manage the workload of each microservice and ensure system scalability and reliability. With this approach, it is hoped that the development of a website-based freelance platform can run more efficiently and quickly, so that it can immediately provide optimal services for freelancers in Indonesia.
Implementasi Metode Hibrida CNN-ELM Dalam Deteksi Citra Deepfake Sanjaya, Alvian Dwi; Anggraeny, Fetty Tri; Mumpuni, Retno
Journal Cerita: Creative Education of Research in Information Technology and Artificial Informatics Vol 11 No 1 (2025): Journal CERITA : Creative Education of Research in Information Technology and Ar
Publisher : UNIVERSITAS RAHARJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33050/cerita.v11i1.3491

Abstract

The existence of Artificial Intelligence (AI) today has played a significant role in human life. In addition to bringing positive impacts, AI also has negative effects that can be detrimental to humans, one of which is Deepfake. Deepfake is the use of deep learning to forge someone's face in an image or video. This research introduces a hybrid method combining Convolutional Neural Network (CNN) and Extreme Learning Machine (ELM) to detect deepfake images. The goal of this research is to create image detection to verify the authenticity of an image in order to avoid deepfake. With the advantage of feature extraction from the CNN model and the efficient computational speed of the ELM model, the CNN-ELM hybrid method can accurately and efficiently train and test data. This research uses various scenarios to find the best parameter configuration. The results of this hybrid method achieved an average accuracy of 85.77% using 600 hidden neurons, RMSprop optimization, and ReLu activation function. This research also developed a simple GUI to allow free input of photos to verify their authenticity. This research can be one approach to detecting deepfake images.
Optimasi Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berbasis Principal Component Analysis dan Modified K-Nearest Neighbor Pramnesti, Adisty Regina; Rahajoe, Ani Dijah; Mumpuni, Retno
CICES (Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science) Vol 11 No 2 (2025): CICES
Publisher : UNIVERSITAS RAHARJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33050/cices.v11i2.3914

Abstract

Angka drop-out mahasiswa di perguruan tinggi masih menjadi permasalahan serius karena berdampak pada pemborosan sumber daya dan perkembangan institusi. Identifikasi dini terhadap mahasiswa berisiko drop-out sangat penting, namun metode manual dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) konvensional masih memiliki keterbatasan, seperti sensitivitas terhadap outlier dan data berdimensi tinggi. Penelitian ini mengusulkan integrasi Principal Component Analysis (PCA) dan Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) untuk meningkatkan akurasi klasifikasi kelulusan mahasiswa. PCA digunakan untuk mereduksi 14 variabel menjadi 2 variabel utama, sedangkan MKNN memodifikasi KNN dengan teknik weight voting berbasis jarak serta validasi data latih guna mengurangi perngaruh outlier. Model diujikan dengan skema pembagian data 60:40 (latih:uji) dan parameter optimal k=9. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi PCA dan MKNN mampu mencapai akurasi 99,31%, meningkat 0,93% dibanding KNN standar, serta menghasilkan presisi, recall, dan F1-Score sebesar 99,3%. Temuan ini menegaskan bahwa integrasi reduksi dimensi dan weight voting efektif dalam meningkatkan kinerja klasifikasi, sehingga model ini berpotensi menjadi alat prediksi drop-out yang andal di lingkungan pendidikan tinggi.
Pengenalan Ekspresi Wajah dengan LBP dan Multi-Level CNN Septyono, Muhammad Bagas; Anggraeny, Fetty Tri; Mumpuni, Retno
Jurnal Informatika Polinema Vol. 11 No. 4 (2025): Vol. 11 No. 4 (2025)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v11i4.7351

