Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.756
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Masyarakat Informatika JAIS (Journal of Applied Intelligent System) Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika JSiI (Jurnal Sistem Informasi) Journal of Robotics and Control (JRC) Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Seminar Nasional Riset dan Teknologi (SEMNAS RISTEK)
Kusumawati, Yupie
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search

 1 
Optimizing Parameters for Earthquake Prediction Using Bi-LSTM and Grey Wolf Optimization on Seismic Data Shidik, Guruh Fajar; Pramunendar, Ricardus Anggi; Purwanto, Purwanto; Hasibuan, Zainal Arifin; Dolphina, Erlin; Kusumawati, Yupie; Sriwinarsih, Nurul Anisa
Journal of Robotics and Control (JRC) Vol 5, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18196/jrc.v5i4.22199

Abstract

Earthquakes pose a significant threat to societies worldwide, underscoring the urgent need for advanced prediction technologies. This study introduces an optimization technique aimed at reducing the error rate in earthquake prediction by selecting the most suitable parameters for a Bi-LSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) model. Despite Bi-LSTM's promising outcomes, variations in parameters can impact performance, necessitating careful parameter selection. This research employs Grey Wolf Optimization (GWO) to optimize parameters and evaluates its effectiveness against other group optimization approaches to identify the most efficient parameters for earthquake prediction. Additionally, a multiple input multiple output (MIMO) architecture is implemented to enhance prediction accuracy. The evaluation results demonstrate that GWO outperforms other optimization techniques, achieving a reduced loss score of 0.364. The ANOVA method yields a p-value approaching 0, indicating statistical significance. This study contributes to the development of early warning systems for earthquake disasters by emphasizing the importance of parameter optimization in earthquake prediction and showcasing the effectiveness of Bi-LSTM and GWO methodologies.
PEMODELAN ARSITEKTUR SISTEM PENGELOLAAN SUKU CADANG PESAWAT MENGGUNAKAN TOGAF ADM Yessy Aviantary Putri; Kusumawati, Yupie
Jurnal Sistem Informasi Vol 8 No 1 (2021)
Publisher : Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/jsii.v8i1.3078

Abstract

Abstrak - Pengelolaan suku cadang pesawat merupakan hal utama yang penting dilakukan perusahaan untuk menyediakan komponen atau alat-alat yang akan di produksi menjadi sebuah mesin pesawat, dan kebutuhan produksi lainnya dengan memastikan kondisi dan kualitas suku cadang terkualifikasi dengan baik. PT. Jefco Aero Teknologi merupakan perusahaan yang beroperasi di sektor perawatan pesawat atau bisa disebut dengan MRO (Maintenance, Repair and Overhaul) pesawat. Namun, dalam pelaksanaan pengelolaan suku cadang di PT. Jefco Aero Teknologi masih memiliki permasalahan seperti proses bisnis yang tidak saling terintegrasi, pengolahan data supplier yang belum terstruktur hingga masih terdapat kesalahan dalam pengelolaan stok suku cadang. Dalam menangani hal tersebut penulis mengusulkan untuk melakukan pemodelan arsitektur menggunakan TOGAF ADM yang mencakup arsitektur bisnis, arsitektur sistem informasi, dan arsitektur teknologi dengan hasil penelitian berupa blueprint TI sebagai pedoman untuk mempercepat kinerja para pegawai, dan mampu memberikan perubahan proses bisnis secara efektif. Kata kunci : TOGAF ADM; Enterprise Architecture; Blueprint TI; Sistem Pengelolaan Suku Cadang Pesawat
Helmet Detection Based on Cascade Classifier and Adaptive Boosting Susanto, Ajib; Kusumawati, Yupie
Journal of Applied Intelligent System Vol. 8 No. 2 (2023): Journal of Applied Intelligent System
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro and IndoCEISS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/jais.v8i2.7392

Abstract

The increasing number of traffic accidents caused by motorcyclists not wearing helmets has led to an increase in the number of studies related to road safety surveillance. The research system used is an automatic system to detect whether the motorcyclist is wearing a helmet or not. Many studies use image processing systems, deep learning and computer vision. In this research, Cascade Classifier and Adaptive Boosting have been implemented for the process of identifying motorcycle riders with helmets and without helmets. The number of datasets used is 500 datasets with labels on the image of the driver with a helmet and the image of the driver without a helmet. Based on the test results, an accuracy of 90% has been obtained
Analisa Visual Citra Hasil Kombinasi Steganografi dan Kriptografi Berbasis Least Significant Bit Dalam Cipher Mulyono, Ibnu Utomo Wahyu; Kusumawati, Yupie; Ningrum, Novita Kurnia
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 14, No 1 (2023): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.14.1.51484

