p-Index From 2021 - 2026
7.183
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Jurnal Simetris Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Abdimas Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Transformatika JUITA : Jurnal Informatika POSITIF Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) Jurnal Informatika Upgris E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Jurnal Eksplora Informatika Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer J-Dinamika: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat RANDANG TANA - Jurnal Pengabdian Masyarakat MULTINETICS JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) IJAIT (International Journal of Applied Information Technology) Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Abdimas Galuh: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal of Applied Multimedia and Networking Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Computer Science and Information Technologies Patria : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Pengabdian Mitra Masyarakat (JPMM) Technologica JURNAL ABDIKARYASAKTI Jurnal Informatika JUSIFOR : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Jurnal Riptek SEMINAR NASIONAL PENELITIAN DAN PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS Jurnal Kabar Masyarakat Jurnal Sistem Informasi Galuh NERO (Networking Engineering Research Operation) International Journal of Information Technology and Business JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Jurnal DIMASTIK
Claim Missing Document
Check
Articles

Implementation of face recognition using Python Febrian Wahyu Christanto; Husnul Arifin; Christine Dewi; Teguh Prasandy
Computer Science and Information Technologies Vol 7, No 1: March 2026
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/csit.v7i1.p1-9

Abstract

Artificial intelligence (AI)-based technology systems are developing rapidly. Along with technological development the number of criminal cases caused by facial forgery is also growing. Cases of theft and housebreaking with fake photos are a common problem in Semarang. In 2022–2023 the number of cases of theft and housebreaking reached 372,965 with a crime risk level of 137/100,000 people. To overcome this problem the facial recognition system used in the door security system uses digital image processing. This method works by imitating how nerve cells communicate with interconnected neurons, or more precisely, how artificial neural networks function in humans. As training data, image capture and facial recognition are carried out using a webcam and the Python programming language with the TensorFlow library. The image processing algorithm uses 400 facial images with an accuracy rate of 95%. However further development is needed to improve the efficiency and accuracy of the system to produce better results.
Python-based stock price prediction using backpropagation neural networks: a case study on ANTM Prind Triajeng Pungkasanti; Febrian Wahyu Christanto; Fadhilatut Tasyriqul Hajjas Sabat; Christine Dewi; Eryan Ahmad Firdaus
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 15, No 1: February 2026
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eei.v15i1.9760

Abstract

Accurate stock price prediction is critical for informed investment decisions. Today, stock trading has become a popular option as a source of income among people, due to its potential for rapid gains in a short time, but, due to fluctuating stock prices, it can cause great losses in exchange. This study aims to forecast the closing price using the backpropagation neural network algorithm so that it can be used as a decision support for potential investors and traders in this research, the system was built using the Python programming language, and the stock price data used were shares of the company Aneka Tambang Tbk (ANTM). The results of this research are root mean squared error (RMSE) values, additional labels for prediction results, and graphs for comparison of the original data with the predicted data. Based on the testing result, the best value of RMSE is 3.786, the mean absolute percentage error (MAPE) value is 0.001 which indicates that the prediction results are very close to the actual value.
Implementasi Ren’py pada Game Visual Novel Tempat Bersejarah Kabupaten Demak Arielaura Yulian Titanica; Febrian Wahyu Christanto; Aldian Umbu Tamu Ama; Rian Dwicahya Supriatman; Luffi Septian
Jurnal Sistem Informasi Galuh Vol 4 No 2 (2026): Journal of Galuh Information Systems
Publisher : Fakultas Teknik Jurusan Sistem Informasi Universitas Galuh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25157/jsig.v4i2.5929

