Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.746
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) International Journal of Artificial Intelligence Research Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Conference SENATIK STT Adisutjipto Yogyakarta Angkasa: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Compiler KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Building of Informatics, Technology and Science JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) International Journal of Engineering, Technology and Natural Sciences (IJETS) Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Journal of Applied Data Sciences International Journal for Applied Information Management Formosa Journal of Multidisciplinary Research (FJMR) Indonesian Journal on Data Science Jurnal Pengabdian Widya Dharma The Indonesian Journal of Computer Science
Astika AyuningTyas, Astika
Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto, Yogyakarta
Aerospace Engineering Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 58 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 58 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tablet PC Menggunakan Metode WASPAS dan MOORA Syam, Syahriani; Waworuntu, Alexander; Ayuningtyas, Astika; Harun, Rofiq; Nadjamuddin, Lukman
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 4 No 4 (2023): March 2023
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bits.v4i4.3147

Abstract

Tablet Pc is a personal computer with a portable design that is equipped with a main input device, namely a touch screen and is designed for individual use. The use of the screen as an input intermediary can use a fingertip and a digital pen. Thus making the production of personal tablet pc increasingly improve its quality so as not to lose competitiveness. Decision Support System is a computer-based information system created to determine decisions so that they are more in solving problems that are structured and unstructured, so the resulting decisions are more appropriate. The system created is a system by utilizing the WASPAS and MOORA methods. A system that utilizes the WASPAS and MOORA methods so that it is suitable in determining the best type of Tablet PC. So the one that gets the title of the best Tablet PC is the A1 alternative with the name Samsung Galaxy Tab S8 Ultra with the value for the WASPAS method, which is 0.456, while the MOORA method is 0.439 as the best alternative
Parallel Processing for Vertex Triple Number Search Processes in Not Different Graph Using Shared Memory Models Ayuningtyas, Astika
SENATIK STT Adisutjipto Vol 4 (2018): Transformasi Teknologi untuk Mendukung Ketahanan Nasional [ ISBN 978-602-52742-0-6 ]
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/senatik.v4i0.143

Abstract

Parallel processing is an effective strategy for describing large problems in smaller problems, in which computing techniques use two or more computers to perform a task simultaneously by optimizing the resources of existing computer systems. This study uses parallel processing techniques, in which the object of the search is the process of finding the number of triple vertices not represented in the graph. The parallel worker process then divides the workload into each process and distributes it to other threads in the system to solve a problem. The model used in parallel processing is shared memory. This model optimizes the performance of threads on the processor. The experiments carried out make it possible to conclude that the processing speed of a parallel system is influenced by the number of processes and the number of vertices. On a single computer, the larger the process, the shorter the process. The same with the increase in the number of vertices resulting in a longer time.
Perancangan Augmented Reality sebagai penunjang promosi produk unggulan dan pariwisata Patuk Gunungkidul Yogyakarta Ayuningtyas, Astika; Mauidzoh, Uyuunul; Indrianingsih, Yuliani
SENATIK STT Adisutjipto Vol 6 (2020): Keselamatan Penerbangan di masa Pandemi Covid-19 [ISBN 978-602-52742-2-0]
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/senatik.v6i0.403

Abstract

Patuk merupakan pintu gerbang untuk memasuki Kabupaten Gunungkidul. Di Patuk terdapat beberapa tempat wisata dan produk makanan olahan dari bahan hasil alam dan pertanian. Beberapa potensi produk yang dapat menjadi unggulan di Kecamatan Patuk sudah berkembang di masyarakat tetapi belum banyak dikenal oleh wisatawan yang berkunjung ke Gunungkidul. Permasalahan yang ada di Patuk belum adanya media informasi berbasis Teknologi Informasi yang memanfaatkan Augmented Reality (AR) untuk memperkenalkan potensi produk unggulan dan pariwisata di Patuk. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui: (1) proses pengembangan Website www.jelajahipatuk.com dengan menggunakan Augmented Reality (AR); (2) desain model AR khususnya pada perancangan peta digital wilayah Kecamatan Patuk; (3) hasil pembuatan peta digital ini dapat dijadikan untuk pengembangan teknologi AR pada Website produk unggulan dan pariwisata Patuk Gunungkidul. Adanya perancangan sistem ini memudahkan dalam pengembangan Website promosi produk unggulan dan obyek wisata berbasis mobile yang memanfaatkan AR sehingga lebih efektif dan edukatif. Hasil perancangan berupa peta digital dapat mendukung kebutuhan pengembangan teknologi AR pada Website yang ada sebelumnya dan mengubah konsep persepsi pengguna tentang interaksi antara dunia nyata dan objek virtual 2D secara real time.
SISTEM INFORMASI PRODUK BARANG DAN JASA KOPKARDO BERBASIS WEB (STUDI KASUS: KOPERASI KARYAWAN DAN DOSEN STTA YOGYAKARTA) Ayuningtyas, Astika
SENATIK STT Adisutjipto Vol 3 (2017): Dukungan Teknologi Untuk Pengembangan Industri Dirgantara Indonesia
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/senatik.v3i0.100

