Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.19
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Jifosi Bulletin of Information Technology (BIT) Kontribusi: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Borneo Informatika dan Teknik Komputer (JBIT) The Indonesian Journal of Computer Science Research Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Management of Information System Journal Advance Sustainable Science, Engineering and Technology (ASSET) Proceeding International Conference on Digital Education and Social Science
Aidina Ristyawan
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Arts Humanities Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation Other

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 24 Documents
Search

 1   2   3 
Penerapan Metode First Come First Serve (FCFS) Untuk Pengembangan Sistem Informasi Penjadwalan Produksi Ferdian Ahmat Felmidi; Erna Daniati; Aidina Ristyawan
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2025): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i2.202

Abstract

Sistem informasi penjadwalan produksi untuk usaha pembuatan box speaker "K3 Production" dikembangkan menggunakan metode prototyping dan model Unified Modeling Language (UML). Sistem ini menerapkan metode First Come First Serve (FCFS) untuk otomatisasi penjadwalan, pengelolaan pesanan, tugas pekerja, dan laporan produksi. Tujuan pengembangan sistem ini untuk meningkatkan efisiensi proses produksi, memperkirakan waktu penyelesaian secara akurat, serta mengatasi masalah penjadwalan manual yang sering menyebabkan keterlambatan dan ketidakteraturan. Sistem ini dirancang agar dapat memenuhi kebutuhan fungsional dan non-fungsional, dilengkapi dengan perangkat keras dan lunak yang sesuai untuk mendukung operasionalnya. Dalam proses pengembangannya, dilakukan pemodelan dan analisis proses bisnis menggunakan BPMN, diagram aktivitas, squence diagram, dan diagram use case guna memberikan visualisasi dari interaksi user dengan sistem. Hasilnya, sistem menyediakan tampilan antarmuka yang memudahkan pengguna seperti halaman utama, input pesanan, jadwal kerja produksi, login, dan laporan produksi. Sistem ini diharapkan dapat membantu UMKM dalam mengelola proses produksi secara otomatis, meningkatkan efisiensi, dan memanfaatkan teknologi informasi secara optimal dalam proses produksi box speaker. Dengan demikian, sistem ini mampu mengatasi tantangan penjadwalan manual dan lonjakan permintaan secara efektif.
Evaluasi Kesesuaian Implementasi SIMRS Khanza Berdasarkan Model Human-Organization-Technology Fit (HOT-FIT) Nur Alamsyah; Erna Daniati; Aidina Ristyawan
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2025): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v4i2.204

Abstract

Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) merupakan kunci peningkatan efisiensi operasional dan mutu layanan. Wawancara dengan pengguna di unit rekam medis RS Bhayangkara Nganjuk mengungkap kendala seperti inkonsistensi data, kegagalan tampilan informasi, dan kesulitan penyusunan laporan. Penelitian ini mengevaluasi keberhasilan implementasi SIMRS sekaligus mengidentifikasi faktor determinannya menggunakan model Human‑Organization‑Technology Fit (HOT‑FIT). Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, studi literatur, dan kuesioner HOT‑FIT pada 420 pengguna (sampel ditentukan dengan rumus Slovin). Analisis—dijalankan dengan SPSS—mencakup uji validitas, reliabilitas (Cronbach’s Alpha 0,984), uji t, uji F, dan koefisien determinasi. Ketujuh variabel HOT‑FIT berpengaruh signifikan terhadap keberhasilan sistem, dengan R² 0,879 yang menunjukkan 87,9 % variabilitas keberhasilan dapat dijelaskan oleh model. Hasil ini menegaskan bahwa implementasi SIMRS tergolong berhasil namun tetap memerlukan peningkatan pada mutu sistem, mutu informasi, mutu layanan, intensitas penggunaan, kepuasan pengguna, dan dukungan organisasi
Optimalisasi Pengenalan Wajah Pada Kondisi Low Light Menggunakan YOLOv5 Face Dan CLAHE Rayhan Ferdiansyah; Erna Daniati; Aidina Ristyawan
Bulletin of Information Technology (BIT) Vol 7 No 2 (2026)
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bit.v7i2.2784

