Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.481
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer (JELIKU) Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana Jurnal Ilmiah Kursor JOIV : International Journal on Informatics Visualization Specta Journal of Technology Jurnal Pengabdian Informatika (JUPITA) Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasinya
I Made Widiartha
Universitas Udayana
Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Other

Published : 47 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 47 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
OPTIMASI JARINGAN SYARAF TIRUAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL BEE COLONY PADA KLASIFIKASI PENGENALAN HURUF Alit Indrawan, I Gusti Ngurah; Widiartha, I Made
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 8 No 4 (2020): JELIKU Volume 8 No 4, Mei 2020
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2020.v08.i04.p13

Abstract

Artificial Neural Networks or commonly abbreviated as ANN is one branch of science from the field of artificial intelligence which is often used to solve various problems in fields that involve grouping and pattern recognition. This research aims to classify Letter Recognition datasets using Artificial Neural Networks which are weighted optimally using the Artificial Bee Colony algorithm. The best classification accuracy results from this study were 92.85% using a combination of 4 hidden layers with each hidden layer containing 10 neurons.
Peningkatan Fungsi UKS Dalam Memberikan Pendidikan Kesehatan Awal Berbasis IPTEKPada Sekolah Dasar Desa Belatungan Cahyadi Putra, I Gusti Ngurah Anom; Eka Karyawati, A. A. Istri Ngurah; Raharja, Made Agung; Mastrika Giri, Gst. Ayu Vida; Widiartha, I Made
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 9 No 1 (2020): JELIKU Volume 9 No 1, Agustus 2020
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2020.v09.i01.p07

Abstract

Usaha Kesehatan Sekolah (UKS) is a basic health business owned by a school. One of the functions of UKS is as a forum to provide early health education to school children. In primary schools the UKS maggot village does not function optimally, because there are no facilities and infrastructure to support UKS activities. Through the Udayana Mengabdi Program, assistance is provided for facilities and infrastructure, such as first aid kits, weighing instruments, temperature measuring instruments and height measuring instruments. Booked the administration of health records for elementary school students. From the programs that have been implemented, a survey is conducted to measure the success rate. After the service program was conducted the average level of knowledge of students about the function of UKS increased. As well as UKS in elementary schools, it should function properly as a place to provide early health education to elementary school children.
Aplikasi Sistem Diagnosa Penyakit pada Manusia yang Ditularkan oleh Vektor Nyamuk Menggunakan Metode Forward Chaining Purba, Kevin Joel; Widiartha, I Made
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 8 No 4 (2020): JELIKU Volume 8 No 4, Mei 2020
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2020.v08.i04.p08

Abstract

Disease is very easy to find in tropical countries including Indonesia. The skin itself is the most outermost organ that is easily attacked by the skin because the skin itself is an organ that is used to protect the internal organs. Many people do not consider how dangerous the skin disease is if it is not treated. Therefore, it is expected that with the advancement of technology, it can prevent the occurrence of skin diseases that can attack the community. In the research I did, I used the Forward Chaining Method. The system that I created is Web-based, where the system will issue a number of questions in the form of skin symptoms experienced by the user or patient and later when the patient has finished answering the question the system will process the patient's answer and finally the system will issue the answer being experienced by patients.
SISTEM REKOMENDASI TEMPAT WISATA MENGGUNAKAN ALGORITMA CHEAPEST INSERTION HEURISTIC DAN NAÏVE BAYES Gede Dwidasmara, Ida Bagus; Putra, I Gusti Ngurah Agung Widiaksa; Widiartha, I Made; Santiyasa, I Wayan; Made Mahendra, Ida Bagus; Ngurah Eka Karyawati, Anak Agung Istri
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 10 No 2 (2021): JELIKU Volume 10 No 2, November 2021
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2021.v10.i02.p05

