Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

0.444

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Jurnal Masyarakat Informatika Jurnal Simetris TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika

Indra Waspada

Department Of Informatics, Faculty Of Science And Mathematics, Diponegoro University, Tembalang, Semarang

Author-ID : 413293

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Library & Information Science

Published : 25 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3

THE DESIGN OF EXPLORATORY APPLICATION AND PREPROCESSING OF EVENT LOG DATA IN LMS MOODLE-BASED ONLINE LEARNING ACTIVITIES FOR PROCESS MINING Aulia, Demaspira; Waspada, Indra
Khazanah Informatika Vol. 5 No. 2 December 2019
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v5i2.8023

Process Mining is one of the sub-studies of Data Mining that focuses on the events of a system. An area that benefits from process mining is education, especially online learning. This study used Moodle as a platform to provide online event activity log data in online learning. Moodle-based process mining requires several stages that are not easily understood directly by teachers. As a solution, some efforts are needed to integrate Moodle with process mining. This study built an application that could contribute to the Preprocessing and Exploratory Data Analysis (EDA) stages of Moodle event log data ? as an important part of the process mining stage. Preprocessing was implemented by using the simple heuristic filtering method, while EDA was employed through visualization using flow control and dotted charts. Eventually, the application built in this study successfully performed preprocessing in Moodle event log data and could display the results visually, as a tool of control flow analysis and dotted chart analysis.

IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR Nikmatun, Inna Alvi; Waspada, Indra
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 10, No 2 (2019): JURNAL SIMETRIS VOLUME 10 NO 2 TAHUN 2019
Publisher : Universitas Muria Kudus

Akreditasi merupakan salah satu bentuk penilaian mutu dan kelayakan program studi di perguruan tinggi. Ketepatan waktu mahasiswa dalam menyelesaikan studi dan proporsi mahasiswa yang menyelesaikan studi dalam batas masa studi termasuk dalam elemen penilaian akreditasi. Hal tersebut menunjukkan diperlukan pemantauan terhadap masa studi mahasiswa. Rata-rata masa studi mahasiswa di Departemen Informatika Universitas Diponegoro masih di atas 4 tahun sehingga perlu dilakukan evaluasi dengan membangun aplikasi pengklasifikasian masa studi mahasiswa. Dengan mempertimbangkan keseimbangan data maka pengklasifikasian masa studi mahasiswa menggunakan kelas target masa studi lebih kecil dari 5 tahun dan lebih kecil atau sama dengan 5 tahun. Pada penelitian ini menggunakan data riwayat mahasiswa tahun angkatan 2007 sampai dengan 2011 yang telah lulus dengan jumlah data sebanyak 377 orang dengan 72 atribut nilai mata kuliah dan 1 kelas target berupa masa studi. Penelitian ini dilakukan dengan mengikuti tahap pengerjaan data mining yang mengacu pada proses knowledge discovery in database (KDD). Pengklasifikasian dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Aplikasi data mining berhasil dibangun dengan hasil percobaan menunjukkan bahwa hasil klasifikasi masa studi terbaik diperoleh dengan memilih atribut dari semua mata kuliah pilihan dengan nilai akurasi 75.95%.

PENENTUAN JENIS TINDAKAN OPERASI LALU LINTAS BERDASARKAN TINGKAT KERAWANAN LALULINTAS MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DAN VISUALISASI PEMETAAN DI WILAYAH KABUPATEN JEPARA Aprilia, Ayu Riana Devi; Waspada, Indra
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 9, No 1 (2018): JURNAL SIMETRIS VOLUME 9 NO 1 TAHUN 2018
Publisher : Universitas Muria Kudus

Jumlah pelanggaran lalu lintas yang terjadi di Indonesia meningkat dari tahun ke tahun. Sejak 2012 hingga 2016, angka pelanggaran melonjak hingga 47 persen. Untuk meningkatkan ketertiban lalu lintas disuatu daerah, aparatur kepolisian memiliki tiga jenis tindakan yaitu penyuluhan, patroli, dan razia. Pada awalnya belum ada metode tertentu yang digunakan atasan dalam memutuskan jenis tindakan disuatu wilayah, hanya berdasarkan pengamatan dari atasan saja, sehingga dalam pelaksanaannya dimungkinkan masih kurang akurat dalam aspek prioritas jenis tindakan yang diambil. Pada penelitian ini telah dibangun suatu sistem menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) yang dapat memberikan informasi lebih cepat dan mudah dipahami dalam penentuan jenis tindakan operasi lalu lintas untuk tiap kecamatan di kabupaten Jepara. Hasil kalkulasi AHP berupa urutan prioritas tindakan. Data-data yang dibutuhkan dalam penghitungan AHP adalah usia pelanggar pelanggar dibawah 17 tahun, usia pelanggar 17 tahun ke atas, dan total kejadian kecelakaan. Untuk memudahkan interaksi dengan pengguna maka hasil urutan prioritas tersebut disajikan dalam bentuk peta yang dapat menampilkan warna merah untuk razia, warna kuning untuk patroli, dan warna hijau untuk penyuluhan. Hasil black box testing menunjukkan bahwa fungsionalitas yang diterapkan pada sistem sudah sesuai, sedangkan hasil dari usability testing menunjukkan sistem dapat diterima oleh pengguna. Kata kunci: pelanggaran lalu lintas, jenis tindakan, analytic hierarchy process.

