Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.713
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Conference on Engineering and Technology Development (ICETD) Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (JPKM) Tabikpun Jurnal Pengabdian Masyarakat Tapis Berseri Jurnal Alih Teknologi Sistem Informasi (JATSI)
Fenty Ariani
Universitas Bandar Lampung
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Engineering Health Professions Other

Published : 56 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 56 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Aplikasi Deteksi Dini Dan Penanganan Pada Gangguan Kecemasan Menggunakan Metode Random Forest Putri, Maya Wulandari; Ariani, Fenty; Kurniawan, Ari; Yuli Endra, Robby; Aprilinda, Yuthsi
Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Vol 16, No 1 (2025): Juni
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/jsit.v16i1.4309

Abstract

Gangguan kecemasan merupakan salah satu isu kesehatan mental yang penting, berpotensi memengaruhi kualitas hidup dan produktivitas individu. Di Indonesia, rendahnya kesadaran tentang kesehatan mental dan stigma terhadap layanan psikolog seringkali menghalangi orang yang membutuhkan bantuan. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi dini gangguan kecemasan dan memberikan penanganan yang tepat melalui penggunaan metode Random Forest. Aplikasi ini menganalisis 25 gejala kecemasan dan mengkategorikan tingkat kecemasan menjadi normal, ringan, sedang, dan berat dengan pendekatan voting mayoritas dari sejumlah pohon keputusan. Evaluasi menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu memberikan diagnosis yang akurat serta menawarkan solusi untuk penanganan. Dengan demikian, aplikasi ini tidak hanya memfasilitasi akses ke layanan kesehatan mental, tetapi juga berperan dalam meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pentingnya perhatian terhadap kesehatan mental.
Pendampingan Operator SIIDA untuk Mempercepat Pengisian Data Inovasi dan Meningkatkan Indeks Inovasi Daerah Lampung Selatan Ari, Ari Kurniawan Saputra; Endra , Robby Yuli; Erlangga, Erlangga; Ariani, Fenty; Kurniawan, Ahmad Shaleh
Jurnal Pengabdian Masyarakat Tapis Berseri (JPMTB) Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Pengabdian Masyarakat Tapis Berseri (JPMTB) (Edition Oktober)
Publisher : Pusat Studi Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/jpmtb.v4i2.151

Abstract

The mentoring activity for the Regional Innovation Index Information System (SIIDA) operators in South Lampung Regency was carried out to strengthen digital-based innovation reporting governance. This activity was motivated by the gap between the number of implemented innovations and those officially reported. The main objective was to enhance the competence of regional government operators in understanding innovation classifications and independently inputting data into the SIIDA platform. The implementation method included socialization, hands-on technical training, data verification, and online monitoring. The results indicated a significant improvement, with reported innovations increasing from 64 to 216 and the reporting index score rising from 0.00 to 91.66, while operators’ comprehension improved from 62% to 88%. The activity proved effective in enhancing the technical capacity of local government staff and strengthening evidence-based innovation reporting. In conclusion, this mentoring model is feasible for sustainable implementation as a strategy to improve regional innovation performance
Pendampingan Manajemen Produksi untuk Meningkatkan Produktivitas UMKM Keripik Pisang Celsy Lia di Bandar Lampung Fenty Ariani; Asep Trisna Setiawan; Maulidiana M; Robby Yuli Endra; Arnof dwi ferdiza
Jurnal Pengabdian Masyarakat Tapis Berseri (JPMTB) Vol. 5 No. 1 (2026): Jurnal Pengabdian Masyarakat Tapis Berseri (JPMTB) (Edition April)
Publisher : Pusat Studi Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/jpmtb.v5i1.182

