Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.965
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika Jupiter Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi Jurnal Informatika Jurnal Informatika Proceeding International Conference on Information Technology and Business International conference on Information Technology and Business (ICITB) Jurnal SIMADA (Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data) International Journal of Artificial Intelligence Research Prosiding Seminar Nasional Darmajaya IJISCS (International Journal Of Information System and Computer Science) Jurnal Tekno Kompak Jurnal Komunitas: Jurnal Pengabidian Kepada Masyarakat Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) International Research on Big-data and Computer Technology (IRobot) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Bulletin of Computer Science Research Aptekmas : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Pengabdian Mandiri NEAR: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Darma Diksani: Jurnal Pengabdian Ilmu Pendidikan, Sosial, dan Humaniora Jurnal PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi)
Melda Agarina
IIB Darmajaya
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 52 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 52 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Desain Sistem Computer Assisted Test (CAT) Pada Olimpiade Sains Nasional (OSN) Tingkat Provinsi Lampung Berbasis Website dengan Metode SCRUM Melda Agarina; Arman Suryadi K; Sutedi; Muh Royan Fauzi M; Hendri Purnomo; Reyhandoni
Bulletin of Computer Science Research Vol. 5 No. 3 (2025): April 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bulletincsr.v5i3.522

Abstract

The National Science Olympiad (OSN) is a prestigious competition that requires an accurate, efficient, and transparent assessment system. This study aims to design and develop a web-based Computer Assisted Test (CAT) system for the implementation of OSN at the provincial level in Lampung. The system was developed using the Scrum method, an iterative and incremental software development framework consisting of sprint planning, daily scrum, sprint review, and sprint retrospective stages. The development team consisted of a Scrum Master, Product Owner, and developers, with structured backlog planning and evaluation in each sprint. The CAT system includes features such as question creation, test time configuration, question randomization, automatic scoring, and test result analysis. Testing results indicate that the system meets user needs, enhances assessment efficiency and objectivity, and provides ease of use for participants. This system can be implemented in provincial-level OSN events and serves as an innovative solution to support technology-based assessment systems.
Implementasi AHP Penentuan Prioritas Daerah Risiko Tinggi Pada BPBD Lampung Berbasis Website Hernawati, Hernawati; Saleh, Sushanty; Agarina, Melda; Karim, Arman Suryadi
TEKNIKA Vol. 19 No. 3 (2025): Teknika September 2025
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.15621195

Abstract

Provinsi Lampung memiliki tingkat kerentanan tinggi terhadap bencana alam seperti gempa bumi, banjir, dan tanah longsor. Penentuan prioritas wilayah rawan bencana oleh BPBD sering terkendala subjektivitas dan keterbatasan waktu. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk membantu BPBD menentukan prioritas penanganan wilayah risiko tinggi. AHP digunakan untuk menyusun hirarki keputusan, membandingkan kriteria (ancaman, kerentanan, penduduk terpapar, kerugian, kapasitas), dan menghitung bobot serta rasio konsistensi. Sistem dikembangkan dengan model Waterfall menggunakan Laravel dan MySQL. Hasil perhitungan menunjukkan kriteria ancaman memiliki bobot tertinggi (40%), disusul kerentanan (25%), penduduk terpapar (17%), kerugian (12%), dan kapasitas (6%). Nilai Consistency Ratio (CR) sebesar 0,533 menunjukkan tingkat konsistensi penilaian yang dapat diterima. Sistem mampu menentukan prioritas wilayah secara objektif, dengan Bandar Lampung sebagai daerah dengan skor akhir tertinggi (8,360). Uji black box dan evaluasi pengguna menunjukkan sistem ini efektif, cepat, dan akurat dalam mendukung pengambilan keputusan kebencanaan.
Pelatihan AI untuk Pariwisata Budaya Lokal dalam Proyek P5 Kurikulum Merdeka : Training on Utilizing AI Tools to Promote Local Cultural Tourism within the Pancasila Learner Profile Project (P5) of Merdeka Curriculum in Indonesia Karim, Arman Suryadi; Melda Agarina; Susanti, Susanti; Sutedi, Sutedi; Maulana, Muh Royan Fauzi; Purnomo, Hendri
DARMADIKSANI Vol 5 No 1 (2025): Edisi Juni
Publisher : Jurusan Pendidikan Bahasa dan Seni, FKIP, Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/darmadiksani.v5i1.6808

