Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

Konfigurasi dan Implementasi OwnCloud Sebagai Cloud Storage Wahyutama Fitri Hidayat; Yesni Malau; Ahmad Setiadi; Muhammad Fahmi Julianto
Jurnal Infortech Vol 5, No 1 (2023): JUNI 2023
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v5i1.15836

Abstract

Penelitian bertujuan mengkonfigurasi dan implementasi penyimpanan cloud sehingga dapat memberikan kemudahan dalam proses bisnis organisasi karang taruna Gemamikow. Metode penelitian yang digunakan merupakan prototype model, dimana dilakukan identifikasi kebutuhan, mendesain logika jaringan komputer, konfigurasi jaringan komputer, dan implementasi. Hasil penelitian ini berupa cloud storage yang dapat digunakan sebagai penyimpanan file dalam bentuk dokumen, gambar, maupun video. Keamanan data digunakan akses login, hal ini dilakukan sebagai upaya pencegahan terhadap pencurian informasi oleh pihak yang tidak seharusnya mengakses informasi tersebut. Hasil akhir dari pembuatan cloud storage, batas maksimal file ditentukan berdasarkan identifikasi kebutuhan masing-masing divisi, kemudian untuk penyimpanan cloud storage digunakan XAMPP yang memiliki paket Apache sebagai server lokal dan MySQL sebagai database. Konfigurasi jaringan komputer difungsikan untuk membuat akses server yang tadinya hanya dapat diakses secara lokal setelah dikonfigurasi dapat diakses menggunakan jaringan internet.
COMPARATION OF DECISION TREE MODEL AND SUPPORT VERCTOR MACHINE IN SENTIMENT ANALYSIS OF REVIEW DATASET SAMSUNG SSD 850 EVO AT NEW EGG SHOP Muhammad Fahmi Julianto; Yesni Malau; Wahyutama Fitri Hidayat; Wawan Nugroho; Fintri Indriyani
Jurnal Riset Informatika Vol. 3 No. 4 (2021): September 2021 Edition
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34288/jri.v3i4.97

Abstract

The development of information technology is currently growing very rapidly, including the impact on the hardware used. This can be exemplified in the use of hard drives that are starting to switch to SSDs. The process of selecting an SSD product to be used cannot be separated from the sources of information found on the internet. Through the internet, every user can provide reviews, both positive and negative reviews. With the many reviews regarding the review of the Samsung 850 Evo SSD on the NewEgg Store, the author uses it to be processed into information, which will have new knowledge. Based on that, the author makes research, in the form of opinion classification by analyzing sentiment through a text mining approach. In this study, two classification models were used, namely Decision Tree and Support Vector Machine. The results of this study are in the form of a comparison of the 2 models used based on the accuracy and AUC values. Based on research, the Support Vector Machine model is better than the Decision Tree model. This conclusion can be proven by the accuracy value of the Support Vector Machine model resulting in a value of 0.87 or 87% while the accuracy value of the Decision Tree model produces a value of 0.82 or 82%. In addition, the AUC value of the Support Vector Machine model produces a value of 0.87 and the Decision Tree mode produces a value of 0.82 or it can be said that the AUC value of the Support Vector Machine model is better than the Decision Tree model.
Penerapan Model Design Thinking Pada Perancangan Aplikasi Informasi Desa Wisata Kabupaten Bantul Hidayat, Wahyutama Fitri; Malau, Yesni; Purnama, Rachmat Adi; Setiadi, Ahmad
Computer Science (CO-SCIENCE) Vol. 4 No. 2 (2024): Juli 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/coscience.v4i2.3459

Abstract

Tourism actors in the current technological era have implemented information systems. With the rapid growth of tourist villages in Bantul Regency, there is a need for promotion and digital information delivery media. However, in developing digital media it is also necessary to pay attention to aspects of the users who are the target market. The design of the application called sidewi mobile (mobile tourist village information system) is based on user experience and needs, using the Design Thinking methodology which has five stages as follows: Empathize, Define, Ideate, Prototype, and Test. The design of the Sidewi mobile application was created using FIGMA software. This research has direct benefits, namely that it can be used as a benchmark for design needs before the development process. The results of the design are then tested using the usability testing method. Using a user friendly design approach and conducting testing using usability testing with the results of five users being able to complete the testing proves that when it was created using user experience there were no significant difficulties when used and it covered all needs.
Prediksi Kualitas Tidur: Pendekatan Machine Learning yang Mengintegrasikan Faktor Kesehatan dan Lingkungan Putra, Jordy Lasmana; Hidayat, Wahyutama Fitri
Computer Science (CO-SCIENCE) Vol. 4 No. 2 (2024): Juli 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/coscience.v4i2.4737

