Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.434
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Menara Riau: Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Pengembangan Masyarakat Islam Infotech Journal Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri INOVTEK Polbeng - Seri Informatika JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Sebatik ALGORITMA : JURNAL ILMU KOMPUTER DAN INFORMATIKA Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Building of Informatics, Technology and Science Zonasi: Jurnal Sistem Informasi JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Journal of Education Informatic Technology and Science Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) IJISTECH KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat (JURIBMAS) Harmony Philosophy: International Journal of Islamic Religious Studies and Sharia INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik Journal of Computer Science Artificial Intelligence and Communications Jurnal Ilmu Komputer dan Teknik Informatika Jurnal Pengabdian Masyarakat Berdampak International Journal of Applied Science and Technology Application
Eka Pandu Cynthia
UIN Sultan Syarif Kasim RIau
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences 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 Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 59 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 59 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Optimalisasi Metode Pembelajaran Interaktif dalam Kursus Komputer di LKP Karya Prima Secara Hybrid Zen, Muhammad; Saragih, Rusmin; Gultom, Imeldawaty; Sinaga, Ayu Puspita Sari; Cynthia, Eka Pandu
JURIBMAS : Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat Vol 4 No 1 (2025): Juli 2025
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juribmas.v4i1.441

Abstract

Permasalahan utama dalam pelaksanaan kursus keterampilan di Lembaga Karya Prima adalah metode pembelajaran yang masih bersifat satu arah, sehingga partisipasi peserta kurang optimal. Tujuan pengabdian ini adalah untuk mengoptimalkan metode pembelajaran interaktif dalam meningkatkan efektivitas kursus keterampilan. Metode pelaksanaan meliputi sosialisasi, workshop, dan praktikum interaktif yang melibatkan 25 peserta dari berbagai latar belakang usia produktif. Evaluasi dilakukan melalui observasi langsung, pre-test dan post-test, serta refleksi harian peserta. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan keterampilan praktis peserta sebesar 75% dan peningkatan soft skill seperti komunikasi dan kerja tim sebesar 60%. Sebagian peserta juga mampu memanfaatkan keterampilan yang diperoleh untuk membuka usaha kecil secara mandiri. Kegiatan ini membuktikan bahwa metode pembelajaran interaktif mampu meningkatkan efektivitas proses kursus serta memberi dampak nyata terhadap kemandirian ekonomi peserta.
Sosialisasi Peningkatan Ketahanan Finansial Mahasiswa Melalui Literasi Asuransi Metode Hybrid Berbasis Sistem Informasi Adaptif Batubara, Supina; Cynthia, Eka Pandu; Putra, Randi Rian; Chinthia, Maulidania Mediawati; Zulham, Zulham
JURIBMAS : Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat Vol 4 No 1 (2025): Juli 2025
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juribmas.v4i1.447

Abstract

Ketahanan finansial merupakan salah satu aspek penting dalam mendukung kesejahteraan mahasiswa selama menempuh pendidikan tinggi. Namun, tingkat literasi keuangan, khususnya dalam aspek asuransi, masih tergolong rendah di kalangan mahasiswa, yang berimplikasi pada minimnya pemahaman terhadap manajemen risiko dan perlindungan keuangan jangka panjang. Program pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan ketahanan finansial mahasiswa melalui penguatan literasi asuransi berbasis sistem informasi adaptif. Kegiatan ini dilaksanakan di Aula Kampus STIM SUKMA dengan melibatkan mahasiswa sebagai peserta utama. Metodologi pelaksanaan meliputi tiga tahap utama: (1) pra-kegiatan, berupa asesmen awal untuk mengukur tingkat literasi asuransi peserta; (2) kegiatan inti, berupa pelatihan interaktif yang menggunakan platform sistem informasi adaptif yang dirancang khusus untuk memberikan materi edukasi asuransi sesuai tingkat pemahaman pengguna, serta simulasi pengambilan keputusan finansial dalam skenario risiko; dan (3) pasca-kegiatan, berupa evaluasi pemahaman melalui pretest-posttest dan survei kepuasan peserta. Materi pelatihan mencakup konsep dasar asuransi, jenis-jenis produk asuransi, manfaat perlindungan finansial, serta panduan dalam memilih produk asuransi yang sesuai dengan kebutuhan mahasiswa. Hasil pelaksanaan kegiatan menunjukkan peningkatan signifikan pada pemahaman mahasiswa terhadap konsep asuransi dan pentingnya manajemen risiko pribadi. Program ini diharapkan menjadi model edukasi finansial digital yang dapat direplikasi di berbagai perguruan tinggi untuk mendorong generasi muda yang lebih tanggap, mandiri, dan resilien secara finansial.
Visualization and Analysis of Employee Performance Data Using a Power BI-based Business Intelligence Dashboard Imeldawaty Gultom; Eka Pandu Cynthia; Chinthia, Maulidania Mediawati
Journal of Computer Science, Artificial Intelligence and Communications Vol 1 No 2 (2024): November 2024
Publisher : Raskha Media Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64803/jocsaic.v1i2.19

