Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.217
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SNATIKA Vol 01 (2011) Nusantara of Research : Jurnal Hasil-hasil penelitian Universitas Nusantara PGRI Kediri (e-journal) Nusanatara of Engineering Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) Network Engineering Research Operation [NERO] Efektor Generation Journal JITU : Journal Informatic Technology And Communication JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia Joutica : Journal of Informatic Unisla Nusantara of Engineering (NOE) Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara Paradigma: Jurnal Filsafat, Sains, Teknologi, dan Sosial Budaya
Ahmad Bagus Setiawan
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation

Published : 99 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 99 Documents
Search

 6   7   8   9   10 
Penerapan Metode Naïve Bayes Untuk Menilai Sentimen Pelanggan Barbershop Mahawuni, Kandhia Winggar; Sanjaya, Ardi; Setiawan, Ahmad Bagus
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/198wdq50

Abstract

Perkembangan teknologi digital menjadikan ulasan pelanggan sebagai salah satu aspek penting dalam membentuk citra sebuah bisnis, seperti halnya barbershop. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi sentimen pelanggan menjadi kategori positif dan negatif dengan menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Metodologi yang digunakan bersifat kuantitatif dengan tahapan pengambilan data ulasan dari Google review, pra-pemrosesan teks, pelabelan data, pelatihan model, dan evaluasi hasil dengan mengukur akurasi, presisi, recall, serta F1-score. Pendekatan yang digunakan terbukti dapat dijadikan dasar dalam menyusun strategi peningkatan pelayanan dan kenyamanan pelanggan dalam jangka panjang.
Penerapan Sistem Optimasi Rute Pengiriman Barang dengan Pendekatan Saving Matrix dan Simulated Annealing Agita, Galuh Aprilia Putri; Ramadhani, Risky Aswi; Setiawan, Ahmad Bagus
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/eg689386

Abstract

Pengiriman barang yang efisien menjadi tantangan besar bagi perusahaan logistik, terutama dalam mengoptimalkan rute distribusi dan pengaturan muatan barang. PT CV UKM Express menghadapi masalah terkait pemborosan waktu dan biaya operasional akibat rute yang tidak optimal serta pengaturan muatan yang tidak efisien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem optimasi yang menggabungkan metode Saving Matrix dan Simulated Annealing untuk mengatasi kedua masalah tersebut. Metode Saving Matrix digunakan untuk menentukan rute distribusi yang efisien, sementara Simulated Annealing mengoptimalkan urutan pengisian muatan dalam truk. Hasil penelitian ini dapat mengurangi waktu dan biaya pengiriman, serta meningkatkan efisiensi operasional perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan pengurangan waktu sebesar 15%, sedangkan untuk biaya, penelitian ini mencatat penghematan sekitar 45,29%. Penerapan sistem ini memberikan kontribusi signifikan bagi efisiensi operasional PT CV UKM Express dan kepuasan pelanggan. 
Peramalan Kebutuhan Saldo K_One Top Up Menggunakan Algoritma Long-Short Term Memory(LSTM) Berdasarkan Data Time Series Abadi, Rachmad; Sanjaya, Ardi; Setiawan, Ahmad Bagus
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/x9nzc890

Abstract

Pengelolaan saldo yang akurat menjadi kunci dalam menjaga kelancaran layanan bisnis digital seperti top up pulsa, voucher game, dan e-wallet. K_One Top Up masih menerapkan sistem manual dalam mengelola saldo, sehingga rentan terhadap kesalahan dan inefisiensi. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan kebutuhan saldo harian menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) berbasis data time series. Model dibangun dengan dua lapisan LSTM bertingkat dan satu lapisan output, serta diuji melalui beberapa konfigurasi neuron dan epoch. Hasil pengujian menunjukkan bahwa LSTM mampu mengenali pola tren saldo dengan cukup baik, khususnya pada produk dengan fluktuasi moderat seperti pulsa. Konfigurasi terbaik memberikan nilai evaluasi akurasi yang paling rendah, menunjukkan potensi LSTM dalam membantu pengambilan keputusan pengelolaan saldo secara prediktif. Hasil penelitian ini penting untuk meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas layanan K_One Top Up melalui sistem peramalan yang andal.
Implementasi Sistem Penugasan Teknisi Menggunakan Kombinasi Metode WSM Dan K- Means Hariadi, Septian; Risky Aswi Ramadhani; Ahmad Bagus Setiawan
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/hhv38971

