Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.4
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Economic Education Analysis Journal INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Jurnal Informasi dan Teknologi Jurnal Wahana Pendidikan Jurnal Kepelatihan Olahraga Hydrogen: Jurnal Kependidikan Kimia Ilomata International Journal of Social Science Jurnal Minfo Polgan (JMP) Jurnal Bakti Agribisnis Innovation, Technology, and Entrepreneurship Journal
Devi Yuliana, Devi
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 19 Documents
Search

 1   2 
Digital Startup "Veggie Fresh" using Code Igniter and Design Thinking Method Akhlak, Muhammad Lutfi Mahasinul; Winanto, Andri; Yuliana, Devi; Ayuningtyas, Anastasia Riesa
Innovation, Technology, and Entrepreneurship Journal Vol 2 No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Magelang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31603/itej.12808

Abstract

This study aims to create a digital startup with an e-commerce platform named VeggieFresh that provides fresh vegetables directly from farmers to consumers. This startup has effectively answered user needs by making it easier for customers to buy fresh and quality vegetables without having to leave home. The VeggieFresh startup also helps farmers market their agricultural products more effectively and efficiently. The method used is Design Thinking, which focuses on a deep understanding of user needs and creating innovative solutions. Design Thinking stages such as Empathize, Define, Ideate, Prototype, and Test are applied to identify challenges customers and farmers face, formulate appropriate solutions, and test the prototypes created. The analysis used is SWOT analysis and TELOS feasibility analysis. The user interface design uses the GSTALT principle to make the appearance more elegant and responsive. The prototype developed got a positive response from users with the results of the Usability Heuristic test of 82%. This shows that this startup has met user needs with an intuitive and user-friendly interface. Thus, VeggieFresh has great potential to become an effective e-commerce solution that connects farmers and consumers and increases efficiency and convenience in shopping for fresh vegetables.
Strategi Pengembangan Ternak Sapi Potong Di Kabupaten OKU Timur Provinsi Sumatera Selatan Yuliana, Devi; Eko Prastya Putra, Ary; Arya Sukrawan, Gede
Jurnal Bakti Agribisnis Vol. 11 No. 01 (2025): Jurnal Bakti Agribisnis
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Pertanian (STIPER) Belitang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53488/jba.v11i01.182

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk: 1) mengetahui wilayah di Kabupaten Ogan Komering Ulu Timur yang basisnya ternak sapi potong. 2) menganalisis strategi pengembangan ternak sapi potong di Kabupaten Ogan Komering Ulu Timur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa wilayah yang merupakan basis dalam pengembangan ternak sapi terdapat 9 kecamatan yang meliputi Kecamatan Bunga Mayang (1,17), BP. Peliung (1,31), Madang Suku II (1,31), Madang Suku I (1,42), Belitang Madang Raya (1,50), Belitang (1,07), Belitang III (1,49), Belitang Mulya (1,26), dan Semendawai Suku III (1,65), sedangkan untuk 11 kecamatan lainnya ternak sapi tidak tergolong basis karena nilai LQ kurang dari 1. Strategi pengembangan ternak sapi potong yang perlu dilakukan di Kabupaten OKU Timur adalah strategi strength-opportunity (S-O) yaitu dengan meningkatkan populasi ternak sapi dengan memanfaatkan teknologi reproduksi, melakukan integrasi dalam sistem agribisnis ternak sapi potong dari hulu ke hilir, dan optimalisasikan peran dan dukungan dari pihak swasta dan pemerintah dalam pengembangan ternak sapi potong.
Penerimaan Agile Framework Pada UMKM IT Menggunakan Metode UTAUT di Pekanbaru Indra, Hamdi; Yuliana, Devi; Putra, Dino Adi; Sihombing, Aland Polma Naek
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 1 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i1.15043

Abstract

Perkembangan teknologi informasi menuntut Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di bidang IT untuk dapat beradaptasi dengan metode kerja yang lebih fleksibel dan responsif terhadap perubahan. Agile Framework menjadi salah satu pendekatan manajemen proyek yang banyak diadopsi untuk meningkatkan efisiensi kerja tim dan kualitas produk. Namun demikian, tingkat penerimaan Agile Framework pada UMKM IT belum dapat disamaratakan karena dipengaruhi oleh berbagai faktor. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan Agile Framework pada UMKM IT di Pekanbaru dengan menggunakan metode Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei yang disebarkan kepada karyawan dan manajer di tiga UMKM IT, yaitu Orenda Digital, Warungsegar.id, dan PT Riau Digital Kreatif. Data dianalisis menggunakan analisis regresi untuk mengetahui pengaruh variabel performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan facilitating conditions terhadap behavioral intention dan actual use dari Agile Framework. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performance expectancy dan social influence memiliki pengaruh signifikan terhadap niat perilaku (behavioral intention) untuk menggunakan Agile Framework, sedangkan facilitating conditions berpengaruh signifikan terhadap penggunaan aktual (actual use). Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi UMKM IT di Pekanbaru dalam merumuskan strategi penerapan Agile Framework yang lebih efektif dan berkelanjutan.
PENERAPAN METODE TEOREMA BAYES DALAM IDENTIFIKASI DAN PENANGANAN PENYAKIT KANDUNGAN Purnomo, Nopi; Wardana, Bendra; Yuliana, Devi; Rasyid, M.; Hasibuan, Riska Ardilla
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.3734

