Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
5.214
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ComEngApp : Computer Engineering and Applications Journal E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Informatika Jurnal Ilmiah FIFO Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) IJISCS (International Journal Of Information System and Computer Science) Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Pengabdian Masyarakat Asia International Conference on Industrial Revolution for Polytechnic Education Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Jurnal Pengabdian Masyarakat - Teknologi Digital Indonesia Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal of Systems Engineering and Information Technology Kapas: Kumpulan Artikel Pengabdian Masyarakat IRA Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional
Yudo Devianto
Universitas Mercu Buana
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 33 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 33 Documents
Search

 1   2   3   4 
PEMODELAN PROSES BISNIS REENGINEERING MENGGUNAKAN BUSINESS PROCESS MODELING NOTATION (STUDI KASUS PT AGUSTA DRYER) Yudo Devianto; Corry Coriah Haerudin
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 3 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v10i3.5437

Abstract

Business process modeling is a way to understand, design and analyze a business process. The benefit of business process modeling is to help companies understand their business processes well, identify problems that may occur, develop, document and communicate them to all business stakeholders. So that companies can improve the performance of managing their business processes. The purpose of making a Business Process Model and Notation (BPMN) is to find out the business processes that occur at PT Agusta Dryer and minimize errors that often occur in the existing system at PT Agusta Dryer. The result of this research is that it is necessary to change the flow of business processes in terms of sales, service and purchase of goods.
Penerapan Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk Mendiagnosa Penyakit Bercak Daun Cabai: Application of Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) for Diagnosing Chili Leaf Spot Disease Yudo Devianto; Saruni Dwiasnati; Bambang Sukowo; Ahmad Fauzi; Kiki Ahmad Baihaqi
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 3 No. 2 (2023): MALCOM October 2023
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v3i2.850

Abstract

Produktivitas  tanaman  cabai  bergantung  kepada  iklim,  lingkungan,  serta hama  dan  penyakit. Petani yang baru dalam budidaya cabai merah menghadapi beberapa kesulitan karena memiliki sedikit pengalaman dalam budidaya, sehingga sulit untuk mengidentifikasi jenis penyakit dan hama yang menyerang. Hal ini menyebabkan penurunan produktivitas. Selain itu, petani juga belum memiliki pengalaman dalam menangani masalah yang timbul pada tanaman yang mereka budidayakan. Dalam rangka membantu petani mengatasi masalah ini, SPK berbasis web telah dikembangkan. Sistem ini menggunakan metode Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Kriteria yang digunakan dalam metode ini adalah daun mudah mengkerut dengan warna mosaic kekuningan, daun mengkerut hingga menjadi ukuran kecil dan lebih tebal, bercak bulat berwarna coklat pada daun yang mengering, terdapat lubang pada bercak tua, dan pucuk daun yang berubah menjadi kuning jelas. Alternatif yang dipertimbangkan dalam penelitian ini  Daun Cabai " Penyakit Layu Bakteri ", Daun Cabai " Layu Pusertium ", Daun Cabai " Penyakit Virus Kuning ", dan Daun Cabai “Penyakit Bercak Daun”. Perhitungan dengan metode TOPSIS, Daun Cabai " Penyakit Virus Kuning" mendapatkan peringkat dengan nilai preferensi sebesar 2.0118. Penelitian ini disimpulkan bahwa metode TOPSIS dapat digunakan untuk mengetahui daun cabai dengan kriteria apa yang terbaik berdasarkan kriteria
SOSIALISASI PENGGUNAAN MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF BERBASIS APLIKASI NEARPOD Eliyani Eliyani; Saruni Dwiasnati; Wawan Gunawan; Yudo Devianto
Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional Vol 2, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/pemanas.v2i2.16605

