Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.983
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Riset Sistem dan Teknologi Informasi Inovasi Gagasan Abdimas & Kuliah Kerja Nyata Informasi interaktif : jurnal informatika dan teknologi informasi Elconika: Jurnal Teknik Elektro
Triyadi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Other

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

Found 5 Documents
Search

 1 
Sosialisasi Penggunaan Aplikasi Canva pada Guru SDN Cidokom Gunung Sindur Bogor Bakhtiar, Muhammad Yusuf; Triyadi; Sihombing, Abeputra
Jurnal KKN Kuliah Kerja Nyata Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 3 (2024): Jurnal Inovasi Gagasan Abdimas dan Kuliah Kerja Nyata
Publisher : IGAKERTA Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70234/nedgqv61

Abstract

Canva merupakan suatu tools desain grafis untuk membantu dalam pembuatan desain kreatif yang mudah digunakan untuk semua kalangan. Dalam kegiatan ini, dilaksanakan pelatihan pembuatan media pembelajaran menggunakan Canva bagi guru-guru SDN Cidokom Gunung Sindur. Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan kemampuan peserta dalam pembuatan media pembelajaran menggunakan Canva. Kegiatan ini terdiri dari 3 tahapan yaitu perencanaan, pelaksanaan serta evaluasi dan pelaporan. Tahap pelaksanaan dilakukan dengan metode ceramah interaktif dan praktik. Pemaparan materi dilanjutkan dengan praktik pembuatan media pembelajaran. Hasil dari kegiatan pelatihan menunjukan adanya peningkatan pemahaman dari 70% guru menjadi 90% guru yang sudah mengenal dan dapat menggunakan aplikasi Canva Pendidikan, jadi dapat disimpulkan ada peningkatan tentang pemahaman, sehingga kegiatan ini efektif dalam meningkatkan penggunaan teknologi dalam Pendidikan.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK REKOMENDASI PENENTUAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN PENDEKATAN SAW Fauzan Natsir; Triyadi; Redo Abeputra Sihombing
Informasi Interaktif : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Vol. 8 No. 2 (2023): JII Volume 8, Number 2, Mei 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Teknik Universitas Janabadra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37159/jii.v8i2.24

Abstract

Pendidikan memiliki peran yang sangat penting dalam kehidupan masyarakat,tetapi biaya akan pendidikan yang besar menjadi kendala bagi banyak orang untuk dapat melanjutkan pendidikan. Pemerintah memberikan bantuan pendidikan melalui bantuan beasiswa belajar satu siswa. Dalam menentukan penerimaan beasiswa, banyak sekali kriteria-kriteria yang harus dimiliki oleh individu sebagai syarat dalam mendapatkan beasiswa. Masing-masing sekolah pasti memiliki kriteria-kriteria untuk menentukan siapa yang akan terpilih untuk menerima beasiswa. Pembagian beasiswa dilakukan oleh beberapa lembaga untuk membantu seseorang yang kurang mampu ataupun berprestasi selama menempuh studinya. Untuk membantu penentuan dalam menetapkan seseorang yang layak menerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus yaitu mencari alternatif terbaik bedasarkan kriteriakriteria yang telah ditentukan dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting). Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu siswa terbaik.
Pendidikan Digital dan Keamanan Data : Membangun Kesadaran dan Praktik Keamanan di Kalangan Pendidik Bakhtiar, Muhammad Yusuf; Fauzan Natsir; Triyadi; Redo Abeputra Sihombing
Jurnal KKN Kuliah Kerja Nyata Pengabdian Masyarakat Vol. 2 No. 1 (2025): Jurnal Inovasi Gagasan Abdimas dan Kuliah Kerja Nyata
Publisher : IGAKERTA Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70234/5n7zm558

