Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.555
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamik Speed - Indonesian Journal on Computer Science Journal of Intelligent Systems JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Stabilita : Jurnal Ilmiah Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Halu Oleo Kendari Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS Jurnal Litbang Kota Pekalongan Indonesian Journal Computer Science (ijcs) IC Tech: Majalah Ilmiah Surya Informatika Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering IC Tech: Majalah Ilmiah
Tri Agus Setiawan
Dian Nuswantoro University, Semarang
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Engineering Mechanical Engineering Public Health Transportation Other

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search
Journal : IC Tech: Majalah Ilmiah

 1 
Penerapan Metode Sample Bootstrapping untuk Meningkatkan Performa kNearest Neighbor pada Dataset Berdimensi Tinggi Setiawan, Tri Agus; Al Karomi, M. Adib
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 12 No 1 (2017): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XII No. 1 April 2017
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v12i1.13

Abstract

Dalam klasifikasi semakin banyak atribut yang relevan yang dipakai akan mempengaruhi hasil akurasi dari algoritma tersebut. Seleksi fitur merupakan salah satu tahapan pre processing klasifikasi dengan cara menghilangkan fitur yang tidak relevan dalam data. Proses ini juga dapat mengurangi dimensi data serta meningkatkan akurasi  klasifikasi. Algoritma kNearest Neighbor (kNN) merupakan metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek baru berdasarkan k tetangga terdekatnya. Algoritma kNN memiliki kelebihan karena sederhana, efektif dan telah banyak digunakan pada banyak masalah klasifikasi. Pada penelitian ini penggunaan metode Sample Bootstrapping diusulkan untuk meningkatkan akurasi yang optimal pada algoritma kNN. Metode Sample Bootstrapping digunakan untuk mengurangi jumlah data training yang akan diproses. Dalam penelitian ini menggunakan dataset yang memiliki dataset dengan dimensi yang tinggi. Dari hasil penelitian, penggunaan Sample Bootstrapping dengan algoritma pada dataset credit approval akurasinya meningkat 5.4% (96.87%-91.52%) dibandingkan algoritma kNN standar. Dari hasil penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penggunaan Sample Bootstrapping dengan algoritma kNN menghasilkan akurasi yang lebih baik daripada algoritma kNN standar.
PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DALAM PEMILIHAN KONSENTRASI PROGRAM STUDI (Studi Kasus di STMIK Widya Pratama Pekalongan) Setiawan, Tri Agus; Ilyas, Agus
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 14 No 1 (2019): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XIV No. 1 April 2019
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v14i1.62

Abstract

Pemilihan konsentrasi program studi oleh mahasiswa sangatlah menentukan kompetensi mahasiswa setelah lulus, banyak faktor yang menjadi pertimbangan mahasiswa baik faktor intern maupun ekstern dari mahasiswa itu sendiri. Oleh karena itu dalam penelitian ini akan diklasifikasikan faktor apa yang menentukan mahasiswa dalam menentukan pemilihan konsentrasi pada tiap-tiap program studi yang ada di STMIK Widya Pratama yang meliupti variabel Kurikulum, Proram Studi, Citra Perguruan Tinggi, Kinerja (performance) Lulusan dan Peluang Kerja, Biaya. Dalam penelitian yang dilakukan menggunakan algoritma C4.5 agar dapat membantu dalam pengklasifikasian variable-variabel yang mempengaruhi pemilihan konsentrasi program studi. Algortima C4.5 merupakan algoritma yang cukup efektif dalam membantu membentuk sebuah pohon keputusan, pohon keputusan tersebut kemudian akan menghasilkan sebuah pengetahuan baru. Berdasarkan dari hasil pengujian yang dilakukan terhadap pohon keputusan diperoleh hasil bahwa faktor yang menentukan mahasiswa dalam memilih konsentrasi program studi sebesar 91% berdasarkan variable Kurikulum.
Penerapan Metode Linier Regresi Untuk Prediksi Nilai Aset Pemerintah Kota Pekalongan Setiawan, Tri Agus; Fadhilah, Nur; Jumiati, Eny
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 14 No 2 (2019): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XIV No. 2 Oktober 2019
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v14i2.70

