Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

Faktor yang mepengaruhi Keputusan Pembelian Ulang pada Forum Jual Beli Prabowo, Yulius Denny; Rusli, Muhammad
I-STATEMENT: Information System and Technology Management Vol 3, No 1 (2017)
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen dan Ilmu Komputer ESQ (STIMIK ESQ)

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

Abstract

The ease of access to the internet is and the rapid development of gadgets technology that encourage people to interact with the virtual world, the use of social media and the internet which was originally used as a means to interact with others shifted into the media to market the product. Kaskus as the largest online portal in Indonesia are keen to see the trend and create a trading forum on its website that can be used by anyone to offer their products or services. For sellers in this forum to get customers is not easy, it is necessary to understand the factors that influence a buyer to re-purchase the seller in this forum. Based on sampling buyers in this forum, it finds that the trust factor to the reputation of the seller and the services provided by the seller is the dominant factor affecting decisions to the buyers repeat order.
Faktor yang mepengaruhi Keputusan Pembelian Ulang pada Forum Jual Beli Prabowo, Yulius Denny; Rusli, Muhammad
I-STATEMENT Vol 3 No 1 (2017): I-STATEMENT: Information System and Technology Management
Publisher : LPPM of STIMIK ESQ

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

Abstract

The ease of access to the internet is and the rapid development of gadgets technology that encourage people to interact with the virtual world, the use of social media and the internet which was originally used as a means to interact with others shifted into the media to market the product. Kaskus as the largest online portal in Indonesia are keen to see the trend and create a trading forum on its website that can be used by anyone to offer their products or services. For sellers in this forum to get customers is not easy, it is necessary to understand the factors that influence a buyer to re-purchase the seller in this forum. Based on sampling buyers in this forum, it finds that the trust factor to the reputation of the seller and the services provided by the seller is the dominant factor affecting decisions to the buyers repeat order.
Pembentukan Vector Space Model Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Word to Vector Prabowo, Yulius Denny; Marselino, Tedi Lesmana; Suryawiguna, Meylisa
Jurnal Buana Informatika Vol 10, No 1 (2019): Jurnal Buana Informatika Volume 10 Nomor 1 April 2019
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (488.81 KB) | DOI: 10.24002/jbi.v10i1.2053

Abstract

Abstract. Extracting information from a large amount of structured data requires expensive computing. The Vector Space Model method works by mapping words in continuous vector space where semantically similar words are mapped in adjacent vector spaces. The Vector Space Model model assumes words that appear in the same context, having the same semantic meaning. In the implementation, there are two different approaches: counting methods (eg: Latent Semantic Analysis) and predictive methods (eg Neural Probabilistic Language Model). This study aims to apply Word2Vec method using the Continuous Bag of Words approach in Indonesian language. Research data was obtained by crawling on several online news portals. The expected result of the research is the Indonesian words vector mapping based on the data used.Keywords: vector space model, word to vector, Indonesian vector space model.Abstrak. Ekstraksi informasi dari sekumpulan data terstruktur dalam jumlah yang besar membutuhkan komputasi yang mahal. Metode Vector Space Model bekerja dengan cara memetakan kata-kata dalam ruang vektor kontinu dimana kata-kata yang serupa secara semantis dipetakan dalam ruang vektor yang berdekatan. Metode Vector Space Model mengasumsikan kata-kata yang muncul pada konteks yang sama, memiliki makna semantik yang sama. Dalam penerapannya ada dua pendekatan yang berbeda yaitu: metode yang berbasis hitungan (misal: Latent Semantic Analysis) dan metode prediktif (misalnya Neural Probabilistic Language Model). Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Word2Vec menggunakan pendekatan Continuous Bag Of Words model dalam Bahasa Indonesia. Data penelitian yang digunakan didapatkan dengan cara crawling pada berberapa portal berita online. Hasil penelitian yang diharapkan adalah pemetaan vektor kata Bahasa Indonesia berdasarkan data yang digunakan.Kata Kunci: vector space model, word to vector, vektor kata bahasa Indonesia.
Pelatihan Pengenalan Game Maker Studio dan Workshop Pembuatan Game di SMAK Terang Bangsa Cirebon Dirgantar, Harya Bima; Prabowo, Yulius Denny; Kurniawati, Yulia Ery; Windriyani, Paramaresthi; Septanto, Hendri
ABDIMAS Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 1 No. 2 (2020): Pengabdian Kepada masyarakat
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis

