Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.93
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal TIMES Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Ilmiah Matrik JUTEI (Jurnal Terapan Teknologi Informasi) Jurnal Teknoinfo Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Jurnal Masyarakat Merdeka (JMM) Jurnal Tekno Kompak Jurnal Mantik Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Cyber Security dan Forensik Digital (CSFD) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM) Jurnal E-Komtek Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA) Computer Science (CO-SCIENCE) Society: Jurnal Pengabdian Masyarakat IJCOSIN : Indonesian Journal of Community Service and Innovation Safari : Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia JUPADAI : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat eProceedings of Engineering Madani : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal of Software Engineering and Multimedia (JASMED)
Trihastuti Yuniati
Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Social Sciences Other

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

Found 36 Documents
Search

 1   2   3   4 
PENGEMBANGAN PROFESIONAL PKG PAUD KECAMATAN BALAPULANG DENGAN INOVASI PEMBELAJARAN BERBASIS TEKNOLOGI INFORMASI Athiyah, Ummi; Dewi, Atika Ratna; Alika, Shintia Dwi; Yuniati, Trihastuti
MADANI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 11 No 1 (2025): MADANI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (In Press)
Publisher : LPPM UPN Veteran Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53834/mdn.v11i1.10680

Abstract

Pendidikan anak usia dini (PAUD) merupakan salah satu program prioritas pemerintah dalam membangun fondasi pendidikan yang kuat bagi anak-anak prasekolah. Salah satu faktor utama dalam peningkatan kualitas PAUD adalah pengembangan profesionalisme guru, khususnya dalam literasi digital. Namun, masih banyak guru PAUD yang menghadapi kendala dalam pemanfaatan teknologi informasi dalam pembelajaran. Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan literasi digital guru PAUD di Kecamatan Balapulang melalui pelatihan pemanfaatan microsite dan wordwall sebagai media pembelajaran interaktif. Pelatihan ini dirancang untuk membekali guru dengan keterampilan membuat bahan ajar yang interaktif menggunakan wordwall dan mengelola microsite sebagai pusat distribusi materi ajar. Evaluasi kegiatan dilakukan melalui kuesioner dengan skala Likert (1–5), yang menunjukkan tingkat kepuasan tinggi di antara peserta, dengan skor rata-rata 4,3–4,7 pada berbagai aspek kepuasan dan manfaat pelatihan. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan keterampilan guru dalam memanfaatkan teknologi informasi serta peningkatan interaktivitas dalam proses pembelajaran. Dengan adanya pelatihan ini, guru-guru PAUD menjadi lebih percaya diri dalam mengintegrasikan teknologi dalam pembelajaran, sehingga dapat meningkatkan motivasi dan keterlibatan siswa. Program ini diharapkan dapat berkontribusi dalam menciptakan ekosistem pembelajaran yang lebih modern, efektif, dan sesuai dengan tuntutan pendidikan abad ke-21.
IMPLEMENTASI ALGORITMA AES DAN BCRYPT UNTUK PENGAMANAN FILE DOKUMEN Zulma, Gebrina Divva Meuthia; Seta, Henki Bayu; Yuniati, Trihastuti
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 2 (2022): Agustus 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v18i2.4667

Abstract

Aplikasi Microsoft Office dan pdf saat ini menjadi hal yang sangat penting untuk bertukar informasi di kalangan masyarakat. Tetapi hal ini tidak dilakukan dengan adanya proteksi terhadap informasi dan data yang akan diberikan. Sedangkan pengamanan data adalah hal yang sangat penting, karena bila tidak hati-hati, data bisa dicuri dan digunakan oleh orang lain. Tujuan dari penelitian ini yaitu menciptakan sistem keamanan yang maksimal agar data tidak disalahgunakan, yaitu dengan menggunakan algoritma AES dan Bcrypt. Metode yang dilakukan adalah perancangan sistem menggunakan framework Laravel, algoritma kriptografi Bcrypt serta AES sebagai pengamanan file, dengan menggunakan sampel komputer 1 dan komputer 2. Hasil penelitian ini didapatkan beberapa hasil yaitu, komputer 1 memiliki waktu pemrosesan yang lebih baik dari komputer 2, dengan adanya peningkatan ronde pada Bcrypt, maka waktu pemrosesan akan meningkat sebesar 22,788% sampai 57,765%, waktu untuk melakukan hashing kunci lebih besar daripada saat cek kunci dan kombinasi secret key tidak berpengaruh pada waktu enkripsi dan dekripsi pada file pdf dan docx. Kesimpulan yang didapatkan adalah Laravel merupakan framework yang tepat, dimana package bernama FileVault dapat digunakan untuk mengenkripsi dan dekripsi file tipe .docx dan .pdf menggunakan AES. Penelitian ini diharapkan dapat menciptakan suatu web yang dapat digunakan untuk mengamankan file dokumen dengan AES dan Bcrypt.
IMPLEMENTASI GABUNGAN AES-256 DAN RSA DENGAN METODE LSB UNTUK KEAMANAN DATA Ilham, Bintang Kusuma; Sidiq, Muhammad Fajar; Nugroho, Muhammad Agung; Yuniati, Trihastuti
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 7 No. 2 (2026): Januari (On Progress)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2026v7i2.2477

