Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.906
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Jurnal Computech & Bisnis (e-Journal) Indonesia Symposium on Computing Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JRSI (Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) TELEKONTRAN: Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan JMECS (Journal of Measurements, Electronics, Communications, and Systems) Abdimas: Jurnal Pengabdian Masyarakat Universitas Merdeka Malang Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat eProceedings of Engineering
Ibnu Asror
Universitas Telkom
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 44 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 44 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Analisa Pengaruh Objek Spasial Terhadap Harga Sembako Di Kota Bandung Seno Anunggroho; Kiki Adhinugraha; Ibnu Asror
eProceedings of Engineering Vol 4, No 3 (2017): Desember, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

This research discusses the analysis of influence of spatial object that exists around the market in Bandung against the price of basic food. To determine the required price data analysis is complete food prices, Basic food data obtained from the Office of Industry and Trade of West Java and will only take sampling from 5 markets in the city of Bandung that is Kiara Condong Market, Baru Market, Sederhana Market , Andir Market Dan Kosambi Market. The theory to be used in this research is Iterative Dichotomiser 3 one of theory from decision tree,the author use this method because the decision tree can find hidden relationships or patterns between variables .With this analysis we can know how the influence of the object on the price of basic food in the city of Bandung.Kata Keyword : Decision Tree, ID3,Basic Food
Audit Tata Kelola Teknologi Informasi Menggunakan Framework Cobit 5 Pada Domain Dss Dan Mea (studi Kasus : Bappeda Kabupaten Tulungagung) Erricson Hardiansyah; Eko Darwiyanto; Ibnu Asror
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

AbstrakTata kelola Teknologi Informasi adalah hal yang harus dikuatkan untuk pelaksanaan e-government demitercapainya good governance. Dalam pelaksanaan e-government, Bappeda Kabupaten Tulungagung tidakoptimal dalam menerapkan tata kelola TI, mengingat bahwa TI dapat membantu tercapainya tujuanbisnis dari setiap perusahaan/instansi dengan efektif dan efisien. Untuk membantu Bappedamenyelaraskan TI dengan tujuan bisnisnya, tata kelola TI harus diperhatikan. COBIT 5 merupakankerangka kerja yang memiliki mekanisme COBIT 5 Goals Cascade untuk membantu menyelaraskan TIdengan tujuan bisnis perusahaan/instansi, dan juga menyediakan assessment model (penilaian) padacurrent capability level (kemampuan saat ini) sehingga dapat dilakukan evaluasi agar TI yang ada padaBappeda selaras dengan tujuan bisnisnya, dimana target capability level Bappeda adalah level 2(Managed Process). Penelitian ini juga dibantu dengan pairwise comparison matrix dari metodologi AHPuntuk penentuan prioritas domain process Assessment dilakukan pada domain yang terseleksi yaituDSS03 dengan hasil capability level 1, DSS04 dengan hasil capability level 1, MEA01 dengan hasilcapability level 1, dan MEA02 dengan capability level 2. Sehingga dapat disimpulkan bahwa DSS03,DSS04, dan MEA01 belum dapat mencapai capability level yang di harapkan sehingga harus menerapkanrekomendasi yang telah diberikan oleh penelitian ini untuk mencapai capability level 2.Kata kunci : COBIT 5, AHP, e-governmentAbstractInformation Technology governance is something that must be strengthened for the implementation of egovernmentin order to achieve good governance. In the implementation of e-government, BappedaKabupaten Tulungagung is not optimum in implementing IT governance, considering that IT can help thebusiness goals of every company / agency be effectively and efficiently achieved. To help Bappeda align ITwith its business objectives, IT governance must be considered. COBIT 5 is a framework that has aCOBIT 5 Goals Cascade mechanism to help align IT with the business goals of the company / agency, andalso provide an assessment model (assessment) at the current capability level (current capability) so thatevaluation can be done so that IT is in Bappeda in line with its business objectives, where Bappeda'starget capability level is level 2 (Managed Process). This study was also assisted by a pairwise comparisonmatrix of the AHP methodology to determine the priority of the Process Assessment domain carried out inthe selected domains, DSS03 with capability level result is 1, DSS04 with capability level result is 1,MEA01 with capability level result is 1, and MEA02 with capability level result is 2 So it can be concludedthat DSS03, DSS04, and MEA01 have not reached the expected capability level so they must implementthe recommendations given by this study to achieve capability level 2.Keywords: COBIT 5, AHP, e-government 
