Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.683
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik
Aji Wibawa
Universitas Negeri Malang, Jl. Semarang No. 5 Malang, Jawa Timur, Indonesia
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 46 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 46 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Implementasi SCRUM pada Pengembangan Aplikasi Sistem ADI STETSA SMAN 4 Malang: Bidang Bimbingan Konseling Mahisha Laila; Aji Wibawa; Ilham Zaeni; Zafifatuz Zuhriyah
Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik Vol. 1 No. 7 (2021)
Publisher : Universitas Ngeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (473.642 KB)

Abstract

The development of digital applications at State 4 Malang, including counseling, aims to facilitate the management of data related to teachers and students. Counseling provides services for the personal, social, learning, and career problems of students and teachers. The development method used is the SCRUM model framework. The service process in the field of counseling has not yet a clear service flow. Thus, with the SCRUM method, the information system development process can change and there is no need to return to the initial steps of the method. SCRUM can manage projects more efficiently and make teamwork more effective through a step process known as sprint. The process of implementing the sprint in the creation of the Application Digital Studium Et Sapientia (ADI STETSA) project was carried out in 5 sprints. The field of counseling was developed in the 4th sprint. The features developed have been approved by the person in charge of the counseling field. The resulting features are alumni, specialization and cross-interest, and consultation. An information system based on a website and a mobile application. This development is equipped with a software requirement specification document as a reference for using the system, especially for schools. Pengembangan aplikasi digital pada Sekolah Menengah Atas Negeri 4 Malang, termasuk bimbingan konseling, bertujuan untuk memudahkan pengelolaan data yang berkaitan dengan guru, dan siswa. Bimbingan konseling memberikan layanan masalah pribadi, sosial, belajar, dan karier siswa serta guru. Metode pengembangan yang digunakan adalah kerangka kerja model SCRUM. Proses pelayanan bidang bimbingan konseling belum memiliki alur pelayanan yang jelas. Sehingga, dengan metode SCRUM proses pengembangan sistem informasi dapat berubah dan tidak perlu kembali pada langkah awal metode. SCRUM dapat mengelola proyek menjadi lebih efisien dan membuat kerja tim menjadi lebih efektif melalui proses tahapan yang disebut dengan sprint. Proses pelaksanan sprint dalam pembuatan proyek sistem Aplikasi Digital Studium Et Sapientia (ADI STETSA) dilakukan sebanyak 5 sprint. Bidang bimbingan konseling dikembangkan pada sprint ke-4. Fitur yang dikembangkan telah disetujui oleh penanggung jawab bidang bimbingan konseling. Fitur yang dihasilkan yaitu alumni, peminatan dan lintas minat serta konsultasi. Sistem informasi yang dibuat berbasis website dan aplikasi mobile. Pengembangan ini dilengkapi dengan dokumen spesifikasi kebutuhan perangkat lunak sebagai acuan menggunakan sistem khususnya untuk pihak sekolah.
Implentasi Scrum pada Pengembangan Aplikasi Sistem ADI STETSA SMAN 4 Malang: Bidang Unit Penjamin Mutu Muhammad Syauqi; Aji Wibawa; Ilham Zaeni; Liliek Rahayu
Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik Vol. 1 No. 7 (2021)
Publisher : Universitas Ngeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (600.713 KB)

