Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.482
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) ISSN: 2252-9063 Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Sistem dan Informatika Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining SINTECH (Science and Information Technology) Journal International Journal of Natural Science and Engineering Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) JURNAL ILMU KOMPUTER INDONESIA Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan Jurnal Pendidikan Teknik Mesin Undiksha Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) INSERT: Information System and Emerging Technology Journal Brilliance: Research of Artificial Intelligence MATRIX : JURNAL MANAJEMEN TEKNOLOGI DAN INFORMATIKA Paradigma YASIN: Jurnal Pendidikan dan Sosial Budaya Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering
Kadek Yota Ernanda Aryanto
Universitas Pendidikan Ganesha
Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 61 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 61 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
A Middleware Applications Design for Health Information Sharing Seputra, Ketut Agus; Paramartha, A.A. Gede Yudhi; Pradnyana, Gede Aditra; Aryanto, Kadek Yota Ernanda
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 8 No 3 (2024): June 2024
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v8i3.5707

Abstract

The interoperability between electronic health records (EHR) and electronic medical records (EMR) from various healthcare facilities for comprehensive patient care is important. However, integrating such systems, including the need for interoperability standards, data privacy, and security, is a highly challenging task, especially since patient rights in data access must be considered. The primary problem addressed is the challenge of integrating electronic health records (EHR) and electronic medical records (EMR) within various healthcare facilities to ensure comprehensive patient care while maintaining data privacy, security, and adherence to patient rights. This work presents an innovative application for consolidating patient health records from various medical facilities. Facilitates seamless data access, improving the efficiency of healthcare care delivery. The GGD approach was used in developing the prototype to ensure that the delivered product was able to meet the user requirements. Four phases are divided into six stages used in this method: research, modeling, requirements definition, framework definition, refinement, and support. The evaluation involved two phases, back-end and front-end testing, using white-box and black-box testing. White-box testing delivers an average frame-rendering rate of up to 56 fps, and black-box testing has shown 100% successful results in the given task. In conclusion, the Med-OID prototype was successfully developed. Integrates and securely transmits medical records across various healthcare services, demonstrating significant potential to enhance personalized medicine and healthcare coordination. The evaluations underscored the robustness of the prototype and its ability to improve interoperability and data sharing in healthcare systems.
Hybrid method for optimizing emotion recognition models on electroencephalogram signals Wirawan, I Made Agus; Ernanda Aryanto, Kadek Yota; Sukajaya, I N.; Agustini, Ni Nyoman Mestri; Widhiyanti Metra Putri, Dewi Arum
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 14, No 3: June 2025
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v14.i3.pp2302-2314

Abstract

Two critical factors that need to be studied in emotion recognition are the differences in electroencephalogram (EEG) signal patterns caused by participant characteristics and EEG signals with spatial information. These factors significantly affect the resulting accuracy. The model proposed in this study can consider these factors. This model consists of the modified weighted mean filter method for the basic EEG signal smoothing process, the differential entropy method for the feature extraction process, the relative difference method for the baseline reduction, the 3D cube method for feature representation, and the continuous capsule network method for the classification process. Based on testing on three public datasets, this hybrid method can overcome factors affecting emotion recognition accuracy. This statement is based on the accuracy produced by this model, which outperformed the accuracy validated in previous studies.
Implementasi Visualisasi Data Keterampilan TIK Remaja di Indonesia Menggunakan BI Roadmap pada Tableau Mahendra, Gede Surya; Darmawiguna, I Gede Mahendra; Wirawan, I Made Agus; Aryanto, Kadek Yota Ernanda
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.1481