Abstract

Proses penugasan teknisi yang masih dilakukan secara manual di PT XYZ mengakibatkan ketidakseimbangan beban kerja, keterlambatan penyelesaian tugas, dan potensi penurunan kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, diperlukan sistem penugasan yang terintegrasi dan berbasis teknologi  supaya lebih efisien serta terotomatisasi dengan mempertimbangkan faktor jarak, pengalaman teknisi, dan tingkat prioritas pekerjaan guna meningkatkan kinerja operasional dan kualitas layanan perusahaan. Berdasarkan permasalahan yang ada, metode yang diterapkan dalam penelitian ini adalah Weighted Sum Model (WSM). Penelitian ini dipadukan dengan algoritma K-Means yang digunakan untuk mengelompokkan lokasi pelanggan berdasarkan karakteristik jarak antara teknisi dan pelanggan. Prosedur penelitian ini meliputi Identifikasi Masalah, Studi Literatur, Pengumpulan Data, Perancangan Sistem, Pengujian, Implementasi, Evaluasi dan Penyusunan Laporan. Proses perhitungan nilai pembobotan dan pengelompokan menggunakan metode WSM diperlukan data input seperti data teknisi, data perusahaan, data jarak, data kriteria, dan data pembobotan. Kemudian dilakukan standarisasi menggunakan StandardScaler dan Clustering menggunakan K-Means. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem dapat meningkatkan efisiensi waktu sebesar 95% dan meningkatkan kinerja staff operation sebesar 60%. Dengan demikian penelitian ini memberikan kontribusi nyata dalam upaya meningkatkan kinerja dan efisiensi perusahaan.
Penerapan Regular Expression dan Cosine Similarity pada Uji Kemiripan Kalimat Bahasa Indonesia Musta'in, Ahmad Dzaky Hafidz; Ardi Sanjaya; Ahmad Bagus Setiawan
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/fq3vhb08

Abstract

Penelitian ini membahas sistem analisis kemiripan kalimat menggunakan metode cosine similarity dengan fokus pada optimasi tahap pra-pemrosesan. Masalah utama yang diangkat adalah kebutuhan untuk mengenali pola angka Romawi dalam teks yang sering muncul dalam penamaan kelas atau bab dokumen. Metode yang digunakan melibatkan proses case folding, tokenizing, filtering, stemming, serta penggunaan regular expression untuk mendeteksi angka Romawi. Hasil pengujian menunjukkan sistem berhasil mengonversi angka Romawi dengan akurat. Namun, ditemukan kelemahan dalam konteks linguistik, seperti kesalahan interpretasi huruf pada nama khas daerah yang menyerupai pola angka Romawi. Hal ini menunjukkan perlunya integrasi pendekatan berbasis konteks untuk meningkatkan akurasi sistem. Untuk pengembangan lebih lanjut, disarankan penggunaan metode pembobotan tambahan atau pendekatan berbasis BERT guna meningkatkan pemahaman semantik kalimat.
Deteksi Gerakan Servis Bulutangkis Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (KNN) Berbasis Komputer Vision Legaspie Aura Sindhikara; Sanjaya, Ardi; Setiawan, Ahmad Bagus
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/ygyvja37

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem untuk mendeteksi gerakan servis dalam olahraga bulutangkis dengan memakai metode penglihatan komputer dan klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN). Pemilihan tema ini didasari oleh signifikansi analisis gerakan dalam meningkatkan kinerja atlet serta mendukung program pelatihan yang efisien. Servis yang tepat adalah aspek penting dalam bulutangkis. Metodologi penelitian mencakup pengumpulan data video, pengambilan fitur titik kunci tubuh dengan menggunakan kerangka kerja computer vision seperti MediaPipe, dan selanjutnya, penerapan metode K-Nearest Neighbors (KNN) untuk mengklasifikasikan fase-fase gerakan servis berdasar data titik kunci yang dihasilkan. Temuan penelitian mengindikasikan bahwa sistem dapat mengenali dan mendeteksi fase-fase utama dalam gerakan servis bulutangkis dengan ketepatan yang baik menggunakan klasifikasi KNN. Data titik kunci yang dihasilkan dalam format CSV memudahkan proses pelatihan dan pengujian model KNN. Melalui sistem ini, pelatih dan atlet dapat mendapatkan umpan balik yang terukur dan objektif tentang teknik servis, sehingga dapat meningkatkan latihan dan mencapai kemajuan kinerja yang signifikan dalam olahraga bulutangkis.
Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) Pada Prediksi Ukuran Tubuh Putra, Adam Maulana Khabibillah Ashari; Setiawan, Ahmad Bagus; Kasih, Patmi
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/tn541a51

