Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.27
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 
PENGEMBANGAN GAME 2D PLATFORMER SEJARAH KERAJAAN MAJAPAHIT DENGAN MENGIMPLEMENTASIKAN METODE GAME DEVELOPMENT LIFE CYCLE (GDLC) Ramadhan, Danny; Asriyanik, Asriyanik; Indrayana, Didik
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13209

Abstract

Indonesia memiliki kekayaan sejarah masa lalu yang dapat dijadikan sebagai bahan pembelajaran yang menarik dan informatif, khususnya sejarah kerajaan-kerajaan yang pernah berjaya di nusantara. Salah satu contohnya adalah Kerajaan Majapahit, yang pada masa kejayaannya memiliki wilayah kekuasaan yang mencakup hampir seluruh Indonesia saat ini. Namun, sayangnya, minat masyarakat untuk mempelajari sejarah semakin menurun, diperparah dengan kurangnya variasi media pembelajaran. Seiring dengan kemajuan teknologi saat ini, teknologi dapat dimanfaatkan sebagai sarana media pembelajaran yang inovatif. Oleh karena itu, diperlukan metode untuk meningkatkan minat belajar sejarah, khususnya tentang Kerajaan Majapahit. Penelitian ini memanfaatkan media permainan video sebagai sarana pembelajaran, menggunakan pendekatan Game Development Life Cycle (GDLC) yang terdiri dari enam tahap pengembangan. Tahap pertama adalah inisiasi, yaitu merancang konsep permainan yang akan dikembangkan, dengan memilih genre platformer untuk game ini. Setelah desain awal selesai, tahap berikutnya melibatkan pembuatan aset permainan dan pengembangan mekanisme permainan. Selanjutnya, dilakukan pengujian yang mencakup pengujian mekanisme hingga kelayakan game. Setelah itu, tahap beta dilakukan untuk menguji dampak game terhadap pemainnya. Tahap terakhir adalah peluncuran game, di mana permainan dirilis dan didistribusikan kepada masyarakat.Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa permainan yang dikembangkan dapat menjadi alternatif media untuk meningkatkan minat masyarakat dalam mempelajari sejarah Kerajaan Majapahit.
METODE NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN TWEET PEMAIN NATURALISASI TIM NASIONAL SENIOR SEPAK BOLA INDONESIA Dang Kurniawan, Dito; Asriyanik, Asriyanik; Indrayana, Didik
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13234

Abstract

Pemain naturalisasi di Timnas Senior Sepak Bola Indonesia sering menjadi perbincangan di media sosial, khususnya di X Permasalahan yang muncul berkaitan dengan beragamnya persepsi di kalangan penggemar, yang sering kali memunculkan perbedaan pendapat dan meningkatkan polarisasi opini. Beragam opini muncul, baik positif, negatif, maupun netral, sehingga diperlukan metode otomatis untuk mengklasifikasi sentimen secara efektif. Dalam penelitian ini, model Naïve Bayes diterapkan untuk mengklasifikasikan sentimen tweet terkait pemain naturalisasi. Metode yang digunakan adalah SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess), yang mencakup tahapan pengambilan sampel, eksplorasi data, modifikasi, pembangunan model, serta evaluasi. Model ini mampu mengategorikan sentimen menjadi tiga jenis dengan akurasi 85%. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa untuk sentimen negatif, precision mencapai 85%, recall 77%, dan F1-score 81%. Pada sentimen netral, precision sebesar 100%, recall 65%, dan F1-score 79%. Sementara itu, sentimen positif memiliki precision 82%, recall 98%, dan F1-score 89%. Hasil ini menunjukkan bahwa model memiliki performa yang baik dalam mendeteksi sentimen positif, negatif dan netral.
Implementation of ARIMA for Prediction of Paddy Rice Production in Cisolok Sub-District, Sukabumi District Mugni, Rafi Abdul; Setiawan, Iwan Rizal; Indrayana, Didik
International Journal of Advances in Data and Information Systems Vol. 6 No. 1 (2025): April 2025 - International Journal of Advances in Data and Information Systems
Publisher : Indonesian Scientific Journal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59395/ijadis.v6i1.1356