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

Abstract

Game merupakan salah satu aplikasi yang populer digunakan pada masa ini. Game juga dapat menjadi sarana pembelajaran dan sarana untuk melatih kemampuan kognitif. Salah satu genre game yang dapat melatih kemampuan kognitif adalah action. Pada pelatihan ini, para peserta diberikan teori dasar pembuatan game serta pengenalan salah satu game engine, yaitu Game Maker Studio. Kegiatan pelatihan yang telah dilaksanakan pada tanggal 8 April 2020 dapat disimpulkan bahwa kegiatan pelatihan ini memberikan pengetahuan mengenai konsep permainan dan aplikasi yang digunakan untuk membuat permainan. Para peserta terlihat sangat antusias mengikutinya materi pelatihan. Keingintahuan peserta sangat besar, hal ini menjadikan materi pelatihan dapat tersampaikan dengan baik. Materi pelatihan ini dapat dikembangkan sesuai dengan kreativitas para siswa-siswi dalam membuat permainan yang menarik.
Pelatihan Penggunaan Aplikasi GIMP Untuk Penyuntingan Gambar Bagi Murid Kelas III dan Kelas V Sekolah Dasar Tarsisius 2 Dirgantara , Harya Bima; Prabowo, Yulius Denny; Marselino , Tedi Lesmana; Kurniawati , Yulia Ery; Windriyani , Paramaresthi; Septanto , Henri
ABDIMAS Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 2 No. 1 (2021): Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis

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

Abstract

Pada masa ini menyunting gambar merupakan salah satu hal yang sering dilakukan, contohnya adalah ketika orang ingin memposting gambar ke akun media sosialnya. Gambar yang disunting akan menjadi lebih menarik dan memiliki efek-efek tertentu. Salah satu aplikasi yang digunakan untuk menyunting gambar adalah GIMP. GIMP adalah aplikasi bebas dan merupakan open source sehingga bisa digunakan oleh semua orang dengan bebas. GIMP memiliki fitur-fitur tertentu yang dapat memberikan efek dan memperindah gambar yang akan disunting. Pada kegiatan penyuluhan ini, murid SD Tarsisius 2 diajarkan untuk menyunting gambar menggunakan aplikasi GIMP. Dengan adanya penyuluhan ini diharapkan dapat menambah wawasan dan keterampilan mereka dalam menyunting gambar.
Focus Group Discussion Validasi Aplikasi Pelayanan Kesehatan Publik Berbasis Teknologi Blockchain bagi Klinik di Kota Depok Fernando, Erick; Winanti, Winanti; Prabowo, Yulius Denny; Tjahjana, David; Johan, Monika Evelin
Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Vol 8, No 2 (2025): 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.v8i2.7986

