Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

Integration of Iterative Dichotomizer 3 and Boosted Decision Tree to Form Credit Scoring Profile Alditama Agung Prasetyo; Budhi Kristianto
SISFORMA Vol 7, No 2: November 2020
Publisher : Soegijapranata Catholic University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (412.853 KB) | DOI: 10.24167/sisforma.v7i2.2659

Abstract

Loan is becoming essential need in this modern life. Banks need to keep their NPL ratio low in order to maintain their financial health. One of customer’s screening techniques is credit scoring. Decision tree is a simple method to classify a condition into two different classes using given classifier, and widely used to perform credit scoring in the financial industry. We integrated Iterative Dichotomizer 3 and Boosted Decision Tree methods and used Microsoft Azure Machine Learning tools to perform credit score profiling. This study is cross sectional in time and using 600 instances data of loan submission in Tangerang, Indonesia. The result shows good performance with performance evaluation metric of accuracy, precision, recall, and F1 score are 0.85, 0.885, 0.793 and 0.836 respectively.
Information Technology Evaluation: Review and Criticism Budhi Kristianto
AITI Vol 13 No 2 (2016)
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (371.58 KB)

Abstract

Nowadays almost all aspects in human life influenced by information technology. Almost all devices used by human were controlled by computer systems. Lot of investments were made, with not much of evaluation and feedback of the gained benefits were reported. This study tries to figure out how Information Technology is evaluated, approaches that been done, and critics for continually improvement. Review is started with IT-paradox, followed by IT-success, IT-values, IT-evaluations, IT-adoptions, and IT-management. Manuscript is ended with critics and discussion, implications, and conclusion.
Pelatihan Data Science Pada 2024 Guru dan Siswa SMA/SMK Provinsi Nusa Tenggara Timur Danny Manongga; Ade Iriani; Budhi Kristianto; Irwan Sembiring; - Hendry; Evangs Mailoa; Nina Setiyawati; Dwi Hosanna Bangkalang
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 6, No 2 (2023): Mei 2023
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/ja.v6i2.1290

Abstract

Data menjadi aset paling berharga untuk organisasi mana pun karena dapat memandu pengambilan keputusan. Oleh karena itu kemampuan data science merupakan salah satu skill penting. Data science tergambarkan sebagai proses yang dimulai dari pengumpulan dan pengolahan, kemudian disajikan sebagai informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan atau bermanfaat bagi pihak yang berkepentingan dengan data. Data science memiliki banyak fungsi dan manfaat dimana beberapa diantaranya adalah membantu menciptakan budaya keputusan berbasis data, mengurangi ketidakpastian dan meningkatkan konsistensi dan keandalan data. Melihat pentingnya kemampuan data science, maka Fakultas Teknologi Informasi bekerja sama dengan ASEAN Foundation serta Dinas Pendidikan dan Kebudayaan Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) melakukan Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) dalam bentuk pelatihan kepada 2024 guru dan siswa SMA/SMK Provinsi NTT sebagai bagian untuk mencetak talenta digital Indonesia. Pelatihan didukung oleh SAP yang merupakan perusahaan software dan teknologi yang berbasis di Jerman melalui platform SAP Analytics Cloud (SAC). PkM dilaksanakan secara daring dan luring. Guru dan siswa antusias mengikuti pelatihan ini terlihat dari hasil evaluasi yang bisa dikerjakan dengan baik oleh para peserta.
Designing A Better User Experience: User Centered Design Methods For Digital Art Collection Portals Rika Ratri Anggraeni; Budhi Kristianto
SISFORMA Vol 11, No 1: May 2024
Publisher : Soegijapranata Catholic University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24167/sisforma.v11i1.11688

Abstract

The use of digital art collection portals and platforms has been growing rapidly in the digital era. However, many users face access and navigation challenges due to the complicated interface and inefficient search system. Therefore, this research aims to optimize the user experience on digital art collection portals by applying the user-centered design (UCD) method which focuses on web-based user interfaces (UI/UX). Calculations of the System Usability Scale (SUS) are used to quantify a system usability. This study focuses specifically on the millennial generation, the primary users of digital art, and identifies the unique challenges they face. By presenting a user-centered design (UCD) based solution, this research makes an important contribution to the understanding of user-centered design (UCD) optimization in the context of digital arts and culture. UI/UX testing shows that the system's usability and user experience have improved significantly. By integrating these insights, digital art collection portals can better meet users' needs and expectations, improve accessibility, and increase appreciation of digital art.
Analisis Sentimen Terhadap TikTok Shop Dengan K-Nearest Neighbor, Decision Tree, dan Naive Bayes Fieryando, Fieryando; Kristianto, Budhi
Jurnal Buana Informatika Vol. 15 No. 01 (2024): Jurnal Buana Informatika, Volume 15, Nomor 01, April 2024
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v15i1.8205

