Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

1.745

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Jurnal Riset Informatika JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat) Conten : Computer and Network Technology Indonesian Journal of Networking and Security - IJNS

Gunawan Budi Sulistyo

Universitas Bina Sarana Informatika

Author-ID : 2544805

Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Public Health Social Sciences

Published : 9 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

APLIKASI SISTEM PENILAIAN PERKEMBANGAN ANAK PADA POS PAUD ABIMANYU Sardiarinto Sardiarinto; Gunawan Budi Sulistyo; Lina Ayu Safitri; Sri Kiswati
Bianglala Informatika Vol 8, No 2 (2020): Bianglala Informatika 2020
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Pendidikan anak usia dini memiliki prinsip dalam pembelajaran yaitu bermain sambil belajar sehingga penilaian yang dilakukan harus memiliki kekhususan tersendiri, berbeda dengan penilaian untuk sekolah dasar dan menengah, yang perlu dilaksanakan secara cermat dan hati-hati. Proses penilaian merupakan bagian yang tak terpisahkan dari proses pembelajaran dan bersifat menyeluruh (holistik) yang mencakup semua aspek perkembangan anak didik baik aspek sikap, ilmu pengetahuan maupun keterampilan. Teknologi perlu dimanfaatkan untuk memaksimalkan proses penilaian perkembangan anak pada pendidikan anak usia dini ABIMANYU pada saat ini. Model proses pengembangan Aplikasi yang digunakan adalah metode waterfall mulai dari analisa kebutuhan, kemudian dilanjutkan dengan design sistem dan software, pembuatan kode program dan pengujian. Penelitian ini menghasilkan Aplikasi penilaian perkembangan anak menggunakan teknologi berbasis android yang mampu menunjang proses penilaian perkembangan anak oleh guru PAUD secara optimal dan juga mampu menghasilkan laporan yang cepat dan benar.Kata Kunci: Penilaian Perkembangan, Aplikasi Android, Anak Usia Dini

Perancangan Website Sistem Informasi Penjualan pada Anita Kurnia Boutique Malang Anggraeni Sari Rumpoko; Gunawan Budi Sulistyo
Bianglala Informatika Vol 7, No 1 (2019): Bianglala Informatika 2019
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Seiring dengan perkembangan teknologi informasi yang semakin modern saat ini, mendorong para pelaku bisnis (pengusaha) untuk berlomba-lomba dalam memasarkan produk-produk mereka menggunakan fasilitas internet seperti website. Anita Kurnia Boutique adalah perusahaan yang bergerak di bidang jasa yang menjual pakaian wanita dengan kualitas premium dan reguler. Pakaian yang dijual oleh Anita Kurnia Boutique lebih mementingkan kualitas bahan pakaian. Untuk mengatasi masalah tersebut maka dibuatlah website Anita Kurnia Boutique sebagai media informasi bagi pelanggan. Dengan adanya website ini dapat memudahkan Anita Kurnia Boutique dalam memberikan informasi kepada user dan diharapkan dapat meningkatkan omset penjualan Anita Kurnia Boutique. Rancangan pembuatan website Anita Kurnia Boutique menggunakan software Adobe Dreamweaver CS6, Xampp, dan Adobe Photoshop CS3. Sedangkan dalam pengujian unit menggunakan Black Box Testing. Dengan website e-commerce ini, dapat membantu pelanggan dan masyarakat untuk mendapatkan informasi tentang Anita Kurnia Boutique, area pemasaran yang dapat menjangkau hingga ke daerah lain, dan juga dapat melakukan belanja online.

Penerapan Metode Principle Component Analysis (PCA) untuk Clustering Data Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia Elly Muningsih; Noor Hasan; Gunawan Budi Sulistyo
Bianglala Informatika Vol 8, No 1 (2020): Bianglala Informatika 2020
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

The tourism sector is one of the country's biggest foreign exchange earners. Foreign tourist visits to Indonesia reached 16.1 million during 2019. Therefore foreign tourist visits become a very important thing. In this study clustering will be carried out or grouping data on foreign tourist visits into 5 groups for the category of countries with very high, high, high enough, low and very low visits. Data processing was performed using the K-Means clustering method and the Principle Component Analysis (PCA) dimension reduction method. From the data processing, K-Means modeling results combined with the PCA method resulted in a smaller or better Davies Bouldin Index (DBI) evaluation value of 0.310 compared to K-Means modeling alone which obtained a DBI value of 0.382. The tools used in data processing are RapidMiner. The results of clustering are expected to be a reference for related parties to maximize the promotion of overseas tourism.

