Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
10.003
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Nusanatara of Engineering JUITA : Jurnal Informatika Network Engineering Research Operation [NERO] Generation Journal SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Advance Sustainable Science, Engineering and Technology (ASSET) JTECS : Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer Melek IT: Information Technology Journal Joutica : Journal of Informatic Unisla Jurnal Borneo Informatika dan Teknik Komputer (JBIT) Digital Transformation Technology (Digitech) Nusantara of Engineering (NOE) Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara Ulil Albab JISCOMP (Journal of Information System and Computer)
Daniel Swanjaya
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Religion Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation Other

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

Found 99 Documents
Search

 5   6   7   8   9 
Penerapan Metode Triple Exponential Smoothing pada Aplikasi Peramalan Penjualan Jenis Meubel di UD. Karya Jati Saputra, Nanda Wibi; Niswatin, Ratih Kumalasari; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 3 No. 1 (2019): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-III Tahun 2019
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v3i1.540

Abstract

Pemilik perusahaan mebel UD.Karya Jati sering mengalami masalah saat meramalkan penjualan meubelnyaPada bulan Juli 2018 berketepatan pada hari raya banyak konsumen yang mencari mebel jenis kursi dan meja ruang tamu sedangkan perusahaan menyediakan barang tersebut dengan jumlah sedikit. Hal ini akan membuat perusahaan akan menghadapi kehabisan persediaan, sehingga perlanggan terpaksa menunggu terlalu lama untuk produk yang diinginkan. Penelitian ini menggunakan algortima Exponential Smoothing untuk melakukan peramalan pada bulan berikutnya. Dalam metode Exponential Smoothing dibagi 3 yaitu Single, Double dan Triple. Yang dipakai dalam penelitian ini ada Triple Exponential Smoothing. Yang bertugas menghandel semua sistem yang berhubungan dengan penjualan adalah kasir. Proses awal kasir menginputkan data produk dan data penjualan bulan sebelumnya, kemudian dapat dilakukan proses peramalan. Dari hasil perhitungan peramalan menggunakan Triple Exponential Smoothing didapatkan nilai hasil peramalan penjualan jenis meubel, dengan adanya sistem ini dapat membantu UD. Karya Jati untuk meramalkan penjualan jenis meubel pada bulan berikutnya.
Sistem Presensi Mobile Mahasiswa Berbasis Android Dengan Menggunakan Metode Absolut Suryaningtias, Dini Haris; Dusea Widyadara, Made Ayu; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v5i1.970

Abstract

Pandemi Covid-19 yang terjadi sepanjang tahun 2020 memaksa hamper semua kegiatan umum harus dihentikan. Pemerintah memberlakukan work from home, study from home bahkan pray from home. Tak terkecuali kegiatan belajar mengajar di perguruan tinggi, universitas harus memberlakukan Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ). Pada kegiatan perkuliahan, data kehadiran mahasiswa dibutuhkan untuk menjadi salah satu tolok ukur penyerapan materi. Selain itu, penerapan teknologi presensi diperlukan agar dosen mengetahui siapa saja yang hadir dalam perkuliahan daringnya. Demgam begitu dosen juga berperan sebagai pengawas agar mahasiswa sedang kuliah benar-benar melaksanakan PJJ di rumah serta menghindari kerumunan. Dalam program ini yang digunakan dalam perancangan sistem menggunakan metode absolut. Metode absolut merupakan metode pemrograman dimana titik referensinya selalu tetap yaitusatu titik atau tempat dijadikan referensi untuk semua ukuran berikutnya. [1] Lalu, apabila mahasiswa yang bersangkutan sedang tidak di rumah dalam program inijuga dikembangkan penghitungan jajrak presensi dari titik presensi yang terbaru. Selain itu, efisiensi presensi dengan sistem ini juga dilengkapi dengan fitur QR Code untuk memaksilmalkan efektivitas program apabila pandemi sudah berakhir.
Implementasi Augmented Reality Sebagai Media Pembelajaran Pengenalan Alat Transportasi Bagi Anak Usia Dini Berbasis Android Pristiwanto, Rizal’ Chris; Wulaningrum, Resty; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 2 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v5i2.1021

