Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.336
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi JSM (Jurnal SIFO Mikroskil) Jurnal TIMES E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal CoreIT JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining CARADDE: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi International Journal of Community Service Learning JURNAL MAHAJANA INFORMASI Abdi: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Yayasan Cita Cendikiawan Al Khwarizmi ARMADA : Jurnal Penelitian Multidisiplin
Winardi, Sunaryo
Universitas Mikroskil
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy 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 Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 31 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 31 Documents
Search

 1   2   3   4 
Pendampingan Pembelajaran Kreatif pada Guru Menggunakan Aplikasi Interaktif Mentimeter Sophya Hadini Marpaung; Sunaryo Winardi; Frans Mikael Sinaga; Evi Juita Wailan’An; Sonya Enda Natasha S. Pandia
International Journal of Community Service Learning Vol. 9 No. 2 (2025): May
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/ijcsl.v9i2.94800

Abstract

Perkembangan era digital menuntut peningkatan kompetensi guru dalam penguasaan teknologi guna mendukung pembelajaran interaktif. Namun, masih terdapat tantangan dalam penerapan teknologi digital di dalam kelas sehingga diperlukan strategi pendampingan yang efektif. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini bertujuan untuk menjawab tantangan tersebut dengan mengembangkan keterampilan guru dalam mengintegrasikan teknologi digital, terutama melalui platform Mentimeter dalam proses pembelajaran interaktif berbasis partisipatif. Metode pelaksanaan kegiatan terdiri atas beberapa tahapan, yaitu presentasi materi mengenai Mentimeter, demonstrasi penggunaan Mentimeter, pendampingan praktis secara langsung, diskusi interaktif, praktik kolaboratif antarguru, serta evaluasi berbasis umpan balik. Data dikumpulkan melalui dua instrumen utama, yaitu kuesioner yang diisi oleh peserta setelah pelatihan dan rekaman interaksi selama proses pembelajaran berlangsung. Data yang diperoleh kemudian dianalisis secara deskriptif untuk melihat sejauh mana perkembangan kompetensi guru dalam mengintegrasikan teknologi digital ke dalam proses pembelajaran setelah mengikuti pelatihan. Hasil pelaksanaan kegiatan menunjukkan bahwa pendampingan berbasis teknologi yang dilakukan secara daring melalui platform konferensi Ms. Teams memberikan dampak positif terhadap peningkatan keterampilan guru dalam mengintegrasikan teknologi digital ke dalam pembelajaran. Kegiatan ini memberikan kontribusi terhadap pemahaman implementasi teknologi dalam pendidikan serta rekomendasi strategis bagi institusi pendidikan dalam merancang peningkatan kompetensi tenaga pendidik di era digital masa kini.
Perancangan Sistem Informasi Desain Website One Page Pada Perusahaan PT. UNION TETAP JAYA Sihotang, Jona Martua; Januri, Calvin; Manurung, Monica Marito; Damanik, Florida N.S.; Winardi, Sunaryo
ARMADA : Jurnal Penelitian Multidisiplin Vol. 2 No. 8 (2024): ARMADA : Jurnal Penelitian Multidisplin, Agustus 2024
Publisher : LPPM Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi 45 Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55681/armada.v2i8.1395

