Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.06
P-Index
This Author published in this journals
All Journal PROSIDING SENATEK FAKULTAS TEKNIK UMP INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi Jurnal SOLMA JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah KOMPUTEK JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing GANESHA: Jurnal Pengabdian Masyarakat Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Jurnal Sains Komputer dan Sistem Informasi Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bersinergi Inovatif
Yovi Litanianda, Yovi
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Ponorogo Jl. Budi Utomo No 10 Ponorogo, 63471
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 Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation Other

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

 1   2   3 
Implementasi Decision Support System Rekomendasi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Abdurrozzaq, ismail; Litanianda, Yovi; Fajaryanto C, Adi
Jurnal Sains Komputer dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 1 (2024): Jurnal Sains Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : PT. Gelora Cipta Nusantara

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

Abstract

Upaya meningkatkan kualitas pendidikan di Indonesia dilakukan dengan cara menyediakan beasiswa yang bisa berasal dari pemerintah atau pihak lainnya. Setidaknya ada 10 jenis beasiswa dari pemerintah, yang dikelola oleh kementrian pendidikan kebudayaan riset dan teknologi, kementrian agama, kementrian keuangan, kementrian komunikasi dan informasi hingga dari internal Lembaga Pendidikan seperti sekolah kedinasan. Ragam beasiswa dari pemerintah yang banyak itu menjadi daya tarik yang diperebutkan oleh banyak peserta didik. Setiap beasiswa mengharuskan penerimanya memenuhi kriteria tertentu yang spesifik dan bisa jadi berbeda untuk setiap beasiswa. Banyaknya ragam beasiswa dan kriteria peneriamanya yang berlaian ini pada prakteknya bisa menimbulkan masalah berupa terjadinya pemberian beasiawa yang salah sasaran. Seseorang peserta didik yang memenuhi persyaratan lebih dari 1 macam beasiswa sering keliru didaftarkan pada kriteria yang tepat, kondisi ini bisa jadi menutup peluang peserta didik lain yang hanya bisa didaftarkan di satu beasiswa tapi kuotanya telah habis karena diisi oleh peserta didik yang bisa memilih beasiswa tadi. Belum lagi sering juga terjadi permainan yang mengakibatkan beasiswa salah sasaran dengan kata lain beasiswa diterima oleh peserta dengan kondisi ekonomi yang baik. Kondisi ini semakin mungkin terjadi seiring jumlah siswa yang berminat bertamabah banyak. Untuk mengurangi terjadinya kesalahan penyaluran beasiswa itu maka pihak sekolah bisa dibantu dengan menggunakan sebuah sistam pendukung keputusan atau Decission Support System dalam merekomendasikan peserta dalam penerimaan beasiswa dibidang pendidikan yang ada di SMP MBS Prof Hamka Kota Madiun.
Pemanfaatan Website Stunting Sebagai Upaya Pencegahan Dan Deteksi Stunting Pada Balita Di Desa Krisik, Ponorogo Rizki, Rizki Dwi Ardika; Sugianti; Litanianda, Yovi; Fikrotul Ulya As Siddieq, Muhammad; Asmaul Khusna, Zakia Access; Wijayanti, Zahrotul Ilmi; Tama, Okti Liksyan Nita; Alfiansyah, Nanda Safiq; Ishaq; Arifqi, Miftahul; Hidayatulloh, Muhammad Ridwan
Jurnal SOLMA Vol. 14 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Prof. DR. Hamka (UHAMKA Press)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22236/solma.v14i1.17073

