Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.096
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) ISSN: 2252-9063 Jurnal Pseudocode Journal of ICT Research and Applications SINTECH (Science and Information Technology) Journal WIDYA LAKSANA Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Teknomatika (Jurnal Teknologi dan Informatika) INSERT: Information System and Emerging Technology Journal Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi TEKNOSIA
I Md. Dendi Maysanjaya
Universitas Pendidikan Ganesha
Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Transportation Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : information system and emerging technology journal

 1 
SIMOD: Sistem Monitoring Dashboard Konsumsi Daya Peralatan Listrik Rumah Berbasis Internet of Things Saraya, Fashan; Santyadiputra, Gede Saindra; Maysanjaya, I Md. Dendi
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 3 No. 2 (2022)
Publisher : Prodi Sistem Informasi, FTK, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v3i2.50910

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana hasil pengembangan dari Sistem Monitoring Dengan Internet Of Things Untuk Monitoring Konsumsi Daya Peralatan Listrik Di Rumah. Penelitian ini menggunakan metode studi literatur,kemudian di imbangi dengan menggunakan model waterfall yaitu (1) Requirement yang dilakukan dengan cara menganalisa kebutuhan dari pengguna dengan cara melakukan proses observasi secara mendalam,(2) Design di sini merupakan proses untuk merancang sistem monitoring,(3) Implementation, pada tahapan ini peneliti mengintegrasikan semua perangkat, membuat kode program selengkapnya untuk sistem monitoring, (4)Pada tahapan Integration & Testing, pertama - tama peneliti melakukan penggabungan alat-alat monitoring terlebih dahulu dilanjutkan dengan kalibrasi Setelah melakukan proses kalibrasi selanjutnya peneliti melakukan testing ,(5) Selanjutnya Operation & Maintenance yaitu tahapan dimana peneliti akan mengoperasikan system dan alat untuk melihat apa saja yang perlu di perbaiki dan terakhir di tutup dengan menarik kesimpulan. Untuk lebih jelasnya, Tahap pengembangan dan pengujian disini dapat dibagi lagi menjadi beberapa proses yaitu pengumpulan kebutuhan, membangun prototipe, evaluasi, pengkodean prototipe, pengujian prototipe dan proses evaluasi. Jenis pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pengujian blackbox, whitebox, efektivitas serta validitas data. Hasil dari pengujian tersebut didapatkan hasil dari pengujian blackbox dan whitebox sudah berhasil, pengujian efektivitas sebesar 100% dan juga dilakukan pengujian validitas dengan peroleh margin of error sebesar 4,38% yang mengindikasikan bahwa pengujian validitas sudah valid.
Segmentasi Soft Exudate pada Citra Fundus Retina Pasien Diabetic Retinopathy Berbasis U-Net Maysanjaya, I Md. Dendi; Kadek Suwis Satria Atmaja; Sunarya, I Made Gede
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 4 No. 2 (2023)
Publisher : Prodi Sistem Informasi, FTK, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v4i2.59033

Abstract

Diabetic retinopathy merupakan suatu kondisi mata yang terjadi pada orang yang menderita diabetes yang dapat mengakibatkan kehilangan penglihatan dan kebutaan. Kondisi ini terjadi akibat kerusakan pada pembuluh darah dan serabut saraf mata yang disebut exudates. Exudates terdiri dari dua jenis, yaitu hard exudate (HE) dan soft exudate. Penelitian ini difokuskan pada segmentasi soft exudate dengan menggunakan pengolahan citra digital menggunakan metode berbasis deep learning dengan U-Net. Secara garis besar, proses dalam proses segmentasi ini terdiri dari 3 tahap yaitu (1) pre-prosessing adalah tahap untuk memperbaiki citra yang akan digunakan sebelum dilakukan tahap segmentasi agar hasil yang didapatkan lebih optimal, (2) segmentasi adalah tahap untuk melakukan pemisahan soft exudate dengan yang bukan soft exudate dan (3) evaluasi adalah tahap untuk mengetahui performa dari hasil segmentasi yang telah didapatkan. Performa kedua metode dibandingkan dengan menggunakan tiga metrik performansi, yaitu akurasi, sensitifity, dan specificity dengan membandingkan hasil segmentasi dengan groundtruth. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode U-Net menghasilkan rata-rata akurasi 0.99586, sensitifity 0.36203, dan specificity 0.99856 dalam evaluasi hasil performansi skor.
Pendekatan Berbasis U-Net untuk Segmentasi Hard Exudate dalam Citra Fundus Retina I Made Angga Darma Putra; Maysanjaya, I Md. Dendi; Kesiman, Made Windu Antara
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 4 No. 1 (2023)
Publisher : Prodi Sistem Informasi, FTK, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v4i1.59034

