Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.12
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Penelitian Pendidikan Matematika dan Sains JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING PengabdianMu: Jurnal Ilmiah Pengabdian kepada Masyarakat Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Journal of Robotics and Control (JRC) Jurnal Abdi: Media Pengabdian Kepada Masyarakat Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Abdimas: Papua Journal Of Community Service Insyst : Journal of Intelligent System and Computation Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Ranah Research : Journal of Multidisciplinary Research and Development Journal Serambi Engineering (JSE) Indonesian Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI) SELAYAR: Jurnal Pengabdian Masyarakat
YUNI YAMASARI
Teknik Informatika, Universitas Negeri Surabaya
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities 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 Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 77 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 77 Documents
Search

 4   5   6   7   8 
Analisis Sentimen Ulasan Google Maps Menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) (Studi Kasus: Kafe di Surabaya) Khusna, Asmaul; Yuni Yamasari
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 7 No. 02 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak – Pertumbuhan pesat kafe di Surabaya telah menjadikan ulasan Google Maps sebagai sumber informasi krusial bagi konsumen, namun volume ulasan yang besar menyulitkan untuk analisis secara manual. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentimen pada ulasan kafe tersebut menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) yang diperkuat dengan mekanisme Attention. Data ulasan dikumpulkan melalui teknik scraping menggunakan SerpAPI (114.960 ulasan dari 218 kafe) dan dibagi secara sekuensial (Sequential split) untuk pelatihan dan pengujian. Ulasan diklasifikasikan ke dalam tiga kelas sentimen: positif, netral, dan negatif. Model dibangun dengan arsitektur spesifik: embedding layer berdimensi 128, LSTM (64 unit), attention layer, dropout (0,5), dan dense layer dengan tiga output neuron. Evaluasi kinerja model, yang diukur menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-score, menunjukkan hasil terbaik dengan akurasi 92,45%, presisi 91,84%, recall 92,45%, dan F1-score 92,01%. Model terbukti cukup efektif dalam mendeteksi sentimen ekstrem (positif dan negatif), tetapi kesulitan dalam mengklasifikasikan kelas netral akibat ketidakseimbangan distribusi data. Hal ini menunjukkan bahwa penyeimbangan data atau penyederhanaan kelas sentimen diperlukan untuk meningkatkan performa model secara keseluruhan pada penelitian mendatang. Kata Kunci – Analisis Sentimen, LSTM, Google Maps, Ulasan Kafe, Deep Learning.
Validasi Data Kemiskinan Berbasis Web Menggunakan Algoritma Isolation Forest di Mojo Surabaya Pradangga, Aryo; Yamasari, Yuni
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 7 No. 02 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Validitas data kemiskinan pada permukiman padat penduduk di Surabaya kerap terdistorsi oleh subjektivitas dan keterbatasan proses verifikasi manual. Kondisi ini meningkatkan risiko ketidaktepatan penyaluran bantuan sosial, baik berupa exclusion error maupun inclusion error. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem validasi data kemiskinan berbasis web yang mengintegrasikan algoritma Isolation Forest guna mendeteksi anomali data secara otomatis. Pengembangan sistem mengadopsi metodologi Design Science Research (DSR) dengan arsitektur terpisah (decoupled) yang menghubungkan framework Laravel dan layanan analitik FastAPI. Variabel penelitian meliputi indikator kapabilitas ekonomi warga, mencakup total pendapatan, jumlah tanggungan, skor penggunaan listrik, kepemilikan kendaraan bermotor, dan akses internet. Strategi pemisahan dataset (data splitting) diterapkan berdasarkan status awal warga (Miskin dan Non-Miskin) untuk menjamin deteksi anomali yang kontekstual. Pengujian empiris dilakukan menggunakan data riil dari 248 warga di RT 04 RW 05, Kelurahan Mojo, Surabaya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengidentifikasi 18 data anomali (7,3%) dengan karakteristik yang menyimpang dari populasi mayoritas. Lebih lanjut, sistem terbukti efektif dalam menyingkap kasus exclusion error pada kelompok rentan. Evaluasi utilitas sistem menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) menghasilkan skor Perceived Usefulness sebesar 4,52 (kategori "Sangat Bermanfaat"), yang mengindikasikan efektivitas sistem dalam meningkatkan efisiensi dan objektivitas verifikasi data. Kata Kunci: Deteksi Anomali, Isolation Forest, Verifikasi Data Kemiskinan, Bantuan Sosial, Design Science Research, Technology Acceptance Model (TAM).
