Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.69
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) CommIT (Communication & Information Technology) Jurnal Transformatika JUITA : Jurnal Informatika Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer JOIV : International Journal on Informatics Visualization RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Knowledge Engineering and Data Science Jurnal CoreIT JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING DoubleClick : Journal of Computer and Information Technology Journal of Information Technology and Computer Engineering JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Logista: Jurnal Ilmiah Pengabdian Kepada Masyarakat KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer Jurnal Riset Informatika Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia RADIAL: JuRnal PerADaban SaIns RekAyasan dan TeknoLogi Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) Jurnal E-Komtek Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Madani : Indonesian Journal of Civil Society Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Journal of Informatics and Vocational Education Teknika ICTEE (Engineering Journals of Information, control, telecommunication and electrical) Insyst : Journal of Intelligent System and Computation Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics IJCOSIN : Indonesian Journal of Community Service and Innovation Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems El-Mujtama: Jurnal Pengabdian Masyarakat JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) RADIAL: Jurnal Peradaban Sains, Rekayasa dan Teknologi Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) Jurnal Kajian Ilmu dan Teknologi (JKIT)
Faisal Dharma Adhinata
Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 66 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search
Journal : Teknika

 1 
Prediction of Covid-19 Daily Case in Indonesia Using Long Short Term Memory Method Faisal Dharma Adhinata; Diovianto Putra Rakhmadani
Teknika Vol 10 No 1 (2021): Maret 2021
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v10i1.328

Abstract

The impact of this pandemic affects various sectors in Indonesia, especially in the economic sector, due to the large-scale social restrictions policy to suppress this case's growth. The details of the growth of Covid-19 in Indonesia are still fluctuating and cannot be fully understood. Recently it has been developed by researchers related to the prediction of Covid-19 cases in various countries. One of them is using a machine learning technique approach to predict cases of daily increase Covid-19. However, the use of machine learning techniques results in the MSE error value in the thousands. This high number indicates that the prediction data using the model is still a high error rate compared to the actual data. In this study, we propose a deep learning approach using the Long Short Term Memory (LSTM) method to build a prediction model for the daily increase cases of Covid-19. This study's LSTM model architecture uses the LSTM layer, Dropout layer, Dense, and Linear Activation Function. Based on various hyperparameter experiments, using the number of neurons 10, batch size 32, and epochs 50, the MSE values were 0.0308, RMSE 0.1758, and MAE 0.13. These results prove that the deep learning approach produces a smaller error value than machine learning techniques, even closer to zero.
Implementasi Continous Integration/Continous Delivery Menggunakan Process Manager 2 (Studi Kasus: SIAKAD Akademi Keperawatan Bina Insan) Danur Wijayanto; Arizona Firdonsyah; Faisal Dharma Adhinata
Teknika Vol 10 No 3 (2021): November 2021
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v10i3.400

Abstract

Pada perkembangan perangkat lunak yang semakin beragam dan kompleks, diperlukan fleksibilitas dan adaptasi terhadap proses pengembangan perangkat lunak. Konsep DevOps muncul dari permasalahan yang muncul antara developer dan operation. CI/CD dapat mendukung DevOps dikarenakan dapat mempercepat proses integrasi dan delivery perangkat lunak kepada pengguna. Dalam menerapkan CI/CD diperlukan tools pendukung seperti git sebagai source code control dan jenkins untuk membantu proses deployment. Penelitian yang dilakukan penulis menggunakan Process Manager 2 (PM2) untuk implementasi CI/CD pada sistem Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) Akademi Keperawatan Bina Insan. Diharapkan penelitian ini berkontribusi untuk memperluas wawasan mengenai tools dalam mengimplementasikan CI/CD. Hasil menunjukkan implementasi CI/CD menggunakan GitHub Repository, Jenkins, dan PM2 berhasil dilakukan dan berjalan dengan baik. PM2 menunjukkan performa yang lebih baik daripada Docker jika dilihat dari segi waktu build dan penggunaan RAM. PM2 memerlukan waktu deployment 185 detik, 46% lebih cepat daripada Docker. Sedangkan penggunaam RAM PM2 sebesar 1,9 GB, 45% lebih sedikit daripada Docker.
Pendekatan Deep Learning Untuk Prediksi Durasi Perjalanan Nur Ghaniaviyanto Ramadhan; Yohani Setiya Rafika Nur; Faisal Dharma Adhinata
Teknika Vol 11 No 2 (2022): Juli 2022
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v11i2.460