Abstract

Bali merupakan salah satu daerah pariwisata terbaik di Indonesia, terbukti pada tahun 2016 Bali menerima sejumlah penghargaan pada TripAdvisor Travellers Choice Award dalam lingkup global dan Asia. Namun adanya wabah virus Corona dari tahun 2019, menyebabkan sektor pariwisata di bali menjadi menurun, dengan demikian dibutuhkan solusi untuk memulihakan sektor pariwisata yang ada di bali, dimana salah satu solusinya adalah dengan mengangkat wisata budaya dengan lebih maksimal, sebagai daya tarik utama destinasi wisata di bali. Maka penulis mengajukan Sistem Rekomendasi wisata, yang bertujuan untuk merekomendasikan tempat wisata yang sesuai dengan wisatawan, yang dalam sistem rekomendasi ini direkomendasikan juga destinasi wisata budaya yang langsung direkomendasikan oleh masyarakat, dan terdapat juga pemetaan tempat wisata sebagai bagian dari sistem rekomendasi wisata, pemetaan tempat wisata umum dan tempat wisata budaya . Pada sistem rekomendasi wisata ini, menggunkaan Algoritma Naïve Bayes untuk merekomendasikan destinasi wisata umum berdasarkan motivasi personal wisatawan, yang berdasarkan atribut umur, jenis kelamin, minat alam, minat buatan, minat budaya wisatawan, dengan menggunakan 200 data training yang terdiri dari 14 class tempat wisata . Selain itu sistem rekomendasi wisata ini dilengkapi dengan rekomendasi perutean tempat wisata menggunakan Algoritma Cheapest Insertion Heuristic, untuk mengatur list rute tempat wisata Kata Kunci : Sistem Rekomendasi, Algoritma Naïve Bayes, Algoritma Cheapest Insertion Heuristi, Motivasi Personal, Pemetaan Tempat.
Implementasi Metode Gaussian dan Median Filtering dalam Penghilangan Noise pada Citra Satya, I Dewa Gede Rama; Widiartha, I Made; Atmaja Darmawan, I Dewa Made Bayu; Ari Mogi, I Komang; Astuti, Luh Gede; Santiyasa, I Wayan
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 10 No 2 (2021): JELIKU Volume 10 No 2, November 2021
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2021.v10.i02.p01

Abstract

Meningkatnya angka kriminalitas menjadikan salah satu faktor dipasangnya CCTV pada beberapa sudut area oleh beberapa lembaga sebagai bentuk pengawasan, salah satunya yang telah dilakukan oleh Kementerian Perhubungan Republik Indonesia. Pengawasan melalui CCTV sering kali menghadapi gangguan, seperti hasil citra ber-noise yang menghambat proses pengidentifikasian suatu objek yang tertangkap CCTV. Oleh karena itu, penulis mencoba untuk melakukan implementasi metode Gaussian Filtering dan Median Filtering sebagai upaya dalam menghilangkan noise pada citra yang dihasilkan oleh CCTV. Implementasi yang akan dilakukan pada penelitian ini diawali dengan melakukan input data yang berupa citra hasil screen capture CCTV, kemudan dilakukan konversi dari citra berwarna menjadi citra greyscale. Tahap selanjutnya adalah melakukan penghilangan noise menggunakan metode Gaussian Filtering dan Median Filtering. Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) digunakan dalam pengujian. Dapat disimpulkan dari penelitian ini, Median Filtering lebih efektif dalam melakukan penghilangan noise dari pada Gaussian Filtering. Hal ini dibuktikan dari 20 percobaan penghilangan noise menggunakan Median Filtering, 80% citra yang diproses menghasilkan nilai PSNR yang lebih besar daripada nilai PSNR citra dengan noise dan mengartikan jika citra yang diproses mendekati citra asli (citra tanpa noise). Sedangkan dari dari 20 percobaan penghilangan noise menggunakan Gaussian Filtering hanya 50% citra yang diproses menghasilkan nilai PSNR yang lebih besar daripada nilai PSNR citra dengan noise. Selanjutnya, untuk nilai standar deviasi terbaik penghilangan noise pada citra adalah ketika ada pada nilai 2 dengan rerata persentase penurunan noise sebesar 1,73%. Kata Kunci: CCTV, Citra, Pengolahan Citra, Noise, Gaussian Filtering, Median Filtering.
VOCAL TONE PRECISION DETECTION USING HARMONIC PRODUCT SPECTRUM (HPS) AND K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) CLASSIFICATION Apsari, Made Sri Ayu; Widiartha, I Made; Agung Raharja, Made; Santi Astawa, I Gede; Arta Wibawa, Gede; Made Mahendra, Ida Bagus
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 10 No 3 (2022): JELIKU Volume 10 No 3, February 2022
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2022.v10.i03.p01