Abstract

Pengabdian kepada Masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan potensi pengetahuan dan keterampilan siswa SMA dalam memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk mempromosikan pariwisata lokal sebagai bagian dari Projek Penguatan Profil Pelajar Pancasila (P5). Pelatihan yang diberikan berfokus pada penggunaan AI dalam pembuatan desain poster, video, audio, dan copywriting yang menarik. Hasil kegiatan ini menunjukkan bahwa pelatihan ini berhasil meningkatkan pemahaman siswa tentang konsep dan pengaplikasian AI, serta kemampuan mereka dalam menciptakan konten promosi yang kreatif dan relevan. Selain itu, pelatihan ini juga berkontribusi pada pengembangan Profil Pelajar Pancasila, khususnya pada dimensi berkarya dan berteknologi. Dengan demikian, kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini menyoroti pentingnya integrasi teknologi AI dalam pendidikan guna mendukung pengembangan kompetensi abad ke-21 serta mendorong partisipasi aktif siswa dan dalam pembangunan daerah. Agar dampak kegiatan ini lebih berkelanjutan, disarankan adanya pendampingan lanjutan bagi siswa dan guru dalam pengembangan konten digital berbasis AI, serta kolaborasi dengan pemerintah daerah dan pelaku industri pariwisata untuk mempublikasikan hasil karya siswa secara lebih luas. Selain itu, pelatihan serupa dapat diperluas ke sekolah-sekolah lain di wilayah berbeda guna memperkuat kapasitas generasi muda dalam menghadapi tantangan era digital secara kreatif dan produktif.
Inovasi Platform Digital untuk Tracer Study Desain dan Pengembangan Sistem Informasi Alumni SMAN 4 Bandar Lampung Innani, Turzina; Agarina, Melda; Halimah, Halimah; Nursiyanto, Nursiyanto
JURNAL PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi)
Publisher : Universitas Pendidikan Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36232/jurnalpetisi.v6i2.1992

Abstract

Abstrak: Tracer study merupakan salah satu aspek penting dalam memantau dan mengevaluasi keberhasilan lulusan serta efektivitas kurikulum pendidikan. Pelaksanaan tracer study di SMAN 4 Bandar Lampung sebelumnya masih menggunakan Google Form dan Microsoft Excel, yang belum mampu menyimpan data secara terstruktur dan berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi alumni berbasis website yang mendukung pelaksanaan tracer study secara lebih efektif dan efisien. Sistem dikembangkan menggunakan metode Agile Software Development melalui tahapan requirement, design, development, testing, deployment, dan review. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, kuesioner, dan studi pustaka. Hasil dari penelitian ini adalah sistem tracer study berbasis website yang memiliki fitur lengkap untuk input data alumni, pengisian kuesioner, serta manajemen data oleh admin. Pengujian dilakukan menggunakan black box testing dan usability testing, dengan hasil bahwa sistem berjalan sesuai fungsinya dan mendapatkan skor usability sebesar 0,90 yang menunjukkan tingkat kelayakan penggunaan yang sangat baik. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi jangka panjang untuk pemantauan alumni dan evaluasi mutu pendidikan di SMAN 4 Bandar Lampung.
Brain Tumor Auto Segmentation On 3D MRI Using Deep Neural Network Agarina, Melda; Maulana, Muh Royan Fauzi; Sutedi, Sutedi; Karim, Arman Suryadi
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 6 No. 5 (2025): JUTIF Volume 6, Number 5, Oktober 2025
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2025.6.5.5106

