Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.27
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Prosiding SNATIF Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JUITA : Jurnal Informatika Jurnal Sistem dan Informatika Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) Emerging Science Journal WIDYABHAKTI Jurnal Ilmiah Populer EXPLORE Jurnal Tekno Kompak Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Journal of Community Development EXPLORE Sevanam: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Pengabdian Literasi Digital Indonesia
Gede Angga Pradipta, Gede Angga
Institut Teknologi Dan Bisnis STIKOM Bali
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Nursing Public Health Social Sciences

Published : 29 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 29 Documents
Search

 1   2   3 
IRS-BAG-Integrated Radius-SMOTE Algorithm with Bagging Ensemble Learning Model for Imbalanced Data Set Classification Lilis Yuningsih; Gede Angga Pradipta; Dadang Hermawan; Putu Desiana Wulaning Ayu; Dandy Pramana Hostiadi; Roy Rudolf Huizen
Emerging Science Journal Vol 7, No 5 (2023): October
Publisher : Ital Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28991/ESJ-2023-07-05-04

Abstract

Imbalanced learning problems are a challenge faced by classifiers when data samples have an unbalanced distribution among classes. The Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) is one of the most well-known data pre-processing methods. Problems that arise when oversampling with SMOTE are the phenomenon of noise, small disjunct samples, and overfitting due to a high imbalance ratio in a dataset. A high level of imbalance ratio and low variance conditions cause the results of synthetic data generation to be collected in narrow areas and conflicting regions among classes and make them susceptible to overfitting during the learning process by machine learning methods. Therefore, this research proposes a combination between Radius-SMOTE and Bagging Algorithm called the IRS-BAG Model. For each sub-sample generated by bootstrapping, oversampling was done using Radius SMOTE. Oversampling on the sub-sample was likely to overcome overfitting problems that might occur. Experiments were carried out by comparing the performance of the IRS-BAG model with various previous oversampling methods using the imbalanced public dataset. The experiment results using three different classifiers proved that all classifiers had gained a notable improvement when combined with the proposed IRS-BAG model compared with the previous state-of-the-art oversampling methods. Doi: 10.28991/ESJ-2023-07-05-04 Full Text: PDF
Voting Scheme Nearest Neighbors by Difference Distance Metrics Measurement Gede Angga Pradipta; Made Liandana; Putu Desiana Wulaning Ayu; Dandy Pramana Hostiadi; Putu Sumardika Eka Putra
JUITA: Jurnal Informatika JUITA Vol. 11 No. 2, November 2023
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/juita.v11i2.19298

Abstract

K-Nearest Neighbor (KNN) is a widely used method for both classification and regression cases. This algorithm, known for its simplicity and effectiveness, relies primarily on the Euclidean formula for distance metrics. Therefore, this study aimed to develop a voting model where observations were made using different distance calculation formulas. The nearest neighbors algorithm was divided based on differences in distance measurements, with each resulting model contributing a vote to determine the final class. Consequently, three methods were proposed, namely k-nearest neighbors (KNN), Local Mean-based KNN, and Distance-Weighted neighbor (DWKNN), with an inclusion of a voting scheme. The robustness of these models was tested using umbilical cord data characterized by imbalance and small dataset size. The results showed that the proposed voting model for nearest neighbors consistently improved performance by an average of 1-2% across accuracy, precision, recall, and F1 score when compared to the conventional non-voting method.
Modified of Single Deepest Vertical Detection (SDVD) Algorithm for Amniotic Fluid Volume Classification Putu Desiana Wulaning Ayu; Gede Angga Pradipta; Roy Rudolf Huizen; Kadek Eka Sapta W; I Gede Edy Artana
JUITA: Jurnal Informatika JUITA Vol. 11 No. 2, November 2023
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/juita.v11i2.18435

