Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.465
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI)
Hadi Wijoyo, Satrio
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 42 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 42 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Perbandingan Metode Optimasi Hyperparameter Pada Model XGBoost Untuk Prediksi Nilai Magnitudo Gempa Bumi Di Indonesia Berbasis Data Time-Series Alif Hidayatullah, Akmal Nur; Hadi Wijoyo, Satrio; Purnomo, Welly
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 6 (2026): Juni 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Optimasi hyperparameter merupakan salah satu tahapan penting dalam meningkatkan performa model machine learning, khususnya pada pemodelan data gempa bumi yang memiliki pola kompleks dan bersifat time series. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan metode Grid Search, Random Search, dan Bayesian Optimization dalam optimasi hyperparameter model Extreme Gradient Boosting (XGBoost), serta membandingkan pengaruhnya terhadap performa model berdasarkan metrik Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan koefisien determinasi (R²). Penelitian dilakukan menggunakan data historis gempa bumi Indonesia yang diperoleh dari katalog BMKG periode 2018–2024. Sebelum proses pemodelan, dilakukan penyetaraan nilai magnitudo ke dalam skala Moment Magnitude (Mw) untuk memperoleh target yang konsisten, kemudian optimasi hyperparameter dilakukan melalui eksperimen komputasional dengan menerapkan TimeSeriesSplit sebagai metode validasi silang guna mempertahankan urutan kronologis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Search menghasilkan performa terbaik dengan nilai RMSE sebesar 0,600102 dan R² sebesar 0,209975, diikuti oleh Bayesian Optimization dengan RMSE sebesar 0,600226 dan R² sebesar 0,209648, sedangkan Grid Search memperoleh performa yang sedikit lebih rendah dibandingkan model baseline. Perbedaan performa antara Random Search dan Bayesian Optimization relatif kecil, sehingga kedua metode menunjukkan efektivitas yang hampir setara dalam meningkatkan performa model XGBoost. Dengan demikian, Random Search merupakan metode optimasi hyperparameter yang paling efektif pada ruang pencarian dan dataset yang digunakan dalam penelitian ini.
Pengembangan Sistem Informasi Perpustakaan Menggunakan Metode Waterfall (Studi: SMAN XYZ) Rahma Nadhifa, Annida; Hadi Wijoyo, Satrio; Agung Wicaksono, Satrio
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 08 (2026): Agustus 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Pengelolaan perpustakaan di SMAN XYZ masih manual menggunakan buku besar dan Excel, menyebabkan inefisiensi, kesalahan data, serta proses peminjaman lambat. Penelitian ini bertujuan menganalisis kebutuhan, merancang, dan menguji sistem informasi perpustakaan berbasis web untuk meningkatkan efisiensi layanan. Metode Waterfall diterapkan melalui tahap identifikasi masalah, analisis kebutuhan, perancangan UML, implementasi dengan PHP Laravel-MySQL-XAMPP, serta pengujian black box dan UAT. Hasil pengujian black box mencapai validasi 100% pada semua fitur, sementara UAT oleh 2 admin (97%) dan 3 anggota (94,22%) rata-rata 95,61% kategori "Sangat Setuju" untuk functional correctness, data integrity, usability, performance, dan reliability. Sistem dirancang untuk mengotomatisasi pengelolaan data secara real-time, yang berpotensi mengurangi duplikasi kerja dan meningkatkan akurasi transaksi. Kesimpulan, sistem memenuhi kebutuhan stakeholder dan siap diimplementasikan. Saran pengembangan meliputi OPAC, notifikasi, dan migrasi cloud.
Co-Authors Abdurrachman Bachtiar, Fitra Abidah, Dyah Yuliana Aditya Rachmadi, Aditya Admaja Dwi Herlambang, Admaja Dwi Agung Wicaksono, Satrio Ahmad Faisal Ahmad Haekal, Fikri Al-Aizar Romadhon, Muhammad Nauval Alif Hidayatullah, Akmal Nur Andi Reza Perdanakusuma, Andi Reza Anggoro, Triyo Anwar, Muhammad Theofany Arsapradhana, Naufal Arthur Bintang Alfarez, King Aryadetya Putra, Raffy Aswin Suharsono, Aswin Ayu Dwi Lestari, Cynthia Belva Raihansha, Raka C. Rutchya, Ivana Cahya Astriya Nugraha, Dwi Deny Tisna Amijaya, Fidia Dian Eka Ratnawati Djoko Pramono Dwi Herlambang, Admaja Dwi Yuli Saputro, Danuarta Faizatul Amalia, Faizatul Fajri, Ramadhan Mulia Fathiyyah, Nur Fitri, Salsabillah Alfiatul Frastya, Agil Fudali, Shabrina Putri Hasibuan, Willy Himawat Aryadita, Himawat Holtrop, Reynaldi Ikhlasul Amal Ilyas, Muhaimin Jauhari, Mohammad Yusron Khalid Rahman, Khalid Kukuh Imani, Rahman Kurniati, Umi Kusumawardhani, Firda Maula Rhois, Moh Nabil Muhammad Rayhan, Fariz Nurfika, Alifa Nurul Hidayat Pradana Wicaksono, Alfredabayu Pranata, Furqan Maulana Prima Zulvarina, Prima Purnomo, Welly Qolbi, Insizzaki Alfitra Rachmadi , Aditya Rahma Nadhifa, Annida Ramadhana, Niqo Zuriyat Robherta, Miftachul Sapta Prakoso, Bondan Satriawan, Eka Bayu Septiyadi Sianturi, Riswan Septriayadi Sianturi, Riswan Simanjuntak, Yen Nanci Syaiful Anam Theofany Aulia Anwar, Muhammad Widhy Hayuhardhika Nugraha Putra Wisnu Brata, Dwija Yudha Solikhati Sylvia, Putri Yudi Setiawan, Nanang Yusuf, Mohammad Umar