Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.405
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jurnal Sains Matematika dan Statistika JPSriwijaya Jurnal Penelitian Sains JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI JKPM (Jurnal Kajian Pendidikan Matematika) Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics INTEGRITAS : Jurnal Pengabdian Abdimas Galuh: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Idealis : Indonesia Journal Information System Jurnal Pelita Sriwijaya Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi
Des Alwine Zayanti, Des Alwine
Jurusan Matematika, Universitas Sriwijaya
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Penerapan Konsep Bangun Fraktal pada Pembelajaran Bilangan Berpangkat Dewi, Novi Rustiana; Susanti, Eka; Sukanda, Dian Cahyawati; Dwipurwani, Oki; Zayanti, Des Alwine
Abdimas Galuh Vol 7, No 1 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Galuh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25157/ag.v7i1.16890

Abstract

Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini bertujuan meningkatkan pemahaman siswa SD terhadap konsep bilangan berpangkat melalui visualisasi bangun fraktal Sierpinski menggunakan aplikasi Wolfram Alpha. Kegiatan dilaksanakan di SD Negeri 60 Palembang dengan peserta 52 siswa kelas 5 dan 6 serta 17 guru. Metode kegiatan adalah pengenalan aplikasi dan pendampingan belajar. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan pemahaman siswa kelas 6 dari rata-rata 35% pada pre-test menjadi 65% pada post-test. Sedangkan untuk kelas 5 meningkat dari 48% menjadi 52%. Pendampingan menggunakan Wolfram Alpha kepada guru dapat meningkatkan keterampilan dalam membuat media pembelajaran yang bervariasi. Hasil kegiatan pengabdian menunjukkan bahwa pendekatan pembelajaran berbasis teknologi melalui penerapan bangun fraktal Sierspinski yang divisualisasikan menggunakan aplikasi Wolfram Alpha memberikan dampak positif.
Ensemble Classifier dengan Teknik Weighted Voting untuk Klasifikasi Jamur Beracun Prabudifa, Muhammad Yusuf; Mayangsari, Oki Sukma; Desiani, Anita; Zayanti, Des Alwine; Primartha, Rifkie; Novita, Dien
JATISI Vol 12 No 2 (2025): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v12i2.10168

Abstract

Fungi are heterotrophic organisms that fulfill their needs by utilizing organic matter from other organisms. Mushrooms consist of 3 groups, namely edible mushrooms, poisonous mushrooms, and mushrooms that are not known to be edible or poisonous. The purpose of this research is to find the best algorithm to classify mushroom types appropriately. Mushroom classification can be done through the application of a single classifier including the Gaussian Naive Bayes algorithm, C4.5 and Classification and Regression Trees (CART), which is then compared using an ensemble classifier. Single classifiers have limited performance and are not adaptive to data changes, while the ensemble algorithm with Weighted Soft Voting is able to cover these shortcomings by increasing accuracy and robustness by combining predictions from several models that are weighted based on their respective performance. The Gaussian Naive Bayes, CART and C4.5 algorithms with percentage split testing techniques obtained accuracy results of 63.55%, 97.67% and 97.77% respectively. The results of research using the Ensemble method can increase the accuracy value by combining the three algorithm weights with an accuracy result of 98%. In this case, the Ensemble algorithm obtained the best performance in mushroom classification.
PENGEMBANGAN MOTIF FRAKTAL PADA USAHA PRODUKSI KAIN JUMPUTAN PALEMBANG Dewi, Novi Rustiana; Susanti, Eka; Hanum, Herlina; Cahyawati, Dian; Zayanti, Des Alwine
INTEGRITAS : Jurnal Pengabdian Vol 6 No 1 (2022): JANUARI - JULI
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat - Universitas Abdurachman Saleh Situbondo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36841/integritas.v6i1.1335

