Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.891
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems TEKNIK INFORMATIKA Semantik Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer International Conference on Engineering and Technology Development (ICETD) Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Jurnal Informatika Jurnal Informatika JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal Komputasi Prosiding Seminar Nasional Darmajaya CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Applied Technology and Computing Science Journal Jurnal Ilmiah Permas: Jurnal Ilmiah STIKES Kendal Journal of Community Development Sewagati: Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia RISTEC : Research in Information Systems and Technology Jurnal Teknologi dan Informatika (JEDA) Jurnal Alih Teknologi Komputer (ALTEK) Jurnal Alih Teknologi Sistem Informasi (JATSI) Journal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering Abdi Akommedia : Jurnal Pengabdian Masyarakat Seminar Nasional Teknologi dan Multidisiplin Ilmu Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Pengabdian UMKM Laporan Upaya Nyata Inovasi Ilmu Komputer (LUNIK) PENGAMATAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Ilmu MIPA dan Terapannya Jurnal Komputasi
Yodhi Yuniarthe
Prodi Informatika, Fakultas Komputer, Universitas Mitra Indonesia, Lampung
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 51 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 51 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Sentiment Analysis of Twitter Discussions About Lampung Robusta Coffee: A Comparative Study of Machine Learning Algorithms with SVM as The Optimal Model Yuniarthe, Yodhi; Syarif, Admi; Shofi, Imam Marzuki; Fatimah Fahurian
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA Vol. 18 No. 2: JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/jti.v18i2.41316

Abstract

Lampung Robusta coffee is an important commodity in Indonesia, particularly in terms of local economic potential and global recognition. However, public perception of this product on social media, particularly Twitter, remains underexplored. This study addresses the need for a deeper understanding of consumer sentiment towards Lampung Robusta coffee, which could inform branding and marketing strategies. To approach this issue, we used five supervised machine learning algorithms-KNN, Naive Bayes, SVM, Decision Tree, and Logistic Regression-to perform sentiment classification on a dataset of tweets containing relevant keywords. The dataset was pre-processed using standard natural language processing techniques, including tokenization, stopword removal, and TF-IDF feature extraction. The SVM achieved the best performance on the unbalanced dataset for all metrics, with high and consistent accuracy and F1 scores. Logistic regression followed closely with similarly strong and stable results. Therefore, SVM is recommended as the final model. These results suggest that machine learning approaches can effectively classify sentiment in social media discussions about regional agricultural products and that random forest may provide the most robust performance in this context  
Strategi Pemasaran Digital Untuk Meningkatkan Penjualan Kue Dapur Bunda di Platform E-Commerce Ipnuwati, Sri; Mandala, Sri Surya; Khurani, Khurani; Yuniarthe, Yodhi
Jurnal Teknologi dan Informatika (JEDA) Vol 6, No 2 (2025): OKTOBER 2025
Publisher : Universitas Mitra Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57084/jeda.v6i2.2179

