Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.369
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Buana Informatika JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) Jurnal Ilmiah Media Sisfo JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan Building of Informatics, Technology and Science JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) MANDAR: Management Development and Applied Research Journal Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Information System Journal (INFOS) INFOSYS (INFORMATION SYSTEM) JOURNAL Batara Wisnu : Indonesian Journal of Community Services Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Jurnal Ilmiah Pengabdian dan Inovasi Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT The Indonesian Journal of Computer Science FIMERKOM: Journal of Information Systems and Technology
Nuri Cahyono
Universitas Amikom Yogyakarta
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Library & Information Science Social Sciences Other

Published : 49 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 49 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
REDESAIN ANTARMUKA DAN EVALUASI USABILITY WEBSITE ORGANISASI MAHASISWA MENGGUNAKAN PENDEKATAN UCER-CENTERED DESIGN Anggita, Sharazita Dyah; Fahlevie, Reychandra Tristan; Cahyono, Nuri; Wulandari, Irma Rofni
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 10 No 1 (2025): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v10i1.2661

Abstract

Dalam membangun sebuah website, diperlukan beberapa variable yang perlu diperhatikan diantaranya adalah tampilan pengguna yang user friendly dan responsif atau tidak berdasarkan pengalaman pengguna. Kinerja website yang sering kali lambat dan tidak responsif, mengakibatkan pengalaman pengguna yang kurang memuaskan. Sebagai bentuk pemeliharaan jangka panjang sebuah website perlu dilakukan sebuah evaluasi untuk mendapatkan feedback dari pengguna. Evaluasi usability merupakan salah satu metode yang dapat melakukan perbaikan pada user interface untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Evaluasi ini akan membantu dalam mengukur sejauh mana kemudahan penggunaan website dari aspek effectiveness, efficiency, dan satisfication, yang nantinya dapat digunakan sebagai acuan dalam pengembangan desain website selanjutnya. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan evaluasi pengguna dari website yang telah digunakan menggunakan usability testing yang kemudian hasilnya digunakan sebagai acuan implemetasi website baru menggunakan metode User Centered Design (UCD). Data-data dikumpulkan melalui pengujian task scenario, wawancara dan pengujian kegunaan situs web terhadap 27 responden. Pengujian dilakukan dengan mempertimbangkan aspek-aspek effectiveness, efficiency, dan satisfication. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan dalam efficiency dengan peningkatan sebanyak 72%, serta peningkatan dalam tingkat satisfication dengan peningkatan sebanyak 71%, pada evaluasi desain solusi website yang diujikan.
Literasi Media Edukasi dan Peningkatan Branding Berbasis Website pada TK ABA Perumnas Condongcatur Cahyono, Nuri; Baita, Anna; Pramudya Hidayat, Muhammad Rifqi
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 6 No. 3 (2025): Edisi Juli - September
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jpkmn.v6i3.4043

Abstract

Kegiatan pengabdian masyarakat ini berfokus pada peningkatan literasi media edukasi dan branding berbasis website di TK ABA Perumnas Condongcatur. Langkah awal melibatkan pembuatan website dengan domain tkabapcc.sch.id, yang dirancang untuk meningkatkan visibilitas dan citra lembaga di dunia digital. Selanjutnya, diadakan pelatihan bagi staf sekolah tentang operasional website, sehingga mereka mampu mengelola dan memperbarui konten secara mandiri. Selain itu, pengadaan media edukasi dalam bentuk worksheet berbasis Montessori diterapkan untuk meningkatkan kreativitas dan keterlibatan siswa dalam proses pembelajaran. Tahap akhir kegiatan PKM ini melibatkan partisipasi aktif siswa dalam penggunaan worksheet yang didampingi oleh guru. Evaluasi menunjukkan bahwa website telah mulai berfungsi sebagai media branding yang efektif, meskipun masih diperlukan peningkatan dalam strategi pemasaran digital untuk mencapai audiens yang lebih luas. Hasil kegiatan ini menunjukkan bahwa pengembangan website dan inovasi dalam media pembelajaran dapat mendukung peningkatan kualitas pendidikan dan branding lembaga, yang pada akhirnya memperkuat posisi TK ABA Perumnas Condongcatur di masyarakat.
Pengembangan Aplikasi Chat Multi Bahasa Berbasis NLP Translation API Sugiharto, M Iqbal Novananda; Cahyono, Nuri
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 11 No. 3 (2022): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v11i3.3128