Abstract

The progress of the digital era that is happening today, encourages rapid development in technology and science, one of which is in the field of art. Of all performing arts, the art of singing is the most complex, which requires a lot of preparation and practice. Everyone has a different type of voice. Males generally have three types of voice, namely bass, baritone, and tenor, while women generally have three types of voice, namely contralto (alto), mezzo-soprano, and soprano. However, not everyone knows what kind of voice they have. Therefore, this study will focus on classifying the human voice. In this study, the author uses the Harmonic Product Spectrum (HPS) and K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithms. The data used is in the form of primary voice recording data obtained from 258 participants (male and female), where each person has 8 sound files, namely do, re, mi, fa, sol, la, si, and do'. saved in .wav format. From the research conducted, the test was carried out using the K-NN and K-NN methods with Hyperparameters. The results obtained in the form of accuracy of 74% and 81%, so that the Harmonic Product Spectrum (HPS) and K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithms give good results for determining the type of human voice.
Music Genre Classification Using Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN) Giri, I Nyoman Yusha Tresnatama; Rahning Putri, Luh Arida Ayu; Mastrika Giri, Gst Ayu Vida; Anom Cahyadi Putra, I Gusti Ngurah; Widiartha, I Made; Supriana, I Wayan
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 10 No 3 (2022): JELIKU Volume 10 No 3, February 2022
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2022.v10.i03.p02

Abstract

The genre of music is a grouping of music according to their resemblance to one another and commonly used to organize digital music. To classify music into certain genres, one can do it by listening to the music one by one manually, which will take a long time so that automatic genre assignment is needed which can be done by a number of methods, one of which is the Modified K-Nearest Neighbor. Modified K-Nearest Neighbor method is a further development of its former method called KNearest Neighbor method which adds several additional processes such as validity calculations and weight calculations to provide more information in the selection class for the testing data. Research to find the best H value shows that the H = 70% of the training data is able to produce an accuracy of 54.100% with K = 5 and the proportion ratio of test data and training data is 20:80 (fold 5). The best H value is then used for further testing, which is to compare the K-Nearest Neighbor method with the Modified K-Nearest Neighbor method using two different proportions of test data and training data and each proportion of data also tests a different K value. The results of the classification comparison of the two methods show that the Modified K-Nearest Neighbor method, with the highest accuracy of 55.300% is superior to the K-Nearest Neighbor method with the highest accuracy of 53.300%. The two highest accuracies produced in each method were obtained using K = 5 and the proportion ratio of test data and training data is 10:90 (fold 10).
ANALISIS & IMPLEMENTASI ALGORITMA KELELAWAR SEBAGAI FITUR SELEKTOR DALAM KLASIFIKASI DERMATOLOGY Ketut Ardha Chandra; I Made Widiartha; Agus Muliantara
Jurnal Ilmu Komputer Vol 9 No 2: September 2016
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (661.316 KB)