Abstract

Accurate and automated segmentation of brain tumours from Magnetic Resonance Imaging (MRI) is crucial for clinical diagnosis and treatment planning, yet it remains a significant challenge due to tumour heterogeneity and data imbalance. This research investigation examines the effectiveness of a 3D UNet architecture for the segmentation of brain tumours utilizing MRI imaging modalities. The research employs the BRATS 2021 dataset, which consists of 675 MRI datasets across four distinct imaging modalities (FLAIR, T1-Weighted, T1-Contrast, and T2-Weighted) and encompasses four distinct segmentation label classes. The employed model integrated soft dice loss and dice coefficient as its loss functions, with the objective of achieving convergence despite the presence of imbalanced data. While constraints related to resources limited the training process, the model yielded promising outcomes, exhibiting high accuracy (99.43%) and specificity (99.5%), The model aids medical professionals in understanding tumor growth and enhances treatment planning via segmentation predictions in surgery. Nevertheless, the sensitivity, particularly concerning non-enhancing tumour classes, persists as a significant challenge, underscoring the necessity for future research to concentrate on data-centric methodologies and enhanced pre-processing techniques to improve model efficacy in critical medical applications such as the segmentation of brain tumours.
Analisis Ulasan Pengguna Aplikasi Seabank Dengan Support Vector Machine Dan Naïve Bayes Adela, Cindy Nada; Karnila, Sri; Sutedi, Sutedi; Agarina, Melda
Jurnal Tekno Kompak Vol 18, No 2 (2024): AGUSTUS
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v18i2.4156

Abstract

Aplikasi perbankan digital seperti Seabank, telah menjadi bagian dari kebutuhan kehidupan saat ini. Diluncurkan pada Februari 2021 oleh PT Bank Seabank Indonesia, dan meraih popularitas yang signifikan. Penggunaan aplikasi ini menghasilkan sejumlah besar ulasan yang mencerminkan sentimen pengguna terkait dengan kinerja, layanan dan keamanan aplikasi. Memahami sentimen positif, netral, dan negatif dari ulasan pengguna. Seabank memungkinkan untuk mendapatkan wawasan tentang tingkat kepuasan pelanggan, kelemahan aplikasi, dan area perbaikan yang diperlukan. Untuk itu penting dilakukan analisis data dan klasifkikasi ulasan pengguna. Penelitian ini bertujuan mengetahui kinerja dua algoritma klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes, dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 3789 data, pembagian rasio 80% training dan 20% testing. Hasil pelabelan menunjukkan adanya 438 sentimen positif, 1379 sentimen netral, dan 77 sentimen negatif. Sedangkan hasil pelabelan oleh ahli bahasa menunjukkan jumlah 1100 sentimen positif, 308 sentimen netral, dan 486 sentimen negatif. Hasil pengujian akurasi menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine memiliki nilai akurasi tertinggi sebesar 63%, sedangkan algoritma Gaussian Naïve Bayes memiliki nilai terendah sebesar 30%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model SVM lebih efektif dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna aplikasi Seabank daripada model Naïve Bayes.
Pelatihan AI untuk Pariwisata Budaya Lokal dalam Proyek P5 Kurikulum Merdeka : Training on Utilizing AI Tools to Promote Local Cultural Tourism within the Pancasila Learner Profile Project (P5) of Merdeka Curriculum in Indonesia Karim, Arman Suryadi; Melda Agarina; Susanti, Susanti; Sutedi, Sutedi; Maulana, Muh Royan Fauzi; Purnomo, Hendri
DARMADIKSANI Vol 5 No 1 (2025): Edisi Juni
Publisher : Jurusan Pendidikan Bahasa dan Seni, FKIP, Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/darmadiksani.v5i1.6808