Sistem Rekomendasi Tempat Kuliner Menggunakan Metode Promethee Berbasis Android Istanto, Adik; Waspada, Indra
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 9, No 1 (2018): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Keberadaan tempat kuliner saat ini sangat banyak, hal ini sejalan dengan program pemerintah melalui Badan Ekonomi Kreatif (Bekraf) yang sedang menggiatkan sektor industri kuliner yang memberi kontribusi cukup besar yaitu 30% di sektor pariwisata dan ekonomi kreatif. Semakin banyak tempat kuliner membutuhkan media promosi yang canggih bagi produsen dan alat bantu pemilihan tempat kuliner bagi konsumen. Untuk itu pada penelitian ini akan dibangun sebuah sistem rekomendasi tempat kuliner berbasis android menggunakan metode Promethee. Metode Promethee digunakan sebagai metode pengurutan tempat kuliner untuk memberikan rekomendasi bagi konsumen karena sudah banyak diterapkan dalam berbagai bidang. Aplikasi android digunakan oleh pencari kuliner dan pemilik outlet. Pencari kuliner dapat mencari rekomendasi kuliner, memilih kuliner favorit, melihat koleksi kuliner, melihat peta lokasi, melihat rute dan lain sebagainya. Pemilik outlet dapat mengelola produk kulinernya dan mempromosikan produk kulinernya secara digital. Sedangkan pada aplikasi web sisi administrator, admin dapat mengelola data master. Metode Promethee sebagai metode pengurutan rekomendasi telah berhasil diimplementasikan pada aplikasi android sisi klien. Dari hasil pengujian yaitu dengan menggunakan Visual Promethee, menunjukan bahwa metode Promethee yang digunakan 100% berhasil mengurutkan kuliner. Rekomendasi kuliner yang dihasilkan sudah sesuai dengan kebutuhan konsumen yaitu yang jaraknya dekat, harganya murah dan banyak disukai orang.

Performance Analysis of Isolation Forest Algorithm in Fraud Detection of Credit Card Transactions Waspada, Indra; Bahtiar, Nurdin; Wirawan, Panji Wisnu; Awan, Bagus Dwi Ari
Khazanah Informatika Vol. 6 No. 2 October 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v6i2.10520

Losses incurred due to fraud on e-commerce transactions, especially those based on credit cards, continue to increase, resulting in large losses each year. One mechanism to minimize the risk of fraudulent credit card transactions is to utilize a detection technique for ongoing transactions. Credit card transaction data in its original state does not have a label, and the amount of fraud data on the training data is very small so that it belongs to a very unbalanced category, and the pattern of fraud continues to change. Isolation forest is an unsupervised algorithm that is efficient in detecting anomalies. Several techniques can be applied to improve the performance of the Isolation forest model. Previous studies used the ROC-AUC metric in analyzing the performance of Isolation Forests, which could provide incorrect information. This study made two contributions; the first is to present a performance analysis with both the ROC-AUC and AUCPR. Thus, it can be seen that the high ROC-AUC value does not guarantee the model has the reliability in detecting fraud. In comparison, the information provided through AUCPR is more appropriate to describe the ability of the model to capture data fraud. The second contribution is to propose several techniques that can be applied to improve the performance of the Isolation forest model, namely to optimize the determination of the amount of training data, feature selection, the amount of fraud contamination, and setting hyper-parameters in the modeling stage (training). Experiments were carried out using a real-life dataset from ULB. The best results are obtained when the validation data split ratio is 60:40, using the five most important features, using only 60% of fraud data, and setting hyper-parameters with the number of trees 100, 128 sample maximum, and 0.001 contamination. The validation performance of this model is precision 0.809917, recall 0.710145, F1-score 0.756757, ROC-AUC 0.969728, and AUCPR 0.637993, while for Testing results obtained precision 0.807143, recall 0.763514, F1-score 0.784722, ROC-AUC 0.97371, and AUCPR 0.759228.