Abstract

Di era digital yang berkembang dengan cepat, banyak aplikasi yang membantu manusia, salah satunya adalah TikTok. TikTok merupakan aplikasi yang menampilkan video dengan berbagai jenis kategori, TikTok juga terdapat fitur marketplace, yaitu TikTok Shop. TikTok Shop merupakan sebuah fitur yang dapat digunakan untuk berbelanja dalam memenuhi kebutuhan. Hadirnya fitur TikTok Shop membuat orang-orang berpendapat terkait fitur tersebut, ada yang berpendapat positif dan juga negatif. Dengan adanya pendapat dari orang-orang tentang fitur TikTok Shop ini, dilakukan penelitian dengan tiga algoritma, yaitu K-Nearest Neighbor mendapatkan hasil akurasi sebesar 94%, Decision Tree dengan akurasi sebesar 96% dan Naive Bayes dengan akurasi sebesar 98%. Penelitian ini dilakukan untuk menyediakan data yang baik dan mudah dimengerti terkait pendapat pengguna TikTok Shop, sehingga dapat menjadi landasan evaluasi untuk perbaikan fitur TikTok Shop.
APLIKASI PENDATAAN GENUS IKAN CHANNA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN FRAMEWORK LARAVEL Panuntun, Briliandiko; Kristianto, Budhi
IT Explore: Jurnal Penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 3 No 1 (2024): IT-Explore Februari 2024
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24246/itexplore.v3i1.2024.pp1-12

Abstract

Berkembangnya teknologi mempermudah manusia mendapatkan berbagai informasi yang dibutuhkan. Demikian juga dengan pemanfaatan teknologi informasi di dunia perikanan. Saat ini telah berkembang berbagai platform baik untuk penjualan maupun yang sekedar memberikan kemudahan memperoleh informasi tentang berbagai jenis ikan yang ingin dipelajari. Obyek penelitian ini membahas tentang genus ikan Channa atau yang dikenal sebagai ikan gabus yang saat ini mendapat perhatian khusus penggemar ikan baik di dalam maupun luar negeri. Ikan Channa mendapat perhatian khusus karena kemudahan dalam pemeliharaan serta perkembangbiakannya. Mengingat banyaknya genus ikan Channa, maka dibutuhkan media penyediaan informasi yang relevan sehingga dapat digunakan sebagai media belajar. Hal itulah yang mendasari pembuatan aplikasi pendataan genus ikan Channa berbasis Web menggunakan Framework Laravel. Pembuatan aplikasi ini menggunakan Laravel sebagai framework-nya,  Mysql sebagai database dan XAMPP sebagai web server. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai aplikasi pembelajaran ikan Channa yang berguna bagi semua orang untuk mendapatkan informasi secara detail terkait dengan ikan Channa tersebut.
Driver Facial Detection Across Diverse Road Conditions Shofiah, Siti; Sediyono, Eko; Hasibuan, Zainal Arifin; Kristianto, Budhi; Setiawan, Santo; Pratindy, Raka; Hakim, M. Iman Nur; Humami, Faris
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 16, No 2 (2024)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v16i2.1996.108-114

Abstract

This study emphasizes the importance of facial detection for improving road safety through driver behavior analysis. Its employs quantitative methodology to underscore the importance of facial detection in enhancing road safety through driver behavior analysis. The research utilizes the Python programming language and applies the Haar cascade method to investigate how environmental factors such as low light, shadows, and lighting changes influence the reliability of facial detection. Employing the AdaBoost algorithm, the study achieves face detection rates exceeding 95%. Practical testing with an ASUS A416JA laptop and Raspberry Pi under varied lighting conditions and distances demonstrates optimal performance in detecting faces between 30 cm and 70 cm, with reduced efficacy outside this range, particularly in low light conditions and at night. Challenges identified include decreased performance in low light conditions, emphasizing the need for improved algorithmic calibration and enhancement. Future research directions involve refining detection algorithms to effectively handle diverse environmental conditions and integrating advanced machine learning techniques, thereby enhancing the accuracy of driver behavior analysis in real-world scenarios and contributing to advancements in road safety
Implementasi Algoritma K-Means dalam Klasterisasi Kasus Stunting pada Balita di Desa Randudongkal Pratistha, Ragil Nike; Kristianto, Budhi
Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Vol. 5 No. 2 (2024): Mei
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Indonesia Banda Aceh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jimik.v5i2.634

