Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.438
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Jurnal Infra JUITA : Jurnal Informatika JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Abdimas: Jurnal Pengabdian Masyarakat Universitas Merdeka Malang BEMAS: Jurnal Bermasyarakat eProceedings of Engineering
Yohanes Setiawan
Telkom University
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Social Sciences Other

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 17 Documents
Search

 1   2 
Penerapan Metode Content Management System Untuk Mempermudah Mengubah Tampilan Website Yohanes Setiawan; Silvia Rostianingsih; Indro Setiawan
Jurnal Infra Vol 7, No 2 (2019)
Publisher : Jurnal Infra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (444.361 KB)

Abstract

Advances in science and technology bring new problems and challenges. One of them is the need to change the appearance of the website quickly and easily. The problem is that there are still many website owners who are not familiar with coding so changing the display is quite time consuming and difficult. In this study an experiment was conducted by categorizing each part of the website. each part is given a variable that can read input from the user and enter it into the database. the system then reads the database and changes its appearance to the data in the database. The test results show that the method of reading variables and databases can change the appearance of the website. website appearance can be changed without having to change the code in it.
Website profile development for digitalization of grass jelly based MSMEs Yohanes Setiawan; Riza Akhsani Setyo Prayoga; Fauzan Nusyura; Muhammad Anjas Ardiansyah; Machfud Ichsan Khoirudin; Muhammad Rashid Syaputra
Abdimas: Jurnal Pengabdian Masyarakat Universitas Merdeka Malang Vol 8, No 3 (2023): August 2023
Publisher : University of Merdeka Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26905/abdimas.v8i3.10650

Abstract

Technology has developed vastly through digitalization for every business sector, e.g., Micro, Small, and Medium Enterprises (MSME), in developing website profiling as sources of information and advertisement. Kampung Cincau is a village located in Surabaya, East Java, Indonesia which produces grass jelly (cincau) and has been known through mass media coverage. However, they do not have specific and updated information access personally to be accessible to the public. The main objective of this community service is developing a website profile as a source of promotion in Kampung Cincau. There are three steps to developing a website in Kampung Cincau, i.e., preparation, implementation, and ending by monitoring and evaluation. Communicating with the people in Kampung Cincau to dive deeper into their needs has been done as preparation. Afterward, implementation covers finishing the website and writing the website’s manual book. Lastly, monitoring and evaluation focus on conducting admin training for the website to the people and monitoring them as if they have difficulties maintaining the website. These three steps have been finished as sequences of the community service program in Kampung Cincau. Based on the results of a survey on the implementation of community service through Google Forms, the people of Kampung Cincau is assisted through the output of a website profile that has been built and requires assistance in the optimization of utilizing the website.
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEMILIH CAFÉ DENGAN METODE MABAC Riza Akhsani Akhsani Setyo Prayoga; Fauzan Nusyura; Yohanes Setiawan
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 7, No 2 (2023): SEPTEMBER 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v7i2.869

Abstract

Café merupakan tempat yang cocok untuk berkumpul atau bekerja. Banyak pelanggan yang meluangkan waktunya ke café secara sendirian maupun Bersama teman atau keluarga. Saat ini café tumbuh dengan cepat. Banyak café yang bersaing untuk mendapatkan konsumen dan tentunya meraka berusaha untuk meningkatkan fasilitas maupun makanan dan minuman yang bisa ditawarkan. Adanya sistem pendukung keputusan bisa membantu dalam memilih alternatif café yang terbaik sesuai kriteria. Metode sistem pendukung keputusan yang digunakan adalah MABAC. Metode ini cukup konsisten dalam memberikan rekomendasi. Langkah dalam metode ini ada beberapa diantaranya membuat membuat matriks keputusan awal yang berisi nilai kriteria dari masing – masing alternatif. Kemudian dilanjutkan dengan normalisasi elemen matriks awal. Selanjutnya melakukan perhitungan elemen matriks tertimbang (V). Setelah itu melakukan penentuan matriks area perkiraan perbatasan (G), Kemudian dilanjutkan perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan Q. Lalu diakhiri dengan perangkingan dari hasil perhitungan metode MABAC. Hasil rekomendasi pada metode MABAC menempatkan café 1 sebagai alternatif terbaik dari café yang lain dengan nilai akhir 0,439626.
Identify hazardous situations to work more productively Huki Chandra; Perdana Suteja Putera; Yohanes Setiawan
BEMAS: Jurnal Bermasyarakat Vol 5 No 1 (2024): BEMAS: Jurnal Bermasyarakat
Publisher : LPPMPK-Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37373/bemas.v5i1.1113