Abstract

In the current digital and competitive era, the utilization of Business Intelligence (BI) technology has become crucial in supporting data-driven decision-making. This research aims to develop and analyze a Power BI-based Business Intelligence dashboard focused on visualizing employee performance. This study was conducted by collecting performance data from the Human Resource Information System (HRIS), which was then processed and visualized in the form of key metrics such as attendance rates, individual target achievements, productivity per division, and periodic performance evaluations. Power BI was chosen for its ability to integrate various data sources and present interactive visualizations that are easy for management to understand. The methodology used involves the ETL (Extract, Transform, Load) process, data model design, and the development of visual reports that support descriptive and comparative analysis. The results of this study indicate that the use of BI dashboards significantly helps the company in monitoring employee performance in real-time, identifying trends in productivity decline, and designing data-driven improvement strategies. In addition, this dashboard also serves as an effective communication tool between management and the HR division. Thus, the use of Power BI as a tool for visualization and performance analysis adds significant value to the strategic and data-driven management of human resources
KLASIFIKASI TINGKAT KECANDUAN INTERNET TERHADAP REMAJA PEKANBARU MELALUI PENDEKATAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Fikri, Mhd Ikhsanul; Budianita , Elvia; Iskandar, Iwan; Cynthia , Eka Pandu
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 6 No. 2 (2024): Publikasi Artikel ZONAsi: Periode Mei 2024
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v6i2.20191

Abstract

Penggunaan internet terus meningkat di kalangan remaja. Namun, kemampuan remaja dalam memilah aktivitas internet yang bermanfaat belum sepenuhnya terwujud. Menurut survei APJII 2022, penggunaan internet pada usia 13-18 tahun meningkat hingga 99,16%. Hal ini menunjukkan peningkatan signifikan terhadap kecanduan internet. Sehingga dilakukan penelitian untuk mengevaluasi akurasi klasifikasi kecanduan internet terhadap remaja Pekanbaru menggunakan data mining dengan algoritma Naïve Bayes. Data yang digunakan sebanyak 510 data melalui kusioner. Hasil penelitian dalam klasifikasi menerapkan pengujian 10-Fold Cross Validation dengan model data latih 459 data dan diuji pada 51 data untuk pengujian. Didapatkan bahwa nilai akurasi tertinggi yaitu pada fold ke-3 dengan nilai 98% memiliki nilai precision, recall, dan f1-score adalah 98%, 99%, dan 98%. Untuk nilai akurasi terendah yaitu pada fold ke-1 dengan nilai 86% memiliki nilai precision, recall, dan f1-score adalah 86%, 87%, dan 86%. Untuk performa rata-rata yang diperoleh melalui hasil 10-fold Cross Validation menunjukkan bahwa nilai accuracy, precision, recall, dan f1-score adalah 93%, 87,3%, 89,9%, dan 88,1%. Berdasarkan hasil rata-rata akurasi yang diperoleh sebesar 93% menunjukkan metode Naïve Bayes dapat mengklasifikasikan tingkat kecanduan internet yang terdiri atas 4 kelas yaitu normal, mild, moderate, severe.
Pengaruh Penyeimbangan Data Pada Klasifikasi Terjemahan Al-Quran Dengan Metode Naïve Bayes dan Long Short Term Memory Ningsih, Sulistia; Safaat, Nazruddin; Agustian, Surya; Yusra, Yusra; Cynthia, Eka Pandu
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Vol 5 No 3 (2024): May 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josyc.v5i3.5181