Abstract

Pengabdian kepada Masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan potensi pengetahuan dan keterampilan siswa SMA dalam memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk mempromosikan pariwisata lokal sebagai bagian dari Projek Penguatan Profil Pelajar Pancasila (P5). Pelatihan yang diberikan berfokus pada penggunaan AI dalam pembuatan desain poster, video, audio, dan copywriting yang menarik. Hasil kegiatan ini menunjukkan bahwa pelatihan ini berhasil meningkatkan pemahaman siswa tentang konsep dan pengaplikasian AI, serta kemampuan mereka dalam menciptakan konten promosi yang kreatif dan relevan. Selain itu, pelatihan ini juga berkontribusi pada pengembangan Profil Pelajar Pancasila, khususnya pada dimensi berkarya dan berteknologi. Dengan demikian, kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini menyoroti pentingnya integrasi teknologi AI dalam pendidikan guna mendukung pengembangan kompetensi abad ke-21 serta mendorong partisipasi aktif siswa dan dalam pembangunan daerah. Agar dampak kegiatan ini lebih berkelanjutan, disarankan adanya pendampingan lanjutan bagi siswa dan guru dalam pengembangan konten digital berbasis AI, serta kolaborasi dengan pemerintah daerah dan pelaku industri pariwisata untuk mempublikasikan hasil karya siswa secara lebih luas. Selain itu, pelatihan serupa dapat diperluas ke sekolah-sekolah lain di wilayah berbeda guna memperkuat kapasitas generasi muda dalam menghadapi tantangan era digital secara kreatif dan produktif.
Pelatihan Teachy AI untuk Peningkatan Kompetensi Guru SMA se-Provinsi Lampung: Training Program on Utilizing Teachy AI to Elevate the Skills of High School Teachers in Lampung Province Agarina, Melda; Susanti, Susanti; Karim, Arman Suryadi; Sutedi, Sutedi; Purnomo, Hendri; Rinaldo, Reyhandoni
DARMADIKSANI Vol 5 No 4 (2025): Edisi Desember
Publisher : Jurusan Pendidikan Bahasa dan Seni, FKIP, Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/7bqcc998

Abstract

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) dalam dunia pendidikan menuntut guru untuk memiliki literasi digital dan kemampuan merancang pembelajaran inovatif. Namun, kondisi di provinsi Lampung menunjukkan bahwa sebagian besar guru SMA belum memiliki pengetahuan dan keterampilan yang memadai dalam pemanfaatan AI, khususnya dalam perancangan pembelajaran berbasis Pembelajaran Mendalam (Deep Learning). Minimnya pelatihan dan keterbatasan infrastruktur di beberapa wilayah semakin memperlebar kesenjangan pemanfaatan teknologi antara guru dan peserta. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kompetensi guru matapelajaran Sosiologi yang tergabung dalam MGMP Sosiologi di provinsi Lampung melalui pelatihan penggunaan aplikasi Teachy AI dalam menyusun Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP) yang adaptif dan kontekstual. Metode pelatihan dilakukan secara tatap muka dan praktik langsung, yang meliputi pengenalan AI, penggunaan Teachy AI, serta penyusunan RPP berbasis AI. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan tingkat kompetensi guru sebelum dan sesudah pelatihan. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan signifikan pada literasi digital, keterampilan pedagogis, dan kemampuan integrasi AI ke dalam pembelajaran. Luaran kegiatan berupa RPP inovatif berbasis Deep Learning, publikasi ilmiah, dan diseminasi media. Kegiatan ini diharapkan menjadi model peningkatan
Brain Tumor Detection On Magnetic Resonance Imaging Using Deep Neural Network Sutedi, Sutedi; Maulana, Muh Royan Fauzi; Agarina, Melda; Karim, Arman Suryadi; Nurfiana, Nurfiana
International Journal of Artificial Intelligence Research Vol 7, No 1.1 (2023)
Publisher : Universitas Dharma Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29099/ijair.v7i2.1061

