Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.57
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Elektron Jurnal Ilmiah Adi Widya : Jurnal Pengabdian Masyarakat Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Compiler JUTEKIN (Jurnal Manajemen Informatika) AMALIAH: JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Budimas : Jurnal Pengabdian Masyarakat International Journal of Advances in Data and Information Systems Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Konstelasi: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Teknik Informatika Jurnal Pustaka Data : Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer Jurnal ADAM : Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal Of Information System And Artificial Intelligence Jikom: Jurnal Informatika dan Komputer Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Radisi Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bersinergi Inovatif Jurnal Pengabdian Masyarakat Mentari Exhibition and Seminar on Science and Creative Technology – Al Azhar Proceeding International Journal of Informatics Engineering and Computing
Indah Susilawati
Universitas Mercu Buana Yogyakarta
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology 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 Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 36 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 36 Documents
Search

 1   2   3   4 
SISTEM PAKAR DIAGNOSIS CEDERA BAHU, SIKU DAN PERGELANGAN TANGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Gideon Rensenbrink Ayal, Justin; Susilawati, Indah
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9748

Abstract

Cedera pada bahu, siku dan pergelangan tangan merupakan suatu masalah yang umum terjadi dalam kehidupan sehari-hari, baik dalam aktivitas sehari-hari maupun aktivitas olahraga. Dengan perkembangan teknologi saat ini terutama dalam bidang kecerdasan buatan telah membuka peluang baru untuk mengembangkan sistem pakar yang dapat membantu dalam proses diagnosis cedera bahu, siku dan pergelangan tangan. Salah satu metode yang digunakan dalam pengembangan sistem pakar adalah metode Certainty Factor (CF). Metode ini memungkinkan perhitungan tingkat keyakinan dari suatu keputusan atau diagnosis berdasarkan fakta-fakta yang ada. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar yang dapat secara efektif membantu pengguna dalam diagnosis dan penanganan cedera pada bahu, siku dan pergelangan tangan. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan menggunakan 30 data uji menghasilkan nilai akurasi sistem dengan persentase sebesar 96.6%.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Padi (Oryza) Menggunakan Metode Naïve Bayes Rizkyansyah, M Daffa; Susilawati, Indah
Jurnal Informatika dan Komputer Vol 14 No 2 (2024): Oktober
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Komputer PGRI Banyuwangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55794/jikom.v14i2.206

Abstract

Rice (Oryza) is an important commodity, but in the process of cultivation, farmers still lack understanding about the diseases that attack rice plants. Therefore, an artificial intelligence-based expert system is implemented to identify diseases in rice plants according to the reasoning of an expert. In this research, the expert system method used is naive bayes to represent 18 symptoms and 5 diseases in rice plants. Naive Bayes is used because it can provide a statement that a symptom that appears in a condition is not interdependent between one another, so it can be used separately to assess the possibility of a condition based on the symptoms that appear. The application designed in this research is web-based and built based on PHP programming language and Codeigniter framework. This research aims to identify rice diseases that can be accessed by farmers by only accessing the rice plant expert system website using the internet so that they can carry out early control and increase the productivity of rice plants and increase the quantity of crops. The accuracy results obtained from this expert system amounted to 93.3% of the 30 sample data tested with 28 appropriate or valid data and 2 inappropriate data.  This level of accuracy can allow farmers to immediately identify rice plant diseases and take control measures.
Pelatihan Pengembangan Media pembelajaran Interaktif dengan SLIDO untuk Guru di SMA 1 Minggir Sleman Suharjo, Imam; Susilawati, Indah; Setyaningsih, Putry Wahyu
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 2 No. 12 (2025): Februari
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmba.v2i12.2060