Abstract

Kegiatan Focus Group Discussion (FGD) dilakukan di kota Depok dengan melibatkan 23 orang peserta untuk memvalidasi aplikasi pelayanan kesehatan public berbasis teknologi blockchain. FGD dilakukan dengan tujuan untuk memvalidasi aplikasi pelayanan kesehatan public berbasis teknologi blockchain yang dikembangkan oleh lima orang dosen dari tiga perguruan tinggi di Tangerang dan Jakarta. Metode yang digunakan untuk FGD adalah diskusi dan tanya jawab secara langsung dengan domain expert (Bidan, Dokter, tenaga medis dan pengelola klinik). Terdapat dua belas point penting dalam kegiatan FGD yang dijadikan sebagai bahan masukan dan perbaikan dalam pengembangan aplikasi dan ke dua belas point tersebut menjadi hasil FGD. Kedua belas point tersebut telah dicatat dan dirangkum serta dikonfirmasi kepada peserta. Hasil FGD menjadi bahan pertimbangan dan perbaikan aplikasi layanan kesehatan public berbasis teknologi blockchain yang siap untuk dipresentasikan ke pemangku kepentingan dan sebagai bahan pelaporan akhir program hibah research fundamental yang didanai oleh Dikti pada tahun 2024. Harapannya aplikasi pelayanan kesehatan public berbasis teknologi blockchain ini dapat diimplementasikan oleh stakeholder dan menjadi satu data kesehatan dengan tingkat keamanan tinggi
DEDIAVER Sebagai Aplikasi Alternatif Tes Denver II untuk Tes Deteksi Dini Perkembangan Anak Kurniawati, Yulia Ery; Prabowo, Yulius Denny
Jurnal Kajian Ilmiah Vol. 22 No. 3 (2022): September 2022
Publisher : Lembaga Penelitian, Pengabdian Kepada Masyarakat dan Publikasi (LPPMP)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/pratb211

Abstract

One of the focuses of research and innovation in Indonesia is to encourage the development of health resilience and independence, and one of the concerns is child development. According to the Indonesian Pediatrician Association (IDAI), about 5-10% of children are estimated to have developmental delays and around 1-3% under the age of 5 years experience general developmental delays. Early Detection of Child Development Based on the Denver II Test (DEDIAVER) is a decision support system (DSS) application that can be used to detect child development using the Denver II Test instruments. This research aims to evaluate the DEDIAVER application and assess the feasibility of the DEDIAVER application as an alternative application for the Denver II Test for early detection tests of child development. The test is carried out by matching the results of the Denver II Test, which is carried out manually, with the results of the DEDIAVER application. As a result, for the test for children aged 0-2 years, the total accuracy for each developmental sector and age is 90.67%, while the test for children aged 2-6 years has an accuracy of 36%. The accuracy of the test for ages 2-6 years is only 36% due to the difference in the application's age calculation, which is 4-6 months older than the actual age. The age difference causes the questions for children over their age to be questioned.
Kegiatan Perancangan Aplikasi Pembelajaran berbasis Artificial Intelligent Sebagai Upaya Implementasi Digitalisasi Pembelajaran di Sekolah Winanti, Winanti; Prihastomo, Yoga; Prabowo, Yulius Denny; Sidik, Achmad; Hendriyati, Penny; Luthfian, Muhammad; Setiawan, Rizky; Yusuf, Yusuf; Wardiansyah, Wardiansyah; Budiadyana, Gusti Nyoman
Proletarian : Community Service Development Journal Vol 3 No 1 (2025): May 2025
Publisher : PT. BERBAGI TEKNOLOGI SEMESTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61098/proletariancomdev.v3i1.265

Abstract

Perkembangan teknologi digital di dunia pendidikan menjadi kebutuhan dan urgensi dalam menghadapi persaingan dan tantangan di era revolusi industry 5.0 dan peningkaan kualitas pendidikan. Salah satu teknologi yang berkembang adalah Artificial Intelligence (AI) yang mampu meningkatkan motivasi belajar dan keterlilbatan siswa. Masih banyaknya sekolah yang belum memanfaatkan teknologi AI disebabakan beberapa faktor antara lain infrastruktur dan kemampuan SDM yang belum melek teknologi. Perlu dibuat dan dirancang aplikasi pembelajaran yang dapat mempermudah guru dan siswa dalam pelaksanaan belajar yang terintegrasi AI. Metode yang digunakan dalam kegiatan ini adalah diskusi interaktif dan metode kualitatif yang dapat terlihat dalam dokumen notulen kegiatan. Kegiatan berlangsung satu hari dan dihadiri oleh enam orang yang terdiri dari tim dosen dan tim mahasiswa. Kegiatan berlansung lancar dan dihasilkan kesepakatan draf aplikasi pembelajaran beserta fitur-fitur yang akan digunakan. Kegiatan ini sebagai tindak lanjut dari kegiatan sebelumnya yaitu kegiatan focus group discussion dan tindak lanjut rancang bangun aplikasi yang telah dilakukan sebelumnya. Kegiatan ini juga menjadi luaran tambahan yang akan dilaporkan ke akun bima dalam program hibah penelitian dan pengabdian kepada masyarakat tahun anggaran 2025
Sosialisasi Rancang Bangun Aplikasi Pembelajaran Berbasis Artificial Intelligent melalui Focus Group Discussion Winanti, Winanti; Prihastomo, Yoga; Prabowo, Yulius Denny; Sidik, Achmad; Hendriyati, Penny; Luthfian, Muhamad; Setiawan, Rizky
Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Vol 8, No 4 (2025): 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.v8i4.8921

