Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.983
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal Pengabdian Masyarakat Bumi Raflesia Jurnal Development Perwira Journal of Science and Engineering (PJSE)
Riyan Dwi Yulian Prakoso
Institut Teknologi dan Bisnis Muhammadiyah Purbalingga
Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Peran Artificial Intelligence Dalam Transformasi Sumber Daya Manusia Pendidikan: Peningkatan Kualitas Vs Penggantian: Meningkatkan Kualitas atau Penggantian? Esti Nur Wakhidah; Maman Sulaeman; Diksi Metris; Aji Priambodo; Riyan Dwi Yulian Prakoso
Jurnal Development Vol. 12 No. 1 (2024): Jurnal Development
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jambi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53978/jd.v12i1.383

Abstract

Artificial Intelligence (AI) sangat penting untuk mempersiapkan sumber daya manusia (SDM) dalam menghadapi perubahan yang cepat dan dinamis di dunia kerja. AI adalah teknologi yang semakin berkembang dan digunakan dalam berbagai sektor, termasuk pendidikan. Pendidikan harus beradaptasi dengan perkembangan teknologi AI dan memanfaatkannya untuk meningkatkan kualitas pembelajaran. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis pendidikan di era AI apakah dapat meningkatkan kualitas sumber daya manusia atau menggantikannya. Metode penelitian yang diguanakan pada penelitian ini adalah literatur review. Hasil penelitian menunjukkan bahwa walaupun teknologi AI dapat membantu dalam mengoptimalkan pembelajaran, sumber daya manusia dalam bidang pendidikan tetap sangat diperlukan. Keterampilan manusia dalam kreativitas, empati, komunikasi, dan pemecahan masalah masih sangat penting dalam menciptakan pengalaman pembelajaran yang efektif dan menyenangkan bagi siswa.
Peningkatan Kemampuan Pemasaran Digital bagi Kelompok UMKM Badan Usaha Amal Nasyiatul ‘Aisyiyah Purbalingga, Jawa Tengah Muhammad Hamka; Dimara Kusuma Hakim; Esti Nur Wakhidah; Riyan Dwi Yulian Prakoso; Ermawati Ermawati; Indy Alfin Faujie
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bumi Rafflesia Vol. 7 No. 3 (2024): Desember: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bumi Raflesia
Publisher : Universitas Muhammadiyah Bengkulu

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

Abstract

Kegiatan PKM ini bertujuan memberikan pengetahuan dan keterampilan implementasi pemasaran digital kepada kelompok UMKM Badan Usaha Amal Nasyiatul ‘Aisyiyah (BUANA) Purbalingga, Jawa Tengah. Permasalahan yang dihadapi kelompok UMKM BUANA Purbalingga yaitu keterbatasan jangkauan pemasaran, tidak tersedianya katalog produk, serta rendahnya pemanfaatan Teknologi Informasi (TI) sebagai media promosi produk khususnya melalui media sosial. Metode yang digunakan meliputi Forum Grup Diskusi (FGD, workshop pemanfaatan media sosial dalam pemasaran digital, serta penyebaran kuesioner untuk mengukur tingkat pemahaman peserta terhadap materi yang diberikan, kepuasan pelaksanaan PKM, dan mengetahui minat peserta dalam mengadopsi model bisnis menggunakan pemasaran digital. Kesimpulan kegiatan PKM ini menunjukkan adanya peningkatan pemahaman peserta terkait pemasaran digital mencapai 65%. Sementara itu, kegiatan Program Kreativitas Mahasiswa (PKM) ini sesuai dengan rencana dan tahapan yang telah telah dirumuskan sebelumnya. Hal tersebut direpresentasikan dari hasil kuesioner kepuasan pelaksanaan PKM, dimana respon peserta menunjukkan bahwa 47,57% Sangat Setuju, 44,27% Setuju dan hanya 8,16% yang menyatakan Ragu-Ragu. Sedangkan melalui program PKM ini,  mayoritas peserta memiliki minat dan keinginan beralih pada bisnis berbasis TI. Fakta tersebut terkonfirmasi dengan persentase sebanyak 86,4% dari peserta yang menyetujui dan sangat menyetujui untuk mengadopsi digitalisasi proses penjualan, sementara 7,5% masih mempertimbangkan penggunaannya, dan 6,2% memilih untuk tetap menggunakan metode penjualan konvensional.
SISTEM GRADING OTOMATIS BERBASIS COMPUTER VISION DENGAN YOLO UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS TOMAT PASCAPANEN DI PURBALINGGA Riyan Dwi Yulian Prakoso; Rifki Chandra Utama; Adin Nadiya Ifati; Sriyati Sriyati
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 9 No. 4 (2026): August 2026 (1)
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v9i4.7130

