Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
10.944
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Informatics for Educators and Professional : Journal of Informatics Network Engineering Research Operation [NERO] KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer Jurnal ICT : Information Communication & Technology Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JIKA (Jurnal Informatika) MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) International Journal of Social Science Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Wawasan : Jurnal Ilmu Manajemen, Ekonomi dan Kewirausahaan Manajemen Kreatif Jurnal JURSIMA Jurnal Ekonomi Manajemen Akuntansi BULLET : Jurnal Multidisiplin Ilmu AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat NERO (Networking Engineering Research Operation) Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen INTERNAL (Information System Journal)
Yudhistira Arie Wijaya
STMIK IKMI Cirebon
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 93 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 93 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Akurasi Naïve Bayes Untuk Analisis Sentimen Twitter Berdasarkan Split Data Agni, Vega Putra Dwi; Kurniawan, Rudi; Wijaya, Yudhistira Arie
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.55010

Abstract

Batasan usia calon presiden dan calon wakil presiden menjadi salah satu isu yang hangat diperbincangkan menjelang Pemilihan Presiden dan Wakil Presiden di tahun 2024, terutama di media sosial Twitter. Opini pengguna Twitter tentang isu ini beragam, ada yang positif, negatif, dan netral. Untuk mengetahui sentimen tweet tersebut positif, negatif, atau netral, diperlukan pembelajaran mesin yang dapat mengklasifikasikan tweet dengan cepat. Naive Bayes adalah metode klasifikasi teks yang memiliki kecepatan pemrosesan dan akurasi yang cukup tinggi apabila diterapkan pada data yang banyak, besar, dan beragam. Sebelum data tweet diklasifikasikan, data tersebut harus melalui beberapa proses, seperti scraping data, prepocessing, dan pembobotan kata. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan rasio pembagian data yang paling optimal untuk meningkatkan akurasi model klasifikasi naive bayes dalam menganalisis sentimen data tweet. Data tweet didapatkan sebanyak 2023 data dari dua keyword, penelitian ini menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi dengan persentase 91,5%, diikuti oleh sentimen positif sebesar 5,9%, dan sentimen netral sebesar 2,5%. Dari tiga rasio split data yang diuji, rasio split data 90:10 menghasilkan performa terbaik, yaitu Accuracy 86%, Precission 100%, Recall 66%, dan F1-Score 80%.
Analisis Data Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means Triswanto, Triswanto; Kurniawan, Rudi; Wijaya, Yudhistira Arie
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.55009

Abstract

Kesejahteraan sosial menjadi perhatian utama dalam berbagai negara, dan identifikasi dan pemahaman yang lebih baik tentang masalah ini menjadi penting untuk merancang kebijakan dan program yang lebih efektif. Masalah kesejahteraan sosial seperti kemiskinan, disabilitas, dan ketimpangan sosial menjadi isu yang mendapat perhatian luas. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis data penyandang masalah kesejahteraan sosial dengan mengoptimalkan nilai K berdasarkan Davies Bouldin Index. Penelitian ini menggunakan metode Knowledge Discovery in Database dengan algoritma Fuzzy C-Means untuk mengelompokkan data penyandang masalah kesejahteraan sosial dengan lebih baik. Algoritma ini digunakan karena pengelompokkan datanya berdasarkan dengan derajat keanggotaan sehingga pusat cluster yang dihasilkan dalam  mencapai fungsi sasaran mencari solusi terbaik. Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data penyandang masalah kesejahteraan sosial di Kabupaten Karawang. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode Fuzzy C-Means Clustering dapat memberikan pengelompokan data penyandang masalah kesejahteraan sosial yang lebih akurat dan representatif. Dalam penelitian ini dapat ditemukan nilai Davies Bouldin Index yaitu 0,564 dan nilai K optimal yaitu 4. Dengan menggunakan metode ini, kelompok-kelompok yang memiliki karakteristik dan kebutuhan yang serupa dapat diidentifikasi dengan lebih baik.  
PKM Pengembangan Aplikasi Perpajakan Berbasis Web Untuk Usaha Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM) Pratama, Denni; Muhamad Basysyar , Fadhil; Ali, Irfan; Arie Wijaya, Yudhistira; Andriyanti, Rina
AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 05 (2022): AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

