Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.897
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Annual Research Seminar Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics JOIN (Jurnal Online Informatika) Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Jurnal Teknoinfo JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani) MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Jurnal ICT : Information Communication & Technology METIK JURNAL JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Informatics and Digital Expert (INDEX) AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian Jurnal Algoritma Industrial Research Workshop and National Seminar Jurnal Sosial dan Sains SisInfo : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika J-Icon : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal Global Ilmiah Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika
Ridwan Ilyas
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani
Aerospace Engineering Humanities Astronomy Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering 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 Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Social Sciences Other

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

Found 48 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
PENGARUH SELEKSI FITUR PADA TINGKAT AKURASI METODE RANDOM FOREST UNTUK IDENTIFIKASI AKUN BUZZER TWEET TOKOH POLITIK INDONESIA Purnama Ginandjar, Ichas; Nurul S, Puspita; Ilyas, Ridwan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 5 (2023): JATI Vol. 7 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i5.7477

Abstract

Media sosial merupakan salah satu bentuk media yang paling banyak digunakan saat ini. Twitter merupakan salah satu media sosial yang digunakan untuk mencari informasi ,seiring peningkatan pengguna twitter, jumlah akun-akun Buzzer pun mengalami peningkatan. Akun buzzer seringkali menyebarkan informasi-informasi hoax dan ujaran kebencian, hal ini dapat menimbulkan kegaduhan di masyarakat. Pada penelitian ini akan digunakan algoritma Random Forest Classifier untuk mendidentifikasi akun-akun buzzer dengan menggabungkan fitur -fitur dataset dari penelitian sebelumnya, dataset terbaru dan dilakukan juga seleksi fitur menggunakan Spearman Correaltion Based Feature Selection untuk mencari nilai korelasi dari semua fitur. Pada penelitian ini disimpulkan bahwa sistem mampu mendeteksi akun buzzer dengan tingkat akurasi 74% dan tingkat presisi 76.65% berdasarkan dataset yang sudah didapatkan oleh penulis. Disimpulkan juga bahwa semakin banyak fitur yang digunakan dalam proses klasifikasi semakin tinggi juga tingkatan akurasi yang didapat.
IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT GAGAL GINJAL KRONIS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR Fatimah Indrianti, Nisa; Kania Ningsih, Ade; Ilyas, Ridwan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 2 (2024): JATI Vol. 8 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i2.9464

Abstract

Ginjal adalah salah satu organ tubuh paling penting yang berfungsi untuk menjaga kandungan yang ada pada darah dengan cara mencegah penumpukan limbah dan mengendalikan keseimbangan cairan yang ada di dalam tubuh. Penyakit ginjal adalah kelainan penyakit yang menyerang organ ginjal yang disebabkan karena berbagai faktor, misalnya pola hidup yang tidak sehat, bertambahnya usia, ataupun karena faktor turunan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi resiko penyakit Gagal Ginjal Kronis Metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi PGK salah satu nya adalah metode K-Nearest Neighbor (KNN). Metode K-Nearest Neighbor (KNN) ini dapat mengklasifikasikan suatu data yang telah ada ke dalam beberapa kelas. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) ini ialah algoritma yang dapat menentukan nilai suatu jarak yang berada pada pengujian data testing dengan data training berdasarkan nilai terkecil dari nilai ketetanggaan terdekat. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi di bidang kesehatan dan di bidang informatika dalam mengklasifikasi penyakit Gagal Ginjal Kronis. Berapa akurasi yang dapat diperoleh dari klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) dalam menentukan gejala dan resiko penyakit Gagal Ginjal Kronis. penelitian ini dibuat menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Dalam penelitian ini menggunakan 75% dari data latih dan 25% dari data uji yang digunakan. Hasil klasifikasi penyakit ginjal kronis menunjukkan bahwa sistem berhasil melakukan klasifikasi dengan nilai akurasi mencapai 92,59%, 89,85% untuk nilai presisi, 87,32% untuk nilai recall dan f1-score mencapai nilai 88,57%.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA INSTAGRAM TERHADAP KOMENTAR KAREN’S DINER MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN OPERATOR SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN Naufal Akhfasy, Muhammad; Kania Ningsih, Ade; Ilyas, Ridwan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9533