Abstract

Website merupakan fasilitas hiperteks yang digunakan untuk menampilkan berbagai data teks, gambar, suara, animasi, serta informasi multimedia lainnya. Berbagai aspek bisa ditampilkan di halaman website seperti visi dan misi, latar belakang perusahaan, katalog jasa atau produk yang tersedia, informasi mengenai lowongan pekerjaan, dan berbagai informasi lainnya yang berkaitan dengan produk yang ditawarkan oleh perusahaan. PT. Union Tetap Jaya adalah perusahaan swasta yang bergerak di bidang distribusi baut, mur, kawat las, roller chain dan perangkat pendukungnya. Namun, setelah dilakukan observasi pada website PT. Union Tetap Jaya, website tersebut hanya mengalami pembaruan pada alamat dan contact perusahaan pada tahun 2023. Beberapa permasalahan muncul ketika dijelajahi lebih lanjut, seperti desain website yang kurang mengikuti perkembangan jaman, navigasi produk yang membingungkan, belum adanya fitur searching, kombinasi font dan warna yang kurang efisien dan konsisten. Desain web yang telah lama tidak diperbarui, sudah tidak sesuai lagi dengan kebutuhan perusahaan. Tahapan yang akan dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut dimulai dari Pengumpulan Data, Analisis Sistem Berjalan dan Perancangan Sistem. Tahapan-tahapan yang telah diuraikan di atas akan berperan penting sebagai fondasi dalam menyelesaikan permasalahan yang diangkat dan akan menghasilkan solusi yang komprehensif untuk referensi website desain PT. Union Tetap Jaya.
PENERAPAN LIVENESS DETECTION DENGAN METODE NONLINEAR DIFFUSION DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Ardiansyah, Alvin Christ; Yulian, Hendric; Simon; Gunawan; Winardi, Sunaryo
METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol. 11 No. 1 (2025): Volume 11 Nomor 1 Tahun 2025
Publisher : Universitas Methodist Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

With the advancement of increasingly affordable camera technology and the ease of image capture processes, facial recognition has become the biometric authentication method most vulnerable to spoofing attacks. This vulnerability significantly undermines the data integrity and reliability of facial recognition-based attendance systems. Therefore, a liveness detection method is required to help mitigate these spoofing attacks. This study aims to enhance the reliability of existing attendance systems in the teacher and staff attendance application developed for Universitas Mikroskil. In this research, the reliability of the liveness detection system will be tested using a nonlinear diffusion algorithm and Convolutional Neural Network (CNN) against spoofing attacks, employing a confusion matrix method. Based on the conducted tests, the designed liveness detection system achieved an accuracy rate of 87.76%.
Perancangan Sistem Informasi pada Jambi Sistem Informasi Pelatihan Pertanian Menggunakan Optical Character Recognition Taqwa, Fitrah Sultan; Hulu, Gideon Perdamaian; Marpaung, Yosua Chrisarga Manuntun; Damanik, Florida N.S.; Winardi, Sunaryo
Jurnal Sifo Mikroskil Vol. 25 No. 1 (2024): JSM VOLUME 25 NOMOR 1 TAHUN 2024
Publisher : Fakultas Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55601/jsm.v25i1.1139

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kendala dalam penyelenggaraan pelatihan pertanian di JAMBI SISTEM INFORMASI PELATIHAN PERTANIAN (JAMBI-SIPP). Masalah yang diidentifikasi meliputi ketidak konsistenan data, klasifikasi diklat yang tidak tepat, dan manajemen pendaftaran yang kurang efisien. Dengan menerapkan metode Software Development Life Cycle (SDLC), solusi diusulkan berupa fitur pendaftaran dengan Optical Character Recognition (OCR) dari KTP, pengelompokan diklat berdasarkan klasifikasi, dan peningkatan manajemen status pendaftaran. Hasil penelitian ini adalah perancangan sistem yang memperbaiki kelemahan yang ada. Fitur OCR memungkinkan verifikasi data dengan mudah, sementara pengelompokan diklat memastikan relevansi dan akurasi dalam penyediaan informasi. Manajemen pendaftaran yang lebih ketat memberikan keadilan dan efisiensi dalam proses pendaftaran. Pengguna juga dapat mengetahui status pelatihan, baik yang masih terbuka atau sudah ditutup. Rancangan ini diharapkan dapat meningkatkan pengalaman pengguna dan mendukung pengembangan sistem yang lebih baik di masa depan.
Analisis Sentimen untuk Ulasan Produk E-Commerce Shopee Menggunakan BERT Sikana, Nadya; Winardi, Sunaryo; -, Gunawan; Situmorang, Gilbert Fernando; Lubis, Rivaldi
Jurnal Sifo Mikroskil Vol. 26 No. 2 (2025): JSM VOLUME 26 NOMOR 2 TAHUN 2025
Publisher : Fakultas Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55601/jsm.v26i2.1796