Abstract

In carrying out social activities, identifying potential hazards is important to achieve safety, health, and welfare. Recognizing and identifying hazards is one of the efforts that need to be made to work more productively. In addition, by recognizing and identifying hazards we can know about hazardous situations that may not have been predicted. Therefore, recognizing and identifying hazards needs to be done by every individual. Based on these problems, awareness of the importance of occupational safety and health is needed. This awareness can be increased through knowledge of the types of hazards in the surrounding environment. Therefore, there is a need for training on the types of hazards needed to identify hazards. Identifying hazards needs to be done to determine appropriate risk controls. Training activities to recognize hazards in the surrounding environment have been effective in increasing the level of understanding of participants. The results of the participants' safety awareness test were tested using the wilcoxon signed the rank test method to see whether there was a difference in the level of safety awareness before and after the education. This statement is proven by the significant increase in participants' final test scores compared to their initial test scores so that this training activity on recognizing hazards in the surrounding environment can be carried out again at another time. This training activity on recognizing hazards in the surrounding environment was deemed satisfactory for the training participants and quite important with a mean of 4.66 on a scale of 5.00, so it can be concluded that this training activity has satisfied the participants and has adequately answered the hopes and interests of the training participants
APLIKASI SISTEM REKOMENDASI PAKET WISATA DI SULAWESI SELATAN BERBASIS WEBSITE Ira Rantelili, Devysikaelo; Wincoko Putro, Fidi; Setiawan , Yohanes
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 2 (2024): JATI Vol. 8 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i2.9340