Abstract

Cancer is a heterogeneous disease that can attack all parts of the body. Cancer is caused by the abnormal and uncontrolled growth of body cells, resulting in damage to body tissue and the potential to cause death. Cancer is a type of malignant tumor that attacks the body, one of which is the brain. Every year there are 300 brain tumor patients in Indonesia, both adults and children. Generally, doctors use two methods to diagnose these tumors, namely: biopsy and magnetic resonance imaging (MRI). Although the use of biopsy is quite accurate in identifying brain tumors, the time required is relatively long, reaching 15 days. While using MRI is relatively fast, the resulting accuracy is low and depends on the experience of medical personnel. This research aims to develop a method for diagnosing brain tumors using MRI images to make it faster and more accurate. The method used in this research was a deep neural network with a convolutional neural network (CNN) architecture layer. This method was chosen because deep learning has the advantage of pattern recognition with a high level of accuracy and is directly proportional to the number of datasets. This study used a dataset of 300 MRI images with two-dimensional (2D) axial imaging. The metrics used as a basis for the performance of the deep neural network model are accuracy, sensitivity, specificity, precision, and dice similarity coefficient with the results of each metric, namely: 99.3%, 98.6%, 98%, 98%, 98.3%. The research results showed that a deep neural network can speed up the diagnosis of brain tumors with high accuracy within 0.2 seconds.Â
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI REGISTRASI LOMBA PEKAN OLAHRAGA DAN SENI DENGAN PEMANFAATAN INTEGRASI PAYMENT GATEWAY DI SMAN 15 BANDAR LAMPUNG firdhayanti, ayu; Agarina, Melda; Sutedi, Sutedi; Suryadi , Arman; Fauzi Maulana, Muh Royan
Jurnal SIMADA (Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data) Vol. 7 No. 2 (2024): Jurnal SIMADA (Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data)
Publisher : LP2M Institut Informatika Dan Bisnis Darmajaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30873/simada.v7i2.835

Abstract

This research aims to design a web-based information system to facilitate the registration process for competitions in Sports and Arts Week (PORSENI) at SMAN 15 Bandar Lampung. This research was motivated by the complexity of the manual registration process that involved many participants from different schools, especially those from out of town. The designed information system integrates an online payment function through the Xendit payment gateway. This system is expected to increase the efficiency of the registration process, reduce the committee's workload, and provide convenience for participants to register and pay online. The results showed that the developed information system successfully simplified the registration and payment process of the competition. Participants can register and pay independently without coming directly to the committee. In addition, this system can automate several processes that were previously done manually, thus increasing the efficiency of the committee's work. Implementing this information system has positively contributed to the organisation of PORSENI at SMAN 15 Bandar Lampung.
Co-Authors - Nurfiana Adela, Cindy Nada Agung Nugroho Menggala Putra Arman Suryadi K Arman Suryadi Karim, Arman Suryadi Bagus Prihadi Bobby Bachry Dinata, Alan Marta Edi Edi Pranyoto Emanuel Kristidjadi Fauzi Maulana, Muh Royan Firdhayanti, Ayu Halimah Halimah Hendra Kurniawan Hendri Purnomo Hendri Purnomo Hernawati Hernawati I Ketut Suada Innani, Turzina Kristidjadi, Emanuel M Said Hasibuan M Yusendra M. Royan Fauzi M.Royan Fauzi M.Royan Fauzi Maulana Maulana, Muh Royan Fauzi Muh Royan Fauzi M Muhammad Ariza Eka Yusendra Nanang Shonhadji Nursiyanto Nurul Hikmah Afnil Ochi Marshella Febriani Putra, Agung Nugroho Menggala Reyhandoni Rinaldo, Reyhandoni Rini Nurlistiani Ruki Rizal Sari, Erlinda Ratna SITI NURROHMAH JAMIL Sri Karnila Sri Karnila Stefanus Rumangkit Suryadi , Arman Susanti - Susanti - Susanti Susanti Susanti Susanti Susanti Susanti Sushanty Saleh Sutedi Sutedi Sutedi Titin Fitri tri wahyuni Tri wahyuni Tria Devi Miranti Wasilah Yusminar Yusminar Yusminar Yusminar