Abstract

Latar Belakang: Stunting adalah masalah serius yang perlu penanganan khusus karena dapat mempengaruhi pertumbuhan anak balita akibat kurang gizi. Kuliah Kerja Nyata di Desa Krisik selain pengabdian kepada masyarakat juga membawa misi untuk mengatasi stunting yang masih jadi tantangan. Metode: Pengabdian masyarakat oleh tim Tematik Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Ponorogo menciptakan website untuk mendeteksi stunting menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Algoritma ini mengklasifikasikan status gizi berdasarkan data antropometri. Prosesnya termasuk pengumpulan data, analisis menggunakan KDD dan pengembangan website. Hasil: Hasil kegiatan ini adalah sebuah website informasi deteksi stunting di desa krisik yang dapat menampilkan data stunting, artikel yang berupa foto dan informasi, layanan konsultasi dan cek gizi yang ditampilkan untuk masyarakat luas. Kesimpulan: Algoritma KNN mencapai akurasi 99,90% dalam memprediksi status gizi balita. Website ini membantu tenaga medis dan masyarakat mendeteksi risiko stunting secara dini dan memberikan informasi edukatif. Semoga sistem ini meningkatkan kesadaran masyarakat dan mengurangi stunting di Desa Krisik
PENGARUH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK PROSES DETEKSI PENYAKIT PADA DAUN TOMAT Renaldy, Aldi; Litanianda, Yovi; Zulkarnain, Ismail Abdurrazzaq
MULTITEK INDONESIA Vol 18, No 2 (2024): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/mtkind.v18i2.11816

Abstract

Tomato plants are one of the plants that are often planted by farmers and are the main food requirement insociety. Tomato cultivation is often faced with disease problems that can attack the leaves, stems and fruit.However, many farmers often face difficulties in overcoming this problem. To solve this problem, researcherswill use a web-based system that is able to classify images of tomato leaves. The system will process the imagefirst before training the CNN model. The resulting model will be used to classify images entered through thewebsite. Apart from that, this design also has several useful benefits. The results of the analysis of the modelshow that there are challenges in distinguishing the characteristics of diseases in tomato plants, so that thedevelopment of the CNN model experiences difficulties. Despite these difficulties, the CNN algorithm providesan accuracy score of 0.9091. This number reflects the model's level of accuracy in classifying images into thecorrect categories. From these results, it can be concluded that disease detection in tomato plants using theCNN algorithm requires special effort and attention, especially in collecting representative datasets andmodeling optimal CNN architecture. A deeper understanding of the characteristics of diseases in tomato plantsalso needs to be considered to increase the accuracy of model predictions. Although there is still room forimprovement, these results provide a basis for continuing to develop and improve disease detection models intomato plants using CNN approaches.
PEMANFAATAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK MONITORING MOTORIK HALUS MENULIS HURUF HIJAIYAH DI TPA MASJID AL-FALAH TONATAN PONOROGO Prasetyo, Angga; Litanianda, Yovi; Yusuf, Arief Rahman; Abdurrozzaq, Ismail; Sugianti, Sugianti; Astuti, Arin Yuli
GANESHA: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Tunas Pembangunan Surakarta (UTP)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36728/ganesha.v5i2.5123

Abstract

Ketrampilan Menulis Huruf Hijaiyah memerlukan penguasaan gerakan motorik halus yang baik. Penguasaan motorik halus tidak hanya berdampak pada kemampuan kognitif anak dalam mengenal dan menghafal huruf, tetapi Juga berfungsi agar otot kecil seperti jari tangan saling berinteraksi. Permasalahan yang dialami mitra TPA yaitu, proses Pemantauan secara langsung ini memerlukan perhatian yang intensif, sehingga sulit bagi ustadz/ustadzah untuk secara efektif memantau seluruh anak–anak sekaligus. ini menyebabkan proses pembelajaran menjadi kurang optimal, karena perhatian ustadz/ustadzah cenderung terfokus pada beberapa santri saja, sehingga santri-santri lain tidak memperoleh pengawasan dan bimbingan yang cukup. Tim pengabdian membuat solusi menerapkan sistem dengan memanfaatkan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). CNN terbukti efektif dalam menangkap pola dari citra tulisan hijaiyah serta mampu mendeteksi kemampuan motorik anak secara otomatis melalui analisis tulisan mereka dengan menggunakan pemrosesan citra huruf hijaiyah penilaian berdasarkan empat tingkat perkembangan motorik halus, yaitu Belum Berkembang (BB), Mulai Berkembang (MB), Berkembang Sesuai Harapan (BSH), dan Berkembang Sangat Baik (BSB). Metode pelaksanaan yaitu anak-anak diminta menulis huruf Hijaiyah menggunakan alat tulis pada kertas yang telah disediakan. Tulisan tangan dipindai atau difoto untuk menghasilkan data berupa gambar digital. Gambar-gambar tersebut diklasifikasikan berdasarkan kategori kemampuan motorik (BB, MB, BSH, BSB). Hasil Model CNN melalui testing validation accuracy mengalami peningkatan selama proses pelatihan kondisi akurasi yang awalnya rendah diangka 0,7 kemudian mengalami kenaikan mendekati 1,0 seiring penambahan epoch pada rentan 5 iterasi sampai 40 iterasi menggambarkan pelatihan dan akurasi tinggi dengan pola model mampu melakukan pembelajaran tanpa overfitting.
PENGARUH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK PROSES DETEKSI PENYAKIT PADA DAUN TOMAT Renaldy, Aldi; Litanianda, Yovi; Zulkarnain, Ismail Abdurrazzaq
MULTITEK INDONESIA Vol 18 No 2 (2024): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/mtkind.v18i2.11816