Abstract

Sistem Informasi Produk Barang dan Jasa pada suatu koperasi bertujuan untuk meminimalisir biaya publikasi produk melalui media iklan, baik elektronik maupun cetak. Selain itu, sistem dapat membantu koperasi mengelola pemasaran produk serta memperluas jaringan pemasaran. Penelitian dilakukan di KOPKARDO (Koperasi Karyawan dan Dosen) STTA Yogyakarta. Sistem dibangun dengan teknologi web yang terdiri dari dua bagian, yaitu bagian server yang akan digunakan oleh admin koperasi untuk mengelola konten pada informasi produk yang dipasarkan dan bagian kedua pada sisi client sebagai pengguna yang mengakses informasi produk-produk koperasi. Berdasarkan teori yang ada dan data yang sudah didapatkan di lapangan, dalam penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat membantu koperasi untuk mengelola serta memperkenalkan produknya, selain itu dapat membantu para anggota khususnya yang ingin membeli produk-produk yang disediakan oleh koperasi. Hasil uji fungsionalitas sistem menunjukkan bahwa sistem telah berjalan baik sebesar 89,47% pada sistem server (admin) dan 100% pada sistem client (pengguna).
Pemanfaatan Media Komunikasi Visual Sebagai Alat Bantu Promosi Obyek Wisata Menggunakan Metode Markerless Augmented Reality (Studi Kasus: Kampung Baran, Desa Salam, Kap. Patuk Gunungkidul) Akbar, M. Pandu Rizky; Indrianingsih, Yuliani; Ayuningtyas, Astika
SENATIK STT Adisutjipto Vol 7 (2022): Generation Z's Participation in Aerospace
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/senatik.v7i0.456

Abstract

Pariwisata mempunyai manfaat sebagai hiburan yang dapat dinikmati oleh wisatawan sekaligus menjadi sumber pendapatan bagi pengelola obyek wisata dan masyarakat sekitarnya. Kampung Baran, Desa Salam, Kapenewon Patuk Gunungkidul merupakan salah satu desa yang dijadikan sebagai Rintisan Kampung Wisata yang memiliki wisata alam yaitu Susur Sungai & Goa, Hamparan Sawah Gayam Baran, dan Air Terjun Kedung Anyep. Adanya informasi destinasi wisata Kampung Baran sangat membatu pengelola dalam mengenalkan obyek wisata, khususnya di kondisi pandemi saat ini yang masih terbatas interaksi langsung dengan masyarakat. Aplikasi Markerless Augmented Reality (AR) membantu untuk memperkenalkan Kampung Wisata Baran yang dapat memberikan informasi wisata dengan menggabungkan dunia maya kepada dunia nyata. Aplikasi ini dibuat menggunakan beberapa software yaitu Unity, Blender 3D untuk membuat media komunikasi visual 3D, Adobe Illustrator untuk membuat media komunikasi visual 2D dan EasyAR SDK untuk implementasi AR. Berdasarkan hasil uji fungsionalitas dari skenario yang telah ditentukan aplikasi dapat berjalan dengan baik dengan beberapa kendala dan pada uji perangkat menunjukkan bahwa aplikasi dapat berjalan dengan baik pada Android versi 7.0–11.0 serta untuk uji pengguna dengan kuesioner memperoleh nilai rata-rata prosentase 81,613% dan termasuk dalam kategori “Sangat Baik”. Aplikasi ini dapat dijalankan setidaknya pada smarthphone Android dengan minimal versi 5.1 ‘Lollipop’.
PENGENALAN KECERDASAN BUATAN: BAGAIMANA AI MEMPENGARUHI KEHIDUPAN MANUSIA Ningsih, Tri Widyastuti; Zulkifli, Zulkifli; Machsunah, Yayuk Chayatun Machsunah; Ayuningtyas, Astika Ayuningtyas; Retnowati , Nurcahyani Dewi; Nugraheny, Dwi
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 6 (2023): Volume 4 Nomor 6 Tahun 2023
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v4i6.22405