Abstract

Amniotic fluid a crucial role in ensuring the well-being of the fetus during pregnancy and is contained within the amnion cavity, which is surrounded by a membrane. Several studies have shown that volume of amniotic fluid can vary throughout pregnancy and is closely linked to the health and safety of the fetus. This indicates that it is essential to perform accurate measurement and identification of its volume. Obstetric specialist often use a manual method to identify amniotic fluid by visually determining the longest straight vertical line between the upper and lower boundaries. Therefore, this study aims to develop detection model, known as modified Single Deepest Vertical Detection (SDVD) algorithm to automatically measure the longest vertical line by following medical rules and regulations. SDVD algorithm was designed to measure the depth of amniotic fluid vertically by searching the column of pixels that comprised the image sample, excluding any intersection with the fetal body. Performance testing was carried out using 130 images by comparing the manual measurement results obtained by obstetric specialists and the proposed model. Based on the experimental results using modified SDVD, the average accuracy, precision, and recall achieved for amniotic fluid classification were 92.63%, 85.23%, and 95.6%, respectively.
Pelatihan dan Pendampingan Teknik Pemasaran Digital Pada Bengkel Eka Motor Hostiadi, Dandy Pramana; Srinadi, Ni Luh Putri; Darma Susila, I Made; Priyo Atmojo, Yohanes; Pradipta, Gede Angga; Liandana, Made
WIDYABHAKTI Jurnal Ilmiah Populer Vol. 6 No. 3 (2024): Juli
Publisher : Direktorat Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan HKI Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/widyabhakti.v6i3.411

Abstract

Pengguna kendaraan sepeda motor meningkat pesat di era pasca pandemic. Pada bulan September 2023, tercatat sebanyak 509.946-unit sepeda motor terjual. Sehingga penjualan ini membuka peluang bagi masyarakat untuk membuka jasa bengkel motor. Usaha bengkel motor dalam bentuk Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) dinilai lebih ekonomis dibandingkan dengan perbaikan ke dealer resmi. Salah satu UMKM Bengkel motor di daerah Tabanan-Bali adalah Eka Motor yang memulai usahanya sejak tahun 2020. Pemilik bengkel memulai usaha bengkel rumahan atas dampak dari masa pandemic. Jenis penjualan dalam bengkel motor ini adalah jasa dan sparepart motor. Hasil sosialisasi ke UMKM ditemukan permasalahan yaitu dalam hal pemasaran. Pemasaran yang dilakukan saat ini adalah melalui WhatsApp dan sosial media istagram, yang dirasa belum optimal. Sehingga dibutuhkan peningkatan teknik pemasaran melalui pemanfaatan teknologi informasi sehingga dapat meningkatkan penghasilan UMKM. Metode pengabdian yang digunakan adalah pendampingan dan pelatihan. Tujuan dari kegiatan pemanfaatan sosial media adalah untuk mengenalkan usaha dengan pemasaran digital sehingga dapat meningkatkan penjualan produk atau jasa pada bengkel Eka Motor. Keberhasilan kegiatan pengabdian dievaluasi dari jumlah peningkatan penghasilan atau jumlah penjualan produk jasa dan sparepart. Hasil dari kegiatan menunjukkan adanya peningkatan penghasilan UMKM dan pelanggan baru yang menggunakan jasa perbaikan di bengkel Eka Motor.
Pendampingan Pengelolaan Stok Barang dan Web Profile Pada PT. Dwi Singatama Putra Pertama, Pande Putu Gede Putra; Pradipta, Gede Angga; Liandana, Made; Ayu, Putu Desiana Wulaning
Journal of Community Development Vol. 3 No. 3 (2023): April
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/comdev.v3i3.86

