Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.386
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Abdi Masyarakat Saburai (JAMS) Jurnal Dedikasi untuk Negeri Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Jurnal Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Teknik Informatika (JILKOMSITI) Abdi Akommedia : Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal of Public Relations and Digital Communication (JPRDC) Global Science: Journal of Information Technology and Computer Science Journal Of Electrical Engineering And Technology
Julianto, Ribut
Universitas Indonesia Mandiri
Religion Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Edukasi Robotika untuk Siswa SMP Menumbuhkan Minat dan Kreativitas di Bidang STEM Julianto, Ribut
Jurnal Dedikasi untuk Negeri Vol 4, No 1 (2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UML

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36269/jdn.v4i1.3795

Abstract

Technological advancement in the era of the Fourth Industrial Revolution demands that the younger generation acquire 21st-century skills, particularly in science, technology, engineering, and mathematics (STEM). However, technological literacy at the junior high school level, especially in rural areas such as Jatiagung District, remains relatively low. This community service program aims to introduce basic robotics to junior high school students as an effort to foster interest and creativity in the STEM field. The program was implemented in six schools with a total of 120 participants, using lectures, demonstrations, and hands-on project-based activities. The results of pre-test and post-test assessments showed an average increase of 62.1% in students' knowledge. Additionally, students demonstrated high enthusiasm, strong teamwork skills, and successfully created simple and creative robotic projects. The involvement of teachers in this activity also supported the sustainability of the program at the partner schools. Robotics education has proven to be an effective approach for enhancing students’ technological literacy and supporting the development of education that is relevant to the challenges of the digital era.
THE IMPACT OF DIGITAL TV BROADCASTS ON VIEWING BEHAVIOR OF THE COMMUNITY OF BANDAR LAMPUNG CITY Azzahra SR, Rizka Annisa; Dukhi, Rizki; Julianto, Ribut; Sasora, Fajar
Journal of Public Relations and Digital Communication (JPRDC) Vol 1, No 01 (2023): Journal of Public Relations and Digital Communication (JPRDC)
Publisher : Universitas Sang Bumi Ruwa Jurai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24967/jprdc.v1i01.2498

Abstract

This research aims to investigate the impact of digital TV broadcasts on people's viewing behavior in Bandar Lampung City. Along with technological developments, the transition from analog television broadcasts to digital television broadcasts has occurred in many areas, including the city of Bandar Lampung. Understanding how these shifts affect people's viewing behavior is important to inform decision making and the development of future television broadcast strategies. Research reveals several challenges faced by society in adapting to digital TV broadcasts. These challenges include changing viewing habits, the need to acquire digital TV reception equipment, and accessibility gaps related to geography and infrastructure. This research provides an important contribution in understanding the impact of digital TV broadcasts on the viewing behavior of the people of Bandar Lampung City. The results of this research can be a valuable source of information for television broadcast organizers in developing relevant content strategies and improving people's viewing experience. Apart from that, these findings can also provide input to local governments in efforts to increase accessibility and support community adaptation to the transition to digital TV broadcasts.
Penguatan Kapasitas UMKM Pulau Sebesi melalui Digital Marketing dan E-commerce Apriadi, Eko Aziz; Sopian, Ence; Prasetio, Yugo Dwi; Chairunisa, Chairunisa; Julianto, Ribut
JURNAL ABDI MASYARAKAT SABURAI Vol 6, No 02 (2025): JURNAL ABDI MASYARAKAT SABURAI
Publisher : Universitas Sang Bumi Ruwa Jurai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24967/jams.v6i02.4617

Abstract

Pengabdian masyarakat ini dilatarbelakangi oleh terbatasnya kemampuan pelaku UMKM gula merah di Pulau Sebesi dalam memanfaatkan teknologi pemasaran modern. Selama ini pemasaran produk gula merah masih mengandalkan sistem tradisional dengan penjualan langsung kepada pengepul atau wisatawan, sehingga akses pasar dan harga jual terbatas. Program ini bertujuan meningkatkan kapasitas pelaku UMKM melalui penguatan literasi digital, pemanfaatan digital marketing, dan e-commerce agar produk gula merah dapat menjangkau pasar yang lebih luas dan meningkatkan pendapatan masyarakat. Metode pelaksanaan meliputi pendidikan masyarakat melalui sosialisasi dan penyuluhan, pelatihan teknis pembuatan akun media sosial dan toko daring, difusi ipteks berupa pengenalan sistem pembayaran digital dan metode pengiriman efisien, serta pendampingan dalam pengemasan dan branding produk. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan signifikan pada kemampuan peserta dalam mengoperasikan platform digital, mengunggah foto produk secara profesional, serta mengaktifkan fitur pembayaran daring di toko masing-masing. Beberapa pelaku UMKM mulai menerima pesanan dari luar Pulau Sebesi setelah dua minggu pelatihan. Dampak sosial juga terlihat dari terbentuknya jejaring kerja sama antar pelaku UMKM untuk saling berbagi pengalaman dan tips promosi. Program ini membuktikan bahwa pemanfaatan teknologi informasi dan e-commerce merupakan solusi nyata untuk meningkatkan daya saing produk lokal di pasar yang lebih luas serta mendorong keberlanjutan usaha masyarakat.pada pencapaian SDGs 4 (Pendidikan Berkualitas) dan SDGs 9 (Industri, Inovasi, dan Infrastruktur).
Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP) Bisri, Muawan; Julianto, Ribut
JURNAL ILMU KOMPUTER, SISTEM INFORMASI, TEKNIK INFORMATIKA Vol 2 No 1 (2023)
Publisher : PT Akom Media Informatika

