Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.642
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Katalogis Journal of Fisheries Resources Utilization Management and Technology Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Collaborative Medical Journal (CMJ) JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE PROSIDING SEMINAR NASIONAL FISIKA (E-JOURNAL) Journal of Islamic Economics Lariba Jurnal Ventilator: Jurnal Riset Ilmu Kesehatan dan Keperawatan International Journal Of Public Health Keteg : Jurnal Pengetahuan, Pemikiran dan Kajian Tentang Bunyi
Risnandar, Risnandar
Unknown Affiliation
Religion Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Immunology & microbiology Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 17 Documents
Search

 1   2 
Klasifikasi Mahasiswa HER Berbasis Algoritma SVM dan Decision Tree Purnama, Jajang Jaya; Nawawi, Hendri Mahmud; Rosyida, Susy; Ridwansyah, Ridwansyah; Risnandar, Risnandar
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 6: Desember 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.0813080

Abstract

Mahasiswa di setiap perguruan tinggi dituntut untuk memperoleh pengetahuan dan keterampilan yang memenuhi syarat dengan prestasi akademik. Hasil dari pembelajaran mahasiswa didapat dari ujian teori dan praktek, setiap mahasiswa wajib menuntaskan nilai sesuai kriteria kelulusan minimum dari masing-masing dosen pengajar, jika dibawah batas minimum maka mahasiswa mengikuti her. Her adalah salah satu cara untuk menuntaskan kriteria kelulusan minimum. Mahasiswa yang mengikuti her setiap semesternya hampir mencapai angka yang relatif tinggi dari jumlah seluruh mahasiswa. Untuk mengurangi jumlah mahasiswa yang mengikuti her maka dibutuhkan sebuah metode yang dapat mengurangi hal tersebut, dengan metode Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree (DT). SVM dan DT adalah salah satu metode klasifikasi supervised learning. Oleh karena itu, dalam penelitian ini menggunakan SVM dan DT. SVM dapat menghilangkan hambatan pada data, memprediksi, mengklasifikasikan dengan sampling kecil dan dapat meningkatkan akurasi dan mengurangi kesalahan. Klasifikasi data siswa yang melakukan her/peningkatan dengan mengimprovisasi model kernel untuk visualisasi termasuk bar, histogram, dan sebaran begitu juga Decision Tree mempunyai kelebihan tersendiri. Dari hasil penelitian ini telah didapatkan akruasi dan presisi model DT lebih besar dibandingkan dengan SVM, akan tetapi untuk recall DT lebih kecil dibandingkan SVM. AbstractStudents in each tertiary institution are required to obtain knowledge and skills that meet the requirements with academic achievement. The results of student learning are obtained from the theory and practice exams, each student is required to complete grades according to the minimum graduation criteria of each teaching lecturer, if below the minimum limit then students take remedial. Remedial is one way to complete the minimum passing criteria. Students who take remedial every semester almost reach a relatively high number of the total number of students. To reduce the number of students who take remedial, a method that can reduce this is needed, with the Support Vector Machine (SVM) and Decision Tree (DT) methods. SVM and DT are one of the supervised learning classification methods. Therefore, in this study using SVM and DT. SVM can eliminate barriers to data, predict, classify with small sampling and can improve accuracy and reduce errors. Data classification of students who do remedial/improvements by improving the kernel model for visualization including bars, histograms, and distributions as well as the Decision Tree has its own advantages. From the results of this study it has been obtained that the accuracy and precision of DT models is greater than that of SVM, but for recall DT is smaller than SVM.
Kombinasi K-NN dan Gradient Boosted Trees untuk Klasifikasi Penerima Program Bantuan Sosial Firasari, Elly; Khultsum, Umi; Winnarto, Monikka Nur; Risnandar, Risnandar
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 6: Desember 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.0813087

