Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.116
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) JoMMiT : Jurnal Multi Media dan IT
Rudy Cahyadi
Politeknik Negeri Media Kreatif
Computer Science & IT Control & Systems Engineering

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

 1 
TEKNOLOGI FIREBASE UNTUK APLIKASI LAPOR AKAKOM Rudy Cahyadi; Ariesta Damayanti; Irwan Setiawan
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 4, No 1 (2019)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (447.366 KB) | DOI: 10.26798/jiko.v4i1.252

Abstract

    The mechanism for conveying aspirations in STMIK AKAKOM by academicians and how the responses given have not been able to run well. This happens because the media used to convey these aspirations are only through suggestion boxes or by conveying them directly to the parties concerned. The follow-up given by the related parties was felt to still take a long time. Therefore, the application of aspirations and information is needed to accommodate the aspirations and dissemination of information by utilizing Firebase technology. Some features used in making this application are Firebase Firestore to make data updates in real time and the application can be used offline. Firebase Cloud Messaging is used to create push notifications. This application is divided into two parts. The web-based application functions to manage information and aspirations used by the admin of STMIK AKAKOM and the Android-based application functions to receive information and send aspirations to be used by STMIK AKAKOM students. The results of this study are the application of aspirations and information by utilizing Firebase technology. From the testing that has been done, it is obtained that the application can function as an application to manage student reports and aspirations. 
RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN) DENGAN LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) UNTUK ANALISIS SENTIMEN DATA INSTAGRAM Rudy Cahyadi; Ariesta Damayanti; Dede Aryadani
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 5, No 1 (2020): FEBRUARI - AGUSTUS 2020
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (465.418 KB) | DOI: 10.26798/jiko.v5i1.407

Abstract

Social media is a new public space for channeling opinions and ideas. Social media such as Instagram has been used by STMIK AKAKOM Yogyakarta to provide information related to these high school institutions. This information can later become a topic of conversation and interesting things for the community to discuss. The response or public response to the Instagram content of STMIK AKAKOM Yogyakarta is of course very diverse. Therefore, the researcher tries to analyze the comments that talk about the content of the Instagram STMIK AKAKOM Yogyakarta.Sentiment analysis was performed using the Recurrent Neural Network (RNN) method with Long Short Term Memory (LSTM). Comments will be identified whether the comments have positive, neutral or negative sentiment. This study uses data as much as 1,473 data obtained from the results of crawling.The result of this research is a system that can classify sentiments. The level of testing accuracy obtained was 65% and the application accuracy rate obtained was 79.46%. Some of the obstacles in the process of sentiment analysis are the imbalanced dataset, so it is necessary to take additional steps in preparing the data for model training. 
Terapan Augmented Reality Untuk Buku Cerita “Petualangan Jaka Aksara” Vini Elga Sugiri; Rudy Cahyadi
JoMMiT Vol 4, No 2 (2020)
Publisher : Politeknik Negeri Media Kreatif

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46961/jommit.v4i2.333

Abstract

Pembuatan Aplikasi Berbasis Augmented Reality Buku Cerita “Petualangan Jaka Aksara” adalah untuk mengembangakan imajinasi dan membangun kecerdasan emosional pada anak. Tahapan dalam membuat aplikasi ini dimulai dari tahap pra produksi seperti mengidentifikasi masalah dan pengumpulan data. Selanjutnya tahap produksi untuk pembuatan desain user interface aplikasi dan video mAugmotion untuk augmented reality, dan pembuatan project aplikasi. Dan diakhiri dengan tahap pasca produksi melakukan uji coba di berbagai perangkat smartphone android. Hasil uji coba memberikan kesimpulan bahwa aplikasi augmented reality buku cerita “Petualangan Jaka Aksara” dapa dijalankan dengan smartphone minimal spesifikasi processor Quad-core 1.2 GHz Snapdragon 410 dengan spesifikasi RAM 1 GB, sistem Android Lollipop, dan kamera belakang 8 MP. Adapun hasil yang terbaik disarankan menggunakan smartphone dengan processor Qualcomm Snapdragon 7290G Octa-core dengan spesifikasi RAM 8 GB, sistem Android Android 10, dan kamera belakang 12 MP. Setelah uji coba dilakukan dan semua berfungsi dengan baik selanjutnya pada tahap proses publishing.
Pembuatan Aplikasi Game Edukasi Asmaul Husna Berbasis Android Novaria Nusantara; Rudy Cahyadi
JoMMiT Vol 3, No 2 (2019)
Publisher : Politeknik Negeri Media Kreatif