Abstract

The development of information technology has had a significant impact on various sectors, including taxation. Small and Medium Enterprises (SMEs) in Indonesia often face difficulties in managing their taxes due to a lack of knowledge and limited resources. Therefore, this research aims to develop a web-based taxation application that can assist SMEs in managing their taxes more efficiently and accurately. The methodology used in the development of this application includes the stages of needs analysis, system design, implementation, and testing. The result of this research is a user-friendly web-based taxation application that can facilitate SMEs in tax calculation, reporting, and payment automatically. This application is expected to improve tax compliance among SMEs and reduce errors in the tax reporting process. Thus, this application has the potential to be a practical solution for SMEs to tackle taxation challenges in the digital era.
PKM Pelatihan Pendampingan Web Profil Desa Tarikolot Sumedang Anwar, Saeful; Arie Wijaya, Yudhistira; Fathurrohman; Rinaldi Dikananda, Arif; Hidayat, Hilpad
AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 2 No. 5 (2023): AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

Abstract

Tarikolot Village in Sumedang has significant potential in various aspects, yet it remains underexposed due to the limited availability of information online. Many villages in Indonesia have not yet utilized digital technology to introduce their village profiles and potential to the public, resulting in missed opportunities for economic and social development. Through this Student Creativity Program (PKM), training and mentoring are provided for the creation and management of a village profile website for Tarikolot Village, aimed at enhancing the accessibility of information and promoting the village digitally.The objective of this program is to equip village officials and the community with the knowledge and skills to independently build, manage, and update the village profile website. The implementation methods include technical training on website development, content management workshops, and intensive mentoring in using digital platforms for village promotion. The expected outcome of this activity is the creation of an informative and easily accessible Tarikolot Village profile website, as well as improved digital information management skills among the villagers. It is anticipated that this website will increase the visibility of Tarikolot Village, attract investment, and improve the overall welfare of the village community.
PKM : Inovasi Camilan Keripik Talas Sebagai Produk Unggulan Desa Anwar, Saeful; Danar Dana, Raditya; Arie Wijaya, Yudhistira; Andriyanti, Rina; Safitri, Novita
AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 3 No. 5 : Juni (2024): AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

Abstract

Taro chips are a snack with significant potential as a village's flagship product. Despite their unique flavor and promising market potential, these products have not fully utilized innovations in flavor variety, packaging, and marketing. The lack of innovation in taro chips' flavor variety has made it difficult for the products to compete with similar snacks from other regions. Unattractive packaging reduces the product's appeal and potential sales in broader markets. Objective To enhance taro chips' product innovation by creating new flavor varieties that appeal to consumers and improve packaging quality to enhance visual appeal and product durability, thus enabling better market competitiveness. Method The implementation involved organizing workshops for entrepreneurs to introduce techniques for creating new flavor varieties for taro chips. This training involved culinary experts to provide practical guidance and create several new flavors that could be implemented. Marketing Support: Guidance on marketing strategies was provided to increase product visibility in the market, including using social media and e-commerce platforms. Results: The training resulted in the creation of five new flavor varieties for taro chips, which were well-received by consumers, such as sweet and spicy, cheese, balado, barbecue, and original flavors. Product packaging also saw significant improvements with the application of modern, more attractive, and functional packaging designs. Additionally, entrepreneurs showed increased sales and online marketing activities after the training.
ANALISIS INTERNET MENGGUNAKAN PARAMATER QUALITY OF SERVICE PADA ALFAMART TUPAREV 70 Satria Turangga; Martanto; Yudhistira Arie Wijaya
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 6 No. 1 (2022): JATI Vol. 6 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v6i1.4693

