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 
Implementasi Algoritma C5.0 Dan K-Medoids Untuk Klasterisasi Ibu Hamil Beresiko Tinggi Muhammad Riadi; Yufis Azhar; 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.v2i4.696

Abstract

Mengingat permasalahan angka kematian ibu dan balita, dan tingginya angka kehamilan beresiko tidak hanya masalah dunia kesehatan saja. Peranan Teknologi informasi yang berkembang sangat pesat dapat dijadikan soluli terhadap permasalahan kehamilan beresiko. Terlebih lagi, computer sering kali berubah fungsi untuk mengatikan pekerjaan manusia yang bersifat rutinitas maupun pengambilan keputusan. Maka untuk mengatasi kasus ini akan diterapkan dua algoritma yaitu: (a) Algoritma Decision Tree C5.0, (b) K-Medoids Clustering. Metode Commercial Version 5.0 (C5.0) untuk mengolah variabel-variabel analisa yang digunakan. Penggunaan C5.0 pada kasus ini untuk melakukan seleksi atribut sehinga menghasilakan fitur yang sangat berpengauh. Setelah melalukan seleksi fitur data yang baru akan dikelompokkan menggunakan K-Medoids untuk di analisa agar dapat dijadikan acuan untuk penanganan pada kasus ini. Penerapan kedua metode ini juga agar keputusan yang nanti diambil lebih tepat sasaran untuk mengurangi atau mengatasi masalah kehamilan ibu yang beresiko tinggi.
Rancang Bangun Sistem Informasi Akademik Berbasis Web Pada Sekolah Dasar Negeri 2 Landungsari Aldy Satria Gumilar; Ilyas Nuryasin; Galih Wasis Wicaksono
Jurnal Repositor Vol 2 No 9 (2020): September 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i9.796

Abstract

Sistem informasi Akademik merupakan sistem yang memberikan informasi mengenai riwayat Pendidikan siswa selama bersekolah di sekolah. Dalam hal ini SDN 2 Landungsari sebagai tempat studi kasus, karena di sekolah tersebut belum terimplementasi sebuah sistem informasi akademik yang memadai. Sistem ini dibuat menggunakan metode waterfall saat pembangunannya dan dalam melakukan pengumpulan kebutuhan dan eliminasinya menggunakan metode Mandatory, Desirable, Inessential dan juga Metode Technical, Operational dan Economic. Hingga dalam implementasinya menggunakan framework Laravel, dengan struktural Model, View, Controller untuk mempermudah dan mempercepat pembangunan. Pengujian yang dilakukan menggunakan pengujian Black Box dan User Acceptance Test. Hingga hasil yang didapat sistem dapat diterima oleh tempat studi kasus untuk digunakan sementara sebelum terdapat perubahan kurikulum. Hasil penerimaan sistem melalui User Acceptance Test memiliki tingkat penerimaan 92% dari keempat aktor penguji. Hal ini berarti bahwa sistem dapat diterima dengan baik. Sedangkan dari pengujian blackbox didapatkan pengujian 100% berhasil.
Rancang Bangun Sistem Informasi Resource Planning Desa (Studi Kasus : Desa Mojorejo) Adi Bagus Setiawan; Galih Wasis Wicaksono; Ilyas Nuryasin
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.v2i7.880

Abstract

Sistem Informasi kini sudah tidak asing lagi dunia perusahaan dimana sistem informasi sangat dibutuhkan untuk sebuah perusahaan supaya dapat membantu suatu proses pekerjaan menjadi semakin mudah dan cepat. Sistem informasi merupakan suatu perangkat yang dapat mengolah data, menyimpanLdata dan juga memanipulasi. Sistem informasi ini bertujuan menyelesaikan masalah seperti mengimplementasikan proses bisnis menggunakan konsep Enterprise Resource Planning (ERP) yang bertujuan untuk mempermudah dalam bagian administrasi di Balai desa. Sistem informasi ini dibangun berdasarkan data-data yang telah dikumpulkan dari Balai desa yang kemudian dianalisis dan dirancang guna untuk mempermudah karyawan dalam penginputan data dan sebagainya. ERP digunakan untuk menghubungkan dan menjalankan suatu proses bisnis di Sistem informasi. Dari penjelasan tersebut maka di dapat topic dengan judul “Rancang Bangun Sistem Informasi Resource Planning Desa” Sistem ini dibangun dengan menggunakan SDLC Prototype, Codeigniter, MySQL 4.6.5.2, HTML,dan PHP. Rancang bangun sistem informasi resource planning telah berhasil dikembangkan dengan menggunakan metode prototype, sistem informasi telah di uji dan berjalan sesuai dengan yang diinginkan.
Sistem Pendukung Keputusan Prioritas Lokasi Perbaikan Jalan Menggunakan Metode Analyical Hierarchy Process dan Simple Additive WeightingStudi Kasus Kabupaten Pasuruan Feny Aries Tanti; Galih Wasis Wicaksono; Agus Eko Minarno
Jurnal Repositor Vol 2 No 9 (2020): September 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i9.1004

