Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.103
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Ed-Humanistics : Jurnal Ilmu Pendidikan Jurnal Abdimas Kartika Wijayakusuma Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Indonesian Research Journal on Education Neraca: Jurnal Ekonomi, Manajemen dan Akuntansi Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence (JEISBI)
I Kadek Dwi Nuryana, I Kadek Dwi
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Energy Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 65 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search
Journal : Journal of Informatics and Computer Science (JINACS)

 1 
Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Menggunakan Pendekatan Pohon Keputusan Algoritma Decision Tree Moerdyanto, Octarian Prasetya; Nuryana, I Kadek Dwi
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 5 No. 01 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v5n01.p90-96

Abstract

Data Preprocessing Pola Pada Penilaian Mahasiswa Program Profesi Guru Daniswara, Anak Agung Aryasatya; Nuryana, I Kadek Dwi
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 5 No. 01 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v5n01.p97-100

Abstract

Dalam era digital, jumlah data di bidang pendidikan semakin kompleks. Preprocessing data penting dalam analisis data mining untuk membersihkan, mengubah format, dan mempersiapkan data agar lebih mudah dan akurat. Artikel ini menjelaskan tahap preprocessing data untuk data penilaian per kelas per mahasiswa. Tahapannya mencakup pembersihan data, transformasi data, seleksi fitur, encoding variabel kategorikal, dan pengurangan dimensi. Setelah preprocessing, data siap digunakan dalam analisis data mining seperti clustering, klasifikasi, dan prediksi. Implementasi preprocessing data berdampak positif pada kualitas pendidikan dan pengambilan keputusan yang lebih cerdas. Studi kasus digunakan untuk analisis data penilaian per kelas per mahasiswa dengan teknik data mining dan preprocessing data. Hasilnya memberikan wawasan bermanfaat untuk bidang pendidikan.
Implementasi Algoritma Multiplicative Congruential (RNG) pada Aplikasi Ujian Sekolah Berbasis Komputer Berbasis Framework Laravel Pramudita, Genta; Nuryana, I Kadek Dwi
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 5 No. 02 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v5n02.p244-252

Abstract

Random Number Generator (RNG) adalah suatu metode yang dapat di pakai sebagai salah satu media pengacakan soal, yang dimana metode Random Number Generator dapat memberikan output akhir variabel yang tidak dapat di prediksi melalui variabel yang di hasilkan melalui algoritma pengacakan yang sesuai. Algoritma RNG dan juga cukup relevan digunakan dalam perancangan soal ujian sekolah yang nantinya akan teracak secara otomatis Ketika di operasikan. Metode RNG menghasilkan bilangan yang tidak menentu melalui variabel-variabel yang di hasilkan dengan algoritma kriptografi dan steganografi yang mana nantinya dapat di kombinasikan dan di gunakan untuk aplikasi ujian sekolah berbasis framework Laravel. Laravel sendiri di pilih karena dapat mempermudah pembuatan sebuah web di karenakan banyaknya tools-tools yang sangat mudah di operasikan,serta banyakan nya library object oriented yang tidak ada pada framework lainnya. Algorita RNG sendiri memiliki keunggulan dalam hal akselerasi mengacak soal karena hanya membutuhkan sedikit operasi biner sehingga nantinya pengguna yang melakukan ujian sekolah bisa mendapatkan soal soal yg berbeda satu sama lainnya. Untuk pengujian algoritma sendiri pada soal ujian dilakukan dengan menguji nilai maximum kemunculan soal (modus soal) dan dengan rata-rata kemunculan soal yang sama. Ada juga tahapan pada penelitian ini adalah menggunakan metode waterfall yang terdiri atas Reqirement,design,implementation, dan testing. Hasil pengujian pada siswa, yaitu siswa dapat mempergunakan nya dengan mudah dan hanya melalui log in lalu mengikuti tes tersebut. Dengan system ini siswa dapat mengikuti ujian sekolah dengan mudah bahkan dapat dilakukan dirumah apabila tidak dapat hadir di sekolah. System ini juga bisa dikontrol langsung oleh guru sebagai pendamping murid. Selain itu juga, system ini otomatis mengacak soal dari siswa satu ke siswa yang lain sehingga para siswa akan memfokuskan kemampuan mereka sendiri dan akan mendapatkan hasil yang sesuai dengan kemampuan mereka. Sistem pengacakan soal ini juga memiliki jawaban yang otomatis dan nilainya akan terhubung ke akun guru langsung sehingga guru dan siswa bisa tahu sejauh mana perkembangan para murid.
Perbandingan Klasifikasi Hasil Indeks Kepuasan Masyarakat Terhadap Upt Balai Latihan Kerja Surabaya Menggunakan Algoritma Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbor Wicaksono, Satria Adi; Nuryana, I Kadek Dwi
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 5 No. 04 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v5n04.p552-228

