Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.765
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Indonesian Journal of Disability Studies Journal of Environmental Engineering and Sustainable Technology Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Budi Darma Setiawan
Fakultas Ilmu Komputer , Universitas Brawijaya
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 157 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 157 Documents
Search

 12   13   14   15   16 
Analisis Komparatif Model Arima, LSTM, dan GRU untuk Peramalan Harga Komoditas Pangan di Kota Malang Keintjem, Arthurito; Setiawan, Budi Darma; Perdana, Rizal Setya
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 01 (2026): Januari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Harga komoditas pangan berperan penting dalam pembentukan inflasi dan stabilitas ekonomi daerah. Fluktuasi harga yang tinggi, terutama pada komoditas hortikultura, menimbulkan tantangan dalam perencanaan dan pengendalian inflasi, sehingga diperlukan metode peramalan yang akurat dan adaptif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM), dan Gated Recurrent Unit (GRU) dalam meramalkan harga komoditas pangan harian di Kota Malang. Data yang digunakan bersumber dari Sistem Pemantauan Pasar Kebutuhan Pokok (SP2KP) dan dianalisis menggunakan pendekatan kuantitatif eksperimental dengan pemodelan deret waktu univariat. Setiap model dilatih dan dievaluasi menggunakan konfigurasi parameter atau hyperparameter terbaik melalui skema evaluasi yang sama, dengan metrik Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak terdapat satu model yang secara konsisten unggul pada seluruh komoditas. Model ARIMA memberikan kinerja terbaik pada komoditas dengan pola harga relatif stabil, sedangkan model berbasis deep learning, khususnya GRU, lebih unggul pada komoditas dengan fluktuasi harga tinggi dan pola nonlinier. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan model peramalan perlu disesuaikan dengan karakteristik masing-masing komoditas. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung perumusan kebijakan pengendalian inflasi dan stabilisasi harga pangan di tingkat daerah.
Analisis Komparatif Arsitektur CNN untuk Klasifikasi Sampah: Studi Trade-Off Efisiensi vs Akurasi (Studi Pada MobileNetV3, ResNet50, Dan EfficientNetB3) Muhammad Harish Rahmatullah; Setiawan, Budi Darma; Irawati Nurmala Sari
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini melakukan analisis komparatif terhadap tiga arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) modern—MobileNetV3, ResNet50, dan EfficientNetB3—untuk aplikasi klasifikasi sampah berbasis pengolahan citra digital. Latar belakang penelitian didasari oleh tantangan pengelolaan sampah di Indonesia yang menghasilkan 21,1 juta ton sampah per tahun dengan hanya 65,71% dikelola dengan baik, dimana proses pemilahan manual masih dominan dan tidak efisien. Dataset custom berisi 2.840 gambar sampah dalam empat kategori (botol plastik, kaleng logam, kardus kertas, dan organik) diimplementasikan menggunakan framework PyTorch pada platform komputasi standar. Evaluasi mencakup metrik akurasi klasifikasi (precision, recall, F1- score) dan metrik efisiensi komputasi (jumlah parameter, ukuran model, waktu inferensi). Hasil menunjukkan ResNet50 mencapai akurasi tertinggi dengan trade-off kompleksitas komputasi besar (25,6 juta parameter), MobileNetV3 unggul dalam efisiensi untuk deployment edge device dengan parameter minimal (5,4 juta), sedangkan EfficientNetB3 memberikan keseimbangan optimal antara akurasi dan efisiensi (12 juta parameter). Analisis trade-off menghasilkan rekomendasi arsitektur spesifik sesuai keterbatasan infrastruktur dan kebutuhan implementasi praktis untuk sistem pengelolaan sampah otomatis yang sustainable.
Root Cause Analysis of Government Readiness in Realizing the Concept of E-Government System: A Case Study of Palu City Government Permatasari, Ayu; Aknuranda, Ismiarta; Setiawan, Budi Darma
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 10 No. 3: Desember 2025
Publisher : Faculty of Computer Science (FILKOM) Brawijaya University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jitecs.2025103789