Abstract

Abstrak: Proses grading pascapanen tomat di Kabupaten Purbalingga umumnya masih dilakukan secara manual, sehingga rentan terhadap subjektivitas dan inkonsistensi mutu. Kondisi ini menyebabkan produk sulit dikategorikan ke dalam standar kualitas ekspor dan memicu risiko penolakan pasar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji sistem cerdas berbasis computer vision menggunakan arsitektur YOLO guna melakukan klasifikasi dan pemilahan (grading) tomat secara otomatis. Metodologi penelitian mencakup pengumpulan dataset lokal tomat Purbalingga yang dibagi menjadi tiga kelas (matang tanpa cacat, rusak, dan mentah), pelatihan model, serta pengujian performa sistem secara empiris. Hasil pengujian menunjukkan kinerja model yang sangat baik dengan tingkat presisi mencapai 97,6% dan recall sebesar 95,7%. Hasil ini membuktikan bahwa model YOLO mampu mengidentifikasi mutu tomat secara akurat dan cepat. Sistem ini berpotensi besar untuk diintegrasikan ke dalam perangkat sortasi otomatis maupun platform digital di masa mendatang, guna meningkatkan efisiensi pascapanen, menjaga standarisasi mutu ekspor, serta memperkuat daya saing komoditas hortikultura di Kabupaten Purbalingga.
IMPLEMENTASI LOW INTERACTION HONEYPOT DAN PORT KNOCKING UNTUK MENINGKATKAN KEAMANAN JARINGAN Riyan Dwi Yulian Prakoso
Perwira Journal of Science & Engineering Vol 2 No 1 (2022)
Publisher : Universitas Perwira Purbalingga

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54199/pjse.v2i1.96

Abstract

Seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi tentu akan berdampak pada segala aspek kehidupan, walaupun memberikan dampak yang positif dalam menyediakan dan mendapatkan informasi, namun disisi negatifnya perlu adanya upaya untuk pencegahan ancaman, pencurian data dan perusakan data pada sebuah jaringan. Salah satu cara dengan mengimplementasikan Port Knocking dan HoneyPot pada jaringan server. Suatu metode kemanan yang dapat menutup celah dan dan mengalihkan akses dari firewall. Dimana Port Knocking dapat mengontrol layanan port terbuka dan port tertutup. HoneyPot untuk mengalihkan attacker kedalam server tiruan dan mendeteksi serangan apa sajayang dilakukan oleh attacker/intruder pada server. Dalam pengetesan penggabungan kedua metode keamanan jaringan tersebut menggunakan Nmap
PERANCANGAN SISTEM KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Riyan Dwi Yulian Prakoso; Dhani Ratnasari
Perwira Journal of Science & Engineering Vol 2 No 1 (2022)
Publisher : Universitas Perwira Purbalingga

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54199/pjse.v2i1.97

Abstract

Penyakit Diabetes penyakit yang berlangsung lama atau kronis serta ditandai dengan kadar gula (glukosa) darah yang tinggi atau di atas nilai normal. Glukosa yang menumpuk di dalam darah akibat tidak diserap sel tubuh dengan baik dapat menimbulkan berbagai gangguan organ tubuh. Jika diabetes tidak dikontrol dengan baik, dapat timbul berbagai komplikasi yang membahayakan nyawa penderita. Di Indonesia, Penyakit Diabetes adalah kasus penyakit yang paling umum dijumpai pada orang dewasa khususnya lanjut usia (lansia). Tool yang di gunakan dalam mengklasifikasi penyakit diabetes adalah Naïve bayes. Metode ini menggunakan nilai probabilitas atau kemungkinan untuk menyelesaikan suatu masalah. Salah satu penerapan naïve bayes adalah untuk melakukan kalsifikasi serta mampu menyelesaikan permasalahan yang komplek. Untuk menyelesaikan masalah naïve bayes memerlukan jumlah data yang banyak untuk mendapakan nilai probabilitas. Data yang digunakan adalah adat penyakit Diabetes yang di ambil dari website UCI machine learning. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah perancangan sistem klasifikasi dengan menggunakan naïve bayes untuk melakukan klasifikasi penyakit diabetes, hasil akhir penelitian ini adalah nilai dari akurasi, presisi , dan recall
Co-Authors Adin Nadiya Ifati Aji Priambodo Dhani Ratnasari Diksi Metris Dimara Kusuma Hakim Ermawati Ermawati Esti Nur Wakhidah Indy Alfin Faujie Muhammad Hamka Rifki Chandra Utama Sriyati Sriyati Sulaeman, Maman