Abstract

This research explores the use of games as a learning medium to enhance children’s knowledge of historical sites in Demak Regency. A survey of 50 junior high school students revealed that 13.3% were unaware of historical sites, while 80% had moderate awareness. To address this, an educational game in the visual novel genre was developed, presenting stories through images and interactive character dialogues. The game was developed using Ren’Py and the Multimedia Development Life Cycle (MDLC) method, which includes concept definition, design, material collection (characters, scenarios, animations, and audio), development, testing (Alpha and Beta), and distribution via Google Drive. The game aims to attract younger generations and encourage interest in learning history, particularly in Demak. Evaluation results show an average user satisfaction rate of 85%, categorized as “strongly agree.” This indicates that the visual novel-based educational game is an effective alternative learning medium for improving children’s knowledge of historical sites.
Implementasi Teknologi Kontainer Docker pada Server RADIUS untuk Manajemen Autentikasi Terpusat pada Jaringan MikroTik Andreas Damar Saputra; Febrian Wahyu Christanto
Jurnal Sistem Informasi Galuh Vol 4 No 2 (2026): Journal of Galuh Information Systems
Publisher : Fakultas Teknik Jurusan Sistem Informasi Universitas Galuh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25157/jsig.v4i2.6116

Abstract

The management of network infrastructure in the Semarang City Government includes 468 router sites that are managed collectively by only 7 technical personnel. The main challenge arises in meeting the Service Level Agreement (SLA) target of 99.5%, where 30 sites experienced downtime exceeding the tolerance limit of 3.72 hours due to the difficulty of local authentication coordination. This study implements a modified Network Development Life Cycle (NDLC) method, including analysis, design, laboratory simulation, and functional testing phases. As a validation phase, the system was tested in a laboratory environment integrated with 3 router sites. The test results show that the system successfully integrates FreeRADIUS, MariaDB, and daloRADIUS within a single management gateway. Based on the efficiency analysis, the RADIUS response time test yielded an average of 1142.83 ms with a difference of 211.95 ms from local authentication, thus remaining within a safe range for network operations. In addition, a satisfaction survey of technical personnel showed positive results with 75% expressing satisfaction and 25% quite satisfied. In conclusion, this Dockerized RADIUS model is worthy of recommendation as a standardization solution to accelerate troubleshooting and maintain public service availability.
An Adaptive AI-Driven Copywriting Framework: Design, Implementation, and Evaluation of a Web-Based GPT-Integrated Content Generation System April Firman Daru; Febrian Wahyu Christanto; Rastri Prathivi; Dimas Prasetyo; Eryan Ahmad Firdaus
International Journal of Information Technology and Business Vol. 8 No. 2 (2026): April : International Journal of Information Techonology and Business
Publisher : Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24246/ijiteb.822026.8-17

Abstract

The increasing demand for scalable and high-quality digital marketing content has exposed limitations in traditional manual copywriting processes, which are time-intensive and difficult to scale. This research proposes an adaptive AI-driven copywriting framework that integrates a full-stack web architecture with optimized prompt engineering strategies for automated content generation. The system is implemented using React.js for the frontend, Node.js with Express for backend services, and a GPT-based API for language generation. Unlike prior implementations, this research introduces a structured prompt optimization mechanism to enhance content relevance and consistency. Experimental evaluation was conducted using multiple datasets of marketing prompts, with comparisons against baseline GPT usage and manual copywriting. Quantitative results show that the proposed system achieves improvements in BLEU (+18.7%) and ROUGE-L (+21.3%) scores over baseline methods. Human evaluation involving 30 participants indicates a significant increase in perceived content quality, coherence, and persuasiveness (p < 0.05). System performance analysis demonstrates an average response time of 1.8–3.0 seconds and a GTmetrix performance score of 82%. The findings confirm that the proposed framework significantly enhances efficiency, scalability, and content quality, contributing to both applied AI systems and intelligent web-based content production.
Model Klasifikasi Tweet Bencana Alam Gunung Meletus Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory Satria Nugraha Saputra; Febrian Wahyu Christanto; Eryan Ahmad Firdaus; Aldian Umbu Tamu Ama
Technologica Vol. 5 No. 2 (2026): Technologica
Publisher : Green Engineering Society