Abstract

Tomato plants are one of the plants that are often planted by farmers and are the main food requirement insociety. Tomato cultivation is often faced with disease problems that can attack the leaves, stems and fruit.However, many farmers often face difficulties in overcoming this problem. To solve this problem, researcherswill use a web-based system that is able to classify images of tomato leaves. The system will process the imagefirst before training the CNN model. The resulting model will be used to classify images entered through thewebsite. Apart from that, this design also has several useful benefits. The results of the analysis of the modelshow that there are challenges in distinguishing the characteristics of diseases in tomato plants, so that thedevelopment of the CNN model experiences difficulties. Despite these difficulties, the CNN algorithm providesan accuracy score of 0.9091. This number reflects the model's level of accuracy in classifying images into thecorrect categories. From these results, it can be concluded that disease detection in tomato plants using theCNN algorithm requires special effort and attention, especially in collecting representative datasets andmodeling optimal CNN architecture. A deeper understanding of the characteristics of diseases in tomato plantsalso needs to be considered to increase the accuracy of model predictions. Although there is still room forimprovement, these results provide a basis for continuing to develop and improve disease detection models intomato plants using CNN approaches.
IMPLEMENTASI API RESTFUL DENGAN JSON WEB TOKEN (JWT) PADA APLIKASI E-COMMERCE THRIFTY SHOP UNTUK OTENTIKASI DAN OTORISASI PENGGUNA Nashikhuddin, Ahmad Yahya; Karaman, Jamilah; Litanianda, Yovi
METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Vol. 7 No. 2 (2023): METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputersisasi Akuntansi
Publisher : Universitas Methodist Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46880/jmika.Vol7No2.pp239-246

Abstract

User authentication and authorization play a vital role in securing sensitive data within applications. E-commerce applications, in particular, require robust authentication and authorization methods to safeguard the confidentiality and integrity of exchanged data. JSON Web Token (JWT) has emerged as a popular authentication mechanism for securing data transmission over networks. This paper explores the implementation of JWT in a RESTful API to achieve user authentication and authorization in an E-commerce application. The objective of this study is to analyze the implementation of JWT in a RESTful API for user authentication and authorization within an E-commerce context. The detailed implementation of JWT in the Thrifty Shop application is discussed, encompassing its utilization for user authentication and authorization. Additionally, the benefits derived from employing JWT in the Thrifty Shop E-commerce application are explored. In conclusion, the implementation of JSON Web Token (JWT) in a RESTful API proves to be an effective approach for user authentication and authorization in E-commerce applications. The use of JWT ensures that only authenticated users gain access to sensitive data, thus enhancing the security of the Thrifty Shop E-commerce application. This implementation can serve as a model for other E-commerce applications seeking to bolster their security measures.
Sistem Pendukung Keputusan Siswa terbaik MAN 2 Ponorogo berbasis Website menggunakan Metode Simple Additive Weight (SAW) Bimantoro, Alfin Dien; Bhanu Setyawan, Mohammad; Litanianda, Yovi
KOMPUTEK Vol. 9 No. 2 (2025): Oktober
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/jkt.v9i2.2868

