Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.601
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Pixel : Jurnal Ilmiah Komputer Grafis Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Swabumi (Suara Wawasan Sukabumi) : Ilmu Komputer, Manajemen, dan Sosial Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Teknik Informatika Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer TELKA - Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) International Journal of Advances in Data and Information Systems Cakrawala Repositori Imwi Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Jurnal Sintaks Logika (JSilog) "JAMASTIKA" Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Indonesian Journal of Education And Computer Science Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering Jurnal Sistem Informasi (JASISFO)
Didik Indrayana
Universitas Muhammadiyah Sukabumi
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Social Sciences

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search

 1   2   3 
A PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DAN COSINE SIMILARITY DALAM ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PLATFORM FILM ILEGAL DI MEDIA SOSIAL X (Twiter): APPLICATION OF NAÏVE BAYES AND COSINE SIMILARITY METHODS IN SENTIMENT ANALYSIS TOWARD ILLEGAL FILM PLATFORMS ON SOCIAL MEDIA X (Twiter) Resa Nur Rahmawaty; Didik Indrayana; Agung Pambudi
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 3 No. 1 (2024): Jurnal Jamastika Vol.3 No.1 April 2024
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v3i1.3059

Abstract

Indonesia termasuk salah satu negara dengan pengguna platform streaming ilegal terbanyak di dunia, menurut survei Asia Video Industry Association's, Coallition Againts Piracy (CAP) mengungkap bahwa 63% warga Indonesia yang menggunakan streaming online, lebih suka menonton dari platform streaming ilegal secara gratis dengan berbagai macam, konsekuensi disisi lain tindakan menonton secara ilegal termasuk tindakan melanggar hukum karena tidak memiliki izin siar, dimana hal ini dapat menimbulkan berbagai macam jenis komentar ataupun tanggapan dari netizen terhadap maraknya platform streaming ilegal ini, komentar ataupun tanggapan dari netizen dapat berjenis sentimen positif dan negatif. Komentar berupa sentimen ini dapat muncul dari berbagai media, salah satunya media sosial twitter, dimana media ini merupakan salah satu tempat yang berguna untuk menyerukan pendapat,tanggapan ataupun reaksi sentimen. enelitian ini dilakukan untuk mengetahui komentar, tanggapan netizen terhadap platform situs streaming ilegal yang akan diklasifikasikan kedalam sentimen positif dan negatif dengan Algoritma Naïve Bayes Classification dengan bantuan metode Cosine Similiarity. Berdasarkan presentase sentiment atau tanggapan pengguna dimedia social x terhadap platform film illegal cenderung negative. Hal tersebut dapat dilihat dari hasilklasifikasi naïve bayes classifier dengan sentiment negatif sebesar 82,6%. Serta tingkat akurasi pengujian dengan menggunakan confusion matrix menghasilkan akurasi sebesar 68% positif dan 100% negatif. Sementara itu hasil klasifikasi menggunakan metode cosine similarity berdasarkan kategori yang paling sering dibicarakan untuk platform film illegal sebesar 65,4% , kategori harga sebesar 5,2%, kategori aksesibilitas sebesar 9,5%, kategori legalitas sebesar 19% dan keamanan sebesar 0,9%.
Sistem Pemantau Fluktuasi Suhu Air Akuarium Menggunakan Metode Prototype Berbasis Web Muhammad Harits Rahadiansyah; Asep Budiman Kusdinar; Didik Indrayana
Indonesian Journal of Education And Computer Science Vol. 2 No. 2 (2024): INDOTECH - August 2024
Publisher : PT. INOVASI TEKNOLOGI KOMPUTER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60076/indotech.v2i2.678

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan alat sensor perubahan fluktuatif suhu air dalam akuarium dengan metode prototype berbasis web menggunakan teknologi Internet of Things (IoT). Metode yang digunakan melibatkan perancangan alat dengan NodeMCU ESP32, sensor DS18B20, dan integrasi dengan aplikasi Blynk dan Telegram untuk pemantauan jarak jauh. Hasil pengujian menunjukkan keakuratan tinggi dengan perbedaan minimal antara suhu aktual dan suhu yang terbaca oleh sensor. Pengujian keandalan dalam berbagai kondisi lingkungan juga menunjukkan alat ini bekerja dengan baik, dengan perbedaan suhu yang sangat kecil. Kesimpulan dari penelitian ini adalah alat ini memudahkan pemilik akuarium untuk memantau dan mengontrol suhu air secara efektif, membantu menjaga kesehatan ikan dan mengurangi risiko masalah kesehatan akibat fluktuasi suhu.
ANALISIS PERBANDINGAN UNTUK OPTIMALISASI JARINGAN MENGGUNAKAN METODE QUEUE TREE DAN PCQ DI ICT UMMI Ridobillah, Roby; Indrayana, Didik; Frazna Az-Zahra, Fathia
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.11021