Abstract

Kemiskinan bagi pemerintah Indonesia termasuk masalah yang sulit untuk diselesaikan. Upaya yang dilakukan pemerintah dalam mengatasi kemiskinan di Indonesia yaitudengan  program bantuan sosial meliputiBLT (Bantuan Langsung Tunai), PKH (Program Keluarga Harapan), Raskin (Beras Miskin), dan lain lain. Dalam Pelaksanaan program bantuan sosial saat masih sangat terbatas sehingga dalam penerimaan program bantuan tidak tepat sasaran. Data mining membantu untuk menentukan keputusan dalam memprediksi data di masa yang akan datang. Gradient Boosted Trees dan K-NN merupakan salah satu metode data mining untuk klasifikasi data. Masing-masing metode tersebut memiliki kelemahan. Gradient Boosted Trees menghasilkan nilai persentase akurasi lebih rendah dibanding metode K-NN. Dari permasalahan tersebut maka diusulkan metode kombinasi K-NN dan Gradient Boosted Trees untuk meningkatkan akurasi pada pelaksanaan program bantuan sosial agar tepat sasaran. Metode K-NN, Gradient Boosted Trees, K-NN-Gradient Boosted Treesdilakukan pengujian pada data yang sama untuk mendapatkan hasil perbandingan nilai akurasi. Hasil pengujian membuktikan bahwa kombinasi tersebut menghasilkan nilai persentase yang tinggi dibanding metode K-NN atau Gradient Boosted Trees yaitu 98.17%.AbstractPoverty for the Indonesian government is a problem that is difficult to solve. The efforts made by the government in overcoming poverty in Indonesia are through social assistance programs including BLT (Bantuan Langsung Tunai), PKH (Program Keluarga Harapan), Raskin (Beras Miskin), and others. In the implementation of the social assistance program when it was still very limited, the acceptance of the aid program was not on target. Data mining helps to determine decisions in predicting data in the future. Gradient Boosted Trees and K-NN are data mining methods for data classification. Each of these methods has weaknesses. Gradient Boosted Trees produce lower accuracy percentage values than the K-NN method. From these problems, a proposed method of combination of K-NN and Gradient Boosted Trees is used to improve the accuracy of the implementation of social assistance programs so that it is right on target. The K-NN, Gradient Boosted Trees, and K-NN-Gradient Boosted Trees methods are tested on the same data to get a comparison of the accuracy values. The test results prove that the combination produced a high percentage value compared to the K-NN or Gradient Boosted Trees method that is 98.17%.
Pengenalan Jalan Berlubang Berbasis Vision Menggunakan Pyramid Histogram Of Oriented Gradients Fitriansyah, Ahmad Habib; Rachmawati, Ema; Risnandar, Risnandar
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 3: Juni 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2023106820

Abstract

Lubang, sejenis kerusakan jalan, dapat merusak kendaraan dan berdampak negatif pada keamanan mengemudi dari pengemudi. Bahkan, dalam kasus yang parah dapat menyebabkan kecelakaan lalu lintas. Manajemen jalan berlubang yang efisien dan preventif di lingkungan jalan yang kompleks memainkan peran penting dalam mengamankan keselamatan pengemudi. Hal ini juga diharapkan dapat memberikan kontribusi terhadap pencegahan kecelakaan lalu lintas dan kelancaran arus lalu lintas. Di masa lalu, deteksi lubang terutama dilakukan melalui inspeksi visual oleh ahli manusia. Baru-baru ini, metode deteksi lubang otomatis menerapkan berbagai teknologi yang menyatukan teknologi dasar seperti sensor dan pemrosesan sinyal. Pada artikel ini, metode berbasis pengolahan citra dan pembelajaran mesin diaplikasikan untuk mengenali lubang di jalan. Penelitian ini menghasilkan model dari bentuk lubang dengan memanfaatkan ciri bentuk yang diekstraksi dari Pyramid Histogram of Oriented Gradients (PHOG). Untuk metode klasifikasi, peneliti menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan hasil terbaik diperoleh pada penggunaan kernel polynomial. Sistem pengenalan jalan berlubang yang diusulkan mampu menunjukkan hasil performa yang sangat baik, yaitu akurasi sebesar 94,45%, precision sebesar 96,13% recall sebesar 95,77%, dan F1-score sebesar 95,95%. AbstractPotholes on roads can damage vehicles and endanger drivers, potentially leading to accidents. Preventative management of potholes is crucial for driver safety and efficient traffic flow. Traditional methods of pothole detection relied on visual inspection, but automatic methods have been developed using sensors and signal processing. This article presents a new approach using image processing and machine learning to identify potholes on roads. The proposed system uses shape features extracted from Pyramid Histogram of Oriented Gradients (PHOG) and a Support Vector Machine (SVM) with polynomial kernels for classification. The system achieves high accuracy, precision, recall, and F1-Score, with an accuracy of 94.45%, precision of 96.130%, recall of 95.77%, and F1-Score of 95.950%.
Vision Transformer untuk Klasifikasi Kematangan Pisang Pangestu, Arya; Purnama, Bedy; Risnandar, Risnandar
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 1: Februari 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20241117389