Abstract

The information system developed is called the Digital Studium et Sapientia Application (ADI STETSA). The development of this information system is a form of collaboration between the State Senior High School 4 Malang and the State University of Malang. The development of administrative services at State Senior High School 4 Malang is still manual. Therefore, an information system is needed. The purpose of developing the ADI STETSA information system in the field of Quality Assurance Unit (UPM) is to assist administrative data processing. The features developed in the UPM field are assignment decrees (SK) and UPM book materials. An information system developed on the website platform and the android operating system. The development of this information system uses the scrum method. This information system is carried out by ten people with divided teams. The work on the development of the academic information system was carried out in five sprints which were carried out in stages. This work is managed with the scrum framework which makes it more efficient. The results of the development of the ADI STETSA information system are information systems, Software Requirements Specifications (SKPL), and user manuals. Sistem informasi yang dikembangkan bernama Aplikasi Digital Studium et Sapienta (ADI STETSA). Pengembangan sistem informasi ini merupakan bentuk kerjasama antara Sekolah Menengah Atas Negeri (SMAN) 4 Malang dengan Universitas Negeri Malang. Pengembangan layanan administrasi di SMAN 4 Malang masih bersifat manual. Oleh Karena itu, dibutuhkan sistem informasi. Tujuan pengembangan sistem informasi ADI STETSA pada bidang Unit Penjamin Mutu (UPM) untuk membantu pengolahan data administrasi. Fitur yang dikembangkan pada bidang UPM yaitu surat keputusan (SK) tugas dan bahan buku UPM. Sistem informasi dikembangkan pada platform website dan sistem operasi android. Pengembangan sistem informasi ini menggunakan metode scrum. Sistem informasi ini dikerjakan oleh sepuluh orang dengan tim yang telah dibagi. Pengerjaan pengembangan sistem informasi akademik ini dilakukan lima sprint yang dilakukan bertahap. Pengerjaan ini dikelola dengan kerangka kerja scrum yang menjadikan lebih efisien. Hasil keluaran dari pengembangan sistem informasi ADI STETSA yaitu sistem informasi, Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak (SKPL), dan buku panduan penggunaan.
Analisis Kritis Etika Keilmuan Dalam Bidang Teknologi Sains Denny Kurniawan; Aji Wibawa
Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik Vol. 1 No. 7 (2021)
Publisher : Universitas Ngeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (371.513 KB)

Abstract

Teknologi ilmu pengeahuan dan sains erat kaitannya dengan pendidikan, penelitian dan kebijakan. Teknologi sains diharapkan dan wajib untuk menerpakan etika dalam segala bidang. Penerapan etika dalam teknologi sains dimulai dari bidang pendidikan. Tenaga pengajar dan mahasiswa yang menerapkan etika keilmuan ketika melakukan penelitian dapat menghasilkan hasil penelitian beretika atau sesuai dengan norma-norma yang berlaku di masyarakat. Teknologi sains yang menerapakan etika keilmuan akan mendapatkan persepsi positif oleh masyarakat. Etika keilmuan dalam bidang teknologi sains secara informal sudah ada dan diperkuat dengan aturan kebijakan yang bersifat normatif dan formal. Kebijakan etika keilmuan dibuat bukan untuk membatasi perkembangan teknologi sains, akan tetapi mengarahkan teknologi sains kearah yang sesuai dengan kaidah kenormaan yang berlaku dimasyarakat.
Analisa Kestabilan Sistem dan Aksi Dasar Pengendalian dalam Prototipe Pengendali Pintu Darurat Bus Prasetya Widiharso; Aji Wibawa; Rizki Putra
Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik Vol. 1 No. 8 (2021)
Publisher : Universitas Ngeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (455.171 KB)

Abstract

Bus merupakan sarana transportasi darat yang paling banyak digunakan. Sistem keselamatan penumpang berbasis sensor suhu dan sensor tekanan untuk mengendalikan motor dc diharapkan dapat mengendalikan pintu darurat bagi evakuasi penumpang pada saat terjadi kebakaran dan tabrakan atau kecelakaan lain. Untuk memperoleh kinerja yang optimal maka suatu sistem memerlukan pemrosesan sinyal yang terdiri dari teknik sampling dan interpolasi. Selanjutnya analisa kestabilan terhadap pembacaan sensor dan gangguan akibat kesalahan pembacaan sensor yang timbul melalui metode Routh Hurwitz, selanjutnya diberikan aksi pengendalian melalui pengendali Proportional, Derivatif, dan Integral untuk memberikan optimalisasi pada respon sistem.
Aliran Filsafat dan Progresivisme Teknologi Artificial Intelligence Agung Utama; Aji Wibawa
Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik Vol. 1 No. 8 (2021)
Publisher : Universitas Ngeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (313.021 KB)

