Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.502
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT) Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT
Cinantya Paramita
Universitas Dian Nuswantoro
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Pelatihan Video Editing Dalam Upaya Peningkatan Keterampilan Digital Di Era Industri 4.0 bagi Santri Panti Asuhan Kafalatul Yatama Cinantya Paramita; Amalia Amalia; Gigih Trapsilo
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 5, No 2 (2022): Mei 2022
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/ja.v5i2.602

Abstract

Pada era milenial, era digital, dan/atau era revolusi industri 4.0, peran teknologi memberikan pengaruh besar bagi seluruh aspek kehidupan, baik dalam dunia Pendidikan maupun dunia bisnis. Pada era inilah desain maupun videografi mengalami perkembangan yang pesat. Panti Asuhan Kafalatul Yatama (PAKY) merupakan Lembaga Kesejahteraan Sosial (Sosial) yang memiliki 23 santri yang bervariasi tingkat pendidikan dari tingkat perguruan tinggi, SMK, MA, MTS, dan SD. Untuk memiliki masa depan yang lebih baik anak-anak berhak untuk mendapatkan Pendidikan yang cukup, termasuk santri-santri pada PAKY. Santri pada PAKY merupakan generasi potensial yang perlu dilatih dan dikembangkan dalam membangun bangsa, Berdasarkan wawancara dengan Sie Pendidikan PAKY, para santri PAKY memerlukan program peningkatan keterampilan yang berkaitan dengan tuntutan perkembangan zaman. Oleh karena itu, dengan adanya program pengabdian kepada melalui program pengabdian kepada masyarakat, kami bermaksud memberikan pelatihan desain grafis, dan editing video bagi para santri PAKY. Adapun target tujuan dari kegiatan pengabdian ini terpenuhi melihat hasil pretes dan postes yang telah dilakukan selama pelatihan berlangsung dimana keinginan belajar yang sangat besar diperoleh setelah mengikuti pelatihan, dan dihasilkan juga hasil postest yang sangat memuaskan dari para santri dimana grafik pada gambar 4 menyatakan bahwa para santri dapat mengimplementasikan ilmu yang disampaikan dalam sebuah produk profil video Panti Asuhan Kafatul Yatama.
Pembekalan Soft-Skill Menggunakan Media Komputer Bagi Tim Pengerak dan Kelompok PKK di Kelurahan Bulu Lor _ ARIPIN; Cinantya Paramita; - Muljono
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 1, No 2 (2018): Juli 2018
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (917.189 KB) | DOI: 10.33633/ja.v1i2.7

Abstract

Perkembangan teknologi komputer semakin canggih dan sangat populer diberbagai kalangan masyarakat. Tim Pengerak dan Kelompok PKK di Keluruhan Bulu Lor sebagai salah satu organisasi yang ada dilingkungan Kelurahan Bulu Lor mempunyai program untuk meningkatkan pemberdayaan wanita dalam kehidupan sehari-hari maupun kegiatan kemasyarakatan lainnya. Program ini diharapkan dapat meningkatkan peran dan sekaligus memberdayakan kinerja Tim Penggerak dan kelompok PKK tersebut secara inovatif. Beberapa tahapan kegiatan yang diusulkan untuk mencapai tujuan program tersebut terdiri dari pelatihan soft-skill anggota Tim Penggerak  dan kelompok PKK, pendampingan pemecahan masalah dilapangan dan evaluasi kegiatan agar pelaksanaan program menjadi lebih baik. Kegiatan pelatihan terdiri dari pelatihan untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilan  penggunaan teknologi komputer untuk mendukung proses administrasi di Kelurahan Bulu Lor dan pelatihan untuk meningkatkan keterampilan program penyuluhan agar masyarakat ikut termotivasi untuk mendukung seluruh program / kegiatan Kelurahan Bulu Lor. Hasil dari kegiatan pembekalan soft-skill ini berdampak sangat baik bagi peningkatan kinerja Tim Penggerak dan kelompok PKK serta peningkatan partisipasi masyarakat terhadap seluruh program / kegiatan di Keluruhan Bulu Lor. Ini dapat dilihat dari hasil evaluasi partisipasi masyarakat yang mencapai 90% dari seluruh program / kegiatan di Keluruhan Bulu Lor yang didukung sepenuhnya oleh partisipasi masyarakat.
Kriptografi Audio MP3 Menggunakan RSA dan Transposisi Kolom Cinantya Paramita; Usman Sudibyo
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 5 No 3 (2021): Juni 2021
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (242.672 KB) | DOI: 10.29207/resti.v5i3.2996