Abstract

Produksi pisang di Indonesia pada tahun 2022 mencapai 9,6 juta ton buah. Metode konvensional yang digunakan untuk menentukan tingkat kematangan pisang masih mengandalkan indera penglihatan manusia dengan memperhatikan perubahan warna kulit pisang. Namun, penentuan tingkat kematangan pisang dengan metode ini memiliki beberapa kekurangan, seperti waktu yang lama, penilaian yang bersifat subjektif dan dapat menghasilkan hasil yang berbeda-beda bagi setiap individu. Oleh karena itu, teknologi computer vision dapat menjadi solusi yang efektif dalam mengklasifikasikan kematangan buah pisang secara otomatis. Penelitian ini menggunakan metodologi Vision Transformer (ViT) untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan pada buah pisang, dengan tingkatan yang dibagi menjadi empat kategori, yaitu mentah, setengah matang, matang, dan terlalu matang. Penelitian dilakukan dengan menggunakan lima model ViT yang sudah dilatih sebelumnya atau pre-trained, yaitu ViT-B/16, ViT-B/32, ViT-L/16, ViT-L/32, and ViT-H/14 pada ImageNet-21k dan ImageNet-1k. Kemudian, model ViT tersebut dievaluasi dan dibandingkan dengan model CNN. Evaluasi dilakukan menggunakan metode cross-dataset dengan 5.068 citra pisang yang berbeda dari dataset latih. Hasil evaluasi menunjukkan model ViTL/16-in21k memiliki akurasi tertinggi sebesar 91,61%. Model ViT menunjukkan kemampuan generalisasi yang lebih baik, sementara CNN memiliki ukuran model dan waktu pelatihan yang lebih efisien.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI MONITORING PROYEK INFRASTRUKTUR PEMERINTAH DAERAH Risnandar, Risnandar; Wardana, Prasetya; Purnandi, Mirza
JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE Vol 11, No 2 (2025): OKTOBER 2025
Publisher : Ubudiyah Indonesia University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33143/jics.v11i2.4986

Abstract

Pemerintah daerah memiliki tanggung jawab besar dalam melaksanakan pembangunan infrastruktur yang menyentuh berbagai aspek pelayanan publik. Namun, proses monitoring terhadap proyek infrastruktur seringkali terkendala oleh sistem pelaporan manual, data yang tersebar, serta kurangnya transparansi dan akuntabilitas. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi monitoring proyek infrastruktur yang terintegrasi dan berbasis teknologi informasi guna membantu pemerintah daerah dalam melakukan pengawasan secara real-time, terstruktur, dan efisien.Metode pengembangan sistem dilakukan menggunakan pendekatan waterfall, dimulai dari analisis kebutuhan, perancangan sistem, hingga pembuatan prototype. Sistem ini dirancang untuk mencatat progres fisik dan keuangan proyek, laporan kendala di lapangan, serta menghasilkan dashboard visual yang mendukung pengambilan keputusan. Hasil perancangan menunjukkan bahwa sistem ini berpotensi meningkatkan efisiensi pengawasan, kecepatan pelaporan, serta transparansi dalam pengelolaan proyek infrastruktu
PROSES KREATIF DAN PERAN WAKIDJO DALAM KENDHANGAN GAYA SURAKARTA Risnandar Risnandar
Keteg : Jurnal Pengetahuan, Pemikiran dan Kajian Tentang Bunyi Vol. 14 No. 1 (2014)
Publisher : Surakarta: Jurusan Karawitan Institut Seni Indonesia Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33153/keteg.v14i1.669