Abstract

Di Indonesia telah ditemukan sebuah kesenjangan dalam penggunaan internet maupun media sosial, yakni anak remaja yang tinggal di wilayah perkotaan, dengan anak remaja yang tinggal di wilayah pedesaan. Kesenjangan ini terjadi karena adanya kondisi geografis yang sangat beragam sehingga mengakibatkan anak remaja yang tinggal di wilayah tersebut jauh dari kemampuan untuk menguasai teknologi informasi dan komunikasi (TIK). Tujuan dari project studi kasus ini yaitu membahas tentang visualisasi data mengenai jumlah remaja dengan keterampilan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) di Indonesia menggunakan tableau. Hasil dari visualisasi data ini di dapat dijadikan sebagai cara untuk mengubah kesenjangan ketidakmerataannya kemampuan TIK khususnya anak remaja di Indonesia. Hasil visualisasi menunjukkan bahwa provinsi yang Tingkat Remaja dengan Keterampilan TIK sangat tinggi pada tahun 2020, 2021, dan 2022 adalah DI Yogyakarta, DKI Jakarta dan Bali dengan nilai persentase diatas 94%. Kemudian provinsi dengan tingkatan terendah yakni Papua dibawah nilai persentase 40%. Selain dari provinsi yang disebutkan semua memiliki tingkatan yang baik tiap tahunnya rata-rata diatas nilai 70%.
Application of the Learning Vector Quantization Algorithm for Classification of Students with the Potential to Drop Out Widiantara, I Gusti Made Wahyu Krisna; Aryanto, Kadek Yota Ernanda; Sunarya, I Made Gede
Brilliance: Research of Artificial Intelligence Vol. 3 No. 2 (2023): Brilliance: Research of Artificial Intelligence, Article Research November 2023
Publisher : Yayasan Cita Cendekiawan Al Khwarizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/brilliance.v3i2.3155

Abstract

Universities, as providers of academic education services, are required to provide an optimal educational process for students to produce a generation of quality human beings. Student learning success is seen as the success of universities in implementing the higher education process. One of the problems universities face in maintaining the quality of education is student dropout. The high dropout rate in universities can impact accreditation assessments. As a result, it will affect the level of public trust. The number of dropouts in higher education can be minimized from an early age by analyzing the factors that cause student dropouts using data on students who graduated and those who dropped out. This data can be used to determine student dropout patterns by classifying them using the artificial neural network learning vector quantization (LVQ) approach. The data used in this research was 4053, consisting of 3840 graduate student data and 213 dropout student data. This data is considered unbalanced, an unbalanced dataset can cause errors because the model tends to classify the majority class with a high classification and pays less attention to the minority class. So, it is necessary to apply oversampling techniques to overcome this problem. The research results show that the application of the LVQ method to unbalanced data produces an accuracy value of 95.53%, a precision value of 100%, a recall value of 15.02% and an f1-score of 0.26, while the application of the LVQ method to data that has undergone resampling resulting in an accuracy value of 94.66%, a precision value of 92.22%, a recall value of 97.55%, and an f1-score value of 0.95. The LVQ method can be used to classify dropout students with excellent results.
Implementation of Honey Encryption to Improve Resilience against Brute Force Attacks in Cloud-based Microservices Communication Purba, Gabriel Nathanael; Yudistira, Bagus Gede Krishna; Aryanto, Kadek Yota Ernanda
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 3 (2025): September
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i3.7211

Abstract

Arsitektur microservices berbasis cloud meningkatkan skalabilitas dan fleksibilitas sistem namun memperbesar risiko keamanan komunikasi antar layanan. Penelitian ini menerapkan Honey Encryption pada API Gateway di infrastruktur Amazon EC2, mengombinasikan Distribution Transforming Encoder dengan AES-CBC 256-bit untuk menjaga kerahasiaan dan integritas data. Hasil validasi menunjukkan bahwa dekripsi dengan kunci benar memulihkan data asli, sedangkan kunci salah menghasilkan decoy message yang plausible dan bervariasi per field, secara efektif menghambat upaya brute force. Evaluasi performa menegaskan bahwa waktu proses enkripsi dan dekripsi berbanding lurus dengan beban data namun tetap berada dalam batas latensi yang dapat diterima. Simulasi serangan memperlihatkan keunggulan decoy message dalam menyamarkan pesan asli, meningkatkan keamanan komunikasi data antar microservices.
IMPLEMENTASI WEB SERVICE PADA SISTEM PENGINDEKSAN DAN PENCARIAN DOKUMEN TUGAS AKHIR, SKRIPSI, DAN PRAKTIK KERJA LAPANGAN Paramartha, A.A. Gede Yudhi; Suryaningsih, Gusti Ketut; Aryanto, Kadek Yota Ernanda
JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 5 No. 2 (2016)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (384.512 KB) | DOI: 10.23887/jstundiksha.v5i2.8813

