Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.006
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Media Sisfo JOURNAL V-TECH (VISION TECHNOLOGY) Jurnal Pengabdian Masyarakat Unama Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik
Lies Aryani
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
Perancangan Sistem Informasi Monitoring PAPS untuk Pasien Terkonfirmasi COVID-19 Ari Andrianti; Lies Aryani; Despita Meisak
Jurnal Ilmiah Media Sisfo Vol 16 No 2 (2022): Jurnal Ilmiah Media Sisfo
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33998/mediasisfo.2022.16.2.1275

Abstract

Virus Covid-19 merupakan virus yang dianggap sangat berbahaya karena memiliki gejala yang mirip dengan gejala flu biasa seperti batuk, demam, sakit tenggorokan sehingga suatu individu dapat tidak mengenali jika dia sudah tertular oleh virus ini. Apabila suatu individu sudah terkena oleh virus ini maka sangat dianjurkan untuk segera melakukan pemeriksaan, untuk pasien yang terkonfirmasi covid-19 dengan gejala berat maka pasien tersebut diberikan pelayanan rawat inap khusus Covid 19 sedangkan untuk pasien yang terkonfirmasi Covid 19 dengan gejala ringan maka dapat menjalani isolasi mandiri. Pasien yang melakukan isolasi mandiri termasuk dalam kategori pasien PAPS (Pulang Atas Permintaan Sendiri. Pasien yang menjalani isolasi mandiri dirumah tetap harus mendapat pantauan dari instansi kesehatan misalnya rumah sakit dan puskesmas. Pasien tersebut harus dimonitoring perkembangan kesehatannya untuk mencegah terjadinya penularan pada orang lain. Saat ini di instansi-instansi kesehatan belum memiliki sistem informasi yang membantu memonitoring pasien covid yang pulang atas permintaan sendiri Tujuan penelitian ini adalah membuat sebuah sistem informasi monitoring PAPS (Pasien Pulang Atas Permintaan Sendiri) untuk pasien terkonfirmasi Covid-19 untuk membantu para petugas kesehatan dalam memonitoring pasien selama menjalani isolasi mandiri dan merekap data pasien yang terkonfirmasi covid-19 agar proses monitoring dan tracking pasien dapat dilakukan dengan mudah. Metode pengembangan sistem menggunakan metode waterfall dengan tahapan-tahapan yaitu dimulai dari analisis sistem, desain sistem, pembuatan program, uji coba dan analisis hasil progam, dan terakhir adalah implementasi. Penelitian ini menghasilkan suatu sistem informasi yang dapat membantu memonitoring pasien PAPS yang terkonfirmasi Covid-19
Perancangan Sistem Informasi Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) Lies Aryani
JOURNAL VISION TECHNOLOGY (V-TECH) Vol. 3 No. 1 (2020): JOURNAL V-TECH (VISION TECHNOLOGY)
Publisher : LPPM Universitas Adiwangsa Jambi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35141/016gcn89

Abstract

Di era globalisasi, Sistem Informasi telah digunakan oleh banyak pihak, mulai dari tingkat organisasi, lembaga pendidikan hingga instansi baik swasta ataupun pemerintahan. Sistem Informasi memberikan pengaruh signifikan untuk membantu pihak manajemen dalam mengabil keputusan dan pembuatan laporan. Kantor Kesehatan Pelabuhan Jambi salah satu instansi pemerintahan yang memiliki sadar tentang informasi dan teknologi. Namun layanan administrasi penerimaan negara bukan pajak bagi pengunjung masih menggunakan sistem konvensional. Oleh karena itu, kegiatan administrasi yang lambat dan pengunjung masih kurang efektif. Masih ada kesalahan dalam memproses informasi dan laporan yang tidak tepat waktu. Diharapkan Sistem Informasi yang akan dirancang ini dapat mengoptimalkan kebutuhan Informasi di Kantor Kesehatan Pelabuhan Jambi. Aplikasi yang didasarkan dari Visual basi.Net. ini bertujuan untuk mengelola waktu secara efisien, membuat data diproses secara akurat, dan efisien dalam laporan.
Pelatihan Mengoptimalkan Penulisan Ilmiah dengan Open Knowledge Map dan Quillbot pada Himpunan Mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Jambi Rianti Agustini, Silvia; Hendri; Imelda Yose; Lola Astrid Yorita; Lies Aryani; Syamsida Rozi
Jurnal Pengabdian Masyarakat UNAMA Vol 4 No 1 (2025): JPMU Volume 4 Nomor 1 April 2025
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33998/jpmu.2025.4.1.2187

Abstract

Kemampuan menulis ilmiah dan melakukan riset yang efektif merupakan kompetensi penting bagi mahasiswa, terutama di Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Jambi. Namun, berbagai kendala seperti keterbatasan akses literatur, penyusunan kerangka penelitian, serta permasalahan tata bahasa dan penerjemahan sering menghambat proses akademik. Untuk mengatasi hal ini, diadakan pelatihan penggunaan Open Knowledge Map dan Quillbot guna meningkatkan keterampilan riset dan penulisan ilmiah mahasiswa. Open Knowledge Map membantu dalam pemetaan literatur, sementara Quillbot mendukung penyusunan kerangka penelitian, referensi, perbaikan tata bahasa, serta penerjemahan teks akademik. Hasil evaluasi pre-test dan post-test menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemahaman dan keterampilan mahasiswa. Pelatihan ini tidak hanya meningkatkan kepercayaan diri mahasiswa dalam riset dan penulisan ilmiah, tetapi juga mendorong partisipasi mereka dalam forum akademik. Dengan keberhasilannya, model pelatihan ini berpotensi diterapkan di berbagai perguruan tinggi untuk mengembangkan keterampilan ilmiah mahasiswa.
Penerapan Machine Learning untuk Klasifikasi Tingkat Produktivitas Pabrik Karet GAPKINDO Jambi Riza Pahlevi; Wilujeng Niar Raharjanto; Lies Aryani; Roby Setiawan
Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik Vol. 2 No. 2 (2025): Desember: Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik
Publisher : Asosiasi Riset Ilmu Teknik Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/prosemnasproit.v2i2.101

