Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.1
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Natural Science: Journal of Science and Technology Jurnal INKOM Jurnal Buana Informatika Jurnal Simantec Jurnal Ilmiah Kursor Research Journal of Life Science Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer The Journal of Pure and Applied Chemistry Research SMATIKA Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Jurnal Farmasi Sains dan Komunitas JURNAL MANAJEMEN DAN PELAYANAN FARMASI (Journal of Management and Pharmacy Practice) Jurnal SOLMA JAST : Jurnal Aplikasi Sains dan Teknologi Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) JAPI: Jurnal Akses Pengabdian Indonesia Sainsbertek Jurnal Ilmiah Sains & Teknologi Prosiding Seminar Nasional Pengabdian Masyarakat Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Smatika Jurnal : STIKI Informatika Jurnal
Kestrilia Rega Prilianti
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Ma Chung
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Other

Published : 34 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : Jurnal Buana Informatika

 1 
Implementasi Algoritma Kunang-Kunang Untuk Penjadwalan Mata Kuliah di Universitas Ma Chung Setiawan, Hendry; Hanafi, Lo Hanjaya; Prilianti, Kestrilia Rega
Jurnal Buana Informatika Vol 6, No 4 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 4 Oktober 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (561.867 KB)

Abstract

Abstract. Course scheduling is considered as a complex matter because the generated schedule must guarantee that there are no clashes of classes, lecturers, and students’ schedules. At Ma Chung University, course scheduling is still accomplished manually. Due to the limited number of rooms and lecturers r, resource sharing system is applied. This causes complication in manual scheduling. Firefly algorithm is implemented in this application to schedule the course automatically. A schedule solution is represented as a firefly. Firefly with lower light intensity will move toward firefly with higher light intensity, so that a better solution is found. Based on a scheduling test, the best light intensity value of firefly is reached when firefly algorithm’s parameters, β0 and γ, are given 1 and 10 with light intensity value of 0,0003831. Keywords: course, firefly algorithm, scheduling  Abstrak. Penjadwalan mata kuliah merupakan hal yang kompleks karena jadwal yang dihasilkan tidak hanya menjamin jadwal pertemuan semua kelas dan dosen tidak bentrok, tetapi juga menjamin jadwal pertemuan semua mahasiswa tidak bentrok. Penjadwalan mata kuliah di Universitas Ma Chung masih dilakukan secara manual. Karena jumlah kelas dan dosen yang dimiliki terbatas, maka diterapkan sistem resource sharing. Sistem resource sharing ini membuat proses penjadwalan yang dilakukan secara manual menjadi lebih rumit. Algoritma yang digunakan untuk penjadwalan mata kuliah pada aplikasi ini adalah algoritma kunang-kunang. Sebuah solusi jadwal mata kuliah dalam algoritma kunang-kunang direpresentasikan sebagai seekor kunang-kunang. Kunang-kunang dengan intensitas cahaya yang lebih rendah akan bergerak menuju kunang-kunang yang lebih terang sehingga mampu didapatkan solusi jadwal mata kuliah yang lebih baik. Berdasarkan hasil uji coba, nilai intensitas cahaya terbaik didapatkan ketika parameter algoritma kunang-kunang, β0 dimasukkan 1 dan γ dimasukkan 10 hingga didapatkan intensitas sebesar 0,0003831. Kata Kunci: algoritma kunang-kunang, mata kuliah, penjadwalan
Implementasi Algoritma Kunang-Kunang Untuk Penjadwalan Mata Kuliah di Universitas Ma Chung Setiawan, Hendry; Hanafi, Lo Hanjaya; Prilianti, Kestrilia Rega
Jurnal Buana Informatika Vol 6, No 4 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 4 Oktober 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (561.867 KB) | DOI: 10.24002/jbi.v6i4.459