Pengembangan Sistem Informasi Persediaan Gudang Bahan Campuran Pakan Hewan Ternak pada Peternakan Sumber Alam Sejahtera Menggunakan Metode PIECES Wardana, Prima Lukito; Yamasari, Yuni
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 7 No. 02 (2025)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak— Peternakan Sumber Alam Sejahtera merupakan salah satu perternakan skala besar yang memproduksi pakan hewan ternak secara mandiri untuk mendukung produktivitas dan kualitas hasil ternak, khususnya telur ayam. Dalam praktiknya, proses pencatatan dan pengelolaan persediaan bahan campuran pakan masih dilakukan secara manual menggunakan buku dan catatan kertas. Hal ini menyebabkan sering terjadi keterlambatan informasi, kesalahan pencatatan, dan rendahnya efisiensi kerja di gudang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi persediaan gudang berbasis web guna mempermudah proses pencatatan barang masuk dan keluar, serta pengelolaan stok secara otomatis. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode PIECES (Performance, Information, Economy, Control, Efficiency, and Service) sebagai dasar analisis kebutuhan sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dikembangkan mampu meningkatkan akurasi data, mempercepat pencatatan transaksi, serta menyediakan informasi stok secara real-time. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi efektif dalam mendukung manajemen persediaan bahan campuran pakan di Peternakan Sumber Alam Sejahtera. Kata Kunci— Sistem Informasi, Persediaan Gudang, PIECES, Web.
Klasifikasi Level Retinopati Diabetik Menggunakan Metode Hybrid Vision Transformer dan EfficientNet Meakhel Gunawan; Yuni Yamasari
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak—Retinopati diabetik merupakan komplikasi diabetes melitus yang menjadi salah satu penyebab utama kebutaan di dunia, termasuk di Indonesia. Oleh sebab itu, deteksi dan klasifikasi tingkat keparahan secara dini berbasis citra fundus retina menjadi krusial untuk mendukung penanganan klinis yang tepat. Vision Transformer yang memiliki keunggulan dalam menangkap konteks global citra, dan EfficientNet yang unggul dalam mengekstraksi fitur lokal, memiliki peluang untuk dikombinasikan secara optimal dalam klasifikasi level retinopati diabetik. Menggunakan Dataset APTOS 2019 Blindness Detection dengan tahapan preprocessing berupa cropping, resize, CLAHE, dan normalisasi, serta augmentasi data untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, model MobileViT-XS yang dikombinasikandengan EfficientNet-B0 hingga EfficientNet-B4 diuji dan dievaluasi menggunakan metrik efektivitas serta metrik efisiensi komputasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hybrid MobileViT-XS dan EfficientNet-B1 dengan resize 512×512 piksel memberikan kinerja paling optimal, dengan akurasi validasi sebesar 91,80% dan akurasi pengujian sebesar 93,24%, serta efisiensi komputasi yang seimbang dengan waktu pelatihan 101 menit 59.44 detik, FLOPs sekitar 6,80G, dan ukuran model 37,95 MB. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan metode hybrid mampu menghasilkan model yang efektif dan efisien untuk mendukung sistem deteksi dini retinopati diabetik berbasis kecerdasan buatan. Kata Kunci—retinopati diabetik, vision transformer, EfficientNet, hybrid model, klasifikasi citra, deep learning
Analisis Kinerja Retrieval Augmented Generation (RAG) Klasik Dalam Chatbot Akademik berbasis Multimodal Wulandari, Kartika; Yuni Yamasari
