Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.456
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia Jurnal Riset Sistem dan Teknologi Informasi Masyarakat: Jurnal Pengabdian Cahaya Pengabdian Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat (PEMAS) Scientific Journal of Engineering Research
Tristanti, Novi
Unknown Affiliation
Religion Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search

 1 
Pelatihan Penggunaan Google Apps untuk Pengajaran bagi Para Guru SMPN 43 Bandar Lampung Irhash Ainur Rafiq; Novi Tristanti; Nur Makkie Perdana Kusuma; Asep Setyaji; Muhammad Kunta Biddinika; Sunardi Sunardi
Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia Vol 2 No 3 (2022): JPMI - Juni 2022
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpmi.607

Abstract

SMPN 43 Kota Bandar Lampung tidak luput dari penyelenggaraan pembelajaran secara daring akibat adanya pandemi Covid-19. Program pelatihan optimalisasi Google Apps ini diharapkan dapat mendukung proses belajar mengajar agar bisa berjalan efektif dan optimal. Tujuan pengabdian ini adalah untuk mengenalkan Google Apps (Forms, Docs, Sheets, Slides), Google Meet dan Google Classroom kepada para guru SMPN 43 Kota Bandar Lampung sehingga bisa proses belajar mengajar menjadi lebih optimal. Peserta pelatihan adalah 19 guru SMP Negeri 43 Bandar Lampung dengan berbagai background pendidikan. Pelatihan dilaksanakan secara daring melalui Google Meet. Survei dilakukan kepada peserta untuk mendapatkan kondisi sebelum dan setelah pelatihan. Evaluasi terhadap peserta dilakukan berdasarkan respon peserta terhadap pertanyaan dalam angket sebelum dan sesudah pelatihan. Hasil menunjukkan bahwa 100% guru merasa terbantu dengan adanya pelatihan ini. Tingkat keberhasilan sebesar 100% terlihat pada pengetahuan guru tentang Google Apps yang meliputi Google Form, Google Meet, Google Classroom, Google Docs, Google Sheet, dan Google Slide bertambah setelah mengikuti pelatihan.
The Application of The Manhattan Method to Human Face Recognition Sunardi; Abdul Fadlil; Novi Tristanti
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 6 No 6 (2022): Desember 2022
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v6i6.4265

Abstract

In face recognition, the input image used will be converted into a simple image, which will then be analyzed. The analysis was carried out by calculating the distance of data similarity. In the process of measuring data similarity distances, they often experience problems implementing complex algorithm formulas. This research will solve this problem by implementing the Manhattan method as a method of measuring data similarity distances. In this study, it is hoped that the Manhattan method can be used properly in the process of matching test images and training images by calculating the proximity distance between the two variables. The distance sought is the shortest distance; the smaller the distance obtained, the higher the level of data compatibility. The image used in this study was converted into grayscale to facilitate the facial recognition process by thresholding, namely the process of converting a grayscale image into a binary image. The binary image of the test data is compared with the binary image of the training data. The image used in this study is in the Joint Photographic Experts Group (JPEG) format. Testing was carried out with 20 respondents, with each having two training images and two test images. The research was conducted by conducting experiments as many as 20 times. Facial recognition research using the Manhattan method obtains an accuracy of 70%. The image lighting used as the dataset influenced the accuracy results obtained in this study. Based on the results of this study, it can be concluded that the Manhattan method is not good for use in facial recognition research with poor lighting.
Penerapan Metode Euclidean pada Pengenalan Wajah Siswa Taman Kanak-Kanak Novi Tristanti; Sunardi Sunardi; Abdul Fadlil
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (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.v10i1.3159