Abstract

Jalan merupakan prasarana yang ada di darat untuk sektor sosial dan ekonomi. Kesadaran pemerintah dalam memperbaiki jalan yang rusak merupakan hal utama dalam anggaran daerah. Peningkatan jumlah lokasi jalan berkaitan dengan peningkatan jumlah perbaikan jalan yang akan dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi perbaikan jalan yang terbaik. Jalan yang diperbaiki berdasarkan dari beberapa alternatif posisi lokasi perbaikan jalan. Cara menetapkan lokasi perbaikan jalan dengan memberikan posisi peringkat alternatif berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan. Berdasarkan pertimbangan kriteria dapat diukur secara kuantitatif dengan menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) dan SAW (Simple Additive Weighting). Berdasarkan hasil pengujian terhadap program sudah dapat digunakan. Hasil dari perhitungan program sudah sesuai dengan hasil perhitungan yang sudah dilakukan. Pengujian dilakukan terhadap 10 responden. Dengan sistem ini diharapkan membantu pihak Pekerjaan Umum (PU) Bina Marga untuk menentukan lokasi perbaikan jalan secara lebih objektif.
Pengembangan Sistem Lective Untuk Laporan Kurikulum Perguruan Tinggi (Studi Kasus : Universitas Muhammadiyah Malang) Febri Ayu Fitriani; Gita Indah Marthasari; Galih Wasis Wicaksono
Jurnal Repositor Vol 2 No 11 (2020): November 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i11.1018

Abstract

Pengembangan sistem Lective selalu diupayakan untuk memajukan segala aspek dalam sistem pendidikan guna memudahkan proses belajar mengajar dan memberikan pelayanan. Salah satunya laporan hasil perumusan kurikulum untuk memudahkan proses identifikasi dan pengendalian oleh program studi. Laporan progres penyusunan RPS dan notifikasi dapat bermanfaat sebagai pemantauan dan mengevaluasi perkembangan atau progres penyusunan kurikulum yang dilakukan oleh masing-masing dosen pengampu mata kuliah, sehingga kinerja dosen maupun program studi lebih terkontrol. Pengembangan dilakukan dengan menggunakan analisa kualitatif dan mencari pengujian solusi menggunakan proses BPI (Business Process Improvement). Pengujian dilakukan menggunakan Black Box Testing dengan menyusun skenario uji serta menerapkan pengujian fungsionalitas setelah pengembangan sistem. Hasil yang didapatkan yaitu notifikasi pada dashboard dosen berupa tanggat tenggat waktu dan nilai persentase progress kumulatif penyusunan RPS, halaman progress persentase penyusunan masing-masing dosen pengampu, dan progress RPS seluruh dosen. Dari pengujian yang dilakukan, pengembangan sistem dikatakan tidak menggangu fungsionalitas sistem sebelumnya, namun dalam pencocokan nilai persentasi yang didapat sistem membutuhkan penggalian lebih dalam untuk sesuai dengan penilaian pakar.
Remote Control Monitoring Simtem Irigasi Sprinkler Berbasis IoT Pada Tanaman Hortikultura Fakhrul Nasrulloh; Galih Wasis Wicaksono; Zamah Sari
Jurnal Repositor Vol 2 No 10 (2020): Oktober 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v2i10.1035

Abstract

Dengan adanya lahan pertanian yang melimpah di Indonesia maka diperlukan suatu perencanaan jaringan irigasi yang lebih modern, berteknologi dan berinovasi. Hal tersebut dilakukan guna menunjang sistem irigasi yang baik sehingga mampu menghasilkan kualitas pertanian yang bagus. Remote control monitoring sistem irigasi sprinkler berbasis IoT (Internet of Things) merupakan rancangan jaringan irigasi sprinkler yang bisa digunakan dari jarak jauh menggunakan smartphone. Dimana pada sistem irigasi tersebut mengikuti perkembangan teknologi yang sudah berkembang di Indonesia saat ini yaitu industri 4.0. Desain dan rancangan komponen mikrokontroler sistem jaringan irigasi sprinkler berbasis IoT dapat terintegrasi dengan smartphone pada Blynk App dan tentunya terkoneksi dengan jaringan internet. Untuk terwujudnya suatu sistem irigasi sprinkler perlu dilakukan implementasi dan pengujian hardware maupun software guna mengetahui kinerja dari sistem irigasi. Mikrokontroler pada sistem irigasi sprinkler ini menggunnakan ESP8266 NodeMCU v3. Pemrograman pada board ESP8266 NodeMCU menggunakan bahasa pemrograman yang sama dengan Arduino yaitu bahasa C/C++ dan untuk melakukan pengembangan pemrograman juga support dengan software Arduino IDE. Komponen mikrokontroler yang dibahas dalam penelitian ini ialah kontroler motor servo, water flow sensor, dan soil moisture sensor. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium terbuka milik Universitas Islam Malang (UNISMA) dengan lahan asli persawahan ukuran 10x10 meter dan tanpa memperhatikan faktor cuaca.
Klasifikasi Abstrak Jurnal Repositor di Teknik Informatika UMM Menggunakan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor Andjani Chaerun Nisha; Gita Indah Marthasari; Galih Wasis Wicaksono
Jurnal Repositor Vol 3 No 3 (2021): Mei 2021
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