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak— Akses informasi akademik di Universitas Negeri Surabaya (UNESA) melalui website panduan saat ini dinilai belum optimal karena kurangnya interaktivitas, sehingga mahasiswa seringkali harus menghubungi pihak administrasi secara langsung. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi kinerja Retrieval-Augmented Generation (RAG), yaitu RAG Klasik guna menguji kinerja sistem dalam menghasilkan respon yang relevan, akurat, dan kontekstual pada chatbot akademik. Lingkup penelitian ini difokuskan pada pengujian evaluasi kinerja dan efisiensi metode tersebut dalam mengolah data multimodal yang bersumber dari portal SSO UNESA, mencakup format teks, gambar, dan dokumen PDF. Metodologi yang digunakan meliputi tahap pengumpulan data, ekstraksi teks menggunakan Optical Character Recognition (OCR), preprocessing, serta penerapan dua strategi pelabelan, yakni manual dan otomatis. Penelitian ini menganalisis kinerja RAG Klasik yang menggunakan algoritma BM25 dalam mengolah data multimodal. RAG Klasik diimplementasikan menggunakan algoritma BM25 berbasis kata kunci. Evaluasi dilakukan secara sistematis menggunakan metrik efektivitas (Precision, Recall, F1-Score, Exact Match, dan Cosine Similarity) serta metrik efisiensi (waktu respons). Hasil penelitian menunjukkan bahwa RAG Klasik memiliki efisiensi luar biasa dengan waktu respon rata-rata dibawah 0,01 detik. Namun, dari sisi kinerja, metode ini sangat bergantung pada kualitas pelabelan, di mana skenario label otomatis mencapai F1-Score 0.52 dan Csoine Similarity 0.51, mengungguli scenario label manual. Penelitian menyimpulkan bahwa RAG Klasik sangat ideal untuk informasi procedural yang membutuhkan respon instan meskipun memiliki keterbatsan dalam pemahaman semantic yang mendalam.   Kata Kunci— Retrieval Augmented Generation (RAG), RAG Klasik, BM25, Multimodal, UNESA.
Pelatihan Aplikasi AI untuk Peningkatan Literasi dan Profesionalisme Guru dalam Pembelajaran Sekolah Yamasari, Yuni; Qoiriah, Anita; Prapanca, Aditya
SELAYAR: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 2 No. 1: SELAYAR: Jurnal Pengabdian Masyarakat, Februari 2026
Publisher : Gema Cendekia Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.71094/selayar.v2i1.351

Abstract

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) memberikan peluang besar dalam mendukung peningkatan kualitas pembelajaran di sekolah. Namun, pemanfaatan AI oleh guru masih menghadapi kendala, terutama pada aspek pemahaman dan keterampilan penggunaan secara praktis. Oleh karena itu, kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan literasi dan kompetensi guru dalam memanfaatkan aplikasi ChatGPT sebagai alat bantu pembelajaran. Metode pelaksanaan kegiatan meliputi tahap pra-pelaksanaan melalui penyebaran angket kebutuhan, pelaksanaan pelatihan berupa pemaparan materi dan praktik langsung penggunaan ChatGPT, serta tahap pasca-pelaksanaan melalui evaluasi menggunakan angket. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan signifikan pada pemahaman, keterampilan, dan kepercayaan diri peserta dalam menggunakan ChatGPT. Mayoritas peserta menyatakan pelatihan sangat bermanfaat, mudah dipahami, dan relevan dengan kebutuhan pembelajaran. Selain itu, peserta menunjukkan kesiapan untuk mengimplementasikan hasil pelatihan dalam penyusunan materi ajar, pembuatan soal, dan pengembangan inovasi pembelajaran di sekolah. Dengan demikian, kegiatan PKM ini berhasil meningkatkan kapasitas mitra dan berpotensi memberikan dampak berkelanjutan terhadap kualitas pembelajaran berbasis teknologi di lingkungan sekolah.