Abstract

Kriptografi dan steganografi adalah teknik yang digunakan untuk mengamankan data untuk meminimalkan pencurian data dan akses oleh orang yang tidak berwenang. Kombinasi Rivest Cipher 4 - Least Significant Bit diusulkan dalam penelitian ini untuk memberikan perlindungan bagi pesan dan berbagai format file yang tertanam dalam gambar digital. Pesan rahasia dienkripsi dengan metode RC4 sebelum dimasukkan kedalam gambar menggunakan LSB. Studi ini juga menganalisis kinerja kombinasi algoritma LSB – RC4 pada berbagai file dan ukuran gambar sampul. Gambar sampul menggunakan gambar dengan saluran RGB. Untuk pengukuran kinerja imperceptibilitas digunakan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Mean Square Error (MSE), dan analisis histogram.Nilai rata – rata PSNR yang didapatkan pada penelitian ini lebih dari 30 dB, ini membuktikan bahwa kualitas gambar stego sangat baik dan kualitas gambar stego yang baik memiliki nilai PSNR minimal 30 dB. Nilai PSNR yang didapatkan secara keseluruhan lebih dari 30 dB dengan nilai terendahnya 45,15 dB dengan ukuran citra 128x128 pixel.
Pengembangan Website Desa Ratamba Kecamatan Pejawaran Kabupaten Banjarnegara Untuk Meningkatkan Pemasaran Dan Penjualan Produk Pertanian Mulyono, Ibnu Utomo Wahyu; Susanto, Ajib; Kusumawati, Yupie; Ningrum, Novita Kurnia; Umami, Zahrotul; Widyatmoko, Karis; Sudaryanto, Sudaryanto
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 7, No 2 (2024): MEI 2024
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v7i2.2076

Abstract

Dieng Kabupaten Banjarnegara memiliki iklim yang cocok untuk pertanian sayuran. Khususnya di Desa Ratamba Kecamatan Pejawaran Kabupaten Banjarnegara memiliki komoditas pertanian kentang dan wortel. Untuk saat ini hasil panen dipasarkan secara konvensional dengan mengumpulkan hasil panen pada pengepul dan mengirimkan ke pasar untuk selanjutnya dikirim ke beberapa daerah di sekitar kabupaten Banjarnegara. Pemasaran dengan metode konvensional sudah dilakukan dalam jangka waktu yang cukup lama. Akan tetapi ada celah kekurangan yang terjadi di rantai distribusi dalam proses bisnis pertanian tersebut. Salah satunya adalah petani tidak dapat menentukan harga sayuran hasil panennya karena distribusi sayuran harus melalui pengepul atau tengkulak terlebih dahulu. Sehingga yang menentukan harga di pasar adalah pengepul, bukan oleh petani secara langsung. Selain itu, petani juga tidak dapat memperluas jangkauan pemasaran hasil pertaniannya. Disebabkan distribusi barang tidak dilakukan oleh petani akan tetapi oleh dilakukan oleh pengepul juga. Oleh karena alasan tersebut maka pada pengabdian pada masyarakat ini dikembangkan website yang dapat diakses oleh petani di Desa Ratamba untuk memasarkan dan menjual hasil pertanian mereka secara langsung. Dengan adanya media online yang digunakan oleh petani diharapkan dapat meningkatkan pendapatan dan kesejahteraan para petani. Dengan demikian diharapkan petani dapat terus mempertahankan dan meingkatkan kualitas hasil pertanian mereka
Predicting IT Incident Duration using Machine Learning: A Case Study in IT Service Management Caturkusuma, Resha Meiranadi; Alzami, Farrikh; Nurhindarto, Aris; Sulistiyono, MY Teguh; Irawan, Candra; Kusumawati, Yupie
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 9 No. 1 (2025): Research Article, January 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v9i1.14310