Abstract

Pengenalan wajah merupakan tugas yang mudah bagi manusia. Seseorang dapat mengenali, mengingat, dan membedakan wajah orang hanya dengan ekpresi yang dilihat. Sedangkan pada komputer, mengenali wajah membutuhkan proses khusus seperti mengubah citra menjadi keabuan atau grayscale, lalu mengubah citra grayscale menjadi citra biner dan menghitung jarak kedua citra training dan citra testing. Citra input yang digunakan pada penelitian ini diubah kedalam bentuk grayscale untuk mempermudah langkah selanjutnya yaitu tresholding, yang merupakan proses pengubahan citra grayscale kedalam citra biner. Citra biner dari data uji yang diperoleh dari proses tresholding akan dibandingkan dengan citra biner dari data latih dengan menggunakan metode Euclidean. Penelitiam ini menggunakan metode Euclidean sebagai metode untuk menganalisis dan memecahkan masalah. Metode ini merupakan perhitungan untuk pencarian kedekatan nilai jarak dari dua variabel. Pengujian ini dilakukan dengan data training menggunakan 10 respoden dengan masing-masing 2 citra. Data uji menggunakan 10 responden dengan masing-masing 2 citra. Penelitian pengenalan wajah menggunakan Euclidean mendapatkan hasil akurasi sebesar 100%. Penentuan kecocokan citra dilihat berdasarkan hasil dari nilai terkecil dari citra yang diujikan terhadap data training. Nilai-nilai tersebut didapatkan berdasarkan kriteria yang digunakan pada penelitian ini yaitu tresholding. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa metode Euclidean layak untuk digunakan pada penelitian pengenalan wajah.
PELATIHAN PENGENALAN HURUF DAN ANGKA MENGGUNAKAN APLIKASI QREATIF Latifah, Rizka; Setiani, Hani; Tristanti, Novi
Masyarakat: Jurnal Pengabdian Vol. 2 No. 1 (2025)
Publisher : Yayasan Pendidikan Dan Pengembangan Harapan Ananda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58740/m-jp.v2i1.352

Abstract

Salah satu tantangan umum dalam pendidikan anak usia dini adalah kurangnya penguasaan anak terhadap pengenalan huruf dan angka. Masalah kurangnya pengenalan huruf dan angka pada anak usia dini dapat diatasi dengan memanfaatkan teknologi digital. Adapun tujuan utama pengabdian masyarakat ini adalah untuk mengenalkan huruf dan angka pada anak usia dini menggunakan aplikasi Qreatif “Calistung”. Aplikasi Qreatif “Calistung” hadir sebagai solusi inovatif yang menawarkan pengalaman belajar yang interaktif dan menyenangkan. Melalui aplikasi ini, anak-anak dapat dengan mudah mengenal huruf dan angka, sehingga mampu mempersiapkan mereka untuk tahap pendidikan selanjutnya. Pengabdian ini dilakukan dengan metode pelatihan dan ceramah. Pelaksaan pelatihan dibagi menjadi 3 tahapan yaitu: pengenalan huruf, pengenalan angka, dan evaluasi. Berdasarkan hasil pengabdian yang dilakukan di TK Kemiri 03 Kebakramat, aplikasi Qreatif “Calistung” mendapatkan feedback positif dan mampu meningkatkan kemampuan mengenal huruf dan angka peserta didik.
Analisis dan Pengujian Kerentanan Website Menggunakan OWASP ZAP Pramuja Inngam Fanani, Galih; Muhammad Amirul Mu’min; Tristanti, Novi
Jurnal Riset Sistem dan Teknologi Informasi Vol. 3 No. 1 (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.v3i1.1886

