Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.312
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) SMATIKA Briliant: Jurnal Riset dan Konseptual Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Rambideun : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat PROSISKO : Jurnal Pengembangan Riset dan observasi Rekayasa Sistem Komputer Digital Transformation Technology (Digitech) Prosiding Seminar Nasional Pengabdian Masyarakat Journal of Information Systems Management and Digital Business Jurnal Informatika Polinema (JIP)
Fandi Yulian Pamuji
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Malang
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
Komparasi Algoritma Random Forest dan Decision Tree untuk Memprediksi Keberhasilan Immunotheraphy Fandi Yulian Pamuji; Viry Puspaning Ramadhan
Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Vol 7, No 1 (2021): Juni 2021
Publisher : Universitas Merdeka Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26905/jtmi.v7i1.5982

Abstract

Menjaga kesehatan merupakan tugas pada diri kita sendiri sebagai manusia, dengan tubuh yang sehat kita dapat melakukan aktifitas dan produktifitas kita sehari-hari. Kesehatan adalah keadaan seimbang yang dinamis, dipengaruhi faktor genetik, lingkungan dan pola hidup sehari-hari seperti makan, minum, kerja, dan istirahat. Immunotherapy merupakan metode pengobatan untuk mengobati penyakit kanker kulit yang dimana metode ini meningkatkan sistem kekebalan tubuh untuk mengatasi penyakit kutil. Immunotherapy merupakan pengobatan efektif untuk penyakit kutil. Metode ini memiliki respon yang lebih baik membutuhkan lebih sedikit sesi, dan mampu mengobati kutil yang sudah lama. Berdasarkan hasil pengujian metode Random Forest dan Decision Tree terhadap prediksi keberhasilan pengobatan imunoterapi untuk penyakit kutil menggunakan bahasa Python, maka dapat diambil kesimpulan bahwa hasil pengujian metode Decision Tree masih terdapat prediksi yang tidak tepat dengan tingkat akurasi 84,4 % kemudian metode Random Forest prediksinya tepat dengan tingkat akurasi 85,5 %. Hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa metode Random Forest merupakan metode yang lebih unggul dibandingkan dengan metode Decision Tree.
Optimasi Jaringan Routing Open Shortest Path First Dengan Menggunakan Multiprotocol Label Switching Ronald David Marcus; Rahmad Anjar Saputro; Fandi Yulian Pamuji
BRILIANT: Jurnal Riset dan Konseptual Vol 5, No 3 (2020): Volume 5 Nomor 3, Agustus 2020
Publisher : Universitas Nahdlatul Ulama Blitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (362.755 KB) | DOI: 10.28926/briliant.v5i3.486

Abstract

Routing adalah sebuah proses dimana item dapat disampaikan melalui sebuah rute jaringan yang terkonfigurasi untuk mencapai titik tujuan dari suatu lokasi. Universitas Merdeka Malang masih menggunakan static routing dalam jaringan yang berskala bersekala besar. Sehingga administrator menghadapi masalah dalam proses pengelolaan ip router, rumit dalam menentukan pengiriman paket data yang harusnya diutamakan. Untuk dapat mengatasi masalah tersebut maka diperlukan penerapan teknologi Multiprotocol Label Switching (MPLS) diguna menyempurnakan dari sebuah routing Open Shortest Path First (OSPF). Penelitian ini menggunakan Metode Pengumpulan Data, Observasi dan Analisis masalah. Rancangan jaringan MultiProtocol label Switching yang diterapkan pada rancangan desain topologi jaringan menggunakan pendekatan hybrid, Dengan menggunakan router mikrotik RB951i-2nD dengan konfigurasi routing Open Shortest Path First (OSPF) berbasis MultiProtocol label Switching. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa MultiProtocol label Switching (MPLS) dapat mengoptimalkan kinerja routing Open Shortest Path First pada jaringan backbone menggunakan pendekatan hybrid sehingga mengurangi banyaknya proses pengolahan IP router dalam mengefesiensi proses pengiriman suatu paket data.
Manajemen Akun Pengguna Berbasis Roaming Profile untuk Memperkuat Perlindungan Data di Laboratorium Komputer Aditya Wahyu Firmansyah; Ronald David Marcus; Asri Samsiar Ilmananda; Fandi Yulian Pamuji
SMATIKA JURNAL : STIKI Informatika Jurnal Vol 12 No 02 (2022): SMATIKA Jurnal : STIKI Informatika Jurnal
Publisher : LPPM STIKI MALANG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32664/smatika.v12i02.688