Abstract

Abstract. Course scheduling is considered as a complex matter because the generated schedule must guarantee that there are no clashes of classes, lecturers, and students’ schedules. At Ma Chung University, course scheduling is still accomplished manually. Due to the limited number of rooms and lecturers r, resource sharing system is applied. This causes complication in manual scheduling. Firefly algorithm is implemented in this application to schedule the course automatically. A schedule solution is represented as a firefly. Firefly with lower light intensity will move toward firefly with higher light intensity, so that a better solution is found. Based on a scheduling test, the best light intensity value of firefly is reached when firefly algorithm’s parameters, β0 and γ, are given 1 and 10 with light intensity value of 0,0003831. Keywords: course, firefly algorithm, scheduling  Abstrak. Penjadwalan mata kuliah merupakan hal yang kompleks karena jadwal yang dihasilkan tidak hanya menjamin jadwal pertemuan semua kelas dan dosen tidak bentrok, tetapi juga menjamin jadwal pertemuan semua mahasiswa tidak bentrok. Penjadwalan mata kuliah di Universitas Ma Chung masih dilakukan secara manual. Karena jumlah kelas dan dosen yang dimiliki terbatas, maka diterapkan sistem resource sharing. Sistem resource sharing ini membuat proses penjadwalan yang dilakukan secara manual menjadi lebih rumit. Algoritma yang digunakan untuk penjadwalan mata kuliah pada aplikasi ini adalah algoritma kunang-kunang. Sebuah solusi jadwal mata kuliah dalam algoritma kunang-kunang direpresentasikan sebagai seekor kunang-kunang. Kunang-kunang dengan intensitas cahaya yang lebih rendah akan bergerak menuju kunang-kunang yang lebih terang sehingga mampu didapatkan solusi jadwal mata kuliah yang lebih baik. Berdasarkan hasil uji coba, nilai intensitas cahaya terbaik didapatkan ketika parameter algoritma kunang-kunang, β0 dimasukkan 1 dan γ dimasukkan 10 hingga didapatkan intensitas sebesar 0,0003831. Kata Kunci: algoritma kunang-kunang, mata kuliah, penjadwalan
Implemantasi Differential Evolution untuk Optimasi Jadwal Produksi Setiawan, Hendry; Tan, Dewi Fandelia; Prilianti, Kestrilia Rega
Jurnal Buana Informatika Vol 9, No 2 (2018): Jurnal Buana Informatika Volume 9 Nomor 2 Oktober 2018
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (580.645 KB) | DOI: 10.24002/jbi.v9i2.1716

Abstract

Abstract. Scheduling is one of the important things that needs to be considered by any company. A good scheduling process can improve the effectiveness and efficiency of production systems at the company. The problem often occured in this field is a delay in working orders from the deadline and the production of defective products (afal) is still many. The limited ability of the operator to divide the job on the machine causes mistakes of scheduling. To solve that problem, an application was developed to optimize the production schedule automatically. This application was made by implementing the differential evolution algorithm. This production scheduling solution will be represented in vector form. Each vector will be calculated fitness value by the criteria of time and minimum afal. This process will achieve the best vector that provides an optimal schedule. The testing results show that the application can optimize the schedule of production with the average of accuracy rate reaching 99,54%. The scheduling results using differential evolution algorithm can reduce 8,19% of afal, and 97,51% of computing time. Keywords: afal, differential evolution, schedulling.Abstrak. Penjadwalan merupakan salah satu hal penting yang perlu diperhatikan oleh setiap perusahaan. Penjadwalan yang baik akan meningkatkan efisiensi dan efektifitas dari perusahaan tersebut. Permasalahan yang sering terjadi adalah masih sering terjadinya keterlambatan dalam pengerjaan pesanan dari batas waktu yang ditentukan dan kerusakan produksi (afal) yang dihasilkan masih sangat tinggi. Hal ini dikarenakan terbatasnya kemampuan operator dalam membagi job pada mesin, sehingga memungkinkan terjadinya kesalahan penjadwalan. Untuk memecahkan permasalahan tersebut, dibuat sebuah aplikasi yang dapat melakukan optimasi jadwal produksi secara otomatis. Aplikasi ini dibuat dengan mengimplementasikan algoritma differential evolution. Solusi penjadwalan produksi ini akan direpresentasikan dalam bentuk vektor. Setiap vektor akan dihitung nilai fitness dengan kriteria minimasi waktu dan afal. Proses ini akan dilakukan hingga mencapai vektor terbaik yang mampu memberikan jadwal yang optimal. Hasil pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa aplikasi dapat melakukan optimasi jadwal produksi dengan rata-rata tingkat keakuratan mencapai 99,54%. Hasil penjadwalan menggunakan algoritma differential evolution dapat menurunkan afal sebesar 8,19%, dan waktu komputasi sebesar 97,51%. Kata Kunci: afal, algoritma differential evolution, penjadwalan.
Implementasi Algoritma Kunang-Kunang Untuk Penjadwalan Mata Kuliah di Universitas Ma Chung Hendry Setiawan; Lo Hanjaya Hanafi; Kestrilia Rega Prilianti
Jurnal Buana Informatika Vol. 6 No. 4 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 4 Oktober 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v6i4.459