Abstract

Penggunaan internet bagi karyawan merupakan sebuah kebutuhan untuk menunjang pekerjaan agar dapat diselesaikan. Adapun fasilitas internet yang diberikan oleh PT Sumber Alfaria Trijaya Tbk kepada toko-tokonya yang khususnya Alfamart Tuparev 70. Hal ini terlihat dari seringnya gangguan koneksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur performa koneksi internet yang ada di Alfamart Tuparev 70. Metode yang digunakan adalah Quality of Service (QoS). QoS dibutuhkan untuk menghitung parameter yang nanti dapat menentukan kualitas dari sebuah jaringan internet. Tahapan dalam penelitian ini merekam trafik jaringan menggunakan wireshark kemudian menghitung parameter yang digunakan. Nilai QoS yang diperoleh pada saat upload data jam 08.00-12.05 memperoleh nilai persentase throughput yaitu 31% dengan indek 1 “JELEK”, delay 9,444 ms dengan indek 4 “SANGAT BAGUS”, jitter 8,444 ms dengan indeks 3 “BAGUS” dan packet loss 0% dengan indeks 4 “SANGAT BAGUS”. Nilai QoS yang diperoleh pada saat download data jam 15.00-19.05 bahwa nilai persentase throughput 132% dengan indek 4 “SANGAT BAGUS”, delay 14,052 dengan indek 4 “SANGAT BAGUS”, jitter 13,052 dengan indek 3 “BAGUS” dan packet loss mendapatkan indeks 4 “SANGAT BAGUS”. Dapat disimpulkan bahwa pada saat upload maupun download, koneksi internet pada Alfamart Tuparev 70 masih layak digunakan dan sudah memenuhi standart TIPHON.
CLUSTERING DATA CALON SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DI SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN WAHIDIN KOTA CIREBON Asmana, Asmana; Arie Wijaya, Yudhistira; Martanto, Martanto
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 6 No. 2 (2022): JATI Vol. 6 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v6i2.5236

Abstract

Pendidikan merupakan aspek yang sangat penting bagi kehidupan manusia, melalui pendidikan manusia dapat mempelajari bagaimana cara meningkatkan dan mengembangkan potensi yang di miliki, dunia pendidikan senantiasa mengalami perubahan yang lebih baik, berkembangnya teknologi menyebabkan masyarakat sangat membutuhkan informasi yang sangat cepat, akurat, instan dan efisien karena informasi merupakan bagian yang sangat penting untuk tetap menjalin komunikasi. Teknologi internet dapat memudahkan untuk mengakses data dan mencari berita maupun informasi secara online. Pemanfaatan teknologi informasi tidak hanya dimanfaatkan oleh perusahaan ataupun pemerintah. Namun penggunaan media online berbasis web ini digunakan dalam dunia pendidikan menjadi kebutuhan yang mendasar. Penggunaan web di sekolah tidak hanya digunakan untuk memberikan informasi online kepada civitas akademika dan komunitas, tetapi juga untuk mengoptimalkan website agar berfungsi sebagai sistem online yang mendukung sejumlah pekerjaan salah satunya adalah sistem informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB).
ANALISA DATASET SOFTWARE DEFINED NETWORK INTRUSION MENGGUNAKAN ALGORITMA DEEP LEARNING H2O Rizal, Rizal; Martanto, Martanto; Arie Wijaya, Yudhistira
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 6 No. 2 (2022): JATI Vol. 6 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v6i2.5724

