Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
5.203
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) IJoICT (International Journal on Information and Communication Technology) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JSiI (Jurnal Sistem Informasi) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) INTEK: Jurnal Penelitian Building of Informatics, Technology and Science JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Journal of Data Science and Its Applications BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat eProceedings of Engineering Community Service Seminar and Community Engagement (COSECANT) Nuansa Informatika
Mahendra Dwifebri Purbolaksono
Universitas Telkom
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 34 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1 
Implementasi Mutual Information Dan Bayesian Network Untuk Klasifikasi Data Microarray Mahendra Dwifebri Purbolaksono; Adiwijaya Adiwijaya
eProceedings of Engineering Vol 4, No 2 (2017): Agustus, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstract.Kanker merupakan salah satu penyebab utama kematian seseorang diseluruh dunia. Menurut data WHO, ada sekitar 14 juta kasus kanker baru di tahun 2012. Karena hal itu pengawasan sejak dini dibutuhkan guna mencegah pertumbuhan kanker. Selain itu pendeteksian secara dini juga merupakan hal yang dibutuhkan. Salah satu cara mendeteksi yaitu melalui ekspresi gen. Ekspresi gen merupakan metode ekstrasi gen menjadi data yang menjadi data bernama microarray. Data microarray memungkinkan terjadi proses pengklasifikasi secara langsung namun atribut dalam suatu record sangat besar sehingga memakan waktu komputasi yang lama. Karenanya dibutuhkan sistem yang dapat menyelesaikan masalah tersebut. Pada penelitian ini, sistem menggunakan pendekatan machine learning yaitu Bayesian Network. Sedangkan untuk seleksi fitur menggunakan Mutual information. Hal ini berguna untuk mengurangi attribute yang terlalu banyak. Untuk pengukuran menggunakan F1-score. Sistem yang dibangun mampu mengklasifikasi kanker dengan f1-score tertinggi mencapai 91.06%. Keyword: Bayesian Network, Mutual Information, Microarray.
Klasifikasi Teks Multi Label Pada Hadis Terjemahan Bahasa Indonesia Menggunakan Chi-square Dan Svm Fakhri Taufiqurrahman; Said Al Faraby; Mahendra Dwifebri Purbolaksono
eProceedings of Engineering Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Hadis yaitu pedoman dalam islam setelah Al-Quran yang dijadikan sebagai sumber hukum dalam islam. Akan tetapi terdapat permasalahan ketika mentukan hadis mana saja yang merupakan anjuran, larangan, dan informasi. Oleh karena itu dibutuhkan klasifikasi teks untuk mengelompokan hadis ke dalam satu atau lebih dari anjuran, larangan, dan informasi, yang disebut dengan klasifikasi multi-label. Permasalahan dalam klasifikasi teks yaitu terdapat banyak fitur, sehingga perlu dilakukan seleksi fitur dengan tujuan memangkas fitur yang ada kemudian mentukan fitur paling berpengaruh terhadap kelas target. Pada penelitian ini Chi-Square digunakan untuk melakukan seleksi fitur dan Support Vector Machine (SVM) untuk melakukan klasifikasi teks. Dengan menggunakan metode evaluasi performa Macro F1-Score hasil yang didapat ketika menggunakan Chi-Square dan SVM yaitu sebesar 75.32%. Kata kunci : hadis, klasifikasi teks, multi-label, chi-square, support vector machine.