Abstract

Di Tengah pesatnya perkembangan teknologi informasi, masyarakat saat ini menjadikan internet sebagai sebuah kebutuhan utama untuk mendapatkan informasi. Dibalik kebutuhan yang tinggi akan penggunaan internet, muncul sebuah permasalahan seperti ketidakstabilan koneksi internet dan permasalahan lain yang mempengaruhi pengalaman pengguna. Untuk memastikan pengguna mendapatkan layanan terbaik, maka diperlukan sebuah manajemen bandwidth yang efisien. Penelitian ini dilakukan pada jaringan ICT UMMI dengan tujuan membandingkan metode queue tree dan per connection queue (PCQ) untuk mengetahui metode mana yang lebih baik untuk diterapkan pada jaringan ICT UMMI berdasarkan parameter yang diuji yaitu throughput, delay, jitter dan packet loss. langkah analisis pengembangan penelitian meliputi prepare, plan, design dan implement. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa metode queue tree memberikan hasil yang lebih unggul dibandingkan metode PCQ dalam segi throughput, delay dan jitter. Berdasarkan hasil yang diperoleh, metode queue tree mampu mencapai throughput sebesar 4.811.300 bps, lebih tinggi dibandingkan metode PCQ yang hanya mencapai 3.765.700 bps. Dalam hal delay, metode queue tree menunjukan delay yang lebih cepat yaitu sebesar 1,646 ms, sementara metode PCQ mendapatkan delay sebesar 2,207 ms. Adapun jitter, metode queue tree lebih stabil dengan jitter sebesar 1,646 ms, dibandingkan metode PCQ yang memiliki jitter 2,241 ms. Hasil ini menunjukan bahwa metode queue tree lebih efektif dalam menjaga kualitas dan kestabilan jaringan ICT UMMI.
PENERAPAN REGRESI LINIER BERGANDA UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PANEN KACANG KEDELAI: STUDI KASUS: KECAMATAN SURADE Ihsani Raehan, M. Fikri; Budiman Kusdinar, Asep; Indrayana, Didik
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.11032

Abstract

Pertanian memainkan peran penting dalam pembangunan nasional Indonesia sebagai penyerap tenaga kerja, penyumbang PDB, dan pendorong pertumbuhan ekonomi. Produksi hasil pertanian, seperti kacang kedelai di Kecamatan Surade, Kabupaten Sukabumi, sangat penting untuk kebutuhan pangan. Namun, pendataan hasil panen kacang kedelai masih kurang optimal karena minimnya teknologi, dan prediksi hasil panen belum tersedia, mempengaruhi akurasi prediksi produksi tanaman pangan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi hasil panen kacang kedelai menggunakan regresi linier berganda. Dengan data dari balai penyuluhan pertanian Kecamatan Surade, penelitian ini mengintegrasikan algoritma regresi linier berganda dalam sebuah website untuk meningkatkan akurasi prediksi hasil panen. Website ini dirancang untuk memberikan pengalaman optimal bagi pengguna dengan efisiensi implementasi algoritma yang baik. Nilai Mean Square Error (MSE) model ini adalah 3,74412, menunjukkan rata-rata kuadrat selisih antara nilai prediksi dan nilai aktual. Nilai Root Mean Square Error (RMSE) adalah 1,93755, menandakan tingkat kesalahan prediksi yang rendah dan akurasi model yang baik. Hasil penelitian ini diharapkan meningkatkan akurasi prediksi, efisiensi pengelolaan pertanian, serta ketahanan pangan di Kecamatan Surade. Dokumentasi proses pengembangan memudahkan replikasi di wilayah lain.
PENERAPAN REGRESI LINEAR BERGANDA DALAM PREDIKSI DAN OPTIMALISASI PERSEDIAAN BARANG TOKO MUNGIL Rachman, Raya; Budiman Kusdinar, Asep; Indrayana, Didik
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.11033

