Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Abdi: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Jurnal Ekonomi Bisnis dan Kewirausahaan INOVTEK Polbeng - Seri Informatika
Sri Winarno
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Health Professions Medicine & Pharmacology Public Health

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
PELAYANAN LEMBAGA PENDIDIKAN ANAK USIA DINI UNTUK PERSAINGAN Sri Winarno
JURNAL EKONOMI BISNIS DAN KEWIRAUSAHAAN Vol 4 No 2 (2015): Jurnal Ekonomi Bisnis DAN Kewirausahaan Vol. IV, No. 2 Agustus 2015
Publisher : Universitas Sahid Surakarta

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

Abstract

Pendidikan merupakan hal yang sangat penting bagi kesejahteraan anak dan berkontribusi terhadap penurunan kemiskinan dan ketidaksetaraan. Kualitas layananlembaga pendidikan yang baik berperan penting dalam menyukseskan tumbuh kembang anak untuk mencetak generasi masa depan yang mumpuni, membanggakan dan bermoral, yang dimulai dari periode emasnya yaitu Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD). Penelitian ini mengunakan metode kajian pustaka yaitu suatu penelitian denganmelaksanakan kajian literature/ referensi dan dokumentasi
MOTIVASI KERJA, LINGKUNGAN KERJA, DAN GAYA KEPEMIMPINAN UNTUK MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS KERJA KARYAWAN DI LINGKUNGAN YAYASAN PENDIDIKAN PERGURUAN TINGGI SAHID SURAKARTA Tri Puji Hastuti; Sri Winarno; Rusnandari Retno Cahyani
JURNAL EKONOMI BISNIS DAN KEWIRAUSAHAAN Vol 6 No 2 (2017): Jurnal Ekonomi Bisnis DAN Kewirausahaan Vol. 6, No. 2 Agustus 2017
Publisher : Universitas Sahid Surakarta

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

Abstract

Dalam era persaingan usaha yang semakin ketat, kinerja yang dimiliki karyawan dituntut untuk terus meningkat. Salah satu langkah untuk mempertahankan atau meningkatkan kinerja karyawan dapat dilakukan dengan mengevaluasi kinerja karyawan dan melakukan serangkaian perbaikan agar selalu meningkatkankualitas karyawan tersebut sehingga perusahaan tumbuh dan unggul dalam persaingan, atau minimal tetap dapat bertahan. Penelitian ini menggunakan teknik pengambilan sampel (sampling) purposive sampling dengan kuesioner yang disebar sebanyak 100 mengunakan variabel motivasi kerja sebesar 72,9% atas jawaban setuju pada pertanyaan kelima yaitu setiap saya mendapat kesulitan, rekan kerja mau memberikan bantuan kepada saya. Hal ini menunjukkan bahwa kerja sama antar karyawan di lingkungan yayasan pendidikan perguruan tinggi Sahid Surakarta sangat baik. lingkungan kerja hasil terbanyak sebesar 72,9% atas jawaban setuju dengan pertanyaan hubungan saya dengan karyawan lain harmonis.
GridSearch and Data Splitting for Effectiveness Heart Disease Classification Putri, Rusyda Tsaniya Eka; Junta Zeniarja; Sri Winarno; Ailsa Nurina Cahyani; Ahmad Alaik Maulani
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 8 No. 1 (2024): Articles Research Volume 8 Issue 1, January 2024
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v9i1.13198

