Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

4.245

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Informatika Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Informatika JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA CogITo Smart Journal SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Infotekmesin Community Engagement and Emergence Journal (CEEJ) JISA (Jurnal Informatika dan Sains) IJIIS: International Journal of Informatics and Information Systems Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat SEMAR (Jurnal Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Seni bagi Masyarakat) Teknika Journal of Applied Data Sciences Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Nusantara Hasana Journal Society : Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat International Journal for Applied Information Management

Chyntia Raras Ajeng Widiawati

Universitas Amikom Purwokerto

Author-ID : 2489975

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 25 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3

Analisa Hasil Perbandingan Poly Kernel Dan Normalisasi Poly Kernel Pada Support Vector Machine Sebagai Metode Klasifikasi Citra Tanda Tangan Chyntia Raras Ajeng Widiawati; Suliswaningsih Suliswaningsih
Jurnal Informatika Vol 9, No 1 (2022): April 2022
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Tanda tangan merupakan salah satu karakteristik penting yang bisa dimanfaatkan dalam verifikasi beberapa dokumen, salah satunya adalah dokumen akademik. Verifikasi tanda tangan di lingkungan akademik merupakan hal yang penting terutama dalam memastikan keaslian tanda tangan dosen atau tenaga pengajar. Tidak sedikit mahasiswa yang memilih untuk melakukan pemalsuan tanda tangan dosen atau tenaga pengajar demi mempermudah proses akademik mereka, hal tersebut menjadi masalah yang cukup penting terlebih jika mahasiswa tersebut sebenarnya belum layak dan belum memenuhi kriteria untuk mendapat tanda tangan atau pengesahan dari dosen yang bersangkutan. Diperlukan sebuah teknik maupun metode yang bisa membantu proses verifikasi tanda tangan dosen dan tenaga pengajar di lingkungan akademik. Salah satu teknik yang mungkin digunakan adalah dengan menggunakan teknik pengolahan citra. Pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi antara citra tanda tangan asli dan palsu sebagai proses verifikasi dari keaslian tanda tangan dosen yang diperoleh mahasiswa. Data yang digunakan merupakan citra tanda tangan dari dosen Universitas Amikom Purwokerto yang menjadi penguji pada Seminar Tugas Praktik. Metode yang diusulkan pada proses klasifikasi dengan menggunakan algoritme Support Vector Machine (SVM) dengan dua kernel yang berbeda. Kedua kernel tersebut terdiri dari poly kernel dan normalisasi poly kernel, pemilihan kedua kernel tersebut digunakan untuk membandingkan hasil mana yang lebih optimal. Hasil dari penelitian ini adalah SVM dengan menggunakan normalisasi poly kernel mampu memberikan hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan menggunakan poly kernel saja. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan normalisasi poly kernel yaitu tingkat akurasi sebesar 79,43% dan tingkat spesifisitas sebesar 100%.

VIDEO RANCANGAN BY-PRO (SISTEM PENGUKURAN DAN PENDATAAN BALITA DI POSYANDU) Chyntia Raras Ajeng Widiawati; Indra Alan Nugroho; Irfan Rifai Aziz; Rizky Arsyansyah
Jurnal Informatika Vol 21, No 1 (2021): Jurnal Informatika
Publisher : IIB Darmajaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30873/ji.v21i1.2869

Integrated Healthcare Center (IHC) activity is important thing to do to make sure the toddlers health by measuring toddler's weight and height. Recently IHC activity is done by using manual measurement tools that is sometimes dangerous for the toddler, and it's quite troubled for IHC cadre in reporting and organizing data. It's needed in designing product that can support continuity of IHC activities so it can run safety and comfortably. This research will design a product BY-PRO, a main solution to solve the problems. The design consist of Arduino microcontroller as data processor, cell load sensor (weight), optocoupler modul (height), and censor K02 (touch sencor) connected to Android via modul (Bluetooth) HC-05. Android Application can be used by IHC cadre to show identity data and toddler measurement saved to database and distributed to web-based Information System to monitor realtime health by midwife. The design result is presented in a video, so it can give an overview of the designed product.Keywords— Toddler Height Measuring, Toddler Weight Measuring, Android, Arduino, Bluetooth, Website, Posyandu