Abstract

Perkembangan teknologi telah berkembang pesat sehingga memudahkan suatu pekerjaan, dengan adanya teknologi Augmented Reality sebagai bahan pembelajaran akan menjadi lebih mudah. Pada pembuatan aplikasi ini Pengenalan Transportasi untuk anak usia dini ini di buat agar anak tidak bosan dengan gambar gambar yang biasanya disajikan seperti pada buku-buku ataupun majalah, dalam aplikasi ini anak bisa mendengarkan suara-suara dari alat transportasi yang di sajikan sehingga anak tidak bosan dalam mempelajari macam-macam alat transportasi, aplikasi ini menggunakan Unity 3D, Android Studio, Smartphone, dan markerless, markerless digunakan agar penulis tidak menggambarkan secara manual. Penggunaan Augmented Reality juga membuat gambar menjadi lebih jelas dan lebih nyata agar anak dapat belajar dengan jelas dan mudah untuk di pahami.
Analisa Model Pengelompokan Data Survey Kepuasan Pelanggan Menggunakan Metode Self Organizing Maps Muqsit, Mochammad Ainun; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 3 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v5i3.1091

Abstract

Sebagai suatu industri, restoran merupakan bidang usaha yang menuntut penekanan pada kualitas pelayanan tinggi dan perbaikan kualitas secara berkesinambungan. konsumen menginginkan pengalaman rasa yang enak, suasana yang nyaman dan pengalaman yang menyenangkan selama dalam proses mengkonsumsi jasa kuliner. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model pengelompokan data survey kepuasan pelanggan menggunakan metode SOM. Dataset survey kepuasan pelanggan penelitian ini diambil pada tahun 2019 bersumber dari warung MAK E. Rekap data survey dinormalisasi kemudian dikelompokan menggunakan metode SOM. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah hubungan antar banyak kelompok dengan kualitas pengelompokan, hubungan antara nilai max_epoch dengan kuallitas pengelompokan dan waktu untuk melatih jaringan, serta perbandingan kualitas pengelompokan metode SOM, dengan K-Means Clustering dan Agglomerative Clustering. Metode SOM memiliki kualitas pengelompokan yang terbaik dengan nilai Silhouette Coefficient-nya sebesar 0.1849.
Integrasi Metode Agglomerative Hierarchical Clustering dan Backpropagation Pada Model Peramalan Penjualan wijaya, Krisna atma; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 3 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v5i3.1092

Abstract

Artificial Neural Network (ANN) merupakan sebuah sistem cerdas yang digunakan untuk mengolah informasi yang merupakan perkembangan dari generalisasi model matematika, salah satu teknik yang sering digunakan untuk peramalan adalah Backpropagation. Banyak penelitian yang telah menggunakan Backpropagation untuk menyelesaikan masalah prediksi, tetapi kualitas peramalan yang didapat belum memuaskan. Penelitian ini bertujuan untuk memodifikasi model peramalan dengan menambahkan proses Clustering data sebelum dilakukannya proses peramalan. Dataset yang digunakan adalah data penjualan kopi sachet per bulan dari PT. Kapal Api. Data penjualan dinormalisasi, kemudian dibentuk menjadi Vektor Fitur dengan panjang tertentu, kemudian dikelompokan menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC). Tiap kelompok hasil dari AHC diolah menggunakan Backpropagation sehingga didapat Jaringan yang telah siap digunakan. Jaringan Backpropagation digunakan untuk mendapatkan output, kemudian output tersebut didenormalisasi untuk mendapatkan nilai aktual. Nilai aktual dan nilai nyata dibandingkan untuk pendapatkan nilai Mean Absolute Precentage Error (MAPE). Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa tingkat heterogenitas data sangat berpengaruh terhadap kuallitas pengelompokan dan peramalan yang didapat. Pada penelitian ini nilai MAPE yang diperoleh dari proses peramalan yang mengintegrasikan AHC dan Backpropagation lebih baik dari pada proses peramalan yang hanya menggunakan Backpropagation saja.
Integrasi Metode K-Means Clustering Dan Backpropagation Pada Pemodelan Peramalan Penjualan Zamzamik, Mochamad; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 3 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v5i3.1093

Abstract

Model peramalan penjualan dibutuhkan untuk membangun aplikasi peramalan penjualan. Banyak penelitian telah dilakukan, salah satunya model peramalan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, tetapi kualitas model peramalanya belum memuaskan. Penelitian ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas peramalan dengan cara mengintegrasikan metode K-Means Clustering dan Backpropagation. Dataset yang digunakan adalah data penjualan Bolu Pisang di Salsabila Cake. Proses diawali dengan transformasi data atau normalisasi, kemudian pengelompokan menggunakan K-Means Clustering, berikutnya pada setiap kelompok dilakukan pelatihan dan ujicoba menggunakan Backpropagation, output dari Bacpropagation didenormalisasi untuk mendapatkan nilai yang sesungguhnya. Kualitas peramalan ditentukan menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD), dengan meghitung rata-rata selisih output dengan nilai nyata. Pada penelitian ini didapati nilai Silhouette pengelompokan yang terbaik didapat dari Vektor Fitur yang panjangnya 16 dan banyak kelompoknya 12, sebesar 0.0349. Kemudian nilai rata-rata MAD dari semua kelompok adalah 5.5 dan 4.5 untuk proses pelatihan dan ujicoba, hasil ini lebih baik daripada penelitian sebelumnya yang hanya menggunakan Bacpropagaiton saja untuk peramalan penjualan.
Integrasi Self Organizing Maps Dan Backpropagation Pada Model Prediksi Penjualan Nawawi, Moh. Danang; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 3 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v5i3.1094