Abstract

Aset yang dimiliki pemerinath harus dikelola dengan baik dan transparan, Aset terdiri dari aset tetap seperti, jalan, irigasi, gedung, tanah dan lainnya, maupun aset tidak teetap sepeti ATK, elektronik, mobil, motor. Nilai maupun harga aset berbeda-beda sesuai dengan lokasi dimana aset itu berada. Untuk mengelola aset diperlukan tahapan antara lain inventarisasi, legal audit, penilaian, optimalisasi, serta pengawasan dan pengendalian aset. Dengan banyaknya aset yang dimiliki maka dapat menimbulkan masalah yaitu dalam menentukan nilai aset. Dalam data mining untuk dapat melakukan perkiraan nialai suatu obyek dapat dilakukan dengan cara prediksi dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM), Linier Regression, Neural Network (NN). Pad penelitian yang dilakukan menggunakan metode Linier Regesi dengan tujuan dapat memprediksi nilai satu variabel dengan varial yang lainnya. Metodologi yang dilakukan yaitu dengan menggunakan dataset aset kota Pekalongan, untuk validasi digunakan 10 fold cross validation untuk membagi data training den data testing sedangkan untuk evaluasi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE), apabila nilai RMSE semakin kecil maka akan akan lebih baik tingkat akurasi prediksinya. Dari hasil perhitungan diperoleh nilai 17402414694761.562 +/- 35749599742998.480 (mikro: 39636584129863.870 +/- 0.000)
PEMETAAN POTENSI PARIWISATA PETUNGKRIYONO BERBASIS WEB GEOGRAPHYCAL INFORMATION SYSTEM (GIS) SEBAGAI CULTURAL TECHNO FORESTRY PARK KABUPATEN PEKALONGAN Setiawan, Tri Agus; Ilyas, Agus; Binabar, Sattriedi Wahyu
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 15 No 1 (2020): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XV No. 1 April 2020
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v15i1.83

Abstract

Petungkriyono saat ini dijadikan cultural techno forestry park oleh pemerintah kabupaten Pekalongan karena masih terjaga keasriannya dan memiliki potensi wisata yang menjanjikan dengan memiliki luas 5300 ha, bentang alam berupa gunung, hutan belantara, air terjun dan sungai dan situs budaya. Untuk meningkatkan potensi wisata yang ada terkendala masalah yaitu belum tersediannya informasi profil, sebaran jenis, letak dan potensi wisata sehingga mampu meningkatkan pendapatan asli daerah. Dalam penelitian yang ada menggunakan Metode Penelitian dan Pengembangan (R&D) untuk dapat menemukan output tertentu serta mengetahui seberapa efektif sebuah penemuan dihasilkan sedangkan Sistem Informasi Geografis dimanfaatkan untuk menggambarkan lokasi obyek wisata yang mampu ditampilkan berdasarkan lokasi kecamatan, desa, jenis obyek wisata baik dalam bentuk map maupun satelit sehingga mampu memberikan gambaran secara detail bagi wisatawan yang akan berkunjung akan tetapi tidak mengetahui lokasi yang ada. Dari hasil penelitian yang dilakukan dihasilkan SIG yang mampu menghasilkan obyek citra berupa pemetaan obyek wisata di Petungkriyono secara lengkap dan detail sehingga dapat berkontribusi terhadap rencana pembangunan dan kebijakan pemerintah kabupaten Pekalongan pada sektor pariwisata serta dapat meningkatkan pendapatan asli daerah.
PENERAPAN WEBQUAL 4.0 UNTUK ANALISIS KUALITAS WEB SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS SEBARAN NARKOBA DI WILAYAH POLRES PEKALONGAN KOTA Setiawan, Tri Agus; Ilyas, Agus; Binabar, Sattriedi Wahyu
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 16 No 1 (2021): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XVI No. 1 April 2021
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v16i1.145

Abstract

Penggunaan website sebagai media infomasi memiliki peran penting dalam memberikan layanan baik kepada masyarakat maupun institusi lain. Website Sistem Informasi Geografis sebaran Narkoba (SIGAP) http://sigap.polrespekalongankota.com sebagai website dibawah institusi Polres Pekalongan Kota merupakan website khusus yang memberikan informasi sebaran dan edukasi tentang narkoba. Oleh karena website ini masih baru maka perlu adanya penilaian kualitas dan masukan dari pengguna tentang user interface, fitur, dan kemudahan dalam penggunaannya. Penelitian ini diawali dengan proses interview dan pengambilan data pada bagian Serse Narkoba Polres Pekalongan kota dan BNN untuk mendapatkan data tentang jenis narkoba, jumlah kasus dan wilayah penyebaran yang nantinya akan digunakan dan diunggal melalui website. Penelitian yang dilakukan untuk analisis dan pengukuran untuk kualitas pelayanan website di Polres Pekalongan Kota khususnya pada bidang narkoba. Data user diperoleh melalui kuesioner dengan menggunakan 3 dimensi pada webqual 4.0 yaitu dimensi dimensi kualitas Informasi, Interkasi, dan Usability. Analisis tingkat usability yang telah dilakukan akan menjadi dasar dari rekomendasi perbaikan website SIGAP. Hasil dari penelitian yang dilakukan bahwa kualitas website SIGAP adalah Baik, dimana Kegunaan dan Kualitas Informasi berpengaruh terhadap kualitas website. Untuk perbaikan kualitas yang perlu dilakukan yaitu Interaksi Layanan sehingga lebih interaktif..Kata Kunci: SIG, Narkoba, Webqual, Kualitas Website
SISTEM DETEKSI KERUSAKAN JARINGAN KOMPUTER SESUAI STANDAR CISCO NETWORKING ACADEMY BERBASIS WEBSITE DI UPT KOMPUTER STMIK WIDYA PRATAMA PEKALONGAN Prasetiono, Slamet Joko; Prasetyo, Edy; Setiawan, Tri Agus
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 14 No 2 (2019): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XIV No. 2 Oktober 2019
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v14i2.176

