Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.601
P-Index
This Author published in this journals
All Journal snimed Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan PengabdianMu: Jurnal Ilmiah Pengabdian kepada Masyarakat JISA (Jurnal Informatika dan Sains) TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi JUTECH : Journal Education and Technology JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Mekongga: Jurnal Pengabdian Masyarakat
Fadil Indra Sanjaya
Universitas Teknologi Yogyakarta
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
Anotasi Wilayah Melanoma dengan Komputasi Ekstraksi Ciri Pengolahan Citra PH2 Heksaputra, Dadang; Sanjaya, Fadil Indra
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2018
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kanker menjadi penyebab utama kematian dan terus mengalami kenaikan. Berdasarkan data statistik, kematian diakibatkan kanker tergolong tinggi. Hasil investigasi dan pengujian instrumen kuesioner dasar oleh badan penelitian kesehatan didapati sejumlah 1,4% penduduk Indonesia menderita kanker. Media Indonesia (2017) memberitakan melanoma merupakan jenis penyakit paling mematikan. Penyebaran melanoma tergolong sangat cepat menyerang organ lain. Sel kanker melanoma menyerang bagian sel warna kulit atau dikenal dengan sel melanosit. Melanoma dikategorikan sebagai jenis kanker ganas. Telah ditemui 119 kasus melanoma sejak 2005. Melanoma menjadi sebab dari 75% kematian pada kanker kulit.Pada penelitian anotasi wilayah melanoma dengan komputasi ekstraksi ciri pengolahan citra dermatologi akan dilakukan penerapan algoritma berdasarkan analisis model. Anotasi wilayah melanoma dengan komputasi ekstraksi ciri pengolahan citra dermatologi PH2 melalui beberapa tahapan. Tahapan tersebut meliputi 1) penyiapan sumber referensi jurnal/buku, 2) pembuatan design interface & perancangan sistem, 3) implementasi pemrograman dari hasil perancangan design. Tahap pengujian anotasi wilayah melanoma dengan komputasi ekstraksi ciri pengolahan citra dermatologi PH2 menggunakan metode single decision threshold (one feature) dengan fiturnya berupa daerah segmentasi penyakit. Pengujian dan validasi ini dilakukan oleh gold standard pakar dermatologi (ground truth). Pengujian lebih ditekankan pada hasil kinerja dengan single decision threshold (one feature) dan reaksi sistem bug pada aplikasi. Tahap perawatan memastikan tidak terdapat kesalahan dalam pengembangan sistem.Nilai dari gold standar sebagai pembanding hasil analisis dengan kinerja sistem menunjukan hasil relatif baik. Rata-rata validasi pengujian menunjukan presentase 96.41%. Hasil ini membuktikan model dapat digunakan untuk segmentasi wilayah kanker melanoma. Pendekatan model anotasi wilayah melanoma dengan komputasi ekstraksi ciri pengolahan citra dermatologi sebagai alternatif untuk membantu ahli klinis khususnya bidang dermatologi penyakit kulit melanoma.
Prediksi Rerata Harga Beras Tingkat Grosir Indonesia dengan Long Short Term Memory fadil indra sanjaya; Dadang Heksaputra
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 7 No 2 (2020): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v7i2.388

Abstract

Fluctuations in prices of food staples, especially rice price which is uncontrolled, have an impact on losses for producers and consumers. To be able to bridge these problems requires the right decision making. Prediction is one element that can be used in supporting the right decision making. Predictions in decision making are based on existing data in the present and the past so that they can be used to describe conditions that are in line with the objectives to be achieved. With accurate rice price predictions, it is expected that decision makers will be able to decide on good policies or take preventive actions to minimize losses. In this study examines the prediction of rice prices at the Indonesian wholesale level using the Recurrent Neural Network Long Short Term Memory (RNN LSTM) approach. In this study, the data used is the average rice price at the Indonesian Wholesale / Wholesale Trade Year 2010-2020 obtained from the Indonesian statistical center. The results obtained from this study indicated that LSTM method can be used to predict the price of rice at the Indonesian wholesale level quite well.
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Mengukur Permintaan Produk Pada e-Commerce dengan Fuzzy Inference System: (Studi Kasus Orebae.com) Fadil Indra Sanjaya; Dadang Heksaputra; Muhammad Fachrie; Sulistyo Dwi Sancoko; Nuzula Afini; Zahra Septa Hati
J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan Vol 7, No 1 (2022): MARET
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Pasuruan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37438/jimp.v7i1.404

