Claim Missing Document
Check
Articles

Found 19 Documents
Search

PROSES IMPLEMENTASI BIOINFORMATIKA PADA DIGITALISASI DATA GENETIKA MANUSIA Herman, Herman; Sunardi, Sunardi; Famuji, Tri Stiyo
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 14, No 1 (2023): JURNAL SIMETRIS VOLUME 14 NO 1 TAHUN 2023
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/simet.v14i1.9064

Abstract

Perkembangan ilmu biologi menjadi pesat khususnya genetika yang  mengakibatkan lonjakan berbagai eksperimen data genetika manusia sebagai pembawa informasi genetik untuk analisis pewarisan sifat dan duplikasi, serta untuk kegiatan forensik. Digitalisasi data genetika dibutuhkan untuk mempermudah penelitian dan pengembangan. Bioinformatika merupakan data hasil eksperimen dari laboratorium para peneliti ahli biologi molekuler ataupun biomedis untuk mempermudah pengolahan data genetika manusia dengan teknologi komputasi. Data digital dari genetika dapat disimpan dalam database dengan format tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan langkah-langkah untuk digitalisasi data dari genetika manusia dari sampel biologi menjadi data digital. Bentuk dari data digital genetika manusia dapat digunakan untuk penelitian oleh para ahli biologi menggunakan perangkat lunak yang dapat membaca file dengan format FASTA. FASTA merupakan salah satu jenis file untaian dari beberapa jenis file format untaian protein yang tersedia di GenBank (database penyedia untaian protein). Data digital dari genetika akan dapat digunakan pada penelitian selanjutnya oleh ahli biologi tanpa harus mengambil sampel biologi.
Smart Contract Penyimpanan Data Genetika Manusia Berbiaya Murah pada Blockchain Ethereum Famuji, Tri Stiyo; Herman, Herman; Sunardi, Sunardi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 3: Juni 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.1137558

Abstract

Genetika manusia merujuk pada informasi yang dikumpulkan tentang genom atau warisan genetik individu manusia. Data ini mencakup sekuens DNA, variasi genetik, mutasi, dan informasi lain yang terkait dengan sifat dan karakteristik genetik individu manusia. Data genetika manusia diperoleh melalui serangkaian proses, meliputi penguntaian genetik, pengujian genetik, analisis DNA, dan pemetaan genetik. Data genetika terutama pada manusia merupakan data yang bersifat privat yang harus dilindungi keamanan dan kerahasiaanya. Beberapa penelitian telah menggunakan teknologi Blockchain untuk menyimpan data yang memerlukan keamanan ekstra. Blockchain memberikan solusi untuk perlindungan dan pengelolaan data dengan fitur teknologinya yang terdesentralisasi, terenkripsi, setiap transaksi bisa ditelusuri, dan antitampering atau sulit dimodifikasi. Penelitian menerapkan teknologi Blockchain untuk menyimpan dan mengelola data genetik. Sebagai bahan penelitian data genetika manusia diakusisi dari NCBI repository. Data genetik tersebut disimpan dalam Smart contract pada blockchain Ethereum yang ditulis menggunakan bahasa pemrograman Solidity. Setiap transaksi dan penyimpanan data pada Ethereum dibebankan biaya yang cukup mahal atau yang dikenal dengan biaya gas maka penelitian ini menawarkan solusi hanya menyimpan signature saja dari data genetik itu dalam blockchain. Data genetik yang riil dan berukuran besar disimpan dalam InterPlanetary File System (IPFS). Hasil pengujian menjalankan smart contract pada blockchain Ethereum yang hanya menyimpan signature data genetik ini menunjukkan biaya gas yang sangat efisien karena hanya menyimpan 256 bit saja dari data genetik riilnya yang dapat mencapai giga byte.
Budidaya Lele Dalam Ember dan Upaya Pemasaran Digital Menggunakan Media Sosial Alya Masitha; Tri Stiyo Famuji; Adiyah Mahiruna; Rahmat Riansyah; Maulana Muhammad Jogo Samodro
Jurnal Pengabdian Masyarakat Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 4 (2024): Desember : Jurnal Pengabdian Masyarakat Sains dan Teknologi
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Cenderawasih

