Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Buana Informatika Pixel : Jurnal Ilmiah Komputer Grafis Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Infotech Journal Jurnal Khatulistiwa Informatika JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Sebatik Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Explore IT : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Kumawula: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknologi Informasi : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika Jurnal Mnemonic JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Santika : Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Jurnal Informatika Terpadu Indexia Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Journal of Practical Computer Science (JPCS) Prioritas : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Synergy : Jurnal Ilmiah Multidisiplin Samakta: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat E-Amal: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Ilmu Komputer Ruru JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Jurnal Sistem Informasi (JASISFO) Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer
Asriyanik .
Universitas Muhammadiyah Sukabumi, Sukabumi
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 78 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 78 Documents
Search

 4   5   6   7   8 
Machine Learning-Based Classification for Scholarship Selection Asriyanik Asriyanik; Agung Pambudi
PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Vol. 11 No. 2 (2023): September 2023
Publisher : LPPM Universitas Islam 45 Bekasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33558/piksel.v11i2.7393

Abstract

University of Muhammadiyah Sukabumi (UMMI) is a university that accepts KIP scholarship every year. However, KIP student applicants always exceed the quota, so it requires a re-selection process to determine KIP Shcolarship Awardee. UMMI does not have a clear method to support decisions in the selection process for KIP Shcholarship Awardee. To solve this problem, a classification modeling process will be carried out from previous data using machine learning algorithms, namely with Decision Tree (DT) and Support Vector Machine (SVM) algorithms. The general method for its development uses the SEMMA method (Sample, Explore, Modify, Model, Assess). Starting with collecting a dataset of KIP recipients studying at UMMI from 2021-2022 which amounted to 519 data with 16 attributes. From the results of exploration, the main attributes that became features for modeling were DTKS Status, P3KE Status, Combined income of father and mother and achievement. These attributes are converted into numeric data for easy data modeling. The results of K-Fold Cross-Validation for the DT model in the case of classification of KIP Kuliah recipients resulted in an accuracy of 78.44% of the entire test dataset, a precision of 0.73107 indicating that 73.11% of the model's predictions were correct, recall (sensitivity level) of 78.45% and an F1 score of 73.20%. The results of modeling and validation with SVM are 80.17% accuracy, 84.44% precision and 80.17% recall. The SVM model shows slightly better in terms of accuracy and precision, both models show competitive performance in classifying KIP scholarship recipients studying at UMMI.
Strengthening the Strategic Thinking Competency of Junior High School Teachers Through Education for Sustainable Development-Based Scenario Training Suhendar Suhendar; Syane Triwulandari; Asriyanik Asriyanik
Samakta: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 3 No. 1 (2026): Samakta: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : CV. Dharma Samakta Edukhatulistiwa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61142/samakta.v3i1.337

Abstract

Education faces a major challenge in preparing a generation capable of responding to uncertainties caused by climate change and the sustainability crisis. The Education for Sustainable Development framework emphasizes strategic thinking competence as the ability to design adaptive actions based on systemic analysis and future projections. However, learning practices in schools still tend to present climate change in an informative manner without training students’ anticipatory capacity. This community service program employed a Participatory Action Research (PAR) approach to strengthen junior high school teachers’ strategic thinking competence through ESD-based scenario training. Seventeen teachers in West Java participated in an online training program consisting of planning, action, observation, and reflection cycles. The activities included strengthening ESD concepts, scenario development techniques, and contextual climate change module design. Evaluation was conducted through pretest–posttest comparison and rubric-based module assessment. The results showed an increase in the average score from 67 to 84. The teaching modules produced demonstrated teachers’ ability to identify driving forces, formulate key uncertainties, and design multiple logical and contextual future scenarios. The program effectively enhanced teachers’ pedagogical capacity and contributed to the transformation of future-oriented learning practices.
Peningkatan Kompetensi Guru Sekolah Dasar melalui Pelatihan AI dan Literasi Digital Asriyanik Asriyanik; Agung Pambudi; Din Azwar Uswatun
Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 5 No. 5 (2025): September 2025 - Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Indonesian Scientific Journal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59395/altifani.v5i5.829