Abstract

Analisis sentimen sangat penting untuk memahami opini konsumen dan menyempurnakan strategi e-commerce. Analisis ini menghadapi tantangan seperti bahasa informal, ambiguitas semantik, dan inkonsistensi antara sentimen tekstual dan peringkat bintang, yang memengaruhi akurasi klasifikasi. Penelitian ini menerapkan model BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformersi) untuk mengklasifikasikan sentimen dalam ulasan pengguna Shopee. Data dikumpulkan dari penelitian sebelumnya dan menjalani praproses, termasuk tokenisasi, penghapusan stopword, dan normalisasi teks. Pendekatan analisis sentimen berbasis leksikon digunakan sebagai dasar perbandingan. Model BERT disempurnakan menggunakan optimasi hiperparameter, mencapai akurasi 83,08%, presisi 82,91%, recall 83,08%, dan F1-score 82,87%. Dibandingkan dengan studi sebelumnya yang menggunakan Naïve Bayes dengan N-Gram dan Information Gain, yang mencapai akurasi 92% tetapi presisi lebih rendah (56%), recall (65%), dan F1-score (60%), BERT mengungguli dengan metrik evaluasi yang lebih seimbang dan keandalan prediktif yang lebih besar. Hasil ini menunjukkan kemampuan BERT untuk menangkap konteks semantik dua arah, melampaui metode tradisional dalam menangani tugas analisis sentimen yang kompleks.
Membangun Fondasi Pemrograman dengan Python pada SMA Swasta Methodist Tanjung Morawa Kelvin; Sinaga, Frans Mikael; Kurniawan, Heru; Winardi, Sunaryo; Saragih, Yuni Marlina
Dedikasi Sains dan Teknologi (DST) Vol. 4 No. 2 (2024): Artikel Riset Nopember 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dst.v4i2.4875

Abstract

SMA Swasta Methodist Tanjung Morawa adalah salah satu sekolah swasta di bawah naungan Yayasan Methodist Kasih Imanuel Indonesia, yang berdiri sejak tahun 2008. SMA Swasta Methodist Tanjung Morawa memiliki ketertarikan terhadap teknologi robot yang merupakan teknologi yang saat ini sedang banyak-banyaknya diterapkan diberbagai sector. Salah satu bekal yang dapat dipersiapkan untuk para murid adalah pemahaman dalam menggunakan Bahasa pemrograman, sehingga para siswa nantinya dapat membangun sendiri berbagai instruksi dalam membuat robot atau bahkan sekedar program sederhana. Untuk mendukung keinginan tersebut, Fakultas Informatika Universitas Mikroskil menawarkan kegiatan berupa pelatihan pengenalan salah satu Bahasa pemrograman yaitu python. Kegiatan pelatihan ini berlangsung selama 1 hari dan dilaksanakan di laboratorium komputer Universitas Mikroskil. Selama kegiatan pelatihan ini para siswa akan mendengarkan pemaparan materi, mengerjakan latihan-latihan sederhana dan quiz pada akhir pelatihan sebagai evaluasi untuk menilai sejauh mana pemahaman siswa tentang bahasa pemrograman setelah pelatihan.
Peningkatan Penjualan Usaha Ekonomi Kreatif Akrilik Melalui Website Gunawan, Gunawan; Winardi, Sunaryo; Sinaga, Frans Mikael; Purba, Rizki Azzura Saifani; Tanidi, Davin; Filbert, Filbert
E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol 15, No 3 (2024): E-DIMAS
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/e-dimas.v15i3.18438