Abstract

Implementasi Web service  pada sistem pengindeksan dan pencarian dokumen merupakan sistem yang dikembangkan dengan tujuan untuk menyempurnakan kekurangan yang ada pada sistem pengindeksan dan pencarian dokumen yang telah dikembangkan sebelumnya. Adapun kekurangan yang dimaksud meliputi sistem pengindeksan dan pencarian dokumen tersebut bersifat standalone dimana data yang digunakan masih disediakan dan dikelola pada sistem itu sendiri, hal tersebut tentu membutuhkan waktu yang lama bagi pengembang dalam hal manajemen datanya. Selain itu dalam proses pengindeksan, hasil index yang telah dibuat belum bisa diperbaharui atau dilakukan update index apabila terjadi perubahan maupun penambahan dokumen. Berdasarkan hal tersebut dikembangkan sistem pengindeksan dan pencarian dokumen dengan memanfaatkan layanan  penyedia data yang disediakan oleh Web service  pada sistem yang berbeda sebagai sumber data yang digunakan dalam proses pengindeksan dan pencarian dokumen, dimana pada proses pengindeksan, hasil index yang telah dibuat dapat dilakukan proses update yang meliputi proses tambah dan hapus dokumen pada file index. Selain tujuan tersebut diatas, pada sistem ini juga diimplementasikan teknologi Web service  sebagai penyedia layanan  yang dapat digunakan oleh pengembang maupun sistem yang berbeda. Layanan  yang disediakan berupa layanan  pencarian dokumen tugas akhir, skripsi dan praktik kerja lapangan. dengan parameter sebagai keyword pencarian. Keluaran dari layanan  pencarian dokumen berupa dokumen yang sudah diberikan skor serta diurutkan berdasarkan relevansi dokumen dengan parameter inputan.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGEMBANGAN EKOWISATA PEDESAAN MENGGUNAKAN METODE FUCOM-MOORA DAN FUCOM-VIKOR Sari, Ni Ketut Ayu Purnama; Candiasa, I Made; Aryanto, Kadek Yota Ernanda
JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 10 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (526.777 KB) | DOI: 10.23887/jstundiksha.v10i2.31531

Abstract

Selama pandemi COVID-19, wisatawan lebih memilih ekowisata daripada wisata massal. Kawasan ekowisata di Bali belum memiliki kriteria baku untuk dijadikan acuan pengembangan ekowisata pedesaan. Diperlukan sistem pendukung keputusan untuk membantu memberikan rekomendasi pemilihan pengembangan ekowisata pedesaan, agar pengembagan ekowisata lebih efektif dan efesien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan SPK pada ekowisata pedesaan. Teknik pengambilan keputusan yang digunakan dalam penelitian ini FUCOM-MOORA dan FUCOM-VIKOR. Kriteria yang digunakan adalah kondisi alam, lingkungan, budaya, infrastruktur, kelembagaan, SDM, sikap masyarakat dan aksesbilitas. Metode penelitian yang digunakan adalah CRISP-DM Pengujian model melibatkan 171 alternatif ekowisata pedesaan. Model diuji oleh 5 orang narasumber. Dari hasil uji signifikansi, kondisi telah teruji signifikansi memberikan rata-rata akurasi sebesar 74,9% dibandingkan dengan ketika belum diuji signifikansi yang hanya mencapai 70,5%. Hasil analisis konsistensi menunjukkan ekowisata pedesaan di Besakih, Penglipuran dan Tenganan merupakan peringkat 3 teratas. FUCOM-MOORA lebih unggul dibandingkan dengan FUCOM-VIKOR, karena peringkat pertama pada FUCOM-MOORA pada kondisi paling diunggulkan memiliki nilai sebaran rata-rata pemeringkatan sebesar 2,0501 sedangkan pada FUCOM-VIKOR memiliki nilai 2,3016.
Klasifikasi Gerakan Tangan Berbasis Sinyal sEMG Menggunakan Deep Learning Wiani, Ni Wayan Yulya; Wirawan, I Made Agus; Aryanto, Kadek Yota Ernanda
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 11, No 1 (2025): Volume 11 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v11i1.88663