Abstract

The Al Qur'an is a holy book of Muslims which is a guide to life for all mankind. Studying and understanding the translation of the Al-Quran is not easy, one way that can be done is to classify the translation of Al-Quran verses into existing topics. This research uses Naïve Bayes and LSTM methods in the classification process. The data used comes from translation data of the Al-Quran in Indonesian which has been labeled based on multi-class classification. One of the main problems faced is data imbalance. To overcome this problem, data balancing, text preprocessing, feature construction and feature extraction processes were carried out using the Bag of Words (BoW) and TF.IDF techniques. The research results indicate that the most optimal Naïve Bayes model achieved an average accuracy of 55.39% on test data from juz 30, 61.59% on test data from juz 10-20, and 59.53% on test data from juz 25-28. Meanwhile, the most optimal LSTM model yielded an accuracy of 58.02% on test data from juz 30, 59.64% on test data from juz 10-20, and 58.59% on test data from juz 25-28. The main aim of this research is to improve classification performance and compare the accuracy between naïve Bayes and lstm.
Penerapan Algoritma Apriori pada Transaksi Penjualan Produk Cat untuk Meningkatkan Strategi Bisnis Mulyati, Sabar; Nazir, Alwis; Budianita, Elvia; Cynthia, Eka Pandu
Journal of Information System Research (JOSH) Vol 5 No 2 (2024): Januari 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josh.v5i2.4725

Abstract

Data mining is a combination of data analysis techniques and determining important patterns in the data. Data mining can also be used to improve business progress. In this research, data mining is used to improve sales business strategies at CV. Sumber Tirta Anugerah in the last 1 year. Previously CV. Sumber Tirta Anugerah does not apply the a priori method to sales, causing product stock to pile up. Data mining is assisted by an a priori algorithm to determine the frequency of itemsets in looking for patterns of items that are usually purchased by customers at the same time. In this research, several items were used such as Lippo coupons, Lippo Emultion, Lektone Emultion, Lippo waterproof, Japanese Duco paint, Kansai Tropical, Beta Chemie, Flalit, and cable clamps, synthetic property, Tajima New putty and Bioton Emultion. Based on the research that has been carried out, the largest support value is 32.18% for 1 itemset. Then for the 2 itemsets the largest support was found at 9.32%. Next, the 3 itemsets obtained the largest support of 1.94%. So based on the overall data, the confidence is 72.97% and the lift ratio test value is 2.22%.
Digital Adoption Asistance for the Wood Craftmans Community Towards Upgrading MSMEs: Pendampingan Adopsi Digital Bagi Komunitas Pengrajin Kayu Menuju UMKM Naik Kelas Cynthia, Eka Pandu; Afriyanti, Liza; Arifandy, M. Imam
Dinamisia : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 8 No. 1 (2024): Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/dinamisia.v8i1.16706

Abstract

The government has launched the MSME Level Up program, which is a government program to facilitate MSMEs to move up a class in terms of digital adoption in order to expand marketing access, and business efficiency, increase sales transactions, and increase the competitiveness of MSMEs. Pekanbaru City has 1,034 registered MSMEs that are engaged in producing various products from wood. This PKM activity has succeeded in providing education and assistance to MSME Furniqa and MSME KadoKekayuan partners regarding Digital Adoption, Basics of Digital Media, Creating Digital Content, Digital Benchmarking, Advertising on Google and Meta (Instagram, Facebook, Tiktok), Maximizing Digital Marketing (Digital Simulation Marketing Templates), Getting to Know Analytics (Google and Meta), Measuring the Effectiveness of Advertising Campaigns, and Optimizing Search Engine Optimization (SEO) through content. As an evaluation, the level of success of activities and understanding of partners has been measured by obtaining results >80%.
Peningkatan Literasi Digital Masyarakat Melalui Pelatihan Pemanfaatan Google Workspace Mardiah; Cynthia, Eka Pandu; Chinthia, Maulidania Mediawati; Rizki, Cindy Atika; Khairuniza, Nabila
Jurnal Pengabdian Masyarakat Berdampak Vol. 1 No. 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Raskha Media Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64803/jupemba.v1i1.35