Abstract

Usaha kerajinan akrilik “Sekuntoem”, yang dipimpin oleh Saudari Santi di Medan, didirikan pada tahun 2021 dan dijalankan oleh satu orang. Meskipun rata-rata melayani 20 transaksi per bulan, Sekuntoem menghadapi tantangan persaingan yang mengharuskannya untuk meningkatkan brand awareness. Solusi yang disediakan adalah pengembangan website yang akan menawarkan fitur custom design bagi pelanggan. Fitur unik ini memungkinkan pelanggan untuk mendesain produk akrilik mereka sendiri. Dengan pendekatan rekayasa perangkat lunak dan paradigma prototyping, aktivitas yang terlibat meliputi identifikasi kebutuhan, pengembangan wireframe, pembangunan prototipe, pengujian, dan implementasi, juga memberikan pelatihan kepada admin untuk menggunakan modul-modul website. Pemeliharaan website akan terus dilakukan untuk memastikan keberlanjutan pengembangan di masa depan.
Implementation of BiLSTM-SVM Algorithm to Detect Fake News on Text-Based Media Liman, Felix; Carsten, Carsten; Sufinata, Sufiandy; Irviantina, Syanti; Winardi, Sunaryo
Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 9, No 2 (2023): December 2023
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/coreit.v9i2.18982

Abstract

Online media is one of the places where news can spread quickly and everyone can access it easily and freely. Not only real or valid news is spread on online media, but fake news can also be easily spread on online media, and readers sometimes do not realize that the news they read is fake. As a result, wrong opinions arise that can lead to disputes, as well as divisions between individuals or groups. This study implements the BiLSTM-SVM algorithm to detect fake news that is spread on one of the online media, namely Twitter. The steps taken are tidying up the news text (text preprocessing), converting every word from the news text into numbers in vector form (word embedding), processing the numbers, and then classifying the results of the processing with the BiLSTM-SVM model formed with TensorFlow 2.0 help, and see the performance generated by the BiLSTM-SVM algorithm. The results obtained include an accuracy rate of 86% and an F1 Score value of 87.5% in detecting news from data validation with the same news topic.
A Smart Architecture for Stunting Prediction: Implementing the SOM–Voting Classifier on Healthcare Big Data Kelvin, Kelvin; Winardi, Sunaryo; Sinaga, Frans Mikael; Hardy, Hardy; Panjaitan, Erwin Setiawan; Wong, Ng Poi; Ferawaty, Ferawaty; Lim, Justine; Wijaya, Grace Putri
Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Vol 8, No 3 (2025): November 2025
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/ijaidm.v8i3.38000

Abstract

Childhood stunting is a persistent public health challenge in Indonesia. This study developed a predictive classification model using healthcare data from hospitals in Medan to enable early identification of at-risk children. A novel framework was proposed that integrated an unsupervised Self-Organizing Map (SOM) for feature engineering with a supervised Voting Classifier ensemble, which combined a Support Vector Classifier (SVC), Random Forest (RF), and Gradient Boosting (GB). The proposed framework achieved an accuracy of 100% on the test set, a substantial improvement over the 91.67% accuracy of the baseline Voting Classifier without SOM. While this result highlighted the model's high predictive potential, it must be interpreted cautiously, acknowledging the need for validation on more diverse datasets to ensure generalizability. The findings demonstrated that this hybrid machine learning approach can serve as a powerful decision-support tool, enabling proactive clinical interventions and aiding public health officials in strategically allocating nutritional resources to support Indonesia's national stunting reduction goals.
Utilizing TF-IDF Content-based Filtering for Job Recommendation Systems Sunaryo Winardi; Sunario Megawan; Ng Poi Wong; Ritchie Kurniawan; Ferry Andika Putra; Cynthia Cynthia
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 5 (2025): Oktober 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i5.9686