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

Abstract

Evaluasi kinerja karyawan merupakan proses yang sangat penting dalam manajemen sumber daya manusia. Penelitian ini mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk pemilihan karyawan terbaik menggunakan metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP) pada PT. Maju Bersama. Metode MFEP bekerja dengan menetapkan faktor bobot pada setiap kriteria penilaian, kemudian menghitung nilai evaluasi terbobot untuk setiap kandidat. Lima kriteria penilaian digunakan, yaitu: Kedisiplinan, Kinerja dan Produktivitas, Kejujuran dan Integritas, Kemampuan Kerja Sama Tim, serta Inisiatif dan Inovasi, dengan total bobot faktor 1,00. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP, basis data MySQL, dan antarmuka berbasis web. Pengujian dilakukan terhadap lima kandidat karyawan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Siti Rahayu (A02) memperoleh nilai MFEP tertinggi sebesar 0,8650, sehingga direkomendasikan sebagai karyawan terbaik. Sistem ini memberikan kerangka pengambilan keputusan yang objektif, transparan, dan konsisten dalam manajemen sumber daya manusia.
Komparasi Kinerja Model Machine learning Berbasis Metadata Produk untuk Prediksi Popularitas Produk Elektronik pada Marketplace Lazada Indonesia Aziz Apriadi, Eko; Komarudin, Agus; Julianto, Ribut
JURNAL ILMU KOMPUTER, SISTEM INFORMASI, TEKNIK INFORMATIKA Vol 5 No 1 (2026)
Publisher : PT Akom Media Informatika

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

Abstract

This study explores the use of product metadata to predict the popularity of electronic products in the Lazada Indonesia marketplace. By using machine learning models, including Logistic Regression, Random Forest, and XGBoost, this study shows that simple metadata such as product category, brand, price, and rating are sufficiently informative to build predictive models. The results indicate that although Logistic Regression delivers the lowest performance due to its linear nature, both Random Forest and XGBoost provide significant improvement. XGBoost achieves the best results with the highest accuracy and F1-score, making it the most effective model for predicting product popularity. These findings highlight the complexity of e-commerce data, which requires more flexible models to capture non-linear patterns and interactions among product features. This study contributes to e-commerce management by providing insights into the use of machine learning for inventory management, promotional strategies, and product placement in digital marketplaces
PENGEMBANGAN SISTEM DIGITAL UNTUK PEMETAAN POTENSI LOKAL BERBASIS DATA SPASIAL SEDERHANA DI DESA KALIANDA, KECAMATAN KALIANDA, KABUPATEN LAMPUNG SELATAN Julianto, Ribut; Yohananda Saputra Utama, Dendi; Abdillah, Nazril; Febrianto Indrajaya, I Kadek
ABDI AKOMMEDIA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol. 2 No. 3 (2024)
Publisher : ABDI AKOMMEDIA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT

