Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.682
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Planesa TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Jurnal Informasi Sains dan Teknologi (ISAINTEK) Jurnal Abdi Inovatif : Pengabdian kepada Masyarakat Journal of Mandalika Literature
Shafira Febriani
STMIK AMIK Bandung
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Social Sciences Other

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search

 1 
STUDI LITERATUR: VISUALISASI DATA UNTUK PENGELOLAAN SAMPAH DALAM PERENCANAAN SMART CITY KOTA BANDUNG Febriani, Shafira; Andriani, Yolanda Georgia; Pratiwi, Elisabeth; Chaniago, Muhammad Fauzi Alexander; Lestari, Anggi Cipta
Jurnal Planesa (Planologi) Vol 16, No 1 (2025): Jurnal Planesa Perencanaan Wilayah dan Kota
Publisher : Universitas Esa Unggul

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

Abstract

Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengkaji peran visualisasi data pada pengelolaan sampah sebagai bagian dari perencanaan Smart City di Kota Bandung melalui pendekatan studi literatur. Visualisasi data geografis memainkan peran penting dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan sampah dengan menyediakan informasi yang lebih akurat dan mudah dipahami bagi pemangku kepentingan dan masyarakat. Dengan memanfaatkan teknologi visualisasi data, sistem pengelolaan sampah dapat dioptimalkan sehingga menghasilkan pengelolaan yang lebih efektif dan berkelanjutan. Studi ini mengeksplorasi berbagai metode visualisasi data yang telah diterapkan dalam konteks pengelolaan sampah di kota-kota pintar lainnya serta potensi penerapannya di Kota Bandung. Kajian literatur ini juga membahas tantangan dan peluang yang dihadapi dalam implementasi visualisasi data, termasuk isu teknis, sosial, dan kebijakan. Hasil penelitian menegaskan bahwa integrasi visualisasi data dalam sistem pengelolaan sampah dapat meningkatkan kesadaran dan partisipasi masyarakat, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik oleh pemerintah kota. Dengan demikian, visualisasi data berperan sebagai katalis dalam upaya mewujudkan Kota Bandung sebagai Smart City yang berkelanjutan dan inovatif.
Implementasi Website PPDB untuk Optimalisasi Pelaporan di RA Qurrota A’yun Lestari, Anggi Cipta; Darsono, Dede; Febriani, Shafira; Almira, Elsya
Journal of Mandalika Literature Vol. 6 No. 3 (2025)
Publisher : Institut Penelitian dan Pengembangan Mandalika (IP2MI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36312/jml.v6i3.4827

Abstract

Penelitian ini mengkaji masalah Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di RA Qurrota A’yun, Kabupaten Bandung, yang ditandai dengan peningkatan jumlah peserta didik namun penerapan sistem PPDB online masih belum optimal pada tingkat prasekolah. Untuk mengatasi kendala tersebut, dikembangkan aplikasi PPDB online berbasis website dengan metode Rapid Application Development (RAD), yang memungkinkan pengembangan dilakukan secara cepat dan iteratif. Aplikasi ini dirancang untuk menyederhanakan proses pendaftaran, mengotomatisasi pengumuman hasil seleksi, serta menghasilkan laporan digital guna meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses administrasi, serta mengurangi risiko kesalahan input data yang membebani operator. Evaluasi menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) menunjukkan performa yang baik, terutama dalam hal daya tarik, efisiensi, dan ketepatan, meskipun terdapat ruang untuk meningkatkan kejelasan informasi. Diharapkan, penerapan sistem ini tidak hanya meningkatkan kualitas layanan administrasi di RA Qurrota A’yun, tetapi juga dapat dijadikan contoh bagi prasekolah lain di Kabupaten Bandung.
RANCANG BANGUN APLIKASI WEB SISTEM INFORMASI KEMAHASISWAAN DI STMIK AMIK BANDUNG Shafira Febriani; Yolanda Georgia Andriani; Yuda Saputra
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 8 No. 2 (2025): MISI Juni 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v8i2.1647