Klasterisasi Tweet Terkait Dengan Pemilihan Presiden 2019 Menggunakan Ontology-based Concept Weighting Dan Dbscan Puput Fajriati Tri S; Anisa Herdiani; Ibnu Asror
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

AbstrakInformasi yang berada di media sosial twitter berkembang sangat cepat, contohnya seperti tweet tentangpemilihan presiden yang berhubungan dengan kedua calon pasang presiden. Topik yang sedangdibicarakan oleh masyarakat mengenai pemilihan presiden di twitter sangat beragam, oleh karena itudiperlukan suatu sistem untuk mengelompokan tweet berdasarkan topik pembahasan mengenai pemilihanpresiden yang berhubungan dengan kedua calon pasang presiden. Tujuan dilakukan penelitian adalahuntuk mengetahui topik apa saja yang dibicarakan oleh masyarakat saat pemilihan presiden, sehinggadiperlukan sebuah metode yang dapat mengelompokan tweet tersebut dan mengetahui akurasi perfomansidari ontology-based concept weighting dan dbscan. Penelitian ini menggunakan metode ontology-basedconcept weighting yang digunakan untuk menghitung dan menerapkan pengetahuan tentang strukturhierarkis topik dan dbscan untuk mengelompokan tweet tersebut. Berdasarkan hasil pengujian,pengelompokan tweet menggunakan ontology-based concept weighting dan dbscan untuk data pasangancalon nomor urut 1 menghasilkan akurasi sebesar 26.5% dan data pasangan calon nomor urut 2menghasilkan akurasi sebesar 44.16%. Kata kunci: ontologi, pemilihan presiden, tweet, clusterisasi, dbscan. AbstractInformation that is on Twitter social media is growing very fast, for example, like tweets about presidentialelections related to the two presidential pairs. The topic being discussed by the public regarding thepresidential election on Twitter is very diverse, therefore a system is needed to group tweets based on thetopic of discussion about presidential elections relating to the two candidates for presidential pairs. Thepurpose of the research is to find out what topics are discussed by the public during the presidential election,so that a method is needed that can group these tweets and know the performance accuracy of ontologybasedconceptweightinganddbscan.Thisstudyusesontology-basedconceptweightingmethodsthatareusedtocalculateandapplyknowledgeoftopichierarchicalstructuresanddbscantogroupthosetweets.Basedonthe results of the testing, the grouping of tweets using ontology-based concept weighting anddbscan for candidate pair number 1 data produced an accuracy of 26.5% and data on candidate pairnumber 2 produced an accuracy of 44.16%.Keywords: ontology, presidential elections, tweet, clustering, dbscan.
Analisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Chi-square Feature Selection Terhadap Penyedia Layanan Telekomunikasi Ainun Nisa; Eko Darwiyanto; Ibnu Asror
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

AbstrakPendapat masyarakat terhadap penyedia layanan telekomunikasi merupakan sesuatu yang dapatdigunakan sebagai bahan pertimbangan untuk membuat keputusan, baik bagi pengguna maupun pihakperusahaan. Analisis sentimen merupakan bidang studi yang meneliti tentang opini terhadap suatu objek,dimana opini tersebut dapat diklasifikasikan berdasarkan polaritas yang terkandung di dalamnya.Penelitian ini melakukan klasifikasi menggunakan metode naive bayes terhadap opini masyarakat tentangpenyedia layanan telekomunikasi. Dimensionalitas data yang tinggi pada klasifikasi menggunakan naivebayes dapat dikurangi dengan seleksi fitur chi square. Hasil penelitian menunjukkan rata-rata performansitertinggi didapatkan oleh klasifikasi menggunakan metode naive bayes dengan seleksi fitur chi squaredengan tingkat signifikansi 0,01 yaitu akurasi 85,5%, presisi 83%, recall 86% dan f1-score 84%. Seleksifitur chi square tidak memberikan perbedaan yang signifikan terhadap klasifikasi menggunakan naivebayes.Kata kunci : analisis sentimen, naive bayes classifier, chi squareAbstractPublic opinion on telecommunications service providers is something that can be used as a considerationfor making decisions, both for users and the company. Sentiment analysis is a field of study that examinesopinions on an object, where opinions can be classified based on the polarity contained in them. Thisresearch classifies use Naive Bayes method on public opinion about telecommunications service providers.High data dimensions in classification using Naive Bayes can be reduced by the chi square feature selection.The results showed that the highest average performance obtained by classification using naive bayes withchi square feature selection with significance level of 0,01, get 85.5% accuracy, 83% precision, 86% recalland 84% f1-score. Chi square feature selection did not give a significant difference to the classification usingnaive bayes.Keywords: sentiment analysis, naive bayes classifier, chi square