Abstract

PT. Dwi Singatama Putra is a company engaged in the mechanical, electrical and engineering sector, which is located in the village of Sambangan, Buleleng Regency, Bali Province. This company was founded in 2020 which is a change from UD. Triple Engineering and CV. Triple Teknik, which was previously established in 2014. This company has problems, namely: the process of recording goods in warehouses related to certain projects is still not properly recorded and even only based on goods purchase notes so that both consumables and business property are not known. exact amount. In addition, marketing is still carried out door to door to customers so that market coverage is still limited. Considering the problem, the solution that is agreed upon and offered to partners is to provide a web-based stock/warehouse system and a web application that contains information on partner profiles. In addition, partners are also given Instagram social media accounts to help market the services offered. The activities that have been carried out are training and introduction to the use of social media marketing through Instagram, managing company profiles through the website, and using the stock system. Evaluation is carried out by means of direct interviews with partners. The results of the evaluation show that service activities can provide benefits for partners.
Pemberdayaan UMKM Tahu Goreng Kremes Di Br. Anyar-Kediri, Tabanan Mahendra, Tubagus; Ayu, Putu Desiana Wulaning; Purnama, I Gusti Agung Vony; Huizen, Roy Rudolf; Pradipta, Gede Angga; Liandana, Made
Sevanam: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 3 No 2 (2024): September
Publisher : Universitas Hindu Negeri I Gusti Bagus Sugriwa Denpasar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25078/sevanam.v3i2.3840

Abstract

Tofu is rich in protein, making it good for daily consumption. Its delicious taste and affordable price make tofu a favorite food for people from various backgrounds. The increase in soybean prices does not prevent tofu entrepreneurs from continuing their production. Similarly, the reason why community service partners have started their own small independent businesses that produce various flavored fried tofu is that the raw material in the form of tofu is easily obtained and the price is still affordable, even though it has increased. The partners in this community service started their business in 2020. The crispy fried tofu produced by the partners is named Tahu OPPA, employing four employees, and the partners need a medium that can introduce their products and businesses to more people. This can help increase consumer awareness about the existence of the partner's business. Since starting the crispy fried tofu business, the partners have faced obstacles in terms of knowledge and skills to create and manage a website, as well as obstacles in digital marketing strategies to attract customers to make purchases of their products. The activity began with an analysis of the partner's situation, followed by providing assistance to the partners in creating a business profile website. The second activity continued with providing an understanding of digital marketing strategies utilizing social media to encourage consumers to make purchases
Kombinasi Inisial Filtering Oversampling dengan Metode Ensemble Classifier pada Klasifikasi Data Imbalanced Pradipta, Gede Angga; Putu Desiana Wulaning Ayu
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 17 No 2 (2023): Jurnal Sistem dan Informatika (JSI)
Publisher : Direktorat Penelitian,Pengabdian Masyarakat dan HKI - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/jsi.v17i2.591

Abstract

Permasalahan dataset tidak seimbang (imbalanced dataset) terjadi ketika distribusi kelas dalam dataset tidak seimbang. Ini bisa menjadi masalah dalam machine learning karena model memiliki kecenderungan untuk memprediksi kelas mayoritas, yang mengakibatkan kinerja bias terhadap kelas mayoritas dan akurasi yang rendah terhadap kelas minoritas. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis pengaruh proses oversampling data untuk penanganan klasifikasi data imbalanced. Pada penelitian ini melakukan komparasi pengaruh proses oversampling pada algoritma machine learning. Algoritma machine learning yang digunakan adalah metode ensemble dengan observasi pada dua base classifier yaitu support vector machine (SVM) dan naive bayes (NB). Metode oversampling yang digunakan adalah Synthetic Minority Oversampling Teechnique (SMOTE-IPF) dan SMOTE Borderline. Eksperimen dilakukan terhadap 9 dataset yang bertipe imbalanced. Dari hasil eksperimen dapat diketahui bahwa metode ensemble baik dengan base SVM dan Naive Bayes mengalami peningkatan saat adanya proses oversampling tersebut. Dari 9 dataset yang digunakan pada eksperimen, seluruhnya mengalami peningkatan performa yang diukur menggunakan parameter akurasi, presisi, recall dan F Measure. Pada base classifier SVM peningkatan performa tertinggi pada dataset Abalone 19 dengan penambahan oversampling SMOTE Borderline. Peningkatan akurasi terjadi dari 64.5% menjadi 84.5%. Kemudian pada base classifer Naive Bayes peningkatan peforma teringgi pada dataset Abalone 19 dengan penambahan Borderline SMOTE. Peningkatan akurasi terjadi dari 62.3% menjadi 82.3%.
Klasifikasi Fetal Cardiotocography Menggunakan Pendekatan Boosting Classifier Pradipta, Gede Angga; Putu Desiana Wulaning Ayu
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 18 No 1 (2023): Jurnal Sistem dan Informatika (JSI)
Publisher : Direktorat Penelitian,Pengabdian Masyarakat dan HKI - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/jsi.v18i1.594