Abstract

Measuring product demand is an important process for e-commerce companies to assess product viability in the future production. Measuring product demand can assist e-commerce companies to produce and developing new products based on market potential. Decision maker usually only using their best seller product as indicator to estimate future market trend. But in the fact future market trend will not only based on best seller product, but also there several criteria which is needs attention too. In order to use several criteria to estimate market trend, need some analysis so it will take a long time. With Decision Support System (DSS), decision making will be easier and faster. In this research the DSS takes into consideration the following input variables:  Total Sales (TS), Rating (R), Viewed (V), Total Comments (TC) and output Product Demand (PD). Once the Fuzzy Inference System model has been developed, an assessment of the variables is made through testing 1-years data, which allows verifying how the variables behave in the system under study, and their impact on the output variables. Through the application of Fuzzy Inference System in DSS regarding the modeling several criteria that impact product demand, it is possible to increased efficiency and maximizing profitKeyword— DSS, Fuzzy Inference System, Tsukamoto, e-Commerce, Product Demand
Inovasi Naive Bayes Classifier dalam Prediksi Rating Game untuk Pengalaman Gaming yang Lebih Menarik Febri Liantoni; Dini Erlinawati; Yuliana Rizki Ikhsanty; Fadil Indra Sanjaya; Mulia Sulistiyono
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 11, No 3 (2023)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v11i3.67228

Abstract

Ada beberapa jenis game yang muncul dan dibuat untuk menarik perhatian para gamers. Beberapa permainan mampu mengobati rasa lelah, panik, sedih, bosan, dan kebanyakan mengisi waktu luang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menerapkan metode Naive Bayes Classifier yang inovatif dalam prediksi rating game. Dengan menggunakan pendekatan yang memberikan rekomendasi rating yang akurat untuk setiap permainan yang akan dirilis, dengan tujuan meningkatkan pengalaman gaming pengguna. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mencakup informasi tentang game-game yang telah dirilis sebelumnya, termasuk rating yang diberikan oleh para pengguna. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode Naive Bayes Classifier yang dikembangkan kami memiliki kinerja yang baik dalam memprediksi rating game. Penelitian ini memiliki potensi untuk meningkatkan pengalaman gaming pengguna dengan memberikan rekomendasi rating yang akurat. Dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier yang inovatif diharapkan dapat membantu pengguna dalam membuat keputusan yang tepat tentang permainan yang akan mereka mainkan.
Precision Marketing Model using Decision Tree on e-Commerce Case Study Orebae.com Fadil Indra Sanjaya; Anna Dina Kalifia
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 7 No 5 (2023): October 2023
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v7i5.4531

Abstract

The development of the industrial world towards industry 4.0 has resulted in changes in the lifestyle of the wider community in carrying out their activities through digital media, one of which is shopping. This has an impact on the emergence of many business actors in the e-Commerce field, which brings its own challenges to stay alive and face the competition. The demands for innovation in competitive competition are also increasingly diverse with various approaches ranging from technology, social science, management science, and even artificial intelligence. One form of innovation that is widely carried out by e-Commerce today is looking for an ideal and effective form of marketing, where the form of marketing itself is considered less able to accommodate e-Commerce needs. One form of real innovation in finding the ideal and effective marketing is precision marketing. Precision marketing itself is marketing that is carried out by utilizing data where consumers are the center of preference for data collection. In fact, many of the e-commerce companies that were launched were unable to keep up with the competition because they were unable to develop marketing strategies and eventually went bankrupt. Therefore, we need a special way to bridge these problems so that e-Commerce can stay alive, especially for e-Commerce classified as Small and Medium Enterprises (SMEs). This research will focus on developing a precision marketing model in e-Commerce for small businesses, namely orebae.com which can be used as a tool in the development of marketing strategies. This research was carried out using a machine learning approach by adopting a decision tree algorithm. The results of this study showed that the precision marketing model for orebae.com based on customer preferences can be used to increase the number of sales of orebae.com and to reduce marketing costs.
Analisa Pengembangan Aplikasi Manajemen Event pada Event Organizer Menggunakan Model Rapid Application Development: Analysis of Event Management Application Development at Event Organizer Using Rapid Application Development Model Rahmatullah, Andi; Sanjaya, Fadil Indra
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 5 No. 1 (2025): MALCOM January 2025
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v5i1.1729