Abstract

Penelitian ini mengkaji penggunaan sinyal elektromiografi permukaan (sEMG) untuk klasifikasi 10 jenis gerakan tangan menggunakan klasifikasi berbasis pembelajaran mesin. Dalam penelitian ini, sebuah metode berbasis deep learning, Convolutional Neural Network satu dimensi (1D CNN) dengan fitur yang diekstraksi secara otomatis, dibandingkan dengan kinerja sebuah Multi-Layer Perceptron (MLP) dengan ekstraksi fitur manual berbasis domain waktu. Penggunaan CNN dan MLP dalam klasifikasi sinyal sEMG dilakukan untuk mengetahui efektivitas penggunaan fitur otomatis dan yang diekstraksi secara manual. Dataset yang digunakan mencakup 10 gerakan tangan yang dilakukan sebanyak 5 kali repetisi dan direkam dari 40 partisipan dengan jumlah total adalah 2000 data. Proses penelitian meliputi pre-processing, ekstraksi fitur, klasifikasi, dan evaluasi. Hasil menunjukkan bahwa 1D CNN memberikan akurasi pengujian terbaik sebesar 78% dengan skenario pelatihan yang memanfaatkan early stopping. Sebaliknya, MLP mencapai akurasi tertinggi sebesar 61,5% dengan pengaturan learning rate optimal. Performa superior 1D CNN dibandingkan MLP terutama disebabkan oleh kemampuannya melakukan ekstraksi fitur secara otomatis tanpa tergantung pada seleksi fitur manual, yang menjadi faktor kunci pada MLP. Penelitian ini mengindikasikan bahwa 1D CNN lebih efektif untuk klasifikasi sinyal sEMG dalam pengembangan teknologi asistif, khususnya untuk pengenalan gerakan tangan. Hasil ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan aplikasi berbasis sEMG, seperti teknologi rehabilitasi dan antarmuka mesin-manusia, dengan potensi meningkatkan akurasi dan efisiensi sistem yang dihasilkan.
SURICATA ACCURACY OPTIMIZATION BASED ON LIVE ANALYSIS USING ONE-CLASS SUPPORT VECTOR MACHINE METHOD AND STREAMLIT FRAMEWORK Agus Ariwanta, I Putu Yesha; Ernanda Aryanto, Kadek Yota; Gunadi, I Gede Aris
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 5 No. 2 (2024): JUTIF Volume 5, Number 2, April 2024
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2024.5.2.1822

Abstract

Based on data from the Checkpoint website, there are more than 10 million cyber-attacks in a single day, and the top sequence of this cyber-attack is evident in educational institutions. The IT unit of Kartini Bali Health Polytechnic has not yet conducted testing for accuracy and speed to detect suspicious activities on the computer network. The implementation of network security systems that have not undergone testing will undoubtedly have a negative impact on system providers and users. The application of Live Analysis based on a website and the One-Class Support Vector Machine (SVM) is used to optimize the capabilities of the Suricata in detecting suspicious activities on computer networks and providing visual and real-time reports. This research utilizes the Suricata for optimizing the computer network security system, with the researcher using the Streamlit Framework for Live Analysis based on a website and the One-Class Support Vector Machine (SVM) for classifying log data and visual reporting. For testing the computer network security system, tools such as Nmap, Loic, and Brutus are used. The results of the research using the One-Class Support Vector Machine (SVM) in detecting three types of attacks Port Scanning, DDOS Attack, and Brute Force Attack, show an accuracy value of 96%, precision of 95%, recall of 96%, and F1-Score of 95%. In the performance and load testing of the live analysis system using the Streamlit framework, the results show that the developed system is responsive, with CPU usage at 38%, memory usage at 62.3%, and an average system load time of 5 milliseconds.
Penilaian Tata Kelola dan Manajemen Infrastruktur TI Bank BPD XYZ Menggunakan COBIT 2019: Assessment of IT Infrastructure Governance and Management Bank BPD XYZ Using the COBIT 2019 Budiana, I Wayan; Aryanto, Kadek Yota Ernanda; Sunarya, I Made Gede
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 1 (2024): MALCOM January 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i1.1043