Abstract

Roaming profile is a feature of managing user’s profile centrally through the active directory on Windows Server, which is useful to redirects all application settings and data storage to the server, so that users can access their profiles on any computer on the network. Compared to the local profile that relies on a local hard drive, a roaming profile is more suitable for user account management in a computer laboratory, because students use PCs interchangeably and move from one PC to another. This study aims to shift the local profile setting which was previously still used in the computer laboratory of the Faculty of Information Technology, Universitas Merdeka Malang, to a roaming profile-based setting. This research is expected to present a solution to make it easier for students to access their own profiles, while providing protection for the files they store. The method of this research is based on a qualitative and experimental approach. The results showed that the implementation of an active directory with a roaming profile was able to improve the quality of service in the computer laboratory, as well as increase security and convenience for students.
Gaussian Based-SMOTE Method for Handling Imbalanced Small Datasets Muhammad Misdram; Edi Noersasongko; Purwanto Purwanto; Muljono Muljono; Fandi Yulian Pamuji
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol 9, No 4 (2023): December
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jiteki.v9i4.26881

Abstract

The problem of dataset imbalance needs special handling, because it often creates obstacles to the classification process. A very important problem in classification is to overcome a decrease in classification performance. There have been many published researches on the topic of overcoming dataset imbalances, but the results are still unsatisfactory. This is proven by the results of the average accuracy increase which is still not significant. There are several common methods that can be used to deal with dataset imbalances. For example, oversampling, undersampling, Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), Borderline-SMOTE, Adasyn, Cluster-SMOTE methods. These methods in testing the results of the classification accuracy average are still relatively low. In this research the selected dataset is a medical dataset which is classified as a small dataset of less than 200 records. The proposed method is Gaussian Based-SMOTE which is expected to work in a normal distribution and can determine excess samples for minority classes. The Gaussian Based-SMOTE method is a contribution of this research and can produce better accuracy than the previous research. The way the Gaussian Based-SMOTE method works is to start by determining the random location of synthesis candidates, determining the Gaussian distribution. The results of these two methods are substituted to produce perfect synthetic values. Generated synthetic values are combined with SMOTE sampling of the majority data from the training data, produce balanced data. The result of the balanced data classification trial from the influence of the Gaussian Based SMOTE result in a significant increase in accuracy values of 3% on average.
KOMPARASI METODE SMOTE DAN ADASYN UNTUK PENANGANAN DATA TIDAK SEIMBANG MULTICLASS Fandi Yulian Pamuji; Sephia Dwi Arma Putri
Jurnal Informatika Polinema Vol. 9 No. 3 (2023): Vol 9 No 3 (2023)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v9i3.1330

Abstract

Data Mining is an activity that combines various branches of science into one, consisting of database systems, statistics, machine learning, and visualization, to analyze a large dataset in order to obtain useful data characteristics. To address the problem of imbalanced datasets, the distribution of non-uniform classes among classes is balanced by using a comparison of the SMOTE and ADASYN methods to ensure that the number is balanced between majority (negative) and minority (positive) classes. Based on the results of experiments conducted in this study, testing the SMOTE method with a classification method can handle the number of majority (negative) and minority (positive) classes in imbalanced data by producing MCC and Gmean values that achieve better predictive performance than using a classification method alone or using the ADASYN method. Furthermore, for the MultiClass dataset, the highest MCC and Gmean values were achieved using SMOTE + KNN with the highest MCC value of 0.64 and Gmean value of 0.74. This indicates that the handling process of imbalanced class distribution in the data preprocessing stage has an influence on the accuracy values of MCC and Gmean in the SMOTE + KNN method.
KOMPARASI USABILITY CHATGPT VS GEMINI AI BERDASARKAN ISO/IEC 9126 DAN NIELSEN MODEL MENGGUNAKAN METODE USABILITY TESTING Tiara, Tiara; Pamuji, Fandi Yulian
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Vol 9 No 1 (2024): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jusim.v9i1.2285

