Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.222
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Media Infotama Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Menara Ilmu JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Bulletin of Computer Science Research Journal of Education Research Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT) Jurnal Komtekinfo Indonesian Research Journal on Education Indo Green Journal Jurnal Quancom: Jurnal Quantum Komputer Journal of Information System and Education Development Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Indo Green Journal Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Journal of Computer Science Advancements
Hendrik, Billy
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 48 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 48 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Perbandingan Metode Deep Learning dalam Deteksi Kekerasan Fisik Berbasis Video: Studi Literatur pada CNN, RNN/LSTM, 3D-CNN, dan YOLO Hasibuan, Elpina Sari Dewi; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 6 No. 4 (2025): in Progress
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v6i4.2180

Abstract

Deteksi tindak kekerasan merupakan salah satu tantangan utama dalam pengembangan sistem keamanan berbasis teknologi, khususnya pada pengawasan video. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kajian literatur mengenai keunggulan, kekurangan, dan aplikasi dari berbagai metode kecerdasan buatan, yaitu Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN)/Long Short-Term Memory (LSTM), 3D Convolutional Neural Network (3D-CNN), dan You Only Look Once (YOLO), dalam mendeteksi tindak kekerasan fisik. CNN dikenal efektif dalam mengenali pola visual statis, sementara RNN/LSTM unggul dalam analisis data sekuensial yang melibatkan aspek temporal. Di sisi lain, 3D-CNN menawarkan kemampuan untuk menangkap pola spasial dan temporal secara bersamaan dalam video, sedangkan YOLO menyediakan pendekatan real-time untuk deteksi objek, yang relevan untuk mendeteksi kekerasan dengan efisiensi tinggi. Studi ini membahas performa keempat metode berdasarkan parameter seperti akurasi, kecepatan, kompleksitas, dan kemampuan adaptasi terhadap data dunia nyata. Kajian ini diharapkan memberikan wawasan mendalam bagi pengembang sistem keamanan berbasis video dalam memilih metode yang paling sesuai untuk kebutuhan spesifik dalam mendeteksi tindak kekerasan fisik.
Application of Fuzzy Logic Method and Analytical Hierarchy Process in Assessment of Education Quality at the Madrasah Aliyah Level Andi, Muhammad Yusril Haffandi; Nurcahyo, Gunadi Widi; Hendrik, Billy
Jurnal KomtekInfo Vol. 12 No. 3 (2025): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v12i3.653

Abstract

Madrasas have a strategic role in producing a generation of the nation that is intellectually intelligent as well as spiritually and emotionally mature, but the quality between madrasas is still uneven, especially in rural areas such as Kerinci Regency. The assessment of the quality of madrasas until now tends to be subjective and has not been based on a measurable, systematic, and widely replicated system. This research aims to develop an objective and structured quality evaluation system for madrasah education using a technology-based approach. The methods used are Fuzzy Logic and Analytical Hierarchy Process (AHP) which are combined into Fuzzy AHP. The scope of the research is focused on aliyah madrasas under the coordination of the Ministry of Religious Affairs of Kerinci Regency. The data was obtained through direct interviews with the Head of the Madrasah Education Section and included eight aliyah madrasas as the object of the research, which were assessed based on nine main criteria: quality of teachers, teaching materials, infrastructure, school governance, learning environment, assessment system, leadership of school principals, parental support, and technology and digitalization. A web-based decision support system was developed to automatically manage Fuzzy AHP calculations, so that it can be used as a continuous evaluation tool. The results of the study show that this model is able to produce consistent, objective, and valid assessments with a Consistency Ratio (CR) value of < 0.1. Madrasah MA2 obtained the highest ranking in the assessment of the quality of education. The Fuzzy AHP approach has proven to be effective in multi-criteria education evaluation and can be the basis for policies that are more responsive to local needs.
Shortest Path Navigation Optimization using Algorithm A* in GPS-Based Augmented Reality Visualization Aswandi, Nopan; Hendrik, Billy; Arlis, Syafri
Jurnal KomtekInfo Vol. 12 No. 3 (2025): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v12i3.654

