Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.208
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Jurnal Gamma TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi CommIT (Communication & Information Technology) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) International Journal of Artificial Intelligence Research IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Technologia: Jurnal Ilmiah Jurnal Abdimas Madani dan Lestari (JAMALI) ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Automata TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA JURNAL PENDIDIKAN, SAINS DAN TEKNOLOGI Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT
Arrie Kurniawardhani
Universitas Islam Indonesia
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering 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 Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Social Sciences Veterinary Other

Published : 30 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 30 Documents
Search

 1   2   3 
Sentiment Analysis of Expedition Customer Satisfaction using BiGRU and BiLSTM Salsabila Zahirah Pranida; Arrie Kurniawardhani
Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Vol 5, No 1 (2022): March 2022
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/ijaidm.v5i1.17361

Abstract

The occurrence of a pandemic caused behavioral changes that occurred in Indonesian society, especially in increasing interest in online purchases. The increased purchases of goods increased the volume of four expeditions, namely: JNE, JNT Express, Sicepat, and Anteraja. To find out the customer satisfaction of the users of the four expeditions automatically, sentiment analysis was conducted based on the thousand tweet data from the opinions of expedition users in three-class categories, which are positive, negative, and neutral. Two deep learning methods were used to analyze the sentiment of expedition customer satisfaction: BiGRU and BiLSTM. The activities conducted during the sentiment analysis were crawling, preprocessing, data labeling, modeling, and evaluation. The performance evaluation results of the two methods use an accuracy matrix over 1,217 test data. The BiGRU method produces an accuracy performance of 71.5% and the BiLSTM method produces an accuracy performance of 66.5%.
Pembuatan Gim sebagai Alat Bantu Ajar Tindakan saat Banjir Ahmad Faris Akbar; Irving V. Paputungan; Arrie Kurniawardhani
AUTOMATA Vol. 3 No. 2 (2022)
Publisher : AUTOMATA

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

Abstract

Banjir merupakan bencana alam yang sering terjadi di Indonesia. Penyebab terjadinya banjir juga bervariasi mulai dari yang diakibatkan manusia seperti pembuangan sampah sembarangan maupun dari alam yaitu curah hujan yang cukup tinggi. Di Indonesia masih banyak masyarakat yang meremehkan banjir sehingga terjadinya banjir susah untuk diatasi. Untuk mengatasi masalah tersebut maka akan dibuat suatu alat bantu ajar mengenai tindakan apa saja yang seharusnya dilakukan pada saat banjir maupun yang tidak boleh dilakukan. Alat bantu ajar ini akan berupa gim karena gim bisa membuat pembelajaran lebih efektif dengan mempengaruhi emosi pemain baik melalui perasaan senang maupun sedih. Gim akan dikembangkan dengan menggunakan model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) karena ADDIE merupakan model pengembangan Gim Serius yang melakukan pendekatan untuk meningkatkan Usability, Playability, dan Learnability gim yang akan dikembangkan sehingga gim tersebut akan menjadi gim dengan tingkat edukasi yang baik dan asyik untuk dimainkan. Dengan adanya alat bantu ajar ini, diharapkan bisa meningkatkan pengetahuan masyarakat untuk menyadari betapa berbahayanya banjir jika diremehkan.
Deteksi Objek Masker Menggunakan EfficientDet-Lite3 Ferdian Nursulistio; Arrie Kurniawardhani; Dhomas Hatta Fudholi
AUTOMATA Vol. 3 No. 2 (2022)
Publisher : AUTOMATA

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

Abstract

Masker merupakan benda yang digunakan untuk menutupi mulut dan hidung untuk mencegah menghirup dan melepaskan cairan pernafasan. Jenis masker dibagi dua, yaitu masker medis dan non-medis yang biasa dibuat dari tekstil atau bahan lainnya yang bisa dipakai berulang kali. Baik menggunakan masker medis maupun masker kain keduanya dapat menyaring dengan baik partikel atau cairan dengan tingkat efisiensi 86.4% untuk masker kain dan 99.9% untuk masker medis 3M. Masker digunakan untuk mencegah penyakit menular seperti pada pandemi COVID-19 serta juga digunakan untuk melindungi petugas kesehatan untuk mencegah Infeksi Nosokomial di rumah sakit. Maka dibuatlah model object detection untuk mendeteksi apakah seseorang menggunakan masker medis, masker kain, masker scuba, tidak menggunakan masker dengan benar, atau tidak menggunakan masker. Metode yang digunakan adalah TensorFlow Lite Model Maker dengan model dasar EfficientDet-Lite3. Model yang dihasilkan sebanyak dua jenis dengan rata-rata presisi sebesar 75.82%, 75.84% dan rata-rata recall 82.61%, 82.25%. untuk model pertama dan kedua berturut-turut.
Ikhlas App: Aplikasi Pengelolaan Masjid Berbasis PWA di Masjid Al-Ikhlas Sorosutan Yogyakarta Alfaz, Revansha Zulfikar; Kurniawardhani, Arrie
IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Vol 9, No 2 (2024): November 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijcit.v9i2.24417