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46961/jommit.v3i2.348

Abstract

Asmaul Husna adalah nama-nama Allah yang terbaik yang menunjukkan keagungan dan kesempurnaan-Nya yang berjumlah sembilan puluh sembilan. Mempelajari Asmaul Husna sejak usia dini dilakukan agar anak dapat lebih mencintai Allah, sehingga anak memiliki akhlak yang baik karena selalu ingat kepada Allah. TPA adalah salah satu lembaga pendidikan non-formal yang mengenalkan anak pada pembelajaran Asmaul Husna. Metode konvensional yang kurang interaktif masih mendominasi sebagian besar TPA yang kadang  menyebabkan siswa mudah bosan. Dengan adanya inovasi teknologi dalam dunia pendidikan, maka akan membantu pembelajaran murid, seperti media pembelajaran menggunakan game. Game edukasi dapat mendorong siswa untuk belajar aktif dan kreatif, sehingga belajar menjadi terasa menyenangkan.
PERANCANGAN MEDIA PEMBELAJARAN PENGENALAN LAGU DAERAH PULAU JAWA PADA SISWA KELAS 3 SD BERBASIS WEB Desya Meliani; Rudy Cahyadi
JoMMiT Vol 5, No 2 (2021)
Publisher : Politeknik Negeri Media Kreatif

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46961/jommit.v5i2.423

Abstract

Indonesia adalah negara yang memiliki beragam budaya. Kebudayaan yang bertahan hingga saat ini merupakan hal yang harus dilestarikan sehingga menjadi keindahan dan kekayaan yang dimiliki setiap daerah. Salah satu kebudayaan tersebut adalah Lagu Daerah. Di Pulau Jawa terdapat banyak lagu daerah yang harus dilestarikan. SBDP atau Seni Budaya dan Prakarya merupakan salah satu mata pelajaran kurikulum 2013 yang diajarkan di sekolah dasar. Pada pelajaran SBDP di SDN Cipinang Muara yang sedang mempelajari tentang lagu daerah di pulau jawa, masih ada murid yang belum paham dan mengetahui Lagu Lagu Daerah khususnya di Pulau Jawa ini karena kurangnya pengajaran dalam pengetahuan Lagu Daerah Pulau Jawa. Oleh karena itu dibangun website Media Pembelajaran Pengenalan Lagu Daerah Pulau Jawa. Website ini dibuat akan berisi materi dasar lagu daerah pulau jawa, not angka, lirik, musik, video dan kuis sebagai sarana pembelajaran dengan tampilan yang menarik, simple dan mudah dimengerti oleh anak-anak. Tujuan yang diharapkan pada pengembangan media pembelajaran ini sebagai media edukasi yang dapat membantu murid agar lebih interaktif dan mudah dalam mempelajari serta memahami Lagu Daerah di Pulau Jawa. Kesimpulan dari penelitian ini berdasarkan uji coba variabel usability didapatkan hasil persentase sebesar 88%, yang artinya website ladae.my.id ini masuk ke dalam kategori sangat layak dan baik untuk digunakan.
Perancangan Media Penjualan Produk Pada Toko Tina Tailor Berbasis Mobile Web Larasati Lugi Aryaningsih; Sari Setyaning Tyas; Rudy Cahyadi
JoMMiT Vol 5, No 2 (2021)
Publisher : Politeknik Negeri Media Kreatif

