Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.953
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JUITA : Jurnal Informatika POSITIF Jurnal Hukum Novelty Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Jurnal Informatika Universitas Pamulang DoubleClick : Journal of Computer and Information Technology Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer Jurnal Repositor Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer ( J-ICOM) IICS JHCLS Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Makara Journal of Technology Jurnal Pengabdian Hukum Indonesia
Wicaksono, Galih Wasis
Universitas Muhammadiyah Malang
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Other

Published : 49 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 49 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Case Based Reasioning (CBR) for Medical Question Answering System Setio Basuki; Alfira Rizky; Galih Wasis Wicaksono
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol 3, No 2, May-2018
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (421.366 KB) | DOI: 10.22219/kinetik.v3i2.263

Abstract

In this research, the researchers implement a medical Question Answering System (QAS), a complaint system in the form of sentences or paragraphs of questions about the complaint (illness) suffered by a person. Afterwards, the system will give answer to the questions with answers in the form of diagnosis based on the system knowledge. The system in this study has knowledge of the system obtained based on Case Based Reasoning (CBR) method from the previous cases stored in the database. When there is a new case, the system will perform a matching process using CBR and Sorenson Coefficient calculations to find out which the previous cases have the highest percentage of matches with the new case. Then the selected previous cases will be taken and given to the new case. Testing is processed by using 2 types of testing, expert validation testing with result of 28 data of appropriate test from 30 test data and accuracy testing resulting of 93,33% from the appropriate test data.
The Analysis of Proximity Between Subjects Based on Primary Contents Using Cosine Similarity on Lective Muhammad Andi Al-rizki; Galih Wasis Wicaksono; Yufis Azhar
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol 2, No 4, November-2017
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (663.327 KB) | DOI: 10.22219/kinetik.v2i4.271

Abstract

In education world, recognizing the relationship between one subject and another is imperative. By recognizing the relationship between courses, performing sustainability mapping between subjects can be easily performed.  Moreover, detecting and reducing any duplicated contents in several subjects will be also possible to execute. Of course, these conveniences will benefit lecturers, students and departments. It will ease the analysis and discussion processes between lecturers related to subjects in the same domain. In addition, students will conveniently choose a group of subjects they are interested in. Furthermore, departments can easily create a specialization group based on the similarity of the subjects and combine the courses possessing high similarity. In this research, given a good database, the relationship between subjects was calculated based on the proximity of the primary contents of the subjects. The feature used was term feature, in which value was determined by calculating TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency) from each term. In recognizing the value of proximity between subjects, cosine similarity method was implemented. Finally, testing was done utilizing precision, recall and accuracy method. The research results show that the precision and accuracy values are 90,91% and the recall value is 100%.
Recommended Features of Learning Management System Using Feature-Oriented Method Software Development on Moodle Hari Windu Asrini; Galih Wasis Wicaksono; Budiono Budiono; Gilang Ramadhan; Evi Dwi Wahyuni
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol. 6, No. 4, November 2021
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/kinetik.v6i4.1354

Abstract

Learning Management System (LMS) serves as a learning media effective for online learning during Covid-19. The rising use of LMS these days indicates that LMS features need to be further measured for their relevance to the National Standards of Higher Education (SN-Dikti). This measurement is also essential to be applied for five blended learning criteria for flexible time and place to access lessons. The objective of this research is to analyze the features of the LMS implemented on Moodle version 3.10. The analysis of the features was carried out by employing the methods of Feature-Oriented Software Development (FOSD), a method that elaborates software system relating to existing features of LMS, involving: 1) Canvas; 2) Edmodo; 3) Google Classroom; 4) Moodle; 5) Zoom Meeting; 6) Google Meet; 7) efront, and 8) Microsoft Teams. In accord with the testing and validation by experts, the research revealed that there were 56 features of LMS pertinent to learning and assessment standards of SN-Dikti and E-learning self-study criteria with other blended-media or events, instructor-led program, live e-learning, on the job training, simulation, and lab centered on blended learning. Those 56 features were approved by experts and implemented by employing Moodle version 3.10 relevant to the SN-Dikti and blended learning
Analisis Sentimen Data Kritik Dan Saran Pelatihan Aplikasi Teknologi Informasi Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Alimuddin Hasan Al Kabir; Setio Basuki; Galih Wasis Wicaksono
Jurnal Repositor Vol 1 No 1 (2019): November 2019
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v1i1.11