Abstract

Banyak aspek kehidupan manusia telah dipengaruhi oleh tren pakaian, termasuk bisnis. Sebagai bisnis pakaian muslim, Toko Mungil ini adalah toko baju yang berlokasi di pelabuhanratu yang memiliki masalah mengenai manajemen persediaan yang kurang efektif. Penumpukan stok dan ketidak pastian, yang dapat mengganggu kelancaran operasional toko, adalah masalah utama yang diteliti. Penelitian ini mencoba memprediksi persediaan barang dengan menggunakan analisis regresi linear, yang telah terbukti efektif dalam prediksi penjualan dan persediaan barang. Sebuah toko pakaian muslim. Untuk memprediksi ketersediaan, faktor-faktor yang memengaruhi ketersediaan digunakan analisis regresi linear. Karena itu, untuk meningkatkan manajemen, penggunaan regresi linear disarankan mengoptimalkan stok barang di toko. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan solusi yang lebih tepat dan akurat untuk mengelola stok barang di toko mungil. Penelitian ini berfokus pada bagaimana memprediksi persediaan barang secara efisien di Toko Mungil dengan menggunakan regresi linear yang memiliki akurasi mae 5%, mse 34% dan rmse 5% yang memiliki gambaran tentang kinerja model dalam memprediksi barang.
KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE Isyam, Moch. Nur; Indrayana, Didik; Apriandari, Winda
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.11050

Abstract

Program Keluarga Harapan adalah sebuah program bantuan sosial dari pemerintah Indonesia yang bertujuan untuk mengurangi kemiskinan melalui bantuan keuangan untuk keluarga kurang mampu. Fokus penlitian ini adalah mengatasi masalah subjektivitas dalam pemilihan penerima bantuan di Desa Cisarua, Kecamatan Nagrak, Kabupaten Sukabumi, proses pemilihan yang masih bergantung pada musyawarah desa dan pendataan secara manual seringkali kurang objektif dan rentan terhadap kesalahan karena banyaknya data yang harus dikelola secara manual. Untuk mengatasi masalah tersebut peniliti menerapkan metode Support Vector Machine untuk klasifikasi penerima bantuan. Penggunaan SVM untuk klasifikasi penerima bantuan menghasilkan akurasi sebesar 89,89%, precision 90%, recall 92% dan F1-Score 91%. Ini menunjukkan efektivitasnya dalam klasifikasi penerima bantuan PKH.
Sistem Informasi Manajemen Restoran Berbasis Web Responsive (Studi Kasus pada Restoran Mesra Sukabumi) Didik Indrayana; Prayoga Dwi Agung Wibisono
Cakrawala Repositori IMWI Vol. 2 No. 1 (2019): Cakrawala Repositori IMWI
Publisher : Institut Manajemen Wiyata Indonesia & Asosiasi Peneliti Manajemen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52851/cakrawala.v2i1.18

Abstract

Food ordering system that exist in Restaurant Mesra still use the usual way, to make customer reservations come and then the waiters deliver the menu while the waiter is still manually writting customer’s orders using paper. After that the waiters deliver the customer's order to the kitchen and deliver to the customer who ordered the food, after that the customer pays to the cashier. This has an impact on the inaccuracies and delays in the ordering process. This happens because Mesra Restaurant has not implemented a computer-based system that can facilitate the ordering of the menu, and making sales reports. This research was conducted to make restaurant management information system at Mesra Restaurant to resolved these problems. The methodology used is the analysis and design of object-based systems with UML diagrams and website creation with PHP programming language. The final result of this research is the formation of a website of restaurant management information system at Mesra Restaurant in accordance with the description of system analysis and can meet the desire of consumers and the restaurant.
IMPLEMENTASI ALGORITMA YOLO UNTUK IDENTIFIKASI JENIS TANAMAN AGLAONEMA Rudiansyah, Rizal; Sunarto, Asril Adi; Indrayana, Didik
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5209

Abstract

Aglaonema merupakan salah satu tanaman hias yang sangat popular di Indonesia karena mempunyai warna dan juga daun yang indah. Pada saat ini, di Indonesia tanaman Aglaonema mempunyai lebih dari 30 jenis. Meskipun mempunyai daun yang indah dan beragam, keberagaman jenis pada tanaman Aglaonema ini menimbulkan kebingungan untuk penggemar tanaman Aglaonema yang awam karena ada beberapa jenis Aglaonema yang terlihat sama. Kesulitan dalam mengidentifikasi jenis tanaman ini terkadang dimanfaatkan oleh penjual tanaman aglaonema dengan cara menjual tanaman aglaonema yang mempunyai harga yang murah tetapi dinamai dengan tanaman aglaonema yang lebih mahal. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model YOLOv8 yang dapat mengidentifikasi 13 jenis aglaonema yang sering ada di pasaran, seteleh model YOLOv8 dilatih model tersebut akan disematkan di sebuah website agar para penggemar dan juga pembeli tanaman Aglaonema dapat mengidentifikasi tanaman menggunakan web tersebut dengan cara mendeteksi tanaman menggunakan kamera dan web tersebut akan mengidentifikasi dan memberikan informasi berupa rentang harga pada setiap jenis aglaonema yang teridentifikasi. Oleh sebab itu penelitian ini tidak hanya menjadi kontribusi akademis tetapi juga menjadi salah satu pengembangan di bidang pertanian.
ALGORITMA A* UNTUK MENCARI KOSAN TERDEKAT DENGAN UMMI SUKABUMI BERBASIS WEB Indrayana, Didik; Suryadjie, Anthony; Adi Sunarto, Asril
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11570