Abstract

Setiap orang dalam kehidupan memiliki kecenderungan untuk berpindah dari satu tempat ke tempat lainnya. Perpindahan tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai macam cara seperti menggunakan transportasi pribadi atau umum (bus, taksi, pesawat, dan kereta api), Pada perkembangan teknologi saat ini mode transportasi sudah semakin canggih. Akan tetapi masih ada mode transportasi yang belum modern misalnya seperti taksi, dimana salah satunya tidak dapat memprediksi lama waktu perjalanan. Meskipun sudah ada taksi yang berbasis online seperti Uber, akan tetapi masih banyak taksi yang belum berbasis online sehingga tidak bisa dilakukan estimasi waktu dan jarak. Permasalahan di atas dapat diselesaikan dengan cara melakukan pendekatan berbasis pembelajaran mesin. Salah satu keuntungan yang didapatkan jika kita dapat mengetahui lama waktu estimasi perjalanan yaitu dapat mengatur waktu perjalanan sesuai dengan rutinitas yang sedang dikerjakan ataupun juga dapat menghemat biaya yang dikeluarkan dengan mengetahui jarak yang akan dijalankan. Pada penelitian ini bertujuan untuk memprediksi durasi perjalanan pada dataset New York taxi trip duration menggunakan pendekatan deep learning yaitu Long Short Term Memory Reccurent Neural Network (LSTM-RNN). Eksperimen dilakukan dengan melakukan tuning parameter terkait seperti epoch, nilai dropout, dan neurons. Pengukuran hasil menggunakan nilai Root Mean Square Error (RMSE) dan nilai loss. Hasil yang didapatkan menggunakan model LSTM-RNN sebesar 0,0012 untuk nilai loss dan RMSE 0,4.
Aplikasi Klasifikasi SMS Berbasis Web Menggunakan Algoritma Logistic Regression Fitran Dwi Pramakrisna; Faisal Dharma Adhinata; Nia Annisa Ferani Tanjung
Teknika Vol 11 No 2 (2022): Juli 2022
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v11i2.466

Abstract

Jenis SMS spam adalah jenis pesan teks yang tidak diinginkan atau tidak diminta yang dikirim ke ponsel pengguna, seringkali untuk tujuan komersial. Untuk mengatasi masalah spam, diperlukan teknik untuk memilah kata atau kalimat termasuk spam atau bukan spam. Pada penelitian ini diusulkan menggunakan machine learning untuk mengklasifikasikan pesan mana yang spam dan mana yang tidak spam. Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 1140 pesan, dimana sudah diberi label 0 untuk pesan yang tidak spam dan 1 untuk pesan yang spam. Algoritma yang digunakan untuk kasus ini adalah Logistic Regression. Hasil penelitian menunjukkan model memiliki tingkat akurasi untuk mengklasifikasi pesan, sebesar 97%. Aplikasi yang dikembangkan untuk menerapkan hasil pemodelan machine learning menggunakan bentuk sebuah website sederhana dengan bantuan Flask framework dari Python. Hasil akhir dari aplikasi ini adalah model machine learning yang dapat dibuka melalui website.
Penggunaan Metode K-Means dan K-Means++ Sebagai Clustering Data Covid-19 di Pulau Jawa Nursatio Nugroho; Faisal Dharma Adhinata
Teknika Vol 11 No 3 (2022): November 2022
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v11i3.502