Abstract

Progresivisme adalah aliran filsafat yang menuntut kemajuan, dimana kemajuan itu akan membawa perubahan ke arah yang lebih baik. Progresivisme saat ini lebih menyukai penggunaan teknologi yang selalu berkembang pesat menjadi teknologi cerdas yang mirip dengan manusia atau yang dikenal dengan Artificial Intelligence (AI). Tujuan kemajuan teknologi AI adalah untuk mengubah praktik penggunaan teknologi yang belum mencapai potensi maksimalnya. Dengan menerapkan aliran progresif dalam teknologi AI diharapkan dapat membawa perubahan dan kemajuan dalam kehidupan masyarakat menjadi lebih terampil dan efisien, sehingga dapat tercapai. Hal tersebut dapat membantu melakukan pekerjaan masyarakat dalam kehidupan sehari-hari dan membantu Chief Information Officer (CIO) sektor publik dan swasta untuk menghadapi tantangan yang ada di era industri 4.0.
Sistematika Filsafat Menurut Ontologi, Epistemologi, dan Aksiologi dalam Artificial Intelligence Khen Dedes; Aji Wibawa; Laksono Budiarto
Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik Vol. 1 No. 8 (2021)
Publisher : Universitas Ngeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (308.373 KB)

Abstract

Artificial Intelligence (AI) has now made progress in research and development. The philosophy of science plays a big role in the advancement of AI. Understanding AI can be started by understanding aspects of ontology, epistemology, and axiology as these three things are indications of the elaboration of philosophy. Each method given to each component in AI will influence AI itself and us as users. Therefore, if AI wants to have human-level intelligence, ability, and reasoning, it requires more knowledge and insight from philosophers. Because the philosophers who had previously studied and observed so formed a philosophy. This article will present an overview of the current systematic philosophy of science with artificial intelligence (AI). Artificial Intelligence (AI) saat ini telah mengalami kemajuan dalam penelitian dan pengembangan. Filsafat ilmu berperan besar dalam kemajuan AI. Memahami AI dapat dimulai dengan memahami aspek ontologi, epistemologi, dan aksiologi sebagaimana ketiga hal tersebut merupakan indikasi penjabaran dari filsafat. Setiap metode yang diberikan pada setiap komponen pada AI akan memberikan pengaruh pada AI sendiri dan kita sebagai pengguna. Maka dari itu jika AI ingin memiliki kecerdasan, kemampuan, dan penalaran setingkat manusia, membutuhkan pengetahuan dan pandangan lebih dari para filsuf. Karena para filsuf yang telah lebih dahulu mempelajari dan mengamati sehingga terbentuk sebuah filsafat. Artikel ini akan menampilkan gambaran tentang sistematika filsafat ilmu dengan kecerdasan buatan (AI) saat ini.
Hakikat Epistemologi Artificial Intelligence Desi Azizah; Aji Wibawa; Laksono Budiarto
Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik Vol. 1 No. 8 (2021)
Publisher : Universitas Ngeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (218.688 KB)

Abstract

Artificial Intelligence, commonly abbreviated as AI, is a scientifically intelligent entity created by humans. The entity is embedded into a machine, thus making the machine seem capable of thinking on its own to decide. The definition of AI can be viewed from two approaches, namely a scientific approach (A Scientific Approach) and an engineering approach (An Engineering Approach). The way artificial intelligence works is by combining a large amount of data, with a process that is fast, iterative and has an intelligent algorithm. Artificial intelligence is closely related to philosophy because both use concepts that have the same name and these include intelligence, action, consciousness, epistemology, even free will. Artificial intelligence has advantages and disadvantages. Artificial Intelligence yang biasa disingkat dengan AI adalah sebuah entitas cerdas secara ilmiah yang diciptakan oleh manusia. Entitas tersebut di tanamkan ke dalam sebuah mesin, sehingga membuat mesin tersebut seolah-olah mampu berpikir sendiri untuk mengambil sebuah keputusan. Pengertian AI dapat ditinjau dari dua pendekatan yaitu pendekatan ilmiah (A Scientific Approach) dan pendekatan teknik (An Engineering Approach). Cara kerja dari artificial intelligence ini adalah dengan menggabungkan sejumlah data yang terbilang cukup besar, dengan proses yang terbilang cepat, berulang serta memiliki algoritma yang cerdas. Kecerdasan buatan memiliki keterkaitan yang erat dengan filsafat karena keduanya menggunakan konsep yang memiliki nama yang sama dan ini termasuk kecerdasan, tindakan, kesadaran, epistemologi, bahkan kehendak bebas. Kecerdasan buatan memiliki kelebihan dan kekurangan.
Artificial Intelligence Sesuai Dengan Filsafat Pendidikan Ki Hajar Dewantara Denny Kurniawan; Aji Wibawa; Prananda Anugrah
Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik Vol. 1 No. 8 (2021)
Publisher : Universitas Ngeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (431.935 KB)