Abstract

This study aims to analyse the root causes of the readiness issues faced by the Palu City Government in implementing the concept of an E-Government System. The main focus of this research is to assess the government's readiness in realizing the implementation of E-Government System and to identify the root causes of the obstacles encountered in its application in Palu City. The study uses a qualitative approach, with data analysis conducted using the 3x5 Whys method and a Fishbone diagram. The findings indicate that the implementation of the E-Governemnt System in Palu City faces complex challenges, ranging from unaligned regulations, low human resource competencies, limited infrastructure, to suboptimal funding and an organizational culture that is not yet ready for change. Analysis based on academic theories confirms that the success of the E-Governemnt System implementation does not rely solely on technology but also on institutional readiness and human capacity. This research contributes recommendations that can be utilized by the Palu City Government to improve the quality of the E-Government services and achieve the goals of clean, effective, efficient, transparent, and accountable governance. In addition, this study emphasizes the importance of enhancing human resource capacity and managing change in order to optimize the implementation of the E-Government System in Palu City.
Implementasi Arsitektur GoogLeNet untuk Klasifikasi Sampah Organik dan Anorganik Berbasis Citra Digital Fauzi, Muhammad Alfan; Setiawan, Budi Darma; Sari, Irawati Nurmala
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di JTIIK
Klasifikasi Perilaku Mengemudi Sepeda Motor Berdasarkan Data Accelerometer Menggunakan Long Short-Term Memory Rifky Akhsanul Hadi; Budi Darma Setiawan; Fitra Abdurrachman Bachtiar
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di JTIIK
Multi-Band EEG Spectrogram Decomposition with Residual Attention Network for Enhanced Stress Classification Sza Sza Amulya Larasati; Fitra Abdurrachman Bachtiar; Budi Darma Setiawan
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 10 No 2 (2026): April 2026
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v10i2.7225