Abstract

Sulawesi Selatan, Indonesia, kaya akan keindahan alam dan budaya, menarik perhatian wisatawan domestik dan mancanegara. Meskipun pariwisata dan teknologi di wilayah ini terus berkembang, terdapat kekurangan layanan informasi menyeluruh bagi wisatawan, dan paket wisata standar sering kali tidak memenuhi preferensi yang beragam. Untuk mengatasi hal ini, dikembangkanlah sistem rekomendasi paket wisata berbasis web untuk Sulawesi Selatan. Sistem ini menggunakan metode K-means Clustering untuk kategorisasi paket dan Travelling Salesman Problem (TSP). Dibangun dengan PHP, HTML, CSS, dan Javascript dengan kerangka kerja Codeigniter 4 dan basis data MYSQL, situs web ini mudah diakses tanpa perlu instalasi. Data yang terkumpul mengalami pemrosesan, termasuk perubahan nama, penanganan nilai yang hilang, dan normalisasi menggunakan scikit-learn. Integrasi algoritma K-means clustering dan TSP meningkatkan pengalaman pengguna dengan menyediakan paket wisata yang terorganisir, relevan, dan memastikan perencanaan perjalanan yang efisien. Umpan balik positif dari pengguna Sulawesi Selatan, dengan skor evaluasi "Excellent" sebesar 89,17, menunjukkan bahwa aplikasi ini efektif memenuhi kebutuhan pengguna, memberikan pengalaman memuaskan dalam mengeksplorasi opsi wisata di wilayah tersebut. Pada akhirnya, solusi berbasis web ini terbukti efektif dalam membantu perencanaan perjalanan para wisatawan di Sulawesi Selatan.
Analisis Klaster Berdasarkan Deret Waktu Menggunakan Dynamic Time Warping Pada Pelanggaran Penggunaan Alat Pelindung Diri Muhammad Radif Aftamaulana; Yohanes Setiawan; Bernadus Anggo Seno Aji
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak —Peningkatan kasus kecelakaan kerja di Indonesia dari 182.835 kasus pada 2019 menjadi 360.635 kasus hingga November 2023 berdasarkan data dari BPJS Ketenagakerjaan. Penelitian ini bertujuan untuk memahami pola pelanggaran APD menggunakan analisis klaster berbasis deret waktu dengan pendekatan Dynamic Time Warping (DTW). Data pelanggaran dikumpulkan dari CCTV di enam area operasional PT Pelindo Marine Service, dengan fokus pada pelanggaran seperti tidak menggunakan helm dan rompi keselamatan. Berdasarkan temuan lapangan di PT Pelindo Marine Service, pelanggaran terjadi secara berulang di hampir seluruh lokasi dimana berjumlah 23.258 kejadian, menunjukkan adanya pola ketidakpatuhan yang konsisten antara area operasional. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa konfigurasi dua klaster memberikan hasil terbaik dengan Koefisien Silhouette sebesar 0,4464. Klaster 1 terdiri dari lokasi-lokasi dengan jumlah pelanggaran rendah dan pola yang relatif stabil, sedangkan Klaster 2 mencakup lokasi dengan jumlah pelanggaran tinggi dan pola fluktuatif yang signifikan. Rata-rata pelanggaran harian pada Klaster 2 mencapai 107,10, dengan maksimum 294 pelanggaran/hari. Selain itu, hasil analisis juga menghasilkan matriks jarak antar lokasi berdasarkan kesamaan pola pelanggaran, serta perhitungan total pelanggaran kumulatif per lokasi selama periode observasi. Visualisasi hasil analisis disajikan dalam website visualisasi analitik untuk membantu manajemen dalam memantau, mengidentifikasi pola risiko, dan meningkatkan kepatuhan penggunaan APD. Solusi ini diharapkan dapat memperkuat strategi keselamatan kerja dan menurunkan risiko kecelakaan di lingkungan operasional perusahaan. Kata kunci—Time Series Clustering, Dynamic Time Warping, Alat Pelindung Diri, Keselamatan Kerja, Website Analitik
Deteksi Emosi pada Ekspresi Wajah Manusia Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Android Kristoforus Ferel Viandito; Farah Zakiyah Rahmanti; Yohanes Setiawan
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Pada era teknologi digital saat ini, teknologi pengolahan citra menjadi salah satu yang berkembang pesat. Hal ini bersamaan juga dengan perkembangan pesat pada teknologi bidang Artificial Intelligence (AI) yang relevan pada bidang teknologi pengenalan wajah dan deteksi emosi. Penelitian ini mengembangkan sebuah sistem deteksi emosi pada wajah dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) yang didesain untuk mengolah data dua dimensi yang dijalankan pada sistem Android. Dengan mengetahui ekspresi emosi seseorang, maka seseorang dapat dinilai kondisi psikologinya dengan bantuan mesin. Sistem ini dapat digunakan pada beberapa bidang seperti bidang kesehatan. Dengan sistem deteksi emosi maka tenaga medis dapat memantau dan menentukan pemberian dukungan apa yang dibutuhkan pasien. Model pada sistem penelitian ini dijalankan dengan model CNN dengan konfigurasi hyperparameter batch size 256, jumlah epoch 76, dan dropout rate sebesar 50%, serta menggunakan optimizer Adam. Hasil dari pengujian model ini menunjukkan angka akurasi sebesar 84% yang cukup baik. Melalui penelitian ini, diharapkan memberi kontribusi dalam pengembangan teknologi citra digital untuk deteksi emosi manusia menggunakan CNN yang diimplementasikan pada aplikasi Android. Diharapkan juga dengan penelitian ini dapat mendorong motivasi penelitian dengan teknologi yang serupa di masa depan. Kata kunci— Android, CNN, AI, hyperparameter.
Deteksi Kerusakan Badan Kontainer di Gate-In PT Berlian Jasa Terminal Indonesia Menggunakan YOLOv11 Muhammad Najib Miftahul Huda; Yohanes Setiawan; Farah Zakiyah Rahmanti