Abstract

Fetal cardiotography, sebuah alat penting dalam pemantauan kesehatan janin selama kehamilan. Fetal cardiotography memberikan informasi vital tentang kesehatan janin, termasuk detak jantung janin dan aktivitas gerakan janin. Ini membantu dokter dan perawat untuk memantau kesehatan janin secara berkala selama kehamilan. Dengan mengamati pola detak jantung janin, fetal Cardiotocography dapat membantu mendeteksi dini masalah kesehatan janin, seperti hipoksia (kurangnya oksigen), ketidakseimbangan cairan ketuban, atau masalah dengan plasenta. Integrasi antara penggunaan machine learning untuk mendukung diagnosa dokter terhadap kondisi detak jantung janin ini menjadi sangat diperlukan. Adanya sebuah sistem berbasis AI menjadikan permasalahan subjektifitas dalam hasil diagnosa dapat diminimalisir. Pada penelitian ini mengembangkan sebuah model machine learning yang berbasiskan pada teknik boosting. Kombinasi antara outlier detection dan feature selection dianalisis dan kemudian diujicobakan pada tiga jenis algoritma boosting. Hasil dari eksperimen menunjukkan bahwa kombinasi antara local outlier factor, chi aquare dan extrem gradient boosting mampu memberikan performa terbaik yaitu dengan nilai akurasi sebesar 99.3%, presisi dengan 99.1%, recall 99.1% dan F-Measure sebesar 99.1%.
Aplikasi Manajemen Toko Berbasis Website pada BUMDes Pemecutan Kaja Mandiri Pradipta, Gede Angga; Putu Desiana Wulaning Ayu; I Komang Agus Ady Aryanto
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 18 No 1 (2023): Jurnal Sistem dan Informatika (JSI)
Publisher : Direktorat Penelitian,Pengabdian Masyarakat dan HKI - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/jsi.v18i1.599

Abstract

Badan Usaha Milik Desa (BUMDes) merupakan lembaga usaha yang didirikan oleh pemerintah desa yang bertujuan untuk menumbuhkembangkan perekonomian di desa. Berbagai cabang jenis usaha ada pada BUMDes yang disesuaikan dengan kebutuhan masyarakat. Seiring dengan berkembangnya teknologi, BUMDes Pemecutan Kaja Mandiri dibuat menjadi lebih modern, namun pelaku usaha saat ini dalam proses pendataan dan laporan masih menggunakan sistem konvensional, yakni dengan mencatat di buku atau lembar dokumen microsoft excel. Hal tersebut sering kali mengakibatkan kesalahan data pada pendataan maupun laporan. Aplikasi Manajemen Toko Berbasis Website pada BUMDes Pemecutan Kaja Mandiri dapat mempermudah pihak pelaku usaha dalam mengelola pendataan dan laporan seperti pendataan barang, data transaksi, kasir, data kas, data laba-rugi dan lain-lain. Aplikasi ini dirancang dengan menggunakan metode pengembangan aplikasi model Waterfall, yaitu memiliki tahapan pendahuluan, analisis, desain, dan pengujian. Bahasa pemrograman yang digunakan PHP dengan MySQL database. Penelitian ini dilaksanakan selama 5 bulan dengan fungsionalitas aplikasi berbasis website yang telah diuji dengan metode Black Box Testing dan didapatkan hasil yang valid.
Analisis Performansi Parameter pada Arsitektur U-Net untuk Segmentasi Nukleus pada Citra Kanker Serviks Ayu, Desiana Wulaning; Pradipta, Gede Angga
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 18 No 2 (2024): Jurnal Sistem dan Informatika (JSI)
Publisher : Direktorat Penelitian,Pengabdian Masyarakat dan HKI - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/jsi.v18i2.607

