Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.324
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Simetris Jurnal Pekommas Elkawnie Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Knowledge Engineering and Data Science Jurnal CoreIT Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Kurawal - Jurnal Teknologi, Informasi dan Industri JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Scientific Journal of Informatics Teknomatika (Jurnal Teknologi dan Informatika) Brilliance: Research of Artificial Intelligence Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Green Intelligent Systems and Applications Informatics and Enginering Dedication Jurnal Teknologi Sistem Informasi Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Digital Transformation Technology (Digitech) Publikasi Hasil Pengabdian Kepada Masyarakat. DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY MDP Student Conference Jurnal Sains Student Research Journal Information & Computer (JICOM) Jurnal Software Engineering and Computational Intelligence JURNAL MULTIDISIPLIN ILMU AKADEMIK Jurnal Ilmiah Sistem Informasi MERDEKA: Jurnal Ilmiah Multidisiplin Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal Ilmiah Multidisiplin
Novan Wijaya
Universitas Multi Data Palembang
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Neuroscience Social Sciences Transportation Other

Published : 91 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 91 Documents
Search

 4   5   6   7   8 
Perancangan Aplikasi TeamKickOff Turnamen Futsal Berbasis Mobile Design Thinking Hariyadi, Dyon Fillipo Agma; Olivia; Mawarni, Marselyna Fitri; Wijaya, Novan
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 4 No. 2 (2025): Mei : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/gzt17r37

Abstract

The Student Activity Unit (UKM) for Futsal at Multi Data Palembang University often experiences obstacles in tournament management, such as delays in match information updates, difficulty accessing information by participants, data recording errors, and inefficient time for compiling match brackets. This research aims to design a mobile-based futsal tournament management application called TeamKickOff using the Design Thinking method through five stages: empathize, define, ideate, prototype, and test. In the empathize stage, in-depth interviews were conducted with 12 respondents, participatory observation, and document analysis. The define stage produced an empathy map, user persona, point of view, and user journey map. The ideate stage involved brainstorming, card sorting, and wireframe development. Prototypes were developed in three versions (low, mid, and high-fidelity) with features for schedule management, real-time score recording, automatic match brackets, and video documentation. Usability testing with 32 respondents resulted in a SUS score of 78.6 with a task completion rate of 91.3% and a reduction in management time of up to 65% compared to manual methods. The research results show that the TeamKickOff application successfully improved the efficiency of futsal tournament organization and information access for participants, with advantages in video documentation integration and focus on the local campus context in Indonesia.
Sistem Pengambilan Keputusan dalam Memilih Bioskop di Palembang untuk Pelanggan Menggunakan Simple Additive Weighting (SAW) Atika, Rindi; Wijaya, Novan
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 1 (2024): Periode Maret 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i1.3680

Abstract

Bioskop adalah salah satu hiburan yang bisa dinikmati. Di Palembang, ada banyak bioskop yang bisa dipilih orang untuk menghabiskan waktu. Akan tetapi, seseorang hanya dapat menikmati salah satunya satu per satu. Dalam memilih bioskop sendiri, banyak kriteria yang bisa dipertimbangkan seperti harga, fasilitas, pelayanan, atau jarak. Dalam memilih bioskop terbaik untuk menonton film, kriteria tersebut dapat membantu. Untuk bisa mendapatkan hasil terbaik dalam memilih bioskop, seseorang dapat menggunakan pengambilan keputusan. Studi ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk membantu memutuskan bioskop mana yang layak untuk dipilih. Proses dalam membuat keputusan menggunakan SAW adalah menentukan kriteria yang terdiri dari keuntungan (benefit) dan biaya (cost), memutuskan alternatif, membuat matrix keputusan, melakukan normalisasi, dan mengurutkan alternatif untuk mengetahui nilai yang tertinggi. Setelah proses yang ada dilakukan, hasil akhir dari penggunaan metode SAW dalam pengambilan keputusan untuk memilih bioskop adalah Cinepolis berada di urutan teratas.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop pada IT Store dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Wijaya, Novan; Wulandari, Selvi Putri
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Periode September 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i2.4459