Abstract

Software-defined networking Intrusion (SDNI) baru-baru ini menjadi salah satu solusi paling menjanjikan untuk Internet masa depan. Dengan sentralisasi logis dari pengontrol dan tampilan jaringan global, SDN Intrusion menawarkan peluang untuk meningkatkan keamanan jaringan. Pada penelitian sebelumnya oleh Omar Jamal Ibrahim, dan Wesam S. Bhaya menjelaskan tentang dataset SDN intrusion bahwa dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) diperoleh dengan nilai akurasi sebesar 97.77%, sehingga menurut peneliti ini masih bisa untuk di kaji lagi dengan menggunakan algortima yang berbeda. Sebagai proses pencarian informasi dari sekumpulan data yang akan dijadikan pengetahuan baru dapat dimanfaatkan maka dari itu data mining juga seringkali dikenal dengan sebutan Knowledge Discovery in Database (KDD). Metode klasifikasi yang digunakan yaitu Deep Learning H2O yaitu suatu metode menggunakan algoritma multilayer yang di sebut neural networks. Tujuan dari algoritma ini mencoba untuk mengambil suatu kesimpulan berdasarkan struktur logika yang di berikan secara berkelanjutan. Peneliti menggunakan software aplikasi Rapid Miner sebagai bantuan dalam menganalisis dataset. Dari hasil penelitian terbukti bahwa algoritma Deep Learning H2O yang digunakan lebih baik. Hal ini dibuktikan dengan hasil evaluasi penelitian bahwa algoritma Deep Learning H2O mampu menganalisa nilai recall 100.00% dan tingkat akurasi sebesar 99.66% sehingga model klasifikasi menggunakan algoritma Deep Learning H2O lebih baik saat diterapkan pada dataset yang digunakan
ANALISA POLA TRANSAKSI PEMBELIAN KONSUMEN PADA TOKO RITEL KESEHATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH Achmad, Fandi; Nurdiawan, Odi; Arie Wijaya, Yudhistira
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6210

Abstract

Competition in the world of retail business today requires companies to continue to find various kinds of strategies and creativity in running a business. CV Harmoni Medicine Indonesia is a retail company engaged in the sale of health and beauty products. One of the business strategies that can be done is cross-selling or offering other products that have a relationship with the product purchased so that it can increase sales. This study aims to analyze consumer purchases by looking at the relationship between products that are often purchased. The data used in this study is sales transaction data of CV Harmoni Medicine Indonesia for 3 years from January 1, 2020, to December 31, 2023, which has 9,844 data rows and 10 attributes. The method used in this study uses an association data mining approach with the Frequent Pattern Growth (FP-Growth) algorithm which has a process stage starting from collecting sales transaction data, selecting relevant attributes, preprocessing data, dataset association process, and evaluating patterns formed. The determination of the association pattern uses the minimum value of support, the minimum value of confidence, and the minimum value of lift. Based on the test results, 9 association rules were formed using the minimum value of Support = 0.005, the minimum value of Confidence = 0.1, and the minimum value of Lift = 1.0, with 9 forming products. Association rules formed using the FP-Growth algorithm can help cross-selling sales strategies be easier and more efficient by providing detailed information on consumer product purchase patterns with a high chance of success.
PERAMALAN HARGA KOMODITAS BERAS DI KALIMANTAN TIMUR MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK Adjie Setyadj, Mochammad; Faqih, Ahmad; Arie Wijaya, Yudhistira
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6327

