Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.925
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Jurnal Simantec Generation Journal JITU : Journal Informatic Technology And Communication Joutica : Journal of Informatic Unisla Dedikasi Nusantara: Jurnal Pengabdian Masyarakat Pendidikan Dasar Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara
Wahyu Cahyo Utomo
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Pengaruh Pemilihan Banyak Data dan Time Frame dalam Finance Forecasting dengan Linear Regression Wahyu Cahyo Utomo; Resty Wulanningrum; Intan Nur Farida
Joutica Vol 8 No 2 (2023): Journal of Informatic Unisla
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30736/informatika.v8i2.1049

Abstract

Finance forecasting merupakan kegiatan yang berhubungan dengan aktifitas trading yang memiliki resiko yang besar. Pendekatan forecasting merupakan salah satu langkah yang dapat dilakukan untuk meminimalkan resiko melalui bidang ilmu komputer atau Informatika. Dalam hal ini tantangannya adalah membuat sebuah model yang memiliki akurasi yang bagus untuk meminimalkan resiko. Pemilihan time frame dan pengunaan banyak data akan mempengaruhi akurasi karena setiap time frame memiliki range pergerakan yang berbeda. Berdasakan hal tersebut, penelitian ini mencoba menemukan serta melakukan analisa pengaruh time frame dan banyak data sehingga mendapat model evaluasi yang optimal dengan metode linear regression. Beberapa variasi perubahan time frame dan banyak data akan digunakan untuk melihat hasil forecasting terbaik. Dari hasil penelitian diperoleh time frame semakin turun maka hasil evaluasi MSE lebih baik. Sedangkan untuk penurunan jumlah data juga berpengaruh terhadap nilai evaluasi yang semakin kecil. maka dapat disimpulkan bahwa forecasting dalam bidang finance memiliki keunikan karena semakin banyak data tidak menjamin bahwa model yang dihasilkan semakin bagus.
IMPLEMENTASI METODE LOGIKA FUZZY SEBAGAI PENDETEKSI KEBAKARAN MENGGUNAKAN KLASIFIKASI CITRA TANGAN Andrean Ferdyana Vabian Eka Sakti; Resty Wulanningrum; Wahyu Cahyo Utomo; Roni Heri Irawan
Jurnal Simantec Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Simantec Juni 2023
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v11i2.14709

Abstract

Dewasa ini perkembangan teknologi semakin pesat dan banyak hal yang sebelumnya dilakukan secara konvensional namun sekarang tergantikan oleh teknologi. Tombol kebakaran yang terbatas jumlah dan aksesnya akan menyulitkan untuk dijangkau apabila terjadi kebakaran, namun terdapat banyak alat yang terpasang yaitu CCTV. Alat ini dapat digunakan untuk mendeteksi terjadinya kebakaran dari proses klasifikasi citra tangan menggunakan metode Logika Fuzzy. Proses yang dilakukan agar citra tangan dapat dideteksi oleh sistem yaitu melalui beberapa proses. Tahap pertama adalah melakukan ekstraksi ciri dari citra data latih yaitu data yang digunakan sebagai rujukan terhadap data uji. Kemudian data uji adalah data yang akan digunakan untuk melakukan klasifikasi citra sebagai pendeteksi kebakaran menggunakan metode Logika Fuzzy. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan melalui 3 skenario uji coba, maka didapatkan nilai akurasi pada skenario ke-1 sebesar 80%, nilai akurasi pada skenario ke-2 sebesar 88%, nilai akurasi pada skenario ke-3 sebesar 93,3%. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja metode Logika Fuzzy memiliki hasil yang lebih baik pada skenario ke-3 dengan artian data latih yang digunakan lebih banyak dari skenario uji coba yang lain agar sistem dapat melakukan klasifikasi yang lebih baik.Kata kunci : Logika Fuzzy, Citra Tangan, Deteksi Kebakaran, CCTV, Klasifikasi.
Forecasting the Price Movement of Volatility Index using the Fuzzy Tsukamoto Method and Dstat Metric Evaluationindonesia Utomo, Wahyu Cahyo; Saputra, Muh Aris
Generation Journal Vol 7 No 1 (2023): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v7i1.19605

Abstract

Volatility index is one of the assets traded in trading activities. In this activity there are two possibilities that can be done by traders, namely buy and sell actions. This is the main problem in forecasting in the world of finance. With these two opportunities, an analysis is needed to estimate the direction of price movement correctly. In addition in trading the subjectivity factor sees very high price movements. In a sense, each individual trader has his own assumptions. So a non-subjective analysis system is needed. Based on these challenges, this research will focus on forecasting with a non-subjective approach with fuzzy logic or more precisely Fuzzy Tsukamoto and Dstat metric as an evaluation of the level of correctness of the prediction direction. From the results that have been tested in the study, the Fuzzy Tsukamoto Method by reading the Relative Strength Index and Stochastic Oscillators indicators received an evaluation value that met the trading industry standards of 64.13%.
Pengamatan Cuaca Lokal secara Multi Node dengan Internet of Things dan Django Framework Saputra, Muh Aris; Utomo, Wahyu Cahyo; Setiawan, Ahmad Bagus; Ramadhanu, Ilham Khefi
JITU Vol 8 No 1 (2024)
Publisher : Universitas Boyolali