Abstract

Laptop merupakan salah satu alat yang banyak digunakan di era modern saat ini. Laptop hadir dengan berbagai spesifikasi serta dengan harga yang bervariasi. Hal ini tentunya menyebabkan sulitnya dalam melakukan pemilihan laptop yang sesuai dengan kebutuhan pembeli. Untuk memudahkan dalam pemilihan laptop yang nyaman dan sesuai dengan kebutuhan pembeli, maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pembeli dalam memilih laptop yang tepat. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW), dimana metode ini merupakan metode penjumlahan terbobot dari seluruh data yang ada. Hasil dari penelitian ini berupa saran atau rujukan dalam memilih dan menentukan laptop yang ingin dibeli sesuai dengan kebutuhan berdasarkan kriteria laptop yang telah ditentukan dari berbagai varian laptop yang ada di IT Store.
Penerapan Augmented Reality untuk Edukasi Pemeliharaan Hewan di Petshop: Systematic Literature Review Eric Candra; Nabila Nabila; Novan Wijaya
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 2 (2025): April 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i2.8963

Abstract

Abstrak - Teknologi Augmented Reality (AR) semakin berkembang dan memiliki potensi besar dalam bidang edukasi, termasuk dalam pemeliharaan hewan di petshop. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis manfaat dan tantangan implementasi AR dalam edukasi perawatan hewan. Berdasarkan kajian literatur terhadap 12 artikel, ditemukan bahwa penggunaan AR dapat meningkatkan pemahaman pemilik hewan melalui visualisasi interaktif dan kemudahan akses informasi. Selain itu, interaktivitas AR memungkinkan pengguna untuk melihat simulasi perawatan hewan secara lebih mendalam dan efektif dibandingkan dengan metode edukasi tradisional. AR juga memyampaikan pengalaman belajar yang lebih menyenangkan juga menarik bagi pengguna, sehingga bisa meningkatkan motivasi mereka dalam merawat hewan peliharaan dengan baik. Selain itu, teknologi ini dapat membantu pemilik hewan memahami berbagai aspek kesehatan dan nutrisi yang dibutuhkan oleh hewan peliharaan mereka secara lebih mendalam dan mudah. Namun, terdapat beberapa tantangan dalam implementasinya, seperti keterbatasan perangkat, kurangnya pemahaman pengguna, serta biaya pengembangan yang masih tinggi. Oleh karena itu, diperlukan kolaborasi antara pengembang teknologi, tenaga ahli perawatan hewan, dan pemilik petshop untuk memastikan implementasi AR dapat berjalan optimal. Dengan pemanfaatan yang tepat, teknologi AR berpotensi menjadi alat edukasi yang efektif dalam meningkatkan kualitas perawatan hewan peliharaan. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk mengevaluasi efektivitas penggunaan AR secara langsung di petshop dan mengembangkan solusi yang lebih efisien.Kata kunci: Augmented Reality, edukasi, pemeliharaan hewan, teknologi interaktif, petshop Abstract - Augmented Reality (AR) technology is rapidly evolving and holds great potential in education, including pet care in pet shops. This study goals to analyze the advantages and challenges of implementing AR in pet care education. Based on a literature review of 12 articles, it was found that AR usage can enhance pet owners' understanding through interactive visualization and easy access to information. Additionally, AR interactivity allows users to view pet care simulations in a more in-depth and effective manner compared to traditional educational methods. AR also provides a more enjoyable and engaging learning experience, increasing users' motivation to properly care for their pets. Furthermore, this technology can help pet owners better understand various aspects of pet health and nutrition in a more comprehensive and accessible way. However, several challenges exist in its implementation, such as device limitations, lack of user awareness, and high development costs. Therefore, collaboration among technology developers, pet care professionals, and pet shop owners is necessary to ensure optimal AR implementation. With proper utilization, AR technology has the potential to be an effective educational tool in improving pet care quality. Further research is needed to evaluate AR usage effectiveness in pet shops and develop more efficient solutions.Keywords: Augmented Reality, education, pet care, interactive technology, petshop.
Sistem Finding Choreography HipHop Basic Menggunakan MediaPipe Body Pose Estimation Untuk Dancer Pambudi, Readysna Krisna; Wijaya, Novan
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 15, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v15i1.3404