Abstract

Virus Corona (Covid-19) merupakan penyakit menular yang dapat ditularkan antara hewan dan manusia. Pada akhir Desember 2019, virus itu teridentifikasi di Provinsi Wuhan, Cina. Saat ini, seluruh dunia sedang berjuang, mencegah, dan akhirnya menaklukkan penyebaran virus corona. Penelitian ini bertujuan untuk mengklaster data penyebaran Covid-19 di setiap kabupaten di Pulau Jawa sehingga menghasilkan klaster zona yang harus dilaksanakan PPKM berdasarkan kasus positif, vaksin dosis pertama, dan dosis kedua. vaksin. Metode K-Means digunakan dengan cara menentukan jumlah cluster (K), mengatur pusat cluster secara arbitrer, mengelompokkan data ke dalam cluster dengan jarak terpendek, menghitung pusat cluster, dan mengulangi langkah 2-4 sampai tidak ada data yang berpindah ke lokasi yang berbeda. gugus. K-Means++ digunakan dengan cara memilih secara acak nilai k pertama dari pusat cluster pertama titik data, mengelompokkan data berdasarkan jarak minimum ke centroid, memperbarui nilai titik centroid dengan menentukan rata-rata setiap cluster, dan ulangi langkah 2 dan 3 sampai tidak ada yang bergerak. Berdasarkan jumlah kasus positif, sembuh, dan meninggal, kasus tersebut dikategorikan. Setelah dilakukan pengelompokan dan mendapatkan klaster pada masing-masing kelompok, setiap klaster akan dievaluasi kualitasnya menggunakan koefisien siluet untuk memilih yang terbaik. Hasil kajian tersebut diharapkan dapat mengungkap sejauh mana penyebaran virus Covid-19 di setiap kabupaten/kota di Pulau Jawa, serta cluster dengan skor Silhouette Coefficient tertinggi. Untuk hasil pengujian menggunakan Silhouette Coefficient, metode K-Means K=3 menghasilkan 0,825, K=4 menghasilkan 0,873, dan K=5 menghasilkan 0,862; untuk metode K-Means++, k=3 menghasilkan 0,822, K=4 menghasilkan 0,865, dan K = 5 menghasilkan 0,882. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means++ lebih unggul dalam memberikan informasi sejauh mana penyebaran virus Covid-19, dan uji Silhouette Coefficient digunakan untuk menentukan kualitas cluster yang optimal.
Co-Authors Abdul Majid Abdurrahman Ibnul Rasidi Adam Nur Kridabayu Adil El-Faruqi Aditya Wijayanto Aditya, Gilang Afzal Ziqri Agustyn, Zulfa Basmallah Ahmad Muslih Syafi’i Ajeng Fitria Rahmawati Akhmad Jayadi Aldhan Tri Maulana Alfan Adi Chandra Alissyah Putri Alon Jala Tirta Segara Alya Aulia Hanafi Ananda Aulia Rizky Ananda Aulia Rizky Andra Aulia Rizaldy Anshari Rusmeniar R.A Apri Junaidi, Apri Arief Rais Bahtiar Arif Amrulloh Ariq Cahya Wardhana Bagus Bayu Sasongko Christoph Quix Christyan, Timothy Condro Kartiko Dani Azka Faz Darmawan, Bagus Tri Yulianto Dayal Gustopo Setiadjit Dian Nugraha Diovianto Putra Rakhmadani Emmanuel Genesius Evan Devara Fadlan Raka Satura Fajar Malik Falah Arfani Fauzi, Muhammad Dzulfikar Fawwaz Muhammad Zulfikar Febry Ardiansyah Firdonsyah, Arizona Fitran Dwi Pramakrisna Fitran Dwi Pramakrisna Gilang Aditia GITA FADILA FITRIANA Gracia Rizka Pasfica Hendrowati, Retno Herman Yuliansyah Hidayat, Wahrul Ibnul Rasidi, Abdurrahman Ikadhanny Yudyan Pratama Irsyad Zulfikar Jahfal Rizqi Putra Pradhana Kridabayu, Adam Nur Lisan, Fauzan Fashihul M Alfian Maulana Al Azhar Merlinda Wibowo Metha Khafifah Isty Rikhanah Mohammad Rifqi Zein Muhammad Arif Saputra Muhammad Fajar Ahadi Muhammad Ikhsan Muhammad Iqbal Rasyid Muhammad Pajar Kharisma Putra Nainggolan, Purnama Dileon Yamora Narantyo Maulana Adhi Nugraha Naseh Hibban Nasution, Annio Indah Lestari Nia Annisa Ferani Tanjung Nike Prasetyo Nisrina Eka Salsabila Novi Rahmawati Novi Rahmawati Nugraha, Aditya Rizkiawan Nugraha, Narantyo Maulana Adhi Nur Ghaniaviyanto Ramadhan Nur Syahela Hussien Nursatio Nugroho Pasaribu, Yolanda Al Hidayah Purnama Dileon Yamora Nainggolan Putra, Muhammad Daffa Arviano Rachma Wukir Purwitasari Rahardian, Reva Rahmanda Trinova Putra Ramadhan, Faiz Zaki Renna Nur Injiyani Reva Rahardian Riadi, Daffa Rayhan Rifki Adhitama, Rifki Rifqi Akmal Saputra Rifqi Alfinnur Charisma Rival Fahmi Hidayat Rizki Rafiif Amaanullah Rohman Beny Riyanto Saputra, Rifqi Akmal Saputro, Satria Nur Satria Adi Nugraha Satrio Wibowo Sayyid Yakan Khomsi Pane Shalma, Hastin Ajeng Sofiyudin Pamungkas Teguh Rijanandi Teguh Rijanandi Teguh Rijanandi Tri Dimas Cipto Satrio Wibowo Try Susanto Ummi Athiyah Utama, Safitri Yuliana Utami, Annisaa Vincent Nathaniel Wahyono Wahyono Widi Widayat Wijayanto, Danur Winanto, Tawang Sahro Yaqutina Marjani Santosa Yohani Setiya Rafika Nur Yolanda Al Hidayah Pasaribu Yuni nur fari'ah Zanuar Rahmat Saputra Ziqri, Afzal