Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

1.633

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) Explore IT : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Soeropati: Journal of Community Service Melek IT: Information Technology Journal Jurnal Krisnadana Nusantara Journal of Computers and its Applications Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi

Cahya Bagus Sanjaya

Universitas Yudharta Pasuruan

Author-ID : 641725

Religion Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Social Sciences Other

Published : 19 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2

KLASIFIKASI DIABETIC RETINOPATHY MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE Rosadi, Muhammad Imron; Sanjaya, Cahya Bagus; Hakim, Lukman
Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) Vol 1 No 2 (2018): Jurnal RESISTOR Edisi Oktober 2018
Publisher : LPPM STMIK STIKOM Indonesia

Diabetic Retinopathy is a disease common complications of diabetes mellitus. The complications in the form of damages on the part of the retina of the eye.  The high levels of glucose in the blood are the cause of small capillaries become broke and can lead to blindness. The symptoms shown by the sufferers of Diabetic Retinopaythy (DR), among others, microaneurysms, hemorrhages, exudates, soft hard exudate and neovascularization. These symptoms are at a certain intensity can be an indicator of the phase (the level of severity) DR sufferers. There are four stages of the process of pattern recognition, namely preprocessing,feature ekstraction, feature selection and classification. On preprocessing the image do Change the RGB image into Green channel, image Adaptive Histogram Equalization, removal of blood vessels, removal of optic disks, detection of exudate. A collection from the results of preprocessing placed in the vector of characteristics by using the feature extraction of GLCM consisting of order 1 and 2, to order then conducted as input Support Vector Machine (SVM). While in SVM there are three issues that emerged, namely; How to select a kernel function, what is the optimal number of input features, and how to determine the best kernel parameters. These issues are important, because the number of features affect the required kernel parameters values and vice versa, so that the selection of the features required in building the classification system. On the research of feature extraction methods was presented GLCM, features selection, and SVM for detecting diabetic retinopathy. feature selection process using the F-Score feature to select the results of features extraction. From the results of the selection of these features is used to input the classification. The dataset used amounted to 50 data, which is divided into 2 classes, where 25 sets taken from normal retinal scans and 25 sets of the rest of the scan of the retina with diabetic retinopathy. SVM classification with feature selection to increase accuracy and computational time than lose without a selection of features with a value of 90% accuracy and computational time 0.010 seconds.

SISTEM APLIKASI PENDAFTARAN SKRIPSI BERBASIS MOBILE DI UNIVERSITAS YUDHARTA PASURUAN MENGGUNAKAN MOTODOLOGI UNIFIED PROCESS Mukhamad Murtadho; Cahya Bagus Sanjaya
JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer) Vol 1, No 2 (2019): Vol 1, No 2 (2019): Desember 2019
Publisher : Universitas Merdeka Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26905/jasiek.v1i2.3445

Universitas Yudharta Pasuruan merupakan Universitas swasta yang berlokasi di Kecamatan Puwosari Kabupaten Pasuruan. Sebagian pelaksanaan pengarsipan Skripsi di Universitas Yudharta Pasuruan masih manual, meskipun telah memiliki aplikasi Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) namun belum mencakup pendaftaran skripsi. Permasalahan sekarang adalah sebanyak 95% mahasiswa Universitas Yudharta Pasuruan yang sedang mengikuti mata kuliah Skripsi yang membutuhkan aplikasi Pendaftaran Skripsi untuk membantu dalam kelancaran pelaksanaan mata kuliah Skripsi. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk pembuatan aplikasi pendaftaran Skripsi berbasis Mobile untuk membantu mahasiswa serta dosen yang dapat diterapkan dalam proses matakuliah Skripsi di Universitas Yudharta Pasuruan. Metode penelitian yang diterapkan pada penelitian ini adalah metodologi Unified Process dari tahap Inception sampai tahap Transisi, dengan menggunakan pemodelan Unified Modeling Language untuk merancang desain aplikasi, serta menggunakan metodelogi Black Box Testing untuk pengujian aplikasi. Aplikasi pendaftaran Skripsi ini diterapkan menggunakan bahasa pemrograman Java, dan Extensible Markup Language. Aplikasi pendaftaran Skripsi ini dapat membantu permasalahan yang ada dengan mencetak pada analisis dan perancangan yang dilakukan, sehingga aplikasi pendaftaran Skripsi ini dapat digunakan pada proses pengerjaan Skripsi di Universitas Yudharta Pasuruan untuk membantu mahasiswa serta dosen dalam kelangsungan pelaksanaan matakuliah Skripsi. DOI :