Abstract

Salah satu berita yang sedang ramai dibicarakan oleh pengguna instagram atau masyarakat yaitu restoran karen’s diner. Dalam unggahan gambar karen’s diner di salah satu postingan akun media sosial instagram terdapat komentar yang menuaikan pro dan kontra, dikarenakan pelayan karen’s diner yang memaki pengunjungnya sehingga banyak yang menganggap jika restoran tersebut tidak cocok dengan budaya Indonesia. Maka dari itu dapat dilakukan suatu analisis sentiment pada kolom komentar dengan cara mengklasifikasikan untuk mengetahui sentiment di setiap komentar. Analisis sentiment merupakan suatu proses untuk menganalisis teks yang berupa digital dan menentukan polaritas dari opini yang diberikan bersifat positif, netral, dan negatif. Untuk menganalisis komentar dari pengguna instagram dengan klasifikasi komentar positif dan negatif, dilakukan dengan menggunakan algoritma pengklasifikasian SVM yang dibandingkan dengan menggunakan dan tidak menggunakan seleksi fitur Information Gain. Hasil yang didapat dari beberapa pengujian menggunkaan SVM dengan model menggunakan leksikon based serta menggunakan seleksi fitur mendapatkan hasil nilai akurasi 97,74% dan Model pelabelan manual dan tanpa menggunakan seleksi fitur menghasilkan tingkat akurasi 91,13%.
PRIMARY QUERY ANALYSIS ON SQL DATABASE RESTRUCTURING IN GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS Ilyas, Ridwan; Witanti, Wina; Syarafina, Fildzah
JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Vol 7, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Khairun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33387/jiko.v7i2.8565

Abstract

Database restructuring is a crucial process aimed at enhancing data management and access efficiency by modifying the existing data structure. This research focuses on improving a Geographic Information System (GIS) for taxation by migrating and restructuring an inefficient and redundant database. The study conducts a comparative performance evaluation of the old and restructured databases using benchmarking tests with varying numbers of threads and ramp-ups. The results reveal a significant increase in average throughput (24.60%) following the restructuring, indicating a substantial improvement in the database's data processing capacity. However, there is also an average increase in response time (21.65%), suggesting a trade-off between enhanced throughput and slower response times. This increase in response time indicates that while the system can handle more data, it requires more time to process each query. Overall, the restructured database demonstrates enhanced performance and efficiency, though further optimization is necessary to achieve consistent throughput across different workloads and to mitigate the increased response times
Penyuluhan Manfaat Tanaman Obat Tradisional dan Pengelolaan Website Paguyuban Jamu Manunggal Kota Cimahi Faramayuda, Fahrauk; Ilyas, Ridwan; Paramita, Veronika Santi; Windyaswari, Ari Sri; Ismail, Nursafira Khairunnisa; Akbar, Tzazkia Febriyana; Putri, Dhiffa Namira Alifia; Adriana, Reyhan
AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 4 No. 3 (2024): DECEMBER 2024
Publisher : Divisi Riset, Lembaga Mitra Solusi Teknologi Informasi (L-MSTI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59431/ajad.v4i3.378

