Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.886
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris Fountain of Informatics Journal Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JURNAL ILMIAH INFORMATIKA RESEARCH : Computer, Information System & Technology Management JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Jurnal Tecnoscienza Scientific Journal of Informatics Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) JiTEKH (Jurnal Ilmiah Teknologi Harapan) DEVICE Bulletin of Information Technology (BIT) Kontribusi: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat The Indonesian Journal of Computer Science Research Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer Management of Information System Journal
Nugroho, Arie
Prodi Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Other

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 24 Documents
Search

 1   2   3 
Pelatihan Aplikasi Website Live CCTV Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Kediri Arie Nugroho; Aidina Ristyawan; Sucipto Sucipto; Erna Daniati; Dwi Harini; Putri Ameliya; Rizal Syihab Saputra Adam; Jodi Armyanto
Kontribusi: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 6 No. 2 (2026): Mei 2026
Publisher : Cipta Media Harmoni

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53624/kontribusi.v6i2.856

Abstract

Latar Belakang: Dinas Komunikasi dan Informatika (Diskominfo) Kabupaten Kediri memerlukan pendampingan dalam pengembangan sistem pengawasan untuk mendukung kegiatan monitoring kantor secara real-time melalui jaringan internet. Pelatihan penggunaan aplikasi website live CCTV digunakan untuk menunjang kebutuhan pengawasan di lingkungan Diskominfo Kabupaten Kediri. Tujuan: Pelatihan penggunaan aplikasi monitoring ini dilaksanakan untuk membantu petugas dalam menggunakan aplikasi website live CCTV. Metode: Pelatihan ini mengaplikasikan metode pendampingan langsung dan mentoring yang dilakukan oleh mahasiswa dalam waktu 1 bulan di Diskominfo Kabupaten Kediri. Hasil: Petugas  di  Diskominfo  Kabupaten Kediri dapat menggunakan aplikasi website live CCTV,  sehingga  dapat mendukung pengawasan dengan lebih baik. Kesimpulan: Melalui pelatihan intensif yang didukung oleh pendampingan tatap muka dan mentoring, petugas Diskominfo Kabupaten Kediri berhasil menguasai operasional aplikasi website live CCTVdengan efektif.
OPTIMASI XGBOOST DENGAN GRID SEARCH CROSS VALIDATION UNTUK PENINGKATAN AKURASI PREDIKSI HARGA RUMAH Muhammad Junaidi; Rina Firliana; Arie Nugroho
Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer Vol. 5 No. 2 (2026): Juli
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Sains Al-Qur'an

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/biner.v5i2.11325

Abstract

Harga rumah dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti lokasi, luas bangunan, dan fasilitas sehingga prediksi harga secara akurat menjadi tantangan dalam sektor properti. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan prediksi harga rumah menggunakan algoritma XGBoost Regressor dengan Grid Search Cross Validation (GridSearchCV). Dataset yang digunakan adalah Jakarta House Price Dataset dengan tahapan preprocessing berupa penanganan missing value, transformasi logaritmik pada variabel target, dan One-Hot Encoding pada fitur kategorikal. Model dibangun dalam pipeline terintegrasi dan dioptimasi untuk memperoleh kombinasi hyperparameter terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang diusulkan memperoleh nilai R² sebesar 0,8889, MAE sebesar 0,2418, MSE sebesar 0,1300, dan RMSE sebesar 0,3606, serta memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan Random Forest. Kontribusi penelitian ini terletak pada integrasi preprocessing dan optimasi hyperparameter XGBoost dalam satu pipeline untuk meningkatkan akurasi prediksi harga rumah pada dataset properti Indonesia. Dengan demikian, model yang dihasilkan dapat digunakan sebagai pendukung pengambilan keputusan di bidang properti.
PREDIKSI HARGA DAN INTERVAL PREDIKSI MOBIL AUDI BEKAS MENGGUNAKAN ALGORITMA QUANTILE REGRESSION FOREST Anita Fatmawati; Arie Nugroho; Anita Sari Wardani
JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Vol. 11 No. 1 (2026): JUSIM : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas Maret
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