Abstract

The development of digital technology in the Society 5.0 era encourages the integration of technology-based solutions in various fields, including higher education. Ibnu Sina University faces challenges in providing informative and accurate access to campus navigation, especially for new students and visitors. The lack of a directional system and the absence of a digital map of the campus cause difficulties in finding service locations such as the rectorate, academic room, or finance department. Conventional technologies such as Google Maps have not been able to provide specific navigation in the campus environment due to the limitations of internal building mapping. This research aims to develop a campus navigation system based on Augmented Reality (AR) and Global Positioning System (GPS) that is optimized with the A* (A-Star) algorithm for the determination of the shortest path. AR technology is used to display visual directions in real-time in a real environment through a smartphone camera. GPS plays a role in determining the user's position, while the A* algorithm calculates the shortest route based on the structure of the campus location graph using a heuristic approach. The development method used is the Multimedia Development Life Cycle (MDLC) which consists of six stages: concept, design, material collecting, assembly, testing, and distribution. Data collection was carried out through direct observation, interviews with the campus, and recording 14 coordinate points of campus service locations using Google Earth. The system is built using the Unity platform with support from the AR Foundation and ARLocation, as well as the A* implementation in route search. The results of this research are able to provide a more efficient, accurate, and interactive campus navigation solution. This system not only supports the convenience of users in finding a location, but also becomes an innovation in the development of campus services based on digital technology.
Analisis Komparatif Algoritma Deep Learning untuk Pengenalan Wajah: CNN, FaceNet, dan ArcFace Sari, Ade Puspita; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 6 No. 4 (2025): in Progress
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v6i4.2178

Abstract

Pengenalan wajah adalah teknologi yang digunakan untuk mengidentifikasi, mengklasifikasikan, atau memverifikasi individu berdasarkan karakteristik wajah. Teknologi ini sering diterapkan di berbagai bidang seperti keamanan, pemasaran, dan layanan pelanggan. Penelitian ini menggunakan pendekatan Systematic Literature Review (SLR) untuk menganalisis dan membandingkan tiga algoritma pengenalan wajah utama: Convolutional Neural Network (CNN), FaceNet, dan ArcFace. Penelitian ini bertujuan untuk memahami keakuratan dan efektivitas algoritma dalam berbagai kondisi seperti pencahayaan, ekspresi wajah, dan rotasi wajah. Hasil analisa menunjukkan bahwa CNN memberikan akurasi tertinggi pada berbagai kondisi pencahayaan hingga 99,84%, sedangkan FaceNet mencapai akurasi hingga 100% pada sistem absensi berbasis kamera. ArcFace unggul dalam menggunakan kumpulan data besar dengan akurasi hingga 98%. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan panduan untuk pengembangan lebih lanjut dalam teknologi pengenalan wajah dengan memilih algoritma yang tepat berdasarkan kebutuhan spesifik aplikasi.
Investigasi dan Analisis Pengembalian Pesan Whatsapp yang Sudah Terhapus Menggunakan Metode National Institute of Justice (NIJ) Karseno, Doni; Hendrik, Billy
Indonesian Research Journal on Education Vol. 4 No. 3 (2024): irje 2024
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v4i3.521