Abstract

Mp3 is one form of audio file extension that is widely used today. With a variety of uses in a variety of mp3 systems become one of the audio extensions that are commonly found in technology systems of the Internet of Things era. However, with the many uses of the .mp3 file extension, there is a new problem, namely the security of the data itself. From these problems, the author aims to examine the security of the mp3 file by designing cryptographic science-based applications. The cryptographic algorithm used in the application is a combination of the asymmetric RSA 2048 algorithm and symmetric columnic transpositions. RSA 2048 algorithm was chosen because it has a key length in accordance with NIST standards in securing data. By combining the two algorithms, the application system will have the ability to manage mp3 files and encrypt mp3 files with the results of data that cannot be played like mp3 files in general. This application system will be developed by prototype method which is the best method in developing a system with trial and error in algorithm development.
Klasifikasi Jeruk Nipis Terhadap Tingkat Kematangan Buah Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan K-Nearest Neighbor Cinantya Paramita; Eko Hari Rachmawanto; Christy Atika Sari; De Rosal Ignatius Moses Setiadi
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 4, No 1 (2019): JPIT, Januari 2019
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v4i1.1267

Abstract

In the process of classification of lime fruit previously done manually using the human eye is a very difficult thing to do. This is proven by being inconsistent and subjective, causing a low level of accuracy. Sometimes there are also differences of opinion from the human eye to one another. Therefore, to increase the level of accuracy and reduce the subjectivity of the human eye, this study proposes the K-Nearest Neighbor algorithm to classify the maturity level of lime based on the skin color of the lime. In this study, the K values used were 1, 3, 5, 7 and 9 to test the search for Euclidean distance and cityblock distance distances on images with pixel sizes of 512x512, 256x256 and 128x128. In the prerosesing stage, the extraction feature process uses mean RGB. The research that has been done proves that with Euclidean distance distance k = 3 and k = 7 has a percentage value of 92% and the cityblock distance distance k = 1 and k = 3 has a percentage value of 88%. Based on the level of accuracy possessed, the color feature k = 3 shows the best k value in the classification of the maturity level of the lime fruit.
Optimasi Investasi di Pasar Saham Indonesia: Meningkatkan Keputusan Investasi dengan Prediksi IHSG menggunakan Decision Tree Dwi Eko Waluyo; Cinantya Paramita; Hayu Wikan Kinasih; Fauzi Adi Rafrastara; Dewi Pergiwati
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 7, No 1 (2024): JANUARI 2024
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v7i1.1876

Abstract

Pasar saham Indonesia merupakan pilar ekonomi yang vital, memfasilitasi perolehan modal bagi perusahaan serta menawarkan peluang investasi bagi individu hingga korporasi besar. Keberhasilan investasi sangat dipengaruhi oleh kemampuan memahami faktor-faktor yang menentukan pergerakan harga saham. Teknologi dan analisis data, khususnya melalui algoritma Decision Tree, dapat membantu memprediksi pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), sehingga mendukung keputusan investasi yang lebih baik. Pengabdian masyarakat bertajuk "Optimasi Investasi di Pasar Saham Indonesia" dirancang untuk meningkatkan literasi investasi di kalangan mahasiswa, pengusaha dan pemegang saham, melalui pengembangan system analisis berbasis Decision Tree untuk prediksi IHSG. Program ini mencakup penelitian awal, pengembangan dan validasi model prediksi, pelatihan dan edukasi, implementasi, serta evaluasi dan penyempurnaan berbasis MOS, dengan tujuan akhir meningkatkan keberhasilan investasi di pasar saham Indonesia, seraya mengintegrasikan pengetahuan di bidang komputer, AI, dan keuangan. Materi pelatihan mencakup dasar analisis teknikal dan fundamental, analisis Decision Tree, optimasi portofolio, dan strategi manajemen risiko, dilengkapi dengan alat machine learning. Evaluasi pasca pelatihan menggunakan metode Mean Opinion Score (MOS) menunjukkan tingkat kepuasan tinggi dengan skor 97.08% untuk Fungsionalitas, 96.09% untuk Keandalan, dan 98.09% untuk Kegunaan, menekankan efektivitas algoritma Decision Tree dalam memprediksi IHSG dan meningkatkan keputusan investasi.
Pemberdayaan Mahasiswa Melalui Bisnis Kopi Berobak Berbasis Keterampilan Interpersonal dan Kewirausahaan Yani Parti Astuti; Erwin Yudi Hidayat; Abu Salam; Cinantya Paramita; Etika Kartikadarma; Adhitya Nugraha; Junta Zeniarja
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 9, No 2 (2026): MEI 2026
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v9i2.3340