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

Abstract

Pasar mobil bekas memiliki variasi harga yang tinggi, sehingga proses penentuan harga kendaraan menjadi cukup kompleks. Perbedaan tahun produksi, jarak tempuh, kapasitas mesin, jenis bahan bakar, dan kondisi kendaraan menyebabkan kendaraan dengan spesifikasi yang relatif serupa dapat memiliki harga jual yang berbeda. Kondisi ini mendorong pemanfaatan machine learning untuk membantu prediksi harga kendaraan. Namun, penelitian sebelumnya umumnya masih berfokus pada prediksi titik tanpa menyajikan informasi ketidakpastian hasil prediksi. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi harga mobil Audi bekas menggunakan algoritma Quantile Regression Forest (QRF) yang mampu menghasilkan prediksi titik sekaligus interval prediksi. Optimasi model dilakukan menggunakan Random Search dan 5-Fold Cross Validation. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model tuning menghasilkan nilai R² sebesar 0,9480, MAE sebesar 0,0253, RMSE sebesar 0,0359, dan CP sebesar 0,9819. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model mampu menghasilkan prediksi yang mendekati nilai aktual serta interval prediksi yang mampu mencakup sebagian besar nilai aktual. Model kemudian diimplementasikan ke dalam website berbasis Streamlit sebagai media demonstrasi prediksi harga mobil Audi bekas
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Lele Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Muhammad Imron Amrulloh; Arie Nugroho; Erna Daniati
JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 7 No. 1 (2022): JURNAL TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51158/tecnoscienza.v7i1.808

Abstract

Ikan lele dengan bahasa latinya Claridae merupakan ikan air tawar yang banyak dicari dan diminati oleh masyarakat Indonesia. Dengan harga yang rentan harga yang murah ikan lele tersebar hampir seluruh Nusantara. Ikan lele adalah ikan yang mudah untuk dipelihara atau diternak, karena daya tahan hidupnya yang tinggi dan pertumbuhanya yang cukup cepat. Banyak beberapa masyarakat yang ingin menjadi peternak ikan lele dan bisa mendapatkan bibit yang baik. Oleh karena itu dibutuhkan metode dalam menentukan bibit lele yang baik. Salah satunya adalah menggunakan Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan metode ini memudahkan dalam permasalahan pada proses rancangan sistem pendukung keputusan guna mendapatkan bobot tinggi dari beberapa kriteria-kriteria yang sudah dintentukan pada proses perancangan sistem pendukung keputusan tersebut. Manfaaatnya dengan menggunakan sistem pendukung keputusan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dapat memilih dan memutuskan untuk mendapatkan pemilihan bibit yang baik,dan secara langsung dapat meningkatkan hasil panen sehingga bisa mendapatkan keuntungan hasil yang lebih.Dan peneletian ini menghasilkan Sistem Pendukung Keptusan Pemilihan Bibit Lele Dengan Menggunakan Metode SAW.
Co-Authors Abdullah Abdullah Achmad Nabila Abas Ahmad Tohari Aidina Ristyawan Akmal Hisyam Pradhana Anindya Purbasari Anita Fatmawati Anita Sari Wardani Ari Kurniawan Bagus Dwi Andika Bifadhlillah Marsheila Islami Cinta Azzaria Claudio Syanu Mareta Dinata Dika Prasetyo Dwi Harini Erna Daniati Ersa Dwi Nur Aini Habibi Aulia Nur Syifa Habibi Jodi Armyanto Kevin Satrio Cahyono Khoirudin Eko Nurcahyo Moh. Azka Wildan Muhammad Fauzan Aditiya Mufid Muhammad Imron Amrulloh Muhammad Junaidi Muhammad Najibulloh Muzaki Nurun Nihayatur Rifqiyah Aulia Putri Ameliya Reka Ainul Khasanah Rina Firliana Rini Indriati Rizal Syihab Saputra Adam Shanti Oktafia Sherla Mutia Sherly Dian Tiara Sucipto Sucipto Teguh Andriyanto Utama, Hastari