Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
10.416
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Pixel : Jurnal Ilmiah Komputer Grafis SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Komputer Terapan CogITo Smart Journal Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining INOVTEK Polbeng - Seri Informatika JURNAL ILMIAH INFORMATIKA JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) ILKOM Jurnal Ilmiah INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Jurnal Restikom : Riset Teknik Informatika dan Komputer Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Jurnal J-PEMAS Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence JAIA - Journal of Artificial Intelligence and Applications Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science SATIN - Sains dan Teknologi Informasi VISA: Journal of Vision and Ideas Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer The Indonesian Journal of Computer Science INOVTEK Polbeng - Seri Informatika
Rahmaddeni Rahmaddeni
STMIK Amik Riau
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 94 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 94 Documents
Search

 6   7   8   9   10 
Pengelompokan Kabupaten di Indonesia untuk Pemetaan Pendapatan Daerah Menggunakan Algoritma K-Means: Clustering of Regencies in Indonesia for Regional Revenue Mapping Using the K-Means Algorithm Wahyudi, Gustri Romi; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Dini, Ema; Adrianto, Sukri; Fadila, Rahmasari
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 5 No. 3 (2025): MALCOM July 2025
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v5i3.2206

Abstract

Kesenjangan ekonomi antarwilayah merupakan permasalahan penting dalam pembangunan Indonesia, yang salah satunya dapat dilihat melalui variasi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) pada tingkat Kabupaten/ Kota. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan kondisi ekonomi daerah di Indonesia dengan mengelompokkan Kabupaten/ Kota berdasarkan nilai PDRB tahun 2024 menggunakan algoritma K-Means clustering. Data penelitian diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS), kemudian melalui tahap pra-pemrosesan berupa pembersihan data dan normalisasi Min-Max. Jumlah klaster ditentukan sebanyak empat kelompok (Sangat Rendah, Rendah, Sedang, dan Tinggi) dengan dasar pembagian kuartil, sehingga menghasilkan klasifikasi yang lebih objektif dan representatif terhadap distribusi data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas kabupaten/kota termasuk dalam kategori Rendah dan Sedang, sedangkan kategori Tinggi didominasi wilayah dengan basis industri dan jasa yang lebih maju. Evaluasi menggunakan Silhouette Score menghasilkan nilai 0,778, yang menandakan kualitas klasterisasi cukup baik dengan pemisahan antarkelompok yang jelas. Temuan ini mengindikasikan masih adanya ketimpangan distribusi ekonomi antarwilayah. Penelitian ini berkontribusi dalam menyediakan kerangka klasifikasi ekonomi daerah berbasis data kuantitatif yang dapat digunakan sebagai acuan dalam perumusan kebijakan pembangunan yang lebih merata serta menjadi dasar bagi penelitian lanjutan yang mengintegrasikan variabel sosial-ekonomi lainnya.
Perbandingan Algoritma XGBoost dan SVM Dalam Analisis Opini Publik Pemilihan Presiden 2024 Safitri, Dea; Susanti; Rahmaddeni; Fitri, Triyani Arita
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 3 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i3.4041

Abstract

Pemilihan presiden dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk latar belakang kandidat, masalah politik, dan preferensi ideologis, menjadikan pemilihan presiden sebagai subjek klasifikasi yang kompleks dan menarik. Menganalisis sentimen publik terhadap kandidat dan isu-isu politik memberikan wawasan penting tentang dinamika politik selama pemilihan. Penelitian ini berfokus pada pemilihan presiden dan membandingkan kinerja dua algoritma klasifikasi populer, XGBoost dan SVM, untuk menentukan metode mana yang lebih efektif. Setelah beberapa preprocessing teks dari 562 tweet, kami menemukan bahwa mayoritas pengguna Twitter cenderung memilih 347 tweet "Prabowo". Model Extreme Gradient Boosting (XGBoost) menunjukkan performa terbaik dengan presisi 78%, presisi 76%, recall 78%, dan skor f1 76%. Hasil ini menunjukkan bahwa XGBoost adalah model terbaik untuk mengklasifikasikan opini publik terkait pemilihan presiden 2024 dan memberikan kontribusi penting untuk memahami efektivitas metode klasifikasi dalam konteks pemilihan presiden.
Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Penyakit Kanker Kulit Septhya, Dhini; Rahmaddeni; Susanti; Agustin
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 4 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i4.4262