Classification of Motorcyclists not Wear Helmet on Digital Image with Backpropagation Neural Network Sutikno Sutikno; Indra Waspada; Nurdin Bahtiar; Priyo Sidik Sasongko
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 14, No 3: September 2016
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v14i3.3486

One of the world’s leading causes of death is traffic accidents. Data from World Health Organization (WHO) that there are 1.25 million people in the world die each year. Meanwhile, based on data obtained from Statistics Indonesia, traffic accidents from 2006 to 2013 continue to increase. Of all these accidents, the largest accident occurred at motorcyclists, especially motorcyclists who not wearing standard helmet. In controlling the motorcyclists, police view directly at the highway, so that there are weaknesses which there are still a possibility of motorcyclist offenders who are undetectable especially for motorcyclists who are not wear helmet. This paper explains research on image classification of human head wearing a helmet and not wearing a helmet with backpropagation neural network algorithm. The test results of this analysis is the application can performs classification with 86.67% accuracy rate. This research can be developed into a larger system and integrated that can be used to detect motorcyclists who are not wearing helmet.

SUPERVISED MACHINE LEARNING MODEL FOR MICRORNA EXPRESSION DATA IN CANCER Indra Waspada; Adi Wibowo; Noel Segura Meraz
Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Vol 10, No 2 (2017): Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information
Publisher : Faculty of Computer Science - Universitas Indonesia

The cancer cell gene expression data in general has a very large feature and requires analysis to find out which genes are strongly influencing the specific disease for diagnosis and drug discovery. In this paper several methods of supervised learning (decisien tree, naïve bayes, neural network, and deep learning) are used to classify cancer cells based on the expression of the microRNA gene to obtain the best method that can be used for gene analysis. In this study there is no optimization and tuning of the algorithm to test the ability of general algorithms. There are 1881 features of microRNA gene epresi on 25 cancer classes based on tissue location. A simple feature selection method is used to test the comparison of the algorithm. Expreriments were conducted with various scenarios to test the accuracy of the classification.

PENGEMBANGAN TEKNIK INAKTIVASI ENZIMATIS DAN EKSTRAKSI LINAMARIN DAUN SINGKONG SECARA SIMULTAN MELALUI FOTOBIOEKSTRAKTOR-UV SEBAGAI ANTI KANKER Mohamad Endy Yulianto; Zainal Abidin; Indra Waspada; Selvina Selvina; Wendi E Wendi E
Prosiding SNST Fakultas Teknik Vol 1, No 1 (2016): PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DAN TEKNOLOGI 7 2016
Publisher : Prosiding SNST Fakultas Teknik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (465.279 KB)

Riset ini bertujuan untuk mengembangkan skema produksi linamarin dari daun singkong melalui proses inaktivasi enzim linamarase dan dehidrasi osmosis simultan menggunakan teknologi fotobioekstraktor-UV. Parameter-parameter yang diteliti seperti: kecepatan putar pengaduk ditetapkan pada putaran 75 rpm, sedangkan kecepatan putar pisau pencacah sebesar 125 rpm. Jenis drying agent berupa magnesium sulfat, suhu pengering ditetapkan pada 800C dan voltase sinar UV juga ditetapkan. Variabel bebas berupa rasio pelarut-daun singkong (10:1; 15:1; 20:1; 25:1 % (b/b)), konsentrasi etanol (80; 85; 90; 95%), konsentrasi drying agent (5; 7,5; 10; 12,5 % (b/b)), suhu fotobioekstraktor-UV (25; 30; 35; 40 oC) sebagai fungsi waktu ekstraksi. Setelah proses ekstraksi selesai, ekstrak yang telah terpisah dari padatannya (supernatan) dimurnikan menggunakan karbon aktif. Hasil pemurnian dianalisa kandungan linamarin menggunakan spektrofotometer. Hasil riset menunjukkan semakin besar kecepatan putaran pengaduk, maka fraksi berat linamarin dalam ekstrak semakin tinggi yang berarti semakin banyak linamarin terekstrak. Kenaikan temperatur menyebabkan linamarin yang terekstrak semakin besar. Semakin besar perbandingan pelarut-umpan, linamarin yang terekstrak semakin besar. Kata kunci: daun singkong, ekstraksi, fotobioekstraktor-uv, inaktivasi enzim, linamarin

Aplikasi Monitoring Perangkat dan Aktivitas Pengguna pada Jaringan Menggunakan Protocol SNMP dan Squid proxy Danur Wijayanto; Indra Waspada
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 2, No 3 (2016): Desember 2016
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v2i3.2016.11-20