Perbandingan Algoritma Machine Learning untuk Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Review Female Daily Muhammad Hadiyan Wicaksono; Mahendra Dwifebri Purbolaksono; Said Al Faraby
eProceedings of Engineering Vol 10, No 3 (2023): Juni 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak-Beredar produk produk kecantikan yang di jual di internet oleh berbagai macam produsen baik luar negeri maupun dalam negeri. Akan tetapi masih diragukan kualitas kosmetik yang dijual oleh tiap produsen, agar mengetahui apakah produk tersebut baik digunakan maka produsen perlu mendapatkan ulasan/review dari konsumen yang memakai produk tersebut. Untuk itu agar produsen lebih mudah untuk mencari produk yang relevan dengan kesehatan maka dibutuhkan sebuah sistem untuk mengklasifikasikan review produk tersebut termasuk kategori relevan atau tidak relevan terhadap aspek kesehatan. Pada Tugas Akhir ini digunakan Machine learning pada klasifikasi sentimen menggunakan Random Forest, Support Vector Machine(SVM), dan K-Nearest Neighbour(KNN) untuk mencari accuracy tertinggi dan F1-score dari ketiga algoritma tersebut dengan menggunakan feature extraction yaitu chi-square dengan feature selection menggunakan Selected K Best untuk proses preprocessing. Dalam penelitian ini telah diperoleh analisis hasil bahwa algoritma SVM dengan kernel Linear mendapatkan nilai akurasi terbaik sebesar 67.10%.Kata kunci-perbandingan, analisis sentimen, KNN, random forest, SVM, chi- square, selected K Best, female daily, kesehatan
Analisis Sentimen Kategori Aspek Pada Ulasan Produk Menggunakan Metode KNN Dengan Seleksi Fitur Mutual Information Alex Wira Wilantapoera; Widi Astuti; Mahendra Dwifebri Purbolaksono
eProceedings of Engineering Vol 10, No 2 (2023): April 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak-Analisis sentimen adalah bidang yang cukup populer untuk menganalisis opini, sikap, dan emosi terhadap suatu subjek dari banyak orang. Dalam hal ini teks ulasan menjadi alat untuk menilai, menimbang, dan mengkritik sebuah produk yang diulas. Produk adalah suatu hal yang dapat memuaskan seorang konsumen dalam bentuk yang beragam seperti barang, jasa, dan sebagainya. Pada penelitian ini dilakukan sebuah implementasi sebuah klasifikasi pada ulasan produk kecantikan dari situs Female Daily dengan menggunakan metode k-Nearest Neighbor (kNN). Metode kNN merupakan metode yang umum digunakan untuk klasifikasi. Lalu menggunakan Mutual Information (MI) sebagai metode seleksi fiturnya. Pada penelitian ini dihasilkan nilai akurasi 91,59% pada aspek price, 90,33% pada aspek packaging, 50,05% pada aspek product, dan 85,89% pada aspek aroma.Kata kunci-k-Nearest Neighbour, Ulasan Produk, Ulasan, Produk, Mutual Information, Analisis sentimen.
Pembangunan Aplikasi Edukasi Pendidikan Karakter Anak di SDN Palumbonsari 1 dengan Metode Gamifikasi Rizky, Achmad; Darwiyanto, Eko; Dwifebri Purbolaksono, Mahendra
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak - Penelitian ini mengembangkan dan mengevaluasi aplikasi Edukasi Pendidikan Karakter Anak (AEPKA) untuk mendukung pembelajaran nilai karakter bagi siswa SD. Aplikasi ini dirancang untuk mengatasi kurangnya alat bantu pembelajaran yang interaktif dan mudah diakses, dengan menyediakan materi berupa video animasi dan game quiz. Topik ini penting karena pendidikan karakter adalah bagian esensial dari kurikulum nasional, namun alat bantu yang ada saat ini kurang mendukung keterlibatan siswa secara interaktif. Saat ini, terdapat keterbatasan pada aplikasi yang