Abstract

Bank BPD XYZ telah memiliki 144 aplikasi yang dikelola secara mandiri di Data Center dan Disaster Recovery Center Bank BPD XYZ. Berdasarkan laporan monitoring dan audit dari regulator, terindentifikasi beberapa permasalahan yang terkait dengan pengelolaan infrastruktur TI. Oleh karena itu, diperlukan sebuah penilaian tata kelola dan manajemen infrastruktur TI menggunakan kerangka kerja COBIT 2019 yang bertujuan untuk menilai seberapa besar capability level dan maturity level saat ini, serta menganalisis tingkat kesenjangan (gap) dengan tingkat yang diharapkan yang selanjutnya akan digunakan sebagai dasar untuk memberikan rekomendasi perbaikan. Hasil pengisian formulir design factor oleh top level management, domain obyektif yang memiliki tingkat kepentingan ? 70 yaitu EDM03 Ensured Risk Optimization, APO12 Managed Risk, APO13 Managed Security, dan MEA03 Managed Compliance with External Requirement. Berdasarkan hasil pengisian kuesioner obyektif terpilih, setelah dilakukan analisis didapatkan nilai pada domain obyektif EDM03 3,44 persentase 68,87% largely, APO12 3,45 persentase 68,93% largely, APO13 3,63 persentase 72,50% largely, dan MEA03 3,63 persentase 72,50% largely. Terdapat kesenjangan (gap) pada setiap domain obyektif terpilih, nilai kesenjangan pada domain obyektif EDM03 0,57, APO12 0,55, APO13 0,37, dan MEA03 0,38. Hasil ini merupakan deskripsi tata kelola dan manajemen Bank BPD XYZ saat ini dalam mengelola infrastruktur TI yang telah dilaksanakan.
Co-Authors ., I Wayan Adi Sumertama A. A. Gede Yudhi Paramartha Agus Ariwanta, I Putu Yesha Agus Seputra I Ketut Anak Agung Gede Yudhi Paramartha Anggaradiva Bendesa Aryani, Luh Nitra Budiana, I Wayan Gabriel Nathanael Purba Gede Aditra Pradnyana Gede Indrawan Gede Rasben Dantes Gede Sri Yuniarta Gede Surya Mahendra Gede Surya Mahendra Gede Suweken GUSTI NGURAH MADE AGUS WIBAWANTARA . I Gede Aris Gunadi I Gede Dhananjaya I Gede Mahendra Darmawiguna I Gede Nyoman Agung Jayarana I Gusti Agung Ayu Sekarini I Gusti Made Wahyu Krisna Widiantara I Gusti Ngurah Surya Ardika Dinataputra I Ketut Eddy.P I Ketut Resika Arthana I Made Agus Widiana Putra I Made Candiasa I Made Edy Listartha I Made Gede Sunarya I Nyoman Indhi Wiradika I Nyoman Saputra Wahyu Wijaya I Nyoman Sukajaya I Putu Eka Sutariawan I PUTU EKA SUTARIAWAN . I Putu Tude Rama Prasatya I WAYAN GEDE SABDANA, S.KOM . Ida Bagus Prayoga Bhiantara Indriyani, Ni Luh Putu Ratih Indriyani, Ni Luh Putu Ratih Kadek Rihendra Dantes Kafabi, Moh Iqbal Luh Joni Erawati Dewi Luh Nitra Aryani Luh Putu Wiwien Widhyastuti M.Cs S.Kom I Made Agus Wirawan . Made Ari Sucahyana Made Windu Antara Kesiman Ni Ketut Pradani Gayatri Sarja Ni Made Rai Masita Dewi Ni Nyoman Mestri Agustini Ni Putu Novita Puspa Dewi Ni Wayan Marti Ony Andewi, Putu Purba, Gabriel Nathanael Pusparani, Diah Ayu Putu Alan Arismandika Putu Gede Surya Cipta Nugraha Putu Haryaka Setadewa Riswan Alfin Jaya Arsana Sanjaya, Kadek Oki Sanjaya, Kadek Oki Sari, Ni Ketut Ayu Purnama Sindu, I Gede Partha Siti Saibah Pua Luka Siti Saibah Pua Luka Sukajaya, I N. Sumertama, I Wayan Adi Suryaningsih, Gusti Ketut Suryaningsih, Gusti Ketut Taufik Akbar Taufik Akbar Trywanto Rina Wiani, Ni Wayan Yulya Widhiyanti Metra Putri, Dewi Arum Widhiyanti, Anak Agung Sandatya Widiantara, I Gusti Made Wahyu Krisna Wijaya, Gede Andra Rizqy Wiradika, I Nyoman Indhi Wirakusuma, Kadek Ardy Yudistira, Bagus Gede Krishna