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58169/jpmsaintek.v3i4.639

Abstract

The community service program titled 'Catfish Farming in Buckets and Digital Marketing Efforts Using Social Media' aims to provide participants with both theoretical knowledge and practical skills on simple, cost-effective, and appropriate methods for catfish farming in limited spaces. This initiative responds to the needs of the Tembalang community, which seeks to engage in farming activities on limited land while also exploring ways to market their agricultural products via social media platforms. The training was conducted using a participatory approach, which incorporated theory, hands-on practice, and interactive discussions. The content of the training included, among other things, techniques for catfish farming in buckets as well as strategies for utilizing social media to market the cultivated catfish products. Participants were guided to apply proper aquaculture practices using the provided cultivation buckets and equipment, and were then asked to capture images of their farming outcomes to be used as marketing content on social media. The implementation of this activity proceeded smoothly, and the participants showed strong enthusiasm throughout the process. It is anticipated that this training will enable the Tembalang community to effectively leverage technology, particularly social media platforms such as WhatsApp, as a tool for digital marketing of their catfish farming products.
Evaluasi Sentimen Pengguna ChatGPT Menggunakan Naive Bayes: Tinjauan dari Confusion Matrix dan Classification Report Dianda Rifaldi; Tri Stiyo Famuji; Bella Okta Sari Miranda; Fauzan Purma Ramadhan; Iriene Putri Mulyadi; Vanji Saputra6; Fanani, Galih Pramuja Inngam
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.v3i2.1990

Abstract

The development of artificial intelligence (AI) technology, particularly in natural language processing (NLP), has led to various innovations, including ChatGPT. Its growing popularity highlights the need for user sentiment analysis. This study evaluates user sentiment toward ChatGPT using the Naive Bayes algorithm. The dataset, obtained from Kaggle, consists of 500 labeled English tweets categorized as positive, neutral, or negative. The process involved text preprocessing, TF-IDF feature extraction, data splitting (80% training, 20% testing), and model training. The results show an accuracy of 56%, with the highest f1-score in the negative class (0.67) and the lowest in the neutral class (0.38). The model exhibits classification imbalance, with high precision but low recall in the neutral class, and high recall but low precision in the positive class. The confusion matrix further confirms frequent misclassifications between classes. These findings reflect the limitations of Naive Bayes in handling contextual relationships in text data. Improvements can be achieved through data balancing, enhanced NLP-based feature representation, and the application of more complex classification algorithms.
Pengenalan Citra Batik Tradisional Menggunakan Deep Learning untuk Klasifikasi Motif Daerah Fanani, Galih Pramuja Inngam; Muhammad Amirul Mu'min; Yana Safitri; Setiawan Ardi Wijaya; Novi Tristanti; Tri Stiyo Famuji
Scientific: Journal of Computer Science and Informatics Vol. 2 No. 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Bima

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34304/scientific.v2i1.336

Abstract

Batik merupakan warisan budaya Indonesia yang kaya akan nilai estetika dan keragaman motif berdasarkan asal daerahnya. Namun, upaya digitalisasi dan klasifikasi motif batik secara otomatis masih menghadapi tantangan, terutama dalam hal ketersediaan dataset representatif dan pendekatan pemodelan yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi motif batik berdasarkan daerah asal menggunakan metode deep learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN). Dataset citra batik yang digunakan terdiri dari 1.200 gambar, mewakili empat daerah utama yaitu Solo, Pekalongan, Cirebon, dan Madura. Model CNN dirancang dengan empat blok konvolusi dan dua fully connected layer, serta dilatih menggunakan optimizer Adam dan teknik early stopping. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model mencapai akurasi klasifikasi yang tinggi dan mampu membedakan motif berdasarkan karakteristik visual khas masing-masing daerah. Meskipun terdapat sedikit kesalahan klasifikasi antara motif yang memiliki kemiripan visual, secara keseluruhan model menunjukkan kinerja yang baik dan stabil. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan deep learning efektif dalam mengenali motif batik secara otomatis dan berpotensi diimplementasikan dalam aplikasi edukasi budaya maupun promosi digital batik berbasis kecerdasan buatan.
Analisis Perancangan Sistem Informasi Pendukung Keputusan untuk Mitigasi Bencana Alam Berbasis Data Real-Time Fathir; Tri Stiyo Famuji; Erin Eka Citra; Siti Mutmainah
Scientific: Journal of Computer Science and Informatics Vol. 2 No. 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Bima