Abstract

Kemahasiswaan STMIK "AMIKBANDUNG" masih dihadapkan pada berbagai kendala dalam pengelolaan data mahasiswa, mulai dari pencatatan aktivitas, pengajuan proposal kegiatan, hingga pelacakan alumni. Seluruh proses tersebut masih dilakukan secara manual, sehingga kurang efisien, membutuhkan waktu lama untuk verifikasi data, dan menambah beban kerja dosen wali serta staf kemahasiswaan. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sebuah sistem informasi kemahasiswaan berbasis web. Sistem ini dirancang agar dapat menangani pengajuan Angka Kredit Aktivitas Mahasiswa (AKAM), proposal Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM), serta pelacakan alumni secara lebih terstruktur. Pengembangan sistem dilakukan dengan pendekatan Software Development Life Cycle (SDLC) menggunakan metode Agile, serta memanfaatkan teknologi Vue.js, Express.js, dan MySQL. Pengujian dilakukan dengan metode Black-box testing dan hasilnya menunjukkan bahwa sistem mampu memenuhi kebutuhan pengguna. Sistem yang dihasilkan diharapkan dapat menjadi solusi terpadu yang meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan kegiatan kemahasiswaan.
Mengungkap Etika Generatif AI: Peran Kreatif Komik Digital dalam Kampanye Kesadaran Andriani, Yolanda Georgia; Febriani, Shafira; Endarini, Endah Riana; Farhan, Muhammad
Journal of Mandalika Literature Vol. 6 No. 3 (2025)
Publisher : Institut Penelitian dan Pengembangan Mandalika (IP2MI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36312/jml.v6i3.5124

Abstract

The rapid integration of Artificial Intelligence (AI) in Indonesia’s creative industries, including graphic design, animation, music, and digital marketing, has driven efficiency and competitiveness. However, this advancement raises ethical concerns, particularly regarding originality, intellectual property rights (IPR), data privacy, and misinformation. Reports from Kominfo, Populix, and Statista highlight the growing AI adoption and its associated challenges, such as copyright infringement and job displacement. To address these issues, this study proposes the use of digital comics as an effective and relatable medium for ethical AI education, targeting Gen-Z young creatives aged 18–25 who are highly engaged with visual storytelling, digital platforms, and socially conscious content. Using a qualitative approach and Design Thinking methodology, by taking questionnaire samples with indicators of campuses with Visual Communication Design Study Programs in the city of Bandung. The digital comic Maya on the AI Ethic was developed to convey AI ethics through engaging narratives and relatable characters. The results indicate that digital comics enhance awareness of ethical AI usage, fostering a responsible and sustainable creative ecosystem.
Analisis Sentimen Topik #Kaburajadulu di Platform X Berbasis Model IndoBERtweet Rivaldo Nugraha; Shafira Febriani
Journal of Mandalika Literature Vol. 6 No. 3 (2025)
Publisher : Institut Penelitian dan Pengembangan Mandalika (IP2MI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36312/jml.v6i3.5338

Abstract

Media sosial telah menjadi sarana utama bagi individu untuk menyampaikan pendapat dan terlibat dalam diskusi mengenai berbagai topik yang sedang tren. Ekspresi tersebut sering kali mencerminkan beragam sentimen publik, yang umumnya dikategorikan sebagai mendukung (pro), menentang (kontra), atau netral. Analisis terhadap variasi sentimen ini sangat penting untuk memahami sikap dominan masyarakat terhadap suatu isu tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap sebuah topik yang sedang tren di Indonesia dengan menggunakan IndoBERTweet, sebuah model bahasa berbasis transformer yang telah dilatih sebelumnya menggunakan data Twitter berbahasa Indonesia. Model ini secara khusus dioptimalkan untuk memproses struktur bahasa informal yang umum digunakan di platform media sosial. Studi kasus yang dipilih berfokus pada isu yang banyak diperbincangkan dengan tagar #kaburajadulu di platform X (sebelumnya Twitter). Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menentukan sentimen yang paling dominan—apakah mayoritas pengguna menunjukkan sikap pro, kontra, atau netral terhadap topik tersebut. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan scraping terhadap tweet yang terkait dengan tagar tersebut, kemudian dilanjutkan dengan proses pra-pemrosesan dan pelabelan sentimen. Model IndoBERTweet digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen, dan kinerjanya dievaluasi menggunakan empat metrik standar: akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil eksperimen menunjukkan performa model yang sangat baik, dengan semua metrik evaluasi melebihi 94%, yang menunjukkan tingkat keandalan tinggi dalam klasifikasi sentimen untuk tweet berbahasa Indonesia.
Intelligent Flood Monitoring System Using IoT and Real-Time Notifications Shafira Febriani; Muhamad Aziz Arrozaq; Rivaldo Nugraha; Anggi Cipta Lestari
Jurnal Informasi, Sains dan Teknologi Vol. 8 No. 2 (2025): Desember: Jurnal Informasi Sains dan Teknologi
Publisher : Politeknik Negeri FakFak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/isaintek.v8i2.384

