Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

2.096

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Tekno : Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Simetris JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Ilmiah Kursor Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Ekonomi Bisnis Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) International Journal of Artificial Intelligence Research Knowledge Engineering and Data Science VOLT : Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika ILKOM Jurnal Ilmiah Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) TRIDARMA: Pengabdian Kepada Masyarakat (PkM) Jurnal Mnemonic Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Belantika Pendidikan Journal of Applied Data Sciences Indonesian Journal of Innovation Studies Bulletin of Social Informatics Theory and Application Jurnal Informatika Polinema (JIP) Journal of Information Technology and Cyber Security Edcomtech: Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan

Utomo Pujianto

Universitas Negeri Malang

Author-ID : 2391586

Aerospace Engineering Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 39 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4

Penerapan algoritma naïve bayes classifier untuk klasifikasi judul skripsi dan tugas akhir berdasarkan Kelompok Bidang Keahlian Utomo Pujianto; Triyanna Widiyaningtyas; Didik Dwi Prasetya; Bintang Romadhon
TEKNO: Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan Vol 27, No 1 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Malang

SISINTA UM adalah sistem informasi berbasis web yang menampilkan data berkaitan dengan skripsi dan tugas akhir di Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang. Berdasarkan hasil observasi terhadap fitur SISINTA, diketahui bahwa judul yang ada belum terklasifikasi berdasarkan tema penelitiannya. Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan dan menguji performa algoritma Naive Bayes Classifier dalam mengklasifikasi judul skripsi dan tugas akhir, berdasarkan tema penelitian dalam KBK di Jurusan Teknik Elektro FT UM. Model pengembangan yang digunakan penelitian ini adalah model waterfall. Model ini terdiri dari lima tahapan, yaitu: (1) analisis kebutuhan sistem, (2) desain sistem dan perangkat lunak, (3) implementasi dan pengujian unit, (4) integrasi dan pengujian sistem, (5) penerapan dan perawatan produk. Pengujian performa algoritma klasifikasi yang digunakan adalah teknik K-fold Cross Validation. Berdasarkan pengujian performa penerapan algoritma Naïve Bayes Classifiers menggunakan teknik K-Fold Cross Validation, dengan jumlah tahap pengujian sebanyak 10 kali, terhadap 1103 judul skripsi dan tugas akhir, didapatkan hasil rata-rata akurasi 94%, presisi 80%, dan recall 69%.

Metode term frequency - invers document frequency pada mekanisme pencarian judul skripsi Meiga Ayu Ariyanti; Aji Prasetya Wibawa; Utomo Pujianto
TEKNO: Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan Vol 28, No 2 (2018)
Publisher : Universitas Negeri Malang

Tujuan penelitian dan pengembangan ini adalah (1) merancang dan membangun mekanisme pencarian dengan metode TF-IDF sebagai salah satu fitur yang ada pada SISINTA, (2) menguji akurasi, presisi, dan sensitifitas metode TF-IDF, dan (3) menguji fungsionalitas mekanisme pencarian dengan metode TF-IDF. Hasil penelitian dan pengembangan ini berupa fitur mekanisme pencarian judul skripsi dengan metode term frequency dan invers document frequency (TF-IDF). Fitur tersebut dapat menampilkan hasil pencarian judul skripsi yang relevan sesuai dengan kata kunci pencarian oleh pengguna. Berdasarkan hasil pengujian white-box yang dilakukan dengan pengujian akurasi, presisi dan sensitifitas didapatkan persentase yang sama yaitu sebesar 92%. Hasil tersebut termasuk kategori sempurna. Hasil uji coba kepada pengguna yang merupakan pengujian black-box menghasilkan keberhasilan fungsionalitas sebesar 100%. Berdasarkan hasil rata-rata pengujian white-box dan black-box diperoleh persentase sebesar 96%, sehingga dapat disimpulkan metode TF-IDF dalam mekanisme pencarian judul skripsi SISINTA ini sangat valid dan sangat layak untuk digunakan.