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

Abstract

Weather is one of the challenges that humans must experience in their activities. Like the MSMEs of sand crackers in Kediri Regency. This MSME uses sunlight as a means of drying products. What often becomes a problem is unpredictable weather conditions which reduce productivity and quality. Therefore, a real-time local weather observation system is needed to anticipate sudden weather changes. In this research, an IoT-based local weather condition measurement tool will be connected to a system built using the Django framework. This system and tools were tested for eight days. So it was concluded that the system was successfully built with data collection accuracy of 96.31%. Measurements are carried out every 5 minutes or a time frame of 5 minutes. In addition, this system supports observations in several places at once. This multiple node concept is used to detect local weather changes in the surrounding area. So it is not concentrated in the MSME area.
Sosialisasi dan Pelatihan Modul Data Preparation Aplikasi JIMAT di NPCI Kabupaten Kediri Wulanningrum, Resty; Bekti, Ruruh Andayani; Utomo, Wahyu Cahyo
Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara Vol 4 No 1 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/dimastara.v4i1.24393

Abstract

Pengabdian ini bertujuan untuk menyosialisasikan dan melatih modul Data Preparation Aplikasi JIMAT di NPCI Kabupaten Kediri. Dengan adanya peningkatan penggunaan teknologi informasi di berbagai sektor, diperlukan penyusunan data yang tepat dan efisien bagi atlet disabilitas yang potensial. Pelaksanaan sosialisasi dan pelatihan ada 5 tahapan, yaitu registrasi peserta, open ceremony, pemamparan materi, diskusi dan penyerahan aset, dan penutup. Hasil pengabdian semua peserta sangat antusias dan tertib dalam mengikuti acara pelatihan dan keluarga besar NPCI Kabupaten Kediri sekarang merasa senang karena mereka mempunyai sistem untuk pendataan atlet potensial.
Prediksi Pergerakan Saham BBRI ditengah Issue Ancaman Resesi 2023 dengan Pendekatan Machine Learning Utomo, Wahyu Cahyo
Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Vol. 9 No. 1 (2023): Juni 2023
Publisher : Universitas Merdeka Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26905/jtmi.v9i1.9135

Abstract

The economic recovery after the Covid-19 pandemic is becoming increasingly challenging. According to several experts, a global recession is expected to occur in 2023, necessitating contributions from various fields of knowledge to address this situation. Machine learning is one method that can contribute by forecasting stock price movements. This research attempts to address the issues faced by traders in observing the potential movement of BBRI stock under the recession issue in 2023. Furthermore, this study uses linear regression and Bayesian regression methods to find the best model. By using six-month stock data of BBRI, with attributes such as open, high, low, and close as prediction targets, it is found that the model built using linear regression outperforms Bayesian regression. Based on the testing results, the linear regression model achieved a Dstat of 80% and an RMSE of 595.30, while the Bayesian regression model obtained a Dstat of 80% but a higher RMSE of 660.58. Based on the modeling results in this study, it is concluded that in the first semester of 2023, BBRI stock is still moving upward and is not affected by the recession issue in 2023.
Pembuatan Smart Timer MTQ Berbasis Android dan Arduino di MIN 2 Kabupaten Kediri Sanjaya, Ardi; Utomo, Wahyu Cahyo; Sulaksono, Juli; Widodo, Danang Wahyu; Melati, Laurenza Aprilya; Wenda, Dhian Dwi Nur
Dedikasi Nusantara: Jurnal Pengabdian Masyarakat Pendidikan Dasar Vol 4 No 1 (2024): Juni
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/dedikasi.v4i1.23333

Abstract

Madrasah Ibtidaiyah Negeri (MIN) 2 Kabupaten Kediri merupakan sekolah dengan jenjang dasar berlokasi di Desa Doko Kecamatan Ngasem Kabupaten Kediri. MIN 2 memiliki banyak prestasi dan kegiatan ekstrakurikuler, salah satunya adalah ekstrakurikuler Qiro’ah. Ekstrakurikuler Qiro'ah merupakan kegiatan untuk mengajak siswa memperkaya teknik membaca Al Qur'an dengan begitu indah. Selain teknk membaca, kegiatan tersebut juga mengajarkan disiplin akan waktu, terutama terkait dengan kompetisi atau lomba Qiro’ah atau biasa dikenal dengan Musabaqoh Tilawatil Qurna (MTQ). Dari hasil observasi saat persiapan seleksi Porseni tingkat kecamatan dan kabupaten mulai Januari sampai dengan Mei 2023, masalah waktu atau durasi baca menjadi salah satu penentu dalam kegiatan ataupu lomba MQT dan MIN 2 Kabupaten Kediri belum memiliki peralatan untuk mensimulasikan waktu (timer). Dengan dibuatkannya alat tersebut, nantinya diharapkan akan mampu meningkatkan prestasi siswa yang mengikuti kegiatan ekstrakurikuler Qiro’ah
Analisis Sentimen Masyarakat Tentang Naiknya Harga BBM Dengan Metode Fasttext dan Naïve Bayes Wijaya, Dedy Surya; Sanjaya, Ardi; Utomo, Wahyu Cahyo
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 1 (2023): PROSIDING NSEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i1.3405