Abstract

Interacting with others is an essential part of human life.. Sometimes users experience problems using chat applications, namely language differences when communicating with foreigners. Based on these problems, the author aims to build a chat application with a mobile-based automatic translator. In this application, the user can choose the language that will be used as needed. This application development uses the React Native framework for mobile applications and uses the NLP translation API for translators. This chat application automatically translates messages into the language used by the user. After doing some testing on the application, it can be concluded that it is according to the design and can make it easier for users to communicate with different languages
Analisis Topic Modelling Pariwisata Yogyakarta Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) Uray Nur Khadijah; Nuri Cahyono
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 4 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i4.3816

Abstract

Pariwisata Yogyakarta sebagai destinasi yang kaya akan budaya dan sejarah, sering menjadi fokus diskusi di media sosial. Tujuan dari Penelitian ini adalah menelaah topik pariwisata Yogyakarta dari Twitter. Dataset yang diperoleh dalam penelitian ini dari crawling data menggunakan API key Twitter. Penelitian ini menggunakan tahapan dari pengumpulan data, text preprocessing, dan menerapkan metode Topic Modelling, khususnya Latent Dirichlet Allocation (LDA). Hasil penelitian ini pengujian kinerja pemodelan topik dengan metode LDA dapat dilihat dari nilai coherence score, semakin tinggi nilai coherence suatu topik, semakin mudah diinterprestasikan oleh manusia dan Perplexity merupakan salah satu standar pengukuran yang dapat digunakan untuk menilai kinerja model yang baik dari model tersebut ditunjukkan dengan nilai perplexity yang lebih rendah. Nilai coherence score yang ditunjukkan pada num topic ke-1 sebesar 0.331047, untuk nilai perplexity ditunjukkan dengan nilai yang tinggi terletak pada num topic ke-3 sebesar -8.830172565520245. diharapkan dapat memberikan wawasan mendalam tentang topik-topik yang sering dibahas dan berkonsentrasi pada penerapan sistem pemodelan topik untuk membangun sistem keputusan topik berita yang menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA). Pada Penelitian ini efektif dalam menggunakan metode LDA untuk menentukan topik berita yang mencakup tiga kategori topik yang sering dibicarakan pada masing-masing kelas.
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Penggunaan E-Commerce Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Kusuma, Ikhsan Habib; Cahyono, Nuri
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 8, No 3 (2023)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v8i3.5734

Abstract

Abstract − E-commerce's rapid growth has resulted in an increase in online transactions and shifts in consumer behavior. In Indonesia, the use of e-commerce has grown rapidly, with many online platforms emerging. Understanding public sentiment towards e-commerce in Indonesia is crucial for businesses to improve their services and maintain customer satisfaction. In this review, study propose a methodology for feeling investigation of popular assessment on the utilization of web-based business in Indonesia, utilizing directed learning calculations. The study involved collecting data from the website Google Play Store. The study performed data preprocessing, including removing stop words, tokenization, and stemming, before applying the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm to classify sentiments into positive or negative. The evaluation was conducted using confusion matrix and classification report. The results showed that the proposed approach was effective in analyzing public sentiment towards e-commerce in Indonesia, with an accuracy rate of 82%. The study concluded that the proposed strategy could help businesses enhance their services and better satisfy customers' requirements and expectations.Keywords – Sentiment Analysis, E-Commerce, Supervised Learning, Machine Learning, NLP, KNN. Abstrak - Perkembangan e-commerce yang pesat telah menyebabkan peningkatan transaksi online dan perubahan perilaku konsumen. Di Indonesia, penggunaan e-commerce tumbuh pesat dengan banyak platform online bermunculan. Memahami sentimen masyarakat terhadap e-commerce di Indonesia sangat penting bagi bisnis untuk meningkatkan layanan dan menjaga kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, dalam penelitian ini peneliti mengusulkan sebuah pendekatan untuk melakukan analisis sentimen opini publik mengenai penggunaan salah satu e-commerce di Indonesia dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Pengumpulan data dilakukan dari website Google Play Store dengan tujuan untuk memperoleh pandangan dan pengalaman masyarakat terkait penggunaan salah satu e-commerce di Indonesia. Setelah data terkumpul, dilakukan proses preprocessing untuk membersihkan data, termasuk menghilangkan stopwords, tokenisasi, dan stemming. Setelah itu, algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi positif atau negatif. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan confusion matrix dan classification report untuk menilai keakuratan algoritma. Hasil penelitian menunjukan bahwa pendekatan yang diusulkan efektif dalam menganalisis sentimen masyarakat terhadap e-commerce di Indonesia, dengan tingkat akurasi 82%. Penelitian ini memiliki implikasi penting bagi bisnis e-commerce di Indonesia dalam meningkatkan layanan dan memenuhi kebutuhan serta harapan pelanggan secara lebih baik.Kata Kunci - Sentimen Analisis, E-Commerce, Supervised Learning, Machine Learning, NLP, KNN.
DIGITALISASI MULYA BIRO JASA UNTUK MENINGKATKAN EFEKTIVITAS PEMASARAN DAN KUALITAS PELAYANAN KEPADA MASYARAKAT DALAM PENGURUSAN PERIZINAN DAN LEGALITAS Kurniawan, Hendra; Cahyono, Nuri; Nurhayanto, Nurhayanto; Gustafito, Naufal Nuha; Yuliana , Dwi Eva
Batara Wisnu : Indonesian Journal of Community Services Vol. 5 No. 3 (2025): Batara Wisnu | September - Desember 2025
Publisher : Gapenas Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53363/bw.v5i3.461