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan strategi pemasaran digital guna mengatasi tantangan persaingan pasar dan keterbatasan jangkauan penjualan UMKM Kue Dapur Bunda, yang menjual berbagai produk kue kering dan makanan ringan tradisional (seperti Kaastangel, Nastar, dan Pempek). Studi ini didorong oleh kebutuhan mendesak untuk membangun infrastruktur digital yang optimal guna memaksimalkan potensi pasar online. Metode pengembangan sistem yang diterapkan adalah Waterfall, yang memberikan kerangka kerja terstruktur, dengan perancangan sistem dimodelkan secara terperinci menggunakan Unified Modeling Language (UML), termasuk Sequence Diagram untuk memodelkan perilaku transaksi login. Pelaksanaan penelitian menghasilkan sebuah platform e-commerce berbasis website yang menyediakan fungsionalitas lengkap untuk dua peran utama: Konsumen (mempermudah penelusuran produk, manajemen keranjang, dan penyelesaian pembayaran) dan Admin (mempermudah pengelolaan produk, data pesanan, verifikasi pembayaran, dan pelaporan). Pengujian fungsionalitas sistem dilaksanakan pada seluruh kasus uji menggunakan metode Black-Box Testing, dan hasilnya menunjukkan tingkat keberhasilan fungsionalitas sebesar 100% Valid, yang membuktikan sistem telah berjalan sesuai spesifikasi rancangan. Kesimpulan penelitian menegaskan bahwa platform e-commerce yang telah terimplementasi dan Valid ini terbukti efektif dalam mendukung strategi pemasaran digital Kue Dapur Bunda. Sistem ini memberikan Kemudahan Akses dan User Experience (UX) yang optimal bagi pembeli melalui alur transaksi yang lancar, sekaligus meningkatkan efisiensi kerja internal dan akurasi data bagi Admin. Dengan demikian, implementasi ini secara signifikan mengoptimalkan potensi pertumbuhan dan konversi penjualan Kue Dapur Bunda, memperluas jangkauan pasar, dan meningkatkan daya saing UMKM di pasar digital.
Analisis Performansi Pendekatan Machine Learning Pada Deteksi Penyakit Daun Tanaman Kopi Purnomo, Rosyana Fitria; Yodhi Yuniarthe; Hilda Dwi Yunita; Fatimah Fahurian; Ahmad Ikhwan
Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Vol. 18 No. 2 (2025): Desember : Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/elkom.v18i2.3302

Abstract

Detection and identification of plant diseases is critical to the success and efficiency of agricultural production. Plant disease outbreaks are becoming more frequent throughout the world, and the presence of these diseases in cultivated plants has a significant impact on productivity. Therefore, researchers are focusing on developing effective and reliable plant disease detection methods. Thus, farmers can take advantage of early detection of this disease to minimize future losses. This article discusses machine learning approaches as well as decision trees, K-nearest neighbors, naive Bayes, support vector machines (SVM), and random forests for detecting coffee leaf diseases using leaf images. The above-mentioned classifications were researched and compared to determine the most suitable plant disease prediction model with the highest accuracy. Compared with other classification algorithms, the SVM algorithm achieves the highest accuracy of 99.75%. All the models trained above will be used by farmers to quickly identify and classify new diseases in images as a prevention strategy. As a preventive measure, farmers can detect and classify new diseases in images early.
Implementasi Metode Naive Bayes pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kutu Ikan Gurami (Argunus Indicus) Agus Wantoro; Heni Sulistiyani; Yodhi Yuniarthe; Arie Setya Putra; Apri Candra Widyawati; Nanda Putra Wicaksono
Jurnal Komputasi Vol. 10 No. 1 (2022)
Publisher : Jurusan Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/komputasi.v10i1.2956

Abstract

Ikan Gurami (Oshpronemus gouramy) adalah salah satu ikan ekonomis air tawar penting di subsektor perikanan budi daya atau akuakultur (aquaculture), khususnya budi daya air tawar (freshwater aquaqulture).  Penyakit pada ikan gurami selain dapat menimbulkan kerugian berupa kematian ikan juga dapat menurunkan kualitas ikan yaitu kesegaran, warna, dan cacat tubuh yang kesemuanya tentu saja akan berpengaruh pada harga jual/nilai ekonomis ikan tersebut. Adapun kematian yang ditimbulkannya dapat mencapai 50%-100%. Untuk mengurangi kerugian akibat tingkat kematian yang tinggi maka dibutuhkan seorang pakar dalam melakukan diagnosis penyakit ikan. Faktanya tidak semua peternak ikan gurami memahami cara melakukan diagnosis, oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem pakar yang dapat digunakan untuk membantu peternak untuk diagnosis penyakit kutu ikan berdasarkan gejala. Hasil evaluasi sistem menggunakan 20 (dua puluh) data gejala ikan yang diperoleh dari peternak ikan gurami tahun 2021 yang dibandingkan dengan keyakinan pakar lalu dihitung menggunakan tabelconfusion matrix didapatkan nilai accuracy sebesar 94.2%, precision 95%, sensiivity 95% dan specivity 93.3%. Hasil evaluasi membuktikan bahwa metode Naïve Bayes berhasil memberikan hasil diagnosis yang baik, sehingga sistem yang dikembangkan dapat digunakan untuk oleh peternak ikan dalam melakukan diagnosis pada penyakit ikan gurami
Penguatan Literasi Digital Ibu Rumah Tangga dalam Menghadapi Hoaks melalui Edukasi Bijak Bermedia Sosial Yodhi Yuniarthe; Rosyana Fitria Purnomo; Arie Setya Putra; Fatimah Fahurian
Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : Unity Academy