Abstract

The evaluation of pose suitability in performing dance choreography, particularly in the hip-hop genre, is still conducted subjectively, making it difficult for novice dancers to obtain objective feedback on their choreography. This study aims to develop a model of a finding choreography system capable of evaluating the accuracy of beginner dancer’s pose against basic hiphop choreography movements. The system utilizes the MediaPipe framework to extract 33 body landmarks in (x, y, z) coordinates and visibility values. The extracted date are normalized using Min-Max Normalization to ensure uniform feature scaling before being classified with a Support Vector Machine (SVM) algorithm using the Radial Basis Function (RBF) kernel. The dataset, consisting of 791 pose images from the AIST Dance Video Database, is divided into 80% training and 20% testing. System evaluation is conducted using a Confusion Matrix including accuracy, precision, recall, f1-score to assess classification, performance. The results demonstrate that the model achieves excellent performance with an average accuracy of 99.01%, precision of 99.22%, recall of 98.75%, and f1-score of 98.98%Keywords: Body Pose Estimation; Classification; HipHop Basic; MediaPipe; Support Vector Machine AbstrakEvaluasi kesesuaian pose dalam melakukan koreografi dance khususnya genre hiphop masih dilakukan secara subjektif, sehingga dancer pemula kesulitan dalam mendapatkan feedback yang objektif dari koreo yang dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model sistem finding choreography yang mampu mengevaluasi kesesuaian pose dancer pemula terhadap gerakan dasar koreografi untuk genre hiphop. Sistem ini dibangun dengan memanfaatkan framework MediaPipe untuk mengekstraksi 33 titik tubuh (landmark) dalam bentuk koordinat (x, y, z) dan visibility. Data hasil ekstraksi kemudian akan dinormalisasi menggunakan teknik Min-Max Normalization agar setiap fitur berada pada skala yang seragam, sebelum diklasifikasikan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan kernel Radial Basis Function (RBF). Dataset yang digunakan bersumber dari website AIST Dance Video Database sebanyak 791 data gambar yang dibagi menjadi 80% data training dan 20% data testing. Evaluasi model sistem dilakukan menggunakan Confusion Matrix dengan accuracy, precision, recall, dan f1-score untuk mengukur kinerja klasifikasi pose. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model sistem mencapai performa tinggi dengan rata-rata accuracy 99.01%, precision 99.22%, recall 98.75%, dan f1-score 98.98%. 
Systematic Literature Review : Pemanfaatan Artificial Intelligence Oleh Mahasiswa dalam Mendukung Aktivitas Akademik Wendy Steven; Novan Wijaya
JURNAL MULTIDISIPLIN ILMU AKADEMIK Vol. 3 No. 2 (2026): JURNAL MULTIDISIPLIN ILMU AKADEMIK (JMIA)  April 2026
Publisher : CV. KAMPUS AKADEMIK PUBLISHING

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61722/jmia.v3i2.9393

Abstract

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) telah membawa perubahan signifikan dalam dunia pendidikan, khususnya dalam aktivitas akademik mahasiswa. AI dimanfaatkan untuk membantu berbagai kegiatan seperti pencarian informasi, penyusunan tugas, serta pemahaman materi pembelajaran. Namun, di balik kemudahan tersebut, penggunaan AI juga menimbulkan berbagai tantangan seperti ketergantungan, penurunan kemampuan berpikir kritis, serta berpotensi melakukan pelanggaran etika dalam akademik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pemanfaatan AI oleh mahasiswa, mengidentifikasi dampak penggunaan AI, serta mengkaji manfaat dan tantangan dalam penggunaannya. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan menganalisis 23 artikel ilmiah yang relevan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI memberikan dampak positif seperti meningkatkan efisiensi belajar, motivasi, serta pemahaman materi. Namun, penggunaan AI juga memiliki dampak negatif seperti ketergantungan, penurunan kemampuan berpikir kritis, serta risiko plagiarisme. Oleh karena itu, penggunaan AI perlu dilakukan secara bijak dan disertai dengan pemahaman etika yang baik agar manfaatnya dapat dimaksimalkan dan dampak negatifnya dapat diminimalkan.
Detection Of Left-Behind Bags Based On YOLOv11 And DeepSORT Raden George Samuel Budi; Novan Wijaya
Brilliance: Research of Artificial Intelligence Vol. 5 No. 2 (2025): Brilliance: Research of Artificial Intelligence, Article Research November 2025
Publisher : Yayasan Cita Cendekiawan Al Khwarizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/brilliance.v5i2.7349