Abstract

Degradation of illumination intensity in low light environments is a major issue that reduces the accuracy of deep learning based face detection and recognition systems. This study aims to optimize the performance of the biometric processing pipeline under extreme low light conditions without retraining the model. The novelty of this research lies in the design of a retrainless integration between the hybrid preprocessing of CLAHE and Bilateral Filter on the luminance channel of the LAB color space with the integrated processing pipeline of YOLOv5-Face and FaceNet. Mass testing was conducted using pair-based evaluation on 3,000 face pairs from the VGGFace2 benchmark dataset, simulated in a controlled manner using a gamma exponent value (y = 0,5). Experimental results show that the preprocessing stage successfully restored the YOLOv5-Face Detection Rate from 88.7% to 89.8%. Meanwhile, in the identity verification stage, the FaceNet model recorded an increase in class separability, achieving the highest Area Under the Curve (AUC-ROC) value of 0.927 (classified as excellent), a global accuracy of 89.3%, and the ability to maintain the stability of the Cosine Distance Gap at an index of 0.6005. This characteristic proves the robustness of the feature vector geometry in separating boundaries between identities without overlapping. The implementation of the system into a Streamlit web application confirms that this traditional contrast restoration method remains relevant, efficient, and reliable for securing biometric verification under low-light conditions.
Evaluasi YOLOv8 Nano Untuk Deteksi Logistik Pendaki Pada Clutter Ekstrem Kevin Risky Abadi; Erna Daniati; Aidina Ristyawan
Bulletin of Information Technology (BIT) Vol 7 No 2 (2026)
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bit.v7i2.2786

Abstract

Pemeriksaan logistik pendaki gunung secara manual saat ini dinilai tidak efisien dan sangat rentan terhadap kesalahan manusia (human error) akibat tingginya volume serta variasi barang bawaan yang sering menumpuk (clutter). Meskipun algoritma YOLOv8 sangat populer untuk deteksi objek, kinerjanya pada skenario kepadatan visual ekstrem belum teruji secara komprehensif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi ketangguhan model YOLOv8 Nano dalam mengidentifikasi lima kelas logistik pendaki pada lima tingkat kepadatan, mulai dari objek tunggal hingga tumpukan ekstrem. Penelitian ini mengadopsi metodologi standar CRISP-ML(Q) dengan memanfaatkan 13.792 sampel data kustom. Fase prapemrosesan menerapkan metode Stretch to guna mereduksi artefak visual pada area tepi citra. Hasil eksperimen mendemonstrasikan performa yang sangat presisi, ditandai dengan nilai Precision sebesar 0,971, Recall 0,954, dan mean Average Precision (mAP@50) mencapai 97,8%. Arsitektur ini terbukti sanggup mendobrak limitasi penelitian terdahulu dengan keberhasilan mempertahankan stabilitas mAP@50 di angka 96,22% pada pengujian kepadatan ekstrem (lebih dari 18 objek). Implementasi sistem berbasis aplikasi web lintas perangkat juga mencatatkan waktu inferensi real-time yang responsif, yakni 61,48 milidetik pada peramban laptop dan 72,62 milidetik pada telepon seluler. Kesimpulannya, algoritma YOLOv8n terbukti sangat reliabel untuk mengotomatisasi pelaporan logistik lapangan. Namun, limitasi masih ditemukan berupa degradasi akurasi pada objek mikro akibat fenomena kemiripan fitur antar-kelas dan distorsi pantulan cahaya. Studi mendatang direkomendasikan untuk mengintegrasikan teknik Slicing Aided Hyper Inference (SAHI) guna memitigasi kegagalan tersebut.
Evaluasi Kesuksesan Sistem TokSort Pada UMKM Devline Store Menggunakan Model DeLone dan McLean Aditya Arya Respati; Erna Danianti; Aidina Ristyawan
Management of Information System Journal Vol 4 No 3: Juli 2026
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/mis.v4i3.2785

Abstract

Manual order data management in small and medium enterprises may cause work delays, recording errors, and difficulties in monitoring order completion. This study evaluates the success of TokSort as a mobile-based information system for processing Comma Separated Values (CSV) order data at Devline Store using an adapted DeLone and McLean IS Success Model. A descriptive quantitative approach with an evaluative case study framing was applied. The respondents were 11 internal TokSort users directly involved in order data management, so total sampling was used. Data were collected through a Likert-scale questionnaire and observation, then analyzed using mean values, validity testing, reliability testing, and exploratory Spearman Rank correlation. The results show that all variables were classified as good: system quality 3.42, information quality 3.64, use 3.86, user satisfaction 3.59, and net benefits 3.73. Spearman Rank results indicate positive and significant relationships among the tested variables. These findings show that TokSort is considered successful in supporting order data processing, grouping, and monitoring based on internal users’ perceptions. However, system stability and the ability to reduce order processing errors still require improvement. This study contributes an empirical evaluation of an internal SME operational information system based on CSV file processing.
Pelatihan Edukasi Cyberbullying dan Pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) melalui Pembuatan Konten Digital Menggunakan Canva pada Posyandu Remaja Desa Kedawung Arie Nugroho; Achmad Nabila Abas; Anindya Purbasari; Kevin Satrio Cahyono; Moh. Azka Wildan; Shanti Oktafia; Aidina Ristyawan; Muhammad Najibulloh Muzaki
Kontribusi: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 7 No. 1 (2026): November 2026
Publisher : Cipta Media Harmoni