Abstract

Proses seleksi siswa terbaik di MAN 2 Ponorogo merupakan tahap kritis dalam mempertahankan kualitas pendidikan dan reputasi Madrasah. Namun, dalam beberapa kasus, proses seleksi tersebut masih dilakukan secara manual dan kurang terstruktur, menyebabkan potensi terjadinya ketidakpastian dan ketidakadilan dalam penentuan siswa terbaik, maka dibutuhkan sebuah sistem yang bisa mengakomodir kebutuhan tersebut. Penggunaan metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan alternatif jalan keluar dalam membantu sekolah dalam memilih siswa terbaik. Metode pengembangan aplikasi untuk membuat sistem pendukung keputusan siswa terbaik  menggunakan metode waterfall dan pada pengujian akhir sistem menggunakan pengujian blackbox. Hasil akhir dari penelitian ini Pengujian fungsionalitas aplikasi dengan uji blackbox tidak ditemukan kesalahan dan berjalan sesuai dengan rancangan yang di inginkan serta sistem bisa memberikan rekomendasi  siswa terbaik dengan tingkat akurasi dan efisiensi yang baik.
Implementation of Fuzzy Logic for Chili Irrigation Integrated with Internet of Things Prasetyo, Angga; Yusuf, Arief Rahman; Litanianda, Yovi; Sugianti; Masykur, Fauzan
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Vol. 5 No. 2 (2023): Article Research Volume 5 Issue 2, July 2023
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/cnahpc.v5i2.2518

Abstract

Chili, mustard greens, and tomatoes have always been farmers' favored crops, despite their high water and labor demands. Adapt to these conditions by utilizing smart agriculture systems (SAS) agricultural techniques that involve technology such as automatic irrigation that regulates watering based solely on routine, regardless of land conditions. This type of control during the transitional season can lead to root rot and fungisarium disease on chile plants. In the form of an embedded system with internet of things (IoT) monitoring, a system incorporating artificial intelligence such as fuzzy logic is proposed as a solution. Fuzzy logic will regulate irrigation based on the land's humidity and temperature using computational mathematics. Beginning with the fuzzyification stage to map the sensor's temperature and humidity input values, fuzzy logic is applied. The creation of an inference engine in the NodeMcu 8266 microcontroller to interpret fuzzy rule statements in the form of aggregation of minimum conditions with the AND operator, followed by the combination of a single set value of 0 and 1 in the fuzzy system to produce an appropriate actuator response After the entire system has been prototyped, testing is conducted to determine the responsiveness of the fuzzy program code to changes in the simulated agricultural cultivation land ecosystem. This study found that the fuzzy logic program code embedded in the nodeMCU8266 microcontroller effectively controls the spraying duration of the pump in response to various simulated environmental conditions within 3.6 seconds.
Integration Of Open CV LBF Model To Detect Masks In Health Protocol Surveillance Systems Litanianda, Yovi; Setyawan, Moh Bhanu; Fajaryanto C, Adi; Abdurrozzaq Z, Ismail; Aditya, Charisma Wahyu
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Vol. 6 No. 1 (2024): Article Research Volume 6 Issue 1, January 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/cnahpc.v6i1.3460

Abstract

The Corona Viruses Diseases pandemic that was rife in early 2020 and hit many countries caused discipline to be applied to health protocols. The prevention of physical contact between humans gave rise to new traditions in aspects of human life. Almost all public facilities in Indonesia require visitors to wear masks as a means of preventing exposure to viruses in the air. However, this advice is often ignored by some people. In addition to endangering many people, this condition also makes public facility managers need extra resources in the form of time, energy and costs to ensure this health protocol is implemented. The existence of these problems triggers the emergence of innovations to present a system that provides assurance and convenience in ensuring compliance with health protocols for the use of masks through creative and effective methods. This method is done by utilizing CCTV cameras or webcams at the entrance equipped with an Artificial Intelligence program designed to be able to detect the use of masks on visitors to public facilities, and without the need for other sensors. The detection system is built on the concept of facial biometrics and utilizes the OpenCV LBF model to detector landmarks on a person's face. Based on tests conducted through several scenario, it can be said that the open CV LBF model successfully identified the use of masks within 35 seconds, increasing the reading distance to 2 meters making the process longer. In addition, in indoor lighting conditions, the system experienced 1 detection error with a process time of 18 seconds, while for well-light outdoor conditions the system managed to detect all objects within 10 seconds.
Pemberdayaan Petani Kopi Desa Ngrayun Kabupaten Ponorogo melalui Pelatihan Budidaya, Pascapanen, dan Pemasaran dalam Upaya Penguatan Sentra Kopi Unggulan Yuli Astuti, Arin; Kurniawan, Edy; Winangun, Kuntang; Winardi, Yoyok; Sugianti, Sugianti; Ardika, Rizki Dwi; Litanianda, Yovi
Jurnal SOLMA Vol. 14 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Prof. DR. Hamka (UHAMKA Press)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22236/solma.v14i3.20999