KLASIFIKASI DIABETIC RETINOPATHY MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE Muhammad Imron Rosadi; Cahya Bagus Sanjaya; Lukman Hakim
Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) Vol. 1 No. 2 (2018): Jurnal RESISTOR Edisi Oktober 2018
Publisher : LPPM STMIK STIKOM Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31598/jurnalresistor.v1i2.312

Diabetic Retinopathy is a disease common complications of diabetes mellitus. The complications in the form of damages on the part of the retina of the eye. The high levels of glucose in the blood are the cause of small capillaries become broke and can lead to blindness. The symptoms shown by the sufferers of Diabetic Retinopaythy (DR), among others, microaneurysms, hemorrhages, exudates, soft hard exudate and neovascularization. These symptoms are at a certain intensity can be an indicator of the phase (the level of severity) DR sufferers. There are four stages of the process of pattern recognition, namely preprocessing,feature ekstraction, feature selection and classification. On preprocessing the image do Change the RGB image into Green channel, image Adaptive Histogram Equalization, removal of blood vessels, removal of optic disks, detection of exudate. A collection from the results of preprocessing placed in the vector of characteristics by using the feature extraction of GLCM consisting of order 1 and 2, to order then conducted as input Support Vector Machine (SVM). While in SVM there are three issues that emerged, namely; How to select a kernel function, what is the optimal number of input features, and how to determine the best kernel parameters. These issues are important, because the number of features affect the required kernel parameters values and vice versa, so that the selection of the features required in building the classification system. On the research of feature extraction methods was presented GLCM, features selection, and SVM for detecting diabetic retinopathy. feature selection process using the F-Score feature to select the results of features extraction. From the results of the selection of these features is used to input the classification. The dataset used amounted to 50 data, which is divided into 2 classes, where 25 sets taken from normal retinal scans and 25 sets of the rest of the scan of the retina with diabetic retinopathy. SVM classification with feature selection to increase accuracy and computational time than lose without a selection of features with a value of 90% accuracy and computational time 0.010 seconds.

PRIORITAS DALAM EVALUASI SKPL BERDASARKAN ATRIBUT KUALITAS Cahya Bagus Sanjaya

Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Yudharta Pasuruan

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

Pembuatan Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak (SKPL) merupakan langkah awal dalam perancangan sebuah perangkat lunak dan semakin baik SKPL dibuat maka Perangkat Lunak yang dihasilkan akan semakin mendekati keinginan serta kebutuhan dari pengguna. Sedangkan, mencari prioritas dalam evaluasi SKPL adalah hal yang tidak mudah padahal dengan adanya prioritas maka developer dapat mengevaluasi SKPL sesuai dengan prioritas yang sudah ada. Dalam paper ini penulis melakukan penelitian untuk mengevaluasi SKPL berdasarkan prioritas dari atribut kualitas. Dengan menggunakan metode Desirability Function setiap task dalam SKPL dihitung berdasarkan level dari atribut kualitas yang kemudian diperoleh nilai prioritas dalam sebuah SKPL. Hasil dari penelitian ini adalah nilai prioritas dari sebuah SKPL berdasarkan Atribut kualitas yang telah dipilih. Sehingga mempermudah developer untuk mengetahui prioritas dari SKPL dan kemudian melakukan evaluasi terhadap SKPL.

Evaluasi Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak Berdasarkan Software Quality Model Cahya Bagus Sanjaya

Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Yudharta Pasuruan

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

Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak (SKPL) adalah proses memformailisasikan sekumpulan kebutuhan dari perangkat lunak sehingga SKPL yang baik merupakan faktor yang sangat penting untuk menunjang pembuatan perangkat lunak dengan fungsionalitas tinggi. Oleh karena itu pengukuran dan evaluasi SKPL sangat dibutuhkan agar perangkat lunak sesuai dengan kebutuhan.Dalam paper ini penulis menggunakan attribute-attribute yang ada pada Software quality Model untuk dijadikan dasar pengklasifikasian SKPL dengan menggunakan metode naïve bayes dan TF-IDF untuk pembobotan.Hasil dari penelitian ini adalah poin-poin yang telah terpenuhi ataupun belum terpenuhi dalam dokumen SKPL. Sehingga memudahkan seorang Requirement Engineering untuk melakukan perubahan pada SKPL yang telah dibuat.