Part Of Speech Tagging Menggunakan Bahasa Jawa Dengan Metode Condition Random Fields Atik Zilziana Muflihati Noor; Arie Ardiyanti Suryani; Ibnu Asror
eProceedings of Engineering Vol 7, No 2 (2020): Agustus 2020
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak—Part of Speech Tagging (POS Tagging) adalah proses memberi label pada setiap kata dalam kalimat dengan POS atau tag yang sesuai dengan kelas kata seperti kata kerja, kata benda kata keterangan, kata sifat, dan lainnya. Bahasa yang digunakan ialah Bahasa Jawa. Bahasa Jawa adalah salah satu Bahasa daerah yang digunakan sebagian besar di pulau Jawa Indonesia. Digunakan di provinsi Jawa Tengah, DIY, Jawa Timur dan sekitarnya. Menggunakan data dari berita online berbahasa Jawa Krama. Metode yang digunakan yaitu CRF (Conditional Random Fields). CRF adalah suatu model probabilistik yang banyak digunakan pada proses segmentasi dan pelabelan suatu sekuen data. Pada penilitian ini menggunakan data corpus sebanyak 3000 kata dan menggunakan cross validasi untuk proses trainning. Pada POS Tagging Bahasa Jawa ini mendapatkan akurasi sebesar 67%. Keywords—Part of Speech, Conditional Random Fields, Javanese Abstract Javanese is the one of regional languages that is used mostly on the Indonesian island of Java. Used in the provinces of Central Java, DIY, East Java, and surrounding areas. Using data from online news in the Javanese language. The method used is CRF (Conditional Random Fields). CRF is a structure for building probabilistic models. This paper describes the part of speech for Javanese using Conditional Random Fields (CRF) method. We used a corpus of size 3000 words and cross-validation for training. Our model gave an overall accuracy of 67%. Keywords—Part of Speech, Conditional Random Fields, Bahasa Jawa
Sentimen Analisis Pada Ulasan Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes Edyt Daryfayi; Ibnu Asror
eProceedings of Engineering Vol 7, No 2 (2020): Agustus 2020
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Ulasan atau biasa disebut review merupakan salah satu fitur penting dari aplikasi yang ada pada Google Play Store. Fitur ini dapat digunakan oleh para pengguna untuk menilai serta memberikan pendapat berupa teks ulasan terhadap aplikasi yang digunakan. Namun untuk beberapa kasus, terdapat teks ulasan yang tidak sesuai dengan nilai atau rating yang diberikan. Contohnya jika pengguna memberikan rating bintang 5 namun memberikan teks ulasan yang bernada negatif. Penelitian ini membangun mesin klasifikasi yang dikhususkan untuk membandingkan teks ulasan yang diberikan oleh pengguna dengan rating yang diberikan. Metode yang digunakan yaitu Naïve Bayes, khususnya Multinomial Naïve Bayes untuk memudahkan proses klasifikasi karena metode ini dikhususkan untuk klasifikasi teks. Dari hasil penelitian, didapat akurasi setinggi 78,9%, untuk ulasan yang memiliki rating bintang 5 dan bintang 1. Tetapi akurasi menurun mencapai 73,7% untuk semua rating ulasan terkecuali bintang 3. Kata kunci : klasifikasi, sentimen analisis, ulasan aplikasi, naïve bayes, multinomial Naïve Bayes Abstract Review is one of the most important feature of application on Google Play Store. Review can be used by user to rate and share their experince with the application with text review. But for some cases, there are some review that don’t align with the star rating that was given from user. For example, if user gave a 5 star rating but their text review are written as negative experience. This research builds a classifier that can be used to compare the text review with the star rating. The method that used in this research is Naïve Bayes, especially Multinomial Naïve Bayes to ease the classification process because Multinomial Naïve Bayes is specialized in text classification. From this research, the highest accuracy that produced is 78,9% for review with 5 star and 1 star review, and the lowest with 73,7% for all rating except 3 star review. Keywords: classification, sentiment analysis, application review, naïve bayes, multinomial naïve bayes
Deteksi Awal Kelulusan Mahasiswa Dengan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Dan Information Gain Hafiyy Viazola Aziz; Kusuma Ayu Laksitowening; Ibnu Asror