Abstract

Pemanfaatan teknologi digital yang optimal menjadi kunci dalam mendorong kemajuan masyarakat desa di era informasi. Namun, rendahnya literasi digital masih menjadi tantangan di banyak wilayah, termasuk Desa Cinta Rakyat. Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan literasi digital warga melalui pelatihan pemanfaatan Google Workspace, yang mencakup layanan seperti Gmail, Google Drive, Google Docs, Google Sheets, dan Google Meet. Metode pelaksanaan mencakup pendekatan partisipatif melalui penyuluhan, demonstrasi langsung, dan praktik terarah yang melibatkan perangkat desa, pemuda, dan masyarakat umum. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan pemahaman dan keterampilan peserta dalam menggunakan layanan Google Workspace untuk keperluan komunikasi, pengelolaan data, serta kolaborasi daring. Selain itu, pelatihan ini juga mendorong terbentuknya kebiasaan kerja yang lebih produktif dan efisien di lingkungan masyarakat desa. Dengan meningkatnya literasi digital, masyarakat Desa Cinta Rakyat diharapkan mampu memanfaatkan teknologi secara bijak dan mandiri, serta lebih siap menghadapi tantangan era digital. Kegiatan ini membuktikan bahwa pendekatan pelatihan berbasis kebutuhan lokal dengan alat digital yang relevan mampu memberikan dampak nyata dalam pemberdayaan masyarakat.
Peningkatan Keterampilan Teknologi Digital untuk Siap Kerja di Era Global Memanfaatkan Pembelajaran Hybrid Cynthia, Eka Pandu; Chinthia, Maulidania Mediawati; Permana, Inggih; Nursalisah, Febi; Aprijon
Jurnal Pengabdian Masyarakat Berdampak Vol. 1 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : Raskha Media Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64803/jupemba.v1i2.37

Abstract

Perkembangan teknologi digital yang pesat menuntut generasi muda untuk memiliki keterampilan yang adaptif, kritis, dan siap pakai dalam menghadapi tantangan dunia kerja global. Namun, masih banyak peserta didik yang mengalami kesenjangan keterampilan digital, baik dari sisi penguasaan perangkat lunak, komunikasi digital, hingga pemanfaatan platform kolaboratif. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan meningkatkan keterampilan teknologi digital generasi muda melalui pendekatan pembelajaran hybrid sebagai strategi yang adaptif terhadap kebutuhan zaman. Metode yang digunakan adalah studi tindakan (action research) dengan melibatkan 60 peserta dari lembaga pelatihan vokasi yang mengikuti program selama delapan minggu. Pembelajaran dilakukan dengan kombinasi sinkron (tatap muka dan daring langsung) dan asinkron (modul dan video mandiri), serta penilaian berbasis proyek. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan hybrid secara signifikan meningkatkan kemampuan peserta dalam mengoperasikan teknologi produktivitas (Google Workspace, Canva, Trello), berkomunikasi secara profesional di ruang digital, serta berpikir kritis dalam memecahkan masalah berbasis teknologi. Evaluasi pre-test dan post-test menunjukkan peningkatan skor rata-rata sebesar 38%. Selain itu, peserta melaporkan peningkatan kepercayaan diri dalam menghadapi wawancara kerja daring, menyusun portofolio digital, dan melakukan presentasi virtual. Penelitian ini menyimpulkan bahwa model pembelajaran hybrid yang dirancang secara kontekstual dapat menjadi solusi efektif untuk menjembatani gap keterampilan digital sekaligus menyiapkan generasi muda yang lebih kompeten, adaptif, dan siap bersaing di era global. Rekomendasi diberikan untuk integrasi kurikulum digital secara menyeluruh di lembaga pendidikan dan pelatihan kerja.
Application of Machine Learning for Classifying and Identifying Security Threats Using a Supervised Learning Algorithm Approach Arta, Yudhi; Mohamad Samuri, Suzani; Syafitri, Nesi; Hanafiah, Anggi; Oktaria, Wina; Maripati, Maripati; Pandu Cynthia, Eka
INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Vol. 10 No. 3 (2025): November
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/aqjdbj22

