Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.439
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) ISSN: 2252-9063 Jurnal Sains dan Teknologi JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Journal of ICT Research and Applications Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Network Engineering Research Operation [NERO] Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control JUTIK : Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer SINTECH (Science and Information Technology) Journal RESEARCH : Computer, Information System & Technology Management Jurnal ULTIMATICS WIDYA LAKSANA Journal of Education Technology International Journal of Natural Science and Engineering Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) INSERT: Information System and Emerging Technology Journal
Gede Aditra Pradnyana
Universitas Pendidikan Ganesha
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Social Sciences Other

Published : 104 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Jurnal Ilmu Komputer

 1 
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI AUTOMATED DOCUMENT INTEGRATION DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA COMPLETE LINKAGE AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING Gede Aditra Pradnyana
Jurnal Ilmu Komputer Vol 5 No 2: September 2012
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (663.334 KB)

Abstract

Salah satu cara yang umum digunakan untuk memperoleh informasi adalah dengan membacabeberapa dokumen yang membahas topik yang sama. Walaupun cara ini merupakan yang palingmudah namun pada pelaksanaannya banyak menghabiskan waktu. Penggunaan suatu sistemautomated document integration yang membantu menemukan kalimat penting dari masing-masingdokumen akan menghemat waktu serta tenaga yang diperlukan. Keluaran dari sistem yangdikembangkan dalam penelitian ini adalah suatu dokumen yang dibentuk dari integrasi (cluster)kalimat-kalimat dari dokumen asli.Kesamaan dokumen yang akan diintegrasikan ditentukan oleh cosine similarity. Sistemkemudian menghitung TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) masing-masing kalimatpada dokumen. TF-IDF merupakan bobot dari suatu kalimat yang mencerminkan tingkat kepentingandari kalimat pada suatu dokumen serta terhadap kalimat-kalimat lain pada dokumen yang berbeda.Kalimat-kalimat yang memiliki kesamaan yang tinggi kemudian digabungkan secara agglomerativehierarchical menggunakan metode complete linkage. Hasil uji coba memperlihatkan 75% respondenmenyatakan keluaran sistem adalah benar.
METODE WEIGHTED MAXIMUM CAPTURING UNTUK KLASTERISASI DOKUMEN BERBASIS FREQUENT ITEMSETS Gede Aditra Pradnyana; Arif Djunaidy
Jurnal Ilmu Komputer Vol 6 No 2: September 2013
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (644.405 KB)

Abstract

Document clustering based on frequent itemsets is one of the new document clustering method that can be usedto overcome the problem of high-dimensional space of the document being clustered. Maximum capturingtechnique is one document clustering algorithm based frequent itemsets that can generate better clusteringquality compared to those produced by other similar algorithms. The maximum capturing technique still has thelack or weakness, ie: not accounting for the weight of a word (item) in the calculation of frequent itemsets whenthe document similarity and the cluster formation process does not take into account the global information ofthe cluster previously formed. In this research developed a new method for clustering documents based frequentitemset namely weighted maximum capturing method (WMC), to correct deficiencies maksimum capturingaccuracy so that the quality of document clustering results can be improved. In the weighted maximumcapturing method, document similarity is computed by combining the cosine similarity method and Jaccardcoefficient based on the same number of frequent itemsets owned so that the weight of items in itemsets can betaken into account, while in the process of constructing cluster adapted single linkage agglomerativehierarchical clustering algorithm. Experimental results show the value of F-measure and purity of WMC methodis better than the earlier method, that is equal to 0.723 for the F-measure with improvement ratio of 2.8% and apurity value of 0.73 with improvement ratio 3.3%.
Kombinasi Metode Naive Bayes dan K-Medoid dalam Memprediksi Penjurusan Siswa di Sekolah Menengah Atas Devi Dwi Hariyanti; Gede Aditra Pradnyana; I Gede Mahendra Darmawiguna
Jurnal Ilmu Komputer Vol 14 No 2 (2021): Jurnal Ilmu Komputer
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JIK.2021.v14.i02.p03

