Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Educivilia: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat
Ajeng Atma Kusuma
Universitas Negeri Malang
Religion Humanities Computer Science & IT Education Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Optimalisasi Kapasitas Digital UMKM Fashion melalui Pengembangan Platform Bisnis Digital dan Strategi Pemasaran Berkelanjutan di Kota Malang Ajeng Atma Kusuma; Nurul Hidayati; Rizka Sarah Heydarina F A; Bunga Fefiana Mustikasari; Agus Sunandar; Febrilian Sudrajat; Al Fiandini
Educivilia: Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Vol. 7 No. 2 (2026): Educivilia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Djuanda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30997/ejpm.v7i2.26201

Abstract

Sebagian besar UMKM fashion di Kota Malang telah hadir secara daring, namun kehadiran tersebut belum disertai kapasitas digital yang memadai. Pemetaan awal terhadap 15 pelaku usaha dari 11 UMKM menunjukkan seluruh peserta (100%) aktif di Instagram, tetapi tidak satu pun memiliki situs web resmi yang aktif, dan 67% menjalankan promosi secara spontan tanpa perencanaan. Kegiatan pengabdian ini bertujuan mengoptimalkan kapasitas digital mitra melalui tiga luaran, yaitu pengembangan platform bisnis digital berupa situs web resmi, penyusunan strategi pemasaran digital terintegrasi, serta penguatan kapasitas mitra melalui pelatihan dan pendampingan. Kegiatan dilaksanakan dengan pendekatan partisipatif dalam empat tahap: analisis kebutuhan, perancangan dan pengembangan platform, implementasi dan pelatihan, serta evaluasi. Mitra utama kegiatan adalah Dua Sisi Fashion Studio, dengan pelibatan sepuluh UMKM fashion lain sebagai mitra ekstensi. Hasil kegiatan menunjukkan telah dihasilkan situs web resmi yang responsif dan memuat profil, program, galeri karya, serta kanal kontak terintegrasi. Rata-rata skor pemahaman peserta meningkat dari 22,33 (44,66%) menjadi 43,73 (87,46%) dari skor maksimal 50, dengan nilai N-Gain 0,77 yang tergolong kategori tinggi. Capaian keterampilan praktis mencapai 87,47% dan tingkat kepuasan mitra mencapai 92,67% dengan kategori sangat baik. Kegiatan ini menyimpulkan bahwa penyediaan platform bisnis digital yang disertai pelatihan dan pendampingan efektif meningkatkan kapasitas digital UMKM fashion.
SMART VISUAL DETECTION BERBASIS DEEP LEARNING DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA YOLO UNTUK INDENTIFIKASI CACAT PADA PRODUK GARMEN Ajeng Atma Kusuma; Rais Amin; Nurul Hidayati; Agus Sunandar; Rizka Sarah Heydarina Fathima Ahsan; Rizki Yulianingrum Pradani
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 4 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i4.9319

Abstract

Industri garmen merupakan sektor yang sangat bergantung pada ketepatan dan konsistensi dalam menjaga kualitas produk. Namun, proses pemeriksaan cacat pada bahan maupun produk akhir masih banyak dilakukan secara manual, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan dan mengurangi efisiensi produksi. Kondisi ini mendorong perlunya pengembangan sistem deteksi otomatis berbasis teknologi terkini untuk membantu proses quality control. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem Smart Visual Detection berbasis Deep Learning dengan menggunakan algoritma YOLO (You Only Look Once) sebagai metode utama untuk mengidentifikasi berbagai jenis cacat pada produk garmen. Penelitian ini menggunakan metode deep learning dengan menggunakan algoritma YOLO v11 sebagai sistem utama untuk mendeteksi cacat secara visual pada produk garmen yaitu Rok A-Line, dengan tahapan meliputi pengumpulan data gambar cacat garmen, pelabelan dataset, pelatihan model YOLO, serta pengujian performa sistem dalam mendeteksi jenis dan lokasi cacat pada gambar. Proses pelatihan dilakukan dengan parameter yang disesuaikan agar model dapat mengenali pola cacat seperti robekan, noda, atau ketidakteraturan jahitan secara akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mendeteksi cacat dengan tingkat akurasi yang tinggi dan waktu pemrosesan yang efisien. Program ini dinilai berhasil berfungsi sebagai alat bantu dalam proses identifikasi cacat produk garmen secara otomatis. Meskipun masih berupa tahap awal, sistem ini berpotensi dikembangkan lebih lanjut menjadi perangkat terintegrasi dengan kamera Industri sehingga dapat diterapkan langsung di lini produksi. Penelitian ini menjadi langkah awal menuju implementasi teknologi Artificial Intelligence dalam meningkatkan efisiensi dan kualitas produksi di industri fesyen. 
TRANSFORMASI DESAIN FESYEN VIRTUAL 3D DENGAN TEKNOLOGI ARTIFICIAL INTELLIGENCE LUMA Ajeng Atma Kusuma; Rizka Sarah Heydarina Fathima Ahsan; Nurul Hidayati; Agus Sunandar; Sri Eko Puji Rahayu; Rizki Yulianingrum Pradani
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 3 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i3.8885

Abstract

Industri fesyen masih banyak yang belum menerapkan prinsip leberlanjutan baik dari segi produksi maupun hasil produk. Tujuan pemanfaatan teknologi artificial intelligence LUMA untuk membantu mengubah desain fesyen dari model 2D statis ke model 3D bergerak yang outputnya berupa video virtual show. Hal ini merupakan solusi inovatif untuk meningkatkan efisiensi produksi dan prinsip fashion yang berkelanjutan. Penelitian ini menggunakan metode mixed metode, pengambilan data kualitatif menggunakan observasi, dokumentasi, dan wawancara terstruktur yang dilakukan pada dua puluh tiga fesyen desainer yang tergabung dalam anggota IFC Chapter Malang. Metode kuantitatif digunakan untuk validasi hasil desain LUMA yang dilakukan oleh validator ahli menggunakan angket dengan skala likert. Proses digitalisasi desain dalam penelitian ini dilakukan secara bertahap, dimulai dengan analisis tren, mind mapping dan storyboard, moodboard digital, ilustrasi digital menggunakan Ibispaint dan teknologi LUMA untuk mengubah gambar visual menjadi video 3D, total waktu keseluruhan yang dibutuhkan hanya sekitar 56 menit. Hasil video LUMA menampilkan visual 3D yang realistis seperti model berjalan di atas runway dengan tidak merubah desain awal. Keuntungan lain adalah proses revisi desain dapat dilakukan dengan mudah tanpa menghasilkan limbah material. Video desain hasil generate LUMA juga dapat dijadikan sebagai digital sample produksi untuk komunikasi dengan konsumen secara efektif dan efisien. Teknologi LUMA mrnunjukkan dapat digunakan dalam desain fesyen untuk mempercepat siklus produksi, meningkatkan kualitas visual, dan mendukung prinsip keberlanjutan dengan mengurangi limbah tekstil dan kertas. Hasilnya menunjukkan bahwa teknologi ini dapat menjadi pilihan yang tepat bagi pelaku industri fesyen untuk beralih ke proses produksi yang lebih hemat biaya dan ramah lingkungan.
Co-Authors Agus Sunandar Al Fiandini Bunga Fefiana Mustikasari Febrilian Sudrajat Nurul Hidayati Rais Amin Rizka Sarah Heydarina F A Rizka Sarah Heydarina Fathima Ahsan Rizki Yulianingrum Pradani Sri Eko Puji Rahayu