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53624/kontribusi.v7i1.959

Abstract

Latar Belakang: Penggunaan media sosial di kalangan remaja memberikan manfaat, tetapi juga meningkatkan risiko cyberbullying. Di sisi lain, Artificial Intelligence (AI) dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan konten digital yang kreatif dan edukatif. Tujuan : Kegiatan ini bertujuan meningkatkan pemahaman remaja tentang cyberbullying, etika bermedia sosial, serta keterampilan menggunakan Canva AI. Metode : Metode yang digunakan adalah edukasi partisipatif melalui empat tahapan, yaitu identifikasi kebutuhan, edukasi dan simulasi cyberbullying, pelatihan Canva AI, serta evaluasi dan presentasi hasil. Peserta kegiatan berjumlah 29 anggota Posyandu Remaja Desa Kedawung. Hasil : Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan pemahaman peserta mengenai bentuk, dampak, dan pencegahan cyberbullying serta kemampuan menggunakan Canva AI untuk membuat poster digital edukatif. Kesimpulan : Kegiatan ini berhasil meningkatkan literasi digital dan keterampilan peserta dalam menghasilkan konten positif untuk mendukung penggunaan media sosial yang bijak dan bertanggung jawab.
Monitoring Information System of Supplementary Feeding Program for Stunted Toddlers at Posyandu Matahari Amelia Nur Fadhila; Rina Firliana; Aidina Ristyawan
Proceeding International Conference on Digital Education and Social Science Vol. 3 No. 1 (2025): Proceeding International Conference on Digital Education and Social Science 202
Publisher : Asosiasi Pengelola Publikasi Ilmiah (APPI) PT PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55506/icdess.v3i1.170

Abstract

Stunting is a serious health issue in Indonesia, with a prevalence reaching 21.6% in 2022. The Supplementary Feeding Program at Posyandu Matahari, Bangkok Village, faces challenges in monitoring daily consumption, specifically in ensuring that the food is consumed by toddlers as recommended. The objective of this research is to develop a Supplementary Feeding Program monitoring information system capable of automatically classifying nutritional status, storing monitoring data, and generating systematic reports. This study is a system development research focused on stunted toddlers aged 6-59 months. The method employed is the prototyping method, which includes user requirements identification, prototype creation, system coding, testing, and implementation. The results demonstrate that the information system integrates daily Supplementary Feeding Program consumption data with digital anthropometric records. This system enables staff to analyze nutritional status developments in real-time and prepare monitoring reports more accurately. The study concludes that the implementation of a monitoring information system can address Supplementary Feeding Program consumption non-compliance and simplify reporting bureaucracy, thereby supporting the optimization of the Supplementary Feeding Program in improving the nutritional status of toddlers at Posyandu Matahari.
Perbandingan Kinerja Algoritma SVM, LSTM, dan Fine-tuned IndoBERT dalam Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia terhadap Mobil Listrik Erna Daniati; Arie Nugroho; Aidina Ristyawan; Hastari Utama
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 5 No. 1 (2026): Januari
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v5i1.245

Abstract

Penelitian ini menyajikan analisis sentimen terhadap opini publik di Indonesia mengenai mobil listrik menggunakan pendekatan fine-tuning pada model IndoBERT untuk meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen. Dengan semakin meningkatnya pergeseran global menuju transportasi berkelanjutan, memahami persepsi masyarakat sangat penting bagi keberhasilan adopsi mobil listrik di Indonesia. Penelitian ini menggunakan dataset berisi 1.517 komentar berbahasa Indonesia yang dikumpulkan dari platform media sosial dan dilabeli menjadi tiga kategori sentimen: positif, negatif, dan netral. Model yang digunakan adalah IndoBERT-base yang diperbaiki melalui proses fine-tuning pada dataset tersebut untuk meningkatkan performanya dalam klasifikasi sentimen. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa IndoBERT yang telah dilakukan fine-tuning mencapai akurasi sebesar 0,91, mengungguli tiga model baseline yaitu TF-IDF dengan SVM, LSTM, serta IndoBERT tanpa fine-tuning. Uji signifikansi statistik menggunakan uji McNemar membuktikan bahwa peningkatan tersebut signifikan secara statistik (p < 0,05). Selain itu, analisis tematik kualitatif mengungkapkan bahwa sentimen negatif didominasi oleh kekhawatiran terhadap harga yang mahal infrastruktur pengisian daya yang minim serta ketidakpercayaan terhadap kebijakan pemerintah sedangkan sentimen positif cenderung berkaitan dengan manfaat lingkungan dan insentif yang adil. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan fine-tuning pada IndoBERT secara signifikan meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen dan memberikan wawasan berharga mengenai opini publik yang mendukung pengembangan kebijakan dan strategi industri dalam mempromosikan mobilitas ramah lingkungan di Indonesia
Pelatihan Aplikasi Website Live CCTV Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Kediri Arie Nugroho; Aidina Ristyawan; Sucipto Sucipto; Erna Daniati; Dwi Harini; Putri Ameliya; Rizal Syihab Saputra Adam; Jodi Armyanto
Kontribusi: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 6 No. 2 (2026): Mei 2026
Publisher : Cipta Media Harmoni