Abstract

Penjurusan merupakan suatu proses penempatan atau penyaluran dalam pemilihan program pengajaran kepada siswa. Tujuan dari penentuan penjurusan itu sendiri adalah agar kelak dikemudian hari pelajaran yang diberikan kepada siswa lebih terarah. SMA Laboratorium Undiksha memiliki permasalahan dalam penentuan penjurusan dan pembagian kelas siswa. Proses penentuan jurusan membutuhkan waktu yang cukup lama, masih menggunakan perhitungan manual di excel dalam menentukan penjurusan siswa.. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan Pengembangan Sistem Prediksi Penjurusan Kelas Siswa Menggunakan Kombinasi Metode Naive Bayes Dan K-Medoid. Ada 22 kriteria yang digunakan dalam penentuan jurusan kelas siswa yaitu, jenis kelamin, nilai raport semester 3 sampai dengan semester 5, nilai matematika semester 3 sampai dengan semester 5, nilai ipa semester 3sampai dengan semester, nilai ips semester 3 sampai dengan semester 5, nilai bahasa indonesia semester 3 sampai dengan semester 5, nilai bahasa inggris semester 3 sampai dengan semester 5, minat siswa 1, minat siswa 2 dan minat orang tua. Berdasarkan hasil perhitungan kinerja metode, didapatkan nilai akurasi sebesar 76% yang menunjukkan bahwa metode yang digunakan memiliki nilai akurasi yang cukup baik dalam memprediksi jurusan siswa. Precision yang dihasilkan sebesar 84,33% menunjukkan kategori data yang diklasifikasi telah sesuai dengan kategori yang sebenarnya. Recall yang dihasilkan sebesar 70,67% menunjukkan tingkat keberhasilan metode dalam mengenali suatu kategori sudah baik.
Co-Authors ., I Dewa Gede Angga Sitangga Putra ., I Gede Herri Yudiana Sucitra ., I Kadek Supriandana ., I Made Agus Oka Wijaya ., I Putu Aditya Narayana ., Kadek Adi Sidiantara ., Pande Komang Saputra A. A. Gede Yudhi Paramartha Achmad Yogie Setiawan Adityastika, Putu Angga Adnyana, Gede Ari Adnyani, Ni Luh Putu Sri Agus Aan Jiwa Permana Agus Ari Premana Agus Kamiana Agus Seputra I Ketut Arif Djunaidy Arya, Ketut Brahma, A.A. Gede Raka Wahyu Candra Sulistyawati Darma, Komang Agus Satia Devi Dwi Hariyanti Dewa Gede Hendra Divayana, Dewa Gede Hendra Dewantara, Ari Indrawan Dewi, Ni Putu Sri Indra Padma Dharma Putra, I Gede Wira Didit Kurniawan Driya, Putu Dhanu Fahrul Rizal, Fahrul Gede Saindra Santyadiputra Gede Saindra Santyadiputra Gede Saindra Santyadiputra, Gede Saindra Gede Saindra Santyadiputra, S.T., M.Cs . Gede Yogi Wiryawan Hartini, Nyoman Sugi Hartini, Nyoman Sugi Hartini, Ria I Dewa Gede Angga Sitangga Putra . I Gede Dedy Prasetia I Gede Herri Yudiana Sucitra . I Gede Mahendra Darmawiguna I Gede Riyan Ardi Darmawan I Gede Rusdy Mahayana Putra I Kadek Ary Prahayuda I Kadek Arya Budi Artana I Kadek Supriandana . I Ketut Resika Arthana I Komang Agus Suryantara I Komang Ari Mogi I Made Agus Oka Wijaya . I Made Ardwi Pradnyana I Made Dedi Suardika I Made Edy Listartha I Made Putrama I Made Windu Antara Kesiman I Made Yoga Prasada I Md. Dendi Maysanjaya I Putu Aditya Narayana . I Putu Andika Subagya Putra I Putu Dedy Wira Darmawan I Putu Gede Hendra Suputra Ida Bagus Nyoman Pascima Ida Bagus Putu Suarma Putra Ign Edo Paska Kadek Adi Sidiantara . Kadek Krisna Kadek Yota Ernanda Aryanto Kamiana, Agus Ketut Agustini Ketut Arya Komang Aditya Pratama Komang Aditya Pratama Komang Agus Satia Darma Komang Sudana Yasa Pande Komang Sudana Yasa Pande Komang Wisnu Baskara Putra Kusumadiputra, Made Novta Luh Putu Eka Damayanthi, Luh Putu Eka M.Cs ., Gede Saindra Santyadiputra, S.T., M.Cs M.Cs S.Kom I Made Agus Wirawan . Made Aristia Prayudi Made Novta Kusumadiputra Made Windu Antara Kesiman Made Windu Antara Kesiman Mogi, I Komang Ari Ni Komang Arie Suwastini Ni Made Rai Wisudariani Ni Made Sthiti Nur Hita Ni Nyoman Sugihartini Ni Putu Sri Indra Padma Dewi Nur Hita, Ni Made Sthiti P. WAYAN ARTA SUYASA Pande Komang Saputra . Paska, Ign Edo Prahayuda, I Kadek Ary Prasada, I Made Yoga Prasetia, I Gede Dedy Premana, Agus Ari Purnandita, Ida Bagus Putra, I Gusti Kade Ari Satria Putra, Komang Wisnu Baskara Putu Angga Adityastika Putu Moni Lestari Putu Setiari, Gusti Ayu Ria Hartini Samgraha, Kadek Dwi Loka Sasmita, Ade Suardika, I Made Dedi Suarma Putra, Ida Bagus Putu Sulistyawati, Candra Sunarya, I Made Arisetiawan Sunarya, I Made Arisetiawan Suryantara, I Komang Agus Yogi Aditya Yunita Purnama Sari Yunita Purnama Sari