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membuat dan menguji aplikasi manajemen event yang membantu event organizer bekerja lebih efisien dan efektif. Aplikasi ini dirancang untuk memudahkan berbagai tugas seperti perencanaan, koordinasi, dan evaluasi acara. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan pengguna, perancangan sistem, pembuatan aplikasi, dan pengujian fungsionalitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini bisa mengelola jadwal serta pelaporan dan analisis data event. Pengujian dilakukan dengan melibatkan beberapa event organizer untuk melihat kinerja aplikasi dalam situasi nyata. Dari hasil pengujian, aplikasi ini terbukti meningkatkan efisiensi waktu dan mengurangi kesalahan dalam manajemen event. Manfaat dari penelitian ini meliputi: bagi admin, aplikasi ini mempermudah pengelolaan data, serta menyetujui penyelenggara Event Organizer (EO) dalam membuat event; bagi penyelenggara EO. Berdasarkan hasil perhitungan bobot pengujian black box yang telah dilakukan, ditemukan bahwa pengujian ini mencapai tingkat keberhasilan 100 %. Hasil user acceptance test tersebut adalah rata-rata pengguna yang memilih setuju adalah (51/128; 40%) sedangkan yang memilih sangat setuju adalah (77/128; 60%)
Implementasi Metode Prototyping untuk Aplikasi Ujian Online Berbasis Android Menggunakan Firebase: Implementation of Prototyping Method for Online Exam Application Based on Android Using Firebase Mabruri, Abdul Basith; Sanjaya, Fadil Indra
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 5 No. 1 (2025): MALCOM January 2025
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v5i1.1732

Abstract

Sekolah Dasar Negeri (SDN) Krandan menghadapi beberapa kendala signifikan dalam pelaksanaan ujian konvensional, diantaranya waktu koreksi yang sangat lama dan biaya operasional yang cukup tinggi. Untuk mengatasi berbagai tantangan tersebut, sebuah aplikasi ujian online berbasis Android dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Kotlin di Android Studio. Aplikasi ini memanfaatkan teknologi Firebase untuk mendukung pengelolaan dan penyimpanan data secara lebih efisien dan terpusat. Pada penelitian ini, metode prototyping digunakan untuk pengembangan sistem. Sementara itu, pengujian menggunakan BlackBox Testing digunakan untuk mengetahui apabila ada kesalahan kinerja pada sistem. Beberapa fitur penting yang disertakan dalam aplikasi ini meliputi login pengguna yang aman, manajemen soal ujian yang fleksibel, penggunaan logika selesai ujian ketika waktu habis yang memperkecil kecurangan, serta sistem koreksi otomatis yang mempercepat penilaian hasil ujian. Pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini tidak hanya mempermudah proses koreksi secara cepat, tetapi juga berhasil menekan biaya operasional ujian secara drastis. Respons dari guru dan siswa di SDN Krandan sangat positif, karena aplikasi ini mempermudah proses pelaksanaan ujian serta memberikan penilaian yang lebih cepat, akurat, dan transparan. Dengan adanya aplikasi ini, diharapkan proses ujian di SDN Krandan menjadi lebih efisien dan efektif, serta mampu meningkatkan kualitas penyelenggaraan ujian secara keseluruhan di sekolah tersebut dalam jangka panjang dan berkelanjutan.
Klasifikasi Kualitas Air Sungai Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) Menggunakan Algoritma Random Forest Ristianto, Andika; Sanjaya, Fadil Indra
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i1.575