Abstract

Abstract. Course scheduling is considered as a complex matter because the generated schedule must guarantee that there are no clashes of classes, lecturers, and students’ schedules. At Ma Chung University, course scheduling is still accomplished manually. Due to the limited number of rooms and lecturers r, resource sharing system is applied. This causes complication in manual scheduling. Firefly algorithm is implemented in this application to schedule the course automatically. A schedule solution is represented as a firefly. Firefly with lower light intensity will move toward firefly with higher light intensity, so that a better solution is found. Based on a scheduling test, the best light intensity value of firefly is reached when firefly algorithm’s parameters, β0 and γ, are given 1 and 10 with light intensity value of 0,0003831. Keywords: course, firefly algorithm, scheduling  Abstrak. Penjadwalan mata kuliah merupakan hal yang kompleks karena jadwal yang dihasilkan tidak hanya menjamin jadwal pertemuan semua kelas dan dosen tidak bentrok, tetapi juga menjamin jadwal pertemuan semua mahasiswa tidak bentrok. Penjadwalan mata kuliah di Universitas Ma Chung masih dilakukan secara manual. Karena jumlah kelas dan dosen yang dimiliki terbatas, maka diterapkan sistem resource sharing. Sistem resource sharing ini membuat proses penjadwalan yang dilakukan secara manual menjadi lebih rumit. Algoritma yang digunakan untuk penjadwalan mata kuliah pada aplikasi ini adalah algoritma kunang-kunang. Sebuah solusi jadwal mata kuliah dalam algoritma kunang-kunang direpresentasikan sebagai seekor kunang-kunang. Kunang-kunang dengan intensitas cahaya yang lebih rendah akan bergerak menuju kunang-kunang yang lebih terang sehingga mampu didapatkan solusi jadwal mata kuliah yang lebih baik. Berdasarkan hasil uji coba, nilai intensitas cahaya terbaik didapatkan ketika parameter algoritma kunang-kunang, β0 dimasukkan 1 dan γ dimasukkan 10 hingga didapatkan intensitas sebesar 0,0003831. Kata Kunci: algoritma kunang-kunang, mata kuliah, penjadwalan
Implemantasi Differential Evolution untuk Optimasi Jadwal Produksi Hendry Setiawan; Dewi Fandelia Tan; Kestrilia Rega Prilianti
Jurnal Buana Informatika Vol. 9 No. 2 (2018): Jurnal Buana Informatika Volume 9 Nomor 2 Oktober 2018
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v9i2.1716

Abstract

Abstract. Scheduling is one of the important things that needs to be considered by any company. A good scheduling process can improve the effectiveness and efficiency of production systems at the company. The problem often occured in this field is a delay in working orders from the deadline and the production of defective products (afal) is still many. The limited ability of the operator to divide the job on the machine causes mistakes of scheduling. To solve that problem, an application was developed to optimize the production schedule automatically. This application was made by implementing the differential evolution algorithm. This production scheduling solution will be represented in vector form. Each vector will be calculated fitness value by the criteria of time and minimum afal. This process will achieve the best vector that provides an optimal schedule. The testing results show that the application can optimize the schedule of production with the average of accuracy rate reaching 99,54%. The scheduling results using differential evolution algorithm can reduce 8,19% of afal, and 97,51% of computing time. Keywords: afal, differential evolution, schedulling.Abstrak. Penjadwalan merupakan salah satu hal penting yang perlu diperhatikan oleh setiap perusahaan. Penjadwalan yang baik akan meningkatkan efisiensi dan efektifitas dari perusahaan tersebut. Permasalahan yang sering terjadi adalah masih sering terjadinya keterlambatan dalam pengerjaan pesanan dari batas waktu yang ditentukan dan kerusakan produksi (afal) yang dihasilkan masih sangat tinggi. Hal ini dikarenakan terbatasnya kemampuan operator dalam membagi job pada mesin, sehingga memungkinkan terjadinya kesalahan penjadwalan. Untuk memecahkan permasalahan tersebut, dibuat sebuah aplikasi yang dapat melakukan optimasi jadwal produksi secara otomatis. Aplikasi ini dibuat dengan mengimplementasikan algoritma differential evolution. Solusi penjadwalan produksi ini akan direpresentasikan dalam bentuk vektor. Setiap vektor akan dihitung nilai fitness dengan kriteria minimasi waktu dan afal. Proses ini akan dilakukan hingga mencapai vektor terbaik yang mampu memberikan jadwal yang optimal. Hasil pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa aplikasi dapat melakukan optimasi jadwal produksi dengan rata-rata tingkat keakuratan mencapai 99,54%. Hasil penjadwalan menggunakan algoritma differential evolution dapat menurunkan afal sebesar 8,19%, dan waktu komputasi sebesar 97,51%. Kata Kunci: afal, algoritma differential evolution, penjadwalan.
Implementasi Perbaikan Kualitas Citra Tanaman terhadap Perbedaan Kamera untuk Prediksi Pigmen Fotosintesis berbasis Machine Learning Felix Adrian Tjokro Atmodjo; Kestrilia Rega Prilianti; Hendry Setiawan
Jurnal Buana Informatika Vol. 14 No. 01 (2023): Jurnal Buana Informatika, Volume 14, Nomor 1, April 2023
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v14i01.6997

