Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.535
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Compiler TELEKONTRAN: Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Bakti Cendana: Jurnal Pengabdian Masyarakat Mitra Mahajana: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Dialektika Informatika (Detika) HOAQ (High Education of Organization Archive Quality) : Jurnal Teknologi Informasi Journal of Informatics Management and Information Technology Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen Jurnal Sisfotek Global J-Icon : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal Inovatif Wira Wacana
Sebastianus Adi Santoso Mola
Universitas Nusa Cendana
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Nursing Public Health Social Sciences

Published : 30 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer)

 1 
PENERAPAN CASE BASED REASONING UNTUK MENDIAGNOSIS KERUSAKAN PADA KOMPUTER DESKTOP MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES Sebastianus Adi Santoso Mola; Jakha Rama Phosa; Yelly Yosiana Nabuasa
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 7, No 2 (2023): SEPTEMBER 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v7i2.861

Abstract

Kemajuan teknologi di bidang komputer saat ini sangatlah pesat, banyak keuntungan dari kemudahan informasi yang dapat diakses dengan mudah dan cepat melalui komputer. Menurut data yang tercatat di Badan Pusat Statistik Indonesia, kepemilikan komputer dalam rumah tangga pada tahun 2020 mengalami kenaikan menjadi 18,83%. Terkadang masalah muncul di mana komputer mengalami kerusakaan saat digunakan yang berdampak pada berkurangnya produktivitas. Kerusakan pada komputer dapat diakibatkan oleh usia komputer, lingkungan dan penyebab lain yang disengaja maupun tidak disengaja. Pengetahuan yang buruk tentang komponen komputer dapat meningkatkan kebutuhan akan layanan teknisi saat terjadi kerusakan pada komputer. Kerusakan komputer dapat di diagnosis lebih cepat dan mudah dengan menggunakan sistem Case Based Reasoning (CBR). Berdasarkan hasil pengujian menggunakan k-fold cross validation terhadap 200 data, didapatkan nilai rata-rata akurasi 86% dan rata-rata similarity 70% dalam waktu 0,0403 detik pada pengujian menggunakan indexing dan nilai rata-rata akurasi 85,5% dan rata-rata similarity 74% dalam waktu 0,0505 detik pada pengujian menggunakan nonindexing.
IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR PENYAKIT MATA KATARAK MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Mola, Sebastianus Adi Santoso; Saragih, Alexandro Eurico Yosafat; Mauko, Arfan Yeheskiel
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 8, No 2 (2024): September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v8i2.1129

Abstract

Mata merupakan pancaindra yang sensitif sehingga bila mata terkena iritasi dan tidak ditangani dengan cepat dapat menyebabkan katarak. Penyakit mata katarak sering diderita oleh orang yang berusia lanjut, tetapi tidak jarang juga diderita oleh orang yang masih berusia muda, dimana jika dibiarkan dalam jangka waktu yang lama dapat menimbulkan kebutaan bagi penderitanya. Jenis penyakit mata katarak terdiri dari 4 bagian yaitu katarak sekunder, senilis, katarak komplikata, dan katarak traumatika. Jumlah pasien yang didiagnosis katarak pada RSUD Prof. DR. W.Z. Johannes dalam rentang tahun 2019 hingga 2023 tercatat ada 104 kasus. Banyaknya kasus tersebut dikarenakan keterbatasan waktu dan tempat dokter ahli yang menjadi salah satu kendala yang penting dalam melakukan konsultasi bagi penderita yang mengakibatkan keterlambatan dalam melakukan diagnosis dan penanganan secara tepat. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem pakar untuk mengoptimalkan dan meningkatkan efektifitas pelayanan konsultasi penyakit pasien dengan bantuan pengetahuan seorang pakar menggunakan metode certainty factor. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sebuah sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit mata katarak agar dapat digunakan oleh masyarakat umum.
Perbandingan Arsitektur ResNet50V2, InceptionV3, dan DenseNet121 dalam Klasifikasi Pengenalan Ekspresi Wajah Mola, Sebastianus Adi Santoso; Wadu, Benyamin Orison Darling Kana; Kenlopo, Asnat Nofri; Tungga, Varra Chandrika Kumara
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 9, No 2 (2025): Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v9i2.1584

