p-Index From 2020 - 2025
7.219
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Prosiding SNATIF InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia Jurnal SOLMA JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING JURNAL MANAJEMEN INFORMATIKA (JUMIKA) Jurnal DISPROTEK Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi JUTEKIN (Jurnal Manajemen Informatika) Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Jurnal SITECH : Sistem Informasi dan Teknologi Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Abdimas: Jurnal Pengabdian Masyarakat Universitas Merdeka Malang E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Dinamika Informatika: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS) Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Jurnal Dialektika Informatika (Detika) Journal La Multiapp JAST Muria Jurnal Layanan Masyarakat Jurnal Pengabdian Masyarakat Intimas (Jurnal INTIMAS): Inovasi Teknologi Informasi Dan Komputer Untuk Masyarakat Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer Nusantara Journal of Computers and its Applications SmartComp Science Information System and Technology INOVTEK Polbeng - Seri Informatika JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Jurnal Bina Informatika dan Komputer (BINER)
Claim Missing Document
Check
Articles

Klasifikasi Wayang Kulit Kurawa Menggunakan Algoritma CNN Khoirun Nisa', Nining; Evanita, Evanita; Riadi, Aditya Akbar
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 6 (2025): JPTI - Juni 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.856

Abstract

Wayang kulit, sebagai warisan budaya Indonesia yang diakui oleh UNESCO, menghadapi tantangan pelestarian akibat pergeseran minat generasi muda terhadap hiburan digital. Tokoh Kurawa dalam Mahabharata, yang merupakan tokoh antagonis kunci, sering kali direduksi menjadi tujuh karakter utama dalam pementasan wayang kulit Jawa, seperti Duryudana dan Dursasana. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tokoh-tokoh Kurawa menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) sebagai upaya mendukung dokumentasi digital. CNN dipilih karena kemampuannya yang terbukti dalam mengekstrak fitur visual, seperti tepian dan tekstur, melalui lapisan konvolusi, pooling, dan fully connected. Dalam eksperimen yang dilakukan, model CNN berhasil mencapai akurasi sebesar 89,50% dengan waktu eksekusi 20,83 detik. Top-3 accuracy mencapai 98%, menunjukkan kemampuan model dalam mengidentifikasi karakter dengan presisi tinggi. Hasil evaluasi menggunakan classification report menunjukkan nilai precision, recall, dan f1-score yang sangat baik untuk sebagian besar kelas, dengan nilai rata-rata makro sebesar 89,41%. Hasil ini membuktikan efektivitas CNN sebagai alat yang dapat digunakan untuk preservasi digital tokoh wayang kulit. Pendekatan ini memungkinkan nilai filosofis wayang kulit untuk diakses secara interaktif oleh generasi muda, sekaligus mempertahankan relevansi budaya tradisional di era digital. Dengan demikian, teknologi deep learning dapat menjadi solusi dalam pelestarian warisan budaya, khususnya wayang kulit, untuk mengatasi ancaman kepunahan akibat globalisasi.
Implementation of Convolutional Neural Network Algorithm in Recyclable Waste Recognition to Support Environmental Management Yuliana Fitriani; Evanita, Evanita; Akbar Riadi, Aditya
INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Vol. 10 No. 2 (2025): Juli
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/drcjhg64

Abstract

Waste remains one of the unresolved environmental problems, primarily due to ineffective waste management in sorting and recycling processes. Many individuals are unaware of or do not have the time to identify recyclable types of waste. This study aims to develop a web-based system capable of automatically classifying waste types to support raising public awareness of the importance of recycling. The method used is a CNN with a total of 1,800 images divided into six classes: glass, paper, metal, plastic, organic, and residual. The dataset is split into 1,296 images for training, 144 for validation, and 360 for testing. Unlike previous studies that classified only two to three types of waste or were not web-based, this system combines classification of six categories with an interactive web interface that can be directly used by the public. The results show that the developed model achieved an accuracy of 90%, with the best performance in classifying organic waste. However, the model still has limitations such as sensitivity to variations in lighting, varying image capture angles, and visual similarities among certain waste types that can affect classification accuracy. These findings indicate that the proposed system has the potential to help the community manage waste more effectively and sustainably.
Implementasi Algoritma Reinforcement Learning dalam Pengelolaan Energi untuk Sistem Smart Grid Khusna, Nor Milatul; Evanita, Evanita; Riadi, Aditya Akbar
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol 6, No 4 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v6i4.8690