Abstract

The skin is an important organ that protects the human body, so early treatment is essential to prevent diseases such as skin cancer. Skin cancer is a serious disease that can be fatal ana requires high treatment costs. It ranks thirds after cervical cancer and breast cancer in Indonesia, with causative factors including genetics and exposure to UV radiation. Early detection and proper diagnosis are essential to increase the chances of recovery, so skin cancer classification is necessary to avoid delays in treatment. Deep Learning methods, particularly Convolutional Neural Network (CNN), have been shown to provide significant result in image classification with high accuracy. VGG16 and DenseNet121 are two popular CNN architecture used in image classification. This study aims to compare the performance of skin cancer classification using VGG16 and DenseNet121. The result show that the DenseNet121 architecture provides higher accuracy compared to the VGG16 architecture, with 93% accuracy for train data and 79% for test data, while the VGG16 architecture achieves 80% accuracy for train data and 74% for test data. These results show that the DenseNet121 architecture is superior in skin cancer classification, providing important information for more accurate diagnosis
Enhancing Multiple Linear Regression with Stacking Ensemble for Dissolved Oxygen Estimation Rahmaddeni, Rahmaddeni; Wicaksono, M. Teguh; Wulandari, Denok; Agustriono, Agustriono; Ibrahim, Sang Adji
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 24 No. 1 (2024)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v24i1.4280