eProceedings of Engineering Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Persentase kelulusan tepat waktu mahasiswa menjadi salah satu poin penilaian oleh Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi yang akan berpengaruh pada nilai akreditasi perguruan tinggi. Penelitian ini mengidentifikasi pentingnya mendeteksi kelulusan mahasiswa seawal mungkin sehingga bisa dilakukan tindakan preventif untuk mahasiswa yang terdeteksi kelulusannya tidak tepat waktu,baik itu dari pihak perguruan tinggi maupun individu. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan persentase kelulusan tepat waktu mahasiswa Fakultas Informatika Universitas Telkom akan meningkat. Deteksi dini ini dapat dilakukan dengan teknik data mining yaitu klasifikasi, klasifikasi dapat dilakukan dengan berbagai teknik maupun algoritma, di antaranya dengan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan dan Information Gain. Algoritma jaringan syaraf tiruan akan menghasilkan nilai akurasi berdasarkan atribut yang diperoleh dari nilai Information Gain, sedangkan Information Gain akan mencari nilai entropy dari setiap atribut sehingga diketahui atribut yang berpengaruh untuk diproses di algoritma jaringan syaraf tiruan yang akan menghasilkan akurasi yang optimal. Hasil dari penelitian ini berupa atribut yang paling berpengaruh berdasarkan Information Gain dan akurasi prediksi dengan algoritma jaringan syaraf tiruan. Atribut yang dipakai berjumlah 60% dari total atribut yang menghasilkan akurasi 74.5% untuk tingkat 1, 78.6% untuk tingkat 2, 81.9% untuk tingkat 3, dan 83.6% untuk tingkat 4. Kata kunci : educational data mining, Klasifikasi, Information gain, Jaringan syaraf tiruan
Penerapan PCA (Principal Component Analysis) pada Deteksi Outlier untuk Data Text Marinda Endi Lestari; Ibnu Asror; Indra Lukmana Sardi
eProceedings of Engineering Vol 10, No 3 (2023): Juni 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak-Data Mining adalah kegiatan pengumpulan data, pemakaian data historis, untuk menemukan keteraturan pola dalam dataset yang berukuran besar dan mempunyai jumlah yang banyak. Dalam data mining terdapat data yang berbeda dari data pada umumnya yang disebut outlier. Outlier sendiri berkaitan dengan nilai ekstrem, baik ekstrem besar maupun kecil. Adanya data outlier membuat analisis terhadap serangkaian data menjadi bias, atau tidak mencerminkan fenomena yang sebenarnya. Outlier detection digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya outlier dalam sebuah data. Outlier Detection dapat digunakan untuk mendeteksi data berupa categorical, numeric, maupun data teks.Principal Component Analysis (PCA) merupakan salah satu metode pendeteksian outlier berdasarkan pendekatan statistical. Objek yang dianggap sebagai outlier adalah objek yang memiliki probabilitas yang rendah sehubungan dengan model distribusi probabilitas pada data tersebut. Evaluasi yang digunakan untuk mengetahui performansi sistem yaitu : accuracy, precision, dan recall.Kata kunci-outlier, PCA, outlier detection, data teks
Training in academic information system usage at Ash Shidiq Integrated Islamic Junior High School Dawam Dwi Jatmiko Suwawi; Ibnu Asror; Yanuar Firdaus Arie Wibowo; Tora Fahrudin; Sri Astuti; Paramita Mayadewi; Alya Ghaitsa Rizky Pertiwi
Abdimas: Jurnal Pengabdian Masyarakat Universitas Merdeka Malang Vol 8, No 3 (2023): August 2023
Publisher : University of Merdeka Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26905/abdimas.v8i3.10516

Abstract

Ash-Shidiq Foundation recently established the Integrated Islamic Middle School (SMP IT). Currently, the school manages academic data manually, either on paper or through spreadsheet applications. Recognizing an opportunity, the Telkom University Software Engineering Expertise Group decided to provide community service by implementing a web-based academic information system for the school. This system is hosted on a server accessible via the Internet, enabling staff, teachers, and students to access it. It aims to simplify academic data reporting for school managers. The entire community service project, from initial observation to system installation, training, video documentation, and final report preparation, spanned approximately six months. Training sessions were conducted in a classroom setting for school principals, staff, and teachers. Feedback from this community service activity showed that 25% strongly agreed, 37.5% agreed, and 37.5% were neutral regarding the suitability of the training material to partners' needs. Regarding the presentation of material, 75% strongly agreed, 25% agreed, and 50% were neutral, with 37.5% in agreement and 12.5% in disagreement about the usefulness of the technology offered.