Abstract

Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) play a vital role in Indonesia’s economy, with a total of 64.2 million units contributing 61.07% to the national Gross Domestic Product (GDP), equivalent to IDR 8,573.89 trillion. However, only about 12% of these MSMEs have effectively adopted digital technologies. Digitalization holds a strategic role in enhancing business competitiveness and efficiency in the era of the Industrial Revolution 4.0 toward Society 5.0, particularly in marketing activities that have shifted from conventional systems to digital-based marketing through e-commerce, social media, and online marketplaces. This Community Service Program (PKM) was conducted to assist a partner, Mulya Biro Jasa, an MSME engaged in administrative and legal documentation services located in Kalasan, Sleman, Yogyakarta. Based on observations, the partner faced challenges in marketing and management facilities that remained conventional, such as the absence of an official website, unregistered business location on Google Maps, and underutilization of social media platforms. Through this PKM activity, the implementation team provided several solutions, including the development of a website, social media development, Google Maps optimization, logo design, business cards, and a neon box sign as a business identity. In addition, the implementing team also installed a 1 TB SSD to provide larger digital data storage capacity and added CCTV to enhance the security of important documents. The program successfully improved the partner’s knowledge and skills in utilizing digital technology to support business development. Based on the questionnaire results, the average pre-test score of 3.09 increased to 3.60 in the post-test, indicating a 16,5% improvement in understanding. Furthermore, this activity provided valuable hands-on experience for students in applying information technology knowledge in real-world business contexts.
Optimization of IndoBERT for Sentiment Analysis of FOMO on Social Media Through Fine-Tuning and Hybrid Labeling Adhim, Nadhif Fauzil; Cahyono, Nuri
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 9 No. 6 (2025): December 2025
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v9i6.11686

Abstract

The rapid growth of social media in Indonesia has given rise to social phenomena such as Fear of Missing Out (FOMO). Expressions of FOMO on platforms like X (previously Twitter) often written informally, filled with abbreviations, slang, and emotional nuances, posing challenges for traditional Natural Language Processing (NLP) methods. This research aims to develop an optimized sentiment classification model for FOMO-related posts by fine-tuning the IndoBERT architecture and applying comprehensive data enhancement strategies. The study introduces three key innovations: (1) systematic text normalization to handle informal expressions, (2) a hybrid labeling framework combining automated model prediction, lexicon-based validation, and manual annotation to construct high-quality ground-truth data, and (3) hyperparameter tuning using both GridSearchCV for traditional machine learning models and Bayesian Optimization (Optuna) for deep learning models to maximize performance. The experimental results demonstrate that the optimized IndoBERT achieved superior performance with an Accuracy of 94.50%, F1-Score of 94.52%, and Macro AUC of 0.987. These results significantly surpass comparative models, including BiLSTM (Accuracy 86.60%), Support Vector Machine (88.06%), and Naive Bayes (80.73%). These results confirm that integrating hybrid labeling and fine-tuned IndoBERT significantly enhances sentiment classification performance. The findings contribute to developing reliable sentiment analysis systems for detecting social anxiety dynamics and computational social science research in Indonesian contexts.
Evaluation of YOLOv8 and Faster R-CNN for Image-Based Food Detection Hananta, Julian Kiyosaki; Cahyono, Nuri
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 10 No. 1 (2026): February 2026
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v10i1.11684