Abstract

Maintaining optimal dissolved oxygen levels is essential for aquatic ecosystems, yet industrial and domestic waste has led to a global decline in dissolved oxygen. Traditional measurement methods, such as oxygen meters and Winkler titration, are often costly or time-consuming. This study aims to improve the Root Mean Square Error, Mean Absolute Error, and R2 values for estimating dissolved oxygen levels. The research method uses Multiple Linear Regression with various training and testing data splits, both before and after applying polynomial features. The model is further optimized using a stacking technique, with Random Forest Regressor and Gradient Booster Regressor as base models.The results show that the best model was achieved using the stacking ensemble technique with a 90:10 data split and polynomial features, yielding a Root Mean Square Error of 1.206, Mean Absolute Error of 0.990, and R2 of 0.670. This model has also met the assumptions of linear regression, such as residual normality, homoscedasticity, and no autocorrelation of residuals. This study concluded that the ensemble stacking technique and the addition of polynomial features could improve the model in estimating dissolved oxygen values and also contribute by providing an accessible user interface using the Gradio Framework, allowing users to estimate dissolved oxygen levels effectively.
Co-Authors -, Dedek Ispandi A, M. Nakhlah Farid Adhitya Karel Maulaya Adinda Dwi Putri Afiatuddin, Nurfadlan Agung Pratama Agustin Agustin Agustin -, Agustin Agustin Agustin Agustin, Endy Wulan Agustriono Agustriono, Agustriono Ahmad Rivaldi Aisy, Alaysha Rihadatul Aisyah Nurul Putri Akbar, Vitto Rezky Alaysha Rihadatul Aisy Aldino Evel Alfianda, Baginda Anam, M Khairul Ananta, Nita Anderson, Ranap Andi Kurnianto Andri Setiawan Anugraha, Yoga Safitra Aprilia, Fanesa Aprillian Kartino Arifin, Muhammad Amirul Aulia Putri Azfar Huzaifah Siregar Baginda Alfianda Br.Situmorang, Elisabet Sinta Romaito Bunga Nanti Pikir Cahyo, M Rizky Dwi Chandra, Deni Cikita, Putri Cindy Syaficha Hardiana Dadynata, Eric Daulay, Suandi De Pani, Raihan Dea Safitri Dedek Ispandi - Deni Chandra Denok Wulandari Devi Efriadi Devi Puspita Sari, Devi Puspita Dhini Septhya Didik Sazali Diki Daryanto Dini, Ema Djamalilleil, Said Azka Fauzan Edwar Ali Efrizoni, Lusiana Eka, Wisnu Elma Novfuja Elwinda, Masyitah Erlin Ermy Pily, Annisa Khoirala Fadila, Rahmasari Fahreza, Rino Farhan Pratama Farida Try Puspa Siregar Fazri Fazri Febrianda Putra Febrio Waleska, Rangga Firman Akbar Firman, Muhammad Aditya fitri pratiwi, fitri Fitriana Sholekhah Fransiskus Zoromi Fransiskus Zoromi Ginting, Lusiana Ginting, Steven Gusmansyah, Rafly H A Supahri Habibah Br. Lumbantobing Hadi Asnal, Hadi Hafsah Fulaila Tahiyat Hamdani Hamdani - Hanif Wira Saputra Hasnor Khotimah Hayami, Regiolina Hendra Saputra Hendrawan, Heri Herianto - Herianto Herianto Herisnan, Diva Nabila Huda, Isra Bil Ibrahim, Sang Adji Iftar Ramadhan Ihsan, Raja Muhammad Irawan, Sandra Septi Jamaris, Muhamad Jasmarizal Jasmarizal Junadhi Junadhi Jundi, Muhamad Kharisma Rahayu Khusaeri Andesa Koko Harianto Koko Harianto Koko Harianto, Koko Kurniawan, Bambang Kurniawan, Fadly Lili Marlia Luasiana Efrizoni Lusiana Efrizoni M Fadhil Arfa M. Arifin M. Azzuhri Dinata M. Irpan Mahdiawan Nurkholifah Mardainis Mardainis Mardainis Marhadi, Nanda Maryani, Lily Maulana, Fitra Michal Dennis Muhaimin, Abdi Muhammad Adji Purnama Muhammad afrizal Muhammad Bambang Firdaus Muhammad Fajri Jamil Muhammad Fikri Hidayat Muhammad Ihza Mahendra Muhammad Ridho Al Fathan nanda, afri Nanda, Annisa Nasution , Zikri Hardyan Nita Ananta Nova Indriyani Nurjayadi Nurjayadi Nurkholifah, Mahdiawan Oktavianda Pratama , Nanda Rizki Pratiwi, Elsa Eka Prianto, Robi Purnama, Muhammad Adji Putra, Febrianda Putri Utami, Putri Putri, Adinda Dwi Putri, Daffina Zahro R Ismanizan Rahmi Rahmi Raja Muhammad Ihsan Ramadhani, Jilang Rapindra Septia Rashid, Rashid Ratna Andini Husen Refni Wahyuni Renaldi, Reno Rinaldi Rinaldi Rini Yanti Rino Fahreza Risky Harahap Risman Risman Rizki Astuti Rizky Rahman Salam Rohana Yola Parastika Hutasoit Rohid Rometdo Muzawi, Rometdo Safitri, Dea Sahelvi, Elza Salman, Muhammad Dzaki Salsabila Rabbani Sapina, Nur Sapitri, Riska Mela Saputra, Haris Tri Saputra, Ilham Saputra, Juliandri Saputra, Pingki Ans Satria, Riyan Sazali, Didik Septhya, Dhini Septia, Rapindra Setiawan , Andri Setiawan, Ahmad Agung Sholekhah, Fitriana Sinaga, Leonardo Singgih - Widiantoro Siregar, Azfar Huzaifah Soni Suandi Daulay Suhada, Khairus Sukri Adrianto Supian, Acuan Susandri, Susandri SUSANTI Susanti, Susanti Sutisna Sutisna Syahrul Imardi Syarifuddin Elmi T. Sy. Eiva Fatdha Tahiyat, Hafsah Fulaila Taupik Hidayat, Taupik Tri Revaldo, Bagus Triyani Arita Fitri Ulfa, Arvan Izzatul Ulfah, Aniq Noviciate Umar, Yusran Unang Rio Uthami, Kurnia Vindi Fitria wahyu, haditya Wahyudi, Gustri Romi Wicaksono, M Teguh Wicaksono, M. Teguh Widia Ningsih Widia Ningsih, Widia Wirta Agustin Wirta Agustin Wulandari, Denok Yansyah Saputra Wijaya Yesaya Twin Situmorang Yoyon Efendi Yuda Irawan Yulia Fatma Yusran Umar Yusril Ibrahim zairi saputra Zalianti, Fenisya Zega, Wilman Zikri Hadryan nst Zuriatul Khairi Zuriatul Khairi