Sosialisasi Efek Positif Dan Negatif Dari Video Games Untuk Anak-anak di RT 001/RW 002 Desa Cibeunying Kecamatan Majenang Wiga Maulana Baihaqi; Chyntia Raras Ajeng Widiawati; Sarmini Sarmini
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 3, No 1 (2020): Januari 2020
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Meningkatnya jumlah game online di Indonesia telah memberikan dampak positif dan negatif. Anak-anak yang lalai dengan kegiatan belajar dan mengaji, lupa waktu dan kurangnya interaksi dengan orang tua serta teman bahkan melakukan tindakan kekerasan yang ditiru dari sebuah video game online merupakan beberapa dampak negatif yang ditimbulkan dari game online. Kurangnya pengetahuan anak-anak dan orang tua menjadi salah satu faktor penyebab tingginya paparan dampak negatif dari game online kepada anak-anak. Game online tidak selamanya memberikan dampak negatif namun kurangnya pengetahuan mengenai dampak/efek negatif dan positif dari game online menjadikan angka dampak negatif game online semakin meningkat. Maka pentingnya untuk dilakukan sebuah sosialisasi mengenai dampak dari game online. Kegiatan sosialisasi ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan anak-anak kepada anak-anak mengenai dampak negatif dan positif dari game online sehingga mereka dapat dengan bijak untuk menggunakan waktunya bermain game online dan dapat mendapatkan manfaat positifnya. Kegiatan sosialisasi dilakukan dengan metode pendekatan monologis dan dialogis. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan antusiasme peserta sosialisasi terkait dengan materi yang disampaikan dan tanggapan yang positif dari peserta.

K-Means Clustering Berdasarkan Otsu Thresholding untuk Segmentasi Inti Leukosit Wiga Maulana Baihaqi; Chyntia Raras Ajeng Widiawati; Tegar Insani
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 4 No 5 (2020): Oktober 2020
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

White blood cells function as the human immune system, and help defend the body against viruses. In clinical practice, identification and counting of white blood cells in blood smears is often used to diagnose many diseases such as infection, inflammation, malignancy, leukemia. In the past, examination of blood smears was very complex, manual tasks were tedious and time-consuming. This research proposes the k-means clustering algorithm to separate white blood cells from other parts. However, k-means clustering has a weakness that is when determining the initial prototype values, so the otsu thresholding method is used to determine the threshold by utilizing global values, then proceed with morphological operations to refine the segmentation image. The results of segmentation are measured by the Positive Predeictive Value (PPV) and Negative Positive Value (NPV) parameters. The results obtained prove that the use of otsu thresholding and morphological operations significantly increase the value of PPV compared to the value of PPV that does not use otsu thresholding. Whereas the NPV value increased but not significantly.

Pelatihan Membuat Game Menggunakan Software Construct 2 untuk Meningkatkan Motivasi Belajar pada Siswa SMK Suliswaningsih Suliswaningsih; Chyntia Raras Ajeng Widiawati; Alif Yahya Syafa'at; Bela Tyara Nur Fajrina
SEMAR (Jurnal Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Seni bagi Masyarakat) Vol 10, No 1 (2021): Mei
Publisher : LPPM UNS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/semar.v10i1.44463

Bermain game secara berlebihan dapat menimbulkan dampak yang merugikan. Salah satu dampak negatif yang dapat ditimbulkan dari bahaya kecanduan game adalah dari segi waktu yang dapat mempengaruhi motivasi dan prestasi belajar siswa. Waktu luang yang seharusnya digunakan untuk mendalami materi pelajaran sekolah justru dihabiskan untuk menyelesaikan level demi level dalam permainan video game. Siswa Sekolah Menengah Kejuruan merupakan salah satu pengguna permainan (games), baik laki-laki maupun siswa perempuan. Usia siswa dapat diarahkan pada kegiatan yang lebih produktif. Ketertarikan para siswa dalam bermain game dapat dimanfaatkan sebagai motivasi dalam belajar. Sehingga siswa tidak hanya sebagai pengguna tetapi dapat diarahkan untuk membuat game secara mandiri. Namun sebagian besar jurusan di SMK merupakan jurusan yang tidak berorientasi pada profesi programmer, sehingga siswa belum memiliki pengetahuan tentang pemrograman game. Hal ini tentu menjadi permasalahan bagi siswa untuk membuat game secara mandiri. Tujuan pengabdian ini adalah memberikan pelatihan membuat game pilah sampah organik dan sampah anorganik tanpa coding menggunakan perangkat lunak Construct 2. Adapun metode pelaksanaannya antara lain dilakukan observasi untuk menganalisis kebutuhan mitra, permasalahan mitra, perancangan serta penawaran solusi, pelaksanaan kegiatan utama, hingga tahap pelaporan kegiatan. Hasil dari pelatihan adalah pengetahuan dan pemahaman tentang logika dasar pemrograman game dalam bentuk permainan pilah sampah organik dan anorganik berbasis android.