Abstract

Semenjak maraknya wabah virus COVID-19 di Indonesia, pemerintah mengeluarkan kebijakan dalam bidang pembelajaran secara daring  hal ini di lakukan untuk mengupayakan agar penyebaran  virus dapat di minimalisirkan. Pembelajaran  daring  sendiri  merupakan  suatu  sistem  pembelajaran yang tergolong  baru,  sehingga  banyak  tenaga  kependidikan  yang  belum  sepenuhnya memahami pola pembelajaran dari sistem secara daring. Akibat dari hal itu muncullah berbagai polemik pada saat pelaksanaan pembelajaran daring di lapangan, seperti penyampaian materi  pembelajaran  yang  kurang  maksimal  terutama  pada  mata pelajaran yang harus di jelaskan oleh guru di depan kelas. Tujuan  dari pengabdian kepada masyarakat ini adalah untuk memberikan  alternatif cara dalam mengatasi masalah pembelajaran secara daring, yakni dengan menggunakan media video pembelajaran interaktif berbasis aplikasi nearpod. Langkah pembuatan media ini terdiri dari: pengajar harus membuat video pembelajaran yang menarik terlebih dahulu, kemudian video tersebut diunggah pada aplikasi youtube, setelah itu pengajar mempersiapkan ruang kelas virtual pada  aplikasi  nearpod  serta  menyisipkan  beberapa  pertanyaan/topik  diskusi. Kelebihan  dari  penggunaan  media  ini  adalah  dapat  diakses  dengan  mudah melalui berbagai perangkat elektronik dan dapat membuat siswa terlibat  aktif dalam pembelajaran.
KEGIATAN PEMBELAJARAN MS EXCEL UNTUK PEMBUATAN LAPORAN HASIL BELAJAR SISWA PADA GURU SD WILAYAH MERUYA UTARA Rahmat Rian Hidayat; Yudo Devianto; Wawan Gunawan
PEMANAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional Vol 1, No 1 (2021)
Publisher : PEMANAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/pemanas.v1i1.13630

Abstract

ABSTRAK  Pada awalanya kegiatan proses belajar mengajar disetiap sekolah masih menggunakan log book  atau menghitung manual untuk pengisian hasil belajar siswa-siswa. Namun saat ini Penggunaan komputer  sudah menjadi bagian dari kebutuhan yang mutlak untuk mendukung setiap kegiatan sekolah. Diantaranya adalah pemanfaatan aplikasi yang sering dipakai yaitu Ms Office yang di dalamnya tersedia  seperti Microsoft excel, Microsoft Word, Ms Power Point dan aplikasi aplikasi lainnya. Dengan adanya aplikasi tersebut tidak sedikit bahwa guru-guru atau staf tata usaha kurang memiliki keterampilan dalam penggunaan aplikasi komputer seperti Ms Excel. Dalam pelatihan ini, versi yang dipakai adalah versi 2010 untuk Microsoft Windows. Pelatihan ini dilaksanakan di SD 05 Meruaya Utara, dimana guru SD dan tata usaha yang perlu pelatihan dalam menggunakan applikasi Microsoft excel secara benar dan tepat. Dengan menerapkan metode Pada pelatihan ini akan menggunakan 2 metode : Metode Classroom : metode ini digunakan untuk memberikan materi yang bersifat teoritis. Metode Demonstrasi : metode ini kami gunakan untuk pemberian materi yang bersifat praktis. Adapun targer Luaran dari pengabdian masayarakat ini yaitu setiap guru mampu mengolah laporan hasil belajar siswa dan guru mampu menggunakan microsoft Excel dengan tepat dalam membantu membuat laporan hasil belajas siswa.
Pemodelan Wilayah Titik Api Kebakaran Hutan Menggunakan Deep Learning Saruni Dwiasnati; Yudo Devianto; Sutan Mohammad Arif; Reza Avrizal
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 16, No 1 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2024.v16i1.001

Abstract

Indonesia merupakan negara tropis yang mengalami kebakaran hutan setiap tahunnya. Kebakaran hutan terjadi disebabkan oleh durasi musim panas yang terlalu lama dari waktu semestinya. Hutan merupakan tempat tinggal berbagai jenis satwa dan fauna yang memiliki banyak kekayaan hayati yang dapat membuat mereka bertahan hidup. Sering terjadinya kebakaran hutan menjadi isu lingkungan yang dianggap krusial dan mendapatkan perhatian baik dari tingkat lokal maupun internasional. Penelitian yang dilakukan ini menyajikan kajian klasifikasi wilayah titik api kebakaran hutan menggunakan salah satu algoritma Deep Learning (DL) yaitu metode Convolutional Neural Network (CNN), hal ini sangat dibutuhkan untuk pendahuluan mengenai peringatan dini kebakaran hutan yang ada di daerah tersebut. Wilayah titik api kebakaran hutan yang digunakan dalam penelitian ini dikumpulkan dari daerah Nusa Tenggara Timur (NTT), terutama pulau-pulau seperti Sumba dan Timor. Metode CNN melibatkan dua langkah utama. Langkah pertama adalah pengklasifikasian gambar melalui proses feedforward. Langkah kedua adalah fase pembelajaran menggunakan teknik backpropagation. Model CNN yang digunakan dalam proses pelatihan dataset menguji citra dengan beberapa pengoptimal dan diperoleh hasil akurasi yang tinggi. Kemiripan area yang terbakar dengan fitur terang lainnya mengurangi kepastian deteksi kebakaran hutan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Model CNN yang digunakan Untuk deteksi dan segmentasi area terbakar menggunakan algoritma terpilih, kinerja terbaik dengan pembelajaran mendalam yang dilaporkan dalam literatur adalah 89%.Teknik yang diusulkan dilatih menggunakan wilayah varian (kumpulan data) dan mengevaluasi presisi berdasarkan ambang recall, dengan akurasi keseluruhan 89%.
Detection of Rice Leaf Pests Based on Images with Convolution Neural Network in Yollo v8 Fauzi, Ahmad; Baihaqi, Kiki Ahmad; Pertiwi, Anggun; Devianto, Yudo; Dwiasnati, Saruni
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Vol 13, No 1 (2024): MARET
Publisher : ISB Atma Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32736/sisfokom.v13i1.2008