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55043/technologica.v5i2.601

Abstract

Media sosial seperti Twitter (X) menjadi salah satu sumber informasi real-time yang banyak digunakan masyarakat untuk menyampaikan kondisi dan perkembangan situasi saat terjadi bencana alam. Namun data media sosial memiliki karakteristik tidak terstruktur, mengandung noise, dan menggunakan bahasa yang dinamis sehingga diperlukan pendekatan klasifikasi teks otomatis untuk mengidentifikasi informasi kebencanaan secara efektif. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model klasifikasi tweet mengenai bencana alam gunung meletus menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) melalui tahapan metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Dataset yang digunakan berasal dari “Disaster Tweets Dataset” pada platform Kaggle dengan total 11.370 data tweet yang terdiri dari kategori bencana dan non-bencana. Tahapan penelitian meliputi data preprocessing, tokenization, text representation menggunakan embedding layer, pemodelan menggunakan LSTM, serta evaluasi model menggunakan confusion matrix. Berdasarkan hasil pengujian, model memperoleh nilai accuracy sebesar 89%, precision sebesar 89%, recall sebesar 39%, dan F1-score sebesar 54% pada pembagian data training dan testing dengan rasio 80:20. Performa model yang ditunjukkan oleh nilai accuracy dan precision yang tinggi mengindikasikan kemampuan yang baik dalam mengklasifikasikan tweet bencana. Meskipun demikian, nilai recall yang masih rendah mengisyaratkan bahwa model belum mampu mendeteksi seluruh tweet bencana yang terdapat dalam dataset secara optimal. Penelitian ini menunjukkan bahwa pemanfaatan algoritma LSTM dan data media sosial memiliki potensi untuk mendukung pengembangan sistem monitoring informasi kebencanaan secara otomatis dan real-time.
Peningkatan Kompetensi Digital Marketing melalui Pelatihan Media Sosial bagi Siswa Jurusan Bisnis Digital Dinar Anggit Wicaksana; Titin Winarti; Astrid Novita Putri; Febrian Wahyu Christanto
Jurnal Kabar Masyarakat Vol. 4 No. 3 (2026): Agustus: JURNAL KABAR MASYARAKAT
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54066/jkb.v4i3.4912

Abstract

The rapid advancement of digital technology requires students to develop competencies in utilizing social media as a marketing platform. Based on preliminary observations and information from the Head of the Digital Business Department at SMK Yayasan Pharmasi Semarang, all students already had Instagram accounts; however, they had never received instruction on Instagram algorithms, Search Engine Optimization (SEO), profile optimization, the use of Alt Text, or hashtag strategies. This Community Service Program aimed to enhance students' digital marketing competencies through Instagram-based social media training. The program employed lectures, demonstrations, hands-on practice, discussions, and evaluations using pre-test and post-test questionnaires with a five-point Likert scale involving 20 students. The evaluation results demonstrated a significant improvement in students' competencies, as indicated by the increase in the average score from 2.26 in the pre-test to 4.62 in the post-test, representing more than a twofold increase. The most substantial improvements were observed in participants' understanding of Instagram algorithms, profile optimization, the use of Alt Text, and hashtag strategies. In addition, participants expressed high levels of satisfaction regarding the quality of the training materials, the instructor's expertise, the practical sessions, and the overall benefits of the program. These findings demonstrate that Instagram-based social media training is effective in improving students' digital marketing competencies and supporting their readiness to meet the demands of the business and industrial sectors.
NODEMCU DAN KONTROL PENGUKURAN PH AIR BERBASIS ANDROID UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KEJERNIHAN PADA AIR TAWAR Febrian Wahyu Christanto; Susanto Susanto; Basworo Ardi Pramono
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2020): Mei (2020)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v16i1.1895