Abstract

Opini publik merupakan salah satu instrumen yang bisa digunakan untuk melakukan evaluasi terhadap suatu kegiatan. Penelitian ini dilandasi oleh beberapa masalah diantaranya (1) perlunya peningkatan kualitas pelaksanaan kegiatan Pelatihan Aplikasi Teknologi Informasi, (2) opini peserta yang sudah ditampung belum dimanfaatkan secara maksimal karena terkendala banyaknya data dan tidak mungkin di analisis secara manual. Kritik dan saran diambil dari data periode pelaksanaan 2016/2017 sebanyak 1050 data. Support Vector Machine digunakan sebagai metode dalam analisis sentimen. Proses latih data akan menghasilkan hyperplane terbaik yang dijadikan acuan untuk menentukan kelas sentimen mana sesuai untuk suatu kalimat. Pengujian dilakukan dengan membagi dataset ke dalam data uji sebanyak 20% dan data latih sebanyak 80% sehingga bisa dilakukan proses analisis hingga 5 kali iterasi dengan susunan data yang berbeda. Hasil pengujian menunjukkan perhitungan Akurasi, Precision, Recall, dan F-Measure yang dihasilkan oleh sistem adalah sebesar 82,08%, 83,42%, 81,16%, dan 81,82%.
Klasifikasi Kalimat Tanya Berdasarkan Taksonomi Bloom Menggunakan Support Vector Machine Zakiyah Rakhmawati; Setio Basuki; Galih Wasis Wicaksono
Jurnal Repositor Vol 2 No 4 (2020): April 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i4.69

Abstract

Klasifikasi adalah suatu teknik dalam melakukan kategori pada dokumen yang memiliki jumlah isi dokumen sangat banyak. Pada penelitian ini mengusulkan sebuah metode yang dapat menghasilkan klasifikasi kalimat tanya sesuai dengan level untuk ranah kognitif pada Taksonomi Bloom. Proses identifikasi soal dilakukan berdasarkan ekstraksi fitur sintaktik dan Bag-of-Words (BoW). Hasil dari ekstraksi fitur tersebut kemudian akan diklasifikasikan menggunakan algoritma klasifikasi SVM. Tugas akhir ini bertujuan untuk melakukan hasil klasifikasi kalimat tanya berdasarkan taksonomi bloom untuk ranah kognitif yang terbagi dalam 6 level yaitu, mengingat, memahami, menerapkan, menganalisis, mengevaluasi, dan membuat. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM). Algoritma tersebut dipilih karena mampu mengklasifikasikan data berdimensi tinggi yang dalam konteks tugas akhir ini adalah data berupa teks. Berdasarkan skenario pengujian yang sudah dilakukan, hasil rata-rata akurasi yang diperoleh pada proses pengklasifikasian kalimat menggunakan fitur sintaktik pada data uji sebesar 89.2%, sedangkan untuk fitur Bag-of-Words (BoW) tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 100%. Berdasarkan hasil pengujian terhadap sistem klasifikasi yang telah dilakukan, rata-rata nilai akurasi didapatkan sangat baik, sehingga sistem dapat dikatakan atau layak untuk dikembangkan selanjutnya dengan berbagai variasi fitur atau algoritma pendukung lainnya.
Ekstraksi Fi'il dan Isim Pada Kaidah Nahwu Shorof Berbasis Android Nizarullah Himawan; Galih Wasis Wicaksono; Ilyas Nuryasin
Jurnal Repositor Vol 2 No 5 (2020): Mei 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i5.110

Abstract

Ilmu nahwu shorof merupakan kunci yang paling utama dalam mempelajari bacaan atau memahami segala aspek yang berhubungan dengan bahasa arab.Bacaan bahasa arab akan lebih mudah dipelajari jika dilakukan pemisahan kata, salah satunya dengan ekstraksi fi'il dan isim .Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan kata dasar dari bahasa arab sesuai kaidah nahwu yang diaplikasikan pada fi'il dan isim.selain itu, menormalisasikan kata dasar imbuhan depan dan belakang.Metode yang digunakan adalah metode alghoritma light stemming dengan menghilangkan imbuhan depan dan imbuhan belakang pada sebuah kata sesuai kaidah yang ditentukan.Pengujian dilakukan dengan memasukkan beberapa kalimat bahasa arab untuk mengetahui tingkat ketepatan kaidah nahwu yang sesuai dengan refrensi pakar.Pada penelitian ini tingkat keberhasilan dari 108 kata yang telah diuji tingkat ketepatan bahasa arab sesuai kaidah nahwu sebanyak 102 kata. Sehingga,ketingkat akurasi data sebesar 94% dari data yang telah diuji.
Aplikasi Rekomendasi Rumah Makan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour Berbasis Android (Studi kasus : Kecamatan Banyuwangi) Edo Ardhiansyah; Setio Basuki; Galih Wasis Wicaksono
Jurnal Repositor Vol 2 No 2 (2020): Februari 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i2.247