Abstract

Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) play a vital role in supporting economic growth, yet they still face numerous challenges in managing their production processes. Celsy Lia Banana Chips MSME in Bandar Lampung is a processed food business with growth potential, yet it still faces several challenges, including the use of primitive production equipment, resulting in limited production capacity, suboptimal production management, and manual work processes. This community service activity aims to increase business productivity through production management assistance for partner MSMEs. The implementation method includes field observation, problem identification, production process management assistance, education related to work efficiency, and assistance in organizing a more effective production flow. The activity results show an increase in partners' understanding of the importance of structured production management, increased production process effectiveness, and a gradual increase in business production capacity. Direct assistance also helps partners identify production obstacles and determine solutions appropriate to business conditions. With this activity, MSMEs are expected to be able to increase business productivity and develop more efficient and sustainable production processes
Penalaran Kompleks pada Citra Digital Motif Batik Lampung Menggunakan Model LVLM Ari Kurniawan Saputra; Robby Yuli Endra; Fenty Ariani; Erlangga Erlangga; Iing Lukman
EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi Vol 16, No 1 (2026): Juni
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/expert.v16i1.4926

Abstract

Penelitian ini menerapkan Large Vision-Language Model (LVLM) untuk melakukan penalaran kompleks berbasis Chain-of-Thought (CoT) pada citra digital motif batik Lampung. Batik Lampung merupakan warisan tekstil tradisional masyarakat Lampung yang dicirikan oleh empat motif khas: Leluak Tehambur (Kota Metro), Kapal Pesagi (Kabupaten Lampung Selatan), Pohon Hayat (Kabupaten Pesawaran), dan Motif Bambu (Kabupaten Pringsewu). Pendekatan berbasis CNN yang ada tidak mampu menjelaskan makna budaya yang terkandung dalam motif-motif tersebut, sehingga mendorong kebutuhan akan model yang mampu melakukan penalaran semantik. Dataset mandiri BLD-28 sebanyak 28 citra dikumpulkan dari empat Dekranasda resmi di Provinsi Lampung dan dianotasi oleh pakar budaya dengan inter-annotator agreement κ = 0,89. Model InternVL2-8B di-fine-tune menggunakan Low-Rank Adaptation (LoRA, r = 64, α = 128) dengan fungsi loss multi-task yang menggabungkan objektif klasifikasi dan generasi CoT. Hasil menunjukkan InternVL2-8B mencapai akurasi 94,37%, mIoU 88,12%, dan Reasoning Coherence Score (RCS) 4,62/5,00, melampaui seluruh baseline CNN maupun LVLM pembanding secara signifikan (uji McNemar, p < 0,001). Penalaran CoT terbukti meningkatkan akurasi klasifikasi sebesar 3,21 poin dibandingkan klasifikasi langsung, membuktikan kelayakan LVLM untuk pengenalan motif tekstil tradisional Indonesia yang berbasis pemahaman budaya
Rancang Bangun Smart Greenhouse Berbasis Internet of Things Menggunakan ESP32 dengan Monitoring dan Kontrol Otomatis Adi Permana; Fenty Ariani; Ari Mardiansyah; Nurdianita Nurdianita
EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi Vol 16, No 1 (2026): Juni
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/expert.v16i1.4940

Abstract

Keberlangsungan pengelolaan greenhouse menuntut pemantauan berkesinambungan disertai pengaturan kondisi lingkungan demi mempertahankan pertumbuhan tanaman pada keadaan optimum. Keterlambatan merespons perubahan suhu, kelembapan udara, kelembapan tanah, serta intensitas cahaya kerap muncul akibat aktivitas pemantauan yang masih dikerjakan manual. Riset ini memiliki objektif merancang sekaligus membangun prototype Smart Greenhouse berbasis Internet of Things memakai mikrokontroler ESP32 yang sanggup menjalankan Monitoring lingkungan secara real-time beserta pengoperasian aktuator otomatis. Pendekatan Prototype diterapkan melalui identifikasi kebutuhan, penyusunan rancangan sistem, realisasi perangkat keras maupun perangkat lunak, verifikasi, lalu penilaian menyeluruh sistem. Implementasi mengombinasikan sensor DHT22, soil moisture, BH1750, modul relay, pompa air, serta kipas pendingin yang terhubung menuju dashboard berbasis web menggunakan jaringan Wi-Fi. Rerata galat suhu mencapai 0,26°C, galat kelembapan udara mencapai 1%, respons pompa memerlukan 1,82 detik, respons kipas berlangsung 1,2 detik, keterlambatan pengiriman data menuju dashboard mencapai 0,82 detik, sedangkan seluruh skenario fungsional memperoleh keberhasilan 100%. Keseluruhan capaian tersebut menegaskan kemampuan sistem dalam mendukung Monitoring serta pengendalian lingkungan greenhouse secara otomatis dan real-time sehingga efisiensi pengelolaan meningkat sementara ketergantungan terhadap pemantauan manual berkurang.
Face Recognition dengan YOLO 8 dan Convolutional Neural Network (CNN) Asep Trisna Setiawan; Ary Setijadi Prihatmanto; Erlangga Erlangga; Fenty Ariani; Adi Permana
EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi Vol 15, No 2 (2025): December
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/expert.v15i2.4658