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34304/scientific.v2i1.339

Abstract

Sistem informasi pendukung keputusan (SPK) berbasis data real-time memiliki peran krusial dalam mitigasi bencana alam, terutama di kawasan rawan seperti Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perancangan SPK yang mampu memproses data real-time dari berbagai sumber, seperti sensor lingkungan, satelit, dan media sosial, guna mendukung pengambilan keputusan yang cepat dan akurat oleh pihak berwenang. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, desain sistem menggunakan pendekatan berbasis cloud, dan pengujian prototipe dengan skenario simulasi bencana. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dirancang dapat mengurangi waktu respons hingga 40% dan meningkatkan akurasi prediksi risiko bencana sebesar 75%. Pembahasan menyoroti pentingnya integrasi teknologi big data dan machine learning dalam meningkatkan efektivitas mitigasi. Kesimpulannya, SPK berbasis data real-time menawarkan solusi inovatif untuk mengatasi tantangan mitigasi bencana alam di era digital.
EKSPLORASI SENTIMEN PENGGUNA X TERHADAP ISU KESEHATAN MENTAL BERBASIS MACHINE LEARNING Rifaldi, Dianda; Famuji, Tri Stiyo; Fanani, Galih Pramuja Inngam; Ramadhan, Fauzan Purma; Mulyadi, Iriene Putri; Saputra, Vanji
Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Sistem Informasi Vol. 5 No. 2 (2025)
Publisher : Department of Information System Muhammadiyah University of Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/seis.v5i2.9594

Abstract

Mental health has become an increasingly relevant topic in the digital era, particularly on social media platforms such as X, which serve as public spaces for expressing opinions and sharing personal experiences. This study aims to analyze public sentiment toward mental health topics on Twitter using the Multinomial Naive Bayes algorithm. Data were collected from tweets containing mental health-related keywords and processed through text cleaning and feature extraction using the TF-IDF method. The classification results showed that the model achieved an accuracy of 71%, with stronger performance in identifying negative sentiment compared to positive sentiment. A WordCloud visualization also revealed the frequent appearance of terms such as “mental,” “health,” “self,” and “disorder,” reflecting the main focus of online discussions. These findings indicate that machine learning-based sentiment analysis is effective in capturing public perceptions of mental health issues on social media. This research is expected to contribute to the development of digital communication strategies and real-time monitoring of psychosocial issues in online spaces.
PELATIHAN EDUKASI DAMPAK POSITIF DAN NEGATIF BERMEDIA SOSIAL PADA REMAJA Alya Masitha; Muhammad Kunta Biddinika; Abdul Fadlil; Tri Stiyo Famuji; Rezki; Rio Anggara
Jurnal Pengabdian Informatika Vol. 2 No. 2 (2024): JUPITA Volume 2 Nomor 2, Februari 2024
Publisher : Jurusan Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana

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

Abstract

Berawal dari Program Pemberdayaan Umat (PRODAMAT) yang bertujuan untuk yang pertama memberikan edukasi kepada para remaja dalam bermedia sosial. Tujuan kedua memberikan pelatihan kepada para remaja untuk menyampaikan pendapat di media sosial dengan baik dan bijak sehingga tidak menyinggung pihak lain. Pelatihan ini dilaksanakan di SMK Miftahul Huda Sambungmacan, Sragen dan diikuti oleh 35 siswa dan siswi. Pelatihan dilaksanakan secara luring dalam satu sesi pertemuan. Pengabdian ini ditujukan untuk kaum muda, baik laki-laki maupun perempuan. Pendekatan yang digunakan dalam pengabdian kepada siswa SMK Miftahul Huda Sambungmacan, Sragen ini menggunakan penyampaian materi yang dilanjutkan dengan sesi tanya jawab di akhir acara. Sesi tanya jawab ini memberikan kesempatan kepada para siswa untuk bertanya terkait dengan topik konsultasi, tetapi juga untuk bertanya tentang topik di luar topik yang diberikan. Berdasarkan respon dari para siswa setelah pelatihan dilaksanakan menyatakan bahwa 62,9% menyatakan sangat setuju bahwa media sosial bermanfaat bagi sekolah dan kegiatan di luar sekolah. Hasil ini didapatkan dari pemberian pertanyaan kuesioner kepada para siswa setelah pelatihan dilaksanakan.
PENINGKATAN KREATIVITAS MELALUI PELATIHAN GAME EDUKATIF BERBASIS ANDROID DI SMK N 1 KAWUNGANTEN Yusuf, Dede; Famuji, Tri Stiyo; Sumantri, Raden Bagus Bambang; Hakim, Walidy Rahman
Mitra Mahajana: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 6 No. 2 (2025): Volume 6 Nomor 2 Juli 2025
Publisher : LPPM Universitas Flores

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37478/mahajana.v6i2.5662

Abstract

This community service activity aims to enhance the creativity of students at SMK Negeri 1 Kawunganten through training in the development of Android-based educational games. The background of this initiative is the need to empower students to become creators of digital technology, rather than merely users, amid the rapid growth of the gaming and mobile technology industries. The training was conducted using the QuickAppNinja platform, which enables participants to create quiz-based games without requiring programming skills. The methods used included lectures, demonstrations, hands-on practice, and participatory evaluation, with an approach tailored for beginners. The activity lasted four hours and covered the introduction to educational game concepts, game creation practice, and evaluation sessions. The results showed that after the training, the majority (71%) of participants experienced an increase in confidence in developing Android-based applications and could follow the training process effectively, producing simple game prototypes. This training enhanced students’ digital literacy, technical skills, and confidence in creating digital products. In conclusion, the Android-based educational game training proved effective in fostering student creativity and is a relevant strategy to strengthen competencies in the creative industry era.
Sosialisasi Literasi Digital dan Analisis Data Psikologis Siswa SMK Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Website Yusuf, Dede; Mayji Danardono; Dinar Danan Sukmawati; Tri Stiyo Famuji; Raden Bagus Bambang Sumantri; Walidy Rahman Hakim
Jurnal Arba - Multidisiplin Pengabdian Masyarakat Vol. 3 No. 1 (2026): Februari
Publisher : Jurnal Arba - Multidisiplin Pengabdian Masyarakat

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

Abstract

Advances in information technology require vocational school students to possess strong digital literacy skills and be aware of their psychological well-being. This community service activity was conducted at SMK Muhammadiyah Karangpucung as part of the TMMD program, a collaboration between Al-Irsyad University Cilacap (UNAIC) and the Indonesian National Armed Forces (TNI). This program aims to improve digital literacy understanding and introduce the use of website-based psychological analysis technology with the Naive Bayes algorithm. This algorithm functions to process student psychological assessment data and classify them into interest and talent categories based on the highest probability, so that the results obtained are more measurable and objective. Based on the pretest evaluation, only 30% of students correctly understood their interests and talents based on self-assessment. After participating in digital literacy socialization and training on the use of the Naive Bayes-based psychological analysis system, posttest scores increased to 90% of students who had identified their interests and talents based on the recommendations of the system analysis results. This indicates a significant increase in students' understanding of scientific interest and talent mapping assisted by digital technology. This activity serves as a concrete example of synergy between universities, defense institutions, and vocational schools in building an educational ecosystem that is adaptive to technology and supports ongoing monitoring of students' psychological well-being.