Abstract

Guru di SMA N 1 Minggir menghadapi tantangan dalam mengintegrasikan teknologi ke dalam pembelajaran, terutama terkait keterbatasan keterampilan dalam menggunakan aplikasi digital, waktu untuk mempersiapkan materi berbasis teknologi, koneksi internet yang tidak stabil, dan keterbatasan perangkat pendukung. Selain itu, soft skill guru dalam pengembangan media pembelajaran digital yang menarik masih perlu ditingkatkan. Tantangan ini berdampak pada kemampuan guru dalam menyampaikan materi yang lebih mudah dipahami dan berbasis teknologi informasi.  Untuk mengatasi kendala tersebut, dilakukan pelatihan berkelanjutan yang berfokus pada peningkatan kemampuan guru dalam menggunakan aplikasi interaktif seperti SLIDO. Aplikasi ini dipilih karena kemudahan penggunaannya dan kemampuannya untuk mendukung pembelajaran interaktif. Pelatihan dilaksanakan secara langsung di laboratorium sekolah dengan melibatkan 21 peserta guru.Selama pelatihan, peserta diajarkan cara merancang media pembelajaran interaktif yang relevan dan menarik, sekaligus mendapatkan panduan teknis tentang pemanfaatan SLIDO dalam proses belajar-mengajar. Hasil pelatihan menunjukkan antusiasme tinggi dari para peserta, yang merasa terbantu dalam mengembangkan keterampilan mereka. Pelatihan ini diharapkan dapat mendorong pemanfaatan teknologi secara lebih optimal dalam pembelajaran, meningkatkan kreativitas guru, dan menciptakan pengalaman belajar yang lebih menarik bagi siswa. Kegiatan ini menjadi langkah awal dalam menghadirkan inovasi pembelajaran berbasis teknologi di SMA N 1 Minggir, sekaligus memberikan contoh inspiratif bagi institusi pendidikan lain.
MEMPERKUAT BISNIS LOKAL DENGAN PEMBUATAN WEBSITE UNTUK UMKM DAPUR MAMA GEA Setyaningsih, Putry; Susilawati, Indah; Prasetyaningrum, Putri
Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bersinergi Inovatif Vol. 2 No. 1 (2024): Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bersinergi Inovatif
Publisher : PT. Gelora Cipta Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perusahaan kini memanfaatkan teknologi berbasis website sebagai strategi untuk memperkenalkan usaha dan menawarkan produk kepada konsumen tanpa batasan ruang dan waktu. Dari perusahaan besar hingga usaha kecil dan menengah, sistem penjualan online menjadi pilihan utama karena biaya promosi yang terjangkau. Dengan menggunakan website untuk promosi, toko-toko konvensional dapat memanfaatkan media ini untuk memperkenalkan produk mereka. Salah satu Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) yang berpotensi dikembangkan adalah usaha kuliner Dapur Mama Gea di Banguntapan. Usaha kuliner ini memiliki peluang besar karena makanan merupakan kebutuhan pokok yang banyak dicari oleh konsumen dari berbagai kalangan ekonomi.
Pengabdian Kepada Masyarakat : Sosialisasi Budaya Organisasi Tentang Kerjasama Organisasi Kesiswaan Pebiani, Misa; Istiqomah, Siti; Susilawati, Indah; Safitri, Della Nur; Rahmatuloh, Muhamad; Wahyudi, Heru; Al- Ra’zie, Zakaria Habib
Jurnal Pengabdian Masyarakat Mentari Vol. 1 No. 8 (2025): Maret
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmm.v1i8.64

Abstract

Budaya organisasi merupakan salah satu faktor kunci dalam menciptakan lingkungan yang inklusif dan harmonis. Dalam konteks organisasi kesiswaan, budaya organisasi yang baik sangat penting untuk mendorong kerjasama antara anggota dalam mencapai tujuan bersama. Sosialisasi budaya organisasi tentang kerjasama organisasi kesiswaan menjadi langkah penting untuk mengatasi tantangan yang ada pada sebuah organisasi dengan meningkatkan pemahaman tentang pentingnya membangun kerjasama yang solid serta memperkuat budaya organisasi. Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) ini dilaksanakan di SMKN 7 Kota Serang dengan tujuan memberikan edukasi tentang budaya organisasi dan memperkuat kerjasama antar organisasi kesiswaan di SMKN 7 Kota Serang. Metode yang digunakan dalam sosialisasi meliputi penyampaian materi edukatif, sesi diskusi interaktif , dan game interaktif. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa budaya organisasi yang transparan, inklusif, dan berbasis nilai-nilai kepercayaan serta penghargaan dapat meningkatkan kerjasama antar anggota organisasi kesiswaan. Kegiatan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan strategi untuk memperkuat budaya organisasi yang positif dan mendukung kerjasama yang solid di kalangan organisasi kesiswaan.
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN DESTINASI WISATA PANTAI DI BALI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDICTIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT Dwi Pramudya, Alvian; Susilawati, Indah
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.12835

