Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Dedikasi: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Journal of Informatics and Information Security
Harini Agusta
Unknown Affiliation
Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Social Sciences Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Deep Learning - Prediksi dan Resiko Investasi Enam Saham Bank di Indonesia Nurdina Widanti; Tri Surawan; Adhitio Satyo Bayangkari Karno; Aji Digdoyo; Nani Kurniawati; Rachmat Nursalam; Harini Agusta
Jurnal Teknologi Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Teknologi
Publisher : Universitas Jayabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31479/jtek.v10i1.194

Abstract

Stock prediction and risk level are important for investors, but this ability can only be done by experts and takes a long time. The rapid development of technology today demands that decisions be made quickly and precisely. Deep Learning (DL) is one of the Artificial Intelligence (AI) methods that are able to analyze and predict stock values accurately, in real-time, and without much human intervention. Analysis of risk and correlation between stocks by calculating daily returns using the moving average (MA) method. Dataset of 6 bank shares obtained from yahoo-finance, namely Bank Central Asia (BBCA), Bank Rakyat Indonesia (BBRI), Bank Mandiri (BMRI), Bank Nasional Indonesia (BBNI), Bank Rakyat Indonesia Syariah (BRIS), and Bank Tabungan Negara (BBTN). The volume of share sales increased significantly only in BBRI and BBNI shares, although 5 bank shares (except BRIS) experienced price increases. The highest correlation occurred between BBNI and BMRI shares with a value of 97%, 92% between BMRI and BBCA shares, and 91% between BBNI and BBCA. Analysis of risk and expected return shows that BRIS has the highest risk and expected return of 0.042245 and 0.002986, respectively. BBCA shares have the lowest risk and expected return at 0.015392 and 0.000695, respectively. The results show that future predictions have decreased, namely BBRI, BBNI, and BBTN, and rose for BBCA, BMRI, and BRIS stocks.
Teknologi Pengemasan Produk Simplisia dan Minuman Herbal Bagi Pelaku UMKM di Lingkungan Pondok Pesantren Riyadhul Huda di Desa Babakan Ciangsana Gunung Putri Bogor Lubena Lubena; Donna Imelda; Flora Elvistia Firdaus; Harini Agusta; Rineta Visca; Anisah Anisah
Dedikasi:Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol 3, No 1 (2022): Jurnal Dedikasi
Publisher : Universitas Jayabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31479/dedikasi.v3i1.215

Abstract

Simplisia adalah bahan alami yang dapat digunakan sebagai obat tradisional, dimana pada prakteknya belum mengalami pengolahan lanjut kecuali proses pengeringan. Agar memenuhi persyaratan  kualitas minimal  beberapa  faktor  perlu mendaptkan perhatian diantaranya adalah bahan baku simplisia, proses pembuatan dan cara penyimpanan bahan baku,  cara pengepakan dan penyimpanan simplisia. Proses yang cukup mudah untuk diterapkan dan memiliki nilai ekonomis, sehingga akan memberi manfaat jika bisa diperkenalkan ke pondok  pesantren. Dimana pengelola memiliki misi dalam memberdayakan santri secara  maksimal untuk mewujudkan kemandirian para santri didukung oleh masyarakat sekitarnya. Tujuan dari program ini adalah untuk memberikan pengetahuan dan keterampilan kepada mitra pondok pesantren Riyadhul Huda tentang teknologi pengemasan produk simplisia dan minuman herbal sebagai peluang usaha. Metode yang dilakukan adalah dengan mengembangkan alat pengering simplisia serta melakukan pendampingan mitra dalam produksi minuman herbal.
Pemberdayaan Masyarakat Melalui Teknologi Komposter untuk Pengolahan Sampah Organik di Lingkungan RW 08 Pabuaran Asri, Pabuaran Mekar, Cibinong, Bogor Rahmasari, Fauzhia; Lubena; Fogot Endro Wibowo; Harini Agusta; Ivan Kusuma; Muhammad Dzikri Akhira; Anik Pebriana; Farhan Anggarkhsa; Artana, I Nyoman
Dedikasi:Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 5 No. 1 (2024): Jurnal Dedikasi
Publisher : Universitas Jayabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31479/dedikasi.v5i1.364

Abstract

Abstrak Indonesia merupakan salah satu negara yang terdampak COVID-19, bahkan Indonesia menempati urutan tertinggi di Asia Tenggara sebagai negara dengan kasus COVID-19. Salah satu provinsi di Indonesia yang terdapat banyak kasus positif COVID-19 adalah Jawa Barat. Kecamatan Cibinong merupakan kecamatan terkonfirmasi dengan kasus positif COVID-19 terbanyak. Salah satu kelurahan yang berada di Kecamatan Cibinong adalah Kelurahan Pabuaran Mekar. FTI-UJ selaku instansi pendidikan yang berada di sekitar wilayah Kelurahan Pabuaran Mekar mencoba membantu mempersiapkan dan membekali khususnya warga RT 07/RW 08 Pabuaran Asri yang menjadi percontohan untuk dapat menghidupkan UMKM yang digalakkan Menteri Koperasi dan Usaha Kecil Menengah guna meningkatkan perekonomian masyarakat hingga negara. Terpilihnya tempat ini dikarenakan konsisten dalam mendukung program pemerintah hingga memiliki UMKM dengan izin operasional. Salah satunya, program Dinas Ketahanan Pangan pada September 2020 yang memberikan rak, bibit dan polybag untuk ditanami tanaman pangan organik. Guna menambah pengetahuan warga daerah ini, FTI-UJ bekerja sama dengan Kelurahan Pabuaran Mekar memberikan penyuluhan dan pelatihan dari dasar, pengembangan serta komersil kepada warga bagaimana cara mengolah sampah limbah organik menggunakan teknologi komposter. Keywords: Covid-19, Composter Technology, UMKM,
A Breakthrough in Viral Pneumonia Detection: Unveiling Insights with ResNet-152 Widi Hastomo; Adhitio Satyo Bayangkari Karno; Nani Kurniawati; Harini Agusta
Journal of Informatic and Information Security Vol. 4 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/1zcjsb83

Abstract

Viral pneumonia is one of the most serious health issues. The key problem in providing early detection and rapid mitigation through the use of chest X-ray imaging has become the ability to identify accurately. The ResNet-152 convolutional neural network approach will be used in this study to predict viral pneumonia. The input dataset was obtained from Kaggle.com. The accuracy findings from this investigation obtained a substantial value, namely 0.99, indicating that the model used performed admirably. The model used can efficiently distinguish between the viral pneumonia dataset and other datasets. It is intended that the findings of this study will be used to inform early decisions in related medical sectors.
Co-Authors Adhitio Satyo Bayangkari Karno Aji Digdoyo Anik Pebriana Anisah Anisah Artana, I Nyoman Donna Imelda Farhan Anggarkhsa Fauzhia Rahmasari Flora Elvistia Firdaus Fogot Endro Wibowo Ivan Kusuma Lubena Lubena Lubena, Lubena Muhammad Dzikri Akhira Nani Kurniawati Nurdina Widanti Rachmat Nursalam Rineta Visca Tri Surawan Widi Hastomo