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70340/japamas.v5i1.335

Abstract

Perkembangan pesat penggunaan media sosial telah membuat masyarakat lebih rentan, terutama para ibu rumah tangga, terhadap penyebaran informasi yang tidak benar dan hoaks. Kegiatan pengabdian masyarakat ini dirancang untuk meningkatkan pemahaman digital ibu rumah tangga melalui pembelajaran tentang cara menggunakan media sosial secara bijak. Kegiatan Pengabdian ini melibatkan 25 orang dan memakai rancangan sebelum dan sesudah tes untuk mengukur keberhasilan program. Kegiatan Pengabdian ini menemukan adanya peningkatan nyata pada pemahaman peserta, di mana skor rata-rata naik 22,8 poin, dari 58,4 pada tes awal menjadi 81,2 pada tes akhir. Selain itu, persentase peserta yang termasuk kategori baik naik dari 16% menjadi 60%, yang menunjukkan keberhasilan program ini. Keberhasilan program ini didukung oleh penggunaan metode belajar yang melibatkan partisipasi, mendidik, dan mencontohkan. Peserta berpartisipasi aktif dalam percakapan, menelaah contoh hoaks asli, dan berlatih memverifikasi informasi. Pendekatan ini tidak hanya memperdalam pemahaman, tetapi juga memperbaiki cara peserta meninjau dengan kritis dan membagikan informasi secara bertanggung jawab di media sosial. Dapat disimpulkan, program ini sangat berpengaruh dalam meningkatkan pemahaman digital dan memperkuat kemampuan ibu rumah tangga untuk mengenali serta menanggapi hoaks. Upaya ini juga membantu menciptakan pertahanan masyarakat terhadap informasi keliru di masa digital.  
PELATIHAN PEMROGRAMAN PYTHON UNTUK MENINGKATKAN KETERAMPILAN TEKNOLOGI GURU DI ERA DIGITAL : PYTHON PROGRAMMING TRAINING TO IMPROVE TEACHER TECHNOLOGY SKILLS IN THE DIGITAL ERA Budi Hartanto; Hilda Dwi Yunita; Fatimah Fahurian; Triyugo Winarko; Iin Marliana; Yodhi Yuniarthe
Laporan Upaya Nyata Inovasi Ilmu Komputer JPKM Lunik - Vol 03, No. 01, April 2025
Publisher : FMIPA Unila

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

Abstract

Pelatihan pemrograman Python untuk meningkatkan keterampilan teknologi guru di era digital merupakan suatu upaya untuk menjawab tantangan perkembangan teknologi yang semakin pesat, khususnya dalam dunia pendidikan. Guru sebagai agen perubahan diharapkan dapat memanfaatkan teknologi untuk mendukung proses pembelajaran yang lebih efektif dan efisien. Tujuan dari pengabdian ini adalah untuk memberikan pelatihan kepada guru dalam menguasai pemrograman Python sebagai salah satu alat bantu dalam pembelajaran berbasis teknologi. Mitra dalam kegiatan ini adalah sejumlah guru dari beberapa sekolah yang memiliki latar belakang pendidikan yang beragam. Implementasi pengabdian dilakukan melalui serangkaian pelatihan praktis dengan pendekatan langsung pada penggunaan Python dalam pembelajaran. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan adanya peningkatan pemahaman guru terhadap teknologi informasi, khususnya dalam penerapan Python untuk berbagai keperluan pengajaran, serta antusiasme yang tinggi dari peserta dalam mengikuti setiap sesi pelatihan. Kesimpulan dari kegiatan ini adalah pelatihan pemrograman Python efektif dalam meningkatkan keterampilan teknologi guru, yang dapat berkontribusi pada pembelajaran yang lebih inovatif di era digital.
Analisis Performansi Pendekatan Machine Learning pada Deteksi Penyakit Daun Tanaman Kopi Yodhi Yuniarthe; Rosyana Fitria Purnomo; Hilda Dwi Yunita; Fatimah Fahurian; Ahmad Ikhwan
Seminar Nasional Teknologi dan Multidisiplin Ilmu (SEMNASTEKMU) Vol. 5 No. 1 (2025): SEMNASTEKMU
Publisher : Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/p2t2nm71