Analisis Gambar Sel Darah Berbasis Convolution Neural Network Untuk Mendiagnosis Penyakit Demam Berdarah Wiga Maulana Baihaqi; Chyntia Raras Ajeng Widiawati; Dila Putri Sabil; Anjar Wati
CogITo Smart Journal Vol 7, No 1 (2021): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v7i1.308.148-159

Demam berdarah masih menjadi masalah serius. Banyaknya kasus Demam Berdarah di dunia disebabkan oleh iklim yang tidak stabil dan curah hujan yang tinggi pada musim penghujan, yang berpotensi menjadi sarana perkembangbiakan nyamuk Aides Egypt. Tes darah merupakan alat diagnostik utama untuk mendeteksi beberapa penyakit seperti leukemia, demam berdarah, talasemia dan malaria. Perubahan jumlah sel darah ini dengan jelas mengidentifikasi penyebab penyakit. Penelitian ini berfokus pada sel darah merah dan sel darah putih dalam membantu dokter mendiagnosis pasien dengan virus demam berdarah, dimana Tes Hematologi dalam mendiagnosis demam berdarah memang memperhatikan persentase tingkat jumlah sel darah merah dan sel darah putih. Dalam Tes Hematologi, dilakukan penghitungan Hematokrit dan Hitung Darah Lengkap, yang merupakan metode umum untuk mendiagnosis infeksi dengue. Ukuran trombosit yang kecil membuat teknik ini tidak digunakan dalam penelitian ini. Penelitian ini mengusulkan algoritma Convolutional Neural Network untuk mengenali fitur set data sel darah dan mendeteksi demam berdarah berdasarkan masukan sel darah. Hasil penelitian yang dihasilkan menghasilkan metode dan sistem yang dapat mendiagnosis pasien DBD dengan memanfaatkan citra hapusan sel darah, sehingga dapat mempercepat proses diagnosis dan menghemat biaya.Kata kunci—demam berdarah, klasifikasi, Convolutional Neural Network

Pendampingan Usaha Rumahan Menjadi Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) Chyntia Widiawati; Danty Kusumaningtyas; Suliswaningsih
Society : Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Vol. 2 No. 1 (2021): Vol.2 No.1, October 2021
Publisher : Universitas Dinamika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37802/society.v2i1.149

Usaha Rumahan merupakan salah satu usaha yang layak mendapatkan pendampingan agar bisa menjadi sebuah Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) sehingga dapat lebih berkembang. Beberapa masalah yang kerap dihadapi pemilik usaha rumahan diantaranya adalah sedikitnya pangsa pasar dan proses pemasaran, proses promosi, pendaftaran usaha dan pengelolaan keuangan pada usaha rumahan. Permasalahan tersebut kerap terjadi karena kurangnya pemahaman dan informasi yang dimiliki para pelaku usaha. Sehingga perlu adanya pendampingan dalam bidang kewirausahaan untuk menyelesaikan beberapa permasalahan tersebut salah satunya adalah pendampingan usaha rumahan menjadi UMKM. Pendampingan dilakukan secara daring (online) dan diikuti oleh 37 peserta dari para pelaku usaha rumahan. Materi yang disampaikan pada saat proses pendampingan berfokus pada Pendaftaran Usaha dan keuntungan-keuntungan yang diperoleh apabila para pelaku usaha sudah mendaftarkan usahanya. Pelaksanaan pendampingan berjalan dengan baik dan para pelaku usaha menjadi lebih memahami proses pendaftaraan usaha sehingga bisa mulai mendaftarkan usaha mereka. Untuk memberikan pendampingan yang lebih maksimal, perlu dilakukan pendampingan dalam hal lain selain pendaftaraan usaha, seperti branding, copywriting, dan pendaftaran HKI (Hak Kekayaan Intelektual) bagi para pelaku usaha agar semakin berkembang.

Automatic RoI dan Active Contour untuk Deteksi Penggunaan Helm pada Pengendara Sepeda Motor chyntia raras ajeng widiawati
JISA(Jurnal Informatika dan Sains) Vol 2, No 2 (2019): JISA(Jurnal Informatika dan Sains)
Publisher : Universitas Trilogi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31326/jisa.v2i2.490

Based on data from the Central Statistics Agency, motorcycle accidents are the most common accidents and many contribute to the death rate in traffic accidents. Some cases of deaths in motorcycle accidents are caused by riders not wearing helmets. Monitoring via CCTV video has been done but it takes a long time so we need another solution to be more effective. Some techniques have been carried out including detection of the use of helmets on motorcyclists by using digital image processing. Some previous studies on these cases experienced obstacles such as overlapping images in the identification process. This study aims to develop a detection method that focuses on the segmentation stage to produce a better segmentation image. The method used in this study is Automatic RoI and Active Contour at the segmentation stage which is then classified using the Multilayer Perceptron classifier. The results obtained give an accuracy value of 72.97%, a sensitivity of 76.19% and a specificity of 68.75%.