Abstract

Di era teknologi yang berkembang pesat, kemajuan teknologi memberikan dampak signifikan terhadap berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk komunikasi transportasi, dan pencarian informasi. Internet dan teknologi berbasis web telah menjadi bagian kebiasaan dari kehidupan sehari-hari, memungkinkan akses informasi dengan mudah dan cepat. Salah satu sektor yang merasakan dampapk positif dari perkembangan teknologi ini adalah pendidikan, dimana mahasiswa sering memanfaatkan teknologi untuk mencari hunian sementara seperti kosan. Mencari kosan dekat dengan kampus menjadi perhatian utama bagi mahasiswa karena berbagai keuntungan yang ditawarkannya, seperti menghemat waktu dan biaya transportasi serta memudahkan partisipasi dalam kegiatan akademik dan akses ke fasilitas kampus. Pada fenomena ini penggunaan metode algoritma A* merupakan metode yang cocok untuk mencari kostan terdekat dengan area kampus. Algoritma A* dipilih karena kemampuannya mencari rute terdekat secara meluas dengan menghitung nilai heuristik nya. Untuk menentukan bobot pada setiap graf, digunakan algoritma haversine untuk mengukur jarak antar graf yang saling berhubungan. Dengan dilakukannya Penelitian ini mahasiswa dapat dengan mudah utnuk menemukan kosan yang strategis dan lebih efisien, mengurangi waktu dan tenaga yang diperlukan dalam proses pencarian, serta membantu mahasiswa baru menemukan kosan serta dapat memberikan pelayanan tambahan untuk mahasiswa UMMI secara tidak langsung dan diharapkan aplikasi ini bisa menjadi salah satu bagian dari fitur dari siak UMMI Sukabumi.
Analisis Sentimen Terhadap Isu Kecurangan Pemilu 2024 Pada Platfom Twitter (X) Dengan Metode Naive Bayes Multinomial Dan Cosine Similiarity putra, Muhamad Giani; Rizal Setiawan, Iwan; Indrayana, Didik
Jurnal Sintaks Logika Vol. 5 No. 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Parepare

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31850/jsilog.v5i1.3562

Abstract

In an increasingly complex digital era, sentiment analysis has become a vital instrument in understanding the nuances of public opinion. This technique, which utilizes artificial intelligence and Machine Learning, allows us to extract knowledge about people's attitudes, emotions and perceptions towards various issues. This research examines public sentiment regarding the issue of fraud in the 2024 Election on the social media platform Twitter using a text mining-based sentiment analysis approach. Data was obtained through a crawling process using the Python programming language. The research methodology includes a series of stages, starting from data cleaning to improve quality, continuing with word weighting using the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) algorithm, and ending with modeling using the Naïve Bayes Classifier algorithm. Model evaluation was carried out systematically by applying the Naive Bayes, Confusion Matrix and K-Fold Cross Validation methods to measure the level of accuracy and effectiveness of the model developed. This research aims to produce in-depth knowledge regarding the trends and dynamics of public sentiment regarding the issue of fraud in the 2024 Election in the realm of social media, especially Twitter (X). Based on the research results, it shows a percentage of 67.7%.
Co-Authors Adi Sunarto, Asril Agung Bimantara Putra Agung Pambudi Alfi Maulana Saputra Anadella, Shakira Andriyana, Rifki Asep Budiman Kusdinar Asril Adi Sunarto Asriyanik Asriyanik . Budiman Kusdinar, Asep Dang Kurniawan, Dito DANNY RAMADHAN Fathia Frazna Az-Zahra Frazna Az-Zahra, Fathia Hadi Aryadi Salamet Hairu Dzikri, Muhammad Ihsani Raehan, M. Fikri Isyam, Moch. Nur Iwan Rizal Setiawan Lelah Lelah Mugni, Rafi Abdul Muhammad Gelar Andhika Muhammad Harits Rahadiansyah Nasrul, Elvan Pambudi, Agung Prajoko Prajoko . Prayoga Dwi Agung Wibisono putra, Muhamad Giani Rachman, Raya Rafida Zahra Mahirani H Resa Nur Rahmawaty Ridobillah, Roby Ridwan Adi Pratama Rita, Salma Rudiansyah, Rizal Suryadjie, Anthony Tasya Kurnia Sabila Winda Apriandari Yudis, Yudistira Putra