Abstract

Abstract - The unemployment rate in Indonesia has recently shown an increase. Although many types of jobs are available, each job has specific requirements that job seekers must meet. This causes many job seekers to struggle in selecting job vacancies that match their interests and skills. To address this issue, we propose the development of a recommendation system that leverages job data to assist job seekers in finding vacancies that meet their criteria. This recommendation system employs content-based filtering using the TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) and Cosine Similarity algorithms, implemented using Scikit-learn's machine learning library. By analyzing job descriptions and job seekers' profiles, the system can provide job recommendations based on salary, education, skills, interests, and job location. This approach resulted in a Mean Average Precision (MAP) score of 0.798, indicating a reasonably high level of accuracy for the recommendation system overall. This result is expected to facilitate job seekers in finding the right job opportunities and reduce the unemployment rate in Indonesia.Keywords Job Recommendation System; Content-Based Filtering; TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency; Abstrak - Tingkat pengangguran di Indonesia dalam beberapa waktu terakhir menunjukkan peningkatan. Meskipun tersedia banyak jenis pekerjaan, setiap pekerjaan memiliki persyaratan khusus yang harus dipenuhi oleh pencari kerja. Hal ini menyebabkan banyak pencari kerja kesulitan dalam memilih lowongan yang sesuai dengan minat dan keterampilan mereka. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem rekomendasi yang memanfaatkan data lowongan kerja untuk membantu pencari kerja menemukan lowongan yang sesuai dengan kriteria mereka. Sistem rekomendasi ini menggunakan content-based filtering dengan algoritma Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity, yang diimplementasikan menggunakan pustaka machine learning Scikit-learn. Dengan menganalisis deskripsi pekerjaan dan profil pencari kerja, sistem dapat memberikan rekomendasi berdasarkan gaji, pendidikan, keterampilan, minat, dan lokasi kerja. Pendekatan ini menghasilkan nilai Mean Average Precision (MAP) sebesar 0,798, yang menunjukkan tingkat akurasi yang cukup tinggi secara keseluruhan. Hasil ini diharapkan dapat mempermudah pencari kerja dalam menemukan peluang kerja yang tepat serta membantu mengurangi tingkat pengangguran di Indonesia..Kata kunci : Sistem Rekomendasi Pekerjaan; Content-Based Filtering; TF-IDF (Term Frequency–Inverse Document Frequency;
Co-Authors Aidil Febrian Ananda Putra Brahmana Andri, Andri Ardiansyah, Alvin Christ Arwin Halim Arwin Halim Athaya, Amirah Bryan Herberth Tambela Carsten, Carsten Carvien Kenniji Cendana, Vannes Charles Charles Cindy Sintiya Cynthia Cynthia Damanik, Florida N.S. Djeishman Tongam Hutajulu, Thendro Erico Erico Erlina Halim Evi Juita Wailan’An Farrell Rio Fa Felix Ferawaty, Ferawaty Ferry Andika Putra Filbert, Filbert Florida N.S. Damanik Frans Glendly Manuel Sianipar Frans Mikael Sinaga Gunawan Gunawan - Gunawan Gunawan Gunawan Gunawan Hardy Hardy Heru Kurniawan Hulu, Gideon Perdamaian Iregho, Rian Irpan Pardosi Januri, Calvin Jeffry Gunawan Jikky Jikky Jikky Juangsyah Putra Nasution Karina Mannita Tarigan Kelvin Kelvin Kelvin Lim, Justine Liman, Felix Manurung, Monica Marito Marniat Wati Gulo Marpaung, Yosua Chrisarga Manuntun Mikael Sinaga, Frans Muhammad Noor Hakim N.S. Damanik, Florida Nadya Sikana Natanael Halomoan Nainggolan Ng Poi Wong Panjaitan, Erwin Setiawan Purba, Rizki Azzura Saifani Putri Retning Jati Rika Melani Sitorus Rio Fa, Farrell Ritchie Kurniawan Rivaldi Lubis Rizki Abdul Azis Ronsen Purba Sananto, Muhammad Tubagus Saragih, Yuni Marlina Sihotang, Jona Martua Simon Sinaga, Frans Mikael Sintiya, Cindy Sio Jurnalis Pipin Sitohang, Yosuanto Situmorang, Gilbert Fernando Sonya Enda Natasha S. Pandia Sophya Hadini Marpaung Stephanie Wijaya Steven Steven Sufinata, Sufiandy Sunario Megawan Susmanto, Susmanto Syanti Irviantina Tanidi, Davin Taqwa, Fitrah Sultan Tiartha Triagustinus Sitanggang Tri Wulandari Ginting Tristanto, Fredrick Austin Ulina, Mustika Widya Monica Pakpahan Wielsen Wijaya, Grace Putri Wulan Sri Lestari Yulian, Hendric