KLASIFIKASI CITRA X-RAY COVID-19 DENGAN MODEL CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS ALGORITHMA LOGISTIC REGRETION Gunawan Budi Sulistyo; Pudji Widodo - Universitas Bina Sarana Informatika
Indonesian Journal of Networking and Security (IJNS) Vol 11, No 1 (2022): IJNS Maret 2022
Publisher : APMMI - Asosiasi Profesi Multimedia Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55181/ijns.v11i1.1775

Abstract - Covid-19 (Corona Virus Disease) a new infectious outbreak originating from Wuhan in 2019. To find out how to diagnose COVID-19 is to analyze X-ray images of the lungs. Medical experts analyze the x-ray images of the lungs to determine the diagnosis, whether it is Covid or normal. This is very time consuming and inefficient. Therefore, technology is needed that can quickly diagnose the disease. Convolutional Neural Network (CNN) with Logistic Regression algorithm is one of the developments of the Multilayer Perceptron (MLP) algorithm which is designed to identify various image patterns from various sides. The CNN model built in this study has 200 convolution layers with ReLU activation functions, Batch Normalization, and 5 max-pooling layers. The classification layer of the CNN model built applies global average pooling which produces 2012 neurons that are directly connected to the last layer with the inception-v3 function. The accuracy of the results of the CNN model that was built succeeded in achieving an overall accuracy of 92.14% which was tested using 200 image data. The conclusion of this study is that the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm that was built is relatively capable of diagnosing COVID-19 disease based on X-ray images of the lungs and the effectiveness of the model for diagnosing COVID-19 is lower than diagnosing diseases that are not infected with COVID-19. Keywords: Information System, Financial Management, Mosque. Abstrak - Covid-19 (Corona Virus Disease) wabah baru yang menular berasal dari Wuhan tahun 2019. Untuk mengetahui untuk mendiagnosis COVID-19 adalah dengan menganalisis citra X-ray paru-paru. Ahli medis menganalisa citra x-ray paru-paru untuk menetukan diagnosa, apakah covid atau normal. Hal ini sangat memakan waktu dan tidak efisien. Maka dari itu dibutuhkan teknologi yang dapat dengan cepat mendiagnosis penyakit tersebut. Convolutional Neural Network (CNN) dengan algorithma Logistic Regression merupakan salah satu pengembangan algoritma Multilayer Perceptron (MLP) yang di dirancang untuk mengidentifikasi berbagai pola gambar dari berbagai sisi. Model CNN yang dibangun pada penelitian ini memiliki 200 convolution layer dengan fungsi aktivasi ReLU, Batch Normalization, dan 5 max-pooling layer. Layer klasifikasi model CNN yang dibangun menerapkan global average pooling yang menghasilkan 2012 neuron yang langsung terhubung ke layer terakhir dengan fungsi inception-v3. Akurasi dari hasil model CNN yang dibangun berhasil mencapai keseluruhan akurasi 92,14% yang diuji menggunakan 200 data citra. Kesimpulan dari penelitian ini algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang dibangun relatif mampu mendiagnosis penyakit COVID-19 berdasarkan citra X-ray paru-paru dan tingkat efektivitas model mendiagnosis penyakit COVID-19 lebih rendah dibanding mendiagnosis penyakit yang tidak terjangkit COVID-19. Kata kunci : Klasifikasi, Covid-19, Logistic Regression, Convolutional Neural Networks, Inception

PERANCANGAN CRAFTZEN.ID FAMILY CRAFT MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPE Gunawan Budi Sulistyo; Miftahul Luthfi
CONTEN : Computer and Network Technology Vol. 2 No. 2 (2022): Desember 2022
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/conten.v2i2.1638