Abstract

Background: Desa Ngrayun, yang terletak di Kecamatan Ngrayun, Kabupaten Ponorogo, memiliki banyak potensi dalam pengembangan komoditas kopi. Namun, potensi tersebut belum dimanfaatkan secara optimal karena keterbatasan pengetahuan teknis budidaya, rendahnya efisiensi pengolahan pascapanen, lemahnya strategi pemasaran, serta keterbatasan bibit unggul. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) ini bertujuan untuk memperkuat kemampuan para petani kopi melalui kegiatan pelatihan budidaya berkelanjutan serta penerapan teknologi yang sesuai dan efisien dan penguatan strategi pemasaran digital. Metode: Metode yang digunakan meliputi pendidikan masyarakat, pendekatan fungsional, dan pendampingan berkelanjutan. Kegiatan dilaksanakan dalam bentuk pelatihan teknis, demonstrasi pengolahan kopi dengan metode full washed, honey, dan natural process, serta pengenalan mesin pengupas dan penggiling kopi sebagai inovasi teknologi efisiensi produksi. Hasil: Hasil pelaksanaan menunjukkan peningkatan signifikan terhadap pengetahuan dan keterampilan petani. Sekitar 80% peserta berhasil menerapkan teknik budidaya yang baik, sementara 70% lainnya telah memahami metode pengolahan kopi modern, 60% mulai menerapkan strategi pemasaran digital melalui marketplace, dan 100% bibit unggul telah ditanam di lahan percontohan. Rata-rata capaian keberhasilan program mencapai 78%, dengan dampak nyata berupa peningkatan kualitas produk kopi dan kesadaran terhadap keberlanjutan usaha tani. Implikasi program ini mencakup perlunya pembentukan koperasi petani kopi, pelatihan lanjutan cupping test, serta pengembangan jejaring pemasaran kopi spesialti. Kesimpulan: Dengan kolaborasi antara perguruan tinggi, pemerintah daerah, dan kelompok tani, Desa Ngrayun memiliki potensi untuk berkembang menjadi salah satu sentra kopi unggulan di Kabupaten Ponorogo sekaligus menjadi contoh pemberdayaan masyarakat yang berbasis pada potensi lokal secara berkelanjutan.
Co-Authors Abdurrozzaq Z, Ismail Abdurrozzaq, Ismail Aditya, Charisma Wahyu Alfiansyah, Nanda Safiq Angga Prasetyo Apristawijaya, Oceu Arifqi, Miftahul Asmaul Khusna, Zakia Access Astuti, Arin Yuli Bimantoro, Alfin Dien Edy Kurniawan, Edy Fadila, Daras Fajaryanto C, Adi Fajaryanto, Adi Fauda Pradana, Yofhi Fauzan Masykur Fikrotul Ulya As Siddieq, Muhammad Firdaus, Usamah Putra Fitriani, Lely Mustikasari Mahardhika Ida Widaningrum, Ida Ishaq Kaffah Imanuddin M R Santosa Karaman, Jamilah KUNTANG WINANGUN Mohammad Bhanu Setyawan Muhammad Ridwan Hidayatulloh, Muhammad Ridwan Nashikhuddin, Ahmad Yahya Renaldy, Aldi Rizki Dwi Ardika Rizki, Rizki Dwi Ardika Safiq Alfiansyah, Nanda Setyawan, Moh Bhanu Setyawan, Moh. Bhanu Sopian sopian Sugianti Sugianti, Sugianti Sumaji Tama, Okti Liksyan Nita Wijayanti, Zahrotul Ilmi Winardi, Yoyok Yuli Astuti, Arin Yusuf, Arief Rahman Z, Ismail Abdurrozzaq Zulkarnain, Ismail Abdurrazzaq Zulkarnain, Ismail Abdurrozzaq