Decision Support System untuk Pembelian Mobil Menggunakan Fuzzy Database Model Tahani Eliyani Eliyani; Utomo Pujianto; Didin Rosyadi
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2009
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Dengan menggunakan basis data standar, seseorang dapat menangani data-data yang bersifat pasti,deterministik dan presisi. Namun pada kenyatannya seringkali dibutuhkan adanya penanganan pada data-datayang bersifat samar pada sistem basis data. Maka untuk mengatasi masalah tersebut dapat digunakan konseplogika fuzzy. Penelitian ini akan mengimplementasikan konsep logika fuzzy Model Tahani ke dalam basis data,atau biasa disebut Fuzzy Database Model Tahani. Artinya, sistem basis data yang menerapkan konsep fuzzyModel Tahani sehingga dapat menangani data-data yang bernilai fuzzy. Masalah yang akan diselesaikanadalah proses perekomendasian mobil yang paling sesuai bagi pengguna (calon pembeli mobil). Mobil yangdirekomendasikan adalah mobil yang memiliki nilai fire strength atau tingkat kesesuaian dengan kriteriapilihan diatas angka 0 (nol) sampai dengan angka 1 (satu). Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapatmembantu para calon pembeli mobil dalam menentukan mobil yang paling sesuai dengan kriteria pilihannya.Kata Kunci: Fuzzy Logic, Fuzzy Database Tahani’s Model, Fire Strength

Development of mobile-based e-modules integrate learning model vak (visual, auditory, kinesthetic) to foster self-reliance of learning basic programming on the students of Vocational High School Aguwin Ardi Pranata; Wahyu Sakti Gunawan Irianto; Utomo Pujianto
VOLT : Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro Vol 3, No 2 (2018): October 2018
Publisher : Department of Electrical Engineering Education, Faculty of Teacher Training and Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30870/volt.v3i2.3581

This research aims to develop mobile-based e-Module that serves as the supporting media on subjects with Basic Programming using VAK (Visual, Auditory, Kinesthetic) model learning. This research using model ADDIE (Analysis, Design, Develop, Implement, Evaluate). The results of the development of E-Module is declared valid, so worthy of use in the learning process. It is supported through results percentage of validation by an expert media amounted to 96%, the result of the validation by the percentage of material of 88%, the result of the percentage of test products amounted to 89%, the result of the percentage of trial usage of 88% and for learning independence grade and tastefully. This is supported through the research results of 80%.

CAN K-NEAREST NEIGHBOR METHOD BE USED TO PREDICT SUCCESS IN INDONESIA STATE UNIVERSITY STUDENT SELECTION Harits Ar Roysid; Aris Maulana; Utomo Pujianto
Jurnal Ilmiah Kursor Vol 9 No 4 (2018)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28961/kursor.v9i4.186

Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) is one of the selection pathways for student admissions to enter state universities (PTN) in Indonesia. This study aims to predict the chance of being accepted in the desired PTN and the lack of early monitoring of students for SNMPTN. The data source from the grades reports card of SMAN 1 Pakong, SMAN 8 Kediri, and SMAN 1 Pamekasan by using the average input of compulsory subjects, majors (Science / Social Sciences) and semester 1 to semester 5 which later the output to be accepted or not accepted An imbalanced dataset potentially affect the performance of the classification method used. Hence, we need to eliminate the imbalance class using SMOTE. Using 10-fold cross validation, this study compared K-Nearest Neighbor (KNN) without SMOTE and K-NN with SMOTE. The goal is to find the best prediction model between the two methods. The prediction model is applied to software for teachers to monitor student grades and ensuring students to pass the SNMPTN. The results show that KNN without SMOTE has higher accuracy than KNN with SMOTE. However, KNN with SMOTE outperform than KNN without SMOTE in precision and recall, KNN with SMOTE with K = 3 reached 80.08% Accuracy, 74.42% Precision and 91.68% Recall.

Development of Mobile Based Educational Game as a Learning Media for Basic Programming in VHS Hakkun Elmunsyah; Gradiyanto Radityo Kusumo; Utomo Pujianto; Didik Dwi Prasetya
Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Vol 5: EECSI 2018
Publisher : IAES Indonesia Section

The purpose of this research is to develop mobile based education game which will be used as the learning media of basic programming for grade X VHS student as well as to know the its eligibility level. The developed education game consists of four basic programming competencies. This learning media is developed using ADDIE model with waterfall model for the flow development. The validation process involved 2 material experts, 1 media expert, and two groups of eligibility testing. The type of data is qualitative and quantitative with the method of data collection is questionnaire. The measurement uses five scale of likert. This study concluded that the developed educational game are valid and eligible to be used as a basic programming learning media.

Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Objektivitas Berita Online Menggunakan Algoritma KNN Anis Nikmatul Kasanah; Muladi Muladi; Utomo Pujianto
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 3 No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Amount of information in the form of online news needs to be balanced with the ability of readers to sort or classify subjective or objective news. So that a special system is needed that can be used for online news objectivity classification so that it can help readers to pick up subjective or objective news. This research proposes the development of techniques in machine learning to help sort out news objectivity automatically based on the content of the news. The algorithm proposed is K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. News samples obtained from kompas.com by scrapping occur imbalance classes where the number of objective news and subjective news are not balanced. So that it can affect the performance of the classification algorithm. One technique to overcome the imbalance class is to apply the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) technique.. SMOTE is the generation of minority data as much as the majority data. This study compares the performance of KNN algorithm without SMOTE and the performance of KNN algorithm with SMOTE. Based on the results of the study by applying a variety of neighboring k values, namely 1, 3, 5, 7 and 9, it was found that the application of SMOTE could improve the accuracy of the KNN algorithm at values k = 1 and k = 3 with an average increase of 3.36. At values k 5, 7 and 9 the algorithm experiences an average decrease in accuracy of 6.67.

Pengembangan Bahan Ajar Data Mining Menggunakan Four-D Model dalam Kerangka Kerja CDIO Nurroby Wahyu Saputra; Aji Prasetya Wibawa; Utomo Pujianto; Prananda Anugrah
Belantika Pendidikan Vol 3, No 2 (2020)
Publisher : Kayon Media

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47213/bp.v3i2.92

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis, merancang dan mengembangkan, serta menyebarluaskan bahan ajar yang sesuai dengan mata kuliah data mining. Metode yang digunakan adalah Research and Development. Dengan menggunakan model pengembangan 4D (four-D model) dengan tahapan Define, Design, Develop, Disseminate yang dianggap mampu mancapai tujuan tersebut. Sementara dalam pengembangan bahan ajar ini, metode pembelajaran yang digunakan adalah CDIO. Dengan model pembelajaran ini diharapkan mahasiswa lebih memahami materi yang disampaikan serta kecakapan yang sesuai dengan dunia kerja. Dalam penelitian pengembangan ini produk telah dirancang dan dikembangkan hingga mendapat nilai presentase validasi sebesar 85,375% sehingga produk ini dikategorikan sangat layak dan dapat disebarluaskan

Rekomendasi Jurusan Dengan Menggunakan Decision Tree Pada Sistem Penerimaan Peserta Didik Baru SMK Widya Dharma Turen Lazuardi Noorca Rachmadi; Aji Prasetya Wibawa; Utomo Pujianto
Belantika Pendidikan Vol 4, No 1 (2021)
Publisher : Kayon Media

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47213/bp.v4i1.95

Pada setiap tahunnya sekolah menyeleksi calon peserta didik yang terpilih sesuai dengan kriteria yang ditentukan oleh sekolah. Pada umumnya proses penerimaan peserta didik baru (PPDB) dilakukan melalui tahapan pendaftaran, tes seleksi dan pengumuman. Decision tree digunakan untuk membantu sekolah pada proses penerimaan peserta didik baru untuk menentukan jurusan pada jenjang sekolah SMK. Mengunakan metode Waterfall yang akan mendukung kinerja dari algoritma decision tree untuk mendapatkan hasil yang akurat. Dengan itu, maka dibuatlah sebuah system informasi yang akan membantu sekolah untuk melakukan proses penerimaan peserta didik baru disertai dengan system pendukung keputusan untuk pemilihan jurusan. Berdasarkan hasil dapat disimpulkan bahwa algoritma decision tree dengan didukung metode pengembangan waterfall akan menghasilkan system Proses Penerimaan Peserta Didik baru (PPDB) berbasis online yang akan mengurangi kinerja sekolah untuk mendapatkan calon siswa yang memang sesuai dengan kriteria sekolah

