Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.031
P-Index
This Author published in this journals
All Journal PROSIDING SEMINAR NASIONAL CENDEKIAWAN Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Jurnal Satya Informatika Sinergi: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Seminar Nasional Inovasi Teknologi Metrik Serial Humaniora dan Sains Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional Jurnal Ilmiah Mahasiswa Teknik Jurnal Sains, Teknologi dan Kesehatan Jurnal Ilmiah Universitas Satya Negara Indonesia
Riama Sibarani
Universitas Satya Negara Indonesia
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry 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 Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 39 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 39 Documents
Search

 1   2   3   4 
Penerapan Aplikasi Rekomendasi Konten Akun Instagram Photographer Menggunakan Collaborative Filtering Nauli, Sukarno Bahat; Sibarani, Riama; Sitorus, Hernalom; Panjaitan, Bosar; Kurniawan, Turkhamun Adi; Priambodo, Agung; Zuli, Faizal; Dwitiyanti, Nurfidah; Narendra, Ziva Raka
FORMAT Vol 15, No 1 (2026)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/format.2026.v15.i1.001

Abstract

Perkembangan media sosial, khususnya Instagram, telah membuka peluang besar bagi individu dan komunitas untuk membagikan konten visual. Tantangan yang muncul adalah bagaimana menyajikan konten yang sesuai dengan preferensi audiens. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem rekomendasi konten berbasis metode Item-Based Collaborative filtering pada akun Instagram “Photographer Dadakan”. Sistem ini menganalisis interaksi pengguna berupa likes dan komentar terhadap konten sebelumnya, kemudian menghitung kemiripan antar konten menggunakan Cosine Similarity. Prediksi minat pengguna dilakukan dengan metode Weighted Sum, dan rekomendasi utama ditentukan melalui perhitungan Global Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi konten yang lebih relevan sehingga mendukung pengelolaan konten berbasis data pada platform media sosial visual.
PELATIHAN PEMANFAATAN CHATGPT UNTUK MENINGKATKAN LITERASI DIGITAL SISWA SMA YADIKA 6 PONDOK AREN Sukarno Bahat Nauli; Riama Sibarani; Anita Ratnasari; Hernalom Sitorus; Dian Ayu Palapa Putri; Turkhamun Adi Kurniawan; Wachyu Hari Haji
Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional Vol 6, No 1 (2026)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/pemanas.v6i1.38522

Abstract

Remaja di Indonesia sebagai generasi penerus bangsa perlu dibekali kompetensi yang sesuai dengan perkembangan teknologi saat ini. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan meningkatkan literasi digital dan keterampilan pemanfaatan kecerdasan buatan pada siswa SMA Yadika 6 Pondok Aren melalui pelatihan penggunaan ChatGPT secara bijak dan bertanggung jawab. Kegiatan ini dilatarbelakangi oleh pesatnya perkembangan artificial intelligence yang semakin luas digunakan dalam pendidikan dan dunia kerja, sehingga siswa perlu memiliki keterampilan yang relevan dengan kebutuhan industri. Metode pelaksanaan meliputi penyampaian konsep dasar AI, pengenalan ChatGPT beserta fungsi dan keterbatasannya, serta praktik langsung dalam pembelajaran dan pemecahan masalah sederhana. Pelatihan dilakukan secara partisipatif melalui studi kasus, simulasi, dan diskusi interaktif. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan pemahaman siswa dalam memanfaatkan ChatGPT sebagai alat bantu belajar yang meningkatkan efisiensi dan kreativitas tanpa mengabaikan berpikir kritis. Evaluasi terhadap 180 peserta menunjukkan mayoritas sangat puas, sehingga kegiatan ini berkontribusi dalam mempersiapkan lulusan yang adaptif di era digital modern.
PELATIHAN PEMANFAATAN CHATGPT UNTUK MENINGKATKAN LITERASI DIGITAL SISWA SMA YADIKA 6 PONDOK AREN Sukarno Bahat Nauli; Riama Sibarani; Anita Ratnasari; Hernalom Sitorus; Dian Ayu Palapa Putri; Turkhamun Adi Kurniawan; Wachyu Hari Haji
Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional Vol. 6 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/pemanas.v6i1.38522

Abstract

Remaja di Indonesia sebagai generasi penerus bangsa perlu dibekali kompetensi yang sesuai dengan perkembangan teknologi saat ini. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan meningkatkan literasi digital dan keterampilan pemanfaatan kecerdasan buatan pada siswa SMA Yadika 6 Pondok Aren melalui pelatihan penggunaan ChatGPT secara bijak dan bertanggung jawab. Kegiatan ini dilatarbelakangi oleh pesatnya perkembangan artificial intelligence yang semakin luas digunakan dalam pendidikan dan dunia kerja, sehingga siswa perlu memiliki keterampilan yang relevan dengan kebutuhan industri. Metode pelaksanaan meliputi penyampaian konsep dasar AI, pengenalan ChatGPT beserta fungsi dan keterbatasannya, serta praktik langsung dalam pembelajaran dan pemecahan masalah sederhana. Pelatihan dilakukan secara partisipatif melalui studi kasus, simulasi, dan diskusi interaktif. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan pemahaman siswa dalam memanfaatkan ChatGPT sebagai alat bantu belajar yang meningkatkan efisiensi dan kreativitas tanpa mengabaikan berpikir kritis. Evaluasi terhadap 180 peserta menunjukkan mayoritas sangat puas, sehingga kegiatan ini berkontribusi dalam mempersiapkan lulusan yang adaptif di era digital modern.
RANCANG BANGUN TONGKAT UNTUK TUNANETRA BERBASIS ARDUINO DENGAN FITUR PERINGATAN SUARA Marselino Shiva Laksono; Sukarno Bahat Nauli; Kiki Kusumawati; Riama Sibarani
JURNAL JIMATEK Vol. 3 No. 1 (2025): JIMATEK : JURNAL ILMIAH MAHASISWA TEKNIK
Publisher : FT-USNI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59134/jimat.v3i1.735