Abstract

Paguyuban Jamu Manunggal Cimahi is located at Gang M. Ardjo No.224. Based on the initial survey, the problem was identified that knowledge about the benefits of traditional medicinal plants was still limited. In addition, the sales of products are still ineffective because the marketing is still carried out conventionally. This underlies the need for counseling on the benefits of traditional medicinal plants and website management at Paguyuban Jamu Manunggal which aims to increase the knowledge of the participants and to expand the target market. The counseling activity was carried out on October 08, 2023 which began with a pre-test, presentation, post-test, and workshop. Based on the test results, it can be concluded that the counseling activities can significantly increase the knowledge of the participants, this is indicated by the average value of the pre-test and post-test which was originally 60 to 95.3.
CLUSTERING FASILITAS PENERANGAN JALAN UMUM DI KECAMATAN BANJARAN KABUPATEN BANDUNG DENGAN K-MEANS Ariq Irawan, Muhamad; Ilyas, Ridwan; Ramdhan, Edvin
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13779

Abstract

Penerangan Jalan Umum (PJU) memegang peranan krusial dalam keselamatan dan kenyamanan pengendara. Selain menerangi jalan raya, PJU berfungsi sebagai penanda jalan, meminimalkan kecelakaan, menekan kriminalitas malam, mendukung perekonomian, serta memberikan penerangan bagi wilayah pedesaan dan perkampungan yang minim cahaya. Proses pemasangan lampu PJU memerlukan pemeriksaan lokasi yang cermat untuk menghindari hambatan terkait titik, tempat, dan cakupan wilayah pemasangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data pemasangan PJU berdasarkan jumlah titik, total pemasangan, jumlah daerah terjangkau, dan jenis lampu yang digunakan. Metode yang diterapkan adalah Clustering, khususnya algoritma K-Means. Metode ini akan menganalisis data, baik yang sudah maupun belum diolah, untuk membentuk kelompok-kelompok yang homogen. Data Mining juga dimanfaatkan dalam proses pengelompokkan ini. Hasil pengelompokkan data pemasangan PJU di jalan raya dan pemukiman minim penerangan akan dibagi menjadi tiga bagian, yaitu C0, C1, dan C2. Pengelompokkan ini diharapkan dapat memberikan informasi yang berguna dalam perencanaan dan implementasi pemasangan PJU yang lebih efektif, termasuk identifikasi wilayah prioritas, alokasi sumber daya yang tepat, dan pemilihan jenis lampu yang sesuai dengan kebutuhan masing-masing kelompok wilayah. Analisis ini juga dapat membantu dalam evaluasi efektivitas pemasangan PJU yang telah dilakukan.
Analisis Klaster Daerah Rawan Gempa di Indonesia Menggunakan K-Means dan DBSCAN Berbasis Data Historis BMKG Iqbal Prayoga Willyana; Asep Id Hadiana; Ridwan Ilyas
TEMATIK Vol. 12 No. 1 (2025): Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) - Juni 2025
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I BANDUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38204/tematik.v12i1.2369

Abstract

Indonesia is one of the countries with the highest levels of seismic activity in the world because it is located at the meeting point of three major plates. The high potential for earthquakes requires a data-based approach to map vulnerable areas more accurately. This study aims to group earthquake-prone areas in Indonesia using the K-Means and DBSCAN clustering algorithms. The dataset used includes spatial data (latitude, longitude) and seismic data (magnitude, depth, phasecount, azimuth_gap) obtained from the BMKG earthquake catalog for the period 2008–2025. The study begins with the data preprocessing stage, which includes data cleaning, type conversion, feature selection, missing value imputation, outlier detection and removal, and normalization. Furthermore, the clustering algorithm is applied in three main scenarios, namely spatial data, seismic data, and a combination of spatial and seismic data. Evaluation using Silhouette Score and Davies-Bouldin Index (DBI) metrics shows that the K-Means algorithm provides better cluster separation, with a DBI value of 1.2551 in the combined scenario, while the DBSCAN algorithm tends to form only one dominant cluster and is sensitive to the presence of outliers. The final result of this study produces a map of earthquake-prone areas in Indonesia, which are divided into several clusters with different risk characteristics. The cluster with the highest concentration includes areas such as western Sumatra, the southern coast of Java, and parts of Maluku and Papua, which have historically been recorded as having higher earthquake frequency and magnitude. Meanwhile, other clusters covering areas such as Kalimantan and parts of Sulawesi show lower seismic activity intensity.
Klasifikasi Sentimen Kebohongan Berita Menggunakan Metode Indobert Fadhilahsyah Ramadhan, Muhammad Diky; Umbara, Fajri Rakhmat; Ilyas , Ridwan
Jurnal sosial dan sains Vol. 5 No. 8 (2025): Jurnal Sosial dan Sains
Publisher : Green Publisher Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59188/jurnalsosains.v5i8.32425