Abstract

Abstract: Expert systems, a branch of Artificial Intelligence (AI), are designed to represent expert knowledge within a computer system, allowing users to receive solutions as if consulting a human expert. In developing expert systems, an appropriate method is required, one of which is the Bayes Theorem. This method is used to calculate the probability of an event based on available observational data, enabling more accurate disease diagnosis based on patient symptoms. This study applies the Bayesian approach to address uncertainty in identifying gynecological diseases through conditional probability calculations. The data processing results show the probability distribution of various gynecological conditions, including: Anemia (75.38%), Hypertension (14.77%), Placenta Previa (5.00%), Premature Birth (3.00%), Hypotension (0.92%), Hyperemesis Gravidarum (0.63%), Ectopic Pregnancy (0.17%), Ovarian Cyst (0.12%), Uterine Cancer (0.002%), and Endometriosis (0.001%). Based on the findings, anemia is the most commonly experienced condition among pregnant women. Anemia can lead to fatigue, dizziness, fetal developmental disorders, and even premature labor. Therefore, it is recommended to consume iron-rich foods and undergo regular prenatal check-ups to monitor hemoglobin levels and prevent further complications. Keywords: Expert Systems, Identification, obstetric disease, Bayes Theorem. Abstrak: Sistem pakar, yang merupakan bagian dari cabang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), dirancang untuk merepresentasikan pengetahuan seorang pakar ke dalam sistem komputer sehingga pengguna dapat memperoleh solusi seolah-olah berkonsultasi langsung dengan pakar. Dalam pengembangan sistem pakar, dibutuhkan metode yang tepat, salah satunya adalah metode Teorema Bayes. Metode ini digunakan untuk menghitung probabilitas suatu kejadian berdasarkan data observasi yang tersedia, sehingga proses diagnosis penyakit dapat dilakukan secara lebih akurat berdasarkan gejala yang dialami pasien. Penelitian ini menerapkan pendekatan Teorema Bayes untuk menangani ketidakpastian dalam proses identifikasi penyakit kandungan melalui perhitungan probabilitas bersyarat. Hasil pengolahan data menunjukkan distribusi probabilitas beberapa jenis penyakit kandungan, di antaranya: Anemia (75,38%), Hipertensi (14,77%), Plasenta Previa (5,00%), Prematur (3,00%), Hipotensi (0,92%), Hyperemesis Gravidarum (0,63%), Kehamilan Ektopik (0,17%), Kista Ovarium (0,12%), Kanker Rahim (0,002%), dan Endometriosis (0,001%). Dari hasil tersebut, anemia merupakan kondisi paling dominan yang dialami ibu hamil. Anemia berisiko menyebabkan kelelahan, pusing, hambatan perkembangan janin, hingga kelahiran prematur. Oleh karena itu, penanganan yang disarankan meliputi konsumsi makanan kaya zat besi serta pemeriksaan kehamilan secara rutin untuk memantau kadar hemoglobin dan mencegah komplikasi lebih lanjut. Kata kunci: Sistem Pakar, Identifikasi, Penyakit Kandungan, Teorema Bayes.
SIMULASI MONTE CARLO DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT LONJAKAN PENUMPANG DI BANDARA INTERNASIONAL MINANGKABAU Yuliana, Devi; Purjumatin, Purjumatin
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4151