Abstract

Pendidikan tinggi modern menuntut mahasiswa untuk tidak hanya unggul secara akademis, tetapi juga memiliki keterampilan praktis seperti kewirausahaan dan interpersonal. Pengembangan jiwa kewirausahaan mahasiswa juga menjadi salah satu upaya penting dalam menciptakan generasi muda yang mandiri, kreatif, dan produktif. Kegiatan ini merupakan implementasi pembelajaran berbasis pengalaman (experiential learning) dalam mata kuliah Keterampilan Interpersonal melalui realisasi bisnis nyata, yaitu “DiSanka Kopi,” sebuah usaha kopi gerobak keliling. Kegiatan ini bertujuan untuk menerapkan teori kewirausahaan, mulai dari perencanaan, analisis keuangan, operasional, hingga pemasaran, serta mengasah kemampuan kerja sama tim, komunikasi, dan pemecahan masalah. Usaha ini telah beroperasi selama dua bulan di lingkungan strategis di Jalan Baru dekat kampus Universitas Diopnegoro Fakultas Psikologi, menyasar segmen mahasiswa dan masyarakat umum. Metode pelaksanaan meliputi riset, pengembangan produk, analisis HPP, branding, dan eksekusi operasional harian. Hasil kegiatan menunjukkan respons pasar yang positif dengan penjualan rata-rata 40 cup per hari dan berhasil mencapai titik impas (BEP) dalam waktu singkat. Analisis keuangan menunjukkan Return on Investment (ROI) yang diproyeksikan tercapai dalam 2,14 bulan, membuktikan kelayakan model bisnis. Lebih penting, proyek ini berhasil menjadi sarana efektif bagi mahasiswa untuk mengembangkan kompetensi interpersonal dan manajerial secara langsung di lapangan.
Pendampingan bagi Siswa – Siswi MI Miftahul Hidayah dalam Perilaku Hidup Bersih dan Sehat untuk Deteksi Kesehatan Usus Menggunakan Software Aplikasi Erwin Yudi Hidayat; Yani Parti Astuti; Abu Salam; Cinantya Paramita; Dhita Aulia Octaviani; Etika Kartikadarma; Erlin Dolphina; Catur Supriyanto
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 9, No 1 (2026): JANUARI 2026
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v9i1.3194

Abstract

Setiap manusia pasti menginginkan sehat tak terkecuali anak – anak dan juga orang dewasa. Di usia anak – anak, mereka belum memikirkan bagaimana agar hidup ini menjadi sehat. Untuk itu perlu adanya pendampingan dan juga arahan kepada anak – anak tentang perilaku hidup bersih dan sehat. Hal ini akan diterapkan tim pengabdi dari Udinus kepada siswa MI Miftahul Hidayah. Bersama dengan pakar kesehatan dari Poltekkes Semarang merumuskan hal apa yang akan diberikan kepada siswa MI Miftahul Hidayah. Sehingga muncullah ide bahwa kesehatan bisa dimulai dengan diri sendiri dengan melakukan perilaku hidup bersih dan sehat. Oleh karena itu dilakukan pendampingan kepada siswa tentang konsumsi jajanan yang tidak menyimpang dari nilai gizi untuk mempertahankan kesehatan usus. Untuk itu siswa dikenalkan sebuah software aplikasi yang mengetahui atau mendeteksi kesehatan usus setiap orang dengan menginput data diri siswa masing – masing. Selain pendampingan dan arahan tentang konsumsi jajanan, siswa juga diberikan penyuluhan tentang kebersihan lingkungan yang harus dijaga agar tidak dihinggapi penyakit seperti demam berdarah yang saat ini meresahkan masyarakat. Karena demam berdarah disebabkan oleh nyamuk yang sangat menyukai tempat yang tidak bersih dan air yang tergenang. Dengan adanya pendampingan penyuluhan ini, diharapkan siswa selalu mengkonsumsi jajanan yang tidak meninggalkan nilai gizi dan juga selalu memperhatikan kebersihan lingkungan di manapun berada. Selain itu, siswa juga akan menyadari bahwa ilmu teknik informatika bisa mendeteksi kesehatan kita dengan software aplikasi. Melalui aplikasi yang diterapkan, maka siswa siswi akan mengetahui kesehatan ususnya masing – masing..
Deteksi Edema Paru Pada Citra Chest X-ray Menggunakan YOLOv5n Dengan Optimasi Hyperparameter Berbasis Grey Wolf Optimizer Nasrudin Affandi Prasetyo; Cinantya Paramita; Amiq Fahmi
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 11, No 2 (2026)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v11i2.10375