Abstract

Incidents of bags being left behind in public facilities such as transportation hubs, offices, and educational environments continue to pose security challenges, especially when monitoring relies solely on human operators. To address the limitations of manual CCTV observation, this study presents an automated system capable of identifying abandoned bags by integrating the YOLOv11n detection model with the DeepSORT tracking algorithm. The dataset used consists of 1000 annotated bag images, combined with a pre-trained YOLOv11 human detector. Prior to training, image preprocessing and augmentation were applied to ensure that the model remained robust under varying illumination, distance, and viewpoint conditions. Model training was carried out in Google Colab using PyTorch with 20 epochs, a learning rate of 0.002, and a batch size of 8. Experimental results indicate that YOLOv11n delivers strong detection performance, achieving a mAP@0.5 of 0.787, a precision score of 0.837, a recall of 0.690, and an F1-Score of 0.755. When combined with DeepSORT, the system operates efficiently in real time, reaching an average of 28.30 FPS with a latency of 35.34 ms per frame. The system effectively distinguishes bags that are separated from their owners through correlation analysis between human and bag movements. Overall, the proposed approach is capable of supporting real-time surveillance needs, although future enhancement of dataset diversity and adaptive thresholding is recommended to improve detection in more complex environments.
Application of Gost Algorithm For The Safety of Data Sending of General Election Novan Wijaya
Elkawnie Vol. 6 No. 1 (2020)
Publisher : Faculty of Science and Technology Universitas Islam Negeri Ar-Raniry

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22373/ekw.v6i1.6211

Abstract

Abstract : The rapid development of the internet has an impact on the security of data sent using internet media. One government agency that uses the internet as data transmission includes the KPU. Data transmission becomes very risky especially the data sent is very important and even confidential. In the internet world, there are many threats and ways to change or retrieve data sent via the internet. Indonesia in particular has conducted direct elections but the data that are in the regions which are the results of recapitulation of the elections will be sent via the internet with a system provided by the KPU. Data from the recapitulation of regional elections becomes very important because it can be changed by intruders. Secure the data sent, methods such as cryptographic techniques that can minimize interference from intruders are needed. One algorithm that can be applied as data security is the GOST algorithm. The GOST algorithm is designed to take a balance between data efficiency and security. Cryptographic techniques that use the GOST algorithm are expected to be able to increase the security of sending election results from various threats without reducing the performance of sending data. The rapid development of the internet has the impact of the security of data sent using internet media. One government agency that uses the internet as data transmission includes the KPU. Data transmission becomes very risky especially the data sent is very important and even confidential. In the internet world, there are many threats and ways to change or retrieve data sent through internet media. Indonesia in particular has conducted direct elections but the data that are in the regions which are the results of recapitulation of the elections will be sent via the internet with a system provided by the KPU. Data from the recapitulation of regional elections becomes very important because it can be changed by intruders. Secure the data sent, methods such as cryptographic techniques that can minimize interference from intruders are needed. One algorithm that can be applied as data security is the GOST algorithm. The GOST algorithm is designed to take a balance between data efficiency and security. Cryptographic techniques that use GOST algorithm can improve the security of sending election results from various threats without reducing the performance of sending data. Election result data that was conducted during the testing was the Ogan Ilir regional election recap data. Tests that have been carried out using the GOST algorithm using WireShark produce stream files sent over the network are not easily identified because they are converted into random strings, so it takes a long time to analyze them.Abstrak : Perkembangan internet yang sangat cepat mempunyai dampak diantranya keamanan data yang dikirim menggunakan media internet. Salah satu instansi pemerintahan yang menggunakan internet sebagai pengiriman data diantaranya KPU. Pengiriman data menjadi sangat beresiko terlebih data yang dikirimkan sangat penting bahkan bersifat rahasia. Didunia internet terdapat banyak ancaman serta cara dalam mengubah atau mengambil data yang dikirimkan melalui media internet. Indonesia pada khususnya telah melakukan pemilu secara langsung tetapi data-data yang berada pada daerah yang merupakan hasil rekapitulasi dari pemilu akan dikirimkan melalui internet dengan sistem yang telah disediakan oleh KPU. Data hasil rekapitulasi pemilu suatu daerah menjadi sangat penting dikarenakan bisa diubah oleh intruder. Untuk mengamankan data yang dikirimkan diperlukan metode seperti teknik kriptografi yang bisa meminimalisir gangguan dari para intruder. Salah satu algoritma yang bisa diterapkan sebagai keamanan data yaitu algoritma GOST. Algoritma GOST dirancang agar mengambil keseimbangan antara efisiensi dan keamanan data. Teknik kriptografi yang menggunakan algoritma GOST mampu meningkatkan keamanan pengiriman data hasil pemilu dari berbagai ancaman tanpa mengurangi performansi dari pengiriman data. Data hasil pemilu yang dilakukan saat pengujian ialah data rekap pilkada Ogan Ilir. Pengujian yang telah dilakukan menggunakan algoritma GOST menggunakan wireshark menghasilkan stream file yang dikirim melalui jaringan tidak mudah diidentifikasi dikarenakan diubah menjadi string acak sehingga membutuhkan waktu yang lama untuk menganalisanya.
IMPLEMENTASI DUA ARAH MACHINE TRANSLATION MENGGUNAKAN MODEL MBART6 PADA APLIKASI POLYCHAT UNTUK KOMUNIKASI LINTAS BAHASA Bryant Ansky; Novan Wijaya
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol. 11 No. 1 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Maret
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i1.2891