Abstract

Banyak wisatawan yang silih berganti datang ke Kota Banyuwangi untuk berwisata alam, budaya, maupun kuliner. Banyak pengusaha yang mulai menggeluti bisnis rumah makan karena banyaknya wisatawan yang datang. Semakin menjamurnya bisnis rumah makan di kota Banyuwangi membuat menu makanan yang disajikan beraneka ragam. Tentunya akan membuat kebingungan untuk memilih rumah makan mana yang ingin dikunjungi. Dari permasalahan tersebut, peneliti membuat sebuah aplikasi sistem rekomendasi untuk menentukan pencarian lokasi makan berdasarkan kategori kisaran harga, makanan berkuah, digoreng, dibakar, makanan tradisional Banyuwangi, dan lain-lain. Diimplementasikan menggunakan teknologi android yang semakin memudahkan dalam mengakses aplikasi ini. Aplikasi ini dapat mempermudah pencarian lokasi, karena adanya fasilitas Google Maps API yang dapat menunjukkan titik koordinat lokasi. Dalam penelitian ini, rekomendasi untuk mencari rumah makan akan menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN).
Implementasi Metode Feature-Oriented Software Development (FOSD) Dalam Mengembangkan Learning Management System (LMS) Ahmad Salam Rahim; Maskur Maskur; Galih Wasis Wicaksono
Jurnal Repositor Vol 2 No 12 (2020): Desember 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i12.414

Abstract

Learning management system (LMS) merupakan sebuah media yang dibuat khusus untuk mempermudah proses belajar mengajar, pertukaran informasi dan mengumpulkan tugas secara online berbasis web. Di Indonesia, khususnya perguruan tinggi memiliki standar nasional pendidikan tinggi (SN Dikti) yang dibuat oleh kementerian riset, teknologi dan pendidikan tinggi no.44 tahun 2015 untuk mengatur sistem pembelajaran. Maka dari itu, perlu adanya penelitian yang dapat menyesuaikan fitur LMS dengan SN Dikti tersebut. Salah satu LMS yang paling banyak digunakan di Indonesia adalah moodle, yaitu platform LMS yang open source dan dapat dikembangkan sendiri. Penelitian ini memanfaatkan moodle untuk mencari fitur yang dapat digunakan dalam proses pembelajaran dan kemudian disesuaikan dengan standar proses pembelajaran pada SN Dikti. Hasil seleksi fitur akan diimplementasikan kedalam sistem moodle menggunakan metode pengembangan sistem yaitu feature-oriented software development (FOSD), FOSD memiliki empat tahapan pengembangan yaitu analisis domain, dimana fitur akan diseleksi untuk mendapatkan fitur yang sesuai. Hasilnya didapatkan 12 fitur pada moodle dan akan diimplementasikan. Tahapan selanjutnya desain domain dan spesifikasi dengan membuat model fitur, use case dan activity diagram. Tahap implementasi menggunakan moodle versi 3.5+ agar menjadi LMS yang dapat dikonfigurasi. Setelah itu tahapan konfigurasi produk dan generasi yaitu tahap pengujian 12 fitur dengan menggunakan metode blackbox.
Rekomendasi Grup Pada Website Alumni Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Hermansyah Adi Saputra; Galih Wasis Wicaksono; Yufis Azhar
Jurnal Repositor Vol 2 No 12 (2020): Desember 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i12.526

Abstract

Belakangan ini hampir seluruh universitas yang ada di indonesia memiliki sistem informasi alumninya sendiri-sendiri. Sistem informasi alumni mampu memberikan informasi tentang kondisi alumninya setelah menyelesaikan masa perkuliahannya. Alumni merupakan aktor yang berperan penting dalam pendidikan. Saat ini jurusan Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang telah memiliki website alumni. Permasalahannya belum adanya sistem yang memberikan alumni rekomendasi grup pada sistem, sehingga para alumni mampu saling bertukar informasi didalamnya. Dengan adanya data alumni dan juga di dukung dengan adanya tracer study, dapat di bentuk suatu rekomendasi grup dari data tracer study. K-medoid adalah metode pengelompokan data ke dalam sejumlah cluster tanpa adanya struktur hirarki antara satu dengan yang lainnya. Algoritma k-medoid memiliki nilai coefficient yang lebih tinggi di bandingkan dengan k-means dalam penelitian ini. Yang mana k-medoid mendapatkan nilai rata-rata Silhouette Score 0.7325888099 dalam pengujian dengan jumlah cluster 5 dan perulangan sebanyak 10 kali. Jika dibandingkan dengan k-means yang hanya memiliki nilai rata-rata Silhouette Score 0.6872873866.
Analisis Kesiapan Pengguna Lective Menggunakan Metode Technology Readiness Index (TRI) Fath Dzulkifli; Evi Dwi Wahyuni; Galih Wasis Wicaksono
Jurnal Repositor Vol 2 No 7 (2020): Juli 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i7.676