Abstract

Perkembangan teknologi Artificial Intelligent (AI) berdampak secara langsung terhadap proses pembelajaran. Tidak sedikit pendidik yang kewalahan dalam menghadapi gempuran teknologi ini dimana siswa lebih cepat menangkap perkembangan teknologi. Dibutuhkan kemudahan, efisien dan efektivitas pembelajaran dengan menggunakan teknologi Artificial Intelligent (AI). Peran teknologi AI yang sangat kuat, positif dan kontruktif untuk mendukung kemajuan pendidikan, peningkatan motivasi, dan minat belajar siswa. Tujuan dari kegiatan sosialisasi melalui Focus Group Discussion (FGD) ini untuk menggali permasalahan dan kebutuhan para guru dan siswa dalam penggunakaan aplikasi pembelajaran yang terintegrasi dengan artificial intelligent. Metode yang digunakan dalam kegiatan sosialisasi ini adalah dengan FGD dan presentasi secara langsung oleh ketua tim dilanjutkan dengan diskusi interaktif dengan seluruh peserta kegiatan. Sosialisasi diikuti oleh guru, kepala sekolah, pengelola sekolah (Yayasan), dosen dan mahasiswa yang berjumlah 26 peserta. Hasil FGD berupa pemetaan permasalahan dan kebutuhan user dalam pembelajaran. Hasil kegiatan ini digunakan sebagai dasar untuk merancang aplikasi pembelajaran berbasis artificial intelligent yang mudah dan inovatif. Hasil FGD menyatakan bahwa semua peserta menyetujui teknologi AI dapat membantu guru dan mempermudah pembelajaran bagi siswa. Dalam memanfaatkan teknologi AI dibutuhkan kebijakan dan regulasi agar teknologi AI tidak disalahgunakan  untuk hal-hal yang melanggar etika akademik. AI harus dimanfaatkan sebagai media pembelajaran yang interaktif, dan menarik.
Diabetic Retinopathy Fundus Image Classification Using Self-Organizing Maps Prabowo, Yulius Denny; Dwiandiyanta, B. Yudi; Maslim, Martinus; Corradini, Andrea
Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Vol. 11 No. 3 (2025): October
Publisher : Universitas Airlangga

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20473/jisebi.11.3.500-513

Abstract

Background: Diabetic retinopathy (DR) is a condition that impairs the blood vessels in the retina, resulting in vision loss ranging from temporary to permanent blindness. It commonly affects individuals diagnosed with diabetes mellitus (DM). Fundoscopy is a technique used to identify DR by examining the fundus of the eye during an eye examination. This process is time-consuming and can be expensive. Objective: This study aimed to examine the identification of DR using digital image processing methods. Methods: The self-organizing map (SOM) artificial neural network was employed. Diabetic retinopathy will be categorized according to its severity, including normal, mild, moderate, or severe. This classification considers the quantity of exudates and microaneurysms and the blood vessel structure in the fundus image. The dataset used in this investigation comprised 1000 fundus images acquired from the MESSIDOR ophthalmology database. Results: The findings indicate that the SOM approach achieves a training accuracy of 72% and a testing accuracy of 62%. Conclusion: The DR severity classification system can effectively extract DR-related features by segmenting exudates, blood vessels, and microaneurysms from funduscopic images during training, testing, and evaluation. Keywords: Diabetic Retinopathy, Self-Organizing Map, Fundus Image Classification, Digital Image Processing