Abstract

Transformasi digital dalam pendidikan menuntut peningkatan kompetensi digital guru sekolah dasar, namun masih terdapat kesenjangan signifikan dalam pemanfaatan teknologi di kalangan pendidik sekolah dasar. Pengabdian masyarakat ini bertujuan meningkatkan kompetensi digital guru SDIT Al Khoiriyah Al Husna melalui program pelatihan AI dan literasi digital yang terstruktur. Penelitian menggunakan pendekatan participatory learning dengan desain quasi-experimental pre-test dan post-test yang melibatkan 18 guru sekolah dasar. Pelatihan intensif 3 hari mengintegrasikan tiga modul utama: literasi digital dasar, coding melalui unplugged learning, dan implementasi kecerdasan buatan dalam pendidikan dasar. Hasil menunjukkan peningkatan luar biasa yang melampaui semua target yang ditetapkan: rata-rata peningkatan kompetensi sebesar 54,1% (target minimal 25%), 100% peserta mengalami peningkatan (target minimal 80%), dan N-Gain rata-rata 0,363 (kategori sedang). Domain integrasi teknologi mencapai peningkatan tertinggi 68,3%, diikuti coding (53,5%), AI (52,3%), literasi digital (49,4%), dan penilaian diri (47,2%). Program berhasil menciptakan dampak berkelanjutan melalui komunitas belajar guru dan komitmen institusional untuk mengintegrasikan teknologi dalam kurikulum sekolah. Model pelatihan ini dapat menjadi rujukan pengembangan kompetensi digital guru sekolah dasar dalam konteks pendidikan Indonesia.
IMPLEMENTASI YOLOV12 UNTUK DETEKSI KERUSAKAN VISUAL PADA PAKAIAN BEKAS BERBASIS CITRA DIGITAL Hawarizmi Ummul Adzkia; Asriyanik Asriyanik; Winda Apriandari
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17628

Abstract

Peningkatan transaksi jual beli pakaian bekas secara daring menuntut adanya sistem inspeksi kualitas yang objektif dan konsisten untuk menilai kelayakan produk sebelum dipasarkan. Namun, proses penilaian kerusakan pakaian masih banyak dilakukan secara manual sehingga bersifat subjektif dan memerlukan waktu, yang berpotensi menurunkan efisiensi quality control. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi kerusakan pakaian bekas menggunakan pendekatan object detection dengan arsitektur YOLOv12. Metode penelitian mengacu pada tahapan CRISP-DM yang meliputi pengumpulan data dari sumber publik, anotasi bounding box pada empat kelas objek yaitu clothes, cut, hole, dan stain, pelatihan model, evaluasi performa, serta implementasi sistem berbasis website. Evaluasi dilakukan pada 148 citra uji dengan total 331 objek menggunakan metrik Precision, Recall, mAP50, dan mAP50-95. Hasil pengujian menunjukkan nilai Precision sebesar 0,415, Recall sebesar 0,474, mAP50 sebesar 0,426, dan mAP50-95 sebesar 0,279. Model menunjukkan performa terbaik pada kelas clothes dengan nilai Recall mencapai 1,00, namun masih memiliki keterbatasan dalam mendeteksi kerusakan berukuran kecil seperti cut dan hole. Model kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi web menggunakan Flask sebagai backend dan antarmuka frontend berbasis TSX untuk menampilkan hasil deteksi secara real-time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mendeteksi kerusakan pakaian bekas secara otomatis dan berpotensi menjadi alat bantu inspeksi kualitas pada ekosistem Thrift digital
IMPLEMENTASI YOLOV11 UNTUK DETEKSI GERAKAN SANDI SEMAFOR DENGAN PENDEKATAN POSE ESTIMATION Elvan Nasrul; Asriyanik Asriyanik; Agung Pambudi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17672