Abstract

Flood is a frequent natural disaster in Indonesia, often exacerbated by delays in information delivery from conventional manual monitoring systems. This study aims to design and build an automatic flood early warning system based on the Internet of Things (IoT) integrated with a web dashboard and WhatsApp notifications. The system utilizes the ESP32 microcontroller and MaxBotix MB7389 ultrasonic sensor for real-time water level data acquisition. The Research and Development (R&D) method was employed, focusing on device accuracy validation and system integration. The measured data is transmitted to a .NET-based server and stored in a PostgreSQL database. Results indicate that the system functions according to design. Sensor accuracy testing demonstrated a high degree of precision (99.12% - 100%) compared to manual measurements. Furthermore, the system successfully sends timely warning notifications via WhatsApp when water levels exceed predefined thresholds, providing a more effective solution than manual monitoring to enhance community preparedness.
Segmentasi Kualitas Air Sungai Indonesia dengan Machine Learning untuk Penilaian Kelayakan Bahan Baku Minum Shafira Febriani; Revi Firzatulloh; Rivaldo Nugraha; Anggi Cipta Lestari; Okyza Maherdi Prabowo; Yolanda Georgia Andriani
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol. 7 No. 4 (2026): Juni 2026
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v7i4.9824

Abstract

Sungai merupakan sumber daya air vital bagi kehidupan dan pembangunan di Indonesia, namun kualitasnya terus menurun akibat pencemaran domestik dan industri. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi kualitas air sungai di 38 provinsi di Indonesia berdasarkan Indeks Kualitas Air (IKA) serta parameter fisik, kimia, dan mikrobiologis tahun 2023. Segmentasi ini difungsikan untuk mendukung pemantauan dan penilaian kelayakan sungai sebagai bahan baku air minum. Metodologi penelitian mengikuti kerangka kerja Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dengan menerapkan algoritma klasterisasi K-Means dan Hierarchical Clustering. Data yang dimanfaatkan bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang mencakup parameter seperti pH, DO, BOD, COD, dan bakteri coliform. Meskipun evaluasi metrik internal (Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, dan Dunn Index) menunjukkan bahwa konfigurasi dua klaster memberikan performa matematis terbaik , penelitian ini menetapkan konfigurasi empat klaster menggunakan Hierarchical Clustering. Langkah ini diambil secara sadar agar hasil pengelompokan tetap relevan secara praktis dan selaras dengan empat tingkat klasifikasi mutu air nasional (Kelas I–IV) serta skala penilaian IKA. Hasil segmentasi menghasilkan empat klaster utama yang menggambarkan tingkat risiko kualitas air: sangat tercemar, buruk hingga sedang, pencemaran ekstrem, dan risiko mikrobiologis tinggi. Temuan penelitian mengonfirmasi bahwa tidak ada provinsi yang memenuhi kriteria Kelas I (layak minum tanpa pengolahan), dengan mayoritas wilayah berada pada kategori sedang hingga buruk (Kelas III dan IV). Visualisasi melalui dashboard interaktif memperkuat interpretasi data untuk mendukung pengambilan kebijakan berbasis bukti. Penelitian ini membuktikan efektivitas metode klasterisasi dalam menyediakan informasi akurat bagi pengelolaan strategi kualitas air sungai secara nasional di Indonesia.
IMPLEMENTASI IOT UNTUK EFISIENSI ENERGI LISTRIK: STUDI KASUS DI MASJID NASHRULHAQ, BANJARAN, KABUPATEN BANDUNG Shafira Febriani; Muhamad Iqbal Dzulkarnaen; Anggi Cipta Lestari; Yolanda Georgia Andriani
Jurnal Abdi Inovatif : Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 5 No. 1 (2026): Jurnal Abdi Inovatif : Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Nusa Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31938/jai.v5i1.958