Abstract

Aplikasi Masjid Al-Ikhlas Sorosutan dirancang untuk meningkatkan keamanan kotak infak, transparansi keuangan, dan manajemen kegiatan masjid. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan solusi berbasis Progressive Web Application (PWA) yang dapat diakses melalui browser dan berfungsi sebagai aplikasi di smartphone para takmir. Metode yang digunakan adalah design thinking dengan lima tahapan: empathize, define, ideate, prototype, dan test. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang memiliki fitur monitoring kotak infak, pencatatan keuangan digital, jadwal salat otomatis, serta modul pendidikan Al-Qur'an yang terstruktur. Pengujian aplikasi menggunakan Lighthouse dilakukan untuk mengukur performa aplikasi dan hasilnya menunjukkan Performa dengan nilai 76, Aksesibilitas dengan nilai 89, Best Practice dengan nilai 93, dan Search Engine Optimization (SEO) dengan nilai 100. Pengujian menggunakan System Usability Scale (SUS) dilakukan untuk mengetahui penerimaan pengguna terhadap aplikasi yang menghasilkan nilai 81,43%, yang termasuk dalam kategori "acceptable" dan "good" dengan skor B. Kesimpulannya, penerapan PWA dapat membantu meningkatkan efisiensi manajemen masjid serta mendukung kegiatan sosial dan keagamaan di Masjid Al-Ikhlas. The Masjid Al-Ikhlas Sorosutan application is designed to enhance donation box security, financial transparency, and the management of mosque activities. This research aims to develop a solution based on a Progressive Web Application (PWA) that can be accessed through a browser and function as a smartphone app for the mosque administrators. The methodology used is design thinking, which consists of five stages: empathize, define, ideate, prototype, and test. The outcome of this research is an application featuring donation box monitoring, digital financial record-keeping, automatic prayer schedules, and a structured Quran education module. Application testing was conducted using Lighthouse to measure performance, yielding scores of 76 for performance, 89 for accessibility, 93 for best practices, and 100 for search engine optimization (SEO). User acceptance was assessed through the System Usability Scale (SUS), which resulted in a score of 81.43%, placing the application in the "acceptable" and "good" categories with a grade of B. In conclusion, the implementation of PWA can help improve mosque management efficiency and support social and religious activities at Masjid Al-Ikhlas.
Identifikasi Hukum Tajwid pada Citra Teks Al Quran menggunakan SSD MobileNet v2 Kurniawardhani, Arrie; Fathurrahman, Ihya
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 9, No 3 (2024)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v9i3.7713

Abstract

Tajweed contains a set of rules for reciting the Qur'an correctly. These rules must be complied with to ensure each letter is pronounced accurately. Arabic script and language compose the Qur'an, yet not all readers are fluent in Arabic. Tajweed serves as a guide to prevent readers from making mistakes when reciting the Qur'an that could alter the meaning. However, Tajweed rules are quite numerous and diverse, causing readers to struggle in memorizing these rules. To address this issue, a preliminary development of a Quran reading assistance system will be established, focusing on detecting Tajweed rules in images of Quranic text. SSD MobileNet v2, a Deep Learning technique for object detection, will be utilized for detecting Tajweed rules. The development of the Tajweed rule identification model begins with the data collection stage by capturing screens of the Al-Quran text pages from the Kemenag Qur'an Application. A total of 520 collected data were divided into 80:10:10 for training, validation, and test data, respectively. All data were subsequently annotated and enclosed in bounding boxes using the tool labelImg. The pre-trained model, SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320, was used as the initial weight configuration of the model. Then the identification model was constructed during the training stage using training and validation data. The reliability of the constructed model was tested using test data. The test results indicated that the model could successfully recognize two Tajwid rules, Mad Aridlisukun and Mad Layyin, achieving the minimum loss around 0.15 and the maximum precision around 0.96.
Aplikasi Edukasi Sejarah Candi Kalasan Menggunakan Augmented Reality Berbasis Android Dengan Metode ADDIE Afdhari, Fahrezi Bintang; Kurniawardhani, Arrie
ILKOMNIKA Vol 6 No 2 (2024): Volume 6, Nomor 2, Agustus 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v6i2.647