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53624/kontribusi.v6i2.856

Abstract

Latar Belakang: Dinas Komunikasi dan Informatika (Diskominfo) Kabupaten Kediri memerlukan pendampingan dalam pengembangan sistem pengawasan untuk mendukung kegiatan monitoring kantor secara real-time melalui jaringan internet. Pelatihan penggunaan aplikasi website live CCTV digunakan untuk menunjang kebutuhan pengawasan di lingkungan Diskominfo Kabupaten Kediri. Tujuan: Pelatihan penggunaan aplikasi monitoring ini dilaksanakan untuk membantu petugas dalam menggunakan aplikasi website live CCTV. Metode: Pelatihan ini mengaplikasikan metode pendampingan langsung dan mentoring yang dilakukan oleh mahasiswa dalam waktu 1 bulan di Diskominfo Kabupaten Kediri. Hasil: Petugas  di  Diskominfo  Kabupaten Kediri dapat menggunakan aplikasi website live CCTV,  sehingga  dapat mendukung pengawasan dengan lebih baik. Kesimpulan: Melalui pelatihan intensif yang didukung oleh pendampingan tatap muka dan mentoring, petugas Diskominfo Kabupaten Kediri berhasil menguasai operasional aplikasi website live CCTVdengan efektif.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI KIP KULIAH BERBASIS MOBILE DENGAN AHP-SAW M. Dimas Ubaidilah; Rina Firliana; Aidina Ristyawan
Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer Vol. 5 No. 2 (2026): Juli
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Sains Al-Qur'an

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/biner.v5i2.11316

Abstract

Program Kartu Indonesia Pintar (KIP) Kuliah memerlukan proses seleksi yang objektif karena melibatkan berbagai kriteria penilaian. Namun, proses seleksi yang masih dilakukan secara manual berpotensi menimbulkan subjektivitas dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) seleksi KIP Kuliah berbasis mobile menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria, sedangkan SAW digunakan untuk menghitung nilai preferensi dan perangkingan alternatif. Sistem dikembangkan menggunakan Flutter dan Firebase untuk mendukung pengelolaan data secara real-time. Pengujian dilakukan menggunakan 10 data simulasi yang disusun berdasarkan kriteria seleksi KIP Kuliah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kriteria kondisi sosial ekonomi memiliki bobot tertinggi sebesar 0,33 dan alternatif A8 memperoleh nilai preferensi tertinggi sebesar 0,973501. Hasil Blackbox Testing menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan yang ditetapkan. Penelitian ini menghasilkan SPK berbasis mobile yang mampu mendukung proses seleksi KIP Kuliah secara lebih objektif, sistematis, dan efisien dibandingkan proses manual.
Co-Authors Achmad Nabila Abas Aditya Arya Respati Afandi, Zainal Agus Fatony Tohari Agus Muji Santoso Aldestra Bagas Wardana Aldi Pratama Aliyyah Fitri Nur&#039;aini Amelia Nur Fadhila Anastasia R Ndun Angga Cahyo Pradikdo Anindya Purbasari Anita Sari Wardani Bella Putri Damayanti Cinta Azzaria Dewi Rahajoe Dwi Harini Enggar Rahma Agustin Erna Danianti Erna Daniati Ferdian Ahmat Felmidi Hana Refri Gunawan Hesti Istiqlaliyah Hesti Mei Wulandari Imam Syafi'i Maulana Maulana Jodi Armyanto Kevin Risky Abadi Kevin Satrio Cahyono Linda Elyanawati Rahayu M. Dimas Ubaidilah Moch. Nurul Hadi Moh. Azka Wildan Mohamed Naeem Antharathara Abdulnazar Muhammad Najibulloh Muzaki Mukhammad Annafinurika Nugroho, Arie Nur Alamsyah Nurmala As'ari Poppy Rahmatika Primandiri Putri Ameliya Qonita Nur Rohmania Rayhan Ferdiansyah Rina Firliana Rini Indriati Rizal Syihab Saputra Adam Rizki Wahyu Nugroho Rr. Forijati -, Rr. Forijati Ryan Marcell Wibisono Shanti Oktafia Suciati Suciati Sucipto Sucipto Sulistiono Sutikno Sutikno Teguh Andriyanto Umar Al Faruq Utama, Hastari Vina Churotul Laili Wahid Ibnu Zaman