Abstract

Rancang Ulang Pemodelan Proses Bisnis dalam Proses Pemenuhan Pesanan di Konveksi Raya Dupak Surabaya Bashir, Alifia Octaviany; Nuryana, I Kadek Dwi
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 6 No. 01 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v6n01.p240-249

Abstract

Analisis Opinion Mining Pada Topik Chatgpt di Aplikasi X Dengan Pendekatan Algoritma SVM Berbasis Lexicon Prismala, Darisva; Nuryana, I Kadek Dwi
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 6 No. 02 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v6n02.p479-492

Abstract

Sistem Deteksi Ekspresi Siswa Dalam E-Learning Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Niasmara, Jeptika Herni; Nuryana, I Kadek Dwi
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol. 6 No. 02 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v6n02.p551-556

Abstract

Proses pembelajaran jarak jauh memiliki keunggulan seperti memperoleh fleksibilitas saat belajar dalam waktu dan tempat yang berbeda. Akan tetapi proses pembelajaran dari jarak jauh memiliki kekurangan yaitu guru tidak dapat memantau siswa mengenai antusiasme siswa dalam proses belajar. Dengan menggunakan sistem deteksi ekspresi siswa pada saat proses pembelajaran guru dapat memantau siswa. Sistem deteksi ekspresi siswa dalam e-learning menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan menggunakan dataset dari Kaggle yaitu The Facial Expression Recognition 2013 (FER-2013). FER-2013 terdapat tujuh kategori emosi yaitu marah, jijik, takut, senang, sedih, terkejut dan biasa. Sistem deteksi ekspresi siswa akan menganalisis emosi siswa pada saat proses pembelajaran berlangsung. Kemudian sistem deteksi ekspresi akan menunjukan nilai presentase ekspresi positif ataupun negatif dan kondisi emosi siswa. Setelah itu, sistem akan menyimpan hasil dari deteksi ekspresi berupa video dan dokumen teks. Hasil pengujian dari sistem deteksi ekspresi siswa dalam e-learning menggunakan metode CNN dengan menggunakan arsitektur AlexNet dapat mengklasifikasi ekspresi wajah dan didapatkan hasil training accuracy 94,81%, training loss 15,30%. Pada pengujian model CNN menggunakan arsitektur LeNet dapat mengklasifikasi wajah dan didapatkan hasil training accuracy 98,84%, training loss 6,92%.
Co-Authors Abidin, Ananda Rizky Agustin, Putri Amelia Aisyiah, Jamilatul Al Hakim, Mochamad Muzayyid Andik, Achmad Ardiansyah, Fernando Aries Dwi Indriyanti, Aries Dwi Arsydi, Mohammad Dandi Auliyaurroshidin, Maulana AZIZ Bagus, Bagus Laksono Yudo Atmojo Bashir, Alifia Octaviany Bayhaqi, Fachrul Bernika, Hilda Chlarasasti, Yefi Daniswara, Anak Agung Aryasatya Dewi Kumala Sari Dewi, Sherlyani Puspita Dzulfaqqor, Moh. Fatihul Farras Elwino, Elwino Alif Ramadhan Fadhila, Lizza Nur Ferdani, Happy Septian Firdausi, Atika Shima Hadi, Febria Erliana Hamdani, Hilman Hanif, Zidny Hasan, Jamal Hasna, Widya Berlian Dliya Herviyandasari, Jasica Ardana I Gusti Lanang Putra Eka Prismana, I Gusti Lanang Putra Eka Iranti, Alda Maretina Istiqomah, Nurul - Kartikasari, Dinda Kirom, Mohammad Ulil Kurniawati, Devi Riskhi Lailia, Mairatul Lathifatuz zuhroh Madani, Heru Galang Ardi Reda Maghfiroh, Saidatul Moch. Faisal Moerdyanto, Octarian Prasetya Mubaroq, Husnul Muizadin, Irwan Mujianto, Ahmad Heru Niasmara, Jeptika Herni Ningrum, Puspita Westi Erlitiya Nur Alian, Galang Maftuh Nur Rahmatullah, Muhammad Rafi Atha Panama, Mochamad Ghozy Satur Prameswari, Alinda Ayu Pramudita, Genta Pratama, Kevin Krisna Adji Pratiwi, Dwi Septia Primasari, Bela Dwi Prismala, Darisva Putri, Amara Indah Putri, Intan Rahma Diana Rafeda Ramma, Rafif Ramadhan, Gemilang Idam Rengganis, Rohmanialuhri Rizqiyah, Anis Maulidatur Robbiatul Adawiyah Rohma, Riska Wahyuni Ainun Rohmadianto, Zidan Rosida, Aulia Mufidatur Sa'diyah, Lailatul Mukharromatus Salsabilah, Balqist Naurah Santoso, M Haries Eko Sari, Devit Etika Shihabudin, Ahmad Susanto, Deafitria Putri Ulumudin, Febri Nur Ustadha, Muchtarotun Novia Utomo, Ilham Wahyu Wicaksono, Satria Adi