Abstract

UPT Komputer STMIK Widya Pratama Pekalongan merupakan suatu Unit Pelaksana Teknis yang bertugas melayani mahasiswa pada saat pembelajaran serta bertanggungjawab pada setiap laboratorium komputer. Kendala didalam laboratorium komputer pasti ada salah satunya yaitu tentang kerusakan jaringan komputer, dalam mengatasi kerusakan jaringan di laboratorium tidak semua asisten mengetahuinya. UPT Komputer perlu adanya sistem yang dapat membantu asisten dalam melakukan perbaikan jaringan komputer di laboratorium, Untuk mengatasi hal tersebut dibangun sistem deteksi kerusakan jaringan komputer sesuai standar cisco networking academy berbasis web. Dalam membangun perangkat lunak menggunakan metode pengembangan sistem waterfall, sedangkan untuk pemodelannya menggunakan UML (Unified Modeling Language) dan LKT (Lembar Kerja Tampilan). Teknik pengujian menggunakan pengujian whitebox, blackbox, dan user acceptance test, software yang digunakan Xampp untuk database dan Sublime sebagai editor pemrogramannya. Sistem deteksi kerusakan jaringan komputer menyelesaikan masalah yang terjadi sehingga dapat lebih mudah dengan dibuktikan hasil pengujian UAT. Sistem ini masih memerlukan pengembangan pada segi informasi baik berupa tulisan ataupun grafik serta perlu adanya cetak hasil diagnosa dan sistem ini harus selalu di update jika ada kerusakan baru yang ditemukan.Kata kunci: Sistem Deteksi Kerusakan, Jaringan Komputer
KOMPARASI MODEL PREDIKSI PENANGANAN KASUS NARKOTIKA Setiawan, Tri Agus; Ilyas, Agus; Arochman, Arochman
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 17 No 1 (2022): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XVII No. 1 April 2022
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v17i1.239

Abstract

Narkotika terdiri dari obat-obatan, zat maupun bahan apabila dikonsumsi dan masuk kedalam tubuh dapat mempengaruhi kesehatan fungsi organ dalam manusia yaitu otak. Permasalahan tentang narkoba di Indonesia sangat menghawatirkan dimana pada tahun 2019 yaitu sebesar 2,4% adalah pengguna yang berarti bahwa dari 10.000 penduduk Indonesia ada 240 berusia 15-64  tahun  atau  berjumlah 4,5 juta jiwa. Adapun research problem yang pada penelitian yang dilakukan adalah bagaimana menentukan metode prediksi jumlah penanganan kasus narkotika terbaik sehingga dapat meminimalkan jumlah korban jiwa. Dalam penelitian yang dilakukan menggunakan metode komparasi algoritma prediksi yaitu Linear Regresion, Neural Network, Support Vector Machine (SVM) tentang pengguna narkotika sehingga dihasilkan prediksi yang mendekati nilai sesungguhnya dari kasus yang ada. Ouput yang dihasilkan didapatkan hasil bahwa performance prediksi dengan algoritma SVM pada penanganan kasus narkotika memiliki tingkat prediksi lebih baik disbanding dengan algoritma prediksi yang lain yaitu nilai RMSE 169.533 +/- 0.000. Untuk kegiatan penelitian yang akan datang dapat mengitegrasikan dengan algoritma klasifikasi untuk menentuka jenis narkotika yang paling banyak dipakai.  Kata kunci: Narkotika. Rapid Miner, Support Vector Machine
Co-Authors Abdul Rahim Sya’ban Abdul Syukur Agung Budijanto, Hari Agus, Ilyas Akbar, Febiadi Wisnu Al Karomi, M. Adib ARI PUTRA WIBOWO Arochman, Arochman Bambang Eka Purnama Berliana Kusuma Riasti Binabar, Sattriadi Wahyu Budidjanto, Hari Agung Budijanto, Hari Agung Edy Prasetyo Ilyas, Agus Janah, Roikhatul Jumiati, Eny Mohammad Reza Maulana, Mohammad Reza Nur Fadhilah Nurul Amalia Prasetiono, Slamet Joko Putri, Alisa Deviana Rachman, Ranno Marlany Romi Satria Wahono Sattriedi Wahyu Binabar subagyo, Ahmad Susanto, Eko Budi Utama, Dhiva Nanda Wahjuningsih, Tri Pudji Wahyu Binabar, Sattriedi Wahyu Setianto, Wahyu