Abstract

Penyakit kulit merupakan salah satu penyakit yang perlu ditangani secara serius baik dalam pencegahan maupun pengobatan.Di Indonesia, penyakit kulit merupakan penyakit yang menjangkit terbanyak kedua sejumlah 501.280 kasus. Sebagai upaya pencegahan dan pengobatan perlu diketahui klasifikasi penyakit kulit apa yang sedang diderita. Untuk mengetahui klasifikasi penyakit yang tepat perlu diketahui fitur-fitur yang tepat pula. Salah satu jenis penyakit kulit yaitu Erythemato-squamou sangat sulit untuk deteksi karena fitur klinis maupun histopatologis menampilkan  90% fitur serupa. Solusi untuk mengoptimasi kinerja klasifikasi dan memilih fitur yang tepat bisa menggunakan metode bio-inspired salah satunya algoritma kelelawar.Pada penelitian sebelumnya algoritma kelelawar mampu memberikan perfoma yang lebih baik bila dibandingkan dengan algoritma genetika, Particle Swarm Optimization dan Geometric Particle Swarm Optimization. Oleh karena Algoritma Kelelawar memberikan hasil yang baik dalam penelitian komparasi sebelumnya, pada penelitian ini Algoritma Kelelawar digunakan sebagai feature selector untuk membantu proses klasifikasi Dermatology menggunakan Naive Bayes dan Backpropagation dengan harapan akurasi yang dihasilkan klasifier lebih optimal. Penelitian ini menggunakan dua skenario dimana skenario pertama klasifikasi berjalan tanpa menggunakan algoritma kelelawar, dan skenario kedua menggunakan algoritma kelelawar.Hasil penelitian ini mendapatkan kesimpulan bahwa dengan menggunakan algoritma kelelawar akurasi klasifikasi Dermatolgy dapat meningkat. Pada klasifier Naive Bayes akurasi meningkat dari 81,81% menjadi 97,27% dan klasifier Backpropagation meningkat dari 61.40% menjadi 92.39% dengan menggunakan variabel yang paling optimal yaitu ?=0,75, ?=1  dan ?=0,25.  Dari kedua klasifier yang digunakan, algoritma kelelawar mampu memberikan hasil yang konsisten sebagai feature selector dengan menghasilkan pemilihan fitur optimal yang sama yaitu fitur : itching, PNL infiltrate, Parakeratosis, Elongation of the rete ridges, Munro microabcess, dan Follicular horn plug.
ANALISA HUBUNGAN FREKUENSI DASAR ANTAR BILAH GAMELAN GANGSA PADA HASIL SINTESIS MENGGUNAKAN METODE MODIFIED FREQUENCY MODULATION Dewa Made Sri Arsa; I Made Widiartha; Agus Muliantara
Jurnal Ilmu Komputer Vol 7 No 1: April 2014
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (464.989 KB)

Abstract

Gamelan gangsa warisan budaya turun temurun daerah Bali. Dengan kurangnya media pembelajaran mengakibatkan berkurangnnya minat untuk memainkan gamelan gangsa. Teknik sintesis dapat digunakan untuk mengatasi hal ini. Proses sintesis menggunakan metode Modified Frequency Modulation. Sebelum dilakukan sintesis dilakukan analisis 100 buah suara gamelan gangsa untuk mendapatkan rentang frekuensi dasar masingmasing bilah dan pencarian bungkus sinyal dari suara gamelan gangsa. Hasil sintesis berupa suara gamelan gangsa yang mirip atau sama dengan suara gamelan gangsa yang sebenarnya. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa hubungan yang dimiliki berupa perbandingan bilah dimana perbandingan yang dimiliki berbeda-beda. Suara hasil sintesis dengan menggunakan perbandingan ini 100% masuk kedalam rentang frekuensi dasar masing-masing bilah.
APLIKASI GAMELAN CARUK BERBASIS MOBILE MENGGUNAKAN METODE SINTESIS SUARA MODIFIED FREQUENCY MODULATION I Made Widiartha; A A I N Karyawati
Jurnal Ilmu Komputer Vol 11 No 1 (2018): Jurnal Ilmu Komputer
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (267.906 KB) | DOI: 10.24843/jik.2018.v11.i01.p05