Abstract

Penyandang tunanetra menghadapi berbagai tantangan dalam mobilitas dan orientasi lingkungan karena keterbatasan fungsi penglihatan. Tongkat konvensional sebagai alat bantu utama memiliki keterbatasan dalam mendeteksi halangan yang berada di luar jangkauan fisiknya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun tongkat bantu untuk tunanetra berbasis Arduino Uno dengan fitur peringatan suara menggunakan sensor ultrasonik HC-SR04. Sistem ini dirancang agar dapat mendeteksi objek pada jarak tertentu (1–40 cm) dan memberikan peringatan suara melalui DFPlayer Mini dan speaker mini 3W 8Ω. Metode yang digunakan meliputi studi literatur, perancangan perangkat keras dan lunak, serta pengujian alat. Hasil implementasi menunjukkan bahwa tongkat ini mampu mendeteksi objek secara akurat, mengeluarkan peringatan suara yang jelas terdengar oleh pengguna, serta nyaman digunakan bahkan di lingkungan yang ramai. Dengan alat ini, diharapkan penyandang tunanetra dapat lebih aman dan mandiri dalam beraktivitas sehari-hari.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PERSEBARAN MAHASISWA USNI BERBASIS WEB Muhamad Affan Akmal; Sukarno Bahat Nauli; Riama Sibarani
JURNAL JIMATEK Vol. 3 No. 1 (2025): JIMATEK : JURNAL ILMIAH MAHASISWA TEKNIK
Publisher : FT-USNI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59134/jimat.v3i1.736

Abstract

Universitas Satya Negara Indonesia mengalami penurunan jumlah mahasiswa aktif secara signifikan dalam lima tahun terakhir dengan total penurunan mencapai 46,2%. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi geografis berbasis web yang dapat menampilkan persebaran mahasiswa USNI berdasarkan domisili dan sekolah asal, guna mendukung pengambilan keputusan promosi yang lebih tepat sasaran. Metode pengembangan yang digunakan adalah model waterfall. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah sistem informasi geografis yang mampu memvisualisasikan data persebaran mahasiswa dalam bentuk peta interaktif. Dari hasil pengujian black-box terhadap 78 aktivitas, sebanyak 66 aktivitas menunjukkan hasil sesuai harapan. Sistem ini diharapkan membantu tim PMB dalam mengidentifikasi wilayah dengan konsentrasi mahasiswa aktif terbanyak sehingga dapat dijadikan dasar dalam merumuskan strategi promosi yang lebih tepat sasaran.
ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN PENGGUNA GAME MOBILE LEGENDS DI PLAY STORE MENGGUNAKAN DEEP LEARNING TRANSFORMERS BERT Muhammad Khoiril S; Prionggo Hendradi; Riama Sibarani; Yusriani Sapta Dewi
JURNAL JIMATEK Vol. 3 No. 1 (2025): JIMATEK : JURNAL ILMIAH MAHASISWA TEKNIK
Publisher : FT-USNI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59134/jimat.v3i1.740

Abstract

Game Mobile Legends: Bang Bang menghasilkan jutaan ulasan pengguna yang mengandung sentimen berharga bagi pengembang, namun analisisnya terkendala oleh volume data yang besar serta penggunaan bahasa informal yang kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem analisis sentimen otomatis menggunakan model deep learning Transformers BERT untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Metode penelitian mencakup pengumpulan 548.250 data ulasan dari Kaggle, pra-pemrosesan teks untuk menangani noise, dan pelatihan model IndoBERT melalui teknik fine-tuning. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model IndoBERT yang telah disempurnakan (fine-tuned) mencapai akurasi 83.2%, sebuah peningkatan signifikan sebesar +62.8% dibandingkan model dasarnya (pre-trained) yang hanya mencapai 20.4%. Keberhasilan ini membuktikan bahwa proses fine-tuning secara efektif mengadaptasi model untuk memahami jargon dan konteks unik dalam ulasan game. Seluruh alur penelitian diimplementasikan dalam sebuah aplikasi web interaktif menggunakan Streamlit sebagai bukti konsep dan alat visualisasi hasil analisis. (Sutabri, Rian, Hendradi, & Febrianto, 2019)
Penerapan Aplikasi Rekomendasi Konten Akun Instagram Photographer Menggunakan Collaborative Filtering Sukarno Bahat Nauli; Riama Sibarani; Hernalom Sitorus; Bosar Panjaitan; Turkhamun Adi Kurniawan; Agung Priambodo; Faizal Zuli; Nurfidah Dwitiyanti; Ziva Raka Narendra
FORMAT Vol 15 No 1 (2026)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/format.2026.v15.i1.001