Abstract

Ilmu informatika dalam bagiannya membahas dan mempelajari tentang kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence yang konsepnya tidak lepas dari peran ilmu filsafat. Kecerdasan harus tetap diperbaharui secara terus menerus agar dapat beradaptasi dengan permasalahan yang semakin kompleks. Proses perkembangan dari kecerdasan buatan didasari pada konsep penalaran, pembelajaran, perencanaan dan kreativitas. Ki Hajar Dewantara dalam filsafatnya tentang ilmu pendidikan memiliki konsep Tri Pusat Pendidikan dan Sistem Among. Inti dari filsafat dari Ki Hajar Dewantara yang bersi: niteni (mencermati), nirokke (menirukan) dan nambahi (menambahkan) dapat diterapkan pada Artificial Intelligence dalam proses pembelajaran. Prinsip-Prinsip filsafat dari Ki Hajar Dewantara juga dapat membatasi sistem kecerdasan buatan secara etik dalam melakukan pembelajaran, agar tidak bertentangan dengan kemanausiaan.
Menentukan Jumlah Kendaraan pada Persimpangan Jalan Melalui Image Processing Menggunakan Metode Jaringan Fungsi Basis Radial (JFBR) pada Traffic Light Cerdas Yoyok Isnomo; Aji Wibawa
Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik Vol. 1 No. 9 (2021)
Publisher : Universitas Ngeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (974.202 KB)

Abstract

The number of large, light, and heavy vehicles continues to grow, while the addition of road expansion has not been adequate, resulting in traffic jams, especially in big cities. Conventional, automatic, and adaptive control systems that existed at that time were still unable to overcome the problem of traffic jams. This article proposes to calculate the number of vehicles on each signaled road section, which is applied at each phase of the red, yellow, and green light periods, using a combination of a Radial Basis Function Network (RBFN) and K-Means methods. The results of the calculation of the vehicles are used to set the duration of the red, yellow, and green lights. The experimental results show that the system can calculate and recognize large, small, super large and non-engine vehicles with an error rate of 0.05397. Jumlah kendaraan tipe besar, ringan, dan berat terus bertambah, sedangkan penambahan perluaasan jalan belum berimbang, sehingga memberi dampak kemacetan lalu lintas, terutama pada kota-kota besar. Sistem pengontrolan konvensional, otomatis dan adaptif yang ada pada saat itu masih belum bisa mengatasi permasalahan kemacetan arus kendaraan. Artikel ini mengusulkan penghitungan jumlah kendaraan pada masing-masing ruas jalan bersinyal, yang dilakukan pada setiap fase periode lampu nyala merah, kuning dan hijau, dengan menggunakan gabungan metode Jaringan Fungsi Basis Radial (JFBR) dan K-Means. Hasil perhitungan kendaraan digunakan untuk menseting lama nyala lampu merah, kuning, dan hijau. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem mampu menghitung dan mengenali jenis kendaraan besar, ringan, berat, dan tanpa mesin dengan tingkat kesalahan rata-rata sebesar 0,05397.
Pengenalan Varietas Ikan Koi Berdasarkan Foto Menggunakan Simple Linear Iterative Clustering Superpixel Segmentation dan Convolutional Neural Andy Hermawan; Ilham Zaeni; Aji Wibawa; Gunawan Gunawan; Yosi Kristian; Shandy Darmawan
Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik Vol. 1 No. 11 (2021)
Publisher : Universitas Ngeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (533.052 KB)