Abstract

Detection of rice leaf pests is important in agriculture because it can help farmers determine appropriate preventive measures. One method that can be used to detect rice leaf pests is digital image processing technology. In this research, proof of suitability for solving this case was carried out between the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm which was run offline with R-CNN and YOLOv8 for detecting rice leaf pests. At the data preparation stage, images of rice leaves were taken from various sources with a total of 100 images taken from website data and 10 images taken from the research site. Next, preprocessing and data augmentation are carried out to improve image quality and increase data variation. At the model training stage, a training and evaluation process is carried out using two types of algorithms, namely R-CNN and YOLOv8. The accuracy of the testing results using the same data using Yolov8 obtained 87.0% accuracy and 79% precision, while using R-CNN the results obtained were 85% for accuracy and 75% for precision with data divided into 80 training data 20 validation data and 10 testing data. Labeling the dataset uses Makesensei which has been completely standardized, with the resulting parameters being the spots on rice leaves.
Pengenalan Keamanan Siber Untuk Siswa SMK Media Informatika Devianto, Yudo; Jatikusumo, Dwiki; Sukowo, Bambang
Kapas: Kumpulan Artikel Pengabdian Masyarakat Vol 3, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/ks.v3i1.2925

Abstract

SMK Media Informatika adalah sekolah SMK pertama di Jakarta Selatan yang bergerak dalam bidang Teknologi Informasi. SMK Media Informatika juga memiliki tag line “Sekolah Berbasis Project” dimana siswa dipersiapkan untuk menghadapi dunia usaha dan dunia kerja melalui pembelajaran berbasis project. Saat ini SMK Media Informatika memiliki total 10 Laboratorium dan Ruang Praktek terdiri dari 3 Lab DKV, 2 Lab Broadcasting, 2 Lab PPLG, dan3 Lab TJKT, dengan jumlah masing-masing 40 komputer dalam tiap Lab. Sehingga jumlah seluruhnya 400 unit komputer dan ruangan yang semuanya dilengkapi dengan fasilitas AC. Keamanan siber atau yang lebih kita kenal dengan sebutan cybersecurity adalah tindakan perlindungan perangkat, jaringan, program dan data dari ancaman serangan siber serta akses ilegal. Analisis situasi: Untuk menerapkan keamanan siber tersebut dibutuhkan pelatihan khusus tentang keamanan siber. Untuk menyiapkan tenaga ahli dalam keamanan siber, sejak dini perlu diberikan pengetahuan tentang keamanan siber. Permasalahan mitra: Melalui diskusi yang telah kami lakukan dengan mitra, beberapa masalah telah berhasil diidentifikasi. Permasalahan yang prioritas ditangani pada kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini adalah memberikan pengetahuan tambahan bagi peserta didik SMK Media Informatika mengenai kamanan siber.
Pembelajaran Algoritma Regresi Linier Menggunakan Python untuk Sekolah (Studi Kasus: SMK Media Informatika) Jatikusumo, Dwiki; Sukowo, Bambang; Devianto, Yudo
Kapas: Kumpulan Artikel Pengabdian Masyarakat Vol 3, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/ks.v3i1.2940