Abstract

Cardiovascular disease (CVD) is a major global health issue that affects death rates significantly. This research aims to improve the early detection and diagnosis of cardiovascular illness by utilizing machine learning methods, particularly classification algorithms. According to estimates from the World Health Organization (WHO), cardiovascular disease (CVD) caused 17.9 million deaths globally in 2019, or 32% of all fatalities. The treatment and prognosis of cardiovascular illness are greatly improved by early detection and diagnosis. Classification, in particular, machine learning, has become a prominent tool for solving problems connected to heart disease. The main objective of this project is to assess how well Grid Search and various data-sharing methods classify cardiac disease. SVM, Random Forest Classifier, Logistic Regression, Naïve Bayes, Decision Tree Classifier, KNN, and XGBoost Classifier are just a few machine learning methods. The UCI heart disease dataset, which contains information from 303 heart disease patients and 165 healthy participants, is used for the evaluation. Performance parameters like recall, accuracy, precision, and F1 score are considered to evaluate the algorithms' efficacy. The investigation's expected outcomes are intended to increase doctors' ability to diagnose cardiac disease more accurately. Moreover, these results may aid in creating more complex classification models for diagnosing cardiac conditions.
Sosialisasi Website SEA Sebagai Sarana Pendukung Sekolah Perempuan Kreatif Batursari (SEKARI) Primavieri Rhesa Ardana; Gustina Alfa Trisnapradika; Dzaki Asari Surya Putra; Mustafid Kaisalana; Sri Winarno
ABDI: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Vol 6 No 4 (2024): Abdi: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat
Publisher : Labor Jurusan Sosiologi, Fakultas Ilmu Sosial, Universitas Negeri Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24036/abdi.v6i4.981

Abstract

Desa Batursari merupakan desa yang berpenduduk 17.622 jiwa, dan terdapat 3.964 jiwa perempuan desa. Desa Batursari menghadapi beberapa masalah terkait perempuan, seperti pernikahan dini, jerat pinjaman online, kriminalitas, kekerasan seksual, serta banyaknya perempuan yang tidak bekerja. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, tim PPK Ormawa HMTI membuat sekolah non formal yang ditujukan perempuan batursari bernama Sekolah Perempuan Kreatif Batursari (SEKARI) yang bertujuan sebagai upaya peningkatan keterampilan dan pengetahuan, dilengkapi juga dengan LMS bernama Sekari Edu Academy (SEA) sebagai sarana utama dalam akses materi pembelajaran. Metode yang digunakan yaitu ceramah, demo praktik, diskusi, dan evaluasi. Sosialisasi dilaksanakan selama 2 hari dengan tujuan untuk meningkatkan pengetahuan peserta mengenai fitur-fitur yang menunjang pembelajaran di Sekari yaitu pretest, postest, dan unduh materi pembelajaran. Hasil nilai pretest posttest ini diolah menjadi evaluasi pada kegiatan sosialisasi sehingga berdampak pada peningkatan pengetahuan dan keterampilan perempuan Desa Batursari.
Comparison of ArcFace and Dlib Performance in Face Recognition with Detection Using YOLOv8 nurlita, Berliana Wahyu; Sri Winarno; Adhitya Nugraha; Almas Najiib Imam Muttaqin; Yasmin Zarifa; Pramesya Mutia Salsabila; Ghina Fairuz Mumtaz7
INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Vol. 9 No. 2 (2024): November
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/3jy3dy73

Abstract

This study compares the performance of ArcFace and Dlib models in face recognition with YOLOv8 used for face detection on a limited dataset. The evaluation used metrics such as accuracy, F1-score, recall, and precision. ArcFace, which employs the Additive Angular Margin Loss method, demonstrated superior performance with the highest accuracy of 0.90, precision of 0.90, recall of 1.00, and an F1-score of 0.95. Meanwhile, Dlib achieved an accuracy of 0.57, precision of 0.57, recall of 1.00, and an F1-score of 0.73. The aim of the study was to find the best model in terms of accuracy. ArcFace proved to be more accurate and suitable for applications requiring high reliability, such as advanced security systems, identity verification, and research that demands high precision in face recognition. Dlib, although less accurate, offers speed and simplicity, making it suitable for rapid prototyping and lightweight applications with limited resources. The results indicate that ArcFace outperforms in face recognition on limited datasets, while Dlib is more appropriate for simple applications requiring lightweight computation. This study provides guidance for developers in selecting the appropriate face recognition model to meet specific needs in both industry and research.
Co-Authors Adhitya Nugraha Ahmad Alaik Maulani Ailsa Nurina Cahyani Almas Najiib Imam Muttaqin Dzaki Asari Surya Putra Ghina Fairuz Mumtaz7 Gustina Alfa Trisnapradika Junta Zeniarja Mustafid Kaisalana nurlita, Berliana Wahyu Pramesya Mutia Salsabila Primavieri Rhesa Ardana Putri, Rusyda Tsaniya Eka Rusnandari Retno Cahyani Tri Puji Hastuti Yasmin Zarifa