Abstract

Sandi semafor merupakan keterampilan komunikasi nonverbal dalam kegiatan kepramukaan yang menyandikan huruf alfabet melalui konfigurasi posisi kedua lengan menggunakan bendera. Evaluasi gerakan semafor yang masih dilakukan secara manual oleh instruktur menyebabkan penilaian cenderung subjektif dan tidak konsisten, terutama pada kondisi pencahayaan dan latar belakang yang bervariasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi otomatis sandi semafor yang mampu memberikan penilaian lebih objektif serta mempertahankan konsistensi prediksi pada kondisi pencahayaan dan latar belakang yang bervariasi. Sistem dikembangkan menggunakan algoritma YOLOv11s-Pose dengan pendekatan pose estimation, mengacu pada kerangka kerja Microsoft Team Data Science Process (TDSP) yang mencakup tahapan Business Understanding, Data Understanding, Modeling, dan Deployment. Dataset terdiri dari 1.300 citra gabungan data publik dan data primer dengan variasi latar belakang dan intensitas cahaya, dianotasi menggunakan keypoints tubuh bagian atas, dan dilatih selama 150 epoch menggunakan optimizer AdamW. Hasil evaluasi menunjukkan nilai mAP@0.5 sebesar 0,984 dengan precision dan recall mendekati sempurna. Evaluasi melalui confusion matrix juga menunjukkan model mampu membedakan huruf dengan konfigurasi lengan yang mirip. Pengujian pada tiga kondisi visual berbeda membuktikan model tetap stabil dengan skor kepercayaan rata-rata 0,82, termasuk pada kondisi minim cahaya.
IMPLEMENTASI E-COMMERCE TANAMAN KAMPUNG FLORY SABINA MENGGUNAKAN METODE WATERFALL musyfik, muhammad; Asriyanik Asriyanik; Lelah Lelah
Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer Vol. 2 No. 3 (2022): November: Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/juritek.v2i3.421

Abstract

Kampung flory sabina adalah kampung yang dipenuhi tanaman-tanaman yang terletak di selabintana kabupaten sukabumi. Selain itu, kampung flory sabina sering melakukan penjualan kepada pengunjung yang berkunjung ke kampung flory sabina. Sebelum adanya pandemic kampung flory sabina mampu menjual tanaman-tanaman sekitar 50-100 tanaamn perharinya. Setelah adanya pandemi, penjualan dan pengunjung ke kampung flory sabina berkurang dengan penjualan perhari sekitar 10-20 tanaman. Sehubungan dengan permasalahan penurunan penjualan yang sedang dialami kampung flory sabina, maka dirancanglah suatu sistem atau website e-commerce untuk memasarkan produk menggunakan jasa pesanan online. Pennulis melakukan pemecahan masalah terseut dengan melakukan permodelan waterfall yang biasa disebut dengan model air terjun. Dari penelitian ini menghasilkan sistem e-commerce berbeasis web yang dapat digunakan oleh kampung flory sabina sebagai media promosi dan penjualan produk kepada pengunjung atau konsumen dan dapat membantu meningkatkan penjualan di kampung flory sabina.
DETEKSI HUKUM TAJWID ALIF LAM SYAMSIYAH DAN QOMARIYAH PADA CITRA AYAT AL-QUR’AN MUSHAF UTSMANI MENGGUNAKAN MODEL YOLOV11S Rani Febriani; Asriyanik; Prajoko
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.10304

Abstract

The ability to read the Qur'an in accordance with the rules of tajwid is a fundamental aspect of Qur'anic learning, particularly in recognizing the rules of Alif Lam Shamsiyyah and Alif Lam Qamariyyah. However, many students still experience difficulties in accurately identifying these two tajwid rules due to the limited availability of interactive learning media and the lack of technology-based automatic detection systems. Recent advances in artificial intelligence, particularly in the fields of computer vision and object detection, offer promising opportunities to support tajwid learning in a more effective and real-time manner. This study aims to develop an automatic detection system for the tajwid rules of Alif Lam Shamsiyyah and Alif Lam Qamariyyah in images of Qur'anic verses from the Uthmani Mushaf using the YOLOv11s model. The research methodology follows the CRISP-DM framework, consisting of six stages: business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, and deployment. The dataset comprises 1,400 images collected from a combination of the Indonesian Ministry of Religious Affairs' digital Mushaf and photographs of printed Mushaf copies. The images were subsequently annotated and augmented using Roboflow. The model was trained using Python on the Google Colab platform with an input image size of 640 × 640 pixels and the Adam optimizer. The evaluation results demonstrate that the YOLOv11s model achieved excellent detection performance, with a precision of 98.5%, a recall of 99.0%, and an mAP@50 of 98.9%. The best-performing model was then deployed as a web-based application using the Flask framework to enable automatic and real-time tajwid detection. Based on the findings, the YOLOv11s model is proven to be an effective solution for supporting interactive, adaptive, and accurate computer vision-based tajwid learning
Analisis Sentimen Publik Terhadap Isu Selat Hormuz Pada Platform X Menggunakan Multinomial Naive Bayes Arman Surahman; Asep Budiman Kusdinar; Asriyanik
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.10891