Abstract

The rapid growth of harmful web content has intensified the demand for intelligent systems capable of accurately classifying cyber threats based on URL patterns. This study evaluates two widely used supervised learning algorithms, Random Forest and Naïve Bayes, for probabilistic classification of multi-class URL datasets. A synthetic dataset comprising 547,775 URLs was designed to reflect realistic threat distribution: benign (65.74%), phishing (14.46%), defacement (14.81%), and malware (4.99%). Each sample included simple structural features such as URL length, number of dots, HTTPS usage, and keyword indicators. Both models were tested using identical stratified train-test splits with varying sample sizes, including focused experiments on 15,000 and 100,000 entries. Results revealed that both models achieved high recall and precision only for the benign class, while failing to detect minority classes. For Random Forest, precision and recall for benign URLs reached 1.00 but dropped to 0.00 for phishing, defacement, and malware in all test scenarios. Naïve Bayes exhibited similar shortcomings, highlighting the impact of class imbalance and limited feature expressiveness. This research concludes that while Random Forest and Naïve Bayes are computationally efficient, they are inadequate for detecting cyber threats without preprocessing techniques such as SMOTE, cost-sensitive learning, or feature enrichment. Future work will explore adaptive hybrid models with contextual features and deep learning frameworks to enhance multi-class detection in real-world cybersecurity scenarios.
Co-Authors Adi Mustofa Afriyanti, Liza Ahyani Junia Karlina Alwis Nazir Anggi Pranata Anwar Alfaruqi Sipayung Aprijon Aprijon Ardiansyah Saputra Arifandy, M. Imam Atmojo, Wahyu Tisno Baehaqi Batubara, Supina Budianita , Elvia Chinthia, Maulidania Mediawati Cynthia, Dessy Nia Cynthia, Maulidania Mediawati Dessy Nia Cynthia Dicky Abimanyu Dina Septiawati Dwi Remawati Edi Ismanto Effendi, Noverta Elin Haerani Elvia Budianita Fadhilah Syafria Febi Nursalisah Febi Yanto Fikri, Mhd Ikhsanul Fitra Kurnia Fitri Insani Fitri Wulandari Fitriani Muttakin Fitriani Muttakin Gultom, Imeldawaty Gusti, Siska Kurnia Hammam Zaki Hanafiah, Anggi Hasdi Radiles Iis Afrianty Inggih Permana Intan Eria Elfi Iwan Iskandar Iwan Iskandar Jannata, Nanda Januar Al Amien Jasril Jasril Jeki Dwi Arisandi Khairuniza, Nabila Lestari Handayani M Imam Arifandy M. Afdal M. Afdal M. Afif Rizky A. M. Imam Arifandy Mardiah Maripati, Maripati Maulidania Mediawati Chinthia Maulidania Mediawati Cynthia mohamad samuri, suzani Mohd Fadli Ariansyah Muhammad Affandes Muhammad Eka Muhammad Fikry Muhammad Irsyad Muhammad Khairy Dzaky Muhammad Ridha MUHAMMAD YUSUF Muhammad Zen, Muhammad Mulyati, Sabar Mushlihul Afif Nazaruddin Nazaruddin Nazir, Alwis Nazruddin Safaat Nazruddin Safaat H Novi Yanti Novi Yanti nursalisah, febi Octadino Hariyadi Okfalisa Okfalisa Oktaria, Wina Pizaini Pizaini Putra, Randi Rian Rahmad Al Rian Rahmat Al Hafiz Rahmawati Rahmawati, Lailia Raihan Mahdy Reski Mai Candra Ritonga, Sinta Wahyuni Rizki, Cindy Atika Roni Setyawan Rusmin Saragih, Rusmin Sarbaini Sarbaini Sinaga, Ayu Puspita Sari Siti Ramadhani Sri Hariyati Fitriasih, Sri Hariyati Sugandi, Hatami Karsa Sulistia Ningsih, Sulistia Surya Agustian Suwanto Sanjaya Syafitri, Nesi Syaifullah Syaifullah Wiwik Hidayati Yelfi Yelfi Yelvi Fitriani Yelvi Fitriani Yelvi Vitriani Yenggi Putra Dinata Yudhi Arta, Yudhi Yusra Yusra . Yusra Yusra Yusra Yusra Yusra, Yusra Zulham Zulham