Abstract

Air merupakan lingkungan hidup dan untuk perkembangan makhluk hidup. Pada saat ini, banyak sekali masyarakat menggunakan air untuk usaha dan bisnis seperti usaha air isi ulang, budidaya ikan baik itu sebagai konsumsi atau sebagai ikan hias, dan sebagainya. Banyak sekali yang harus diperhatikan dari segi perubahan suhu, keseimbangan pH air, dan kebersihan terutama untuk usaha budidaya dan pemeliharaan ikan, agar ikan tersebut bisa bertahan hidup dan berkembang dengan baik. Dengan permasalahan tersebut, maka dirancanglah suatu alat pengontrolan pH air pada tingkat kejernihan air tawar. Pengontrol pH air ini akan secara otomatis menyeimbangkan pH yang tidak sesuai pada air sehingga dapat secara cepat melakukan perubahan dengan dikendalikan oleh NodeMCU. Sensor pH yang digunakan sebagai pengukuran kadar keasaman atau kebasaan suatu larutan untuk keperluan pengukuran dan pengendalian sistem. Tujuan dari pembuatan alat ini adalah diharapkan dapat membantu dalam kehidupan sehari-hari dengan mempermudah usaha masyarakat yang berhubungan dengan air jernih, sehingga yang dilakukan oleh pengguna dalam hal menjaga tingkat kejernihan air tawar menjadi lebih praktis, ekonomis, dan efisien. Dengan adanya alat ini dapat mengurangi kekhawatiran pH air dan suhu air yang tidak stabil hingga 57% terutama pada pengusaha dan pembudidaya ikan.
Uji Komparasi Quality of Service Antara Metode Routing dan VLAN pada Distribusi Paket Data Jaringan Internet Surono Surono; Febrian Wahyu Christanto; Charis Maulana
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 4 No. 2 (2020): November (2020)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v16i2.3058

Abstract

Internet memiliki mobilitas yang sangat tinggi terutama di masa Pandemi Virus Covid-19 saat ini. Sebagai contoh proses belajar mengajar di dunia pendidikan diharuskan berjalan secara online menjadikan internet sebagai kebutuhan paling penting. Universitas Semarang adalah institusi pendidikan yang saat ini memiliki total bandwidth sebesar hampir 3 Gbps, didistribusikan baik secara wired dan wireless ke seluruh LAN meliputi sekitar 15-20 gedung. Pengguna internet di Universitas Semarang dapat mencapai 2000-5000 user setiap harinya. Metode distribusi paket data jaringan internet menggunakan metode VLAN Routing pada Switch Layer 3. Permasalahan pembagian bandwidth yang tidak merata, beban kerja hardware yang tinggi, serta status down pada distribusi paket data menyebabkan QOS dari internet menjadi tidak optimal. Dalam distribusi paket data terdapat 2 (dua) metode yang dapat diterapkan yaitu VLAN Routing pada Switch Layer 3 dan Routing pada Router menggunakan NAT. Penelitian ini akan melakukan uji komparasi QOS pada kedua metode distribusi paket data. Parameter yang akan dibandingkan adalah efisiensi resource, beban kerja resource, manajemen bandwidth, manajemen trafik, throughput, kecepatan distribusi, dan keamanan. Metode penelitian menggunakan PPDIOO. Hasil dari penelitian ini dapat menjadi suatu pendukung keputusan bagi administrator jaringan dalam hal penggunaan metode dalam distribusi paket data internet pada LAN untuk optimalisasi QOS penggunaan internet.
Pengembangan Konten Video Produk Gerai Kopimi di Kecamatan Semarang Selatan Sebagai Upaya Promosi Melalui Youtube Dinar Anggit Wicaksana; Febrian Wahyu Christanto; Lenny Margaretta Huizen
Jurnal DIMASTIK Vol. 1 No. 1 (2023): Januari
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/dimastik.v1i1.6322