Systematic Literature Review on Optical Character Recognition Methods for Text Extraction Nurcahyo, Krisna Bayu Aditya; Ricky Eka Putra; Yuni Yamasari
Jurnal Serambi Engineering Vol. 11 No. 2 (2026): April 2026
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Serambi Mekkah

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

Abstract

The development of technology has driven a significant increase in the need for document digitization and automation of text-based data processing. A systematic review is needed to identify progress related to the development of OCR in text extraction. Therefore, this study presents a systematic literature review on the development and use of OCR in text extraction using the PRISMA method. The study began with an initial search of 38 studies, which were then selected based on established criteria. Seven relevant articles were successfully identified through a focused search using the keywords "Optical Character Recognition/OCR." The results of the literature review analysis show that the Convolutional Neural Network (CNN) method is the most widely used approach in the development of OCR for text extraction. In addition, the analysis results also reveal that OCR has been applied in various fields, including healthcare, public administration, government, transportation, and commercial services. This study also highlights the various benefits as well as several challenges that are still faced in the future development of OCR. These challenges include improving character recognition accuracy and handling font variations as well as image quality. Thus, the insights generated by this research contribute to the development of OCR as a more reliable and effective tool in supporting document digitization processes.
Co-Authors Aditya Prapanca Agnes, Rifa Zaini Agus Prihanto Agus Prihanto Agus Setiawan Agustin Tjahyaningtijas, Hapsari Peni Alhakiim, Thomi Aditya Alpiana, Intan Ammar, Muhammad Zhafran Amrina Rosyada Andi Iwan Nurhidayat Anggraini, Lusiana Anita Qoiriah ANITA QOIRIAH Anita Qoiriah Anjani, Ayu Annisa Nur Hidayati ARI KURNIAWAN Arya Tandy Hermawan Asma Johan Asmunin Asmunin Atik Wintarti Atik Wintarti Aviana, Anisah Nurul Azalia, Virna Hari Nur Chindy Ayudia Sri Fastaf Eka Putra, Ricky Ervin Yohannes Esther Irawati Setiawan Esti, Esti Yogiyanti Fani Fadillah Hermawan Farid Baskoro Fatimah Nur Alifiah Firdaus Bagus Wicaksono Firdaus, Mohamad Adi Putra Hani Nafisah Amaliya Hanik Badriyah Hidayati,* Mohammad Hasan Machfoed,* Kuntoro,** Soetojo,*** Budi Santoso,**** Suroto,***** Budi Utomo****** Hapsari Peni Agustin Tjahyaningtijas Harahap, Satria Baladewa I Made Suartana Ika Putri Arisanti Iqbaal Januar Eka Firmansyah Ismail Johanes, Sugiharto Kartika Wulandari Khahar, Abdul Khusna, Asmaul M Dzikri Hisyam Ilyasa M. Aziz Rizaldi Mas Arya Bhisma Rangga Douval Saputra Mauridhi H. Purnomo Meakhel Gunawan Mediana, Prissely Pravasstifany Muhamad Azis Thohari Muhamad Khafidhun Alim Muslim Muhammad Rifki Agustian Muhammad Zakia Avlach Muttaqin, Aziz Fiqri Nafisah, Nurun Naim Rahmawati Naim Rochmawati Naim Rochmawati Nanda Ade Handaya Nugroho, Supeno M. S. Nurcahyo, Krisna Bayu Aditya Pradangga, Aryo Praptama, Ervan Putri Alvina Putri, Rezky Arisanti Raden Mohamad Herdian Bhakti Rafli Aditya Pramana Raharko, Natasha Isnaeni Rahayu, Siskawati Rahmawati, Naim Rahulil, Muhammad Ramadhan, Dani Ricky Eka Putra Rina Harimurti Rochmawati, Naim S., Rahma Aziz Sadewa, Bagas Ahmad Salahuddin, Muhammad Rico Saputra, Ivan Rangga Shahputri, Vira Arum Solihin, Aziz Suartana, I Made Sukrisna Surya, Arum Ayu Suyatno, Dwi F. Syarif Hidayatulloh Tazki Yatun Niyah Tohari Ahmad Wardana, Prima Lukito Widi Aribowo Wiyli Yustanti Wiyli Yustanti Wiyli Yustanti Yogiyanti, Esti Yoyok Prastyo, Yoyok