Abstract

Gamelan caruk merupakan salah satu gamelan klasik khas bali yang sudah ada sejak abad ke-15 dan dikategorikan sebagai gamelan tua (wayah). Gamelan ini sangat dibutuhkan dan memegangperanan penting dalam pelaksanaan upacara adat di bali khususnya upacara Dewa yadnya dan Pitrayadnya. Keberadaan gamelan caruk saat ini sudah sangatlah langka, para pemain gamelan iniumumnya sudah berusia lanjut. Seiring berjalannya waktu, banyaknya budaya asing yang masuk kebali dan pola hidup era teknologi canggih saat ini telah berdampak pada menurunnya minatmasyarakat bali utamanya generasi muda untuk berinteraksi dengan gamelan bali khususnya gamelancaruk ini.Melihat keadaan ini tentunya sangat diperlukan sebuah langkah terobosan untuk melestarikandan meningkatkan minat generasi muda bali terhadap gamelan tradisional khususnya gamelan caruk.Salah satu strategi yang dapat dilakukan sebagai upaya pelestarian gamelan tradisional bali adalahdengan melakukan digitalisasi perangkat gamelan caruk dan membangun aplikasi perangkat lunakgamelan dalam media berbasis mobile. Dengan adanya aplikasi mobile ini diharapkan dapat menjadijembatan untuk generasi muda dalam mengenal dan membangkitkan daya tarik generasi muda padagamelan tradisional bali. Perkembangan teknologi saat ini telah mampu untuk mendigitalisasi suarainstrumen dan merepresentasikannya kedalam aplikasi perangkat lunak. Untuk dapat membangkitkansuara gamelan caruk ke dalam bentuk digital dapat digunakan teknik sintesis suara yaitu Modifiedfrequency modulation (ModFM).Dalam penelitian ini telah berhasil dibangun aplikasi gamelan caruk berbasis mobile denganmemanfaatkan suara hasil sintesis dengan penerapan metode ModFM. Dari hasil penelitiandidapatkan bahwa suara terbaik hasil sintesis ini didapat melalui perbandingan frekuensi sinyalpembawa dan pemodulasi adalah 1:7. Suara hasil sintesis telah memiliki nada yang sama dengansuara dataset yang dibuktikan dengan seluruh frekuensi dasar suara hasil sintesis berada pada rentangtoleransi frekuensi dasar masing-masing bilah
Co-Authors A A I N Karyawati Agus Muliantara Agus Zainal Arifin Alit Indrawan, I Gusti Ngurah Alvin Wiraprathama Anak Agung Gde Agung Pranandita Anak Agung Istri Ngurah Eka Karyawati Anggotra, Puspadevi Anny Yuniarti Apsari, Made Sri Ayu Ari Mogi, I Komang Arsa, Dewa Made Sri Astawa, Ni Wayan Amanda Putri Atmojo, Firman Ali Eka Ayu Nikki Asvikarani bratha, dede khausa bayu Darlis Herumurti Dewa Made Wiharta Firman Ali Eka Atmojo Gede Agung Aji Andar Sakti Gede Wisnu Bhaudhayana Gilang Indrawan, Muhammad Caesar Giri, I Nyoman Yusha Tresnatama Gst. Ayu Vida Mastrika Giri Humaira, Fitrah Maharani Humaira, Fitrah Maharani I Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan, I Dewa Made Bayu I Gede Arta Wibawa I Gede Santi Astawa I Gusti Agung Gede Arya Kadyanan I Gusti Ngurah Anom Cahyadi Putra I Kadek Aldy Oka Ardita I Ketut Gede Suhartana I Made Eko Satria Wiguna I Made Nusa Yudiskara I Made Satria Bimantara I Putu Bayu Eka Pratama I Putu Gede Hendra Suputra I Putu Satwika I WAYAN SANTIYASA I Wayan Sugiana I Wayan Supriana Ida Bagus Gede Dwidasmara Ida Bagus Gede Dwidasmara Ida Bagus Made Mahendra Julianti, Syelvia Kadek Nanda Banyu Permana Ketut Ardha Chandra Kusuma, Putu Agus Dharma Luh Arida Ayu Rahning Putri Luh Gede Astuti Luh Gede Astuti Nathanael Richie Thomas Ngurah Agus Sanjaya ER Ni Made Elvina Aryadhika Putri Nyoman Putra Sastra Octavia, Hana Christine Panji Palguna, I Gusti Agung Ngurah Pijar Candra Mahatagandha Pramana, I Gst Bgs Bayu Adi PRATIWI, NI MADE DINDA Priandana, Bhisma Satwika Ari Purba, Kevin Joel Putra, I Gusti Ngurah Agung Widiaksa Raharja, Made Agung Ramadhan, Zhaqy Hikkammi Gullam Rukmi Sari Hartati Ryan, Ida Bagus Putu Saiful Bahri Musa Satria Wiguna, I Made Eko Satya, I Dewa Gede Rama Sitinjak, Anugrah Ignatius Tegar Palyus Fiqar Tristan Bey Kusuma Widnyana, I Kadek Agus Candra Wijaya, Partha Wikardiyan, Aditya Wiraprathama, Alvin Yande Pramana Yustika Pradeva