PENGEMBANGAN APLIKASI PENGENALAN MOTIF BATIK DENGAN CLOUD DATABASE PADA SMARTPHONE ANDROID Cahya Bagus Sanjaya

Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Yudharta Pasuruan

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

Batik Indonesia, sebagai keseluruhan teknik, teknologi, sertapengembangan motif dan budaya yang terkait, oleh UNESCO telah ditetapkan sebagai Warisan Kemanusiaan untuk Budaya Lisan dan Nonbendawi (Masterpieces of the Oral and Intangible Heritage of Humanity) sejak 2 Oktober, 2009.Namun saat ini, tidak banyak orang yang mengetahui makna dan filosofi yang terkandung dalam setiap motif batik. Hal ini karena kurangnya media yang mampu untuk menarik minat masyarakat mempelajari lebih jauh tentang batik. Oleh karena itu, penulis mengembangkan suatu aplikasi yang mampu menjadi media yang menarik bagi masyarakat untuk mempelajari tentang makna dan filosofi motif batik. Aplikasi pengenal motif batik dengan cloud database, aplikasi ini dikembangkan untuk sistem operasi Android dan menggunakan teknologi Augmented Reality dengan Vuforia SDK. Aplikasi ini dapat digunakan dengan mengarahkan kamera smartphone ke motif batik.

KLASIFIKASI BUAH MANGGA BERDASARKAN TINGKAT KEMATANGAN MENGGUNAKAN LEAST-SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINE Cahya Bagus Sanjaya; Muhammad Imron Rosadi

Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Yudharta Pasuruan

Buah mangga adalah buah musiman yang sudah umum diketahui oleh masyarakat di Indonesia. Buah yang berasal dari India ini mempunyai banyak jenis yang banyak digemari oleh masyarakat Indonesia. Tanaman Mangga dapat tumbuh dengan baik di dataran rendah dan berhawa panas. Akan tetapi, ada juga yang dapat tumbuh di daerah yang memiliki ketinggian hingga 600 meter di atas permukaan laut. Batang pohon mangga tegak, bercabang agak kuat. Kulit tebal dan kasar dengan banyak celah-celah kecil dan sisik-sisik bekas tangkai daun. Dalam kasus kematangan buah mangga, terkadang ada buah mangga yang memiliki warna yang cukup matang tetapi masih terasa asam, begitu pun sebaliknya. Sehingga untuk para konsumen diperlukan sebuah alat bantu untuk mengetahui tingkat kematangan dari buah Mangga. Metode sebelumnya telah berhasil mengklasifikasikan tingkat kematangan buah Mangga Harum Manis berdasarkan normalisasi warna dengan menggunakan metode Fuzzy Logic, namun kelemahan dari penelitian ini adalah metode yang digunakan hanya dapat digunakan untuk satu jenis buah mangga. Pada penelitian ini akan diusulkan metode GLCM digabungkan dengan K-Means Clustering untuk ekstraksi fitur pada buah mangga sehingga nantinya dapat digunakan pada berbagai jenis Mangga. Dengan menggunakan LS-SVM untuk menentukan tingkat kematangan buah Mangga. Dataset yang digunakan berjumlah 240 data, terdiri dari masing-masing 80 data untuk mangga jenis harum manis, mangga jenis manalagi, dan mangga jenis kent, masing-masing jenis terdiri dari 40 data mangga mentah dan 40 data data matang. Hasil Klasifikasi LS-SVM dengan menggunakan metode GLCM dan K-Means Clustering untuk Ekstraksi Fitur mendapatkan nilai akurasi sebesar 98,33% pada data uji.