Abstract

Pap Smear adalah salah satu metode untuk memeriksa sel-sel serviks. Sel-sel tersebut diperiksa dengan mikroskop untuk mengamati perubahan atau ketajaman sel epitel serviks sebagai tanda awal adanya keberadaan kanker. Namun, pemeriksaan Smear Pap secara manual memiliki beberapa kekurangan, yaitu membutuhkan waktu yang relatif lama dan peluang terjadinya kesalahan selama analisis besar karena bersifat subjektif. Namun, citra mikroskopis Pap Smear sulit untuk diinterpretasi, karena terdapat sel-sel yang berkelompok, tumpang tindih, adanya sel-sel inflamasi, bekas darah, kontras rendah, dan variasi dalam pencahayaan yang terjadi karena metode pewarnaan yang tidak konsisten seperti konsentrasi zat pewarna. Salah satu model dalam melakukan interpretasi citra adalah dengan segmentasi citra, maka penelitian ini berfokus pada pengembangan metode segmentasi menggunakan pendekatan model semantic segmentation U-Net dengan arsitektur dari Roonerberger. Penelitian ini menganalisis beberapa penggunaan hyperparameter untuk mengetahui performansi dari arsitektur model U-NET khususnya untuk mengsegmentasi AF. Adapun tuning hyperparameter terdapat pada optimizer, loss function, learning rate serta jumlah epoch. Performa terbaik U-Net dalam melakukan segmentasi cairan ketuban adalah dengan kombinasi parameter optimizer RMSprop, Loss function adalah Binary cross entropy, nilai learning rate 0.00001 dengan Epoch sebesar 31 dengan DSC sebesar 0.82 dan IoU sebesar 0.70, akurasi sebesar 0.8, presisi 0.78, recall 0.81.
Co-Authors Abdul Wahab Aditya Naray Artamerta Ayu, Desiana Wulaning Dadang Hermawan Dadang Hermawan Dandy Pramana Hostiadi Dandy Pramana Hostiadi Dandy Pramana Hostiadi I Gede Edy Artana I Gusti Ngurah Putu Arya Wijaya I Kadek Agus Ari Setiawan I Komang Agus Ady Aryanto I Made Darma Susila I Made Darma Susila, I Made I Made Darma Susila, I Made Darma Kadek Eka Sapta W Lilis Yuningsih Luh Ayu Martini M.Cs S.Kom I Made Agus Wirawan . Made Liandana Made Liandana, Made Mahendra, Tubagus Muhamad Rihamzah Muhammad Riza Hilmi Ni Luh Putri Srinadi Pande Putu Gede Putra Pertama Purnama, I Gusti Agung Vony Putu Desiana Wulaning Ayu Putu Desiana Wulaning Ayu Putu Desiana Wulaning Ayu Putu Desiana Wulaning Ayu Putu Sumardika Eka Putra Retantyo Wardoyo Rihamzah, Muhamad Roy Rudolf Huizen Tubagus Mahendra Kusuma Wiguna, I Wayan Adi Artha Wulaning Ayu, Putu Desiana Wulaning Ayu, Putu Desiana Yoga, I Gede Dian Permana Yohanes Priyo Atmojo Yohanes Priyo Atmojo Yohanes Priyo Atmojo, Yohanes