Abstract

Ketersediaan air bersih yang memadai berpengaruh signifikan terhadap kesehatan masyarakat, pertumbuhan ekonomi, dan keberlanjutan lingkungan. Data Badan Pusat Statistik Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2021 menunjukkan peningkatan jumlah pelanggan air bersih sebesar 8,20%. Data Badan Pusat Statistik Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2022 menunjukkan sungai memiliki peran penting sebagai sumber daya air utama untuk perusahaan air bersih. DLHK sebagai dinas terkait menentukan status mutu air dengan menggunakan metode STORET atau metode Indeks Pencemaran (IP), yang tentunya memerlukan waktu yang lama. Oleh karena itu, diperlukan pemantauan yang efisien dalam klasifikasi kualitas air sungai untuk mengatasi permaslahan yang ada. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi dengan Random Forest menggunakan metode cross-validation yang menunjukkan akurasi rata-rata 100% pada data pelatihan dan 91,43% pada data pengujian. Meskipun ada indikasi overfitting, model dengan indeks ke-4 dipilih dan menunjukkan akurasi klasifikasi 97,93% pada data baru. Hasil ini menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasi kualitas air sungai di DIY dengan baik.
Prediksi Omset Penjualan Toko Mbak Ning Pasar Cinderamata Menggunakan Long Short Term Memory Pratama, Mohammad Bayu; Sanjaya, Fadil Indra
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i1.580

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memainkan peran penting dalam perekonomian Indonesia, namun sering menghadapi tantangan dalam mengelola penjualan. Penelitian ini berfokus pada Toko Mbak Ning di Pasar Cinderamata, yang menjual kebutuhan sandang. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model prediksi omset penjualan yang akurat menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM) dengan hyperparameter tuning. Data yang digunakan berjumlah 89 baris, dari Januari 2017 hingga Mei 2024. Metode penelitian meliputi business understanding, pengumpulan data, exploratory data analysis, persiapan data, implementasi model LSTM, dan evaluasi kinerja model menggunakan RMSE dan MAPE. Model menghasilkan akurasi prediksi dengan RMSE 0.1484 dan MAPE 24.8%. Prediksi untuk 7 bulan ke depan menunjukkan tren penjualan yang sedikit menurun.
Empowering Digital Parenting through Web-Based Admission System and Technology Literacy Training for Families in Early Childhood Education Kalifia, Anna Dina; Astrianty, Ledy Elsera; Sanjaya, Fadil Indra; Pramudwiatmoko, Arif
MEKONGGA: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 2 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : Digital Innovation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69616/mekongga.v2i1.218

Abstract

This community service program was conducted to address two main problems identified at TK Pamardisiswi Muja Muju, Yogyakarta: the limited digital literacy among parents in guiding their children’s use of technology, and the absence of an accessible web-based student registration system. The program was implemented through an educational and technological approach, including observation, interviews, system development, training, and evaluation. The developed information system simplified the administrative process and expanded access to educational information. The training provided not only improved participants’ technical skills in operating the system but also enhanced their understanding of digital parenting. Evaluation results indicated a significant increase in participants’ abilities: login (35% to 92%), online form completion (28% to 89%), document upload (25% to 86%), understanding of digital content risks (19% to 81%), and awareness of parental roles in guiding children in the digital environment (30% to 90%). This program contributed to strengthening family digital literacy and advancing educational digitalization in early childhood settings.
Co-Authors Adriansyah, M. Ridha Ansari Al Firdaus, Muhammad Rafi Amrizal Novianto Anna Dina Kalifia Ar-Razi Ab, Fariddudin Aryanto, Fajar Hanggoro Dwi Astrianty, Ledy Elsera Dadang Heksaputra Dadang Heksaputra Dini Erlinawati Fajar Permana Putra Fajar Permana Putra Febri Liantoni Hamdani Hamdani Heksaputra, Dadang Jayanegara, Adi Prabu Kalifia, Anna Dina Khoeri, Elfan Fanhas Mabruri, Abdul Basith Mahardika, Setiawan Putra Muhammad Fachrie Mulia Sulistiyono Nugraha, Muhammad Satria Nurjaman, Muhammad Nuzula Afini Pramudwiatmoko, Arif Pratama, Mohammad Bayu Pratama, Rizki Purnomo Putra, Muhammad Ali Ali Pratama Qalam, Mouhammad Tariqoul Rahmatullah, Andi Ristianto, Andika Riyadi, Akhmad Zaqi Rodhiyah Mardhiyyah Rr. Hajar Puji Sejati Setiawan Putra Mahardika Sirajudin Sirajudin Sulistyo Dwi Sancoko Syuhada, Arya Firgi Taufik Hidayah Waluyo, Anita Fira Yuliana Rizki Ikhsanty Zahra Septa Hati