Articles
<![CDATA[Peningkatan Transparansi Tata Kelola Keuangan Desa melalui Pengembangan Sistem Berbasis Web dengan Menerapkan Model Agile ]]>
<![CDATA[Septiano Cepeda Da Costa]]>;
<![CDATA[Galet Guntoro Setiaji]]>;
<![CDATA[Ahmad Rifa'i]]>
<![CDATA[ Bulletin of Computer Science Research Vol. 6 No. 1 (2025): December 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47065/bulletincsr.v6i1.821
<![CDATA[This research discusses village financial management as a primary aspect in supporting village progress and community welfare. Transparent and effective budget management is crucial for ensuring that village funds are utilized optimally for development programs. However, several obstacles persist, including delays in financial reporting and limited access to information for residents. The purpose of this research is to design and develop a web-based village financial information system using the Laravel framework and an Agile methodology to improve transparency, data accessibility, and the effectiveness of real-time financial reporting. The Agile method was selected for its iterative and collaborative development process, which is responsive to user needs. This approach allows both residents and village officials to participate actively in the development process, ensuring the resulting system serves as a viable solution to existing problems. Functional testing results using the Black Box method indicate that the system facilitates easier financial reporting, provides accurate data presentation, and supports accountability in village fund management. This system is expected to increase community participation in budget oversight and serve as a technological solution for the digitalization of village financial management. Ultimately, this system aims to make village budget management transparent, fast, and accessible to all residents at any time, thereby fostering community trust and engagement in village development.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI METODE SCRUM PADA APLIKASI WEB MANAJEMEN PEMBAYARAN KOS BERBASIS LARAVEL DAN FILAMENT ]]>
<![CDATA[Rio Eko Saputro]]>;
<![CDATA[Galet Guntoro Setiaji]]>;
<![CDATA[Ahmad Rifa'i]]>
<![CDATA[ Information System Journal Vol. 8 No. 02 (2025): Information System Journal (INFOS) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Amikom Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24076/infosjournal.2025v8i02.2283
<![CDATA[Penelitian ini mengajukan solusi atas kendala operasional dalam manajemen kos konvensional melalui perancangan sebuah aplikasi web terintegrasi yang memusatkan fungsi pembayaran dan penanganan keluhan. Proses pengembangan mengadopsi metodologi Scrum dengan tumpukan teknologi modern: framework Laravel sebagai fondasi, toolkit Filament untuk akselerasi pembangunan antarmuka, dan library Filament Shield untuk implementasi kontrol akses berbasis peran. Hasil akhir penelitian adalah platform fungsional dengan arsitektur dua peran: peran Admin difasilitasi dengan dasbor analitik dan kontrol manajerial penuh, sementara peran User Kos memperoleh antarmuka yang terfokus untuk menyederhanakan interaksi pembayaran dan keluhan melalui widget informatif. Secara konklusif, sistem yang dikembangkan ini mampu meningkatkan transparansi manajerial dan kenyamanan penghuni, sekaligus memvalidasi kombinasi metodologi dan teknologi yang dipilih sebagai model implementasi yang praktis untuk mendukung digitalisasi sektor properti skala kecil.]]>
<![CDATA[GA-SVM Wrapper Feature Selection untuk Penanganan Data Berdimensi Tinggi ]]>
<![CDATA[Ahmad Rifa'i]]>;
<![CDATA[Joko Suntoro]]>;
<![CDATA[Galet Guntoro Setiaji]]>
<![CDATA[ Jurnal Transformatika Vol. 21 No. 2 (2024): Januari 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Teknologi Informasi Universitas Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26623/transformatika.v21i2.8886