efektif menggabungkan elemen gamifikasi untuk meningkatkan minat dan keterlibatan siswa dalam pembelajaran. Solusi yang ditawarkan adalah pengembangan AEPKA, aplikasi mobile berbasis gamifikasi yang mengajarkan nilai karakter seperti kejujuran, kemandirian, dan gotong royong. Aplikasi ini diuji pada sembilan siswa melalui evaluasi efektivitas, efisiensi, dan kepuasan menggunakan metode success rate, time-based efficiency, dan System Usability Scale (SUS). Hasil evaluasi menunjukkan aplikasi ini efektif dengan success rate 91%, efisiensi waktu 19,11 detik, dan skor SUS rata-rata 86, yang masuk kategori "acceptable". Penelitian ini berkontribusi dengan menyediakan aplikasi yang efektif dan efisien dalam mendukung pendidikan karakter pada siswa SD. Kata kunci - aplikasi edukasi, pendidikan karakter, gamifikasi, usability testing, System Usability Scale (SUS)
Perancangan Sistem Input Data untuk Visualisasi Dinamis dalam Dashboard Manajemen Proyek PT.LEN Industri Firdaus, Muhammad Abdurrahman; Darwiyanto, Eko; Purbolaksono, Mahendra Dwifebri
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 3 (2025): Juni 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkansistem input data yang responsif untuk visualisasi dinamisdalam manajemen proyek di PT. Len Industri (Persero).Permasalahan utama yang diidentifikasi adalah kebutuhanmanajer proyek untuk mengelola informasi proyek secaraefisien, termasuk apa yang sedang dikerjakan, apa yang akandikerjakan, dan kendala yang dihadapi. Solusi yang diusulkanadalah sistem berbasis web yang memanfaatkan Gantt Chartuntuk memudahkan input data dan meningkatkan visualisasiprogres proyek. Pendekatan User Centered Design (UCD) akanditerapkan untuk memastikan user interface yang mudahdigunakan, mengurangi resistensi pengguna, danmemaksimalkan adopsi sistem. Metode pengembangan inimenggabungkan penggunaan ReactJS untuk user interface,NodeJS untuk Backend, MySQL untuk database, danDHTMLX Gantt untuk visualisasi data. Hipotesa awalmenunjukkan bahwa dengan sistem yang dirancang denganbaik, manajer proyek dapat meningkatkan keakuratan danefisiensi dalam pengelolaan proyek serta pengambilankeputusan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikanwawasan tentang bagaimana sistem input data yangdioptimalkan dapat mempengaruhi manajemen proyek diindustri teknologi. Kata kunci — Manajemen Proyek, Visualisasi Data, UserCentered Design, Gantt, Sistem Input Data, MERN, TimeManagement
Co-Authors Abdurrahman Al Afifi Adiwijaya Adnan Imam Hidayat Al Faraby, Said Alex Wira Wilantapoera Alfian Akbar Gozali Amala, Ihsan Ahsanu Angelia Brigitta Maharani M.P Anggitha Yohana Clara Antika Putri Permata Wardani Ardian Adam Alfarisyi Bima Mahardika Wirawan Deninsyah Tiya Bella Pratama Dody Qori Utama Donni Richasdy Eko Darwiyanto Fahmi Hamzah Fahriza Ichsani Rafif Fakhri Taufiqurrahman Felia Novitasari Fhira Nhita Firdaus, Muhammad Abdurrahman Gde Agung Brahmana Suryanegara Gede Agung Ary Wisudiawan Ghinaa Zain Nabiilah Imam Prayoga Irfan Budi Prakoso Kemas Muslim Lhaksmana Kusuma Dewi, Utami M. Mujahid Biagi Usama Mbake Woka, Adrian Yoris Muhammad Farhan Muhammad Hadiyan Wicaksono Muhammad Irvan Tantowi Naufal Hilmiaji Novia Russelia Wassi Nugraha, Mohamad Rizki Pramoedya Syachrizalhaq Lyanda Pramoedya Syachrizalhaq Lyanda Rendhy Al-Farrel Rendi Kustiawan Rizal Adi Putranto Rizki Syafaat Amardita Rizkiyanto, Muhamad Dafa RIZKY, ACHMAD Ryan Lingga Wicaksono Satria, Villy Tandya Rizky Pratama Tetuko Muhammad Hanurogo Widi Astuti Widi Astuti Winkie Setyono Yudi Priyadi