Abstract

Penggunaan internet sedang meningkat, dengan situs web seperti mesin pencari, e-commerce, media sosial, dan portal berita yang sering diakses. Namun, situs web ini sering memiliki celah keamanan yang dapat dieksploitasi untuk ancaman siber. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan ketahanan web terhadap serangan siber dan memastikan pengalaman pengguna yang lebih aman, lebih andal dan data pengguna terlindungi. OWASP ZAP adalah alat keamanan yang banyak digunakan yang membantu organisasi mengidentifikasi dan mengatasi kerentanan dalam aplikasi web. Alat ini menawarkan fitur seperti pemindaian otomatis, kemampuan pengujian manual, dan fungsionalitas pelaporan yang komprehensif. Analisis kerentanan berbasis OWASP ZAP membantu mengidentifikasi tingkat keamanan aplikasi web melalui metode pemindaian pasif dan aktif, mendeteksi celah keamanan seperti injeksi SQL, skrip lintas situs, dan konfigurasi yang tidak aman. Temuan kerentanan seperti A01, A03, A04, A05, A06, A08, dan A09 yang mencakup ancaman seperti Cross-Site Scripting (XSS), Clickjacking, dan Man-in-the-Middle menyoroti pentingnya penerapan langkah-langkah mitigasi untuk melindungi keamanan situs web. Penerapan solusi seperti konfigurasi header keamanan (CSP, HSTS, dan X-Frame Options) serta perlindungan terhadap data sensitif sangat penting untuk mencegah eksploitasi. Sehingga dalam pencegahannya diperlukan penerapan protokol enkripsi, pembaruan perangkat lunak secara berkala, pelaksanaan penilaian kerentanan, dan pelatihan karyawan tentang praktik terbaik keamanan siber  
PENERAPAN METODE CORRELATED NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT KANKER PAYUDARA Setiani, Hani; Tristanti, Novi
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 9 No 1 (2025)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v9i1.4769

Abstract

Kanker payudara merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia, di mana deteksi dini sangat penting untuk meningkatkan prognosis pasien. Namun, metode tradisional yang bergantung pada pengalaman dokter masih rentan terhadap kesalahan diagnosis, yang dapat menghambat upaya penanganan yang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dalam klasifikasi kanker payudara dengan menerapkan metode Correlated Naïve Bayes (C-NBC). Metode ini dipilih karena kemampuannya untuk mengukur korelasi antara atribut dan kelas, yang dapat menghasilkan klasifikasi yang lebih tepat dan akurat. Penelitian ini menggunakan dataset Breast Cancer Coimbra yang terdiri dari 10 atribut untuk menguji kinerja kedua metode tersebut. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 88,57%, sementara metode Correlated Naïve Bayes berhasil meningkatkan akurasi klasifikasi hingga 91,42%, yang lebih tinggi sebesar 2,85% dibandingkan dengan metode Naïve Bayes. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode Correlated Naïve Bayes dapat meningkatkan performa klasifikasi penyakit kanker payudara dan dapat memberikan kontribusi terhadap pengembangan metodologi klasifikasi dalam bidang medis.
Cerdas Digital dengan Artificial Intelligence: Solusi Teknologi untuk Pelayanan dan Keamanan Publik Tristanti, Novi; Fanani, Galih Pramuja Inngam; Romadloni, Nova Tri; Efendi, Burhan; Setiani, Hani
Cahaya Pengabdian Vol. 2 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Apik Cahaya Ilmu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61971/cp.v2i1.207

Abstract

Artificial intelligence (AI)-based digital technology presents both opportunities and challenges for village security officers, particularly Village Supervisory Non-Commissioned Officers (Bhabinkamtibmas), in addressing the spread of hoaxes and meeting the demands for fast and efficient public services. The low level of digital literacy and practical skills in utilizing AI at the village level prompted the implementation of a community service program titled “Digital Intelligence with Artificial Intelligence: Technological Solutions for Public Service and Security.” This program aimed to enhance Bhabinkamtibmas’s understanding and ability to apply AI in public service and village security. The method used was a combination of theoretical and practical training for 30 Bhabinkamtibmas participants, covering three main topics: chatbot utilization for public services, face recognition for security support, and AI-based hoax content detection. Effectiveness was evaluated through pretest and posttest assessments. The results showed an average improvement of 40%, with posttest scores reaching 85% for chatbot usage, 80% for face recognition, and 75% for hoax detection. These findings demonstrate that practice-based training effectively improves Bhabinkamtibmas’s digital literacy and technical skills. In conclusion, this program successfully equips Bhabinkamtibmas as digital literacy agents capable of leveraging AI to strengthen public services and village security, contributing to the development of an adaptive Smart Policing ecosystem in the digital era.
Pelatihan Digital Marketing Berbasis AI dan Canva bagi Siswa SMK di Klaten untuk Meningkatkan Kompetensi Promosi Produk Fanani, Galih; Rifaldi, Dianda; Tristanti, Novi
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat (PEMAS) Vol. 2 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : Yayasan Ran Edu Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63866/pemas.v2i2.97