Abstract

Pengenalan ekspresi wajah menjadi salah satu komponen penting dalam sistem interaksi manusia-komputer, khususnya untuk memahami emosi pengguna. Tantangan utama dalam pengenalan ekspresi wajah meliputi variasi pencahayaan, pose wajah, oklusi, dan kemiripan antar ekspresi. Penelitian ini mengusulkan metode klasifikasi ekspresi wajah berbasis kombinasi antara ekstraksi fitur tekstur dari Local Binary Pattern (LBP) dan representasi spasial dari arsitektur Multi-Level Convolutional Neural Network (MLCNN). Dataset yang digunakan adalah FER2013 yang terdiri dari 35.887 gambar grayscale berukuran 48×48 piksel dan terbagi dalam tujuh kategori ekspresi dasar. Tahapan penelitian mencakup prapemrosesan data (deteksi wajah, augmentasi, dan normalisasi), ekstraksi fitur melalui LBP dan MLCNN, serta penggabungan fitur (feature fusion) sebelum klasifikasi. Tiga jenis koneksi fitur diuji dalam MLCNN, yaitu dari lapisan max pooling, lapisan konvolusi tengah, dan lapisan konvolusi terakhir sebelum pooling. Model dilatih menggunakan optimizer Adam, early stopping, dan penyesuaian learning rate otomatis (ReduceLROnPlateau). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kombinasi LBP dan MLCNN dengan koneksi tipe 1 memberikan hasil terbaik dengan akurasi pengujian sebesar 69,17%. Pendekatan ini menunjukkan peningkatan akurasi dan kestabilan terutama dalam mengenali ekspresi seperti happy dan angry. Penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi fitur tekstur dan spasial dari berbagai level abstraksi dapat meningkatkan performa sistem pengenalan ekspresi wajah dalam kondisi dunia nyata.
Metode Ensemble Weighted Voting untuk Deteksi Risiko Diabetes Ach.Diki Prasetyo, Ach.Diki Prasetyo; Anggraeny, Fetty Tri; Retno Mumpuni
Jurnal Informatika Polinema Vol. 11 No. 4 (2025): Vol. 11 No. 4 (2025)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v11i4.7353

Abstract

Diabetes Melitus (DM) adalah penyakit kronis yang ditandai dengan peningkatan kadar glukosa darah akibat gangguan produksi atau fungsi insulin. Secara global, prevalensi DM terus meningkat, dengan sekitar 537 juta penderita pada tahun 2021 dan proyeksi mencapai 783 juta pada tahun 2045 jika tidak ada penanganan yang lebih efektif. Deteksi dini penyakit ini sangat penating untuk mencegah komplikasi yang lebih serius. Namun, diagnosis manual konvensional sering kali memakan waktu dan biaya yang besar, sehingga menghambat upaya tersebut. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi risiko diabetes yang efisien dan mudah diakses menggunakan metode ensemble weighted voting. Pendekatan ini mengombinasikan tiga algoritma machine learning, yaitu Logistic Regression, Support Vector Machine, dan Random Forest. Data yang digunakan berasal dari survei publik "Diabetes Health Indicators Dataset" (BRFSS 2021) serta data primer lokal. Metodologi penelitian mencakup pengumpulan data, pra-pemrosesan, pelatihan model individual, dan pembentukan model ensemble dengan pembobotan berdasarkan akurasi model. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score melalui empat skenario pengujian. Hasil menunjukkan bahwa model ensemble weighted voting memberikan kinerja yang baik dengan akurasi tertinggi 90,00% pada skenario yang memadukan data latih terbatas dan data uji lokal. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode ensemble weighted voting merupakan metode yang cukup baik untuk pengembangan model prediksi risiko diabetes yang lebih akurast dan praktis
Penerapan Metode RAD dalam Rancang Website Pemasaran Rumah Pada PT Bumi Lingga Pertiwi Affandi, Masfi Ulil; Via, Yisti Vita; Mumpuni, Retno
Journal Cerita: Creative Education of Research in Information Technology and Artificial Informatics Vol 11 No 2 (2025): Journal CERITA : Creative Education of Research in Information Technology and Ar
Publisher : UNIVERSITAS RAHARJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33050/cerita.v11i2.3735

Abstract

Industri properti terus berkembang seiring meningkatnya kebutuhan akan hunian yang layak. PT Bumi Lingga Pertiwi (BLP Property) berupaya meningkatkan kepercayaan konsumen melalui pengembangan situs web pemasaran yang dilengkapi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode AHP-SMARTER. Penelitian ini menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) untuk mempercepat proses pengembangan situs web dengan melibatkan pengguna secara aktif. Framework Laravel, React, dan MySQL digunakan untuk membangun sistem yang efisien dan terstruktur. Hasil implementasi menunjukkan bahwa situs web ini dapat menyajikan informasi properti secara interaktif serta memberikan rekomendasi hunian yang sesuai dengan preferensi pengguna. Pengujian menggunakan blackbox mendapatkan hasil yang sesuai dan berjalan sesuai dengan fungsionalitasnya. Dengan adanya situs web ini, BLP Property diharapkan dapat memperkuat citra positif perusahaan, meningkatkan pengalaman pengguna, dan mendukung pemasaran properti secara efektif.
Implementasi Metode Multinomial Naive Bayes dalam Klasifikasi Judul Berita Clickbait Dicky Satria Mahendra; Basuki Rahmat; Retno Mumpuni
Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 3 (2024): Agustus : Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi
Publisher : Asosiasi Riset Teknik Elektro dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/neptunus.v2i3.249