Abstract

Indonesia as an agricultural country, agriculture, especially paddy production, plays an important role in food security. However, Cisolok District, Sukabumi Regency faces challenges in terms of effective rice production management. This study aims to improve the accuracy of rice production prediction in Cisolok District by implementing Arima. The methodology used is Knowledge Discovery in Databases (KDD), which includes data selection, data pre-processing, model selection, model training, and model evaluation. The data used include weather attributes and paddy production, which are collected from various related sources. The results of the study indicate that the model built with Arima provides accurate estimates and can help farmers and decision makers in planning and managing paddy production more efficiently. These findings are expected to increase paddy productivity in Cisolok District, Sukabumi Regency.
Implementation and Evaluation of a Barcode-Based Motorcycle Spare Parts Stock Opname Application Using the Spiral Model Indrayana, Didik; Prajoko, Prajoko
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 2 (2025): Juni On-Progress
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i2.6469

Abstract

Using a barcode-based application, this study aims to make the stock-taking process for motorcycle spare parts at PT XYZ faster and more accurate. The traditional method currently used, which involves manual recording on paper and re-entering data into spreadsheets, takes up to two weeks and is prone to human error. This research proposes a solution by developing an application that enables real-time data input, inter-branch data synchronization, and automatic report generation. The system development employs the Spiral model with a quantitative approach to measure improvements in efficiency and accuracy. The research was conducted over six months (September 2024-February 2025) at PT XYZ, covering the head office and 14 branches in Sukabumi City. Data were collected through observation, interviews, and analysis of previous stok opname documents. The results show that the application implementation reduced the processing time from two weeks to one day and significantly decreased error rates. These findings demonstrate that the barcode-based application can enhance the accuracy and efficiency of the stok opname process, providing an important contribution to optimizing inventory management of spare parts in the automotive industry.
Pengaruh AdaBoost pada Peningkatan Akurasi Naïve Bayes dalam Klasifikasi Gangguan Kepribadian Klaster B Pada Generasi Z Rafida Zahra Mahirani H; Asriyanik; Didik Indrayana
Pengembangan Riset dan Observasi Teknik Informatika Vol 12 No 2 (2025)
Publisher : Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/protekinfo.v12i2.10696

Abstract

Intisari — Perkembangan teknologi informasi mendorong munculnya kebutuhan untuk memahami pola perilaku pengguna media sosial, terutama Generasi Z. Penelitian ini berfokus pada klasifikasi gangguan kepribadian klaster B, yang meliputi Borderline, Antisosial, Histrionik, dan Narsistik, menggunakan data dari media sosial X (sebelumnya Twitter). Algoritma Naïve Bayes digunakan sebagai dasar klasifikasi, yang kemudian diperkuat dengan teknik ensemble AdaBoost untuk meningkatkan akurasi pada data yang kompleks dan tidak seimbang. Penelitian ini menggunakan pendekatan SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess) untuk menangani 13.805 data teks. Proses preprocessing melibatkan case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming, diikuti dengan ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF. Evaluasi model menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa kombinasi Naïve Bayes dan AdaBoost secara signifikan meningkatkan kinerja klasifikasi dibandingkan model Naïve Bayes murni. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi kontribusi terhadap pengembangan sistem deteksi dini kesehatan mental berbasis media sosial. Kata Kunci — Naïve Bayes, AdaBoost, Generasi Z, media sosial X, gangguan kepribadian, klasifikasi teks. Abstract — The advancement of information technology has influenced communication patterns among Generation Z, who are highly active on social media platforms. This study focuses on the classification of Cluster B personality disorders, including Borderline, Antisocial, Histrionic, and Narcissistic disorders, using textual data from the X platform (formerly Twitter). The Naïve Bayes algorithm was employed as the primary classification method and enhanced with the AdaBoost ensemble technique to address the complexity and imbalance of the data. The SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess) methodology was used to handle 13,805 text datasets. Preprocessing included case folding, tokenizing, stopword removal, and stemming, followed by feature extraction using TF-IDF. The model was evaluated based on accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results showed that the combination of Naïve Bayes and AdaBoost significantly improved classification performance compared to the pure Naïve Bayes model. This research contributes to the development of early detection systems for mental health disorders through social media analysis. Keywords — Naïve Bayes, AdaBoost, Generation Z, X social media, personality disorders, text classification.
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.
Application of Radio Frequency Identification as a Motorcycle Quality Check Card Indrayana, Didik; Prajoko
Jurnal Sistem Informasi (JASISFO) Vol. 3 No. 2 (2022): September 2022
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