Abstract

Dalam era digital, penyebaran informasi melalui berita daring berkembang pesat, tetapi ancaman disinformasi atau berita palsu menjadi tantangan signifikan. Penelitian ini menggunakan dataset yang mencakup berita hoaks dan fakta dari sumber-sumber terpercaya seperti Turnbackhoax dan Cek Fakta, untuk mengembangkan sistem klasifikasi sentimen kebohongan berita menggunakan algoritma Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) yang disesuaikan untuk bahasa Indonesia, yaitu IndoBERT. Tahapan penelitian meliputi imputasi data, pengolahan data atau pre-processing, yang meliputi pembersihan data untuk menangani masalah data yang tidak bersih, penyeimbangan data menggunakan random oversampler dan random undersampler, pembagian data (80% data latih, 20% data uji). Hasil menunjukan bahwa model IndoBERT dengan random oversampler dan random undersampler menunjukan akurasi yang cukup tinggi dalam klasifikasi berita palsu yaitu sebesar 99.35% berdasarkan atribut yang digunakan pada data. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi pada pengembangan sistem deteksi hoaks yang efektif, mendukung validasi informasi, dan mencegah dampak negatif dari penyebaran berita palsu.
Evaluasi dan Perancangan Ulang UI/UX Aplikasi GoDentist Menggunakan Metode Double Diamond Susilowati, Merliana Tri; Umbara, Fajri Rakhmat; Ilyas, Ridwan
METIK JURNAL (AKREDITASI SINTA 3) Vol. 9 No. 2 (2025): METIK Jurnal
Publisher : LPPM Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47002/vxk3f002

Abstract

GoDentist is a teledentistry application that supports dental healthcare services. Based on initial observations and evaluations using the User Experience Questionnaire (UEQ), issues were identified in the aspects of perspicuity, dependability, and novelty, such as monotonous design, confusing navigation, and features that did not meet user expectations. This study aims to evaluate and redesign the user interface (UI/UX) of the GoDentist application using the Double Diamond method, which consists of four stages: Discover, Define, Develop, and Deliver, integrated with UEQ and A/B Testing. The evaluation involved 100 respondents aged 15–58 years, the majority of whom were 18–35 years old with adequate digital literacy. Initial results showed low scores in perspicuity, dependability, and novelty. After redesign and prototyping, novelty increased from 0.49 to 1.62, perspicuity from 0.57 to 1.75, and dependability from 0.76 to 1.91. A/B Testing revealed that 59.08% of respondents preferred the new design. These findings indicate that integrating the Double Diamond method with UEQ and A/B Testing can significantly enhance user experience perceptions in terms of both aesthetics and functionality.
Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Sambara (E-Samsat) Jawa Barat Menggunakan Metode Indobert Ramdan, Muhamad; Umbara, Fajri Rakhmat; Ilyas, Ridwan
Jurnal Global Ilmiah Vol. 2 No. 12 (2025): Jurnal Global Ilmiah
Publisher : International Journal Labs