Abstract

World Health Organization estimates that globally, 422 million adults over the age of 18 lived with diabetes in 2014. It is also supported by the World Diabetes Foundation estimates that more than 439 million people will be threatened with diabetes by 2030. One of the diseases caused by diabetes is diabetic retinopathy which can cause impaired vision to blindness. Damage to blood vessels and damage to the nerve fibers of the eye are called exudates, which are blood spots containing yellowish-colored fats that have an erratic shape. The types of exudates are divided into two, namely hard exudate and soft exudate. Soft exudate is also known as cotton wool spots and appears with a whitish color with less pronounced edges. While hard exudate occurs due to leakage of proteins and lipid vessels of the retina. The shape appears sharp and bright. To find out where the hard exudate is located in the retinal fundus image, experts or doctors are still looking manually, so it takes a long time to find out location of the hard exudate. Therefore, this research work, contributes to segmenting hard exudate using deep learning, which the method is U-Net. The final result of hard exudates segmentation using U-Net methods is validated with ground truth images by measuring accuracy, sensitivity, and specificity metric score. The results of hard exudate segmentation show for the U-Net metric score is 0.993, 0.454, and 0.997 respectively.
Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Promo Menu pada Kafe Kumpulin Coffee Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization On the Basis of Ratio Analysis (MOORA) Irfanda, Achmad; Maysanjaya, I Md. Dendi; Listartha, I Made Edy
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 4 No. 1 (2023)
Publisher : Prodi Sistem Informasi, FTK, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v4i1.59054

Abstract

Kafe Kumpulin Coffee merupakan salah satu bentuk usaha kuliner yang melayani penjualan makanan dan minuman dengan target market adalah remaja. Peningkatan jumlah pengunjung kafe Kumpulin Coffee yang tidak menentu dapat mengakibatkan kerugian terhadap persediaan bahan baku yang digunakan untuk setiap kali proses produksi berlangsung dikarenakan kafe Kumpulin Coffee harus menyediakan bahan baku untuk setiap menu yang di jual. Oleh karenanya untuk meminimalisir kerugian yang diakibatkan dari adanya bahan baku yang mendekati masa kadaluwarsa dan untuk meningkatkan target penjualan, owner kafe Kumpulin memberikan promo menu. Kurang tepatnya penentuan promo menu berdasarkan target penentuan promo menu maka Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Promo Menu Berbasis Android merupakan solusi yang tepat dan dapat membantu owner kafe Kumpulin Coffee. Basis Android dalam pengembangan sistem ini merupakan bentuk implementasi dengan menyesuaikan lingkungan perangkat keras dan perangkat lunak yang dapat di implementasikan di kafe Kumpulin Coffee. Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Promo Menu ini dikembangkan menggunakan metode MOORA, dan menggunakan metode penelitian Waterfall. Tahapan penelitian menggunakan metode Waterfall dalam penelitian ini terbagi menjadi analisis kebutuhan pengguna terhadap sistem, perancangan user interface, implementasi perangkat lunak (pengkodean), dan yang terakhir yaitu pengujian perangkat lunak. Hasil penelitian ini berupa Sistem Pendukung Keputusan yang mampu memberikan ranking rekomendasi promo menu berdasarkan kriteria yang telah ditentukan oleh owner. Jenis pengujian perangkat lunak yang dilakukan yaitu Black Box Testing, White Box Testing, Uji Akurasi, dan System Usability Scale. Setelah proses pengujian dilakukan dapat disimpulkan bahwa sistem dapat bekerja dan beroperasi dengan baik dan maksimal sesuai rancangan sistem yang telah di rancang sebelumnya.
Penentuan Penerima Penghargaan untuk Pemilah Aktif Bulanan TPS 3R dengan Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realité (ELECTRE) I Gede Riyan Ardi Darmawan; Gede Aditra Pradnyana; I Md. Dendi Maysanjaya
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 4 No. 2 (2023)
Publisher : Prodi Sistem Informasi, FTK, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v4i2.64894