Abstract

Pendidikan digital dan keamanan data telah menjadi topik penting dalam dunia pendidikan saat ini. Kemajuan teknologi juga membawa tantangan baru, terutama terkait dengan keamanan data. Sayangnya, kesadaran dan praktik keamanan data di kalangan pendidik masih perlu ditingkatkan dan beresiko menimbulkan masalah baru. Untuk mengatasi masalah tersebut, diadakannya kegiatan sosialisasi mengenai pentingnya membangun kesadaran dan praktik keamanan data di kalangan pendidik di SMPN 25 Depok yang bertujuan untuk meningkatkan pemahaman dan keterampilan pendidik dalam mengamankan data digital dalam proses pembelajaran daring. Kegiatan ini dilakukan melalui penyuluhan tentang pentingnya keamanan digital dan pelatihan yang mencakup pengenalan terhadap risiko-risiko keamanan data digital, praktik-praktik enkripsi data, manajemen hak akses, serta penyusunan kebijakan keamanan teknologi informasi. Hasil dari kegiatan menunjukkan peningkatan pemahaman dan keterampilan pendidik dalam mengamankan data digital mereka, serta komitmen untuk menerapkan praktik keamanan data yang lebih baik di institusi masing-masing.
Metode Forward chaining untuk Deteksi Gangguan Kejiwaan Dini Bakhtiar, Muhammad Yusuf; Triyadi; Sihombing, Redo Abeputra; Fauzan Natsir
Jurnal Riset Sistem dan Teknologi Informasi Vol. 3 No. 2 (2025): Jurnal Riset Sistem dan Teknologi Informasi (RESTIA)
Publisher : Universitas Aisyiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30787/restia.v3i2.1996

Abstract

Mental disorders are specific conditions associated with symptoms and pain that cause disruptions in psychosocial functioning. In general, people who want to diagnose mental disorders need to meet directly with a doctor. This research aims to develop an expert system that can assist in the process of diagnosing mental disorders, where this system can produce decisions equivalent to those of a doctor, so that the public no longer needs to meet a doctor directly for initial diagnosis. This research applies the forward chaining method with 5 types of disorders and 28 types of symptoms, which is a search technique that starts with known facts, then managed with existing data and applies inference rules to reach a conclusion. Thus, the application of this method has the potential to become an innovative solution in supporting the prevention and management of mental disorders from the early stages.
Perancangan Aplikasi Analisis Sentimen Terhadap Opini Penghapusan Skripsi pada Twitter menggunakan Metode Naïve Bayes Triyadi; Sihombing, Redo Abeputra; Natsir, Fauzan
Elconika: Jurnal Teknik Elektro Vol. 2 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Hasyim Asy`ari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33752/elconika.v2i1.5518

Abstract

Sentimen analysis is a text data mining model to obtain data about positive, neutral, or negative sentimen. Sentimen analysis is provided for people on social media in the delivery of reviews related to developing issues. Twitter is a social media where anyone is free to express their opinions. Twitter has almost 600 million users and generates more than 250 million tweets per day. Therefore, Twitter is considered a rich source of information. One of the topics or issues that have been developing lately in the world of education is related to the statement about the thesis being abolished. With the application of text mining techniques and classification methods we can determine whether the sentimen given by these people is positive, neutral, or negative. Algorithms that are often used in sentimen analysis with the Naïve Bayes classifier method. The challenge of this research is that with unstructured data and large amounts of data, it will be difficult to process and classify the data. To make it easier to process and classify the data, preprocessing stages are carried out before the twitter data is analyzed using the Naïve Bayes algorithm. In the initial stage, the input string will be cut from a sentence and then the process of removing words that are ambiguous or not needed. Then the words are first converted into text based on the basic word so that when weighting the value of the word between several sentences with different affixes is the same value and changing capital letters to lowercase letters. The results of the literature study and testing with this method resulted in the Naïve Bayes algorithm getting an accuracy value of 87.40% from a total of 54 tweets that were used as sample data.
Co-Authors Bakhtiar, Muhammad Yusuf Fauzan Natsir Redo Abeputra Sihombing Redo Abeputra Sihombing Sihombing, Abeputra