Abstract

Ekspresi wajah mampu menyampaikan perasaan seseorang, seperti kebahagiaan, kesedihan, atau kemarahan. Meski manusia secara alami mampu mengenali ekspresi wajah, pengklasifikasian ekspresi sering kali menjadi tantangan. Dengan kemajuan teknologi, analisis dan klasifikasi ekspresi wajah kini dapat dilakukan secara otomatis menggunakan pembelajaran mesin, terutama pada metode Convolutional Neural Network (CNN) seperti ResNet50V2, InceptionV3, dan DenseNet121. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kemampuan dan efisisensi dari tiga model arsitektur CNN yaitu ResNetV50, InceptionV3, dan DenseNet121 dalam klasifikasi pengenalan ekspresi wajah. Penelitian ini menggunakan dataset ekspresi wajah berjumlah 14.248 gambar yang terbagi menjadi lima kelas: bahagia, marah, netral, sedih, dan terkejut. Data dibagi menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk validasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa ResNet50V2 memberikan performa terbaik dengan akurasi 79%, macro average F1-score 0,76, dan weighted average F1-score 0,75. Model ini unggul dalam menangani distribusi data tidak merata, terutama pada kelas dominan seperti Happy dan Neutral. DenseNet121 menempati posisi kedua dengan akurasi 75%, diikuti oleh InceptionV3 dengan akurasi terendah 65%. ResNet50V2 terbukti sebagai model yang paling efektif untuk klasifikasi ekspresi wajah
Co-Authors Abdul G Farid Adelysa P Gitaswara Adriana Fanggidae Adriana Fanggidae Arfan Y Mauko Atok, Yosefa Carela Baun, Diandra Lyan Bethseba Bekayo, Yoseph Kurubingan Boru, Meiton Clarissa Elfira Amos Pah Dwi Prasetyo Elfrida Veranda Beka Dede Emerensiana S.Y Pandie Emerensye Sofia Yublina Pandie Febryan Cornelis Lomi Finit, Awi Susanto Giri, Imanuel Raja Gloria, Ayuntha Goru, Alfonsus Maria De Liguori Huan, Arni Yusfin Jakha Rama Phosa Juan Rizky Mannuel Ledoh Juliet Reinita Angelia Lao Kase, Bernardino Antonius Kenlopo, Asnat Nofri Kornelis Letelay Lamapaha, Christian Jaquelino Leobisa, Elisabeth Ester Eunike Luttu, Yufridon Charisma Mbatu, Dinda Permata Meiton Boru Melly, Margaretha Delima N.A.Manbait, Yoseph D’Timor Nelci D Rumlaklak Nomleni, Inggi Rosina Novi Penna Nunes, Ingratcia Oktaviana Pandie, Emerensye Sofia Yublina Polly, Dian Putri Novita Prityaningsih, Ni Putu Dana Rassa, Delfiana M Romy O. D. Djami Roswita R Ligoresi Rumlaklak, Dessy Nelci Rumlaklak, Nelci D. Rumlaklak, Nelcy D. Sain, Adriana Yohana Sani, Michelle Maria Angely Rani Saragih, Alexandro Eurico Yosafat Sihotang, Dony Martinus Sitepu, Rasional Sonlay, Febronia B Ssainah P Faransyah Sultani, Akhzan Akbar Tiwuk Widiastuti Tokan, Diana Inda Carmilla Tungga, Varra Chandrika Kumara Viani Anika Afeanpah Wadu, Benyamin Orison Darling Kana Yelly Y Nabuasa Yelly Yosiana Nabuasa Yelly Yosiana Nabuasa Yublina Pandie, Emerensye Sofia Yulianto Triwahyuadi Polly Yulianto Triwahyuadi Polly