Abstract

Sleep disorders significantly affect an individual's sleep quality, which can lead to serious health problems. For the elderly, poor sleep quality can drastically reduce life expectancy. The main problem is the lack of effective predictive tools to improve sleep quality among the elderly, compounded by the numerous factors that can influence their sleep quality. Therefore, analysis and prediction are necessary to enhance sleep quality. This study aims to develop and test a predictive model for sleep quality in the elderly by integrating health and environmental factors using a machine learning approach. The dataset used is a new one available on the website Kaggle.com, namely the National Poll on Healthy Aging (NPHA) data, which provides insights into health issues, healthcare, and health policies affecting Americans aged 50 and above. The aim is to improve sleep quality among the elderly. A machine learning method, specifically deep learning with the Random Forest algorithm, was used in this study and showed good results with an accuracy rate of 94.00% and a training data accuracy of 44.44%. The results of this study are expected to provide a predictive tool that can be used by healthcare practitioners to improve the sleep quality of the elderly, thereby positively impacting their health and life expectancy.
MENGGALI POTENSI BELAJAR MENGAJAR DENGAN TEKNOLOGI AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) Bayu Pratama, Eri; Hendini, Ade; Yanto, Yanto; Fitri Hidayat, Wahyutama
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8956

Abstract

Pemanfaatan AI (Artificial Intelligence) dalam proses belajar mengajar telah membawa transformasi besar dalam dunia pendidikan. Meskipun penggunaan AI dalam pembelajaran diakui memberikan solusi inovatif dan membuka peluang untuk pendekatan pembelajaran yang lebih personal dan adaptif, namun muncul pro dan kontra terkait dampaknya. Kecemasan terkait potensi penguatan bias dan diskriminasi, reaksi negatif dari siswa dan guru, serta ketergantungan berlebihan pada AI menjadi sorotan. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang dilakukan oleh Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta di Yayasan Widya Kapuas Kalbar (YAWIKA) bertujuan untuk memberikan solusi terhadap kurangnya materi tentang penggunaan AI dalam proses belajar mengajar. Metode pelatihan melibatkan ceramah, tutorial, diskusi, pendampingan, dan asesmen. Hasilnya menunjukkan peningkatan pemahaman tenaga pengajar terkait AI. Kegiatan ini memberikan wawasan tentang pentingnya menggabungkan teknologi kecerdasan buatan dengan pendekatan pembelajaran yang mempertahankan esensi pembelajaran dan fokus pada etika dan perilaku siswa. Saran diarahkan pada pengembangan kerjasama lebih lanjut dan pelaksanaan kegiatan serupa secara rutin untuk meningkatkan profesionalisme guru.
PERBANDINGAN PENERAPAN ALGORITMA DEEP LEARNING DALAM PREDIKSI HARGA EMAS Julianto, Muhammad Fahmi; Iqbal, Muhammad; Hidayat, Wahyutama Fitri; Malau, Yesni
INTI Nusa Mandiri Vol. 19 No. 1 (2024): INTI Periode Agustus 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/inti.v19i1.5559

Abstract

Digital investment is trending because advancements in information technology make access easy through smartphones. Various digital investment instruments attract much interest from the public. Post COVID-19 pandemic, the economic impact of the pandemic is still felt until the end of 2022, requiring people to be smart in managing their finances. Gold investment is considered profitable due to its high value and tendency to increase, unlike the fluctuating stocks. Although easily accessible, investments carry risks, so investors must have sufficient knowledge to maximize profits. This research aims to predict gold prices using several deep learning models, namely Artificial Neural Network (ANN), Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), and Long Short-Term Memory (LSTM). The dataset used was taken from the Kaggle website, which includes historical gold price data. In this research, various deep learning models were applied and evaluated to determine the best model for predicting gold prices. The results show that the CNN model with Adam optimization and Mean Squared Error (MSE) loss function provides the best performance. The CNN model achieved the lowest Mean Absolute Error (MAE) of 0.004848717761305338, the lowest MSE of 4.3451079619612133, and the lowest Root Mean Squared Error (RMSE) of 0.006591743291392053. These results indicate that the CNN model is more effective in predicting gold prices compared to the ANN, RNN, and LSTM models on the used dataset.
Prediksi Harga Komoditi Emas Menggunakan Metode Long Short-Term Memory Dengan Penambahan Optimalisasi Hidayat, Wahyutama Fitri; Handayani, Kartika; Malau, Yesni; Purnama, Rachmat Adi; Setiadi, Ahmad
Jurnal Infortech Vol 6, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v6i2.24440