Abstract

Artificial Intelligence (AI), khususnya yang berbasis chatbot sedang nge-trend dan mengalami perkembangan yang sangat pesat akhir-akhir ini, menyebabkan munculnya fenomena perdebatan dalam memilih chatbot AI yang terbaik. Oleh karena itu peneliti ingin mengkomparasi chatbot yang paling banyak digunakan berdasarkan data dari Visual Capitalist, yaitu ChatGPT dan Gemini AI. Peneliti ingin mengetahui chatbot mana yang terbaik khusunya dari segi usabilitynya berdasarkan nilai dan persentasenya. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode usability testing dengan melakukan skenario tugas dan menyebarkan kuesioner dengan pertanyaan dari parameter gabungan Nielsen Model dan ISO/IEC 9126. Temuan yang didapatkan dari hasil komparasi ChatGPT dan Gemini AI didapatkan bahwa pengguna ChatGPT dapat menyelesaikan skenario tugas hanya 0,07 per detik, sedangkan Gemini AI 0,10 per detik, ini menunjukan bahwa dalam segi efficiency ChatGPT lebih unggul dibandingkan Gemini AI. Sedangkan hasil variabel learnabilitymenunjukan Gemini AI lebih unggul dengan hasil 92% dibandingkan ChatGPT yang memperoleh hasil 90% dikategori diatas rata-rata. Dan untuk variabel satisfaction, Gemini AI juga lebih unggul dengan nilai 85,52% yang termasuk kategori sangat baik, sedangkan ChatGPT memperoleh hasil 81,86% berada di kategori baik. Sehingga, secara keseluruhan Gemini AI lebih unggul dibandingkan ChatGPT, Gemini AI unggul pada variabel leanability dan satisfaction, sedangkan ChatGPT unggul di variabel efficiency. Penelitian ini berkontribusi pada bidang software quality control khususnya diobjek yang diteliti dalam hal studi komparasi sehingga diharapkan dapat menjadi insight dalam pengambilan keputusan ketika ingin memilih antara ChatGPT atau Gemini AI. Kata kunci— Usability; Usability Testing; ChatGPT; Gemini AI
KOMPARASI PERAMALAN PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING: COMPARISON OF FORECASTING NEW STUDENT ADMISSIONS USING THE EXPONENTIAL SMOOTHING METHOD Agrippina, Annisya Parera; Pamuji, Fandi Yulian
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 11 No. 1 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 1 Maret 2024
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v11i1.8059

Abstract

Permasalahan dalam penelitian ini adalah pemanfaatan teknik Exponential Smoothing untuk memprediksi nilai calon mahasiswa baru khususnya ditinjau dari kuantitasnya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dan mengkaji penggunaan teknik Single Exponential Smoothing dan Double Exponential Smoothing dalam memprediksi kuantitas calon siswa baru di SD Negeri 5 Dampit. Metodologi penelitian yang digunakan menggunakan teknik kuantitatif. Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan cara survei. Data yang dikumpulkan berasal dari runtun waktu mulai tahun ajaran 2012 hingga tahun 2023. Selanjutnya dilakukan analisis data untuk memastikan model Exponential Smoothing yang tepat untuk memprediksi jumlah calon siswa baru berdasarkan data yang tersedia. Untuk memilih model peramalan yang paling sesuai berdasarkan data yang diberikan, setiap teknik Pemulusan dihitung dan dicari pendekatan yang menghasilkan kesalahan prediksi terendah. Setelah dilakukan analisis data, diperoleh temuan bahwa ramalan calon siswa baru SD Negeri 5 Dampit tahun 2024 berjumlah 20 siswa dengan menggunakan teknik Double Exponential Smoothing dengan nilai alpha 1.
PENGELOLAAN WEBSITE UNTUK MEDIA PENYEBARAN INFORMASI PADA KANTOR DESA BEDALI LAWANG Sherly Fauziyah Syaharani; Pamuji, Fandi Yulian
Journal of Information Systems Management and Digital Business Vol. 1 No. 2 (2024): Januari
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59407/jismdb.v1i2.451

Abstract

Desa Bedali memiliki Sistem Informasi Desa (SID) dalam format yan berbasi web, dengan alamat domain (http://bedalimalangkab.desa.id). Namun, ketika penduduk dari desa mengakses situs web tersebut terjadi permasalahan, dimana mereka menemukan bahwa informasi public yang seharusnya tersedia, seperti informasi berkala dan informasi real-time, tidak ada. Selain itu, di kantor Desa Bedali tidak ada personal operator atau admin yang bertanggung jawab atas pengelolaan situs web desa tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengambil manfaat dan mengelola situs web system informasi desan ini sehinga proses pelayanan dan penyaluran informasi kepada warga Desa Bedali menjadi lebih informatif dan mudah. Hal ini akan memastikan bahwa akses informasi dari pemerintah kepada warga Desa Bedali dapat tersampaikan dengan lebih jelas, cepat dan akurat. Metode penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara dan studi pustaka.
Peningkatan Produktivitas dan Profitabilitas Kelompok Tani Cabai Di Desa Karanganyar Kecamatan Poncokusumo Kabupaten Malang Jatmiko, Andriyan Rizki; Pamuji, Fandi Yulian; Agus Suryanto; Hudan Eka Rosyadi; Firnanda Al-Islama Achyunda Putra
BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/jb.v5i4.11129