Abstract

Abstract: Minangkabau International Airport (BIM) serves as one of the main air terminals in West Sumatra, located in Ketaping, Batang Anai District, Padang Pariaman Regency, approximately 23 km from the center of Padang City. During holidays, there is often an increase in the number of passengers that is difficult to predict. This study aims to predict the surge in passengers at Minangkabau International Airport (BIM), thus facilitating management in making decisions when there is an increase in passengers in the future. The data used in this study includes the number of passengers for the Padang-Jakarta route in 2023 and 2024. The data was then analyzed using the Monte Carlo method. The Monte Carlo method is a simulation technique that utilizes random processes to solve complex mathematical, statistical, or computational problems that are difficult to analyze directly. This method is widely applied to estimate numerical values, predict probabilities, and optimize decision-making in various sectors, including finance (such as stock price forecasting), risk management, industrial and manufacturing engineering, physics and chemistry, as well as informatics and artificial intelligence. Simulation results using the Monte Carlo method predict a surge in passengers in September, with an average accuracy of 90%. With this high level of accuracy, the Monte Carlo method can be recommended as a tool for predicting passenger surges and improving passenger service at Minangkabau International Airport.Keywords: Modeling and Simulation, Monte Carlo, Prediction, Passengers, Airports. Abstrak: Bandara Internasional Minangkabau (BIM) berfungsi sebagai salah satu terminal udara utama di Sumatera Barat, berlokasi di Ketaping, Kecamatan Batang Anai, Kabupaten Padang Pariaman, yang berjarak sekitar 23 km dari pusat Kota Padang. Pada hari-hari libur, seringkali terjadi peningkatan jumlah penumpang yang sulit diprediksi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi lonjakan penumpang di Bandara Internasional Minangkabau (BIM), sehingga memudahkan manajemen dalam mengambil keputusan saat terjadi peningkatan penumpang di masa mendatang. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup jumlah penumpang untuk rute Padang-Jakarta pada tahun 2023 dan 2024. Data tersebut kemudian dianalisis dengan menggunakan metode Monte Carlo. Metode Monte Carlo adalah teknik simulasi yang memanfaatkan proses acak untuk menyelesaikan masalah matematis, statistik, atau komputasi yang kompleks dan sulit untuk dianalisis secara langsung. Metode ini banyak diterapkan untuk memperkirakan nilai numerik, memprediksi probabilitas, dan mengoptimalkan pengambilan keputusan di berbagai sektor, termasuk keuangan (seperti peramalan harga saham), manajemen risiko, teknik industri dan manufaktur, fisika dan kimia, serta informatika dan kecerdasan buatan. Dari hasil simulasi menggunakan metode Monte Carlo, diprediksi bahwa pada bulan September akan terjadi lonjakan penumpang dengan tingkat akurasi rata-rata mencapai 90%. Dengan akurasi yang cukup tinggi ini, penerapan metode Monte Carlo dapat direkomendasikan sebagai alat untuk memprediksi lonjakan penumpang dan juga untuk meningkatkan pelayanan kepada calon penumpang diBandara Internasional Minangkabau.Kata kunci: Sistem Pakar, Identifikasi, Penyakit Kandungan, Teorema Bayes.
Aplikasi Pencarian Hubungan Antar Pokok Bahasan Pada Ayat Al-Qur’an Menggunakan Algoritma Apriori Cahayani Adha, Afifah; Indra, Hamdi; Hendriani, Sisi; Yuliana, Devi; Ayu, Fitri
Jurnal Minfo Polgan Vol. 12 No. 2 (2023): Artikel Penelitian 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v12i2.13431

Abstract

Al-Qur’an adalah kitab suci yang digunakan sebagai pedoman hidup umat Islam. Al-Qur’an terdiri dari 114 surat, 6.236 ayat, 30 juz. Ayat pada Al-Qur’an tidak disusun berdasarkan pokok bahasan. Oleh sebab itu pada Tugas Akhir ini membuat aplikasi pencarian ayat Al-Quran berdasarkan pokok bahasan. Selain itu, pada aplikasi ini juga mampu menampilkan hubungan antar pokok bahasan pada ayat Al-Quran. Aplikasi ini dibuat berbasis Web. Algoritma yang digunakan untuk mencari hubungan antar pokok bahasan adalah Apriori. Berdasarkan hasil uji blackbox dan UAT didapatkan hasil 85%. Rule yang dihasilkan dari asosiasi didapatkan sebanyak 135 rule dengan confidance sebesar 100%.
Sistem Presensi Perkuliahan dengan Face Recognition untuk Meminimalisir Kecurangan Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier Ayuningtyas, Ar; Yuliana, Devi; Hutagaol, RA; Budi, DS; Ferdiansyah, MF; Yunita, Farida
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 8 No. 2 (2024)
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sistem presensi perkuliahan menggunakan pengenalan wajah dengan metode Haar Cascade Classifier bertujuan meminimalisir kecurangan dan meningkatkan efisiensi dalam melakukan presensi perkuliahan. Teknologi face recognition memberikan informasi kehadiran yang akurat dan tidak dapat dimanipulasi. Penelitian ini menggabungkan metode Haar Cascade Classifier untuk deteksi wajah dan Local Binary Patterns Histograms (LBPH) untuk mengenali dan membandingkan pola wajah yang disimpan dalam database, untuk mengatasi kelemahan teknik sebelumnya dalam mengenali variasi ekspresi wajah. Penggunaan teknologi ini diharapkan dapat mempermudah tugas dosen dalam mencatat kehadiran mahasiswa dan memberikan solusi untuk pengawasan presensi yang lebih efektif. Hasil penelitian akurasi pengenalan wajah diatas 71%.
Review of Secondary Metabolites From Melandean Bark Extract (Bridellia Micrantha): Bioactive Potential and Applications in Health Bayani, Faizul; Muhali, Muhali; Yuliana, Devi; Hulyadi, Hulyadi; Gargazi, Gargazi
Hydrogen: Jurnal Kependidikan Kimia Vol. 12 No. 3 (2024): June-July 2024
Publisher : Universitas Pendidikan Mandalika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33394/hjkk.v12i3.11956