Abstract

Penentuan ukuran pakaian yang tepat dalam pembelian online menjadi tantangan utama bagi konsumen. Penelitian ini mengembangkan sistem prediksi ukuran tubuh manusia menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk memprediksi tiga parameter tubuh yaitu lingkar badan, panjang bahu, dan panjang badan melalui analisis citra digital. Sistem memanfaatkan deteksi keypoint tubuh manusia untuk menentukan tiga parameter tersebut. Pengujian menggunakan dataset LSP menunjukkan variabilitas performa yang signifikan dengan rentang error dari 1.20% hingga 3,403.99%. Model menunjukkan performa optimal pada gambar dengan pose standar, namun mengalami tantangan pada parameter panjang bahu yang menunjukkan sensitivitas tinggi terhadap kualitas keypoint detection. Hasil penelitian ini penting sebagai dasar pengembangan teknologi computer vision untuk prediksi dimensi tubuh yang dapat diaplikasikan dalam industri fashion dan bidang lainnya.
Perancangan Sistem Manajemen Stok Suku Cadang Untuk Efisiensi Bengkel Motor Rizky Arrizal, Ahmad Firsta; Setiawan, Ahmad Bagus; Widodo, Danang Wahyu
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/hdr8vb57

Abstract

Pengelolaan stok suku cadang yang kurang sistematis dapat menghambat efisiensi operasional bengkel motor. Dalam praktiknya, sebagian besar bengkel belum memiliki sistem yang mendukung pencatatan dan pemantauan stok secara real-time, sehingga berpotensi menyebabkan kelebihan atau kekurangan stok. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem manajemen stok berbasis web yang terintegrasi dengan metode Economic Order Quantity (EOQ) dan diterapkan di Bengkel Krajan Motor. Sistem ini menghitung jumlah pemesanan optimal serta menentukan titik pemesanan ulang (Reorder Point) berdasarkan data historis penjualan. Metodologi yang digunakan adalah pendekatan waterfall, dengan pengujian menggunakan data transaksi selama satu tahun terakhir. Hasil pengembangan menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi operasional, menurunkan biaya penyimpanan, dan menjamin ketersediaan suku cadang sesuai kebutuhan. Penelitian ini memberikan kontribusi penting bagi digitalisasi pengelolaan stok di sektor bengkel motor.
Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Jamur Tiram Menggunakan Metode Case Based Reasoning Hidayatullah, Sadam; Setiawan, Ahmad Bagus; Niswatin, Ratih Kumalasari
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/dg671728

Abstract

Budidaya tanaman jamur tiram merupakan salah satu sektor pertanian yang penting di Indonesia, yang seringkali mengalami tantangan terhadap serangan hama dan penyakit.  Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sebuah sistem pakar berbasis web yang bisa mendiagnosis hama dan penyakit pada tanaman jamur tiram. Sistem ini dirancang menggunakan metode Case Based Reasoning (CBR), dengan basis pengetahuan yang diperoleh melalui wawancara, observasi, studi pustaka, bersama pakar di bidang tanaman jamur tiram. Hasil dari implementasi ini menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem berfungsi dengan baik secara fungsional, dan pengujian akurasi diagnosis mencapai 100% pada kasus-kasus uji yang diberikan. dengan demikian sistem pakar ini diharapkan dapat menjadi alat bantu yang efektif bagi pengguna atau petani pembudidaya jamur tiram untuk melakukan diagnosis hama dan penyakit secara mandiri.
Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan Logistic Regression untuk Analisis Sentimen Pilgub Jatim 2024 Putra, Fajar Wahyuardha; Setiawan, Ahmad Bagus; Widodo, Danang Wahyu
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/5pr0py87