Abstract

Kelompok Tani Dewi Sri 2 awal didirikan pada tahun 2010 melalui musyawarah pengurus desa Karanganyar Kecamatan Poncokusumo Kabupaten Malang. Saat ini, kelompok Tani Dewi Sri 2 terdiri dari 15 petani dan ketua kelompok bernama Bapak Purwanto. Tujuan mulanya kelompok tani ini didirikan karena warga desa Karanganyar Kecamatan Poncokusumo mayoritasnya adalah petani dan pertanian adalah mata pencaharian utama. Salah satu penyebab utamanya adalah musim hujan di aspek produksi. Pada musim ini menimbulkan beberapa masalah, antara lain munculnya hama dan overwatering (menyebabkan tanaman layu). Masalah serangan hama berupa Tungau, kedua adalah virus, ketiga adalah hama jenis ulat dan yang terahir adalah Lalat Buah. Alat perangkap hama yang dirancang bekerja dengan baik karena dapat melindungi tanaman dari hujan berlebihan dan memastikan pertumbuhan yang optimal. Alat perangkap hama yang dirancang bekerja dengan baik karena dapat melindungi tanaman dari serangan hama yang massal, terutama oleh hama lalat buah, menjadi ancaman terbesar bagi petani saat masa panen dan memastikan pertumbuhan yang optimal. Untuk menjaga keberlanjutan program, tim pengabdian akan menyediakan modul atau materi dari semua program yang telah dilakukan. Selain itu, akan disediakan modul perawatan alat perangkap hama beserta informasi mengenai bahan-bahan yang dapat digunakan pada alat tersebut.
Evaluasi Metode Single Exponential Smoothing dan Long Short-Term Memory pada Prediksi Saham Bank BRI Muhaimin, M. Rizal; Pamuji, Fandi Yulian
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Periode September 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i2.4948

Abstract

Penelitian ini membahas perbandingan kinerja metode peramalan harga saham Bank BRI (BBRI) menggunakan dua pendekatan kuantitatif, yaitu metode Single Exponential Smoothing (SES) dan Long Short-Term Memory (LSTM) yang dioptimasi dengan GridSearchCV. Data historis harga saham BBRI dari periode 2019 hingga 2024 yang diperoleh dari Yahoo Finance digunakan sebagai data utama. Metode SES dipilih karena sederhana dan efektif dalam menangani data deret waktu, sedangkan metode LSTM dipilih karena kemampuannya dalam menangkap pola kompleks dan ketergantungan temporal pada data saham. GridSearchCV digunakan untuk mengoptimalkan parameter LSTM agar menghasilkan akurasi peramalan yang lebih baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode LSTM yang dioptimasi dengan GridSearchCV secara konsisten memberikan performa prediksi yang lebih akurat dibandingkan dengan metode SES, yang ditunjukkan melalui nilai error yang lebih rendah, seperti Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE). Dengan demikian, metode LSTM yang dioptimasi dengan GridSearchCV lebih efektif dalam memodelkan data saham dengan karakteristik jangka panjang seperti harga saham BBRI. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan strategi peramalan dan investasi berbasis data historis.
Co-Authors Aditya Wahyu Firmansyah Agrippina, Annisya Parera Agus Suryanto Andriyan Rizki Jatmiko Anggelika Royinda Annisya Parera Agrippina Asri Samsiar Ilmananda Edi Noersasongko Edi Subiyantoro Endarchepy, Azallea Giska Firnanda Al-Islama Achyunda Putra Gabriella, Widea Hudan Eka Rosyadi Marcus, Ronald David Mardiana Andarwati Misdram, Muhammad Muhaimin, M. Rizal Muhammad Misdram Muljono Muljono Muljono, - Muslikh, Ahmad Rofiqul Purwanto Purwanto Purwanto Purwanto Rahmad Anjar Saputro Ramadhan, Viry Puspaning Ronald David Marcus Ronald David Marcus Sari, Arum Ganda Sephia Dwi Arma Putri Sherly Fauziyah Syaharani Swalaganata, Galandaru Tiara, Tiara Viry Puspaning Ramadhan Wenny, Rizca Widea Gabriella Wiranata, Ardy Bima