Abstract

Abstract The emergence of various diseases affecting the immune system, such as COVID-19 and Hand, Foot, and Mouth Disease, demands serious attention. Current climate changes occurring in almost all parts of the world can lead to the emergence of various viruses and bacteria that cause multiple diseases. Exploring medicinal plants that can enhance the immune system is crucial to be continued. This study aims to identify secondary metabolite compounds contained in Bridellia Micrantha plants using chemical reagents and gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) instruments. This research is an experimental laboratory study. The variable studied is the content of secondary metabolite compounds. Data were collected using chemical reagents and instruments. The obtained data are described in informative tables and graphs. Based on the identification results using instruments, positive results were found for organic compound groups such as flavonoids, alkaloids, and tannins. GC-MS test results showed that the organic compounds  contained in Bridellia Micrantha extract are 43.05% hexadecanoic acid, 21.46% oleic acid, 16% docos-13-enoic acid, 3.89% octadecanal, 1.85% propanediol, and 0.91% trans-phytol. Literature reviews indicate that the organic acids in Bridellia micrantha extract have clinical activities as antioxidants and anti-inflammatory agents, while organic compounds containing hydroxyl groups have clinical activities as anti-cancer agents. Based on these findings, Bridellia micrantha extract has the potential as a medicine that can enhance the body's immunity.  
Penerapan Face Recognition untuk Aplikasi Presensi SMK PGRI Pekanbaru Berbasis Android Indra, Hamdi; Saputra, Andi; Yuliana, Devi; Gumelta, Riyang
Jurnal Minfo Polgan Vol. 14 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v14i2.15632

Abstract

Face recognition termasuk dalam sistem biometrik yang banyak digunakan saat ini. Sistem biometrik dengan pengenalan wajah dapat diaplikasian dalam proses presensi. Kehadiran adalah faktor yang sangat berguna untuk berbagai keperluan dan merupakan salah satu kriteria penilaian yang penting dalam sebuah instansi. Sama halnya dalam dunia pendidikan, kehadiran juga sangat penting untuk mengetahui dan mengontrol kedisiplinan para siswa. Saat ini proses presensi di SMK PGRI Pekabaru masih menggunakan google form dan dinilai kurang efektif, sehingga pada penelitian ini akan dilakukan proses presensi dengan penerapan face recognition yang dianggap mampu untuk mengefisiensi waktu presensi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah KNN. Berdasarkan hasil pengujian pengenalan pada banyak wajah didapatkan nilai akurasi sebesar 33.3%. Aplikasi dapat memudahkan siswa dalam melakukan presensi menggunakan perangkat android masing-masing yang harus terhubung pada LAN (Local Area Network) sekolah sehingga dapat mengatasi potensi kecurangan.
Co-Authors Abza, Adhamdi Tria Putra Aland Polma Naek Sihombing Andi Saputra Arya Sukrawan, Gede Asih Miatun Ayuningtyas, Anastasia Riesa Ayuningtyas, Ar Bayani, Faizul Budi, DS Cahayani Adha, Afifah Eko Prastya Putra, Ary Farida Yunita Ferdiansyah, MF Fitri Ayu Gargazi Gargazi Gumelta, Riyang Harian, Paenal Juni Hasibuan, Riska Ardilla Hulyadi, Hulyadi Hutagaol, RA Indra, Hamdi Julius Santony M. Muhali M. Rasyid Muhammad Lutfi Mahasinul Akhlak Nabani, Taqiyudin Nanang Tri Wahyudi Purjumatin Purjumatin Purnomo, Nopi Putra, Dino Adi Qalbiy, Shafwatu Sisi Hendriani Sumijan Supriyadi Supriyadi Wahidah, Ananda Wardana, Bendra Winanto, Andri