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem keamanan data yang menggabungkan enkripsi ganda (AES-256 CBC dan RSA-2048) dengan steganografi Least Significant Bit (LSB) pada gambar PNG. Dibangun menggunakan Python dengan Tkinter, sistem ini menangani enkripsi/penyisipan, ekstraksi/dekripsi, dan evaluasi kinerja. Pengujian pada lima gambar PNG dengan ukuran teks bervariasi menunjukkan penyembunyian data yang berhasil. Rata-rata MSE adalah 0,0263730426 dan PSNR 64,3427895234 dB. Pesan asli berhasil dipulihkan sepenuhnya. Efisiensi sistem ditunjukkan oleh rata-rata waktu eksekusi 92,376 ms untuk enkripsi dan 370,392 ms untuk dekripsi, dengan penggunaan memori yang rendah. Kapasitas steganografi mendekati batas teoretis. Sistem ini terbukti efektif dalam mengamankan data teks dan memenuhi semua tujuan penelitian.
Klasifikasi Malware Dengan Machine Learning Andra Wijaya , Natnanael; Adi Prabowo , Wahyu; Yuniati, Trihastuti
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perkembangan malware yang pesat menjadi tantangan besar bagi keamanan sistem informasi. Berdasarkan data G Data Security Labs, pada 2022 ditemukan lebih dari 50 juta jenis malware baru. Penelitian ini mengimplementasikan tiga algoritma machine learning yaitu Logistic Regression, XGBoost, dan Convolutional Neural Network (CNN) untukmengklasifikasikan malware melalui analisis data statis. Dataset terdiri dari 130.046 sampel malware dan benign yang diperoleh dari Kaggle serta VirusShare. Proses penelitian meliputi prapemrosesan data, pembagian dataset menjadi 80% data latih dan 20% data uji, pelatihan model, serta evaluasi kinerja menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan XGBoost sebagai model dengan performa terbaik dengan akurasi 99,31%, precision 99,30%, recall 99,33%, dan F1-score 99,31%. CNN berada di posisi kedua dengan akurasi 98,89%, precision 98,91%, recall 98,88%, dan F1- score 98,89%. Logistic Regression mencatat akurasi 96,11%, precision 96,07%, recall 96,15%, dan F1-score 96,11%. XGBoost terbukti menjadi model paling efektif dalam klasifikasi malware pada penelitian ini sehingga berpotensi meningkatkan akurasi dan efisiensi sistem deteksi malware.Kata kunci— Machine Learning, Logistic Regression, XGBoost, Convolutional Neural Network , Malware
Rancang Bangun Pemesanan Combine Harvester Berbasis Mobile Dengan Metode Rapid Aplication Development Bayu Pamungkas, Wayan; Yuniati, Trihastuti
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pertanian memegang peran krusial dalam penyediaan pangan, khususnya di Indonesia, dimana padi menjadi tanaman utama. Rice Mill Unit(RMU) Depok Jaya telah mengadopsi teknologi CombineHarvester untuk mempercepat proses pemanenan.Namun, sistem pemesanan manual yang digunakanmenimbulkan masalah seperti data yang tidakterstruktur dan kesalahan penentuan lokasi sawah.Penelitian ini bertujuan merancang dan membangunaplikasi mobile untuk pemesanan jasa Combine Harvester guna mengatasi masalah tersebut. Metode RapidApplication Development (RAD) diterapkan untukpengembangan aplikasi ini, yang mencakup fitur