Abstract

Abstract. Detection and identification of plant diseases is critical to the success and efficiency of agricultural production. Plant disease outbreaks are becoming more frequent throughout the world, and the presence of these diseases in cultivated plants has a significant impact on productivity. Therefore, researchers are focusing on developing effective and reliable plant disease detection methods. Thus, farmers can take advantage of early detection of this disease to minimize future losses. This article discusses machine learning approaches as well as decision trees, K-nearest neighbors, naive Bayes, support vector machines (SVM), and random forests for detecting coffee leaf diseases using leaf images. The above-mentioned classifications were researched and compared to determine the most suitable plant disease prediction model with the highest accuracy. Compared with other classification algorithms, the SVM algorithm achieves the highest accuracy of 99.75%. All the models trained above will be used by farmers to quickly identify and classify new diseases in images as a prevention strategy. As a preventive measure, farmers can detect and classify new diseases in images early.   Keywords: Coffee Classification, Image Processing, Machine Learning, Plant Disease Detection.  
Pendampingan Strategi Marketing Berbasis Digital pada Kelompok Usaha Perajin Tapis dan Batik di Kabupaten Pringsewu Lampung Hilda Dwi Yunita; Fatimah Fahurian; Yodhi Yuniarthe; Triyugo Winarko; Hamdan Sukri
ABDI AKOMMEDIA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol. 3 No. 4 (2025)
Publisher : ABDI AKOMMEDIA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT

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

Abstract

Pringsewu Regency is one of the regencies in Lampung Province that has a creative economy. There are many business groups there, almost all of whom sell their craft products or superior products such as bamboo weaving, tapis crafts, batik crafts, clay crafts, snack businesses, brick and tile industries. However, the marketing or sales process is still carried out conventionally, namely sales can only be done within the region due to the limited promotional or marketing area. Less than optimal marketing of a product can result in high or low income or earnings for the business group or craftsman. All of this is due to the lack of media that can be used for online marketing. To address these issues, the PKM team of the Faculty of Computer Science, Mitra Indonesia University, utilized technology to conduct mentoring and training activities on Digital-Based Marketing Strategies. Furthermore, these training and mentoring activities were conducted through several sessions, so that participants had sufficient time to understand the technology and develop skills in using innovative technology products. The results of this community service activity are expected to inspire participants on how to market products more creatively using technology media so as to increase sales access and access to higher income for micro-businesses in general and especially for micro-businesses of Tapis and Batik artisans in Pringsewu Regency, Lampung.
Pemanfaatan Leaflet Js Dalam Implementasi Sistem Informasi Geografis (SIG) Untuk Optimalisasi Pengelolaan Objek Pajak Bumi Dan Bangunan Di Dispenda Lampung Tengah MB Hartanto; Yodhi Yuniarthe; Teuku Muhammad Fawa’ati; Akhmad Ikhwan
Jurnal Alih Teknologi Komputer (ALTEK) Vol 5, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Mitra Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57084/altek.v5i1.1581