Abstract

Pengelolaan energi pada sistem smart grid merupakan tantangan penting dalam mendukung efisiensi dan keberlanjutan energi, khususnya pada skala rumah tangga. Penelitian ini mengusulkan implementasi algoritma Proximal Policy Optimization (PPO) berbasis Deep Reinforcement Learning (DRL) untuk mengoptimalkan efisiensi penggunaan energi melalui strategi load shifting. Lingkungan simulasi dibangun untuk merepresentasikan konsumsi energi rumah tangga dalam skenario waktu nyata, di mana agen PPO dilatih untuk mengalihkan beban penggunaan listrik ke waktu dengan tarif lebih rendah atau beban sistem yang lebih ringan. Pengujian dilakukan terhadap tiga skema reward dengan dua mode pelatihan, yaitu cepat dan maksimal. Hasil terbaik diperoleh pada kombinasi reward ketiga dengan mode pelatihan maksimal, menghasilkan rata-rata reward sebesar 41690,53 dan efisiensi biaya hingga 95,83% dibandingkan dengan data konsumsi asli. Temuan ini membuktikan bahwa PPO merupakan pendekatan yang efektif dalam pengelolaan energi pada smart grid skala rumah tangga, khususnya dalam mendukung strategi pengalihan beban yang adaptif dan hemat biaya.
Decision Support System In Selecting Teak Wood Raw Materials For Furniture Production At Lestari Jati Sukmawati, Zesiy Risna Dewi; Evanita, Evanita; Riadi, Aditya Akbar
Journal La Multiapp Vol. 6 No. 4 (2025): Journal La Multiapp
Publisher : Newinera Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37899/journallamultiapp.v6i4.2370

Abstract

The furniture industry that uses teak wood as the main raw material faces various challenges in maintaining the quality of materials and the efficiency of the production process. Teak wood is known to have advantages such as high resistance to weather and insects, good structural strength, and distinctive and elegant grain beauty. However, the quality of teak wood varies greatly depending on environmental factors, tree age, and processing process. These variations can affect the final result of furniture products, so it is important for companies to choose the right raw materials. This study aims to develop a Decision Support System (DSS) specifically designed to help Lestari Jati company in determining teak wood raw materials consistently and objectively. This DSS considers several main criteria, such as age, fiber, color, volume. The Simple Additive Weighting (SAW) method is used to give priority weight to each criterion and determine the best alternative from the available raw materials. With this system, the company is expected to be able to obtain accurate recommendations, accelerate the decision-making process, and significantly improve product quality and production efficiency, so that it can increase competitiveness in the teak wood furniture market.
Public Complaints Information System in Government to Improve Website-Based Public Services Shofiana, Arista; Riadi, Aditya Akbar; Evanita, Evanita
Journal La Multiapp Vol. 6 No. 4 (2025): Journal La Multiapp
Publisher : Newinera Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37899/journallamultiapp.v6i4.2419

Abstract

Optimal public service is one indicator of the success of village government in responding to community needs. However, in Lahar Village, the public complaint process is still carried out manually, such as verbally or by hand, so it is prone to data loss, slow in handling, and less transparent. This condition indicates the need for a system that is able to digitize the complaint process to be more effective and efficient. This study aims to design and build a website-based public complaint information system to improve the quality of public services in the Lahar Village government environment. The methodology used includes direct observation, interviews with village officials, and literature studies as the basis for system design. System development is carried out using the PHP programming language and MySQL database. The expected results of this study are the creation of a computerized complaint information system that is easily accessible to the public, and supports the process of recording, handling, and monitoring complaints in a more transparent and structured manner. With this system, it is hoped that public services in Lahar Village can be significantly improved, both in terms of time efficiency and data accuracy.
Implementasi Sistem Surat Pelayanan Desa Janggalan Evanita, Evanita; Dahlan, Mohammad; Susanto, Arief
Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Vol 6, No 1 (2023): Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstormin
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/japhb.v6i1.3784