Abstract

Smartphone menjadi salah satu alat yang digunakan oleh kaum melenial untuk melakukan interaksi antar sesama pengguna. Dengan perkembangan teknologi smartphone yang semakin pesat akan menghasilkan dampak positif dan negatif bagi para pengguna smartphone. Dampak positif bagi para pengguna adalah untuk mempermudah suatu pekerjaan atau penerimaan inforamasi secara tepat dan akurat. Namun untuk dampak negatifnya adalah  bisa digunakan untuk kejahatan seperti penipuan, transaksi ilegal dan berbagai kejahatan di dunia maya (cybercrime). Salah satu aplikasi pesan instan paling populer untuk tahun ini adalah Whatsapp. Aplikasi Whatsapp menyebabkan tindak kriminal di dunia maya seperti, transaksi ilegal, penipuan, pornografi, cyberbullying dan lain – lain. Perilaku kejahatan yang dilakukan oleh pelaku tentunya akan meninggalkan barang bukti berupa bukti digital percakapan tentang kejahatan yang dilakukanya melalui aplikasi Whatsapp. Maka dari itu perlu adanya forensic digital untuk melakukan pencarian jejak digital pada aplikasi Whatsapp melalui media smartphone. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui cara melakukan digital forensic dan mengetahui hasil analisis digital menggunakan MOBILEedit dan juga Oxygen Forensic dalam pencarian bukti digital tindak kejahatan dunia maya (cybercrime). Hasil penelitian menunjukan bahwa bukti digital berhasil ditemukan  hampir seluruh data sesuai dengan skenario menggunakan tools MOBILEedit dan juga Oxygen Forensic.
Perancangan Dan Implementasi Robot Keseimbangan Beroda Dua Berbasis Mikrokontroler Awal, Hasri; Hendrik, Billy; Arby, Willya
Jurnal Sains dan Teknologi (JSIT) Vol. 2 No. 1 (2022): January-April
Publisher : CV. Information Technology Training Center - Indonesia (ITTC)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (563.582 KB) | DOI: 10.47233/jsit.v2i1.74

Abstract

In today's modern world, there are many scientists and resources created and developed by people to facilitate their work. Be it in the field of Industry, Medical, to the world of Education. One example of scientists and renewal of sources. This can be proven by the many technologies in the field of robotics that are deliberately made to help human work. If humans have five senses such as eyes to see, then the robot can be in the form of sensors such as photodiodes, ultrasonic sensors to hear or even a camera to see and record. The purpose of this research is to design a reliable control system so that the robot can stand upright. To be able to balance the standing position of the robot with two wheels, a good and reliable control method is needed to maintain the robot's position perpendicular to the earth's surface without requiring external controllers and applying Self-balancing Control.
Prediksi Jumlah Kebutuhan Biji Kopi Berdasarkan Pola Konsumsi Konsumen dengan Algoritma Apriori Sutri, Ridwan; Hendrik, Billy; Sovia, Rini
Bulletin of Computer Science Research Vol. 5 No. 5 (2025): August 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bulletincsr.v5i5.757

Abstract

Coffee bean prediction is needed for optimal inventory management to maintain efficiency. This data grouping is taken from customer shopping consumption patterns. Based on the research aims to predict the amount of coffee bean needs based on consumer consumption patterns by applying the Apriori algorithm. Utilization of processed transaction data can provide what steps should be taken in the future. Based on this, this study aims to predict the amount of coffee bean needs based on consumer consumption patterns with the Apriori algorithm. The Apriori algorithm forms association rules based on a combination of data indicators used. These data indicators are sourced from Freehand Coffee. Based on the use of the Apriori algorithm in predicting coffee bean needs based on consumer consumption patterns, the results showed that the Apriori algorithm is able to provide product recommendations in the form of associative or consumer transaction patterns by collecting transaction data and then experimenting with existing data indicators. The contribution of this research can help Freehand Coffee to estimate coffee bean needs and optimize stock management, this research also helps in selecting drinks based on consumer consumption.
Analisa Metode Sistem Pendukung Keputusan dalam Konteks Perusahaan: Systematic Literature Review Haffandi, Muhammad Yusril; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v5i4.1959

Abstract

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) membantu perusahaan mengatasi masalah kompleks dengan pengambilan keputusan yang cepat dan akurat. Penelitian ini menganalisis 15 jurnal (2021-2024) untuk mengevaluasi efektivitas metode SPK melalui Systematic Literature Review. Metode yang dikaji mencakup pendekatan multi-kriteria seperti AHP dan TOPSIS, serta metode berbasis kecerdasan buatan seperti Fuzzy Logic. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode AHP dan TOPSIS unggul dalam evaluasi kinerja, sedangkan Fuzzy Logic lebih efektif dalam pengelolaan sumber daya yang melibatkan data kualitatif. Penelitian ini memberikan panduan praktis bagi perusahaan dalam memilih metode SPK yang sesuai dan mendorong pengembangan lebih lanjut untuk mengintegrasikan metode guna meningkatkan akurasi dan efisiensi pengambilan keputusan.
Review Metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Terbaik untuk Seleksi Proposal Penelitian: Evaluasi Berdasarkan Kriteria Efektivitas dan Akurasi Ridwan, Ridwan; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v5i4.1960