Abstract

In the digital era, ensuring customer satisfaction with IT services is crucial for business success. However, the complexity of IT infrastructure makes it difficult to manage services, requiring companies to focus on improving efficiency and reducing operational costs. One of the strategies used is Information Technology Service Management (ITSM), the main component of which is incident management, which aims to minimize service disruptions. While various studies on ITSM exist, research focused on Machine Learning models for predicting incident resolution times is relatively limited. This research aims to develop an incident resolution duration prediction model using a Random Forest Regressor-based regression approach. The dataset used is an event log from the ServiceNow system containing data on 24,918 incidents. The model was evaluated using the Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), and R2 metrics, where the model achieved a MAE of 14.33 hours, RMSE of 69.8 hours, and R2 of 0.98. These results show that the model can provide accurate predictions and support better decision-making in IT incident handling. Time-related features, such as sys_update_month and closed_month, proved to be the most influential factors in predicting incident resolution duration.
Implementasi Content Placement pada Pemasaran Digital pada Program Kepemudaan PKKP Disporapar Jawa Tengah Ningrum, Novita Kurnia; Susanto, Ajib Susanto; Kusumawati, Yupie; Widyatmoko, Karis; WM, Ibnu Utomo
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 7, No 3 (2024): SEPTEMBER 2024
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v7i3.2472

Abstract

Pemerintah Provinsi Jawa Tengah melalui Program Kepedulian dan Kepeloporan Pemuda (PKKP) dari Dinas Pemuda dan Olahraga Jawa Tengah atau Dispora Jateng memberikan perhatian untuk mendukung pemuda di wilayah Provinsi Jawa Tengah berkembang dan mampu mengembangkan potensi yang ada di daerah masing masing. Pada bulan Mei 2024 Dispora Jateng bekerjasama dengan Udinus menyelenggarakan kegiatan workshop dan seminar dengan topik materi digital content. Salah satu aspek yang dimiliki pemuda dalam berpartisipasi di PKKP adalah memiliki ide atau konsep berupa produk yang dapat menunjang kemajuan daerahnya masing-masing. Produk dapat berupa produk barang ataupun jasa, begitupun dapat berupa hardware ataupun software. Adapula produk yang mereka baa berupa produk budaya local yang memiliki potensi wisata sehingga mampu mengundang masyarakat dari daerah lain untuk mengenal dan berkunjung ke daerah tersebut. Adapun ide dan konsep yang sudah ada baik yang udah berjalan maupun akan dijalankan menghadapi kendala berkaitan dengn penggunaan teknologi untuk meningkatkan efektifitas pengenalan dan pemasaran dalam lingkup yang luas. Salah satu hal yang belum dimiliki oleh para peserta PKKP adalah bagaimana memproduksi konten yang dapat memeberikan impact terhadap peningkatan pemasaran produk yang mereka miliki. Oleh karena pentingnya pemahaman dan ketrampilan menggunakan teknologi untuk digital marketing, maka pada  kegiatan seminar dan workshop yang diselenggarakan pada bulan Mei ini, salah satu ketrampilan yang dibagikan adalah content placement yaitu bagaimana menjadikan digital content yang diposting di media sosial dapat diakses oleh masyarakat luas. Dalam hal ini masyarakat yang dimaksudkan adalah bagaimana mengarahkan masyarakat sesuai dengan target market sehingga efektif dalam menggunakan sumberdaya untuk pemasaran produk. Efektifitas penggunaaan teknologi untuk digital marketing memberikan keuntungan dalam pengembangan produk yaitu kemampuan menjangkau pasar yang luas dengan waktu yang dibutuhkan relatif lebih efisien sehingga biaya pemasaran menjadi lebih murah dibandingkan dengan conventional marketing. 
OPTIMALISASI PREDIKSI SAHAM APPLE DAN SAMSUNG DENGAN ALGORITMA BPNN Mutiarachim, Atika; Kusumawati, Yupie; Nurchayati, Nurchayati; Indriawati, Aulia
Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 6, No 2 (2025): Agustus
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/djtechno.v6i2.6707

Abstract

Pasar saham global khususnya bidang teknologi mengalami volatilitas yang signifikan, dengan saham Apple Inc. dan Samsung Electronics Co., Ltd sebagai pemain utama. Prediksi signifikan sangat diperlukan untuk mengurangi resiko investasi. Penelitian ini menganalisis dan membandingkan kinerja Backpropagation Neural Network (BPNN) dalam memprediksi pergerakan saham Apple dan Samsung. Dataset publik diperoleh dari Kaggle, saham Samsung dengan 6128 data periode 4 Januari 2000 sampai 13 Juni 2024 dan saham Apple dengan 2476 data periode 2 Januari 2014 sampai 31 Oktober 2023. Metode BPNN diterapkan dengan optimasi parameter learning rate, momentum, dan training cycle, pembagian data 10-fold cross validation, evaluasi nilai Root Mean Square Error (RMSE). Hasil terbaik menunjukkan konfiguasi optimal diperoleh dari learning rate 0.1, momentum 0.9, error epsilon 1.0E-4 dan training cycle 60. Nilai RMSE terbaik saham Apple 0.802 0.263 dengan akurasi 99.85%, dan pada saham Samsung RMSE terbaik 399.806 102.670 dengan akurasi 99.36%. Penelitian membuktikan BPNN dengan pola 0.1-0.9-60 sangat efektif memprediksi harga Close sehingga mampu memberikan kontribusi signifikan bagi investor dalam melakukan evaluasi investasi sebagai strategi meminimalisir resiko saham.
Website E-commerce sebagai media Digitalisasi Pemasaran Produk UMKM Desa Pakis Kusumawati, Yupie; Nigrum, Novita Kurnia; Umami, Zahrotul; Widyatmoko, Karis
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 8, No 3 (2025): Vol 8, No 3 (2025): SEPTEMBER 2025
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v8i3.3014