Abstract

The research project titled the Creative and role Wakidjo in Kendhangan Karawitan Surkarta Style to measures for reconstruct a forming process and in progress of Wakidjo as kendang player. Wakidjo is a drummer with experience, a rich drumming vocabulary, and his own style. His style has spread and influenced other drummers. This research is based on three main questions: Who is Wakidjo? What are the factors that have influenced the formation and development of Wakidjo’s drumming?  This research aims to reveal Wakidjo’s life, his approach to drumming, and his contribution to the world of Solonese style gamelan music, uses a qualitative methodology. Besides drawing on oral accounts from several informants, it also uses literary sources that concern drumming and gamelan musicians. Several psychological theories are used as a basis for writing a profile about Wakidjo.  Among others, this project uses convergence theory from William Stren and theory about the development of talent from Monks and Y. Punberg.  The results of this research are divided into several chapters covering Wakidjo’s life and his artistic ability. The form and development of Wakidjo’s individuality have been influenced by many factors, including the social circles in which he lived, his family, and the twists and turns of his life.  He has been able to develop his artistry to a high degree through a long process.  This process has been affected by both internal factors—such as his talent—and external factors—such as his aesthetic experiences, his interaction with other artists, and the artistic circles in which he has worked.  The product of his artistic journey is the style of his drumming. This research concludes that Wakidjo’s existence as one of the foremost drummers in Surakarta has been influenced by several factors, including his surroundings, his talent, his performance experience, his predecessors, gamelan associations, the gamelan circle at the National Indonesian Radio Station (RRI) in Surakarta, the world of the recording industry, and the world of gamelan music education.Keywords: Wakidjo, creative process. kendangan
TEKNIK PELARASAN GAMELAN JAWA PADA INSTRUMEN GENDER DAN GONG Risnandar Risnandar
Keteg : Jurnal Pengetahuan, Pemikiran dan Kajian Tentang Bunyi Vol. 17 No. 1 (2017)
Publisher : Surakarta: Jurusan Karawitan Institut Seni Indonesia Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33153/keteg.v17i1.2385

Abstract

AbstractThis study about the tuning of the gender and gong in Javanese gamelan is an attempt to formulate a technique for Javanese gamelan tuning. There are a number of problems concerning gamelan tuning that in the past have always been a mystery. There has never been any systematic written documentation about the theory or method of gamelan tuning. Traditionally, the process of knowledge transfer takes place in the family environment of the gamelan tuner during the tuning process in the workshop (besalen). This makes it difficult for the next generation of tuners to imitate their seniors. Therefore, it is possible that someday the technique or knowledge of tuning will become distorted or even disappear along with the death of the old generation of gamelan tuners. The goal of this research is to formulate a technique and seek answers to various questions about the tuning of the gender and kempul from the perspective of the gamelan tuner. The focus of this study is to uncover problems related to the technique and process of tuning the gender and gong. Hence, the research uses a qualitative method, collecting and processing as much data as possible from gamelan tuners, gamelan owners, and artists. In this way, it is hoped to discover the various problems surrounding the tuning of the gender and gong in Javanese gamelan. Keywords: technique, tuning, gender, gong. AbstrakPenelitian tentang pelarasan gender dan gong gamelan Jawa ini merupakan usaha untuk merumuskan teknik pelarasan gamelan Jawa. Terdapat berbagai persoalan yang selama ini masih menjadi misteri dalam pelarasan gamelan. Belum terdapat teori ataupun cara kerja pelarasan gamelan yang tertulis secara sistematis. Proses transfer knowlage terjadi secara tradisional di lingkungan keluarga pelaras saat proses pengerjaan di besalen. Hal ini mengakibatkan generasi penerus sulit untuk menirukan generasi seniornya. Dengan demikian dimungkinkan suatu saat teknik ataupun ilmu pelarasan akan mengalami distorsi atau bahkan hilang seiring dengan meninggalnya umpu pelaras gamelan. Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan teknik dan juga mencari jawaban berbagai persoalan pelarasan gender dan kempul dilihat dari sudut pandang pelaku (pelaras gamelan). Fokus dari penelitian ini adalah mengungkap persoalan-persoalan terkait dengan teknik dan proses pelarasan gender dan gong. Bertolak dari sudut pandang ini maka penelitian akan menggunakan metode kualalitatif dengan mengumpulkan dan mengolah data sebanyaknya dari pelaras (pelaku), pemilik gamelan, dan seniman sebagai pemakai. Melalui cara ini diharapkan mampu mengungkap berbagai persoalan pelarasan gender dan gong gamelan Jawa. Kata Kunci: teknik, pelarasan, gender, gong.
Co-Authors Arianty, Erny Bambang Heru Iswanto Bambang Sugiarto Basri Basri Bedy Purnama Dimas Pramita Nugraha Eko Arif Riyanto, Eko Arif Ema Rachmawati Erwin, Iwan Muhammad Firasari, Elly Fitriansyah, Ahmad Habib Gata, Windu Indrawati, Iin Jajang Jaya Purnama Juninisvianty, Tri Khultsum, Umi Marsono Marsono Nabila, Deeva Nasution, Doddy Ferdian Nawawi, Hendri Mahmud Pangestu, Arya Prakarsa, Esa Pratiwi, Yuharika Purnandi, Mirza Ridwansyah Ridwansyah Rio Firmansyah, Rio Susanti, Lasiah Susy Rosyida wardana, Prasetya Winnarto, Monikka Nur Yoga Rizki Danil