Abstract

Pelatihan mengenai "Pengenalan Kecerdasan Buatan: Bagaimana AI Mempengaruhi Kehidupan Manusia" dilaksanakan secara daring dengan melibatkan peserta dari empat provinsi: Semarang, Kendari, Surabaya, dan Bantul Yogyakarta. Pelatihan bertujuan untuk meningkatkan pemahaman terhadap konsep kecerdasan buatan (AI) dan menjelajahi aplikasi praktisnya di berbagai sektor. Peserta, terdiri dari mahasiswa, dosen, dan masyarakat umum, aktif berpartisipasi dalam diskusi, kegiatan kelompok, dan demonstrasi praktis. Pelatihan ini menghasilkan peningkatan literasi AI, identifikasi aplikasi AI lokal, dan pembentukan jaringan untuk kolaborasi di masa depan. Umpan balik positif dan inisiatif tindak lanjut yang diidentifikasi menunjukkan keberhasilan pelatihan dalam membangun minat dan pengetahuan berkelanjutan tentang AI.
The CNN Model with YOLO Architecture for Ultrasonography Images in Early Breast Cancer Detection Ayuningtyas, Astika; Wintolo, Hero; Sumari, Arwin Datumaya Wahyudi; Setyaningsih, Emy; Pujiastuti, Asih; Honggowibowo, Anton Setiawan; Nuryatno, Edi Triono; Kusumaningrum, Anggraini
Journal of Applied Data Sciences Vol 6, No 2: MAY 2025
Publisher : Bright Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47738/jads.v6i2.587

Abstract

The rapid development of object detection technology has opened new opportunities in the healthcare sector, especially in early cancer detection. This paper presents a deep learning-based breast cancer detection system using ultrasound images. The primary goal of this study is to create a model that can effectively differentiate between malignant and benign breast tumors, assisting in early diagnosis. The proposed system employs the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm with You Only Look Once version 5 (YOLOv5) architecture, which is renowned for its high speed and accuracy in object detection tasks. A dataset comprising 10,954 ultrasound images was used to train the model, with 70% allocated for training, 20% for validation, and 10% for testing. The study reveals that the model achieves a high accuracy rate of 92.8% for malignant tumor detection and 99.1% for benign tumors, with precision rates of 99.6% for malignant tumors and 97.5% for benign tumors. These results demonstrate the feasibility of the proposed model as a reliable tool for early breast cancer detection. The findings highlight the potential of deep learning in medical image processing, suggesting that this technology could be further developed into an accessible, efficient early detection system for breast cancer in clinical settings. Future research could explore the integration of additional imaging modalities and the application of this model in real-world healthcare environments
Pengembangan Media Pembelajaran Berbasis Augmented Reality (AR) Terhadap Kemampuan Matematika Siswa SD Syafriza, Azizatul Alif; Nuryatno, Edi Triono; Ayuningtyas, Astika; Mustadi, Ali; Putra, Novan Ramdanu; Irawan, Ayu Endita
Angkasa: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Vol 17, No 1 (2025): Mei
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/angkasa.v17i1.2740

Abstract

Pembelajaran media memainkan peran penting dalam mengisi interaksi antara guru dan siswa, terutama ketika meningkatkan konsep yang kompleks. Salah satu inovasi yang dapat digunakan adalah media pembelajaran digital seperti Augmented Reality (AR), yang memberikan pengalaman belajar yang interaktif dan menarik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan dan menganalisis efektivitas media pembelajaran berbasis AR dalam meningkatkan keterampilan matematika pada siswa sekolah dasar, terutama dalam materi geometris. Metode penelitian yang digunakan adalah model 3D yang mewakili perubahan model 4D (definisi, desain, pengembangan, distribusi). Hasil validasi menunjukkan bahwa media pembelajaran berbasis AR sangat cocok untuk belajar pada tingkat kelayakan 91%. Selain itu, efektivitas media ini telah terbukti sangat baik ketika meningkatkan pemahaman matematika kelas IV dengan skor rata -rata 89,70%. Hasil evaluasi untuk tujuh kelas juga menunjukkan peningkatan yang signifikan dengan rata -rata 83. Oleh karena itu, media pembelajaran berbasis AR adalah alternatif inovatif untuk meningkatkan pemahaman matematika di kalangan siswa sekolah dasar
The Internet-of-Things-based Fishpond Security System Using NodeMCU ESP32-CAM Microcontroller Sumari, Arwin Datumaya Wahyudi; Annurroni, Ilyas; Ayuningtyas, Astika
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 9 No 1 (2025): February 2025
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v9i1.6033