Abstract

Object segmentation and image recognition are two computer vision tasks which are still being developed until today. Simple Linear Iterative Clustering is an algorithm which is very popular to help with object segmentation tasks because it is the best in terms of result and speed. In image recognition, Convolutional Neural Networks are also one of the best approaches for any kind of recognition tasks because of their efficiency and the ability to recognize objects like animals do. Koi fish have become a very interesting object to be researched because they are difficult to segment and distinguished between their varieties. The dataset consists of 600 images of Koi fish from 10 different varieties. The Koi fish’s recognition process begins with generating super pixels for the input image. The next step is to merge all neighborhood super pixels by their color similarities. After this step, almost all the background pixels should be detected so that the actual object, the Koi fish, can be segmented. The segmented image is then given to a Convolutional Neural Networks, to learn any important features which distinguish every Koi fish variety from one another. A trained Convolutional Neural Networks can then give a Koi fish variety prediction for an input image. Based on a series of segmentation and model tests performed, it is proven that the segmentation technique, which uses Simple Linear Iterative Clustering in this project, performs exceptionally well across almost all the images in the dataset. The model produced from this project is also able to classify a wide range of Koi fish varieties accurately at 90 percent accuracy with segmentation and 87 percent without segmentation. Segmentasi dan pengenalan objek pada gambar masih merupakan dua buah masalah pada computer vision yang masih terus diteliti dan dikembangkan hingga saat ini. Simple Linear Iterative Clustering merupakan salah satu algoritma segmentasi superpixel yang cukup populer untuk membantu melakukan segmentasi objek karena memiliki hasil superpixel yang baik dan dapat berjalan dengan cepat. Untuk pengenalan objek, Convolutional Neural Networks masih merupakan salah satu yang terbaik untuk berbagai masalah karena efisien dan mampu mengenali objek pada gambar layaknya hewan mengenali objek yang dilihatnya. Ikan koi menjadi sebuah objek yang menarik untuk diteliti karena sulit untuk disegmentasi dan dikenali jenisnya bahkan oleh manusia. Dataset yang digunakan berisi 600 gambar yang terdiri dari 10 varietas ikan koi. Pengenalan ikan koi diawali dengan melakukan generate superpixel pada gambar input, kemudian menggabungkan superpixel-superpixel terdekat yang memiliki warna yang mirip. Dengan cara ini, maka hampir seluruh pixel background dapat dideteksi sehingga objek ikan koi dapat disegmentasi. Gambar hasil segmentasi kemudian dilatihkan ke Convolutional Neural Networks yang akan mempelajari fitur-fitur penting pada setiap jenis ikan koi yang diteliti. Convolutional Neural Networks yang telah dilatih kemudian dapat memberikan prediksi varietas ikan koi dari sebuah input gambar. Berdasarkan hasil uji coba segmentasi dan model yang digunakan, dibuktikan bahwa teknik segmentasi yang memanfaatkan Simple Linear Iterative Clustering yang dilakukan berhasil untuk hampir seluruh gambar pada dataset. Model yang dibuat mampu mengklasifikasikan varietas ikan koi dengan akurasi 90 persen dengan segmentasi dan 87 persen tanpa segmentasi.
Co-Authors Achmad Iffad Adam Rachmawan Afifah Salim Agung Utama Amalia Sufa Andy Hermawan Anggraeni Budiarti Ardi Anugerah Wicaksana Bagas Rajendra Rakha Pradityo Dealisa Vania Aurellia Denny Kurniawan Desi Azizah Dony Setiawan Erliana Fajarwati Ghulam Muzafar Gunawan Hary Suswanto Hidayatul Hayat Ivatus Sunaifah Kevin Raihan Khafit Zaman Khen Dedes Khurin Nabila Laksono Budiarto Levina Lintang Pramita Liliek Rahayu Maftuh Ahnan Mahisha Laila Maria Gabyelent Gea Mikel Ega Wijaya Mochamad Fikri Fauzi Moh. Iqbal Ardiansyah Mohamad Iqbal Mohammad Fajar Rifqi Muhammad Arrazy Muhammad Fahli Saputra Muhammad Firmansyah Muhammad Ghazi Mubarokah Muhammad Nadhil Mawarid Muhammad Rifai Muhammad Rizqi Romadlon Muhammad Syauqi Muhammad Usman Muhammad Zaky Rahmatsyah Nadia Arianesya Prananda Anugrah Prasetya Widiharso Prayoga Bagas Ariya Wibawa Pyndho Cevin Taraya Rachel Nathania Nugroho Richard Altaf Hermawan Riris Andriani Rizki Putra Rizky Rizaldi Kurniawan Roudhotulloh Nazakhan Satria Daffa Athallah Pratama Satria Yuda Setiawan Shandy Darmawan Shohwatul Hana Tiara Amalina Salsabila Tri Sutikno Wahyu Pratama Yosi Kristian Yoyok Isnomo Zaeni, Ilham Ari Elbaith Zafifatuz Zuhriyah