Rekomendasi Sistem terhadap Wisata Alam Gunung dengan Metode Collaborative Filtering Joshua Chrisdiyanto; Ibnu Asror; Yusza Reditya M
eProceedings of Engineering Vol 10, No 4 (2023): Agustus 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Wisata alam gunung telah menjadi salah satu tempat hiburan yang saat ini menjadi favorit bagi setiap masyarakat. Jumlah gunung di Indonesia mencapai ratusan gunung yang terbagi di beberapa daerah. Hal ini menjadi kendala bagi pendaki pemula dalam memilih gunung mana yang sesuai dengan kriteria pendaki, terlalu banyak gunung yang ada diindonesia membuat para pendaki bingung dan sering bertanya mengenai rekomendasi gunung mana yang cocok dengan pendakian pertamanya. Wisata alam gunung sudah menjadi salah satu tempat wisata yang banyak di gemari oleh para wisatawan. Namun masalah dalam wisata gunung sendiri masih banyak wisata alam gunung yang kurang menyajikan website tentang gunungnya. Hal ini yang menyebabkan penulis mengambil judul Sistem Rekomendasi terhadap Wisata Alam Gunung dengan Metode Collaborative Filtering. salah satu solusi dari permasalahan ini adalah menggunakan sistem rekomendasi yang memanfaatkan opini dan rating orang lain terhadap wisata alam gunung. Collaborative filtering adalah salah satu pendekatan untuk sistem rekomendasi yang mengevaluasi item menggunakan opini orang lain sistem ini diharapkan dapat memberikan kemudahan bagi pendaki dalam menentukan wisata alam yang dianggap sesuai dengan kriteria (trek/jalur, daerah, Ketinggian) pendaki tersebut.Kata kunci—sistem rekomendasi, wisata alam gunung, collaborativei filtering.
Co-Authors Adityo Nugroho Agustyna Diyah Sri Kamulyan Ahmad Marzuqi Ainun Nisa Alya Ghaitsa Rizky Pertiwi Anisa Herdiani Arie Ardiyanti Arie Ardiyanti Suryani Arief Nugroho, Muhammad Asri Inna Khoirun Nissa Atik Zilziana Muflihati Noor Aufa Eka Putri Lesatari Candra Widya Iswara Candra Widya Iswara, Candra Widya Dana Kusumo Dawam Dwi Jatmiko Suwawi Delvine Toleng Edyt Daryfayi Eka Himawanto Eko Darwiyanto Erricson Hardiansyah Faris Muhammad Firdaus Anggraini Gede Agung Ari Wisudiawan Gede Agung Ary Wisudawan Gregorius Pradana Satriawan Hafiyy Viazola Aziz I Putu Prima Ananda Ilham Akbar Indra Lukmana Sardi Jiddy Abdillah Jihan Ratnasari1 Joshua Chrisdiyanto Kemas Rahmat Saleh Wiharja Kiki Adhinugraha Kiki Adinugraha Kiki Maulana Adhinugraha Laksitowening, Kusuma Ayu Marinda Endi Lestari Markus Bernard1 Miftahul Adnan Rasyid Moch Arif Bijaksana Mohamad Fauzy Mohammad Fauzy Muhamad Hamda Muhammad Rezaldy Muhammad Thomy Farhan Murahartawaty Murahartawaty Paramita Mayadewi Pramudita Oktaviani Puput Fajriati Tri S Rachmadini P Utami Raginda Firdaus Rahmi Rohdiniyah Ramadhan Usman , Muchlis Ramadhyni Rifani Ratna Mayasari Rio Pratama Seno Anunggroho Shaufiah . Shinta Yulia Puspitasari Sri Astuti Sri Astuti Tody Ariefianto Wibowo Tora Fahrudin Yanuar Firdaus Arie Wibowo Yusza Reditya M