Abstract

Fish theft in ponds is a common problem, especially in freshwater fish farms. To solve this problem, a security system that can detect human movement and provide real-time notifications is needed. This research aims to design and implement an Internet of Things (IoT)-based fishpond security system using NodeMCU ESP32-CAM Microcontroller equipped with HB100 Radar Sensor to detect human entity movement with NodeMCU ESP32-CAM to take pictures of the approaching human entity, as well as Arduino Uno R3 to control system inputs and outputs. The system also sends real-time notifications and can be managed independently by a social media application. The results show that the system can detect human movement well, provide real-time notifications, and be handled easily. The test results show that the HB100 Radar Sensor can detect entities with a maximum distance of 9 meters with overall accuracy of 90%, the Buzzer performs well according to the human entity detected by the sensor, the Arduino Uno R3 successfully sends a trigger signal to NodeMCU ESP32-CAM to activate the OV2640 camera to capture the detected human entities with a maximum distance of up to 60 meters with an optimal distance between 1 to 9 meters. Integrated system test results show that all components of the fishpond security system
Forecasting AI Model Computational Requirements Using Random Forest and XGBoost with Entity and Domain Characteristics Ayuningtyas, Astika; Wulandari, Rindi Nur
International Journal for Applied Information Management Vol. 4 No. 2 (2024): Regular Issue: July 2024
Publisher : Bright Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47738/ijaim.v4i2.82

Abstract

This research aims to predict the computational power required by artificial intelligence (AI) models, specifically measured in petaFLOP (Floating Point Operations Per Second), based on their domain and entity characteristics. The study employs Random Forest and XGBoost regression models to predict the amount of computational power needed by AI models. Both models were trained on a dataset that includes features such as the training year, domain (e.g., Language, Vision), and entity characteristics. The results demonstrate that the Random Forest model outperforms XGBoost in terms of prediction accuracy, as indicated by higher R-squared values and lower error metrics. Feature importance analysis revealed that the year of training and domain were the most significant predictors of computational power, with the Language domain emerging as the most influential in both models. The findings highlight the potential for machine learning models to forecast AI computational requirements, which can aid organizations in optimizing computational resources for AI projects. However, the study faces limitations due to data sparsity, particularly in the target variable, and the relatively simple nature of the models employed. Future work should explore incorporating additional features, such as hardware specifications, and leveraging deep learning models to better capture the complexity of AI computational demands. This study lays the groundwork for further research into more precise predictions of AI model resource consumption, helping organizations plan their AI initiatives more effectively.
Co-Authors Abdul Azis Adetya Dyas Saputra Agus Basukesti Agus Basukesti, Agus Agustian, Harliyus Ahmad Ashari Ahmad Ashari Akbar, M. Pandu Rizky Ali Mustadi Alif Restu Pramudi Anggraini Kusumaningrum Anggraini Kusumaningrum Anggraini Kusumaningrum Anggraini Kusumaningrum, Anggraini Annurroni, Ilyas Anton Honggowibowo Anton Setiawan Honggowibowo Anton Setiawan Honggowibowo Anton Yudhana Aris Rakhmadi Arwin Datumaya Wahyudi Sumari Cessara, Deno Daseftra Dewi Retnowati, Nurcahyani Dwi Kholistyanto Dwi Nugraheny, Dwi Emy Setyaningsih Fakhri Yahya, Muhammad Ferryka, Putri Zudhah Gabriel Naka Sorateleng Habib Satrio Atmojo Harliyus Agustian Haruno Sajati Heni Pujiastuti Imam Riadi Irawan, Ayu Endita Irawaty, Mardiana Iwan Adhicandra Kholistyanto, Dwi Lely Delvia Sipayung Leonardo Tampubolon Lopes, Jodio Blasius Lukman Nadjamuddin Machsunah, Yayuk Chayatun Machsunah Mauidzhoh, Uyuunul Moh Risaldi Ningsih, Tri Widyastuti Nurcahyani Dewi Retnowati Nurcahyani Dewi Retnowati Nurcahyani Dewi Retnowati Nurcahyani Dewi Retnowati Nurwijayanti Kusumaningrum Nuryatno, Edi Triono Nuryatno, Edy Tri Opsidion Tegar Pratama Pamungkas, Dedi Bintang Pramudi, Alif Restu Pujiastuti, Asih Putra, Novan Ramdanu Retnowati , Nurcahyani Dewi Risaldi, Moh Rochmadi, Tri Rofiq Harun Salam Aryanto Sarmini Sipayung, Lely Delvia Sucahyo, Nur SUDARYANTO SUDARYANTO Sukmawati, Ellyzabeth Syafriza, Azizatul Alif Syam, Syahriani Uyuunul Mauidzhoh Uyuunul Mauidzoh Uyuunul Mauidzoh Wahyusari, Retno Waworuntu, Alexander Wintolo, Hero Wulandari, Rindi Nur Yenni Astuti, Yenni Yuliani Indrianingsih Yuliani Indrianingsih Yuliani Indrianingsih Yuliani Indrianingsih Yuliani Indrianingsih