Abstract

Gerai Kopimi merupakan salah satu forum para pelaku UMKM di Kelurahan Semarang Selatan Kota Semarang. UMKM ini merupakan tempat kuliner makanan. Di dalam usahanya untuk mempromosikan produk tersebut, pelaku UMKM memiliki kendala yaitu masih banyak yang belum optimal dalam membuat media promosi yang kreatif, menarik dan tepat sasaran bagi konsumen. Agar dapat mengoptimalkan potensi yang ada pada pelaku UMKM adalah membuat konten-konten menarik dalam media sosial untuk promosi sehingga konsumen tertarik dan akhirnya melakukan transaksi. Promosi melalui video merupakan cara yang paling efektif sehingga konsumen dapat melihat sekaligus menikmati produk (secara virtual dalam imajinasi) atau jasa yang dijual oleh pelaku UMKM. Tujuan Pengabdian ini adalah untuk mengembangkan konten youtube melalui aplikasi kinemaster pada HP sebagai sarana promosi bagi pelaku usaha di Gerai Kopimi Kecamatan Semarang Selatan. Kegiatan pengabdian ini dilakukan menggunakan metode: ceramah dan praktek. Hasil evaluasi diperoleh dari hasil pre-test dan post-test yang dilakukan para peserta PkM. Evaluasi yang dilakukan menunjukkan hasil: sebelum kegiatan PkM pemahaman peserta 35% dan setelah kegiatan PkM pemahaman perserta meningkat menjadi 83%. Terdapat peningkatan secara signifikan pada peserta PkM dalam memahami materi pelatihan yang diberikan pada saat PkM tersebut.
Co-Authors Adriana . P Rahangiar Agusta Praba Ristadi Pinem Aji, Danang Setya Alauddin Maulana Hirzan Aldian Umbu Tamu Ama Aldisa Dwi Agustina Amin Abdullah Sidiq Andreas Damar Saputra April Firman Daru Aria Hendrawan, Aria Arielaura Yulian Titanica Arif Kurniawan Asmiatun, Siti Astrid Novita Putri Astrid Novita Putri, Astrid Atmoko Nugroho Basworo Ardi Pramono Charis Maulana Chindy Clara Edina Aprila Christine Dewi Dimas Prasetyo Eryan Ahmad Firdaus Eryan Ahmad Firdaus Eryan Ahmad Firdaus Fadhilatut Tasyriqul Hajjas Sabat Faizi, Muhamad Agil Farhanudin, Muhammad Febry de Fretes Fening Kurniawan Firdaus, Dina Uzlifatul Fitrianti, Ayang Galih Setiarso Handayani, Sri Henny Indriyawati Henny Indriyawati Hondor Saragih Husnul Arifin Iman Saufik Suasana Joko Suntoro KHOFIFAH Kurniawan, Ferdian Miko Lenny Margaretta Huizen Luffi Septian Lutfi, Maula Raditya Manurung, Jonson Mohammad Sani Suprayogi Muamaroh, Nurul Muhammad Fauzan Affandi Muthmainnah, Ihmatull Naufal Rizki, Muhammad Nora Oktavia, Nora Nugroho, Verseveranda Setyo Pamungkas, Prasetyo Adi Prind Triajeng Pungkasanti, Prind Triajeng Putri Novita Sari Putri, Sophia Justina Wijaya Rastri Prathivi Rian Dwicahya Supriatman Riski, Cahya Krisna Angga Rudiyanto Rudiyanto Sani Suprayogi, Mohammad Satria Nugraha Saputra Setiarso, Galih Shanti Maulani Sholihul Umam Sidiq, Maulana Surono Susanto, Susanto Teguh Prasandy Titis Handayani Tuti Rohayati Vensy Vydia Vensy Vydia Victor Gayuh Utomo Whisnumurti Adhiwibowo Wicaksana, Dinar Anggit Wicaksono, Yusril Ahda Winarti, Titin Winoto, Deto Adi