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

Abstract

Radio Frequency Identification (RFID) is a wireless communication consisting of 2 (two) tag components and a reader or reader to uniquely identify an object. A reader or reader is a device that has one or more antennas that transmit radio waves and receive signals back from the tag. RFID. In the application of RFID, most use a serial number to store an object’s identity on a microchip and are usually equipped with an antenna, where the antenna and chip are RFID tags. The antenna used and the chip communicate information for identification to the reader or what is known as the reader, then the reader or reader converts the reflected radio waves of the RFID tag into digital information. The application of Radio Frequency Identification (RFID) is intended to assist the process of testing the quality of Honda motorbikes or PDI (pre-delivery inspection) where this is part of the SOP (standard operating procedure) before the motorbike is distributed to consumers to ensure the quality of the motorbike is maintained. The inspections carried out include the outside of the motor and then the inside, below, then testing when the motor is running, the availability of equipment or tools, and equipment documents such as service books and maintenance instructions. Whereas the previous process still uses paper cards which will be discarded when a consumer receives the motor. Applications made using the application of Radio Frequency Identification (RFID) in the form of a card will replace the use of paper when conducting a motor quality inspection.
Meningkatkan Antarmuka Pengguna dengan Integrasi AR-IoT dalam Sistem Irigasi Tanaman Cerdas Az-Zahra, Fathia Frazna; Apriandari, Winda; Indrayana, Didik; Prajoko, Prajoko; Anadella, Shakira; Andriyana, Rifki; Nasrul, Elvan
TELKA - Telekomunikasi Elektronika Komputasi dan Kontrol Vol 11, No 3 (2025): TELKA
Publisher : Jurusan Teknik Elektro UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/telka.v11n3.411-421

Abstract

Teknologi Internet of Things (IoT) dan Augmented Reality (AR) menciptakan peluang untuk meningkatkan efisiensi dalam berbagai aktivitas, termasuk perawatan tanaman hias. Pemilik tanaman umumnya menghadapi praktik penyiraman yang tidak konsisten, yang berdampak buruk terhadap pertumbuhan tanaman. Sistem IoT sering memerlukan biaya tambahan untuk perangkat antarmuka fisik seperti layar. Penelitian ini mengusulkan sistem penyiraman tanaman hias berbasis IoT dengan visualisasi data AR, memanfaatkan smartphone sebagai antarmuka utama untuk pemantauan dan kontrol real-time tanpa perangkat tambahan. Tujuannya adalah mengembangkan penyiraman rutin, terjadwal, dan meningkatkan interaksi pengguna melalui antarmuka AR. Metodologi pengembangan menggunakan pendekatan iteratif dan inkremental yang memfasilitasi evaluasi berkelanjutan dan perbaikan hingga mencapai hasil optimal. Produk akhir adalah aplikasi AR yang menampilkan data sensor dan mengontrol perangkat penyiraman yang terhubung ke sistem IoT. Pengujian usability menggunakan skala Likert mencapai skor tinggi: usefulness 90,65%, ease of use 91,2%, ease of learning 89,01%, dan satisfaction 92,3%. Hasil menunjukkan integrasi IoT dan AR yang efektif meningkatkan kepuasan interaksi pengguna dalam pengembangan sistem penyiraman otomatis. Internet of Things (IoT) and Augmented Reality (AR) technologies create opportunities to enhance efficiency in various activities, including ornamental plant care. Plant owners commonly face inconsistent watering practices, adversely affecting plant growth. IoT systems often require additional costs for physical interface devices like displays. This study proposes an IoT-based ornamental plant watering system with AR data visualization, utilizing smartphones as primary interface for real-time monitoring and control without additional devices. The objective is developing routine and scheduled watering while improving user interaction through AR interface. Development methodology employs iterative and incremental approach facilitating continuous evaluation and improvement until achieving optimal results. The final product is an AR application displaying sensor data and controlling watering devices connected to IoT system. Usability testing using Likert scale achieved high scores: usefulness 90.65%, ease of use 91.2%, ease of learning 89.01%, and satisfaction 92.3%. Results demonstrate effective IoT and AR integration enhances user interaction satisfaction in automated watering system development.
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