Unit Pengelolaan dan Pelayanan Teknologi Informasi (UP2TI) adalah salah satu unit di Fakultas Sains Matematika Universitas Diponegoro yang bergerak di bidang pelayanan dan pengelolaan segala sesuatu yang berkaitan dengan teknologi informasi. UP2TI mengelola perangkat jaringan seperti router, switch, server, dan access point di FSM UNDIP. Dengan banyaknya perangkat jaringan yang dikelola, admin UP2TI mengalami kesulitan jika proses monitoring perangkat jaringan dilakukan secara manual yaitu hanya mengandalkan laporan dari client jika ada permasalahan pada jaringan dan juga belum ada sistem untuk memonitor aktifitas pengguna internet.Solusi atas permasalahan tersebut dengan membuat aplikasi monitoring jaringan. Aplikasi monitoring bisa juga disebut sebagai Network Management System yaitu suatu sistem yang berfungsi untuk membantu system administrator dalam memonitor dan mengontrol perangkat jaringan yang kompleks SNMP merupakan sebuah protocol aplikasi pada jaringan TCP/ IP yang dapat digunakan sebagai protocol dalam Network Management System.Aplikasi monitoring yang dikembangkan juga melakukan pembacaan log squid proxy untuk mengetahui aktivitas pengguna internet. Pengembangan aplikasi ini menggunakan metode waterfall dengan bahasa pemograman PHP dengan framework CodeIgniter dan sistem manajemen basis data MySQL. Setelah pengembangan selesai dilakukan, dilanjutkan pengujian secara black-box. Hasil akhir dari penelitian ini adalah aplikasi yang memudahkan admin dalam memonitoring perangkat dan aktivitas pengguna pada jaringan Fakultas Sains Matematika Universitas Diponegoro

Penerapan Algoritma C4.5 pada Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Prodi Informatika Ratna Puspita Sari Putri; Indra Waspada
Khazanah Informatika Vol. 4 No. 1 Juni 2018
Publisher : Department of Informatics, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v4i1.5975

Data tentang mahasiswa yang lulus merupakan sebuah data yang penting baik bagi departemen, fakultas maupun universitas karena data tersebut digunakan dalam proses akreditasi. Data tentang mahasiswa yang lulus terus bertambah di tiap tahunnya dan menumpuk seperti data yang terabaikan karena jarang digunakan. Data tentang mahasiswa yang lulus dapat memberikan informasi yang berguna jika dimanfaatkan dengan maksimal. Maka dari itu, penelitian ini akan memanfaatkan data tentang mahasiswa yang lulus dengan mengolahnya menggunakan data mining untuk mendapatkan informasi berupa prediksi kelulusan mahasiswa. Metode yang akan digunakan adalah metode pohon keputusan yang dibangun dengan algoritma C4.5 disertai dengan algoritma error-based pruning untuk proses pemotongan pohon keputusan. Kriteria yang akan digunakan adalah jenis kelamin, asal daerah, IPK, dan TOEFL. Dalam penerapannya, algoritma C4.5 dapat digunakan untuk menghasilkan prediksi kelulusan dengan nilai rata-rata precision 63.93%, recall 60.73%, dan akurasi 60.52%. Setelah pohon keputusan dipotong dengan menggunakan metode error-based pruning, didapatkan hasil yang lebih baik. Pohon yang dipotong dengan menggunakan nilai confidence 0,4 menghasilkan precision 70.70%, recall 50.65%, dan akurasi 61.57%. Sedangkan pohon yang dipotong dengan menggunakan nilai confidence 0,25 menghasilkan precision 73.77%, recall 48.84%, dan akurasi 62.44%.

Co-Authors Abidah Elcholiqi, Abidah Adhe Setya Pramayoga, Adhe Setya Adi Wibowo Aprilia, Ayu Riana Devi Aprilia, Ayu Riana Devi Aulia, Demaspira Awan, Bagus Dwi Ari Beta Noranita Demaspira Aulia Egga Bahartyan, Egga Gamadarenda, Ikhsan Wisnuadji Istanto, Adik M. Fakhri Darmawan, M. Fakhri Mohamad Endy Y Yulianto Nikmatun, Inna Alvi Noel Segura Meraz Nurdin Bahtiar Panji Wisnu Wirawan Pradana, Dimas Iqbal Pradana, Dimas Iqbal Priyo Sidik Sasongko Putri, Ratna Puspita Sari Putut Sri Wasito Ramadhan, Attaf Riski Putra Ratna Puspita Sari Putri Sabda Dewa, Jason Al Hilal Sarwo Dwi Waskito, Sarwo Dwi Selvina Selvina Sutikno Sutikno Sutikno Sutikno Wendi E Wendi E Wijayanto, Danur Zainal Abidin

Title

Found 25 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 25 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 25 Documents
Search