Abstract

Perkembangan teknologi digital menuntut siswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) menguasai keterampilan digital marketing yang relevan dengan kebutuhan industri. Observasi awal di SMK Negeri 1 Trucuk, Klaten, menunjukkan bahwa sebagian besar siswa belum memahami strategi promosi berbasis teknologi, khususnya pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) dan Canva. Penelitian ini bertujuan meningkatkan kompetensi promosi produk melalui pelatihan digital marketing berbasis AI dan Canva. Penelitian menggunakan metode experiential learning dengan tahapan pretest, materi, praktik pembuatan desain dan copywriting, diskusi kelompok, serta evaluasi posttest. Sebanyak 20 peserta (siswa SMK) yang aktif dalam kewirausahaan sekolah terlibat sebagai peserta. Hasil evaluasi menunjukkan rata-rata skor posttest meningkat 45% dibandingkan pretest. Peserta mampu menghasilkan konten promosi lebih kreatif, komunikatif, dan sesuai target pasar, serta memahami integrasi teknologi digital dalam strategi pemasaran. Pelatihan ini efektif sebagai model pengembangan literasi digital dan keterampilan promosi produk bagi siswa SMK di era industri 4.0.
Trends and Impact of the Viola-Jones Algorithm: A Bibliometric Analysis of Face Detection Research (2001-2024) Wijaya, Setiawan Ardi; Famuji, Tri Stiyo; Mu'min, Muhammad Amirul; Safitri, Yana; Tristanti, Novi; Dahmani, Abdennasser; Driss, Zied; Sharkawy, Abdel-Nasser; Al-Sabur, Raheem
Scientific Journal of Engineering Research Vol. 1 No. 1 (2025): January
Publisher : PT. Teknologi Futuristik Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64539/sjer.v1i1.2025.8

Abstract

The Viola-Jones algorithm remains a cornerstone in computer vision, particularly for object and face detection. This bibliometric study provides a comprehensive analysis of the algorithm’s academic impact and research trends, encompassing publication patterns, citation metrics, influential authors, and co-occurrence of keywords. The findings indicate a significant rise in research outputs and citations between 2016 and 2020, reflecting the algorithm's sustained relevance and application in various domains. Network visualization maps further reveal the algorithm's integration with diverse fields, including machine learning, image processing, and neural networks, emphasizing its versatility and adaptability to emerging technological challenges. Key research contributions include advancements in hybrid approaches, combining the Viola-Jones framework with techniques such as convolutional neural networks and HOG-SVM for improved detection accuracy. However, limitations such as computational inefficiency and sensitivity to environmental factors persist, presenting opportunities for innovation. This study concludes by highlighting future research directions, such as integrating deep learning and edge computing to enhance algorithmic performance in real-time and complex scenarios. This study provides a valuable reference for researchers and practitioners aiming to extend the Viola-Jones algorithm’s capabilities and applications by consolidating existing knowledge and identifying research gaps.
Co-Authors Abdul Fadlil Abdul Fadlil Al-Sabur, Raheem Asep Setyaji Dahmani, Abdennasser Dianda Rifaldi Driss, Zied Efendi, Burhan Fanani, Galih Fanani, Galih Pramuja Inngam Galih Pramuja Inngam Fanani Hani Setiani Irhash Ainur Rafiq Latifah, Rizka Muhammad Amirul Mu'min Muhammad Kunta Biddinika Nova Tri Romadloni Nur Makkie Perdana Kusuma Sharkawy, Abdel-Nasser sunardi sunardi Sunardi, Sunardi Tri Stiyo Famuji Wijaya, Setiawan Ardi Yana Safitri, Yana