Abstract

UMKM di Desa Pakis saat ini memiliki potensi tinggi untuk meningkatkan perekonomian masyarakat melalui kekayaan alam dan budaya yang dimilik masyarakat setempat. Saat ini Desa Pakis sudah memiliki web desa, akan tetapi belum terintegrasi dengan sistem pemasaran produk dalam bentuk website e-commerce. Untuk mengoptimalkan implementasi website Desa Wisata, diberikan pelatihan untuk mengoperasikan website, diantaranya mengelola konten, mengelola sosial media yang terhubung dengan website sebagai pintu utama untuk mempromosikan Blankis sebagai produk khas Desa Pakis. Capaian dari kegiatan ini diantaranya adalah pengembangan website Ecommerce Blankis, peningkatan ketrampilan warga Desa Pakis mengelola pemasaran Blankis sebagi produk khas Desa Pakis.
ANALISA PERFOMA ALGORTIMA JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM KLASIFIKASI KARAKTER HIRAGANA Mulyono, Ibnu Utomo Wahyu; Kusumawati, Yupie; Susanto, Ajib
Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 8, No 01 (2024): SEMNAS RISTEK 2024
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/semnasristek.v8i01.7134

Abstract

Penelitian ini memfokuskan pada pengembangan sebuah aplikasi inovatif berbasis jaringan saraf tiruan untuk mendukung pembelajaran karakter Hiragana dalam konteks pembelajaran bahasa Jepang. Kurangnya alat bantu pembelajaran yang efisien dan interaktif dalam memahami karakter Hiragana menjadi kendala utama, dan untuk mengatasi masalah ini, kami mengusulkan sebuah aplikasi yang menggunakan jaringan saraf tiruan. Konsep dasar jaringan saraf tiruan, yang mirip dengan fungsi otak manusia, memungkinkan aplikasi ini untuk mengklasifikasikan karakter Hiragana dengan akurasi tinggi. Pengembangan aplikasi melibatkan langkah-langkah seperti pengumpulan dataset karakter Hiragana yang sudah diberi label, preprocessing data, pemilihan dan konfigurasi arsitektur jaringan saraf tiruan, serta pelatihan dan evaluasi model. Hasil pengujian menggunakan tiga optimizer (Adam, SGDM, dan RMSP) menunjukkan performa yang baik, dengan akurasi di atas 87% dan nilai F1-score mencapai 95% dengan penggunaan optimizer Adam. Disarankan untuk menggunakan optimizer Adam dalam pengembangan model ini. Untuk penelitian mendatang, peningkatan jumlah data pelatihan dan eksplorasi hyperparameter lainnya perlu dipertimbangkan guna meningkatkan performa model secara signifikan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan solusi efektif dalam memperkaya pengalaman pembelajaran bahasa Jepang, terutama dalam memahami karakter-karakter Hiragana dengan lebih efisien.
Co-Authors Ajib Susanto Alzami, Farrikh Candra Irawan Caturkusuma, Resha Meiranadi Erlin Dolphina Guruh Fajar Shidik Ibnu Utomo WM Indriawati, Aulia Karis Widyatmoko Mulyono, Ibnu Utomo Wahyu Mutiarachim, Atika Nigrum, Novita Kurnia Ningrum, Novita Kurnia Nurchayati Nurchayati Nurhindarto, Aris Purwanto Purwanto Ricardus Anggi Pramunendar Sembiring, Rinawati Sulistiyono, MY Teguh Winarsih, Nurul Anisa Sri Yessy Aviantary Putri Zahrotul Umami, Zahrotul Zainal Arifin Hasibuan