Abstract

The efficiency of electrical energy use in public buildings such as mosques is often neglected due to lack of continuous technical supervision, which can lead to operational waste from negligence in turning off electronic devices. This community service activity aims to design and evaluate an Internet of Things (IoT)-based electrical energy monitoring and control system at the Nashrulhaq Banjaran Mosque using an ESP32 microcontroller. The system integrates ZMPT101B, ACS712, and DHT22 sensors for real-time acquisition of voltage, current, temperature, and humidity, with data visualized on the Blynk platform. During March–July 2025 implementation period, the system successfully collected 197,415 telemetry data entries. The evaluation results showed a weekly energy consumption of 2,814 kWh and a projected monthly operational cost of IDR 17,400 for the monitored load. With the remote-control feature, partners can instantly mitigate energy waste, potentially saving more than previous manual bills. Although data transmission reliability reached 100% (Packet Loss 0%), the Quality of Service (QoS) analysis recorded an average delay of 3,702.89 ms, indicating the need for further local network optimization to improve control responsiveness.
Integration of public electric vehicle charging stations into a single gateway platform for net zero emissions goals Fajar Sidiq Arrizal; Shafira Febriani
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 24, No 4: August 2026
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v24i4.27786

Abstract

The rapid adoption of electric vehicles (EVs) in Indonesia necessitates robust charging infrastructure. However, a major challenge is the highly fragmented network of public EV charging stations (SPKLU). Various operators utilize disparate protocols, resulting in isolated data silos and user range anxiety. This study proposes a nationally scalable application programming interface (API)-based gateway for cross-operator SPKLU integration. The system uses an event-driven internet of things (IoT) push mechanism. A standardized JavaScript object notation (JSON) API ensures interoperability and normalizes heterogeneous SPKLU data into a unified national dashboard. Pilot testing across 20 SPKLU locations in 10 major Indonesian cities validated cross-regional network reliability. The results demonstrate successful real-time status synchronization with a low margin of error (MoE) of 4.65%. To mitigate minor discrepancies caused by temporary network latency, a user interface (UI)-level timestamp transparency feature is proposed. Furthermore, by utilizing dynamic, region specific grid emission factors, the system accurately recorded an aggregated electricity consumption of approximately 3.5 million kWh in June 2025. This translates to an estimated 2.7 million kgCO₂eq in carbon emissions. Ultimately, this centralized platform eliminates information asymmetry for users. It also lays a crucial foundation for future smart grid integration, artificial intelligence (AI)-based demand forecasting, and Indonesia’s net zero emission (NZE) targets.
DETEKSI ABJAD BAHASA ISYARAT BISINDO REAL-TIME PADA SMARTPHONE MENGGUNAKAN YOLOV11 Rivaldo Nugraha; Rofik Adam Nugraha; Muhammad Abdul Mujib; Okyza Maherdy Prabowo; Anggi Cipta Lestari; Shafira Febriani
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 7 No. 2 (2026): Januari
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/joism.2026v7i2.2532

Abstract

Bahasa isyarat merupakan sarana komunikasi utama bagi komunitas tunarungu dan penyandang gangguan pendengaran, sekaligus berperan penting dalam meningkatkan inklusivitas sosial dan menjembatani kesenjangan komunikasi dengan masyarakat umum. Seiring meningkatnya jumlah penyandang gangguan pendengaran, diperlukan solusi komunikasi yang mudah diakses dan bersifat adaptif. Perkembangan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memberikan peluang untuk mengotomatisasi deteksi bahasa isyarat secara real-time. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi abjad BISINDO A–Z menggunakan dua pendekatan, yaitu YOLOv11 dan RF-DETR. YOLOv11 dipilih karena arsitekturnya ringan dan efisien untuk perangkat mobile, sedangkan RF-DETR digunakan sebagai pembanding berbasis Transformer dengan tingkat akurasi tinggi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa RF-DETR mencapai akurasi lebih tinggi dengan mAP@50 sebesar 99,8%, namun terbatas pada implementasi berbasis web. YOLOv11 memperoleh mAP@50 sebesar 99,4% dan berhasil diimplementasikan pada smartphone Android dengan kinerja real-time yang responsif. Temuan ini menunjukkan bahwa YOLOv11 lebih layak untuk aplikasi deteksi abjad BISINDO berbasis perangkat mobile.
Co-Authors Almira, Elsya Anggi Cipta Lestari Chaniago, Muhammad Fauzi Alexander Darsono, Dede Endarini, Endah Riana Fajar Sidiq Arrizal Muhamad Aziz Arrozaq Muhamad Iqbal Dzulkarnaen Muhammad Abdul Mujib Muhammad Farhan Okyza Maherdi Prabowo Okyza Maherdy Prabowo Pratiwi, Elisabeth Revi Firzatulloh Rivaldo Nugraha Rofik Adam Nugraha Yolanda Georgia Andriani Yuda Saputra