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

Abstract

Potensi lokal di tingkat desa—meliputi UMKM, pariwisata, sumber daya alam, dan kearifan budaya—seringkali belum terdokumentasi dan terpetakan secara sistematis akibat keterbatasan akses terhadap teknologi informasi geospasial yang kompleks dan mahal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem digital berbasis data spasial sederhana yang dapat digunakan oleh masyarakat Desa Kalianda, Kecamatan Kalianda, Kabupaten Lampung Selatan dalam memetakan potensi lokal secara partisipatif. Metode yang digunakan adalah pendekatan partisipatif berbasis kebutuhan (needs-based participatory approach) dengan tahapan survei awal, pengembangan sistem, pelatihan, pendampingan teknis, serta evaluasi. Sistem dikembangkan dalam platform web berbasis peta terbuka (OpenStreetMap/Leaflet.js) yang ringan dan mudah dioperasikan tanpa keahlian teknis tinggi. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa sistem berhasil mendokumentasikan potensi lokal dari empat sektor strategis, peserta pelatihan mengalami peningkatan literasi digital, dan aparatur desa mampu mengoperasikan sistem secara mandiri. Kegiatan ini berkontribusi pada tersedianya basis data potensi lokal yang terstruktur, mendukung perencanaan pembangunan berbasis data, dan mendorong partisipasi aktif masyarakat dalam pengelolaan informasi wilayah.
Optimalisasi Sistem Informasi Pendataan Bantuan Sosial Berbasis Web untuk Meningkatkan Ketepatan Sasaran Setiadi, Didik; Julianto, Ribut; Siswanto, Ranto
ABDI AKOMMEDIA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol. 2 No. 2 (2024)
Publisher : ABDI AKOMMEDIA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT

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

Abstract

Pendataan penerima bantuan sosial (bansos) di tingkat desa masih menghadapi permasalahan serius berupa data yang tidak akurat, tidak mutakhir, dan rentan terhadap praktik kecurangan akibat pengelolaan manual berbasis dokumen kertas. Kondisi ini menyebabkan terjadinya inclusion error (penerima tidak berhak mendapat bansos) dan exclusion error (warga berhak tidak mendapat bansos) yang merugikan masyarakat dan pemerintah. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan mengoptimalkan sistem informasi pendataan bantuan sosial berbasis web di Desa X guna meningkatkan ketepatan sasaran, transparansi, dan akuntabilitas distribusi bansos. Metode yang diterapkan meliputi analisis data eksisting, pengembangan sistem dengan pendekatan Agile, integrasi dengan Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS), pelatihan aparatur desa, dan evaluasi paska implementasi menggunakan indikator ketepatan sasaran. Sistem yang dikembangkan dilengkapi fitur verifikasi lapangan berbasis GPS, manajemen data warga terintegrasi, dashboard monitoring distribusi, dan pelaporan otomatis ke Dinas Sosial. Hasil evaluasi menunjukkan penurunan inclusion error dari 18,7% menjadi 3,2%, penurunan exclusion error dari 22,4% menjadi 4,1%, peningkatan akurasi data penerima sebesar 79,6%, dan efisiensi waktu pendataan yang berkurang dari 14 hari menjadi 3 hari per siklus pendataan. Sistem ini memberikan kontribusi nyata dalam mewujudkan distribusi bantuan sosial yang lebih adil, tepat sasaran, dan dapat dipertanggungjawabkan.
Pengembangan Sistem Antrian Digital Berbasis Web untuk Optimalisasi Layanan Administrasi Desa Ribut Julianto; Dandi Yohananda Saputra Utama; Nayla Rihhadatul Ayni; Shifa Sukmatul Hikmah
ABDI AKOMMEDIA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol. 3 No. 1 (2025)
Publisher : ABDI AKOMMEDIA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT

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

Abstract

Sistem antrian manual pada kantor pelayanan desa masih menjadi persoalan mendasar yang menghambat efisiensi dan kualitas layanan administrasi publik. Penelitian pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem antrian digital berbasis web pada layanan administrasi Desa Merak Batin, Kecamatan Natar, Kabupaten Lampung Selatan. Metode yang digunakan adalah service engineering berbasis pendekatan eksperimen sebelum-sesudah intervensi (before-after intervention), yang mencakup tahap survei awal, perancangan sistem, implementasi, pelatihan aparatur, pendampingan teknis, serta evaluasi kinerja. Sistem dikembangkan menggunakan kerangka kerja berbasis web dengan fitur pengambilan nomor antrian daring dan pemantauan real-time. Hasil evaluasi menunjukkan penurunan rata-rata waktu tunggu layanan sebesar 42,3%, peningkatan kapasitas pelayanan harian sebesar 35,7%, serta tingkat kepuasan pengguna mencapai 87,6% berdasarkan instrumen System Usability Scale (SUS). Aparatur desa berhasil menguasai pengoperasian sistem setelah dua sesi pelatihan intensif. Kegiatan ini membuktikan bahwa transformasi digital pada pelayanan administrasi desa memberikan dampak signifikan terhadap efisiensi layanan dan kepuasan masyarakat. Model sistem yang dikembangkan memiliki potensi untuk direplikasi pada instansi pelayanan publik sejenis di wilayah perdesaan.
Peningkatan Literasi Digital Lanjutan dan Keamanan Siber Didik Setiadi; Ribut Julianto; Ranto Siswanto
ABDI AKOMMEDIA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol. 1 No. 2 (2023)
Publisher : ABDI AKOMMEDIA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT

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

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan literasi digital lanjutan dan keamanan siber pada masyarakat agar lebih mampu menghadapi berbagai risiko di ruang digital. Permasalahan yang dihadapi mitra meliputi rendahnya pemahaman mengenai perlindungan data pribadi, keamanan akun, verifikasi informasi digital, serta ancaman siber seperti phishing, penipuan online, dan penyalahgunaan informasi. Kegiatan dilaksanakan dengan pendekatan edukatif, partisipatif, dan aplikatif melalui tahapan persiapan, analisis kebutuhan, penyusunan materi, pelatihan, praktik dan simulasi, pendampingan, serta evaluasi. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pemahaman peserta mengenai literasi digital lanjutan, meningkatnya kesadaran terhadap pentingnya keamanan siber, serta bertambahnya kemampuan peserta dalam menerapkan langkah-langkah perlindungan akun dan data pribadi. Peserta juga menunjukkan peningkatan kemampuan dalam mengenali ancaman digital dan memverifikasi informasi sebelum menyebarkannya. Kegiatan ini memberikan dampak positif terhadap pembentukan perilaku digital yang lebih aman, kritis, dan bertanggung jawab. Dengan demikian, program peningkatan literasi digital lanjutan dan keamanan siber dapat menjadi bentuk pengabdian yang relevan dalam mendukung terwujudnya masyarakat yang cakap digital dan memiliki ketahanan yang lebih baik terhadap risiko siber.
Adaptive Graph Based Intelligence Models for Cross Domain Knowledge Discovery in Large Scale Heterogeneous Information Systems Winny Purbaratri; Krisna Widi Nugraha; Rian Ardianto; Rosyid Ridlo Al-Hakim; Yogiek Indra Kurniawan; Ribut Julianto
Global Science: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 1 No. 4 (2025): December: Global Science: Journal of Information Technology and Computer Scienc
Publisher : International Forum of Researchers and Lecturers

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70062/globalscience.v1i4.193

Abstract

The rapid growth of heterogeneous information systems across multiple domains has introduced complex challenges in data analysis, particularly when dealing with diverse data types such as text, images, and sensor data. Traditional machine learning (ML) methods often struggle to capture the intricate relationships inherent in these large scale datasets, as they typically rely on linear models and feature vectors that fail to represent the full complexity of the data. This study aims to develop an adaptive graph based intelligence model that addresses these challenges by leveraging the power of graph structures to represent heterogeneous data and capture both structural dependencies and semantic connections. The proposed model integrates Graph Neural Networks (GNNs) with adaptive learning mechanisms, allowing for continuous knowledge extraction, pattern discovery, and cross domain inference. By representing diverse data sources as interconnected graphs, the model enables the transfer of knowledge across different domains, improving its ability to make accurate predictions and generate insights in dynamic environments. The results demonstrate that the graph based model outperforms traditional machine learning techniques in terms of accuracy, efficiency, and scalability, especially when applied to real world applications involving large and complex datasets. This paper also discusses the advantages of the adaptive learning mechanisms, which personalize the model’s training process and improve its robustness over time. Furthermore, the findings highlight the model’s potential for cross domain knowledge discovery, with applications in fields such as healthcare, marketing, and industrial automation. Finally, the paper offers recommendations for future research, including refining adaptive learning mechanisms and exploring new graph based techniques to enhance the representational power of the model. The study contributes to the ongoing development of intelligent systems capable of handling heterogeneous data across multiple domains and offers a foundation for future advancements in cross domain knowledge discovery.
Co-Authors Abdillah, Nazril Ade Ningrum, Cahya Arifa Hulmi, Zeliya Azzahra SR, Rizka Annisa bisri, muawan Chairunisa, Chairunisa Dandi Yohananda Saputra Utama Didik Setiadi Dukhi, Rizki Efi Ero Sofia Eko Aziz Apriadi Fajar Sasora Febrianto Indrajaya, I Kadek Gunawan , Tedi Komarudin, Agus Krisna Widi Nugraha Kurniawan, Yogiek Indra Muawan Bisri Nayla Rihhadatul Ayni Prasetio, Yugo Dwi Ranto Siswanto Rian Ardianto Rosyid Ridlo Al-Hakim Setiadi, Didik Setiayadi, Didik Shifa Sukmatul Hikmah Siswanto, Ranto Sopian, Ence Winny Purbaratri Yohananda Saputra Utama, Dendi