Abstract

Beragam metode pembelajaran untuk jaringan saraf tiruan juga terus dikembangkan, seperti delta learning rule, kohonen self-organizing maps, dan back-propagation. Penerapan metode backpropagation telah banyak dilakukan oleh para peneliti tetapi kualitas peramalan yang didapat belum memuaskan. Penelitian ini bertujuan untuk mengintegrasikan metode Self Organizing Maps (SOM) dan Backpropagation, untuk mendapatkan kualitas peramalan yang lebih baik. Dataset yang digunakan adalah data penjualan kopi sachet per bulan dari PT. Kapal Api. Data penjualan dinormalisasi, kemudian dibentuk menjadi Vektor Fitur dengan panjang tertentu, kemudian dikelompokan menggunakan SOM. Tiap kelompok hasil dari SOM diolah menggunakan Backpropagation sehingga didapat Jaringan yang telah siap digunakan. Jaringan Backpropagation digunakan untuk mendapatkan output, kemudian output tersebut didenormalisasi untuk mendapatkan nilai aktual. Nilai aktual dan nilai nyata dibandingkan untuk pendapatkan nilai Mean Absolute Precentage Error (MAPE). Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa tingkat heterogenitas data sangat berpengaruh terhadap kuallitas pengelompokan dan peramalan yang didapat. Pada penelitian ini nilai MAPE yang diperoleh dari proses peramalan yang mengintegrasikan SOM dan Backpropagation lebih baik dari pada proses peramalan yang hanya menggunakan Backpropagation saja.
Pemodelan Deteksi Dan Identifikasi Multiple Barcode Fahmi, M Taufiq Maulana; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 3 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v5i3.1097

Abstract

Membludaknya pasar online selama pandemi ini, membuat beberapa jasa pengiriman mengalami overload pengiriman. Ini mengakibatkan terlambatnya paket datang kepada customer. Dalam pengiriman, perpindahan paket akan di scan sesuai dengan barcode yang menempel pada paket. Langkah tersebut akan sangat lama bila di lakukan satu persatu, maka jika langkah tersebut bisa dilakukan secara bersamaan akan sangat menghemat waktu dalam pengiriman. Langkah tersebut bisa dilakukan menggunaka sebuah library pada python yang bernama ZBar. Nantinya library ini akan bisa memindai banyak barcode dalam satu langkah scan. Sehingga akan menghemat waktu yang dibutuhkan saat pengiriman.
Perbandingan Antara Metode Decision Tree Dan Support Vector Machine Pada Model Rekomendasi Mobil Bekas Maksum, Ali; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 3 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v5i3.1098

Abstract

Perkembangan usaha di bidang penjualan mobil bekas sangat pesat sehingga banyak konsumen memandang dari pengaruh product quality terhadap brand loyality melalui kepuasan konsumen sebagai variabel mediasi. Kepuasan konsumen mempengaruhi terhadap signifan brand loyality dan sebagai variabel mediasi dari product quality terhadap brand quality. Peneliti mencoba membuat perbandingan antara metode decission tree dan support vector machine untuk membandingkan akurasi yang lebih baik, hasil dari penelitian ini perbandingan dari Decission Tree dan Support Vector Machine dari data Training decission tree sebesar 2,5 % dan Support Vector Machine sebesar 9,1 % , untuk data testing dari Decission Tree sebesar 6,2 % dan Support Vector Machine sebesar 2,2 %. Bisa disimpulkan bahwa pada metode Decission Tree akurasinya lebih baik daripada metode Support Vector Machine.
Perbandingan Antara Metode Holt-Winters Dan Backpropagation Pada Model Peramalan Penjualan Tantyo, Bagas Wahyu Nur; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 3 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v5i3.1099