Abstract

Seiring dengan perkembangan teknologi, peluang muncul di setiap aspek kehidupan. Sektor ekonomi merupakan salah satu bidang yang terkena dampak kemajuan teknologi. Salah satu aspek ekonomi yang dipengaruhi secara positif oleh teknologi adalah komoditas emas. Di era saat ini, investor terlibat dalam perdagangan emas harian. Dengan memanfaatkan teknologi, pembelian atau penjualan komoditas emas dapat dihitung dengan cermat. Berdasarkan hal tersebut, model pembelajaran mesin dirancang menggunakan LSTM dan eksperimen dilakukan dengan penambahan pengoptimalan ADAM, NADAM, dan ADAMAX untuk menemukan nilai terbaik. Eksperimen mengungkapkan bahwa optimasi terbaik dicapai dengan menggunakan pemisahan data untuk pelatihan dan pengujian 80:20 dengan optimasi NADAM. Hasil penelitian menggunakan model LSTM dengan optimasi NADAM pada data pelatihan menghasilkan nilai RMSE 0,0199, nilai MSE 0,0003, dan Skor R2 0,9804. Sementara itu, dengan menggunakan data pengujian menghasilkan nilai RMSE sebesar 0,0260, nilai MSE sebesar 0,0003.
Pembuatan Aplikasi Informasi Desa Wisata Berbasis Android Khalila, Ayasha Noor; Setiadi, Ahmad; Hidayat, Wahyutama Fitri
Bianglala Informatika Vol 13, No 1 (2025): Bianglala Informatika 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bi.v13i1.25318

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat memberikan kesempatan kepada setiap orang untuk menyebarkan informasi secara cepat dan luas terhadap objek tertentu. Pariwisata menjadi salah satu sektor penting yang dapat membantu mendorong pertumbuhan ekonomi melalui devisa yang dihasilkan. Desa wisata merupakan salah satu contoh dari pembangunan berkelanjutan atau biasa disebut dengan pembangunan berkelanjutan yang sudah menjadi agenda global. Banyaknya pengguna sistem operasi Android dan permintaan pasar, pengembangan aplikasi Android menjadi salah satu yang tercepat. Pemasaran produk seperti kerajinan masyarakat masih mengandalkan pengunjung atau wisatawan. Proses manajemen data wisata dan penyampaian informasi mengenai sarana desa wisata terkadang belum terintegrasi dengan pihak masyarakat. Dari latar belakang yang diangkat, penulis bertujuan mengembangkan aplikasi informasi desa wisata berbasis android. Aplikasi nantinya dapat digunakan untuk melihat informasi desa wisata serta memesan tiket untuk berkunjung ke tempat wisata yang dipilih. Aplikasi dibuat menggunakan Android Studio dengan SQLite sebagai database. Tujuan pembangunan aplikasi adalah sebagai media promosi desa wisata dan pemesanan tiket untuk pariwisata.Kata Kunci : Aplikasi, Informasi, Desa Wisata, Android
Penerapan Model Design Thinking Pada Perancangan Aplikasi Informasi Desa Wisata Kabupaten Bantul Hidayat, Wahyutama Fitri; Malau, Yesni; Purnama, Rachmat Adi; Setiadi, Ahmad
Computer Science (CO-SCIENCE) Vol. 4 No. 2 (2024): Juli 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/coscience.v4i2.3459

Abstract

Tourism actors in the current technological era have implemented information systems. With the rapid growth of tourist villages in Bantul Regency, there is a need for promotion and digital information delivery media. However, in developing digital media it is also necessary to pay attention to aspects of the users who are the target market. The design of the application called sidewi mobile (mobile tourist village information system) is based on user experience and needs, using the Design Thinking methodology which has five stages as follows: Empathize, Define, Ideate, Prototype, and Test. The design of the Sidewi mobile application was created using FIGMA software. This research has direct benefits, namely that it can be used as a benchmark for design needs before the development process. The results of the design are then tested using the usability testing method. Using a user friendly design approach and conducting testing using usability testing with the results of five users being able to complete the testing proves that when it was created using user experience there were no significant difficulties when used and it covered all needs.
Prediksi Kualitas Tidur: Pendekatan Machine Learning yang Mengintegrasikan Faktor Kesehatan dan Lingkungan Putra, Jordy Lasmana; Hidayat, Wahyutama Fitri
Computer Science (CO-SCIENCE) Vol. 4 No. 2 (2024): Juli 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/coscience.v4i2.4737

Abstract

ganguan tidur sangat mempengaruhi kualitas tidur seseorang yang dapat menyebabkan masalah kesehatan yang serius, untuk kalangan lansia kualitas tidur yang buruk dapat menyebabkan tingkat harapan hidup menurun drastis. Banyak sekali faktor-faktor yang dapat mempengaruhi kualitas tidur lansia, yang perlu dilakukan analisis dan prediksi agar dapat meningkatkan kualitas tidur yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi kualitas tidur lansia dengan mengintegrasikan faktor kesehatan dan lingkungan menggunakan pendekatan machine learning, data set yang digunakan adalah data set baru yang ada di website kaggle.com yaitu data National Poll on Healthy Aging (NPHA) yang berisikan wawasan tentang isu kesehatan, perawatan kesehatan, dan kebijakan kesehatan yang memengaruhi orang Amerika berusia 50 tahun ke atas. Metode maching learning, yaitu deep learning dengan algoritma Random Forest digunakan pada penelitian ini dan menunjukkan hasil yang baik dengan nilai akurasi 94,00% dan 44,44% akurasi yang didapatkan dengan menggunakan data latih.