Abstract

Pemerintah desa Janggalan bersinergi dengan pemerintah kota untuk mempercepat akselerasi pengembangan desa wisata berikut dengan segala macam atribut yang diperlukan dalam mempermudah akses menuju pada hal tersebut. Bahkan pada tahun 2021 pemerintah desa berencana menjadikan desa Janggalan sebagai Kampung Wisata Heritage. Namun pada eksekusinya pemerintah desa masih terkendala pada proses adminidtrasi manual dalam berbagai kegiatan layanan umum masyarakat. Proses administrasi ini terkait pada surat layanan yang merupakan cikal bakal dalam peningkatan pelayanan masyarakat dalm memajukan desa. Dalam proses pembuatan surat layanan, masyarakat harus datang dan melengkapi persyaratan yang sudah ditentukan, kemudian untuk proses pembuatan surat memerlukan waktu yang lebih banyak dikarenakan harus menyesuaikan format, nomor surat dan lain sebagainya. Tim pengabdian melaksanakan observasi pada desa Janggalan mengimplementasikan teknologi tepat guna berupa sistem pembuatan surat layanan bagi desa Janggalan. Pengimplementasian tersebut dilaksanakan dengan metode pengabdian pelatihan dan pendampingan pada staff pemerintah desa Janggalan. Sistem tersebut diharapkan dapat meningkatkan pelayanan pemerintah desa pada masyarakat serta mengenalkan masyarakat pada sebuah sistem yang membantu mempermudah pembuatan administrasi surat pelayanan.
ANALISIS SENTIMEN APLIKASI GOTUBE PADA GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Syafaat, Imam; Evanita, Evanita; Susanto, Arief
Bina Informatika dan Komputer (BINER) Vol 3, No 1 (2025): Jurnal Bina Informatika dan Komputer (BINER)
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/biner.v3i1.12199

Abstract

GoTube merupakan aplikasi pemutar video yang paling banyak dicari sebagai alternatif pengganti youtube premium, karena GoTube menyuguhkan berbagai fitur yang dimiliki Youtube premium dan dapat didownload secara gratis melalui playstore dan appstore. Terhitung sampai november 2022 ini aplikasi GoTube sudah mencapai 10jt lebih unduhan, dan 230rb lebih ulasan dengan rating 4,5 di Playstore. Meskipun menduduki peringkat teratas dan rating yang sangat bagus, tentu tidak semua memberikan komentar positif, ada yang memberikan komentar negatif. Untuk menganalisis hal tersebut maka diperlukan suatu metode dan analisis untuk mengklasifikasikan komentar pengguna ke dalam beberapa kategori, dimana dalam penelitian ini berupa kategori positif dan negatif. Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes untuk menghasilkan sentimen positif dan negatif terhadap komentar pengguna aplikasi GoTube di Playstore. Tahapan yang dilakukan adalah pengambilan data ulasan pada Google Play, pelabelan untuk mendapatkan data ulasan positif dan negatif, data preprocessing, pembobotan TF-IDF, klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes, dan evaluasi. Hasil analisis sentimen aplikasi Gotube pada Playstore menghasilkan nilai accuracy 80,89%, precision 0,7083, recall 0,6296, dan f1-score 0,6666. Mengindikasikan sentimen dari pengguna Gotube di Playstore cenderung positif.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN APLIKASI BSI MOBILE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER Gunawan, Bagus Suseto; Evanita, Evanita; Riadi, Aditya Akbar
Bina Informatika dan Komputer (BINER) Vol 2, No 1 (2024): Jurnal Bina Informatika dan Komputer (Biner)
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/biner.v2i1.13399