<![CDATA[Peningkatan data dalam beberapa tahun terakhir ini mengalami peningkatan yang sangat signifikan karena penggunaan sosial media dan peralihan menjadi era digital. Teknik untuk pengolahan data menjadi informasi yang berguna dinamakan dengan data mining. Namun masalah yang terjadi ketika menerapkan data mining, khususnya metode klasifikasi adalah data berdimensi tinggi karena data berdimensi tinggi mempengaruhi hasil evaluasi dalam klasifikasi menjadi rendah. Data berdimensi tinggi didefinisikan sebagai data dengan jumlah fitur yang banyak dan kompleks, kompleksitas fitur mengakibatkan sulitnya memilih subset fitur yang optimal karena terdapat fitur yang tidak relevan. Dalam penelitian ini akan digunakan teknik wrapper dengan menerapkan metode metaheuristik yaitu algoritma genetika (GA) untuk pemilihan subset fitur agar lebih optimal, dan algoritma pengklasifikasi yang digunakan adalah algoritma Support Vector Machine (SVM), metode ini disebut dengan GA-SVM WFS. Hasil akurasi metode GA-SVM WFS lebih tinggi dibandingkan dengan metode SVM, dengan rata-rata hasil akurasi masing-masing sebesar 0,902 dan 0,874. Dalam penelitian ini terdapat perbedaan secara signfikan antara metode GA-SVM WFS dan metode SVM setelah dilakukan uji paired t-test dengan nilai p-value sebesar 0,01 dengan nilai α sebesar 0,05.]]>
<![CDATA[Random State Parameter Undersampling untuk Penanganan Data dengan Kelas Tidak Seimbang pada Algoritme Random Forest ]]>
<![CDATA[Galet Guntoro Setiaji]]>;
<![CDATA[Joko Suntoro]]>;
<![CDATA[Ahmad Rifa'i]]>
<![CDATA[ Jurnal Transformatika Vol. 21 No. 2 (2024): Januari 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Teknologi Informasi Universitas Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26623/transformatika.v21i2.8901
<![CDATA[Algoritme Random Forest (RF) sangat populer digunakan pada metode klasifikasi karena waktu learning yang cepat, mampu melakukan pembobotan pada variabel, dan kinerja yang sangat baik pada dataset berukuruan besar, namun algoritme RF mempunyai performa yang buruk saat menangani data dengan kelas tidak seimbang. Data dengan kelas tidak seimbang adalah jumlah data pada kelas tertentu lebih banyak dibandingkan dengan jumlah data pada kelas lainnya. Undersampling (US-RF) adalah salah satu metode yang digunakan untuk penanganan data dengan kelas tidak seimbang, namun metode undersampling akan memilih dan mereduksi data secara acak pada kelas mayoritas sehingga berakibat hilangnya data yang berpotensi berguna. Untuk menghindari hilangnya data yang berpotensi berguna tersebut karena dipilih secara acak, maka akan diterapkan penetapan nilai random state pada metode undersampling. Metode yang diusulkan diberi nama random state parameter undersampling Random Forest (RSUS-RF). Dalam penelitian ini akan dibandingkan antara metode RF, US-RF dan RSUS-RF. Hasil penelitian menunjukkan nilai rata-rata akurasi metode RSUS-RF lebih tinggi dibandingkan dengan metode RF dan US-RF dengan nilai rata-rata akurasi metode RSUS-RF sebesar 0.8259, sedangkan nilai rata-rata akurasi metode RF dan metode US-RF sebesar 0.8035 dan 0.7945. Serta terdapat perbedaan secara signifikan diantara ketiga metode tersebut ketika diuji menggunakan Friedman Test dengan nilai p-value adalah 0.005. ]]>
<![CDATA[Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Clustering Harga Beras di Provinsi Jawa Tengah ]]>
<![CDATA[Galet Guntoro Setiaji]]>;
<![CDATA[Astrid Novita Putri]]>;
<![CDATA[Dinar Anggit Wicaksana]]>
<![CDATA[ Jurnal Transformatika Vol. 22 No. 1 (2024): July 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Teknologi Informasi Universitas Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26623/transformatika.v22i1.10092
<![CDATA[Beras merupakan komoditas pangan utama bagi masyarakat di Indonesia khususnya di Jawa Tengah. Sebagai kebutuhan pokok, ketersediaan dan harga beras sangat mempengaruhi stabilitas ekonomi dan kesejahteraan masyarakat. Oleh karena itu, pemantauan dan analisis harga beras menjadi hal yang sangat penting. Salah satu hal dalam memahami harga beras adalah dengan melakukan clustering atau pengelompokan harga berdasarkan harga eceran beras medium. Clustering dapat memberikan gambaran lebih jelas variasi harga di jawa tengah metode yang digunakan yaitu K-Means dan K-Medoid dengan membandingkan metode tersebut diharapkan mendapatkan informasi detail dan pola harga beras di berbagai daerah. Hasil yang didapatkan bahwa validitas DBI K-Means dengan K=3 dan K=5 lebih unggul dari pada menggunakan K-Medoids.]]>