Abstract

Pulmonary edema is a lung disorder characterized by fluid accumulation in the alveolar and interstitial spaces, which disrupts gas exchange and reduces oxygen levels in the blood. Chest X-ray (CXR) imaging is commonly used for pulmonary edema assessment because it is fast and widely available; however, interpretation of CXR images heavily depends on radiologist expertise and may result in diagnostic variability, particularly in healthcare facilities with limited radiology resources. This study aims to develop an automated pulmonary edema detection system based on deep learning to support more consistent analysis of CXR images. The proposed method utilizes the YOLOv5n model as a lightweight object detection architecture due to its computational efficiency and suitability for resource-constrained environments. To improve detection performance and training stability, hyperparameters of the YOLOv5n model are optimized using the Grey Wolf Optimizer (GWO). The model is trained and evaluated using annotated CXR images, and its performance is assessed using precision, recall, mAP@0.5, and mAP@0.5–0.95 metrics. Experimental results show that the integration of GWO improves detection accuracy and model stability compared to the baseline configuration. The proposed framework demonstrates the potential to support pulmonary edema screening by providing efficient and consistent analysis of CXR images and can function as a decision-support tool for assisting medical personnel in early disease detection.
Comparative Evaluation of VGG16, MobileNetV2, and ResNet50 for Pediatric Pneumonia Classification Using Grad-CAM Rendra Gunawan; Cinantya Paramita; Suryanti Chan
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 11, No 2 (2026)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v11i2.10373

Abstract

Pneumonia ranks among the deadliest respiratory infections, particularly affecting young children, where rapid and precise detection proves essential for prompt intervention and averting severe outcomes. This research examines the deployment of three leading deep learning models VGG16, MobileNetV2, and ResNet50. This research categorizes pediatric chest X-rays into normal, bacterial pneumonia, and viral pneumonia classes using a dataset of children's chest radiographs (ages 1-5 years) from Guangzhou Hospital, enhanced through preprocessing, normalization, and augmentation techniques to boost model robustness. Model performance was assessed via accuracy, precision, recall, specificity, F1-score, G-Mean, and AUC metrics for thorough evaluation, revealing accuracies between 79% and 82% with VGG16 leading, followed by ResNet50 and MobileNetV2. Grad-CAM visualizations effectively highlighted key diagnostic regions on X-rays, offering clinicians valuable insights into infection sites identified by the models, and advancing automated chest X-ray systems for precise bacterial/viral pneumonia detection with supportive interpretability.
ENHANCED CHRONIC KIDNEY DISEASE PREDICTION USING OPTIMIZED SUPPORT VECTOR MACHINE WITH HYPERPARAMETER TUNING AND SMOTE CINANTYA PARAMITA; Warih Prasetyaningtyas
Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Vol 11 No 1 (2026): Januari
Publisher : LPPM Universitas Abdurrab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36341/rabit.v11i1.7179

Abstract

Chronic Kidney Disease (CKD) is an escalating global health concern that demands faster and more accurate diagnostic solutions than traditional laboratory-based assessments. This study evaluates and compares the performance of three machine learning algorithms Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) for early CKD prediction using the publicly available dataset from the UCI Machine Learning Repository. The research workflow includes comprehensive data preprocessing, handling missing values, addressing class imbalance using the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), and performing hyperparameter optimization with GridSearchCV combined with 5-fold cross-validation. The experimental results indicate that all evaluated models demonstrate strong predictive performance, with SVM achieving the best recall-oriented results, recording an accuracy of 0.93, a recall of 0.99, and an F1-score of 0.96. Feature importance analysis identifies Serum Creatinine, Glomerular Filtration Rate (GFR), Hemoglobin, Blood Pressure, and Age as the most influential clinical predictors of CKD. Overall, the findings demonstrate that integrating SMOTE-based imbalance handling with systematic hyperparameter tuning significantly enhances model robustness, while the SVM model provides high sensitivity, making it particularly suitable for early CKD screening and clinical decision-support applications.
Co-Authors Abu Salam Adhitya Nugraha Amalia Amalia Anamarija Jurcev Savicevic Aripin Catur Supriyanto Christy Atika Sari De Rosal Ignatius Moses Setiadi Dewi Pergiwati Dhita Aulia Octaviani Dwi Eko Waluyo Eko Hari Rachmawanto Erlin Dolphina Erwin Yudi Hidayat Etika Kartikadarma Fahmi Amiq Faishal Luthfi Maulana Hakim Fauzi Adi Rafrastara Gifari Hilal Hilmi Nashif Gigih Trapsilo Hayu Wikan Kinasih Junta Zeniarja Lisdi Inu Kencana Muljono, - Nasrudin Affandi Prasetyo Nila Farihah Nurul Anisa Sri Winarsih Rendra Gunawan Ricardus Anggi Pramunendar Rifky Bintang Pradana Suryanti Chan Usman Sudibyo Warih Prasetyaningtyas Yani Parti Astuti