Abstract

Difficulties in manually tracking nutrition lead to the need for automatic food detection systems. However, Indonesian food presents tough challenges to recognize because similar-looking foods and different serving styles make it hard. This study looks at two deep learning models that follow different approaches: YOLOv8, which is known for being fast and efficient, and Faster R-CNN, which is known for being very accurate. The goal is to find the best model for use on mobile devices. This research uses a strict and standardized way to test the models to make sure the comparison is fair. A public dataset with 1,325 images from Roboflow was used. To deal with uneven class distribution, the images were split using Stratified Random Sampling. Before training, the images were resized using letterbox method to keep their original shape and normalized for pixel values. Both models were trained for the same number of epochs (100) and used the same optimizer (SGD) to ensure fair comparisons. The results show that YOLOv8 performs better in all areas. It achieved 88.6% mAP@50 accuracy and 62.0% mAP@50-95 precision. Faster R-CNN got 85.5% and 55.6% respectively. YOLOv8 also excels in sensitivity or Recall, reaching 87.7% compared to 61.7% for Faster R-CNN. The F1-Score, which balances accuracy and sensitivity, is 84.0% for YOLOv8 and 72% for Faster R-CNN. In terms of speed and size, YOLOv8 is much better. It runs in 13.5 ms and is 21.5 MB in size. That makes it 7.7 times faster and 7.3 times smaller than Faster R-CNN. Based on these results, YOLOv8 is the best choice for developing mobile-based nutrition tracking systems.
Video Sinematik Menggunakan Liveshoot dan Motion Graphic pada Atas Dasar Senang Coffee Street Ahlun, Mohamad; Cahyono, Nuri
FIMERKOM : Journal of Information Systems and Technology Vol. 2 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : PT Katersi Minar Permata

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

Abstract

Dalam bisnis tentunya sangat penting untuk menggunakan media promosi sebagai informasi yang efektif kepada konsumen sehingga menarik minat kepada konsumen untuk membeli produk yang di jual, Atas Dasar Senang (ADS) coffee street adalah UMKM yang berdiri sejak juni 2024. ADS street coffe berada di Daerah Istimewa Yogyakarta tepatnya berada di sisi selatan Embung Tambakboyo, condongcatur,sleman. ADS street coffee memiliki ciri khas yang unik dimana kopi di racik di atas motor, dengan suasana embung tambakboyo yang asri dan nikmatnya kopi dari ADS street coffee menjadikan salah satu pilihan untuk menikmati kopi di sore hari yang indah. ADS street coffee membutuhkan sebuah media promosi berupa video sinematik yang berguna untuk mengenalkan tempat dan produk dari ADS street Coffee lebih luas kepada masyarakat sekitar untuk dapat bersaing dengan pesaing seperti pebisnis lain di daerah sekitar. Video sinematik dengan implementasi Teknik liveshoot dapat menangkap tempat dan produk yang di tawarkan lebih inovatif dan menarik serta, impelementasi Teknik Motion Graphic dapat membantu informasi pengenalan produk dan lokasi tempat yang diberikan secara efektif dan fleksibel sehingga video sinematik menjadi lengkap dan dapat meningkatkan kulitas promosi.
Co-Authors Abda Abda Adhim, Nadhif Fauzil Adi Saputro, Johan Afnan Wijaya, Hafid Ahlun, Mohamad Alfataah, Sevilla Andika Joni, Gusti Angga Reni Dwi Astuti Angga Reni Dwi Astuti Anggista Oktavia Praneswara Anggita, Sharazita Dyah Anggoro Saputro, Uyock Anna Baita Arif Rahmat Hidayatullah Arifiyanto Hadinegoro, Arifiyanto Armadyah Amborowati Armadyah Amborowati Armadyah Amborowati Bagus Candrahutomo, Rio Baita, Anna Bayu Prayoga, Mahendra Bayu Wicaksono Dewi Setiyawati Dewi Setiyawati Dyah Anggita, Sharazita Eli Pujastuti, Eli Ema Utami Ermawan, Bagas Restya Fahlevie, Reychandra Tristan Faisal Salim, Muhammad Gustafito, Naufal Nuha Hananta, Julian Kiyosaki Hendra Kurniawan Inggar Adi Prasetyo Kamarudin Kamarudin Kusuma Wardana, Raka Kusuma, Ikhsan Habib M Iqbal Novananda Sugiharto Marsel Pratama, Aldino Mas’ud Mahfudz Darmawan, Muhammad Nugroho, Bagas Julio NUR AINI Nurcahyo, Narwanto Nurhayanto, Nurhayanto Oktafria, Fikri Pamungkas, Adji Surya Pramudya Hidayat, Muhammad Rifqi Rakarahayu Putri, Raniya Ramadhan Bima Saputra Restu Agung, Akmal Fauzan Rizal Gibran Aldrin Pratama Rizki Gunawan, Rizki Salamun Sukriandi Santoso, Riki Adi Subektiningsih Subektiningsih Sugiharto, M Iqbal Novananda Susanti, Rahmadhani Tofa Nurcholis, Muhammad Uray Nur Khadijah Uyock Anggoro Saputro Wahyu Hidayat Wardhana, Raditya Wulandari, Irma Rofni Yoga Pristyanto Yuliana , Dwi Eva Zurni Laila