<![CDATA[Optimasi Clustering K-Means Menggunakan Algoritma Genetika Dengan Data View Dan Like Di Tiktok ]]>
<![CDATA[Galet Guntoro Setiaji]]>;
<![CDATA[Krida Pandu Gunata]]>;
<![CDATA[Galih Setiarso]]>
<![CDATA[ Jurnal Transformatika Vol. 22 No. 2 (2025): January 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Teknologi Informasi Universitas Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26623/y2tedy77
<![CDATA[K-Means merupakan algoritma yang sering digunakan untuk melakukan pengelompokkan atau sering juga disebut clustering. Dengan menentukan pusat centroid awal secara random pada algoritma K-Means akan ditingkatkan performanya menggunakan Algoritma Genetika (GA). Menggunakan data set publik di Kaglle, berupa data set tiktok dimana jumlah view dan like dengan record data sebanyak 19.084 setelah dilakukan pembersih data. Yang akan diuji dengan melakukan performa clustering K-Means dengan Algoritma Genetika. Dan untuk validitas nya nanti menggunakan Davis Boulden Index, dimana hasil validitas DBI ini nanti akan meningkatkan performance K-Means dengan menambahkan Algoritma Genetika. Dengan pengujian K-Means dengan jumlah k=3, k=4 dan k=5 menghasilkan masing-masing validitas DBI 0,64 ; 0,79 dan 0,72. Sedangkan untuk algoritma K-Means dengan peningkatan performa menggunakan GA didapatkan validitas dengan masing-masing DBI sebagai berikut 0,45 ; 0,40 dan 0,60. Dengan hasil penelitian menghasilkan bahwa peningkatan performa K-Means dengan menggunakan GA memberikan hasil validitas lebih kecil dari pada hanya menggunakan perhitungan KMeans saja.]]>
<![CDATA[KOMPARASI METODE CLUSTERING K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS UNTUK MEMPREDEKSI KETEPATAN WAKTU LULUS ]]>
<![CDATA[Galet Guntoro Setiaji]]>;
<![CDATA[Khoirudin Khoirudin]]>;
<![CDATA[Vensy Vydia]]>
<![CDATA[ Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 3 No. 1 (2019): Mei (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26623/jprt.v15i1.1488
<![CDATA[Metode data mining merupakan metode yang banyak digunakan oleh peneliti untuk mencari sebuah informasi dari sebuah kumpulan data-data, penelitian ini menggunakan object data lulusan mahasiswa Universitas Semarang. Data yang kita ambil yaitu dari jurusan Teknik Elektro dan Teknik Sipil.Dengan menggunakan metode data mining terutama algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means dapat mengidentifikasi ketepatan lulusan di jurusan Teknik Elektro dan Teknik Sipil. Dimana ada tiga cluster yaitu tepat waktu, tidak tepat waktu dan over studi.Dari hasil penelitian dihasilkan validitas K-Means lebih kecil dan lebih baik, dengan validitas DBI sebesar 2.022, sedangkan FCM dengan validitas XBI didapatkan validitas sebesar 11.948. Dengan kesimpulan lulusan lama studi 4 tahun lebih 2 bulan dengan IPK rata-rata 3.13, sedangkan lama studi 4 tahun dengan ipk 3.42, dan untuk mahasiswa dengan lama studi 5 tahun lebih rata-rata ipk 2.88.]]>
<![CDATA[PENGGUNAAN METODE K-MEANS PADA ANALISA DAN KLASIFIKASI CAPRES 2019 DI TWITTER ]]>
<![CDATA[Ahmad Rifa i]]>;
<![CDATA[Galet Guntoro Setiaji]]>;
<![CDATA[Vensy Vydia]]>
<![CDATA[ Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 3 No. 1 (2019): Mei (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26623/jprt.v15i1.1489
<![CDATA[Media sosial merupakan wadah untuk mencurahkan kata-kata melalui tulisan pada dunia maya (online), sehingga pada nantinya akan dapat dilihat oleh banyak orang baik yang dikenal maupun tidak dikenal. Twitter merupakan jejaring sosial atau media sosial yang memiliki teks terbatas, yaitu memiliki Panjang teks sebanyak 280 karakter. Metode crawling merupakan metode yag digunakan untuk pengambilan data dari media sosial yang dapat digunakan sebagai developer application.Crawling data pada media sosial twitter ini menggunakan aplikasi spyder python 3.7 yang berada didalam aplikasi anaconda. Dengan aplikasi tersebut akan di dapatkan data-data berkenaan dengan capres 2019. data-data tersebut akan diolah menggunakan metode K-Means. Setelah dilakukan pengolahan data menggunakan K-Means di dapatkan untuk cluster 1 (Jokowi) muncul sebanyak 3 kali sedangkan untuk cluster 2 (Prabowo) muncul sebanyak 1 kali.]]>