Abstract

Stress can affect both physical and mental health, and it is important to support faster intervention. EEG can record brain activity directly, but EEG signals are complex, noisy, and difficult to handle. This study explores how EEG spectrogram decomposition can improve stress classification accuracy using deep learning models. Decomposition was accomplished by splitting a single EEG spectrogram into five distinct segments based on frequency range. Deep neural networks resembling ResNet are well-suited for spectrogram data, as the iterative feature extraction across layers facilitates the identification of hidden patterns. Incorporating an attention module before the classification layer further strengthens the model's capabilities by highlighting the most pertinent features during the training process. The baseline architecture employed in this study was ResNet-152. By incorporating a Multi-Head Attention mechanism prior to the Fully Connected layer, the modified network is denoted as RAN-152. The combination of spectrogram decomposition, ResNet, and attention has been proven to improve classification accuracy in complex EEG data. Without these three together, the accuracy obtained was only 0.5479, while the combination of the three achieved the highest accuracy of 0.9026. Evaluation of other metrics such as precision, recall, and F1-score also confirms that the attention module is good enough to highlight important features while reducing noise, thereby making classification more balanced across classes. These findings show that the combination of EEG decomposition and attention can be a promising approach for stress detection.
Deteksi Tingkat Engagement Pemain Game Menggunakan Pendekatan Multimodal Dengan Arsitektur Multilayer Perceptron Wandalia, Anisa; Bachtiar, Fitra Abdurrachman; Setiawan, Budi Darma
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di JOIV
Co-Authors Abdul Fatih Achmad Basuki Achmad Fahlevi Addin Sahirah, Rafifa Adinugroho, Sigit Aditya Chandra Nurhakim Aditya Kresna Bayu Arda Putra Agung Nurjaya Megantara Agus Wahyu Widodo Ahmad Afif Supianto Akhmad Eriq Ghozali Akmal Subakti Wicaksana Alfi Nur Rusydi Almira Syawli Amaliah Gusfadilah Andhi Surya Wicaksana Andika Harlan Angga Dwi Apria Rifandi Anjasari, Ni Luh Made Beathris Aria Bayu Elfajar Asghany, Yusrian Ashidiq, Muhammad Fihan Azmi Makarima Yattaqillah Baihaqi, Galih Restu Barlian Henryranu Prasetio Bayu Rahayudi Bintang, Tulistyana Irfany Budi Santoso Cahyo Adi Prasojo Candra Dewi Candra Dewi Chelsa Farah Virkhansa Cindy Inka Sari Cinthia Vairra Hudiyanti Civica Moehaimin Dhewanty Deby Chintya Dellia Airyn Delpiero, Rangga Raditya Dewi, Buana Dhan Adhillah Mardhika Dian Eka Ratnawati Diva, Zahra Dwi Anggraeni Kuntjoro Dwi Ari Suryaningrum Dwi Damara Kartikasari Edo Fadila Sirat Eka Novita Shandra Eka Yuni Darmayanti Eti Setiawati Fadhlillah Ikhsan Fajar Nur Rohmat Fauzan Jaya Aziz Fajar Pradana Fanny Aulia Dewi Fattah, Rafi Indra Fatwa Ramdani, Fatwa Fauzi, Muhammad Alfan Febri Ramadhani Fikri Hilman Fitra Abdurrachman Bachtiar Fitria, Tharessa Fitrotuzzakiyah, Shafira Puspa Gandhi Ramadhona Gembong Edhi Setiawan Gilang Ramadhan Hendra Pratama Budianto Husin Muhamad Imam Cholisoddin Imam Cholissodin Imam Cholissodin Imam Cholissodin Indah Larasati Indriati Indriati Indriati Irawati Nurmala Sari Irfan Aprison Irma Lailatul Khoiriyah Irma Nurvianti Irma Ramadanti Fitriyani Ismiarta Aknuranda Issa Arwani Issa Arwani Jobel, Roenrico Karina Widyawati Keintjem, Arthurito Khairunnisa, Alifah Kholifa'ul Khoirin Koko Pradityo Lailil Muflikhah Lathania, Laela Salma M Kevin Pahlevi M. Ali Fauzi M. Raabith Rifqi M. Rikzal Humam Al Kholili M. Tanzil Furqon Mahar Beta Adi Sucipto, Ekmaldzaki Royhan Mahendra Data Mahendra Data Marji Marji Masayu Vidya Rosyidah Maulana, M. Aziz Mayang Arinda Yudantiar Meilia, Vina Mimin Putri Raharyani Mindiasari, Irtiyah Izzaty Miracle Fachrunnisa Almas Moch. Khabibul Karim Mochamad Chandra Saputra Mohamad Alfi Fauzan Muhammad Arif Hermawan Muhammad Dimas Setiawan Sanapiah Muhammad Harish Rahmatullah Muhammad Khaerul Ardi Muhammad Rizkan Arif Muhammad Syaifuddin Zuhri Muhammad Tanzil Furqon Mustofa Robbani Muthia Azzahra Nadia Natasa Tresia Sitorus Nainggolan, Cesilia Natasya Nanda Agung Putra Nashrullah, Nashrullah Nelli Nur Rahma Ni'mah Firsta Cahya Susilo Nihru Nafi' Dzikrulloh Noval Dini Maulana Novanto Yudistira Nur Intan Savitri Bromastuty Nurfansepta, Amira Ghina Nurhana Rahmadani Nurudin Santoso Nurul Hidayat Oky Krisdiantoro Olive Khoirul L.M.A. Panjaitan, Mutiharis Dauber Permatasari, Ayu Pindo Bagus Adiatmaja priharsari, diah Purnomo, Welly Putra Pandu Adikara Putra, Octo Perdana Putri, Rania Aprilia Dwi Setya Rachmatika, Isnayni Sugma Radifah Radifah Rafely Chandra Rizkilillah Rahmadi, Anang Bagus Rahmat Faizal Raissa Arniantya Ramadhianti, Fatiha Randy Cahya Wihandika Ratna Candra Ika Rekyan Regasari Mardi Putri, Rekyan Regasari Mardi Rekyan Regasari MP, Rekyan Regasari Rendi Cahya Wihandika Retiana Fadma Pertiwi Sinaga Revanza, Muhammad Nugraha Delta Revinda Bertananda Reza Wahyu Wardani Rhobith, Muhammad Ridho Agung Gumelar Rifky Akhsanul Hadi Rima Diah Wardhani Rinda Wahyuni Rizal Setya Perdana Rizal Setya Perdana Rizki Agung Pambudi Rizky Haqmanullah Pambudi Robih Dini Rosi Afiqo Rudito Pujiarso Nugroho Rudy Usman Azzakky Ryan Mahaputra Krishnanda Sabriansyah Rizkiqa Akbar Santoso, Nurudin Sari, Irawati Nurmala Satrio Hadi Wijoyo Shelly Puspa Ardina Sigit Adinugroho Silfiatul Ulumiyah Sintiya, Karena Siti Fatimah Al Uswah Siti Utami Fhylayli Sri Wahyuni Suryani Agustin Sutrisna, Naufal Putra Sutrisno Sutrisno Sza Sza Amulya Larasati Tahajuda Mandariansah Talitha Raissa Tibyani Tibyani Tri Afirianto Tria Melia Masdiana Safitri Ulfah Mutmainnah Vina Meilia Wandalia, Anisa Wayan Firdaus Mahmudy Wildannantha, Jawadi Ahmad Yerry Anggoro Yosendra Evriyantino Yuhand Pramudita, Rezzy Yuita Arum Sari Yuita Arum Sari Yulfa Hadi Wicaksono Zubaidah Al Ubaidah Sakti