Abstract

Implementation of Plant Image Quality Improvement based on Machine Learning on Camera Variation to Predict Photosynthetic Pigments. Pigments are natural dyes found in plants and animals. In photosynthesis, there are 3 essential pigments: chlorophyll, cartenoid, and anthocyanin. Pigment analysis can be performed with High Performance Liquid Chromatography (HPLC) and a spectrophotometer. However, HPLC and spectrophotometers require high resources and time. Thus, the Fuzzy Piction Android application built using the FP3Net model is the best choice in pigment prediction since it is low on cost and accessible. However, the Fuzzy Piction produces different performance, which is affected by light conditions and camera specifications. The experiment used ten sample images for Jasminum sp., P. betle, Syzygium oleina of green and red variations, and Graptophyllum pictum leaves with three smartphone cameras and three lighting levels. Improvements using 3D-TPS produced the best SSIM values in the range of 0.9191 – 0.9797 for images Syzygium oleina of green and red variations leaves, and the predicted MAE value of pigment was 0.0296 – 0.0492.Keywords: 3D-TPS, plant leaves, pigment, image quality improvement Implementasi Perbaikan Kualitas Citra Tanaman terhadap Perbedaan Kamera untuk Prediksi Pigmen Fotosintesis berbasis Machine Learning. Pigmen merupakan pewarna alami yang ditemukan pada tumbuhan dan hewan. Dalam proses fotosintesis terdapat tiga pigmen yang penting, yaitu klorofil, kartenoid, dan antosianin. Analisis pigmen dapat dilakukan dengan Kromatorafi Cair Kinerja Tinggi (KCKT) dan spektrofotometer. Namun, KCKT dan spektrofotometer membutuhkan sumber daya dan waktu yang tinggi. Sehingga, aplikasi Android Fuzzy Piction yang dibangun menggunakan model FP3Net mejadi pilihan dalam prediksi pigmen dengan biaya murah dan mudah. Akan tetapi, aplikasi Android Fuzzy Piction menghasilkan kinerja yang berbeda-beda yang dipengaruhi oleh kondisi cahaya dan spesifikasi kamera. Dilakukan percobaan dengan mengambil sepuluh sampel citra daun dari empat varietas tanaman yaitu, pucuk merah, daun ungu, melati, dan sirih. Citra diambil dengan tiga kamera smartphone dan tiga tingkat pencahayaan yang berbeda. Perbaikan yang dilakukan menggunakan algoritma 3D-TPS menghasilkan nilai SSIM terbaik pada rentang 0.9191 – 0.9797 untuk citra daun pucuk merahdan nilai MAE prediksi pigmen sebesar 0.0296 –0.0492.Kata Kunci: 3D – TPS, daun tanaman, pigmen, perbaikan kualitas citra
Co-Authors A.S. Adhiwibawa, Marcelinus Abdul Latief Abadi Agus Suryanto Alfanaar, Rokiy Anam, Syaiful Anitarakhmi Handaratri Christianto O, Ivan Dewi Fandelia Tan Dion Notario Edward Hendryawan Michael Endhirayanti Caesarika Eva Monica Felix Adrian Tjokro Atmodjo Hasanah, Ifa Maulidah Hendry Setiawan Hendry Setiawan Hendry Setiawan Immanuel Olive DjajaPutra Indah Lestari Irawan, Paulus Lucky Tirma Irawan, Paulus Lucky Tirma Ivan C. Onggara Ivan Christianto O Lo Hanjaya Hanafi Lo Hanjaya Hanafi, Lo Hanjaya Luqman Qurata Aini Ma'alifah, Nur Marcelino Centauri Dwi Prasetyo Marcelinus A.S. Adhiwibawa Marsha Anggita Amelia Martanty Aditya, Martanty Melany Melany Agustina Melany Melany Mimboro, Prasetyo Mintarto Martosudiro Mochamad Subianto Muhammad Hilmi Afthoni Nugroho, Vincentius Adhien Oktariyanto, Vidian Vito Onggara, Ivan C. Paulus Lucky Tirma Irawan Paulus Lucky Tirma Irawan Paulus Lucky Tirma Irawan Paulus Lucky Tirma Irawan Prabowo, Matheus Randy Prasetyo Mimboro Rollando, Rollando Romy Budhi Widodo Samuel Samuel Setiawan, Hendry Sultan Arif Rahmadianto Suryanto, Agus Tan, Dewi Fandelia Tatas H.P. Brotosudarmo Theodore Zakharia Widjaja Theodore Zakharia Widjaja Tjokro Atmodjo, Felix Adrian Vincentius Adhien Nugroho William Wicaksono Windra Swastika Yohanes Hans Kristian Yuyun Yuniati