Saat ini di dunia maya terjadi fenomena yang menarik dalam perkembangan sistem informasi. Sektor bisnis merupakan sektor yang paling terpengaruh, melalui e-commerce (electronic commerce) sebuah bisnis akan mendapat peluang yang sama dengan bisnis lainnya.Family Craft merupakan usaha mikro kecil dan menengah (UMKM) yang bergerak dalam bidang kerajinan dan sekarang masih berkembang, sehingga membutuhkan sarana untuk mengembangkan bisnis melalui e-commerce. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sebuah website sebagai sarana memperkenalkan usaha dan menjual produk mereka. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah prototype dengan tahapan komunikasi kebutuhan pengguna (mewawancarai pemilik usaha), perancangan prototype (merancang alur), pembentukan prototype (merancang desain), serta uji coba ,evaluasi menggunakan pemrograman PHP, Framework Codeigniter, MySql sebagai database penyimpanan data.Untuk sistem ini diuji dengan menggunakan metode black-box. Hasil dari penelitian ini adalah perancangan aplikasi penjualan online berbasis website pada toko kerajinan Family Craft, yang nantinya dapat digunakan sebagai acuan untuk membagun e-commerce. Pengumpulan data dengan cara observasi (pengamatan secara langsung), wawancara (tanya-jawab), dan studi pustaka.

Stunting Early Warning Application Using KNN Machine Learning Method Nani Purwati; Gunawan Budi Sulistyo
Jurnal Riset Informatika Vol 5 No 3 (2023): Priode of June 2023
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34288/jri.v5i3.550

Stunting in toddlers is defined as a condition of failure to thrive due to chronic malnutrition in the long term. The problem of stunting in Indonesia is an issue that is still a concern for the Indonesian government. The prevalence of stunting in Indonesia is still quite high, coupled with the COVID-19 pandemic which has had quite an impact on the economic sector. For this reason, research on stunting is still a very important topic. This study aims to classify toddler stunting using the k-Nearest Neighbor classification algorithm, as well as build a website-based early detection application for stunting toddler cases using the CodeIgniter framework with the PHP programming language. The results of the research using the k-Nearest Neighbor Algorithm trial obtained a fairly high accuracy of 92.45%. The implementation of an early detection system for stunting cases has proven to help and facilitate health workers in classifying toddlers as stunted or not. This application is also useful as an archive and facilitates data reporting. In the application there are 8 main menus, namely the Puskesmas data menu, Posyandu data, toddler data, weighing, weighing results, development menu, stunting early warning menu which contains malnourished toddlers, stunted toddlers.

Sistem Informasi Pembayaran SPP Pada SMK Maarif 1 Kalibawang Berbasis Web Noor Hasan; Gunawan Budi Sulistyo; Pudji Widodo; Sri Kiswati; Finayusli Andriani Artatik
Bianglala Informatika Vol 11, No 2 (2023): Bianglala Informatika 2023
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bi.v11i2.19777

Saat ini sistem informasi dalam pengolahan data pembayaran SPP yang diterapkan di SMK Ma’arif 1 Kalibawang masih menggunakan sistem cara manual, untuk proses pembayaran SPP masih diarsip ke dalam buku besar yang tercantum pembiayaan siswa yang ditulis secara manual, maka tanpa disadari selalu ditemukan salah dipendataan, penghimpunan data tidak menyatu, serta pembentukan informasinya. Dimana hal ini dibutuhkan tingkat ketelitian dan keakuratan yang tepat dalam pegolahan data. Melalui penjabaran tersebut sehingga dibutuhkan tahap pembiayaan SPP dengan menggunakan strategi terkomputerisasi. Hal ini dilakukan guna menangani konflik tersebut sehingga pengkaji merangkai laporan terkomputerisasi berbasis website. Dengan adanya rancangan pembayaran SPP berbasis website ini besar harapan penulis dapat mempermudah dalam hal penginputan data, memonitoring uang yang masuk, membuat laporan serta mempercepat kelola data pembiayaan SPP dengan tepat. Target pengkajian untuk bentuk laporan pembayaran SPP pada SMK Ma’arif 1 Kalibawang dan untuk meminimalisir kehilangan data siswa yang akan diarsipkan. Untuk metode dalam pembayaran SPP pada SMK Ma’arif 1 Kalibawang menggunakan metode waterfall. Pengujian sistem menggunakan blackbox testing dengan memanfaatkan aplikasi maze, menunjukkan bahwa semua sistem 100% dapat berjalan sesuai dengan yang direncanakan.Kata Kunci : Perancangan sistem, Pembayaran SPP, Waterfall Abstract - Currently, the information system for processing tuition payment data implemented at Vocational School Ma'arif 1 Kalibawang still uses a manual system, the tuition payment process is still archived in a ledger where student financing is written manually, so without realizing it, mistakes are always found in the data collection. , the collection of data is not unified, as well as the formation of information. Where this requires the right level of precision and accuracy in data processing. Through this explanation, the SPP financing stage using a computerized strategy is needed. This is done to handle the conflict so that the reviewer compiles a website-based computerized report. With this website-based SPP payment design, the author hopes that it will make it easier to input data, monitor incoming money, create reports and speed up managing SPP financing data appropriately. The study target is for the form of tuition payment reports at SMK Ma'arif 1 Kalibawang and to minimize the loss of student data that will be archived. The method for paying tuition fees at SMK Ma'arif 1 Kalibawang uses the waterfall method. System testing using black box testing by utilizing the maze application, shows that all systems can run 100% as planned.Keywords: System design, SPP Payment, Waterfall