Abstract

Jambi Province is one of the largest natural rubber producing regions in Indonesia; however, rubber factories under GAPKINDO Jambi still face productivity issues, particularly the gap between production capacity and actual output, and productivity assessment that is still conducted manually by GAPKINDO Jambi. This study employs Decision Tree, Random Forest, KNN, and SVM algorithms within a structured pipeline involving preprocessing, feature selection, standardization, data balancing using SMOTE, and hyperparameter tuning. The proposed solution applies productivity level classification both individually and through paired combinations (ensemble voting). The results show that the Decision Tree + Random Forest model achieves the best performance with an accuracy of 0.84 and an F1-score of 0.83, confirming the effectiveness of ensemble methods in supporting productivity improvement decisions.
Arsitektur Enterprise Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE) Domain Arsitektur Proses Bisnis pada Desa Sido Rukun Lies Aryani; Suyanti Suyanti; Siti Raudatul Jannah
Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik Vol. 2 No. 2 (2025): Desember: Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik
Publisher : Asosiasi Riset Ilmu Teknik Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/prosemnasproit.v2i2.105

Abstract

The implementation of the Electronic-Based Government System (SPBE) is essential for achieving efficient, transparent, and accountable village governance. Sido Rukun Village in Merangin Regency, Jambi Province, has begun using several government applications but lacks a structured enterprise architecture aligned with the national SPBE framework. This study aims to develop an enterprise architecture for SPBE in the business process domain at Sido Rukun Village. The research employs the TOGAF ADM (The Open Group Architecture Framework – Architecture Development Method) approach, involving stages such as identifying current business processes, designing a target architecture, and conducting a gap analysis between the as-is and to-be states. The findings include a business process architecture blueprint compliant with Presidential Regulation No. 95 of 2018 and Presidential Regulation No. 132 of 2022 on the National SPBE Architecture. This blueprint encompasses BPMN-based business process models and supporting artifacts that serve as a foundation for integrated information systems at the village level. The study’s implications are significant: it provides Sido Rukun Village with a practical and standardized technical blueprint for implementing a sustainable electronic-based government system, thereby supporting its transformation toward a Smart Village capable of adapting to evolving information and communication technology trends.
Klasifikasi Tumor Otak pada Citra MRI Menggunakan Transfer Learning EfficientNetB1 dan Visualisasi Grad-CAM Suyanti Suyanti; Chandy Ophelia S; Lies Aryani; Prayitno Prayitno
Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik Vol. 2 No. 2 (2025): Desember: Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik
Publisher : Asosiasi Riset Ilmu Teknik Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/prosemnasproit.v2i2.112

Abstract

Magnetic resonance imaging (MRI) provides rich anatomical contrast for brain tumor assessment, yet routine interpretation remains time-intensive and demands high precision. This work develops a pipeline for four-class brain MRI image classification (glioma, meningioma, pituitary tumor, and no tumor) by combining automated brain-region cropping, data augmentation, and transfer learning with EfficientNetB1. Experimental results demonstrate exceptional performance, achieving an overall accuracy of 0.99 (99%) on the test set. Specifically, the model reached an F1-score of 1.00 for the no tumor class, 0.99 for pituitary, and 0.98 for both glioma and meningioma classes. Beyond reporting numerical performance, the study utilizes Grad-CAM heatmaps to verify that predictions rely on clinically plausible regions rather than spurious background cues. These results indicate that an efficiency-oriented backbone, paired with systematic preprocessing, can achieve reliable and interpretable performance for brain tumor classification tasks.
Implementasi YOLOv8 untuk Deteksi Pekerja Tanpa Safety Helmet dan Penghitung Durasi Pelanggaran di Area Industri Berbasis Real-Time Rizky Syahrul Amar; Errissya Rasywir; Lies Aryani
Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik Vol. 2 No. 2 (2025): Desember: Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik
Publisher : Asosiasi Riset Ilmu Teknik Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/prosemnasproit.v2i2.180

Abstract

The use of protective equipment in the form of helmets is an important aspect of ensuring motorcycle rider safety. However, violations of helmet usage still frequently occur and are difficult to monitor continuously. This study proposes a real-time helmet detection system using the YOLOv8 object detection method. The YOLOv8n model was trained using a helmet and no-helmet image dataset that underwent data augmentation to improve the model’s robustness against variations in environmental conditions. The system was implemented using the Python programming language with the support of the Ultralytics and OpenCV libraries. The system input was obtained from a webcam with a resolution of 640×640 pixels, where each video frame was processed in real time to detect the Helmet and No Helmet classes. The system displays bounding boxes and class labels in real time and is equipped with a violation duration calculation mechanism. When a no-helmet condition is detected continuously, the system generates pop-up alerts and automatic notifications via the Telegram application. The experimental results show that the system is capable of detecting helmet usage and no-helmet violations in real time with stable performance. The integration of violation duration calculation helps reduce momentary detection errors and improves the reliability of identifying valid violations
Co-Authors Andrianti, Ari Chandy Ophelia S Despita Meisak ENDRI ENDRI Errissya Rasywir Imelda Yose Lola Astrid Yorita Prayitno Prayitno Rianti Agustini, Silvia Riza Pahlefi Rizky Syahrul Amar ROBY SETIAWAN Siti Raudatul Jannah Suyanti Suyanti Syamsyida Rozi Wilujeng Niar Raharjanto