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Kerusakan pada badan kontainer menjadi tantangan utama dalam industri logistik, terutama bagi perusahaan pelabuhan seperti PT Berlian Jasa Terminal Indonesia (BJTI). Proses verifikasi kerusakan yang masih dilakukan secara manual menyebabkan potensi kesalahan, keterlambatan, dan penurunan kepercayaan pelanggan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengembangkan, dan mengevaluasi sistem deteksi otomatis kerusakan kontainer. Penelitian ini melakukan studi perbandingan antara YOLOv11 dengan model pembanding lainnya (YOLOv8, YOLOv9, dan YOLOv10) untuk menemukan arsitektur terbaik, yang kemudian diintegrasikan dengan sistem web sebagai antarmuka pemantauan. Model dilatih menggunakan dataset gabungan dari CCTV pelabuhan dan sumber publik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa YOLOv11 menjadi model paling unggul, mencapai performa akurasi tertinggi dengan mAP@0.5 sebesar 53.44%, Precision 66.97%, dan Recall 50.69%. Dari sisi kecepatan, sistem yang diuji pada CPU menunjukkan waktu inferensi rata-rata 123.90 ms per gambar, yang juga merupakan kinerja tercepat dibandingkan model pembanding lainnya, membuktikan efisiensinya untuk implementasi operasional. Hasil deteksi secara otomatis diunggah ke server dan ditampilkan pada antarmuka web yang dibangun menggunakan framework CodeIgniter 4. Evaluasi menunjukkan bahwa integrasi antara model deteksi dan sistem web berjalan dengan baik dan stabil. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi aplikatif berbasis computer vision untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengawasan kontainer di lingkungan pelabuhan. Kata kunci — Deteksi kerusakan kontainer, YOLOv11, Pelabuhan
Identifikasi Nomor Kontainer Menggunakan Resnet-50 Pada Gate-In PT. Pelindo Berlian Jasa Terminal Indonesia (Bjti) Berbasis Website Muhammad Ali Ridho; Yohanes Setiawan; Farah Zakiyah Rahmanti
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Proses pencatatan nomor kontainer secara manual di area gate-in PT Pelindo Berlian Jasa Terminal Indonesia (BJTI) masih menimbulkan berbagai kendala seperti kesalahan pencatatan, keterlambatan pemrosesan data, dan kesulitan validasi dalam kasus klaim kerusakan. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem identifikasi nomor kontainer otomatis berbasis deep learning yang terdiri dari tiga tahap utama, yaitu: deteksi area nomor kontainer menggunakan model YOLOv11, segmentasi karakter dengan model YOLOv11 lainnya, serta klasifikasi karakter menggunakan arsitektur ResNet-50. Dataset pada setiap tahap dikumpulkan dari lingkungan nyata di pelabuhan dan telah dianotasi secara manual. Model deteksi area nomor kontainer yang dilatih dengan optimizer AdamW selama 200 epoch menghasilkan mAP@0.5 sebesar 96.8%, precision 97.1%, dan recall 95.4%. Pada tahap segmentasi karakter, model mencatatkan mAP@0.5 sebesar 94.3%, precision 95.2%, dan recall 93.7%. Sedangkan pada tahap klasifikasi karakter menggunakan ResNet-50, akurasi tertinggi yang diperoleh mencapai 98.6%, dengan precision 98.9%, recall 98.3%, dan F1-score 98.6%. Seluruh sistem kemudian diintegrasikan ke dalam platform berbasis web untuk mendukung operasional, memungkinkan penyimpanan hasil deteksi dalam bentuk teks dan gambar, serta dilengkapi fitur login, pencarian data, dan tampilan statistik. Evaluasi menunjukkan bahwa sistem mampu beroperasi dengan efisien dan akurat di berbagai kondisi pencahayaan dan sudut pandang kamera. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi pencatatan nomor kontainer di lingkungan operasional pelabuhan. Kata kunci— sistem deteksi otomatis, YOLOv11, ResNet-50, nomor kontainer, pengolahan citra, pelabuhan, website.
Implementasi Chatbot Berbasis Transformer Dan Pemindaian QR Code Pada Website Inventaris Hendrik Hermawan; Yohanes Setiawan; Mustafa Kamal
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Belum adanya transformasi digital pengolahan data inventaris pada PT Berlian Jasa Terminal Indonesia menyebabkan rawan kesalahan seperti data yang tidak akurat, akses informasi yang lambat, dan pelacakan aset yang tidak efisien akibat proses manual. Metode konvensional berbasis spreadsheet yang lambat dan rawan kesalahan mendorong perlunya solusi teknologi modern untuk meningkatkan efisiensi dan kemudahan akses informasi. Penelitian ini berhasil mengembangkan dan mengimplementasikan sistem inventaris berbasis website yang mengintegrasikan pemindaian QR Code untuk pelacakan aset fisik dan chatbot berbasis model Transformer (IndoBERT) untuk akses informasi melalui Natural Language Processing (NLP). Proses pengembangan mencakup perancangan arsitektur, pelatihan model, dan pengujian sistem secara menyeluruh. Hasil pelatihan model menunjukkan bahwa konfigurasi hyperparameter optimal (Skenario 3) mampu mencapai akurasi 91% untuk klasifikasi intent dan performa nyaris sempurna untuk Named Entity Recognition (NER) pada data uji awal. Namun, pengujian lanjutan menggunakan 100 sampel data uji yang menantang mengungkap bahwa model memiliki keterbatasan dalam menangani permintaan di luar cakupan (intent unknown), di mana banyak di antaranya keliru diklasifikasikan sebagai cari_perangkat. Sistem ini terbukti fungsional dan mampu meningkatkan efisiensi dibandingkan metode manual, dengan chatbot yang berhasil merespons permintaan pengguna secara akurat untuk fungsionalitas inti. Kata kunci— Manajemen Inventaris IT, Pemindaian QR Code, Chatbot dengan Model Transformer, Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
Co-Authors Adzanil Rachmadhi Putra Alifah, Amalia Nur Bernadus Anggo Seno AjiAji Dean Igo Wibowo Farah Zakiyah Rahmanti Fauzan Nusyura Fauzan Nusyura Fidi Wincoko Putro Hendrik Hermawan Huki Chandra Indro Setiawan Ira Rantelili, Devysikaelo Josey Alexander Takesan Kristoforus Ferel Viandito M. Rafi Hizdarandha Riswant Machfud Ichsan Khoirudin Mastuty Ayu Ningtyas Muhammad Ali Ridho Muhammad Anjas Ardiansyah Muhammad Najib Miftahul Huda Muhammad Radif Aftamaulana Muhammad Ramadhani Arya Syahputra Muhammad Rashid Syaputra Mustafa Kamal Perdana Suteja Putera Rafi Ardinata Riskiansyah Regita Putri Permata Riza Akhsani Setyo Prayoga Ryanta Meylinda Savira Silvia Rostianingsih Zumar Nur Firdaus