Penerapan Algoritma FP-Growth dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen pada Kain Tenun Medali Mas Icca Astrina; Muhammad Zainal Arifin; Utomo Pujianto
Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika Vol 9 No 1 (2019): MATRIX - Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah, P3M Politeknik Negeri Bali

Di kota Kediri terdapat toko kain tenun Medali Mas yang sangat populer. Medali Mas mempunyai aktivitas transaksi penjualan tinggi sehingga menghasilkan tumpukan data besar. Tumpukan data ini diteliti menjadi sebuah informasi pola pembelian konsumen menggunakan teknik data mining association rule dan algoritma FP-Growth. Algoritma FP-Growth menggunakan konsep tree development dalam pencarian jenis barang yang sering dibeli (frequent itemsets). Data yang digunakan yaitu 26 jenis barang kain tenun dan 200 data transaksi dengan ketentuan 2 atau 3 jenis barang dalam 1 transaksi. Pada penelitian ini ditentukan nilai minimum support sebesar 20 persen dan nilai minimum confidence sebesar 10 persen. Pengujian Chi-Square juga digunakan untuk mengetahui seberapa besar korelasi hubungan antar variabel dari hasil frequent itemsets. Hasil akhir pola pembelian konsumen yaitu (m ke no) apabila membeli kain semi sutra Lusi=abu, Pakan=biru Bunga, maka kemungkinan konsumen akan membeli produk Sarung Lusi=hitam, Pakan=hijau Lurik, Katun Lusi=kuning, Pakan=tosca Bambu dengan hasil korelasi antar variabel sebesar 19,1397274913.

Co-Authors Abda Abda Achmad Murdiono Aguwin Ardi Pranata Aji Prasetya Wibawa Ali M. Mohammad Salah Angeline, Grace Anik Nur Handayani Anis Nikmatul Kasanah Annas Gading Pertiwi Annisa Putri Ayudhitama Aris Maulana Arya Yudhi Wijaya Asa Luki Setiawan Asmoro, Achmad Shoddiq Bayu Ayudhitama, Annisa Putri Bahalwan, Lugas Anegah Baihaqi, Dimas Imam Baihaqi, Dimas Imam Bintang Romadhon Binti Afifah Daniel Oranova Siahaan Deni Sutaji Dewandra, Aderyan Reynaldi Fahrezza Dewinta Nilan Sari Didik Dwi Prasetya Didin Rosyadi Dwi Jaelani, Mardian Elsa Dwi Rochmah Rachmanto Fauzan Cahya Arifin Filby, Brilliant Gradiyanto Radityo Kusumo Hakkun Elmunsyah Hammad, Jehad A. H. Harits Ar Rosyid Harits Ar Roysid Haviluddin Haviluddin Hery Widijanto Icca Astrina Izdihar, Zahra Nabila Joumil Aidil Saifuddin Khairunnisa, Raissa Araminta Kusumo, Gradiyanto Radityo Lassela, Niendhitta Tamia Lazuardi Noorca Rachmadi M. Zainal Arifin Martha, Jefry Aulia Meiga Ayu Ariyanti Muhamad Jauharul Fuady Muhammad Aqshal Muhammad Iqbal Akbar Muis Muhtadi Muladi Murad, Safwan Marwin Abdul Nafalski, Andrew Najahah, Vina Nanda Riski Septania Nanda Riski Septania Niendhitta Tamia Lassela Nur Hidayat, Wahyu Nurroby Wahyu Saputra Prananda Anugrah Putra Utama, Agung Bella Putri yuni Ristanti Raffi Taufik Gushardana Salah, Ali M. Mohammad Santoso, Priyo Aji Saputra, Anggie Wahyu Saputra, Irzan Tri Setiadi Cahyono Putro Setiawan, Asa Luki Swasono Raharjo, Swasono Triyanna Widiyaningtyas Utama, Agung Bella Putra Wahyu Sakti Gunawan Irianto Yudhistira, Moch Rajendra

Title

Found 39 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 39 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 39 Documents
Search