Pendampingan Penggunaan Aplikasi Turnitin dan Mendeley untuk Peningkatan Kualitas Publikasi Ilmiah Chyntia Raras Ajeng Widiawati; Bambang Pilu Hartato; Suliswaningsih Suliswaningsih; Retno Waluyo; Danty Kusumaningtyas
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 5, No 3 (2022): September 2022
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/ja.v5i3.740

Penulisan artikel atau publikasi ilmiah merupakan salah satu hal penting yang harus diperhatikan khususnya oleh para tenaga pendidik seperti Dosen. Beberapa masalah yang kerap dihadapi oleh Dosen diantaranya adalah masalah orisinalitas serta penyusunan referensi. Hal tersebut masih sering terjadi di lingkungan akademik karena kurangnya penguasaan dalam memanfaatkan tools yang sebenarnya akan sangat membantu meninimalisir permasalahan serupa. Sehingga perlu adanya pendampingan untuk menyelesaikan beberapa permasalahan tersebut salah satunya adalah pendampingan teknis penggunaan Aplikasi Turnitin dan Mendeley. Pendampingan ini akan diberikan kepada 2 orang staff perwakilan dari masing-masing Fakultas, serta beberapa Dosen yang ada di lingkungan Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Pelaksanaan kegiatan pelatihan Turnitin dan Mendeley sangat membantu bagi para Dosen dan Operator ditiap Fakultas pada lingkungan Universitas Muhammadiyah Purwokerto.

Pengaruh Dataset terhadap Performa Convolutional Neural Network pada Klasifikasi X-Ray Pasien Covid-19 Chyntia Raras Ajeng Widiawati
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 6: Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022965645

Identifikasi pasien COVID-19 di Indonesia merupakan sebuah permasalahan yang harus diatasi. Identifikasi tersebut sebaiknya bisa lebih mudah dan cepat, sehingga deteksi dini pasien COVID-19 merupakan hal yang harus diperhatikan. Saat ini deteksi pasien COVID-19 bergantung pada Swab Test (RT-PCR) dan Rapid Test (Tes Antibodi), padahal Rapid Test tidak bisa memberikan tingkat akurasi yang tinggi sedangkan Swab Test memiliki biaya yang mahal. Salah satu solusi untuk membantu deteksi dini pasien COVID-19 adalah dengan memanfaatkan citra X-Ray paru dari pasien. Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu algoritma popular dengan performa yang sangat baik pada klasifikasi citra X-Ray pasien COVID-19. Walaupun CNN memiliki performa yang baik, keberhasilan suatu algoritma sangat bergantung dengan kualitas dataset yang digunakan. Selain itu citra X-Ray sangat bergantung terhadap pencahayaan di proses pengambilan gambar. Untuk itu perlu analisa pengaruh dataset terhadap performa model CNN yang digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh kualitas dataset dan jumlah dataset terhadap performa CNN pada klasifikasi X-Ray pasien COVID-19. Dari eksperimen yang dilakukan terhadap dataset yang ada, CNN dapat mencapai akurasi sebesar 89,83%, sensitivitas sebesar 84,14%, spesifisitas sebesar 92,14%, PPV sebesar 71,35%, NPV sebesar 95,09 dan F1-score sebesar 76,10%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa CNN memiliki performa yang baik dalam melakukan klasifikasi citra X-Ray pasien COVID-19, meskipun hasil tersebut lebih rendah dibandingkan dengan performa CNN terhadap dataset dengan jumlah dan kualitas citra yang lebih baik. Hal tersebut menunjukkan bahwa kualitas dan jumlah dataset sangat berpengaruh pada performa CNN dalam melakukan proses klasifikasi X-Ray.

Co-Authors Achmad Masruri Adiya, Az Zahra Dwi Nur Alif Yahya Syafa'at Anjar Wati Anugerah Bagus Wijaya Atmaja Jalu Narendra Kisma Aulia Shafira Tri Damayanti Bambang Pilu Hartato Bela Tyara Nur Fajrina Danty Kusumaningtyas Delia Oktaviana Azzahra Dila Putri Sabil Fandy Setyo Utomo Febrianti, Diah Ratna Ganang Eko Saputro Gina Cahya Utami Ika Maulita Ika Romadoni Yunita Ilham, Rifqi Arifin Indra Alan Nugroho Irfan Rifai Aziz Lisa Nurazizah Luthfi Khaerunnisa Pungkas Subarkah Rahayu, Mia Setya Retno Waluyo Rizky Arsyansyah Rujianto Eko Saputro Saputra, Aina Aldi Sarmini Sarmini Sarmini Sarmini Sarmini Sri Hartini Suliswaningsih Tegar Insani Wahid, Arif Mu'amar Wiga Maulana Baihaqi Wiga Maulana Baihaqi Yuliana, Dwi Yunita, Ika Romadoni

Title

Found 25 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 25 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 25 Documents
Search