Abstract

Yayan Taksu Tridatu dari Desa Ped mengembangkan program kerja TPS 3R untuk meningkatkan partisipasi masyarakat dalam menangani sampah. Program ini mendorong pemilah sampah aktif dengan memberikan penghargaan bulanan. Dalam penelitian ini, metode Elimination Et Choix Traduisant Ia Realite (ELECTRE) digunakan untuk mengembangkan modul sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi keputusan dengan cepat dan tepat. Penelitian ini menggunakan metode ELECTRE dengan model System Development Life Cycle (SDLC) dan model Waterfall sebagai model pengembangannya. Penelitian ini menggunakan beberapa metode pengujian, yaitu White Box Testing teknik Basic Path Testing, Black Box Testing teknik Boundary Value Analysis dan uji kesesuaian hasil rekomendasi. Penelitian ini menggunakan data anggota TPS 3R Yayasan Taksu Tridatu sebanyak 107 orang, pada bulan Februari sampai Desember 2021. Penelitian ini menghasilkan modul sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima penghargaan bagi pemilah aktif bulanan pada TPS 3R Yayan Taksu Tridatu. Dengan pengujian kesesuaian rekomendasi menghasilkan nilai kesesuaian sebesar 9,09% dan nilai perbedaan sebesar 91,01%. Hasil ini disebabkan oleh proses perbandingan alternatif yang menjadi karakteristik metode ELECTRE.
Prediksi Hasil Tender Pengadaan Barang dan Jasa pada Bagian Pengadaan Barang dan Jasa Sekretariat Daerah Buleleng dengan Algoritma C5.0 I Gede Agus Krisna Perdana; Listartha, I Made Edy; Maysanjaya, I Made Dendi
INSERT : Information System and Emerging Technology Journal Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : Information System Study Program, Faculty of Engineering and Vocational, Undiksha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/insert.v5i2.76837

Abstract

Pengadaan barang dan jasa adalah salah satu program pemerintah untuk memenuhi kebutuhan akan suatu barang dan jasa oleh suatu Kementrian, Lembaga, atau Perangkat Daerah dengan melalui sebuah metode dan proses agar mencapai kesepakatan harga, waktu dan lainnya untuk memenuhi tujuan dari pengadaan barang dan jasa. di Bagian Pengadaan Barang dan Jasa Sekretariat Daerah Buleleng, setiap tahunnya terdapat paket tender yang gagal karena berbagai faktor yang menyebabkan gagalnya tujuan pembangunan kota dan menjadi isu transparansi penggunaan anggaran pemerintah yang dapat berpengaruhnya pandangan masyarakat terhadap pemerintah. Oleh karena itu datanya perlu digali lebih dalam atau data mining dengan tujuan memprediksi hasil tender sebagai manajemen risiko dalam pengadaan barang dan jasa di BPBJ Sekretariat Daerah Buleleng untuk perencanaan pengadaan barang dan jasa yang lebih efektif dan efesien. Algoritma C5.0 adalah salah satu algoritma yang dapat memproses data hasil tender dengan memproses dataset ke dalam bentuk pohon keputusan yang membentuk aturan-aturan untuk membantu dalam pengambilan keputusan dalam pengadaan tender di BPBJ Sekretariat Daerah Buleleng. Dengan tambahan metode attribute selection dan oversampling, performa terbaik yang didapatkan dari hasil pengujian 3 (tiga) jenis k-fold cross validation yaitu pada 5-fold menghasilkan performa accuracy 0.703152633, precision 0.688464330, recall 0.761427203, dan AUC score 0.703194444, pada 7-fold menghasilkan performa accuracy 0.708044382, precision 0.706945844, recall 0.742024965, dan AUC score 0.708044382, dan pada 10-fold menghasilkan performa accuracy 0.741379310, precision 0.716926571, recall 0.799029680, dan AUC score 0.741343226.
Co-Authors Ali Djamhuri Anak Agung Istri, Callysta Athalia Cahyadi, Kadek Wawan Dessy Seri Wahyuni Dharma Putra, I Gede Wira Driya, Putu Dhanu E. Elsa Herdiana Murhandarwati Gede Aditra Pradnyana Gede Saindra Santyadiputra, Gede Saindra Gede Surya Mahendra Hanung Adi Nugroho I Gede Agus Krisna Perdana I Gede Mahendra Darmawiguna I Gede Riyan Ardi Darmawan I Gede Rusdy Mahayana Putra I Gusti Ayu Agung Diatri Indradewi I Made Angga Darma Putra I Made Ardwi Pradnyana I Made Edy Listartha I Made Gede Sunarya Irfanda, Achmad Kadek Suwis Satria Atmaja Komang Jepri Kusuma Jaya Komang Pramayasa Kusumadewi, Ni Made Ayu Mita Made Satria Wibawa Made Windu Antara Kesiman Muhammad Ridwan Nababan, Elma Regina Ni Putu, Ana Rainita Noor Akhmad Setiawan Putu Hendra Suputra Putu Setiari, Gusti Ayu Putu Yudia Pratiwi Saraya, Fashan Sudiasta Putri, Nyoman Dinda Indira Walhidayah, Irfan Widhia K.Z Oktoeberza Yasa, I Gede Agus Sukariana