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55324/jgi.v2i12.272

Abstract

Aplikasi SAMBARA (Samsat Online Jawa Barat) merupakan inovasi yang dikembangkan oleh BAPENDA Jawa Barat untuk mempermudah proses pembayaran pajak kendaraan bermotor di wilayah Jawa Barat. Namun, meskipun aplikasi ini telah digunakan oleh jutaan pengguna, masih banyak ulasan yang menunjukkan ketidakpuasan terhadap kinerja aplikasi ini. Masalah utama dalam penelitian ini adalah bagaimana menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi SAMBARA untuk mengetahui kekuatan dan kelemahan yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi SAMBARA di Google Play Store menggunakan metode IndoBERT, yang dirancang khusus untuk bahasa Indonesia, guna meningkatkan akurasi analisis sentimen. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis sentimen dengan teknik web scraping untuk mengumpulkan data ulasan, kemudian diproses menggunakan model IndoBERT untuk mengklasifikasikan sentimen sebagai positif, negatif, atau netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas ulasan memiliki sentimen negatif dengan tingkat akurasi model IndoBERT mencapai 90,07%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa aplikasi SAMBARA masih memiliki beberapa kekurangan yang perlu diperbaiki, terutama dalam hal antarmuka pengguna dan fungsionalitas aplikasi. Implikasi dari penelitian ini adalah memberikan rekomendasi kepada pengembang aplikasi untuk memperbaiki aplikasi berdasarkan analisis sentimen yang lebih akurat dan dapat digunakan sebagai referensi untuk pengembangan aplikasi layanan publik berbasis digital di masa depan.
Co-Authors Achmad Aziz Adriana, Reyhan Agung Besti Agus Komarudin Akbar, Tzazkia Febriyana Aminuddin Ihsan, Aminuddin Ari Sri Windyaswari Ari Sri Windyaswari, Ari Sri Ariq Irawan, Muhamad Asendra, Irfan Asep Saepul Ridwan Ashaury, Herdy Aziz, Achmad Azmira Mifti Harjana Besti, Agung Chandani Nurul Hafizah Destri Wulansari Dhimas Ariya Wibiksana Djamal, Esmeralda Contesa Dwi Hendratmo Widyantoro Dwifani, Bella Melati Wiranur Eddie Khrisna Putra Eriyadi, Maulidina Norick Esmeralda C Djamal Esmeralda C Djamal Esmeralda C. Djamal Esmeralda C. Djamal Esmeralda Contessa Djamal Fadhilahsyah Ramadhan, Muhammad Diky Fahrauk Faramayuda, Fahrauk Fajri Rakhmat Umbara Fajri Umbara Fatimah Indrianti, Nisa Fitri Nur Suciani Gunawan Abdillah Gunawan Abdillah, Gunawan Hadiana, Asep Id Hidayat, Ferdian Afza Iqbal Prayoga Willyana Ismail, Nursafira Khairunnisa Iyan Taufik Hidayat Janjan Nurjaman Kania Ningsih, Ade Kasyidi, Fatan Luthfi Ahmad Fadhil Masayu Leylia Khodra Maulidina Norick Eriyadi Melina Melina Muhamad Ramdan, Muhamad Muhamad Rizal Firmansyah Muhammad Ramdhani, Muhammad Muhammad, Azri Naufal Akhfasy, Muhammad Neneng Nurhamidah NIDA MUTHI ANNISA Nur Shabrina, Nariswari Nurhamidah, Neneng Nursafira Khairunnisa Ismail Nurul S, Puspita Nurul Sabrina, Puspita Paramita, Veronika Santi Purnama Ginandjar, Ichas Putra, Dion Revaldy Putri, Dhiffa Namira Alifia Ramdani, Maullidan Alfa Rizki Fikri Ramdhan, Edvin Resa Abdilah Reyhan Adriana Deris Reza Dwi Putra Reza Indrawan Rezki Yuniarti Rezky Yuniarti ridwan fauzi Rifaz Muhammad Sukma Rizka Khoirunnisa Guntina Rizki Kurniawan, Moch. Sopian, Annisa Mufidah Susilowati, Merliana Tri Syarafina, Fildzah Tzazkia Febriyana Akbar Umbara, Fajri Rakhmat Wildan Pratama Wina Witanti Yamina Azmi Yoga Esa Mahendra Yulison Herry Chrisnanto Yustiana Fauziyah