Abstract

Pengenalan wajah merupakan teknologi penting dalam biometric authentication untuk sistem keamanan dan identifikasi otomatis, namun metode tradisional masih terkendala oleh variasi pose dan pencahayaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengintegrasikan arsitektur YOLOv8 sebagai face detector dan Convolutional Neural Network (CNN) sebagai face recognizer ke dalam satu pipeline end-to-end yang efisien. Metodologi yang digunakan melibatkan penggunaan YOLOv8 untuk deteksi dan lokalisasi wajah secara real-time, diikuti proses cropping serta alignment, dan diakhiri dengan klasifikasi identitas menggunakan model CNN berbasis transfer learning. Dataset yang digunakan mencakup 38 individu dengan total 380 citra yang dilatih menggunakan GPU NVIDIA GTX 1070. Hasil penelitian menunjukkan bahwa YOLOv8 mencapai performa sangat baik dengan nilai mean Average Precision (mAP@0.5) sebesar 0,972 dan waktu inferensi hanya 12,5 ms per frame. Sementara itu, model CNN berhasil mencapai akurasi pengujian sebesar 93,8% dengan F1-Score 0,93. Meskipun sistem mengalami penurunan performa pada kondisi pencahayaan rendah (low light) dan oklusi, integrasi kedua model ini terbukti tangguh dan layak diimplementasikan untuk aplikasi praktis seperti kontrol akses dan sistem kehadiran otomatis secara real-time. Pengembangan lanjutan disarankan untuk meningkatkan ketahanan model terhadap pose ekstrem dan hambatan visual yang berat.
Co-Authors Adi Guntoro Adi Permana Afandi, Freddy Nur Agustian Prakarsyah Ahmad Cucus Ananta Reza Bahar Anggraini, Mar Hidayati Anisa Nurul Fallah Ari Kurniawan Saputra Ari Mardiansyah Arnes Yuli Vandika Arnof dwi ferdiza Ary Setijadi Prihatmanto Asep Trisna Setiawan Ayu Kartika Puspa Charles Evan Djabumir Claunisa, Zahira Cantika Destri Silvira Ocha Eryani Dewi Setya Lusi Dian Kurniawan Elvira Trisnasari Emy Sugandasari Erlangga Erlangga Erlangga Handy Widjaya Iing Lukman Kurniawan, Ahmad Shaleh Kurniawan, Ari Lyse Nuriska M Naufal Alfarizi Pakpahan M. Alkautsar Mar Hidayati Anggraini Maria Shusanti Febrianti Marpitalia Marpitalia Maulidiana M Nurdianita Nurdianita Prakarsa Cendekia Putri, Maya Wulandari Ramses Parulian Sinaga Repa Aprilia Riza Muhida Robby Yuli Endra Saida Sinaga Taqwan Thamrin Theresia Cathline Adelia Tia Tanjung Usman Rizal Wiwin Susanty Yeni Oktavia Yudi Fadli Yulfriwini Yuliana Yuliana Yuthsi Aprilinda Yuthsi Aprlinda