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi pemanfaatan Leaflet.js dalam Implementasi Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk optimalisasi pengelolaan objek Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) di Dispenda Lampung Tengah, dengan menerapkan metode waterfall. Metode penelitian menggunakan pendekatan studi kasus dengan analisis deskriptif. Data dikumpulkan melalui wawancara, observasi, dan analisis dokumen terkait. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi Leaflet.js mempermudah visualisasi data spasial dan meningkatkan interaktivitas dalam pemetaan properti yang terkena pajak. Metode waterfall memungkinkan pengembangan sistem SIG yang terstruktur dengan tahapan yang jelas, meskipun tantangan dapat muncul terkait fleksibilitas terhadap perubahan kebutuhan dalam pengelolaan pajak.Studi sebelumnya telah menyoroti pentingnya teknologi SIG dalam meningkatkan efisiensi administrasi pajak.Penggunaan Leaflet.js sebagai platform pengembangan memungkinkan penggunaan peta interaktif yang dapat diakses secara luas dan mudah dikelola oleh staf administrasi. Metode waterfall, sementara itu, memberikan kerangka kerja yang sistematis dalam mengembangkan aplikasi SIG, mulai dari analisis kebutuhan hingga implementasi dan pemeliharaan sistem.Studi ini memberikan kontribusi dalam konteks pengembangan teknologi informasi untuk administrasi publik, khususnya dalam pengelolaan pajak. Implikasi dari penelitian ini adalah peningkatan efisiensi dalam pendataan properti dan proses pengumpulan pajak, serta potensi untuk diterapkannya teknologi serupa di daerah-daerah lain untuk meningkatkan pelayanan dan transparansi administratif.
Model Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Mendapatkan Solusi Terbaik Yodhi Yuniarthe., M.Kom
Jurnal Alih Teknologi Komputer (ALTEK) Vol 1, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Mitra Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57084/altek.v1i2.405

Abstract

Penelitian ini ditujukan guna memberikan informasi mengenai salah satu cara memanfaatkan sistem pendukung keputusan. Dalam dunia usaha, pemilihan bahan baku apapun merupakan tahapan  yang sangat penting  dan memberikan faktor penentu sukses tidaknya jalannya perusahan. Pemilihan bahan baku berhubungan erat dengan pemilihan suplier. Pemodelan  diawali dengan melakukan identifikasi kriteria menggunakan peringkat kriteria yang ada berdasarkan informasi dari berbagai sumber  untuk diinterpretasikan dalam Analytical Hierarchy Process (AHP). Hasil pengolahan akan dijadikan pemodelan terbaik pemilihan suplier yang dapat diimplementasikan dalam berbagai bidang.    Kata Kunci : Sistem pendukung keputusan, Analytical Hierarchy Process(AHP), Suplier 
Co-Authors Adelita, Ira Admi Syarif agus kurniawan syah Agus Wantoro Ahkmad Ikhwan Ahmad ikhwan ahmad ikhwan Akhmad Ikhwan Andriansyah, Beny Apri Candra Widyawati Arie Oktavianto Arie Putra Arie Setya Putra Arie Setya Putra Arie Setya Putra Arini, Esty Prawita Arlisa, Yoana Brajanoto, Destoprani Brojonoto, Destroprani budi hartanto Budi Hartanto Destanto, Tri Dina Haryati Dirayati, Fadhilah Doni Hendro Dwi Nurahman Fatimah Fahurian Fawa’ati, Teuku Muhamad Hairudin Hairudin, Hairudin Hamdan Sukri Hartanto, M Budi Hendri, Romi Hendro Pramono, Doni Eko Heni Sulistiyani Hilda Dwi Yunita Icha Nuari Idris Asmuni iin marliana Ivan Febrianda Khoiriah, Nisaul Khozainuz Zuhri Khurani, Khurani M Budi Hartanto M. Budi Hartanto, M. Budi M.Budi Hartanto Machudor Yusman Mandala, Sri Surya marliana, iin Marlina, Iin MB Hartanto Nanda Putra Wicaksono Oktaria, Eka Travilta Ramandhita Herdianto Resy Anggun Sari Rifan Wahyudi Romi Hendr Romi Hendri Romi Hendri Rosyana Fitria Purnomo Rudi Setiawan selipuri Septiono Septiono Shofi, Imam Marzuki Sri Ipnuwati Sukri, Hamdan Sumaryo Gitosaputro syah, agus kurniawan Syah, Muhamad Arnando Teuku Muhammad Fawa’ati Triyugo Winarko Triyugo Winarko, Triyugo Warsito Warsito Wati, Deva Imelda Setia Wengrum, Tyas D Yonaldo Anggara Yuli Syafitri Yulistina Yulistina