Abstract

Perkembangan media sosial, khususnya Instagram, telah membuka peluang besar bagi individu dan komunitas untuk membagikan konten visual. Tantangan yang muncul adalah bagaimana menyajikan konten yang sesuai dengan preferensi audiens. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem rekomendasi konten berbasis metode Item-Based Collaborative filtering pada akun Instagram “Photographer Dadakan”. Sistem ini menganalisis interaksi pengguna berupa likes dan komentar terhadap konten sebelumnya, kemudian menghitung kemiripan antar konten menggunakan Cosine Similarity. Prediksi minat pengguna dilakukan dengan metode Weighted Sum, dan rekomendasi utama ditentukan melalui perhitungan Global Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi konten yang lebih relevan sehingga mendukung pengelolaan konten berbasis data pada platform media sosial visual.
APRIORI DATA MINING ALGORITHM TO DETERMINE RESTAURANT MENU ASSOCIATIONS Riama Sibarani; Akmal Kurniawan
Jurnal Ilmiah Universitas Satya Negara Indonesia Vol. 2 No. 1 (2023): November 2023 - April 2024
Publisher : Lembaga Penelitian, Publikasi, & Pengabdian kepada Masyarakat, Universitas Satya Negara Indonesia (LP3M-USNI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59134/betr7h03

Abstract

Data mining is a process to dig or mine data from piles of data that have been for years. The pile of data that is considered waste can be used and used to provide an added value for the company. Some data mining algorithms include Apriori Algorithms. The Ariori algorithm is done by integrating the market basket analysis fiture and generating a list of menu packets from existing transactions into an application by analyzing a set of data stored in the transaction data. The combination of the menu on the transaction will result in the association menu which is a new menu package. This analysis is expected to be utilized by restaurant owners as a tool to support culinary business at Soto Ngawi Restaurant DepokJawa Barat.
IMPLEMENTATION OF K-NEAREST NEIGHBOR FOR COLOR CLASSIFICATION: IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI WARNA Riama Sibarani; Muhamad Saefudin; Sukarno Bahat Nauli
Jurnal Ilmiah Universitas Satya Negara Indonesia Vol. 4 No. 2 (2026): Mei - October 2026
Publisher : Lembaga Penelitian, Publikasi, & Pengabdian kepada Masyarakat, Universitas Satya Negara Indonesia (LP3M-USNI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59134/jisni.v4i2.124

Abstract

The human eye's ability to identify colors has subjective limitations and is influenced by fatigue and ambient lighting conditions. This study aims to design and test a computer vision-based automatic color detection system using the Python programming language and the OpenCV library. The research method used was a laboratory experiment with a quantitative approach. The system was developed using the Euclidean distance algorithm to calculate the proximity input Red, Green, and Blue (RGB) pixel values to a reference database containing 865 standard color names. Testing was carried out using a dataset under various lighting conditions.The test results showed high effectiveness, with an average Macro Average Precision of 97.12%, Recall of 97.11%, and Total System Accuracy of 97.11%. The conclusion of this study is that the Python-based color detection system with the using the Euclidean distance algorithm is valid and effective for standardizing color identification, with the note that optimization or normalization of lighting in dim environments is necessary.
Co-Authors Abdul Kholiq Aditya Mahwar Agung Priambodo Akmal Kurniawan Anita Ratnasari Anita Ratnasari Berliani, Intan Berlin Pangibulan Sitorus Berlin Sitorus Bosar Panjaitan Bosar Panjaitan Bosar Panjaitan Chafid Chafid Chafid, Nurul Dian Ayu Palapa Putri Endhy Septian Faizal Zuli Faizal Zuli Faizal Zuli Faizal Zuli, Faizal Ferry Febriansyah, Ferry Hernalom Sitorus Ipan Amanda Istiqomah Sumadikarta Istiwomah Sumadikarta Kiki Kusumawati Kurniawan, Akmal Kurniawan, Turkamun Adi Marselino Shiva Laksono Mohamad Ramdani Muhamad Affan Akmal Muhamad Saefudin Muhammad Khoiril S Narendra, Ziva Raka Nur hayati Nurfidah Dwitiyanti Nurul Chafid Nurul Chafid Panjaitan, Bosar Prionggo Hendradi Pualam Dipa Nusantara Rijal Fathan Zafiri Sianturi, Heriston Sitorus, Berlin P Sri Rachmawati H S Sukarno Bahat Nauli Sumadikarta, Istiqomah Turkamun Adi Kurniawan Turkamun Adi Kurniawan Turkhamun Adi Kurniawan Turkhamun Adi Kurniawan Wachyu Hari Haji Wachyu Hari Haji Wawan Kurniawan Wawan Kurniawan Yusriani Sapta Dewi Ziva Raka Narendra