utamayaitu pemesanan, peta untuk penentuan lokasi sawah, dan manajemen jadwal. Hasil pengujian fungsionalitassistem menggunakan metode Blackbox Testing menunjukkan tingkat keberhasilan 100%. Selanjutnya, hasil pengujian penerimaan pengguna (User Acceptance Testing) menunjukkan tingkat kepuasan dan kelayakan sistem sebesar 97%. Aplikasi ini terbukti berhasil menjawab permasalahan, meningkatkan efisiensi pemesanan, akurasi lokasi pemanenan, serta mempermudah komunikasi antara penyedia jasa dan petani. Kata kunci— combine harvester, aplikasi mobile, rapid application development, pemesanan jasa, pertanian presisi, uat
Rancang Bangun Tes Pemetaan Potensi Berbasis Web Menggunakan Metode Extreme Programing (Studi Kasus: Pt. Engineering Career Center Yogyakarta) Yusuf, Afnan; Yuniati, Trihastuti; Prihantoro, Cahyo
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pada era Revolusi Industri 4.0, Teknologi digitalmemiliki peran penting dalam meningkatkan kualitas sumberdaya manusia. PT Engineering Career Center Yogyakartamenghadapi tantangan dalam menyediakan layanan tespemetaan potensi berbasis web yang akurat, responsif, danmudah digunakan untuk mengukur aspek kognitif sepertikemampuan numerik, verbal, dan spasial. Penelitian inibertujuan mengembangkan sistem pemetaan potensi berbasisweb guna membantu individu mengenali kekuatan dankelemahan kognitif mereka. Sistem ini dibangun menggunakanmetode Extreme Programming (XP) yang bersifat iteratif,fleksibel, dan responsif terhadap kebutuhan pengguna. Studikasus dilakukan melalui pengumpulan data literatur dan ujicoba soal-soal kognitif. Hasilnya menunjukan bahwa sistem initelah berhasil dikembangkan sesuai dengan fungsinya untukmendukung pengembangan diri, seleksi karyawan, danlayanan konseling. Metode XP juga terbukti menghasilkansistem yang efisien, adaptif dan sesuai dengan kebutuhanpengguna akhir.Kata kunci: tes pemetaan potensi, extreme programming, tesnumerik, tes verbal, tes spasial
Co-Authors Adam Ikbal Perdana Adi Prabowo , Wahyu Alika, Shintia Dwi Amalia Beladinna Arifa Amanat Dirgantara Andini Putri, Septya Andra Wijaya , Natnanael Aprianti Ika Larasati Atika Ratna Dewi Bayu Pamungkas, Wayan Bita Parga Zen Cahyawan, Rodi Cahyo Prihantoro Cepi Ramdani Christiawan, Dhamara Alan Dasril Aldo Diandra Chika Fransisca Dina Yuliana Dodi Zulherman Fadillah, Muhammad Fadil Gunawan Wibisono Habibah Ratna Fadhila Islami Hana Henki Bayu Seta Hilmawan, Brian Nur Ilham, Bintang Kusuma Ipam Fuaddina Adam Iqsyahiro Kresna A Itaqullah Putra Nalramus, Agdelssa Luthfwiedy Pratama, Dhiyaa M. Ato’ulloh Muhammad Eka Purbaya Nadia Ayu Isroh Maniar Nicolaus Euclides Wahyu Nugroho Novian Adi Prasetyo Nugroho, Muhammad Agung Nurchotimah, Aulia Sholichah Iman Pradana Ananda Raharja Reynaldy Alfida Yanur Riano, Putra Pratama Okta Samudra, Muhammad Sidiq, Muhammad Fajar Tri Fhatoni, Ahmad Ummi Athiyah Utami, Annisaa Vania Noverina Virda Farkhatul Fuadiah Wahyu Adi Prabowo Wahyu Andi Saputra Wiwit Annisa Puspaningsari Yohani Setiya Rafika Nur Yunita, Salsabila Firda Yusuf, Afnan Zulma, Gebrina Divva Meuthia