Abstract

Dalam keseharian belajar mengajar, pasti ada kesesuaian dalam aktivitas salah satunya pengetahuan dalam memberi pelajaran dari guru ke siswa. Penggunaan algoritma menjadi hal yang baru untuk bisa dipelajari siswa, misalkan siswa Sekolah Menengah Kejuruan atau SMK khususnya bidang ilmu teknik informatika. Algoritma yang digunakan sebagai penyelesaian suatu masalah sebuah proyek pembuatan aplikasi. Dengan adanya hal ini, algoritma regresi linier dengan Bahasa pemrograman Python dapat sebagai pembelajaran di SMK. Metode pelaksanaan yang dipakai adalah metode demonstrasi sebagai penjelasan siswa dan guru. Hasil diharapkan adalah ingin dicapai adalah pengetahuan dasar untuk melanjutkan ke jenjang pendidikan kuliah. Selanjutnya dapat dikembangkan sebagai pembelajaran secara terstruktur dan sistematis dari kurikulum Sekolah.
Imbalanced Data NearMiss for Comparison of SVM and Naive Bayes Algorithms Gunawan, Wawan; Devianto, Yudo; Sari, Anggi Puspita
Computer Engineering and Applications Journal Vol 13 No 03 (2024)
Publisher : Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18495/comengapp.v13i03.485

Abstract

The study aims to improve the diagnosis, management, and prevention of HIV/AIDS by using classification algorithms. The dataset used consists of 707,379 records and 89 columns. Data preprocessing includes removing irrelevant attributes, handling inconsistencies, and balancing the data using the NearMiss method, resulting in a balanced proportion of reactive and non-reactive HIV cases. Once the data is balanced, it is split into several ratios: 60:40, 70:30, 80:20, and 90:10. The classification models used in this study are Naive Bayes and SVM. The models are evaluated using the metrics Accuracy, Precision, Recall, and F1-Score. The results show that the SVM model achieves the highest accuracy of 82.6% with a 90:10 data split at a 6-fold value, and 82.2% with a 60:40 data split at a 5-fold value. On the other hand, Naive Bayes achieves the highest accuracy of 61.1% with a 60:40 data split.
Pelatihan Klasifikasi Data Menggunakan Naive Bayes untuk Mengembangkan Literasi Data di SMK Media Informatika Dwiasnati, Saruni; Devianto, Yudo; Yuliarty, Popy; Gunawan, Wawan
IRA Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (IRAJPKM) Vol 3 No 1 (2025): April
Publisher : CV. IRA PUBLISHING

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56862/irajpkm.v3i1.166

Abstract

Data processing skills are essential in the digital era, especially for vocational high school (SMK) students preparing for technology-driven careers. This community service activity aimed to enhance data literacy among SMK Media Informatika students through training in data classification using the Naive Bayes algorithm, a fundamental method in data science and machine learning. The algorithm was chosen for its simplicity, ease of understanding, and relevance in introducing probabilistic decision-making logic. The training was conducted interactively, covering basic data concepts, dataset visualization, and practical implementation using Python. The results showed improved student understanding of classification concepts and their application to real-world problems, such as user data category prediction. The activity also encouraged analytical thinking, awareness of valid data collection, and interest in data science. This training is expected to serve as a model for applied learning in vocational schools and support the development of data-oriented curricula at the vocational education level.
Co-Authors Aditya Wibowo Ahmad Fauzi Andika Bayu Shantya Budi Baihaqi, Kiki Ahmad Bambang Sukowo Bambang Sukowo Corry Coriah Haerudin Dwiasnati, Saruni Dwiki Jatikusumo Eliyani Eliyani Eugenius Kau Suni Fauzi Ahmad Muda Galih Priambodo Galih Priyo Waseso Gugun Gunawan Herry Derajad Wijaya Hidayat, Rahmat Rian Inda Wulan Irawati Khatin Faisah Muhammad Reza Ramdani Nur Septiyani Aglis Paradilla Shabilla Pertiwi, Anggun Popy Yuliarty, Popy Ratna Mutu Manikam Reza Avrizal Saputra, Dony Ramadhan Sari, Anggi Puspita Sari, Yunita Sartika Saruni Dwiasnati Saruni Dwiasnati Saruni Dwiasnati Saruni Dwiasnati Saruni Dwiasnati Sony Wirdianto Saputra Sukowo, Bambang Sumarto, Marco Alfan Sutan Mohammad Arif Wawan Gunawan Wawan Gunawan Wawan Gunawan