Stunting Early Warning Application Using KNN Machine Learning Method Nani Purwati; Gunawan Budi Sulistyo
Jurnal Riset Informatika Vol. 5 No. 3 (2023): June 2023
Publisher : Kresnamedia Publisher

Stunting in toddlers is defined as a condition of failure to thrive due to chronic malnutrition in the long term. The problem of stunting in Indonesia is an issue that is still a concern for the Indonesian government. The prevalence of stunting in Indonesia is still relatively high, coupled with the COVID-19 pandemic, which has impacted the economic sector. For this reason, research on stunting is still a critical topic. This study aims to classify toddler stunting using the k-Nearest Neighbor classification algorithm and build a website-based early detection application for toddler stunting cases. The research results using the k-Nearest Neighbor Algorithm trial obtained a relatively high accuracy of 92.45%. Implementing an early detection system for stunting cases has proven to help health workers classify toddlers as stunted or not. This application is also helpful as an archive and facilitates data reporting. The application has eight main menus: the Puskesmas data menu, Posyandu data, toddler data, weighing, weighing results, development menu, and stunting early warning menu, which contains malnourished and stunted toddlers.

Penerapan Sistem Smart Garden Berbasis Internet of Things pada Tanaman Anggrek di Kelompok Wanita Tani Indah Lestari Gunawan Budi Sulistyo; Lina Ayu Safitri; Sri Kiswati; Bayu Kresna Adjie; Muhammad Naufal Zul Fauzi
JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat) VOL. 8 NOMOR 1 MARET 2024 JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/jppm.v8i1.20910

Pengabdian masyarakat ini dilatar belakangi kebutuhan untuk meningkatkan efisiensi dalam pemeliharaan tanaman meliputi penyiraman dan pemberian nutrisi tanaman dan produktivitas pertanian urban di Kelompok Wanita Tani (KWT) Indah Lestari. Tujuan utama dari pengabdian ini adalah untuk mengimplementasikan teknologi Smart Garden berbasis Internet of Things (IoT) yang dapat membantu petani dalam memonitor dan mengelola tanaman mereka agar lebih efektif. Mitra pengabdian dalam proyek ini adalah anggota KWT Indah Lestari, yang terdiri dari para kelompok wanita tani yang ingin meningkatkan kualitas hasil tanam anggrek. Metode pengabdian meliputi serangkaian pelatihan dan penerapan sistem Smart Garden, termasuk pemasangan sensor kelembapan tanah dan suhu, serta pengembangan aplikasi mobile untuk memonitor kondisi tanaman secara real-time. Hasil dari pengabdian menunjukkan peningkatan signifikan dalam efisiensi penggunaan air, peningkatan kualitas hasil tanam, dan kemudahan dalam pemantauan kondisi tanaman. Partisipasi aktif dari anggota KWT dalam menggunakan teknologi baru ini juga menunjukkan peningkatan kapasitas dan kemandirian mereka dalam bidang pertanian. Pengembangan sistem Smart Garden berbasis IoT ini tidak hanya membantu meningkatkan produktivitas pertanian, tapi juga memberikan wawasan tentang bagaimana teknologi dapat digunakan untuk memajukan sektor pertanian di Indonesia. Hasil pengabdian ini penting sebagai langkah awal dalam menerapkan solusi teknologi canggih dalam konteks pertanian lokal, yang berpotensi membawa dampak positif yang luas bagi kelompok wanita tani.

Co-Authors Anggraeni Sari Rumpoko Bayu Kresna Adjie Elly Muningsih Finayusli Andriani Artatik Lina Ayu Safitri Miftahul Luthfi Muhammad Naufal Zul Fauzi Nani Purwati Noor Hasan Pudji Widodo Sardiarinto Sardiarinto Sri Kiswati

Title

Found 9 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 9 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 9 Documents
Search