<![CDATA[Pelatihan Editing Video Guru SMK Walisongo Dengan Adobe Premier ]]>
<![CDATA[Basworo Ardi Pramono]]>;
<![CDATA[Galet Guntoro Setiaji]]>;
<![CDATA[Ahmad Rifa'i]]>
<![CDATA[ TEMATIK Vol. 1 No. 2 (2021): Juli ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26623/tmt.v1i2.2549
<![CDATA[The development of technology in this modern era is very fast, currently technology has provided many benefits in advancing in various aspects. This development is not only in a matter of years, months or days, but hours, even minutes or seconds, especially in relation to information and communication technology supported by electronic technology. The use of technology by humans to help complete work is a necessity in life. The development of this technology must also be followed by developments in Human Resources (HR). The concept of service will teach vocational teachers who have minimal knowledge in the field of video editing. The video editing training with Adobe Premiere is expected to be a learning tool to create content for the learning of Walisongo Vocational School teachers. This training activity is carried out at the Walisongo Vocational School Lab and is supported by a question and answer session, a practicum module will also be given to each training participant. The purpose of implementing this community service is to increase the creativity of the Walisongo Vocational School teachers who will create learning content for their students. From the implementation of community service, it is hoped that it can improve skills and creativity by using Adobe Premiere software, so that later when they create interactive and interesting learning content, either making videos to be given to students or uploaded on YouTube and they can have an in-depth understanding of multimedia, especially the field. video editing with adobe premiere.]]>
<![CDATA[Pelatihan Editing Video Guru SMK Walisongo Dengan Adobe Premier ]]>
<![CDATA[Basworo Ardi Pramono]]>;
<![CDATA[Galet Guntoro Setiaji]]>;
<![CDATA[Ahmad Rifa i]]>
<![CDATA[ TEMATIK Vol. 1 No. 1 (2021): Januari ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Semarang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26623/tmt.v1i1.2551
<![CDATA[The development of technology in this modern era is very fast, currently technology has provided many benefits in advancing in various aspects. This development is not only in a matter of years, months or days, but hours, even minutes or seconds, especially in relation to information and communication technology supported by electronic technology. The use of technology by humans to help complete work is a necessity in life. The development of this technology must also be followed by developments in Human Resources (HR). The concept of service will teach vocational teachers who have minimal knowledge in the field of video editing. The video editing training with Adobe Premiere is expected to be a learning tool to create content for the learning of Walisongo Vocational School teachers. This training activity is carried out at the Walisongo Vocational School Lab and is supported by a question and answer session, a practicum module will also be given to each training participant. The purpose of implementing this community service is to increase the creativity of the Walisongo Vocational School teachers who will create learning content for their students. From the implementation of community service, it is hoped that it can improve skills and creativity by using Adobe Premiere software, so that later when they create interactive and interesting learning content, either making videos to be given to students or uploaded on YouTube and they can have an in-depth understanding of multimedia, especially the field. video editing with adobe premiere.]]>