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

Abstract

Jurnal atau artikel ilmiah adalah sebuah data teks berupa karya tulis yang telah dibuat oleh peneliti yang melakukan sebuah penelian pada suatu topik dalam bidang tertentu. Secara umum jurnal ilmiah ini diterbitkan online oleh situs penyedia informasi ilmiah dan perguruan tinggi. Pada penelitian ini mengambil studi kasus jurnal repositor Teknik Informatika UMM dimana masih belum dikategorikan berdasarkan jurusan bidang minat seperti RPL, Jaringan, Game, dan Data Science. Penelitian ini menggunakan metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN) yaitu modifikasi dari metode KNN secara umum. Hasil klasifikasi menggunakan metode ini menunjukkan bahwa nilai k yang optimal adalah berada pada angka 17 dengan e = 2 memiliki akurasi sebesar 60,25641026%. Dikarenakan bahwa menurut penelitian sebelumnya yang menggunakan metode NWKNN, jika k bernilai besar maka suatu data uji akan mempunyai besar probabilitas benar masuk kedalam kategori kelas dengan hasil score tertinggi.
Music Information Retrieval Based on Active Frequency Wibowo, Hardianto; Suharso, Wildan; Azhar, Yufis; Wicaksono, Galih Wasis; Minarno, Agus Eko; Harmanto, Dani
Makara Journal of Technology Vol. 25, No. 2
Publisher : UI Scholars Hub

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

Abstract

Music is the art of combining frequencies. A balance of frequencies gives rise to a harmonious tone. Several features of music can be analyzed, and they include sociocultural background, lyrics, mood, tempo, rhythm, harmony, melody, timbre, and instrumentation. In this study, we use the frequency of instrumentation as a feature for classification because each instrument has a frequency range. To test this frequency range, we use five music genres and one music playing skill. The five genres are dangdut, electronic dance music (EDM), metal, pop/rock, and reggae. The music playing skill is acoustic. Active frequencies are tested using the k-nearest neighbor method, and the results serve as basis of the accuracy of music classification. The classification accuracy for EDM, metal, and acoustic is over 70%, whereas that for dangdut, pop/rock, and reggae is less than 60%. In sum, the accuracy of music classification is influenced by the similarities in the music instruments used and the tempo.
Klasifikasi Penyakit Katarak Pada Mata Manusia Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Rizka Nurlizah; Agus Eko Minarno; Galih Wasis Wicaksono
Jurnal Repositor Vol 4 No 4 (2022): November 2022
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v4i4.1433

Abstract

Convolutional Neural Network (CNN) adalahsalah satu jenis neural network yang biasa digunakan pada data image. CNN bisa digunakan untuk mendeteksi dan mengenali objek pada sebuah image. Pre-trained CNN adalah suatu teknik atau metode memanfaatkan model yang sudah dilatih terhadap suatu dataet untuk menyelesaikan permasalahan lain yang serupa dengan cara menggunaakannya sebagai starting point, memodifikasi dan mengupdate parameternya sehingga sesuai dengan dataset yang baru. Klasifikasi dalam penelitian ini membangun dua model berbeda yaitu VGG16 dan ResNet50. Kedua model tersebut digunakan untuk klasifikasi gambar pada cataract dan normal. Dari penelitian yang dilakukan model yang mendapatkan nilai akurasi tertinggi yaitu VGG16.
Herbal Leaves Classification Based on Leaf Image Using CNN Architecture Model VGG16 Bella Dwi Mardiana; Wahyu Budi Utomo; Ulfah Nur Oktaviana; Galih Wasis Wicaksono; Agus Eko Minarno
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 7 No 1 (2023): February 2023
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v7i1.4550

Abstract

Herbal leaves are a type that is often used by people in the health sector. The problem faced is the lack of knowledge about the types of herbal leaves and the difficulty of distinguishing the types of herbal leaves for ordinary people who do not understand plants. If any type of plant is used, it will have a negative impact on health. Automatic classification with the help of technology will reduce the risk of misidentification of herbal leaf types. To make identification, a precise and accurate herbal leaf detection process is needed. This research aims to facilitate the classification model of herbal leaf images with a higher accuracy value than previous research. Therefore, the proposed method in this classification process is one of the Transfer Learning methods, namely Convolutional Neural Network (CNN) with a pretrained VGG16 model. This research uses a dataset of herbal leaves with a total of 10 classes: Belimbing Wuluh, Jambu Biji, Jeruk Nipis, Kemangi, Lidah Buaya, Nangka, Pandan, Pepaya, Seledri and Sirih. The performance of the results of the proposed classification method on the test dataset using Classification Report shows an increase in the results of the previous research accuracy value from 82% to 97%. This research also applies Image Data Generator in the augmentation process which aims to improve the image of herbal leaves, reduce overfitting, and improve accuracy.
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