PERANCANGAN JAM WAKTU SHOLAT REALTIME BERDASARKAN GPS RECEIVER BERBASIS MIKROKONTROLER ARDUINO Cahya Bagus Sanjaya; M. Nufail

Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Yudharta Pasuruan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35891/explorit.v10i2.1304

Sholat adalah kewajiban bagi setiap Muslim yang harus dilaksanakan pada waktu yang ditentukan. Desain jam waktu sholat real-time berdasarkan mikrokontroler Arduino bertujuan untuk membuatnya lebih mudah untuk mengetahui waktu sholat secara riil berdasarkan jam dan koordinat akurat lokasi dengan formula Hashb Auqot as-Shalâh. Jam waktu shalat ini menggunakan beberapa modul, yaitu: 1) RTC sebagai penghitung waktu, 2) Penerima GPS untuk menerima data koordinat dan waktu UTC, 3) Bluetooth sebagai media komunikasi dengan pengaturan jarak jauh yang menggunakan Ponsel Pintar Android untuk mengelola informasi teks, ihtiyth, display, dan murottal, 4) adaptor kartu micro-SD sebagai pembaca file murottal yang disimpan dalam micro-SD, dan 5) Dot Matrix Display (DMD) P10 sebagai media output menampilkan teks yang sedang berjalan. Kata kunci : Waktu Sholat, Arduino, GPS.

Perbaikan Model Kebergunaan Pada Aplikasi Perangkat Bergerak Dengan Menambahkan Atribut Gejala Buruk Cahya Bagus Sanjaya; Daniel Siahaan
Melek IT : Information Technology Journal Vol. 1 No. 2 (2015): Melek IT : Information Technology Journal
Publisher : Informatics Engineering Department-UWKS

Usability is a very important aspect and one of the key factors for the successful mobile application. Usability is an attribute to define the quality of user interface and the quality of interaction between user and application. Models to measure the usability of desktop application can not directly be used for mobile applications because of the differences between the characteristics of desktop applications and mobile applications. Previous research developed a model to measure usability on a mobile application. Somehow, it lacks recommendations for new user interface usability evaluation of the mobile application that is being measured and there is no weighting for each attribute. This study combines qualitative primary data taken from questionnaires and quantitative secondary data taken from the activity logs application (Bad Symptoms) when user run mobile application. Weighting for each attribute is done by an expert of mobile applications. Analytical Hierarchy Process (AHP) Method is used to analyze experimental data. Result from this research is a novel model to measure usability for mobile application that have a weight to each usability attributes and provides recommendation for improvement of existing user interfaces.

KLASIFIKASI JENIS PENYAKIT DAUN ANGGUR MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI FITUR GLCM DAN NEURAL NETWORK Anggy Jovano; Muhammad Imron Rosadi; Cahya Bagus Sanjaya
NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications) Vol 6, No 2 (2021): Desember 2021
Publisher : Computer Society of Nahdlatul Ulama (CSNU) Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36564/njca.v6i2.218

Buah anggur atau nama ilimiah Vitis vinifera merupakan salah satu tanaman buah yang telah banyak dikenal dan digunakan secara luas oleh masyarakat Indonesia. Untuk meningkatkan mutu produksi buah anggur yakni dengan cara menjaga tanaman tersebut dari penyakit yang diakibatkan oleh jamur serta mikroorganisme. Secara umum penyakit pada tanaman buah anggur mempunyai 4 (empat) jenis penyakit yakni hawar daun (leaf blight), tungau (mites), campak hitam (black measles), dan busuk hitam (black rot). Pada penelitian ini akan diusulkan menggunakan metode ekstraksi tekstur Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM) dan Neural Network untuk klasifikasi penyakit daun anggur. Dataset yang akan digunakan pada penelitian ini mengambil dari kaggle, di mana setiap kelas mempunyai dataset 80. Ada 4 (empat) kelas sebagai klasifikasi yang dilakukan yaitu daun sehat, campak hitam daun, hawar daun, dan busuk hitam daun. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah jaringan syaraf tiruan backpropagation dengan menggunakan fitur tekstur. Menggunakan model jaringan syaraf tiruan backpropagation dari toolbox nprtool, input layer = 10, hidden layer 10, dan output layer 4, root mean square error = 0,0425. Jadi akurasi hasil pengujian adalah 92,5%

Co-Authors Ahwan, Zainul Aldi, Akhmad Anggy Jovano Daniel Oranova Siahaan Lukman Hakim Lutfi, Moch. M. Nufail Magfirah Putri, Yulia Moch. Lutfi Mufidah, Atik Hidayati Muhammad Fahmi Aziz Muhammad Imron Rosadi Muhammad Imron Rosadi Mukhamad Murtadho Riska Putri Anggraeni, May Tantri Ichtia Ningsih

Title

Found 19 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 19 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 19 Documents
Search