p-Index From 2021 - 2026
5.275
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Jurnal Simetris Abdimas Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Transformatika JUITA : Jurnal Informatika POSITIF Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) Jurnal Informatika Upgris E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Jurnal Eksplora Informatika Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer J-Dinamika: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat RANDANG TANA - Jurnal Pengabdian Masyarakat MULTINETICS JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) IJAIT (International Journal of Applied Information Technology) Abdimas Galuh: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal of Applied Multimedia and Networking Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Computer Science and Information Technologies Patria : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Pengabdian Mitra Masyarakat (JPMM) Jurnal Informatika JUSIFOR : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Jurnal Riptek SEMINAR NASIONAL PENELITIAN DAN PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS Jurnal Sistem Informasi Galuh NERO (Networking Engineering Research Operation) International Journal of Information Technology and Business JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Jurnal DIMASTIK
Claim Missing Document
Check
Articles

Software Defect Prediction Using AWEIG+ADACOST Bayesian Algorithm for Handling High Dimensional Data and Class Imbalance Problem Suntoro, Joko; Christanto, Febrian Wahyu; Indriyawati, Henny
International Journal of Information Technology and Business Vol. 5 No. 1 (2022): November: International Journal of Information Technology and Business
Publisher : Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24246/ijiteb.512018.27-32

Abstract

The most important part in software engineering is a software defect prediction. Software defect prediction is defined as a software prediction process from errors, failures, and system errors. Machine learning methods are used by researchers to predict software defects including estimation, association, classification, clustering, and datasets analysis. Datasets of NASA Metrics Data Program (NASA MDP) is one of the metric software that researchers use to predict software defects. NASA MDP datasets contain unbalanced classes and high dimensional data, so they will affect the classification evaluation results to be low. In this research, data with unbalanced classes will be solved by the AdaCost method and high dimensional data will be handled with the Average Weight Information Gain (AWEIG) method, while the classification method that will be used is the Naïve Bayes algorithm. The proposed method is named AWEIG + AdaCost Bayesian. In this experiment, the AWEIG + AdaCost Bayesian algorithm is compared to the Naïve Bayesian algorithm. The results showed the mean of Area Under the Curve (AUC) algorithm AWEIG + AdaCost Bayesian yields better than just a Naïve Bayes algorithm with respectively mean of AUC values are 0.752 and 0.696.
Pengembangan Konten Video Produk Gerai Kopimi di Kecamatan Semarang Selatan Sebagai Upaya Promosi Melalui Youtube Wicaksana, Dinar Anggit; Christanto, Febrian Wahyu; Huizen, Lenny Margaretta
Jurnal DIMASTIK Vol. 1 No. 1 (2023): Januari
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/dimastik.v1i1.6322

Abstract

Gerai Kopimi merupakan salah satu forum para pelaku UMKM di Kelurahan Semarang Selatan Kota Semarang. UMKM ini merupakan tempat kuliner makanan. Di dalam usahanya untuk mempromosikan produk tersebut, pelaku UMKM memiliki kendala yaitu masih banyak yang belum optimal dalam membuat media promosi yang kreatif, menarik dan tepat sasaran bagi konsumen. Agar dapat mengoptimalkan potensi yang ada pada pelaku UMKM adalah membuat konten-konten menarik dalam media sosial untuk promosi sehingga konsumen tertarik dan akhirnya melakukan transaksi. Promosi melalui video merupakan cara yang paling efektif sehingga konsumen dapat melihat sekaligus menikmati produk (secara virtual dalam imajinasi) atau jasa yang dijual oleh pelaku UMKM. Tujuan Pengabdian ini adalah untuk mengembangkan konten youtube melalui aplikasi kinemaster pada HP sebagai sarana promosi bagi pelaku usaha di Gerai Kopimi Kecamatan Semarang Selatan. Kegiatan pengabdian ini dilakukan menggunakan metode: ceramah dan praktek. Hasil evaluasi diperoleh dari hasil pre-test dan post-test yang dilakukan para peserta PkM. Evaluasi yang dilakukan menunjukkan hasil: sebelum kegiatan PkM pemahaman peserta 35% dan setelah kegiatan PkM pemahaman perserta meningkat menjadi 83%. Terdapat peningkatan secara signifikan pada peserta PkM dalam memahami materi pelatihan yang diberikan pada saat PkM tersebut.
Implementation of face recognition using Python Christanto, Febrian Wahyu; Arifin, Husnul; Dewi, Christine; Prasandy, Teguh
Computer Science and Information Technologies Vol 7, No 1: March 2026
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/csit.v7i1.p1-9

Abstract

Artificial intelligence (AI)-based technology systems are developing rapidly. Along with technological development the number of criminal cases caused by facial forgery is also growing. Cases of theft and housebreaking with fake photos are a common problem in Semarang. In 2022–2023 the number of cases of theft and housebreaking reached 372,965 with a crime risk level of 137/100,000 people. To overcome this problem the facial recognition system used in the door security system uses digital image processing. This method works by imitating how nerve cells communicate with interconnected neurons, or more precisely, how artificial neural networks function in humans. As training data, image capture and facial recognition are carried out using a webcam and the Python programming language with the TensorFlow library. The image processing algorithm uses 400 facial images with an accuracy rate of 95%. However further development is needed to improve the efficiency and accuracy of the system to produce better results.