Abstract

Lective merupakan sarana pembelajaran online berbasis website yang dirancang bagi dosen untuk mempermudah dalam mendesain Rencana Pembelajaran Semester (RPS) dan Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP). dan sistem ini sangat membantu bagi dosen-dosen yang tidak memiliki latar belakang pendidikan maka tools ini sangat membantu bagi mereka. Lective ini masih bisa dikatakan baru dan masih dalam proses pengembangan. kurangnya penerapan Lective di lingkungan Universitas Muhammadiyah Malang merupakan salah satu faktor kendala dalam pengembangannya dikarenakan kesiapan dari penggunanya yaitu dosen yang masih kurang memahami secara penuh tentang penggunaan Lective. Technology Readiness Index (TRI) merupakan indeks untuk mengukur kesiapan pengguna terhadap teknologi baru. TRI menggunakan serangkaian pernyataan kepercayaan/keyakinan dalam melakukan survei untuk mengukur secara menyeluruh tingkat kesiapan teknologi dari individu yang meliputi Optismism, Innovativeness, Discomfort dan Insecurity, Penelitian diawali dengan penyusunan instrumen penelitian, penyebaran kuisioner, dan analisis hasil kuisioner. Berdasarkan hasil analisis, penelitian ini menghasilkan sebuah pernyataan dimana Optimism, Innovativeness, Discomfort dan Insecurity tidak mempengaruhi kesiapan pengguna Lective. Dikarenakan hasil yang didapat berpengaruh negatif terhadap kesiapan pengguna sistem Lective.
Co-Authors Adi Bagus Setiawan Agus Eko Minarno Ahmad Faiz, Ahmad Ahmad Salam Rahim Al asqalani, Sheila Fitria Al Sakinata, Annisa' Al-Fatih, Solahudin Al-rizki, Muhammad Andi Aldiensyah Aldy Satria Gumilar Alfian Dwi Khoirul Annas Alfira Rizky Alimuddin Hasan Al Kabir Amiludin, Amiludin Aminudin Aminudin, Aminudin Andesti, Kiki Andjani Chaerun Nisha Andreawan Andreawana, Andreawana Anisa Dewi Anggraeni Arcelia, Allysa Sonia Aria Maulana Eka Mahendra arrafiq, ubay hakim Aulyah, Khairunnisa Azzahra, Kiara Basuki, Setio Bella Dwi Mardiana Budiono Budiono Budiono Budiono Chandranegara, Didih Rizki Cholidah, - Christian Sri Kusuma Aditya Christian Sri Kusuma Aditya Christian Sri kusuma Aditya, Christian Sri kusuma Dati Nafa Alfiana Didih Rizki Chandranegara Edo Ardhiansyah Eko Budi Cahyono Erwin Budi Setiawan Evi Dwi Wahyuni Fakhrul Nasrulloh Fath Dzulkifli Febri Ayu Fitriani Feny Aries Tanti Ferdiansyah, Danny Gilang Ramadhan Gita Indah Marthasari Hakim, Muhammad Nafi Maula Hardianto Wibowo Hari Windu Asrini Harmanto, Dani Hermansyah Adi Saputra Hilman Abi Sarwan Heryawan I'anatut Thoifah Ianatut Thoifah Intana Sari, Tiara Iqbal Fairus Zamani Kharisma Muzaki Ghufron Lathifah, Fildzah Maskur Maskur Muafika, Siti Nurmala Lailatul Muhammad Andi Al-Rizki Muhammad Farhansyah Muhammad Riadi Muhammad Risky Pratama Hermawan Muhammad Rojib Saiful Nisrina Arintia Maghfiroh Nizarullah Himawan Noor Prasetyo, Said Nur Hayatin Nur Oktaviana, Ulfah Nur Putri Hidayah Nuryasin, Ilyas Perdana, Muhammad Ilham Rakha Pradana Susilo Putra Ricky Hendrawan Rizka Nurlizah Rizky, Alfira Rizky, Wahyu Saiful Amien Saiful Arif, Mukhammad Rojib Saleh, Abd Saleha, Meisya Maulidina Sari, Tiara Intana Syuyukh, Fakhrusy Ulfah Nur Oktaviana Wahyu Budi Utomo Wildan Suharso Yuda Munarko Yufis Azhar Yunus, Nur Rohim Zakiyah Rakhmawati Zamah Sari