Abstract

Abstrak. Eskalasi konflik geopolitik di Selat Hormuz memicu lonjakan opini publik di media sosial X yang rentan terhadap bias jika dianalisis secara manual. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi kecenderungan sentimen publik secara otomatis menggunakan kerangka kerja Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Sebanyak 3.000 cuitan diekstraksi dan melewati tahapan text preprocessing, menyisakan 2.581 dokumen teks bersih. Transformasi teks dilakukan menggunakan pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dengan ekstraksi fitur N-Gram. Pemodelan diklasifikasikan menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes (MNB) yang dioptimasi melalui Hyperparameter Tuning (GridSearchCV) dan diseimbangkan menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Evaluasi performa model klasifikasi berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 80,66%. Uji validitas sampel terhadap label otomatis menghasilkan nilai Cohen’s Kappa 0,4308 yang mengindikasikan tingkat kesepakatan sedang. Temuan ini menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu mengekstraksi pola sentimen masyarakat secara terukur sebagai referensi berbasis data bagi pengamat kebijakan internasional.
Co-Authors Abhista Hibatullah, Akbar Adi Sunarto, Asril Adiwijaya, Fahmi Adzkia, Hawarizmi Ummul Afiansyah, Rifan Agung Pambudi Agung Pambudi Agung Pambudi Akyas Hifdzi Rahman, Rifqi Alifatih, Auriel Haiqal Arman Surahman Asep Budiman Kusdinar Asep M.Ramdan Asep Muhamad Ramdan Asril Adi Sunarto Azhilla Margiani Saraswati Budhy Adzy, Luthfy Budiman Kusdinar, Asep Dafa Satria Sidik, Muhamad Dang Kurniawan, Dito DANNY RAMADHAN Daris Riyadi Dasep M Luay Didik Indrayana Din Azwar Uswatun Edward, MA Algifari Eka Fitriah, Tika Elvan Nasrul Elwanda Putra, Isra Fadhil Faizal Akbar Fahmi Nurfalah Fajar Hikmal Gunawan Fathia Frazna Az-Zahra Fathia Frazna Azzahra Frananda Adiezwara Ramadhan, Mohamad Frazna Azzahra, Fathia Frazzna Az-zahra, Fathia Hawarizmi Ummul Adzkia Ilmi Barokah Indra Griha Tofik Isa iqbal setiawan Isa, Indra Griha Tofik Iwan Rizal Setiawan Jamaludin, Firdaus kania, euis Kokom Komariah Kokom Komariah Larasati Mayan Pramesti Lelah Lelah Lelah Lelah Leonita Siwiyanti lucky valiant M. Rizky Suherlan MA Algifari Edward Maulana Muhammad Rizky Mohamad Nurizki Mohamad Ridwan Mokhamad Hendayun Mubharak, Gilang Fauzul Muhammad Drajat Ramdhani muhammad musyfik Muhammad Zaynurroyhan Mulud Muchamad, Reski musyfik, muhammad Nesta Suandana, Ilham Nur Asiah Ramdani Nuraeni, Fika Nurmillah, Risma Prajoko . Prajoko Prajoko Putra, Muhammad Rafli Afandi Rahmawati, Verra Sri Yulia Ramadhan, Vito Rambe, Sarah Syakira Ramdan, Adam Rani Febriani Rijal Agus Rusmana Risma Nurmilah Riyadi, Daris Rustiandi, Ryan Santiastry, Sany Sarah Novia Hermawanti Siti Nurazizah Soebandi, Andry Subhan, Roby Azhari Suhendar Syafira Zahara Syah Rizal Fauzy Syahputra, M Ramdhan Syane Triwulandari widi aulia rohmah Winda Apriandari Winda Apriandari Winda Apriyandari Zahra, Fathia Frazna Az