Abstract

Komunikasi lintas bahasa merupakan tantangan dalam era globalisasi, di mana perbedaan bahasa menjadi hambatan utama dalam penyampaian pesan dan interaksi antar individu dari berbagai negara. Dengan lebih dari 7000 bahasa yang ada di dunia, kebutuhan akan solusi penerjemahan yang efektif dan terintegrasi sangat dibutuhkan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem machine translation dua arah pada aplikasi PolyChat sebagai media komunikasi lintas bahasa secara real-time. Aplikasi ini menggabungkan fungsi chat dengan penerjemahan otomatis dalam satu platform, sehingga pengguna dapat berinteraksi menggunakan bahasa ibu mereka masing-masing tanpa perlu membuka aplikasi penerjemahan terlebih dahulu. Tujuan penelitian ini adalah merancang dan membangun sistem penerjemahan berbasis Neural Machine Translation (NMT) dengan menggunakan model mBART dengan dataset OPUS kategori OpenSubtitles, serta melakukan evaluasi hasil penerjemahan menggunakan metrik BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) untuk mengukur seberapa akurat hasil penerjemahan. Sistem dirancang dengan mekanisme caching berlapis yang mencakup pencarian di dataset, corpus cache hasil terjemahan sebelumnya, dan eksekusi model mBART untuk mengoptimalkan kecepatan dan efisiensi penerjemahan. Metodologi penelitian meliputi beberapa tahap, yaitu studi literatur, pengumpulan dataset dari enam bahasa resmi PBB (Inggris, Mandarin, Spanyol, Prancis, Russia, dan Arab) yang menghasilkan 30 arah penerjemahan, perancangan arsitektur sistem dengan proses normalisasi teks dan tokenisasi, implementasi model penerjemahan dengan attention mechanism dan beam search, serta pengujian kinerja sistem berdasarkan nilai BLEU.
IDENTIFIKASI PENYAKIT MULTIPLE SCLEROSIS PADA CITRA MRI MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Jihan Ghassani; Novan Wijaya
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol. 11 No. 1 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Maret
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i1.2893