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46961/jommit.v5i2.456

Abstract

Salah satu aktivitas yang menggunakan media internet dalam mengembangkan penjualannya yaitu dengan e-commerce, sama halnya dengan bisnis online. Lain halnya dengan Tina Tailor, belum mengoptimalkan penjualannya secara online dan media informasi pada Tina Tailor masih menggunakan perantara via WhatsApp. Solusi yang diberikan untuk permasalah pada toko Tina Tailor yaitu menambah media penjualan dengan sistem digitalisasi berbasis mobile website menggunakan WordPress dengan plugin WooCommerce. Metode perancangan sistem menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD) dan Unified Modeling Language (UML). Pengujian mobile web menggunakan metode black box untuk uji fungsional dan sebaran kuesioner untuk usability test. Hasil pengujian fungsionalitas memperlihatkan data masukan dengan hasil yang diinginkan telah selaras. Hasil pengujian kompatibilitas menunjukan hasil kecepatan yang baik. Hasil pengujian usability mobile web Tina Tailor mencapai 92.36% menunjukan bahwa mobile web Tina Tailor sangat layak digunakan oleh pengguna sebagai media penjualan.
RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN) DENGAN LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) UNTUK ANALISIS SENTIMEN DATA INSTAGRAM Rudy Cahyadi; Ariesta Damayanti; Dede Aryadani
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 5, No 1 (2020): FEBRUARI - AGUSTUS 2020
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (465.418 KB) | DOI: 10.26798/jiko.v5i1.407

Abstract

Social media is a new public space for channeling opinions and ideas. Social media such as Instagram has been used by STMIK AKAKOM Yogyakarta to provide information related to these high school institutions. This information can later become a topic of conversation and interesting things for the community to discuss. The response or public response to the Instagram content of STMIK AKAKOM Yogyakarta is of course very diverse. Therefore, the researcher tries to analyze the comments that talk about the content of the Instagram STMIK AKAKOM Yogyakarta.Sentiment analysis was performed using the Recurrent Neural Network (RNN) method with Long Short Term Memory (LSTM). Comments will be identified whether the comments have positive, neutral or negative sentiment. This study uses data as much as 1,473 data obtained from the results of crawling.The result of this research is a system that can classify sentiments. The level of testing accuracy obtained was 65% and the application accuracy rate obtained was 79.46%. Some of the obstacles in the process of sentiment analysis are the imbalanced dataset, so it is necessary to take additional steps in preparing the data for model training. 
Analisis Sentimen Tindakan Pemerintah Indonesia Dalam Penanganan Covid-19 Menggunakan Metode Support Vector Machine Ariesta Damayanti; Helda Ludya Safitri; Rudy Cahyadi
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol 4, No 2 (2022): Desember 2022
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v4i2.5341

Abstract

Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) which has hit the world including Indonesia since the beginning of 2020 is an outbreak that has become a serious threat to world health. The Indonesian government is taking various actions to deal with this problem, while the public, with the existence of social media, has provided many responses to these government policies. Twitter is one of the social media that is widely used by the public to convey comments in the form of responses, suggestions, to criticism of the government regarding the handling of Covid-19. The comments that appear should be used by the government as part of the reference in evaluating a policy or action taken in handling Covid-19. So that one way that can be used to deal with this is one of the methods that exist in the domain of text mining, namely sentiment analysis. This research was conducted by analyzing sentiment using the Support Vector Machine (SVM) method with the Kernel Radial Basis Function (RBF). Tweets will be classified into positive, negative and neutral sentiments, so that the percentage of each opinion category can be known. This study uses data of 600 tweets obtained from the results of scraping using a Twitter scraper. The result of this study is that the training accuracy rate is 77% in classifying positive, negative, and neutral sentiments. From the results of the data classification, it was found that most of the tweets consisted of negative sentiments.
Co-Authors Damayanti, Ariesta Dede Aryadani Desya Meliani Helda Ludya Safitri Irwan Setiawan Larasati Lugi Aryaningsih Novaria Nusantara Sari Setyaning Tyas Vini Elga Sugiri