Abstract

Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi telah mengubah lanskap pendidikan secara signifikan, khususnya dalam konteks proses seleksi proposal penelitian. Jumlah besar pengajuan proposal yang diterima setiap tahunnya menghadirkan tantangan dalam membangun mekanisme seleksi yang efisien dan objektif. Makalah ini berupaya untuk menilai metodologi Sistem Pendukung Keputusan (DSS) yang digunakan dalam pemilihan proposal penelitian. Melalui tinjauan pustaka yang komprehensif dari delapan artikel ilmiah, berbagai metodologi seperti MOORA, AHP, Profile Matching, SAW, dan lainnya diperiksa secara kritis. Temuan menunjukkan bahwa MOORA dan AHP menunjukkan kemampuan yang unggul dalam memberikan evaluasi yang objektif dan konsisten, sedangkan Profile Matching dan SAW menawarkan transparansi yang lebih baik. Direkomendasikan agar pendekatan hibrida yang menggabungkan MOORA dan AHP diterapkan untuk memfasilitasi proses seleksi proposal berbasis data yang efisien di lembaga pendidikan tinggi.
Literature Review: Analisis Komparatif Algoritma CNN, KNN, dan SVM untuk Klasifikasi Penyakit Kelapa Sawit A'yuni, Qurrata; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v5i4.1983

Abstract

Kelapa sawit adalah salah satu komoditas perkebunan yang populer di dunia dan di Indonesia, serta memiliki peran penting dalam subsektor perkebunan dalam meningkatkan perekonomian negara, akan tetapi penyakit pada tanaman kelapa sawit menghambat produksi optimal. Dengan tujuan untuk mendapatkan algoritma yang tepat untuk klasifikasi penyakit pada tanaman kelapa sawit, penelitian ini menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR) dengan melakukan perbandingan terhadap beberapa algoritma Convolutional Neural Network (CNN), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Support Vector Machine (SVM) untuk meninjau literatur yang ada dengan memberikan analisis komprehensif. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma yang paling populer dan paling efektif dengan tingkat akurasi diatas 90% adalah Convolutional Neural Network (CNN) dibandingkan K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM). Metode yang banyak digunakan untuk pengujian keakuratan hasil adalah Confusion Matrix.
Co-Authors A'yuni, Qurrata Abdi Juliantho, Dwana Abdi Julianto, Dwana Ade saputra Akbar, Syifa Chairunnissa Deliva Amri, Yassirli Andi, Muhammad Yusril Haffandi Arby, Willya Aswandi, Nopan Awal, Hasri Budiantoro, Hendro Deti Karmanita Dian Maharani, Dian Febby Olivia, Ladyka Firdaus Firdaus Gevindo, Aprilian Gunadi Widi Nurcahyo Haffandi, Muhammad Yusril Hasibuan, Elpina Sari Dewi Ikhlas, Ariza Indhira, Sonia Karseno, Doni Lubis, Fitri Amelia Sari Lubis, Siti Sahara Mardhiah Masril Muhammad, Imam Fakhri Nasution, Ayu Lestiani Nugraha, Fajri Olivia, Ladyka Febby Raharjo, Tio Doli Resnawita Ridwan, Ridwan Ritna Wahyuni Ruri Hartika Zain Rusydi, Rezki Sahara Lubis, Siti Sani, Fadhila Putri Sari, Ade Puspita Sarjon Defit Sonia Indhira Sovia, Rini Subarja, Roy Efendi Sumijan Supperianto, Bambang Suri, Melati Rahma Sutri, Ridwan Syafri Arlis Tamin, Zulfiqar Vidyanti, Angela Waruwu, Kalfinus Wirdawati, Wira Yuhandri