Abstract

Kain jumputan adalah salah satu kain khas Palembang. Kain jumputan Palembang memiliki ciri dan kekhasan tersendiri baik dari sisi warna maupun motif. Motif kain jumputan Palembang adalah pengulangan dari suatu bentuk bangun yang digambarkan secara berulang pada lembaran kain. Konsep pengulangan motif pada kain jumputan bersesuaian dengan konsep bangun fraktal. Penerapan teknologi komputer dan konsep matematika pada rancangan motif kain jumputan diharapkan dapat menghasilkan variasi motif kain jumputan yang dapat meningkatkan penjualan kain jumputan Palembang. Dari kegiatan pengabdian ini, dihasilkan kain dengan motif fraktal lupis dan titik tujuh. Kedua motif fraktal digambar menggunakan bangun fraktal himpunan Julia dan kurva Sierspinski Kata Kunci: Fraktal, Jumputan Palembang, Himpunan Julia, Kurva Sierspinski
Implementasi Ensemble Weighted Voting Pada Arsitektur Densenet Mobilenet Xception Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetic Retinopathy Kesuma, Lucky Indra; Zayanti, Des Alwine; Desiani, Anita; Sari, Purwita; Saputra, Zulhipni Reno; Ihsan, Muhammad; Muzayyadah, Fathona Nur
IDEALIS : InDonEsiA journaL Information System Vol. 9 No. 1 (2026): Jurnal IDEALIS Januari 2026
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/idealis.v9i1.3714

Abstract

Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu pendekatan deep learning yang banyak digunakan pada tugas klasifikasi dan segmentasi citra, termasuk pada bidang kesehatan. Salah satu penerapan penting CNN adalah pada analisis citra Diabetic Retinopathy (DR), yaitu penyakit pada retina mata yang disebabkan oleh komplikasi diabetes jangka panjang dan dapat menyebabkan gangguan penglihatan hingga kebutaan apabila tidak terdeteksi secara dini. Namun, penggunaan arsitektur CNN tunggal sering mengalami keterbatasan, seperti overfitting, kebutuhan komputasi yang tinggi, atau kemampuan ekstraksi fitur yang belum optimal. Oleh karena itu, metode ensemble dapat digunakan untuk mengombinasikan keunggulan dari beberapa model guna meningkatkan kinerja klasifikasi. Pada penelitian ini diusulkan metode ensemble berbasis weighted voting dengan menggabungkan tiga arsitektur CNN, yaitu DenseNet, MobileNet, dan Xception, untuk klasifikasi biner Diabetic Retinopathy. DenseNet dipilih karena kemampuannya dalam mengekstraksi fitur yang kaya melalui konektivitas antar lapisan, MobileNet dipilih karena efisiensi komputasi dan ukuran model yang ringan, sedangkan Xception digunakan karena kemampuannya menyeimbangkan kedalaman jaringan dan efisiensi komputasi melalui depthwise separable convolution. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pelatihan model, pengujian, serta evaluasi kinerja. Dataset EyePACS digunakan sebagai data pelatihan, sedangkan dataset APTOS dimanfaatkan sebagai data pengujian untuk menguji kemampuan generalisasi model. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode ensemble yang diusulkan menghasilkan kinerja yang baik dengan nilai akurasi sebesar 85,22%, sensitivitas 70,63%, spesifisitas 99,40%, F1-score 87,21%, serta nilai Cohen’s Kappa sebesar 0,7032. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan ensemble mampu meningkatkan kinerja klasifikasi dan mengurangi permasalahan overfitting dibandingkan model CNN tunggal, serta berpotensi dikembangkan sebagai sistem pendukung keputusan untuk skrining otomatis Diabetic Retinopathy.
Co-Authors Affandi, Azhar Kholiq Ali Amran Ali Syahbana Andi Eka Putra Andriani, Nur Avisa Calista Anita Desiani Arhami, Muhammad Dewi Lestari Dwi Putri Dian Cahyawati Dien Novita Efriliyanti, Filda Eka susanti Eka Susanti Endang Sri Kresnawati Endro Setyo Cahyono, Endro Setyo Fitri Maya Puspita Giovillando Herlina Hanum, Herlina Irmeilyana Irsyadi Yani Kesuma, Lucky Indra Kusmareni, Anisa Aulia Mayangsari, Oki Sukma Muhammad 'Aqil Muhammad Awaludin Djohar Muhammad Ihsan Muzayyadah, Fathona Nur Nadya Riri Febiyanti Ning Eliyati Novi Rustiana Dewi Oki Dwipurwani Prabudifa, Muhammad Yusuf Purwita Sari, Purwita Putra Bahtera Jaya Bangun, Putra Bahtera Jaya Putri, Ajeng Islamia Ramadhan, Faishal Fitra Ramayanti, Indri Resnawati Rifkie Primartha Sasongko, Muhammad Aditya Saviera, Mutiara Sugandi Yahdin Yadi Utama Yuli Andriani Yulia Resti Zulhipni Reno Saputra Els