Abstract

Peramalan (forecasting) merupakan metode untuk melihat potensi atau memprediksi sesuatu di masa depan dengan menggunakan data dari masa lampau. Penelitian dilakukan pada toko Anabul Petshop, penelitian digunakan untuk mengatasi masalah stok pejualan yang digunakan untuk meminimalisir kerugian dan memingkatkan penjualan pada toko. Penelitian menggunakan model peramalan algoritma Holt-Winter dan Backpropagation. Dengan menggunakan 2 metode diharapkan prediksi stok barang pada toko nantinya menjadi akurat, metode ini juga dibandingkan untuk mengetahui seberapa efektif metode tersebut pada kasus ini. Dalam membandingkan metode tersebut membutuhkan pengujian perhitungan yaitu MAD yang digunakan untuk menghitung rata-rata kesalahan yang mutlak, Untuk hasil akhir nanti akan terlihat metode mana yang memiliki tingkat error paling sedikit. Dan didapatkan bahwa metode Backpropagation memiliki tingkat eror yang paling sedikit.
Co-Authors Achmad Fachrudi, Rafi Adhitia, Riswandha Adiguna, Yosafat Agus Zainal Arifin Ahmad Fakhruddin Luthfi Ahmad Fitra Hamdani Aji, Abraham Dimas Bayu Al Farizi, Mochammad ALFIANA HIDAYATI Ali Maksum Alif Utama, Muh. Sandyoga Andreas Setiawan Anugraha, Aldino Alung Putra Aohana, Mizanul Ridho Arkham, Dany Arrie Kurniawardhani Attar, Alfan Faradudin Audina, Risky Ayu Meudea, Prita Azhar, Rizki Azhri, M. Fahrur Baehaqie, Lu'ay Cahyono, Bayu Dwi Chastine Fatichah Danang Wahyu Widodo Danar Putra Pamungkas, Danar Putra Dela Karmeylia Putri Diana Purwitasari Dusea Widya Dara, Made Ayu Dusea Widyadara, Made Ayu Duwita Yuli Harsasi EKA YUNIARTI Essa, Idam Iganda Fachrudin, Muhammad Nur Fahmi, M Taufiq Maulana Febriana, Fitri Indah Feriawan, Jimmy Firdaus, Maulana Anas Firdaus, Mochammad Fedro Firmansyah, Muhammad Kukuh Fitri Bimantoro Handoko, Muhammad Diko Tri Hidhayah, Ratu Nisful Laily Indra Lukmana Intan Nur Farida Iqbal Jauhari, Nur Mohamad Iqbal Jauhari Irfan - Fauzi Julian Sahertian Kinanti, Intan Anggun Kristianto, Yunio Heri Kurniawan, Afizza Fikri Kurniawan, Dimas Eri Laksono, Danang Tri Mabruroh, Tsalina Tsaniatul Made Ayu Dusea Made Ayu Dusea Widyadara - Universitas Nusantara Kediri, Made Ayu Dusea Widyadara Mahdiyah, Umi Mahendra, Rizqi Maulana Moch Anas Toybah mohamad ihsan MUCHAMMAD YOHAN EKA ANDREANE Muhammad Abdul Aziz Muhammad Rizal Arif Muhammad Rohid Saputro Mumun Nurmilawati Mumun Nurwilawati Muqsit, Mochammad Ainun Nabila, Kharisma Nur Nahdiyah, Yuniswatin Natalia, Devi Nawawi, Moh. Danang Novia, Talitha Ayudhea Nugroho, Bagas Aji Nugroho, Hargo Dwi Nur’azizan, Achmad Hasyim Odhianto, Yosan Pamungkas, Danar Patmi Kasih Petrus Bitin Prasetyo, Muhammad Ary Pratama, Dieky Septhian Rastra Pristiwanto, Rizal’ Chris Putri Lestari, Elok Eka Kartika Putri, Dhaniar Ruandha Ramadhan, Ryan Akbar Ratih Kumalasari Niswatin Resty Wulanningrum Risa Helilintar Risky Aswi R, Risky RIZQI VIERI, MUHAMMAD ARIEL Rochana, Siti Rohmat Syamsul Huda Rony Heri Irawan Rozi, Ahmad Fatkhur Salam, Mohammad Ibnu Salfa Kholida Eka Putri Saputra, Muh. Aris Saputra, Nanda Wibi Saputro, Daniel Sari, Dwi Fitriana Sari, Lya Rosita Seftania, Putri Derisa Adilla Dewi Sehartian, Julian Septian Geges Subagyo, Subagyo Subiyantoko, Rizki Sugiarto, Danami Bay Suryaningtias, Dini Haris Tantyo, Bagas Wahyu Nur Teo Sunu Widiantoro Toybah, Moch Anas Ulandari, Devy Ana Usman, Tamariska Viana, Ella Okta Wibowo, Nevi Harisuci Widya Dara, Made Ayu Dusea wijaya, Krisna atma Wijayanto, Muhammad Farid Witanto, Nur Kholiq Yoga Wulaningrum, Resty Yenita Endah Puspitowati Yenita Endah Puspitowati, Yenita Endah Zamzamik, Mochamad Zuhri, Mohamad Farkhan Fahmi Zulaikah, Dewi Zulkarnain, Dicky Candra