Abstract

Seiring dengan kemajuan teknologi informasi dan komunikasi, pemanfaatan algoritma dalam dunia pendidikan dan pemerintahan semakin meningkat. Provinsi Bali, dengan potensi wisata yang melimpah, menghadapi tantangan dalam menyediakan informasi yang mudah diakses bagi wisatawan. Banyak pengunjung kesulitan dalam menemukan dan memilih objek wisata terutama pantai yang ingin dikunjungi. Untuk mengatasi permasalahan ini, diperlukan sebuah sistem informasi digital yang dapat memberikan publikasi yang jelas dan komprehensif mengenai objek wisata pantai yang berada di Bali. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) muncul sebagai solusi yang efektif, memungkinkan pengambil keputusan untuk membuat pilihan yang lebih tepat. Dalam konteks ini, penggabungan Metode Simple Addictive Weighting (SAW) dengan Weighted Product (WP) dipilih untuk penelitian kali ini. Simple Addictive Weighting digunakan untuk menghitung bobot relatif dari kriteria yang menjadi pertimbangan dalam pemilihan destinasi wisata pantai di Bali, sementara Weighted Product digunakan untuk menghasilkan peringkat akhir berdasarkan bobot kriteria dan nilai vector. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa penggunaan SPK dengan metode SAW dan WP dapat membantu wisatawan yang sedang berlibur di Bali dan ingin mendapat rekomendasi wisata pantai dengan efektif dan akurat sesuai dengan kriteria yang telah di tentukan, Dari Penelitian ini didapatkan salah satu data alternatif dengan nilai tertinggi yaitu Pantai Kuta dengan nilai vector 0.109217, Selisih 0.002449 dengan pantai sanur yang berada pada peringkat ke dua dengan nilai vector 0.106768.
Pemanfaatan Artificial Intelligence dan Cognitive Behavioral Therapy Untuk Pengembangan Chatbot Pembelajaran Matematika Sekolah Menengah Risqi, Yoga Alfa; Susilawati, Indah
Journal of Information System Research (JOSH) Vol 6 No 2 (2025): January 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josh.v6i2.6523

Abstract

Artificial intelligence has brought great innovation in the world of education, one of which is through chatbots based on natural language processing. This technology allows computers to understand human language naturally. However, educational chatbots generally only provide question-and-answer-based information without considering students' psychological aspects, such as math learning anxiety, which can have a significant impact on learning outcomes. Therefore, this study aims to compare the performance of Long Short-Term Memory and Neural Network models in the development of a chatbot to support learning mathematical opportunities based on CBT emotional solutions. The Cognitive Behavioral Therapy (CBT) approach, a psychological technique aimed at changing negative mindsets into positive ones, provides an opportunity to address this challenge by integrating it into educational chatbots. The method used is through data preprocessing with NLP techniques, training and model assessment utilizing metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score, the results show the NN model is superior. Training the NN model resulted in an accuracy value reaching 99.15% with 88.98% validation, higher than the LSTM which recorded 96.88% and 87.29% respectively. The NN model offers more effective responses and emotionally supports students in interactive learning. These results indicate that NN and CBT-based chatbots have great potential to enhance the mathematics learning experience if further developed, especially on the topic of chance, by supporting concept understanding and reducing student anxiety.
Implementasi Convolution Neural Network (CNN) untuk Deteksi Penyakit pada Daun Jagung Berbasis Citra Digital Wirabowo, Imam; Susilawati, Indah
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.1046

Abstract

Jagung merupakan komoditas pangan utama kedua di Indonesia yang sering menghadapi masalah penyakit pada daun seperti Blight, Common Rust, dan Gray Leaf Spot. Identifikasi penyakit secara manual masih mengandalkan pengamatan langsung yang bersifat subjektif dan kurang efektif untuk skala luas. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi penyakit daun jagung berbasis Convolutional Neural Network (CNN) yang efisien untuk perangkat dengan spesifikasi komputasi rendah. Dataset yang digunakan terdiri dari 2.960 citra daun jagung dengan tiga kategori penyakit yang diperoleh dari publikasi akademik, dataset terbuka, dan pengambilan langsung. Preprocessing meliputi resizing ke 224×224 piksel, normalisasi, dan augmentasi data sederhana. Model CNN dibangun dengan arsitektur sequential berlapis yang terdiri dari tiga blok Conv2D dan MaxPooling2D, flatten layer, dense layer 128 neuron dengan ReLU, dropout 0.5, dan output layer dengan aktivasi softmax. Evaluasi dilakukan dengan delapan kombinasi parameter validation split (0.2 dan 0.3), zoom range (0.2 dan 0.4), dan epoch (20 dan 50). Hasil terbaik diperoleh pada kombinasi validation split 0.2, zoom range 0.2, dan epoch 20 dengan akurasi validasi 90.03% dan loss 0.2574. Confusion matrix menunjukkan performa seimbang pada ketiga kelas penyakit dengan precision, recall, dan F1-score rata-rata 0.90. Model ini terbukti efisien, akurat, dan cocok untuk implementasi pada perangkat dengan keterbatasan komputasi, memberikan solusi praktis bagi petani dalam deteksi dini penyakit tanaman jagung.
Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kecemasan Menggunakan Metode Certainty Factor Sipata, Daud Imanuel; Susilawati, Indah
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 5 No. 2 (2025)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v5i2.1593