Abstract

This research aims to classify news headlines into clickbait and non-clickbait using the Multinomial Naive Bayes method. The data used comes from the dataset CLICK-ID: A Novel Dataset for Indonesian Clickbait Headlines. The research process involves stages of data collection, preprocessing, feature extraction, model training, model evaluation, and result analysis. The test results show that the Multinomial Naive Bayes algorithm consistently produces an accuracy rate of around 78%. Optimization using Grid Search did not result in an accuracy improvement. However, there was an improvement in the recall value for the non-clickbait class from 76% to 80%. The best parameter found was an alpha of 0.15. Therefore, the Multinomial Naive Bayes algorithm can be effectively used to address the problem of classifying clickbait news headlines, with the potential to contribute to clickbait prevention efforts in the future.
Penerapan Sistem Enterprise Terintegrasi dalam Meningkatkan Distribusi B2B dan B2C di Kampung Durian Mumpuni, Retno; Thooriqoh, Hazna At; Tarigan, Puji L.; Rizki, Agung M.; Aditiawan, Firza P.
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 6 No. 4 (2025): Edisi Oktober - Desember
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jpkmn.v6i4.6893

Abstract

Usaha distribusi durian di Banyuwangi, khususnya "Dapur Durian," menghadapi tantangan dalam efisiensi rantai pasok dan akses pasar meskipun memiliki potensi besar. Produksi durian di Banyuwangi mencapai 14.754 ton per tahun, dengan karakteristik unik seperti daging tebal dan rasa manis legit. Kurangnya sistem yang terintegrasi untuk mengelola produksi dan distribusi secara efisien menjadi masalah utama, di mana pencatatan masa panen dan stok masih dilakukan secara konvensional. Hal ini menyebabkan potensi kesalahan dan keterlambatan dalam pengambilan keputusan. Selain itu, pemasaran dan distribusi masih mengandalkan metode tradisional, yang membatasi jangkauan pasar dan sering kali menyebabkan durian yang sudah matang terbuang karena tidak laku dalam 3-7 hari. Solusi yang ditawarkan adalah implementasi sistem enterprise terintegrasi, seperti Enterprise Resource Planning (ERP), yang dirancang khusus untuk distributor durian. Sistem ini akan mengintegrasikan manajemen produksi dan distribusi, serta meningkatkan akses pasar melalui digitalisasi pemasaran. Fitur-fitur utamanya meliputi otomatisasi pencatatan siklus panen, monitoring distribusi menggunakan teknologi GIS dan GPS, serta optimasi logistik. Untuk pemasaran, akan dikembangkan ekosistem digital berbasis Customer Relationship Management (CRM) dan e-commerce, termasuk platform digital untuk penjualan langsung, penerapan CRM untuk manajemen pelanggan, dan strategi digital marketing.
Co-Authors Ach.Diki Prasetyo, Ach.Diki Prasetyo Aditiawan, Firza P. Affandi, Masfi Ulil Afina Lina Nurlaili Ahmad Hilman Dani Akbar, Fawwaz Ali Alatas, Amirah Alvian Dwiangga Wijaya Alvian Dwianngga Wijaya Amirah Tsany Alatas Andreas Nugroho Sihananto Anggriawan, Teddy Prima Ani Dijah Rahajoe Arfiqi, Fawwaz Aulia N, Rayhan Basuki Rahmat Budi Nugroho Burhanuddin Muhammad Zhirof Damayanti, Alfina Davila Erdianita Dicky Satria Mahendra Endang Sholihatin Eva Yulia Puspaningrum Fadillah, Mochamad Nor Faisal Muttaqin Farhana, Hafi Ihza Faruq Asshegaff, M. Alvin Fetty Tri Anggraeny Fian Pahothon Sukawidayanta, Octavianus Firza Prima Aditiawan Hamzah Dimas Syah Reza Hendra Suryawan, Danil Henni Endah Wahanani Herdi Rofaldi Lina Nurlaili, Afina Lintas, Ilham Lintas Perdana M. Syahrul Munir Made Hanindia Prami Swari Mahanani, Anajeng Esri Edhi Mandyartha, Eka Prakarsa Mochamad Nor Fadillah Nugroho Gultom, Wahyu Nurlaili, Afina Lina Pande Putu Sunaryang Yogam Prasanta Pramnesti, Adisty Regina Ramadhan, Dimas Dharu Rizki, Agung M. Rizky Parlika, Rizky Ronggo Alit Roziana Febrianita Sanjaya, Alvian Dwi Satria, Ramadhan Dani Septian Anggraini, Safira Septyono, Muhammad Bagas Setiawan, Rienaldi Sugiarto Syahrul Munir Tarigan, Puji L. Thooriqoh, Hazna At Vita Via, Yisti Wariyanti Nugroho Putri Winata, Chycik Ayu Yisti Vita Via yisti vita via