Abstract

Media sosial X (Twitter) menjadi sumber utama opini publik untuk peristiwa politik seperti Pilgub Jawa Timur 2024. Penelitian ini penting untuk memahami persepsi publik secara akurat. Metode yang digunakan adalah membandingkan kinerja algoritma Naive Bayes dan Logistic Regression untuk analisis sentimen pada dataset 2080 tweet yang dikumpulkan melalui crawling. Data melalui tahap prapemrosesan sebelum diklasifikasi menjadi sentimen positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan Logistic Regression lebih unggul dengan akurasi 87%, dibandingkan Naive Bayes dengan akurasi 85%. Keunggulan ini juga diperkuat oleh F1-Score rata-rata yang lebih tinggi. Temuan ini menegaskan bahwa Logistic Regression lebih efektif untuk analisis sentimen politik lokal, memberikan landasan data yang kuat bagi perumusan strategi kampanye.
Co-Authors Abadi, Rachmad Abdul Azis Agita, Galuh Aprilia Putri Ahmad Mudofar Yusuf Anaga, Galang Kurnia Anggelin, Ariska Fitria Aprilia, Tri Krisna Wati Ardi Sanjaya Arifin, Miranda Putri Armadananto, Adam Cahya Arrizal, Ahmad Firsta Rizky Arsyad, Nandito Pramudya Awalina, Salma Putri Aziema, Alfin Azis, Bahrul Satria Azmi, Muhamad Ulul Cahyo, Galih Nur Cahyono, Eko Nur Danang Wahyu Widodo Danar Putra Pamungkas, Danar Putra Davin Zainur Robert Deni Wahyu Trisdianto Dhavis Alvi Chandra Dusea Widyadara, Made Ayu Dwi Akbar, Mohamad Anjas Dyansyah, Kevin Ragil Krisna Efendy, Wahyu Fu'adi, Muhammad Haika, Dwi Fikri Hariadi, Septian Hermawan, Dody Ryo Hidayah, Alvi Nurul Hidayat, Dwi Nur Hidayatullah, Sadam Ignatius Juan Hartantiko Imam Wicaksono Intan Nur Farida Iswoyo, Yodhi Pratama Izzuddin, Ahmad Rafi' Jauhari, Nur Mohamad Iqbal Juli Sulaksono Julian Sahertian Kibtiyah, Nur Lailatul Kristanto, Deni Kumalasari, Ratih Legaspie Aura Sindhikara M. Bahrul Subkhi Made Ayu Dusea Widyadara - Universitas Nusantara Kediri, Made Ayu Dusea Widyadara Mahardika, Tanggon Maulana Mahawuni, Kandhia Winggar Mahdiyah, Umi Mochamad Yusuf Alif Candra Muh Aris Saputra Muhaimin, Agus Muhamad Yusup Efendi Musta'in, Ahmad Dzaky Hafidz Muzaki, Anwar Niska Shofia, Niska Niswatin , Ratih Kumalasari Nugroho, Elizer Eki Wigus Nurfiah, Nina Wahyu Nurhidayati, Yuly Nurkholis, Eko Okta Kurniawan Adi, Azanda Oktavianti, Adelya Crystina Patmi Kasih Pradipta, M.Herma Prameswari, Dwieka Permata Pramoedya, Muhammad Firmandani Prasetyo, Aprisa Risky Prayogo, Tansen Aji Prianggara, Ferdian Wahyu Putra, Adam Maulana Khabibillah Ashari Putra, Fajar Wahyuardha Putri Arindi, Delia Virna Quluby, I Burhan Rahman, Dedi Arif Ramadhanu, Ilham Khefi Ratih Kumala Sari, Ratih Kumala Ratih Kumalasari Niswatin Resty Wulanningrum Risa Helilintar Risky Aswi R, Risky Rizky Arrizal, Ahmad Firsta Rohmah, Anis Nur Rony Heri Irawan Sanubari, Prima Sari, Citra Anggreini Mayang Satmalra, Thea Setiawan, Bayu Mahendra Sugianto, Hanania Oki Kurnia Syafroni, Mochamad Tani , Ani Asmawati Taufiqurrahman Taufiqurrahman Ubaydillah, Muhammad W, Danang Wahyu Wahyu Cahyo Utomo Wahyu Rusmiati Wakhid, Achmad Choirun Nasrukhin Wardani, Evi Wijaya, Fredi Yuningsih, Yayuk Yuprastiwi, Yessy Zakaria, Reza Naim Zamzami, Edwin Zamzami, Khanafi Suduri