Abstract

Multiple Sclerosis (MS) merupakan penyakit neurologis yang menyerang sistem saraf pusat yaitu otak dan sumsum tulang belakang. Penyakit ini merusak lapisan mielin sehingga mengganggu penghantaran impuls saraf dan menimbulkan gejala seperti gangguan penglihatan, koordinasi, dan fungsi kognitif. Diagnosis dini MS penting karena belum terdapat terapi yang dapat menyembuhkan penyakit ini. Magnetic Resonance Imaging (MRI) terbukti efektif dalam mendeteksi kerusakan jaringan otak, namun interpretasi citra masih bergantung pada keahlian radiolog. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem identifikasi otomatis MS pada citra MRI menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) berbasis arsitektur ResNet50V2. Dataset yang digunakan berupa citra MRI axial dengan label MS dan non-MS dari platform Kaggle. Citra dilakukan preprocessing dan augmentasi, kemudian dibagi menjadi dua kombinasi pembagian data, yaitu 80% data training, 10% validation, dan 10% testing serta 90% data training, 5% validation, dan 5% testing. Model CNN dilatih menggunakan optimizer Adam dengan evaluasi performa menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mengidentifikasi citra MS dan non-MS dengan akurasi pengujian sebesar 89% pada skenario pembagian data 90% data latih, 5% data validasi, dan 5% data uji, serta akurasi pengujian sebesar 90% pada skenario 80% data latih, 10% data validasi, dan 10% data uji. Akurasi validasi tertinggi yang diperoleh mencapai 96,34% pada skenario 90% data latih dan 96,36% pada skenario 80% data latih. Selain itu, hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki performa yang lebih stabil dalam mengidentifikasi citra non-MS dibandingkan citra MS, meskipun masih ditemukan beberapa kesalahan klasifikasi pada kelas MS.
Co-Authors Adelia Rizky Febriyanti Adit Jansa Akhsani Taqwiym Akhsani Taqwiym Akhsani Taqwiym Albert Cahayadi Aljabbar, Jodi Putra Alyssa Hasyim Amirah, Syabina Najla Andrean Tjen andreyas Anisa Rahmawati Anton Wibowo Anugrah Ridwan Ariel Sudarsono Atika, Rindi Attallah, Muhammad Syauqi Bryant Ansky Calvin_Steven Chandra Chandra, Yeremia Agung Daffa Yudha Musyaffa Dafid . Daniel Lim Daniel Udjulawa Darmawan, Dean Dedi Ferdinan Manalu Derry Alamsyah Devella, Siska Dicky Pratama Dicky Ryanto Fernandes Dina Lestari Putri Earlando Moza Effendy, Qrizky Putra Entarisa Asma Kartika Eric Candra Erika Putri Say Fadhel Muhammad Felix Felix Felix Gunawan Femmy Johan Ferry Salim, Nicklause Felix Georgerius Alesandro Christianto Hafiz Irsyad Hariyadi, Dyon Fillipo Agma Hartono, Jeremy Allegrato Hasibuan, Citra Fadilah Heriyanto Heriyanto Inayatullah Inayatullah Jefry Jennifer Verty Jeremy Allegrato Hartono Jhonsen, Rio Jihan Ghassani Kamaruddin Sanjaya, Herry Karolina, umi Kelvin Stepanus Kevin Susanto Lie, Kenny M Rafli M. Gilang, Seftian Marselia Verta Maulana Malik Mawarni, Marselyna Fitri Meiriyama, Meiriyama Michael Felix Chandra Migel Orvin Febryan Molavi Arman Mughny, Tria Nanda Muhammad Akbar Muhammad Arman Pratama Muhammad Dzaky Raihan Muhammad Ezar Al Rivan Muhammad Syauqi Attallah Muhammad Wildan Muliawan, Indra Nabil Syawaludin Prima Nabila Nabila Nadya Putri Suryani Nicklause Felix Ferry Salim Nicolas Jacky Pratama Hasan Olivia Pambudi, Readysna Krisna Patricia, Grace Raden George Samuel Budi Rajaguguk, M. Rifaldi Febriansyah Raphael Lee Reinkar Firno Justira Riadi, Safina Rio Jhonsen Rizaldy, Alya Putri RR. Ella Evrita Hestiandari Serenity Devina Suryanto Siska Amelia Siti Ambar Yani Siti Fatimah Az Zahrah Steven Tan, Steven Suwanto, Fredy Tandoballa, Lucky Taqwiym, Akhsani Taqwiym, Akhsani Taqwiym, Akhsani Tinaliah, Tinaliah Tri Buana Ayu Tri Wahyu Cahyo Septa Triana Elizabeth, Triana Veraldo Veraldo Vivin Oktavia Wahyu Putra Satrio Wendy Steven Wilcent Wilcent Wulandari, Selvi Putri Yeremia Agung Chandra Yohanes Billy Wicaksono Yohannes, Yohannes