Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.452
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komunikasi Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat RJABM (Research Journal of Accounting and Business Management) Jurnal Sistem Cerdas Jurnal Pengabdian Dharma Bakti Jurnal Komunikasi Pemberdayaan Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan
Dian Rhesa Rahmayanti
Unknown Affiliation
Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Shin Tae Yong dalam Bingkai Media Online (Analisis Framing Berita Pemecatan Shin Tae Yong di Bolasport.com dan Viva.co.id) yanus, yanus purwansyah sriyanto; Srigati, Bambang; Rahmayanti, Dian Rhesa; Solihin, Mohammad; Basuki, Umar; Rahmahtika, Saffa Rizqi
Jurnal Komunikasi Pemberdayaan Vol 4 No 2 (2025): December
Publisher : Sekolah Tinggi Pembangunan Masyarakat Desa APMD

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47431/jkp.v4i2.733

Abstract

Dalam dunia olahraga, khususnya sepak bola, berita pemecatan pelatih selalu menarik perhatian publik dan media. Bulan Januari 2025, salah satu isu yang paling banyak dibicarakan di dunia olahraga pada Januari 2025 adalah pemecatan Shin Tae-yong (STY) sebagai pelatih tim nasional sepak bola Indonesia. Sebagai pelatih sepak bola yang memiliki rekam jejak prestasi, pemecatan STY memicu beragam reaksi dari berbagai pihak, termasuk federasi sepak bola, analis, dan masyarakat umum. Dengan menggunakan pendekatan analisis framing, penelitian ini akan mengkaji pola pemberitaan, pilihan kata, dan narasi yang digunakan oleh berbagai media dalam menyampaikan informasi kepada masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan wawasan tentang bagaimana media membentuk persepsi publik terhadap keputusan yang dibuat oleh federasi sepak bola terkait posisi pelatih tim nasional Indonesia. Dalam kajian konstruksi media ini, tingkatan komunikasinya adalah komunikasi massa, karena melibatkan media berita daring seperti Bolasport.com dan Viva.co.id. Unsur komunikasi yang difokuskan dalam kajian ini adalah pesan. Termasuk apa yang telah dilakukan oleh Bolasport.com dan Viva.co.id dengan menekankan realitas pemecatan STY sebagai fakta yang harus diketahui oleh khalayak. STY yang selama ini dianggap sebagai salah satu elemen kebangkitan timnas sepak bola Indonesia justru secara mengejutkan dipecat oleh PSSI dan dianggap tidak memenuhi target. Namun kedua media tersebut pada porsi pemberitaannya lebih menekankan pada aspek permasalahan internal yang dianggap menjadi faktor utama pemecatan STY.  
Log-Scale Correlation Classifier for Mushroom Identification in Agricultural Internet of Things Systems Ordiyasa, I Wayan; Diqi, Mohammad; Hiswati, Marselina Endah; Rahmayanti, Dian Rhesa; Basuki, Umar; Hafizah, Ida
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 10 No 2 (2026): April 2026
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v10i2.6841

Abstract

Classifying edible and poisonous mushrooms is crucial to food safety, as misidentification can pose severe toxicological risks. Conventional probabilistic classifiers, such as Naïve Bayes and Logistic Regression, often underperform on categorical datasets with correlated attributes and skewed distributions. This study introduces the Log-Scale Feature Correlation Classifier, a novel probabilistic framework that integrates logarithmic transformation and correlation-weighted probability estimation to address these challenges. Using the UCI Mushroom dataset and a 10-fold cross-validation scheme, LSFCC was benchmarked against standard models. The results demonstrate that LSFCC achieved consistently superior accuracy (0.99), precision, and recall, significantly outperforming both Logistic Regression and Naïve Bayes, as confirmed by statistical tests (p<0.01). Its lightweight design and interpretability make it highly suitable for real-time deployment on resource-constrained IoT devices, particularly within Agricultural IoT systems for autonomous mushroom identification. Future research will explore LSFCC’s adaptability to noisy, multimodal data and hybrid architectures, ensuring broader applicability in real-world bioinformatics and food safety domains.
Co-Authors Basuki, Umar Deta Lustiyati, Elisabeth HAFIZAH, IDA Hasta Mulyani, Sri Iskandar, Metty John Eric Kurniawan L. Loy Panda, Bertold Lutfiati Rohmah, Khaula Marselina Endah Hiswati Metty, Metty Mohammad Diqi Muflih, Muflih Nawang Setiyani, Fatma Novi Wulandari Nurhayati, Hesti Ordiyasa, I Wayan Rahayu Widaryanti Rahmahtika, Saffa Rizqi Rohmah, Khaula Lutfiati Setyo Mahanani Nugroho Solihin, Mohammad Sujarweni, Veronika Wiratna Susanti, Dwi Lisa Utami, Lila Retnani V. Wiratna Sujarweni, V. Wiratna Yanus Purwansyah Sriyanto yanus, Yanus Purwansyah Sriyanto