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan meningkatkan kualitas produk M-Banking milik Bank Syariah Indonesia (BSI) yaitu aplikasi BSI Mobile serta menganalisa sentimen ulasan positif dan negatif terhadap aplikasi tersebut menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Metode yang digunakan pada penelitian ini meliputi Scrapping data, text preprocessing, pembobotan TF-IDF, dan modelling dengan algoritma Naïve Bayes Classifier. Data mentah yang digunakan adalah ulasan pelanggan dari laman BSI Mobile di Google Play Store yang kemudian diproses melalui beberapa tahap preprocessing seperti casefolding, tokenization, stopword removal, dan stemming. Output dari penelitian ini adalah pemisahan antara komentar positif dan negatif terkait aplikasi BSI Mobile berdasarkan ulasan pengguna yang dapat digunakan sebagai bahan evaluasi pengembangan aplikasi BSI Mobile. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier memiliki akurasi sebesar 89,67% dengan nilai polaritas positif sebesar 89%, negatif 7%, dan netral 4%.Kata kunci: Sentimen Analisis, BSI Mobil,; Naïve Bayes 
Classification of Rice Leaf Diseases Using Support Vector Machine with HSV and GLCM-Based Feature Extraction Ramli, Rizal; Evanita, Evanita; Akbar Riadi, Aditya
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 9 No. 5 (2025): October 2025
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v9i5.10403

Abstract

This study aims to classify rice leaf diseases using the Support Vector Machine (SVM) algorithm based on image processing and feature extraction. A total of 600 rice leaf images were collected, each representing one of five disease types: bacterial blight, leaf smut, leaf blast, brown spot, and hispa. The images underwent preprocessing, including resizing, background removal, and feature extraction using HSV and GLCM methods. Extracted features were then used to train and test an SVM classification model. The evaluation using confusion matrix showed an overall accuracy of 83%, with class-specific F1-scores ranging from 0.72 to 0.90. These results indicate that SVM is effective in classifying rice leaf diseases and can potentially assist farmers in early disease detection to reduce crop loss.
APLIKASI PENGELOLAAN EKSTRAKURIKULER MARCHING BAND BERBASIS WEB Syukron, Muhammad Habib; Evanita, Evanita; Riadi, Aditya Akbar
Bina Informatika dan Komputer (BINER) Vol 2, No 1 (2024): Jurnal Bina Informatika dan Komputer (Biner)
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/biner.v2i1.12182

Abstract

Marching band adalah sekumpulan atau sekelompok orang yang memainkan satu atau beberapa lagu menggunakan sejumlah kombinasi alat musik seperti alat tiup, perkusi dan sejumlah instrumen pit dan dimainkan secara bersama-sama. Pengelolaan ekstrakurikuler Gita Caraka Marching Band yang berada di Madrasah Matholi’ul Huda Pucakwangi yang masih manual membuat proses pengelolaan terhambat dan memakan waktu yang cukup lama. Pengelolaan yang masih manual itu sendiri seperti permohonan izin siswa ditiap kelas ketika ingin tampil, administrasi pemasukan dan pengeluaran ekstrakurikuler, anggota, aset alat (alat tiup, perkusi, instrument pit). Tujuan penelitian ini adalah membuat aplikasi web untuk membantu dalam proses pengelolaan ekstrakurikuler marching band. Aplikasi Pengelolaan Ekstrakurikuler Marching Band Berbasis Web dibuat dengan PHP sebagai bahasa pemrogramannya, CodeIgniter sebagai Framework, dan MySQL untuk penyimpanan database. Metode yang digunakan untuk pembuatan aplikasi pada penelitian ini adalah dengan Metode Waterfall. Hasil dari Aplikasi Pengelolaan Ekstrakurikuler marching band berbasis web ini diharapkan dapat membantu dan mempermudah dalam proses pengelolaan ekstrakurikuler meliputi pengelolaan surat, data alat, keanggotaan, dan keuangan.