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis web guna membantu proses diagnosis awal gangguan kecemasan dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF). Sistem dirancang berdasarkan basis pengetahuan dari pakar psikolog klinis, mencakup 8 jenis gangguan kecemasan dan 26 gejala yang umum ditemukan. Metode CF diterapkan untuk menangani ketidakpastian diagnosis yang timbul akibat sifat subjektif gejala yang dilaporkan oleh pengguna. Sistem dikembangkan menggunakan pendekatan rule-based dan diimplementasikan dalam platform berbasis web yang interaktif. Pengujian dilakukan dengan 20 data pasien yang diperoleh dari praktik psikolog. Sistem ini mampu mengidentifikasi jenis gangguan kecemasan dengan tingkat keyakinan tertentu dan menghasilkan laporan diagnosis berdasarkan kombinasi bobot pakar dan pengguna. Selain itu, sistem dilengkapi dengan antarmuka ramah pengguna serta fitur manajemen data gejala, penyakit, dan rule basis pengetahuan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar ini dapat dijadikan alat bantu diagnosa awal, terutama bagi masyarakat yang memiliki keterbatasan akses terhadap layanan kesehatan mental profesional. Metode Certainty Factor terbukti relevan dalam menangani ketidakpastian gejala psikologis dan memberikan hasil diagnosis yang bersifat probabilistik.  Sebagai hasilnya, sistem ini mencapai tingkat akurasi diagnosis sebesar 90% berdasarkan validasi terhadap penilaian pakar.
Multi-Task Learning for Traffic Sign Recognition using Multi-Scale Convolutional Neural Networks Akbar, Mutaqin; Susilawati, Indah; Jati, Budi Sulistiyo; Alamsyah, Nur
International Journal of Advances in Data and Information Systems Vol. 6 No. 2 (2025): August 2025 - International Journal of Advances in Data and Information Systems
Publisher : Indonesian Scientific Journal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59395/ijadis.v6i2.1406

Abstract

Traffic signs are an essential component of road infrastructure. According to the Department of Transportation, Indonesia has over 300 distinct traffic signs, categorized based on their functions and purposes. TSR systems have been widely integrated into various intelligent transportation technologies, such as Driver Assistance Systems (DAS), Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), and Autonomous Driving Systems (ADS). The output generated by TSR serves as a critical input for DAS, ADAS, ADS, and other intelligent systems. This article presents a CNN-based classification for traffic sign recognition using multi-task learning (MTL), focusing on traffic signs in Indonesia. The dataset was collected from direct capture with the help of a cellphone camera, indirect capture by utilizing screenshots on a digital map application, and they are captured from several different angles, during the day and at night. The proposed CNN architecture incorporates multi-scale within an MTL framework. The use of a multi-scale approach will hopefully enhance the model’s ability to recognize traffic signs in varied and complex environments. And the integration of MTL will enable the model to handle multiple related tasks concurrently, sharing learned features across tasks. During the training stage, the MS-CNN outperformed a standard CNN model by demonstrating lower initial loss, higher starting accuracy, and achieving 100% accuracy by the 8th epoch with a minimal error rate of just 0.003. In the testing stage, the model achieved exceptional results, as shown by the confusion matrix, it successfully classified all traffic sign types (10 classes) and accurately categorized each sign into one of two categories—warning or prohibition. All performance metrics, including precision, recall, and F1-score, reached 100% for both output tasks, confirming the robustness and reliability of the model.
Co-Authors Aji, Dennis Feliawan Arif Wijayanto Arita Witanti Benedictus Fredika Apriawan Santoso Budi Sulistiyo Jati Budi Sulistiyo Jati Dennis Feliawan Aji Dwi Pramudya, Alvian Ferry Pradana Putra Gideon Rensenbrink Ayal, Justin Heru Wahyudi Imam Edwin Hasym Muhammad Fandi Nurdiansyah Mutaqin Akbar Nugraeni Nugraeni Nur Alamsyah Paramitalaksmi, Ratri Pebiani, Misa Prasetyaningrum, Putri puput zahiroh Purwanto, Hendri Putry Wahyu Setyaningsih Rahmatuloh, Muhamad Rendi Saputra Risqi, Yoga Alfa Rizkyansyah, M Daffa Rogawati, Nesya Safitri, Della Nur Setyaningsih, Putry Setyaningsih, Putry Wahyu Sidiq Purnomo, Agus Sipata, Daud Imanuel Siti Istiqomah Suharjo, Imam Supatman Supatman Supatman Supatman, Supatman Wibowo, Ibnu Surya Wirabowo, Imam Yoga Purna Irawan Zakaria Habib Al-Ra’zie