Abstract

Stunting di Indonesia adalah sebuah masalah yang cukup serius untuk diselesaikan. Stunting sudah berdampak 21,9% atau kisaran 149 juta anak pada usia di bawah usia 5 tahun, yang sudah membuat kasus kematian sebanyak 45% karena stunting. Hal tersebut menjadikan Desa Randudongkal harus diperhatikan mengenai kasus stunting. Menggunakan metode algoritma K-Means yang dapat menganalisis dengan baik, karena K-Means merupakan sebuah algoritma pengelompokkan atau klastering data ke dalam beberapa kelompok atau klaster. Metode K-Means ini juga banyak digunakan oleh para peneliti untuk menganalisis kasus stunting. Adapun teknik pengumpulan data yang digunkaan adalah teknik observasi, peneliti datang langsung ke Puskesmas Randudongkal untuk melakukan wawancara dan pengumpulan data, dan di dapatkan sejumlah 200 dataset dalam observasi yang telah dilakukan. Penelitian yang dilakukan mengguakan metode Knowledge Discovery in Database (KDD) yang merujuk pada proses ekstrasi pengetahuan yang berguna, tersembunyi, dan potensial suatu basis data. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan menghasilkan sebanyak 190 balita stunting dan 10 balita normal, dengan perhitungan analisis Davies-Boudlin Index (DBI) performa yang optimal adalah dari perhitungan K-9 yang menghasilkan analisis sebesar -0,673 yang berarti memiliki evaluasi cluster dengan baik karena nilai hasil perhitungannya mendekati 0.
Penerapan Algoritma Prophet Facebook untuk Memprediksi Jumlah Calon Mahasiswa Baru Putri, Evydian Rosa; Kristianto, Budhi
Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) Vol 5, No 4 (2024): Edisi Oktober
Publisher : LPPM STIKOM Tunas Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/kesatria.v5i4.481

Abstract

According to the data set of the Central Statistics Agency of the Ministry of Education, Culture, Research, and Technology, the number of students in Indonesia in 2021 was 8.96 million, and in 2022 the number of students increased to 9.32 million. Of the 9.32 million students in Indonesia, 4.49 million students pursue higher education at private universities (Ministry of Education, Culture, Research and Technology, 2023). This was followed by the number of universities which also increased, in 2022 reaching 4,004, up 0.73% compared to the previous year (BPS, 2023). In this case, XYZ University is affected by changes in the number of prospective new students, especially at the Faculty of Information Technology. The rapidly developing technology of this era triggers prospective students to learn about Information Technology. Thus, a prediction is carried out to help the Faculty of Information Technology of XYZ University know the number of enthusiasts for each study program and help arrange their resources. The prediction results of each study program show a deviation 10 compared to the actual data and an average RMSE of 0.44578.
Aplikasi Android untuk Monitoring Lahan Pertanian secara Realtime Berbasis Internet of Things Jihot Lumban Gaol; Hindriyanto Purnomo; Budhi Kristianto; Radius Tanone; Yos Richard Beeh; Nina Setiyawati; Markus Permadi; Raynaldo Raynaldo; Riko Yudistira
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 6 No 3 (2020): JuTISI
Publisher : Maranatha University Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28932/jutisi.v6i3.3039

Abstract

The development of technology is very helpful in agriculture by using the internet to get the information we need. The problem that farmers think of is that they cannot easily and quickly get information in the form of light intensity, precipitation, soil pH, soil moisture, soil temperature, humidity and air temperature. When farmers get the information they need from agricultural land, they usually get information through the internet so they are considered less efficient as it is quite time consuming. To solve this problem, a system is designed using the research and development method (RnD). A new Android-based application that can display data in text and graphics that are more easily accessible to farmers. This study creates an Android-based mobile application based on tests using the Android interface to display information about agricultural land conditions and display graphical data that is updated every 5 minutes. Keywords— Land monitoring, Agriculture, IoT, Android Mobile Application