Abstract

Beras merupakan salah satu bahan makanan yang sangat penting bagi sebagian besar penduduk Indonesia. Selain menjadi makanan pokok, kebutuhan beras juga semakin meningkat, terutama di Provinsi Kalimantan Timur yang jumlah penduduknya terus bertambah setiap tahun. Kenaikan dan penurunan harga beras sangat mempengaruhi petani karena berdampak pada produksi yang lebih tinggi. Oleh karena itu, diperlukan solusi untuk mengatasi kekhawatiran terkait perubahan tersebut. akan terjadinya naik turunnya harga beras dengan memprediksi harga beras di Kalimantan timur yang bernilai numerik. Penelitian ini bertujuan memprediksi harga beras harian yaitu beras premium, menggunakan sample dataset harga beras. Dengan himpunan data selama 3 tahun terakhir, dari tanggal 25 mei 2020 sampai 20 Desember 2022, yang diperoleh dari Komunitas di Kalimantan Timur yang berjumlah 1001. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma neural network dengan windowing salah satu cara untuk mengetahui status penjualan beras adalah dengan melakukan prediksi menggunakan algoritma neural network dengan menggunakan aplikasi rapidminer. Hasil eksperimen memprediksi harga beras berhasil. Hasil dari prediksi harga beras model menggunakan algoritma neural network menunjukkan hasil kinerja yang diukur dengan Root Mean Square Error (RMSE) beras premium menghasilkan RMSE sebesar 52,846.
Co-Authors Abrar Bayan, Athaullah Ade Irma Purnama Sari Adi Hermawan Adiyanto, Alfian Adjie Setyadj, Mochammad Agni, Vega Putra Dwi Ahmad Faqih AKBAR, MUHAMAD DENI Alfirda Sofyan, Zahra Aliya Anisa Rahma Alya Fadia Amelia, Astri An-naziz Safaat, Wafik Andi Ardiansyah Andriyani, Wini Andriyanti, Rina Anggara, Doni Anjar Permadi Aprianto, Wili Arif Firmansyah, Aditiya ASEP SAEFUDDIN Asmana, Asmana Azhar, Alwan Dadang Sudrajat Danar Dana, Raditya Darma Irawan, Bobi Darussalam, Luthvi Nurfauzi Denni Pratama Dermawan, Hibrizi Dzaky Dian Ade Kurnia Dian Ade Kurnia Edi Tohidi Edi Wahyudin Falih, Alfi Rizqi Falih FANDI ACHMAD Fauzan, Muhamad Nur Fianita Rusadi Fianita Rusadi Firmansyach, Wildan Attariq Hadi Wicaksana, Arya Hamonangan, Ryan Hayati, Umi Hegarmanah Muhabatin Herman Hermawan, Adi Hidayat, Hilpad Hidayat, Zaids Syarif Ibnu Ubaedila Ikhwan Fahruddin, Yusuf Inawati, Windi Irfan Ali Irfan Ali, Irfan Irma Agustina Irma Purnamasari, Ade Jaelani Sidik Jayawarsa, A.A. Ketut Jurnal Konsera Khoeri, Yajid Komala, Wulan Kurniawan , Rudi Kusmiyaty, Agesty Laela Laela Leli Oktaviani Lukmanul Hakim Manzis, Zian Martanto Martanto . Martanto Martanto Maryam, Beby Masjunedi, Masjunedi Maulana, Tedy Mifta Almaripat Mita Amelia Moh Nurdayat Dayat Muhamad Basysyar , Fadhil MUHAMAD DENI AKBAR Muhamad Nur Fauzan Muhammad Aditya Rabbani Adit Nabila, Aynun Nana Suarna Nashir, Mukhtar Nining Rahaningsih Nisa Dieanwati Nuris Nisa Dienwati Nuris Novita Safitri Nur Amalia, Yustika Nurazijah, Wulan Nurdiawa, Odi Nurholipah, Titin Nurrahman, Rizki Odi Nurdiawa Odi Nurdiawan Pebriyanto, Ramdhan Pratama, Denni Prihartono, Willy Rinaldi Dikananda, Arif Rini Astuti Rini Astuti Rini Astuti Riri Narasati Rizal Rizal Rubangiya Rubangiya Rudi Kurniawan Rudi Kurniawan Rudi Kurniawan Saeful Anwar Saeful Anwar, Saeful Satria Turangga Septian Nugraha, Titan Septiani Gumilar, Tia Shifa Dwi Oktaviani Suarna, Nana Sulaeman, Muhammad Suteja Syach Putra, Yanuar Tati Suprapti Taufik Hidayat Tegar Lazuardi, Muhammad Thomas Agam Tiana Dewi Tohidi, Edi Tri Anelia Trian Nurmansyah Triswanto, Triswanto Tuti Hartati Tuti Hartati Tuti Hartati Wahyudi Wahyudi Wangi Nur Qibti, Intan Wartumi Wartumi Willy Prihartono Winayah, Winayah Windy Astuti Yudis Firmansyah yulani, Yulani - Yulia, Yuli