Abstract

Penelitian ini berfokus pada pengembangan aplikasi edukasi berbasis Augmented Reality untuk meningkatkan pemahaman sejarah Candi Kalasan. Sistem edukasi tradisional sering kali kurang menarik, terutama dalam mata pelajaran sejarah. Untuk mengatasi hal ini, aplikasi ini dikembangkan menggunakan Unity dan SDK Vuforia, dengan tujuan memberikan pengalaman belajar yang lebih interaktif dan mendalam mengenai Candi Kalasan. Proses pengembangan aplikasi mengikuti metode ADDIE yang terdiri dari lima tahap: Analisis, Desain, Pengembangan, Implementasi, dan Evaluasi. Setiap tahap dilaksanakan dengan cermat untuk memastikan aplikasi memiliki kualitas yang baik dan efektif dalam penggunaannya. Pada tahap Implementasi, kepuasan pengguna diukur menggunakan metode System Usability Scale (SUS) melalui kuesioner yang diisi oleh responden. Hasil evaluasi menunjukkan skor 73,5, yang menunjukkan aplikasi ini memiliki tingkat kegunaan yang baik dan diterima dengan positif oleh pengguna. Dengan demikian, aplikasi ini diharapkan dapat menjadi media pembelajaran yang inovatif, meningkatkan minat belajar anak-anak terhadap sejarah Candi Kalasan, dan memberikan wawasan yang lebih luas kepada masyarakat umum mengenai sejarah candi ini dengan bantuan teknologi Augmented Reality.
Studi Literatur: Pemanfaatan Augmented Reality Dalam Game Sejarah Santoso, Muhammad Lucky Lazuardi; Kurniawardhani, Arrie; Huda, Sheila Nurul
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 15, No 4 (2024): Technologia (Oktober)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v15i4.16649

Abstract

Dalam era digital saat ini, teknologi Augmented Reality (AR) telah menjadi inovasi dominan di berbagai bidang, terutama dalam gim. Gim berlatar belakang sejarah dapat menjadi alat yang efektif untuk memperkenalkan dan menghidupkan kembali cerita masa lalu bagi para pemain. Namun, ada tantangan dalam menyajikan konten sejarah yang menarik karena kurangnya keterlibatan pemain. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji  penerapan AR dalam pengembangan industri gim berlatar belakang sejarah. Kajian akan dilakukan pada literatur-literatur yang membahas tentang gim yang berlatarkan sejarah dan memanfaatkan AR. Artikel yang dikaji dalam penelitian ini berjumlah 20 artikel  jurnal nasional dan internasional yang didapatkan melalui  aplikasi  Publish or  Perish dan Google Scholar. Berdasarkan hasil analisis didapatkan metode implementasi AR yang sering digunakan adalah marker based (90%), markerless (5%), dan kombinasi marker based-markerless (5%). Sedangkan objek AR yang sering ditampilkan yaitu Bangunan sejarah (45%). Kemudian lokasi pemindaian yang paling disukai yaitu offsite atau dapat diakses dimana saja (75%). Maka dapat disimpulkan bahwa penggunaan AR memiliki potensi besar untuk dikembangkan dalam proses pengenalan sejarah secara modern melalui sebuah gim.
YOLO-based Small-scaled Model for On-Shelf Availability in Retail Fudholi, Dhomas Hatta; Kurniawardhani, Arrie; Andaru, Gabriel Imam; Alhanafi, Ahmad Azzam; Najmudin, Nabil
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 8 No 2 (2024): April 2024
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v8i2.5600

Abstract

The availability of the shelf (OSA) in the retail industry plays a very crucial role in continuous sales. Unavailability of products can make a bad impression on customers and reduce sales. The retail industry may continue to develop through the rapidly advancing technology era to thrive in a market where competition is increasingly tough. Along with technological advances in recent decades, artificial intelligence has begun to be applied to support OSA, particularly by using object detection technology. In this research, we develop a small-scale object detection model based on four versions of the You Only Look Once (YOLO) algorithm, namely YOLOv5-nano, YOLOv6-nano, YOLOv7-tiny, and YOLOv8-nano. The developed model can be used to support automatic detection of OSA. A small-scale model has developed in the sense of postpractical implementation through low-cost mobile applications. We also use the quantization method to reduce the model size, INT8 and FP16. This small-scale model implementation also offers flexibility in implementation. With a total of 7697 milk-based retail product images and 125 different product classes, the experiment results show that the developed YOLOv8-nano model, with a mAP50 score of 0.933 and an inference time of 13.4 ms, achieved the best performance.
Kajian Literatur Sistematis Terhadap Aplikasi Mobile Verifikasi Produk Halal: Analisis Metode, Fitur, dan Potensi Inovasi Rasyadi, M Javier; Kurniawardhani, Arrie
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 6 No 3 (2025): August 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/tin.v6i3.8174