Abstract

Pada 3 September 2022, pemerintah menginformasikan melalui media sosial bahwa penyesuaian harga BBM dilakukan karena kenaikan harga minyak dunia dan subsidi BBM yang tidak tepat sasaran. Tidak sedikit masyarakat memberikan komentar tentang naiknya harga BBM dengan opini yang berbeda-beda sehingga sulit diklasifikasi. Berdasarakan uraian tersebut peneliti tertarik melakukan analisis sentimen masyarakat tentang naiknya harga BBM dengan metode vektorisasi Fasttext dan Gaussian Naïve Bayes yang bertujuan untuk mengklasifikasi komentar. Data komentar berasal dari komentar Youtube CNN Indonesia sebanyak 3000 komentar. Proses pemberian label dilakukan oleh sistem yang berdasar pada perhitungan nilai polarity menggunakan Vader Sentiment. Validasi k-fold dimana k=10 mendapat hasil terbaik dengan akurasi sebesar 73,67% dan data negatif lebih mendominasi model.
Prediksi Kebutuhan Daging Ayam Broiler Menggunakan Metode Single Moving Average Setiawan, Akbar Fastio Hari; Sanjaya, Ardi; Utomo, Wahyu Cahyo
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 1 (2023): PROSIDING NSEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i1.3427

Abstract

Banyaknya konsumsi masyarakat Kabupaten Kediri akan menyebabkan fluktuasi disebabkan adanya ketidakstabilan antara suplayer daging ayam dan permintaan masyarakat. Pada saat itu suplayer kesulitan dalam memprediksi daging ayam tentu saja akan mempengaruhi jumlah permintaan kebutuhan daging ayam. melakukan penelitian prediksi kuantitas daging ayam broiler menggunakan metode Single Moving Average.Dengan memanfaatkan teknologi peramalan Single Moving Average Pada sistem peramalan kebutuhan kuantitas daging ayam Broiler. Dari data penjualan yang di inputkan akan digunakan sebagai data untuk perhitungan nilai peramalan penjualan dalam menggunakan ramalan 3tahun. Kesimpulan yang di dapat dari penelitian ini adalah sebuah salah satunya memprediksi kebutuhan daging ayam broiler menunggunakan metode Single Moving Average dengan menggunakan historis dan memprediksi sejauh mana permintaan akan berkembang dalam jangka waktu tertentu.
Sistem Informasi Klasifikasi Tingkat Resiko Kehamilan pada Posyandu Ploso Setyawan, Salsabilla Atasyaputri; Sanjaya, Ardi; Utomo, Wahyu Cahyo
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 2 (2023): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i2.3487

Abstract

Pos Pelayanan Terpadu (Posyandu) memiliki peran penting dalam program pelayanan kesehatan bagi ibu dan bayi. Pada Posyandu Desa Ploso menyediakan pelayanan pemeriksaan kesehatan ibu hamil dan janin yang akan membantu mengetahui gejala dini dari resiko kehamilan, akan tetapi pada proses pendataan dan pengelompokan jenis resiko kehamilan pada ibu hamil masih dilakukan manual. Sehingga Posyandu Desa Ploso membutuhkan sistem bantu berbasis website yang digunakan untuk mendata dan mengelompokkan jenis resiko kehamilan sesuai dengan gejala dini yang dirasakan saat proses kehamilan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan 200 data gejala ibu hamil didapatkan hasil dengan Naïve Bayes Classifier mendapatkan akurasi 78,26% sedangkan dengan K-Nearest Neighbor didapatkan akurasi 86,95%. Sistem ini dapat menampilkan hasil klasifikasi resiko kehamilan untuk mempermudah dalam pelayanan kesehatan ibu hamil.
Co-Authors Ahmad Bagus Setiawan Andrean Ferdyana Vabian Eka Sakti Ardi Sanjaya Ari Wahyono Danang Wahyu Widodo Dhian Dwi Nur Wenda, Dhian Dwi Nur Intan Nur Farida Juli Sulaksono Melati, Laurenza Aprilya Muh Aris Saputra Muttaqin, Imam Nur Nareswara, Wanda Ramadhanu, Ilham Khefi Resty Wulanningrum Roni Heri Irawan Ruruh Andayani Bekti, Ruruh Andayani Saputra, Muh. Aris Setiawan, Akbar Fastio Hari Setyawan, Salsabilla Atasyaputri Subkhi, M. Bahrul Wijaya, Dedy Surya