Abstract

The rapid growth of the global halal industry has intensified the demand for efficient, transparent, and easily accessible halal product verification methods. This research aims to identify and analyze the commonly used verification methods in halal mobile applications and to evaluate their core and additional features available publicly on the Google Play Store. Using a systematic literature review combined with content analysis of eleven selected mobile applications, this study provides a comprehensive overview of the current digital halal application ecosystem. The findings of this research indicate that barcode scanning is the most dominant method due to its efficiency and ease of use. However, this method has limitations in providing transparent product ingredient details, necessitating support from Optical Character Recognition (OCR) technology for deeper ingredient analysis. A hybrid approach combining barcode, OCR, and manual input was found to be the most optimal, providing application flexibility and resilience across various usage scenarios. Furthermore, regarding application features, this study discovered that additional functionalities such as scan history, fatwa references, user reporting, and ingredient translation remain underutilized, despite being crucial for enhancing user trust and halal literacy. This research provides essential implications for application developers, users, and regulators toward establishing an inclusive and trustworthy halal digital ecosystem.
KLASIFIKASI SERANGAN DISTRIBUTED DENIAL OF SERVICE MENGGUNAKAN ENSEMBLE STACKING Alamsyah, Juan Parez Mangku; Rahma, Fayruz; Kurniawardhani, Arrie
PENDIDIKAN SAINS DAN TEKNOLOGI Vol 12 No 4 (2025): in Press
Publisher : STKIP PGRI Situbondo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47668/edusaintek.v12i4.1930

Abstract

Serangan Distributed Denial of Service (DDoS) merupakan jenis serangan siber yang bertujuan untuk membuat layanan atau sumber daya jaringan tidak dapat diakses oleh pengguna yang sah dengan membanjiri lalu lintas jaringan secara masif. Pola serangan DDoS yang semakin kompleks dan bervariasi menuntut adanya sistem deteksi yang tidak hanya andal, tetapi juga adaptif terhadap berbagai jenis serangan. Sebagian besar penelitian sebelumnya masih terbatas pada klasifikasi biner sehingga kurang efektif dalam menghadapi tantangan klasifikasi serangan yang lebih beragam. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model Intrusion Detection System (IDS) berbasis machine learning dengan pendekatan ensemble learning untuk klasifikasi multiclass serangan DDoS. Model ini dibangun menggunakan pendekatan stacking, dengan K-Nearest Neighbors, Decision Tree, Naive Bayes, dan Support Vector Machine sebagai base learners, serta Logistic Regression sebagai meta learner. Dataset CIC-DDoS2019 digunakan sebagai sumber data untuk proses pelatihan dan pengujian model. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model ensemble stacking memberikan kinerja terbaik dengan accuracy sebesar 78,8%, F1-score sebesar 78,4%, dan nilai AUC tertinggi sebesar 0,982. Dengan demikian, pendekatan ensemble learning terbukti mampu meningkatkan kinerja dan keakuratan sistem deteksi serangan DDoS dalam skenario klasifikasi multiclass dibandingkan model individual.
Co-Authors Abidatul Izzah Achmad Noer Aziz Afdhari, Fahrezi Bintang Agus Eko Minarno Agus Zainal Arifin Ahmad Faris Akbar Alamsyah, Juan Parez Mangku Alfaz, Revansha Zulfikar Alhanafi, Ahmad Azzam Andaru, Gabriel Imam Ayu Septya Maulani Catur Singgih Daniel Swanjaya Dhomas Hatta Fudholi Diana Purwitasari Dimas Setyawan Ramadhansyah Fathurrahman, Ihya Fayruz Rahma Ferdian Nursulistio Fitri Bimantoro Fudholi, Dhomas Hatta Huda, Sheila Nurul Ihya Fathurrahman Fathurrahman Indra Lukmana Indrayanti, Indrayanti Indrayanti, Indrayanti Irving V. Paputungan Isye Arieshanti Izzati Muhimmah Khoirunnisa Shofwatul Laili Mufti Leriansyah Muhammad Rizqi Az Zayyad Muhimmah, Izzati mukhamad masrur Najmudin, Nabil Nanik Suciati Nur Jati Lantang Marfu'ah Rahadian Kurniawan Rasyadi, M Javier Rio Galang Jati Respati Salsabila Zahirah Pranida Santoso, Muhammad Lucky Lazuardi Setya Winarno Siti Mutrofin Sri Kusumadewi Yuda Munarko