Articles
<![CDATA[Pelatihan Editing Video dan Youtube sebagai bagian dari Literasi Digital bagi Siswa SMA Mardisiswa Semarang ]]>
<![CDATA[Yani Parti Astuti]]>;
<![CDATA[Egia Rosi Subhiyakto]]>;
<![CDATA[Liya Umaroh]]>;
<![CDATA[Danang Wahyu Utomo]]>
<![CDATA[ ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 6, No 1 (2023): Januari 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33633/ja.v6i1.934
<![CDATA[Pada era pandemic saat ini, hampir semua kegiatan dilakukan secara online. Dengan adanya kegiatan online, maka peranan media sosial menjadi tinggi. Begitu halnya dengan youtube. Youtube adalah medsos yang tidak asing dari pendengaran kita. Bahkan apapun yang ingin diketahui, tidak sedikit orang yang langsung mencarinya melalui youtube. Youtube sangat dikenal baik dari kalangan anak – anak sampai kakek nenek. Penggunaan youtube yang sangat luar biasa ini, menandakan bahwa perkembangan di dunia teknologi sangatlah pesat. Namun harus selalu diwaspadai bahwa perkembangan teknologi juga berpengaruh pada perkembangan psikologi anak. Dengan adanya dampak teknologi ini, maka perlu adanya literasi yang sudah sudah menjadi bagian dari kehidupan dan perkembangan manusia. Literasi yang dikaitkan dengan teknologi saat ini dikenal dengan Literasi Digital. Literasi digital dapat membuat individu bisa berpartisipasi pada era yang modern saat ini. Literasi digital juga bisa menciptakan sebuah tatanan masyarakat dengan pola pikir dan pandangan yang kritis-kreatif, sehingga mereka tidak akan mudah tertipu yang berbasis digital seperti halnya masyarakat yang telah menjadi korban informasi hoaks. Dengan melihat hal tersebut di atas, maka diperlukan suatu wawasan kepada anak – anak muda tentang pentingnya literasi digital pada era teknologi saat ini. Literasi digital perlu diberikan kepada anak – anak remaja. Dalam hal ini sasaran yang akan diambil adalah siswa SMA. Literasi digital yang diberikan berkaitan dengan youtube, karena diharapkan siswa bisa mengoptimalkan pemakaian youtube. Sehingga siswa harus didampingi dan diberi pelatihan bagaimana memfilter informasi – informasi yang didapatkan dari youtube. Untuk itu, diharapkan siswa tidak hanya sebagai pengguna pasif, tapi harus bisa menjadi pengguna aktif. Sehingga siswa diberi pelatihan tentang bagaimana membuat akun youtube, bagaimana membuat youtube dengan baik dan sesuai aturan, dan juga bagaimana mengunggah video agar menjadi lebih menarik.]]>
<![CDATA[Sistem Pakar Rekomendasi Menu Makanan Sehat Penderita Penyakit dengan Metode Forward Chaining ]]>
<![CDATA[Husin Sufi]]>;
<![CDATA[Danang Wahyu Utomo]]>;
<![CDATA[Gusnita Darmawati]]>
<![CDATA[ Jurnal KomtekInfo Vol. 10 No. 1 (2023): Komtekinfo ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Putra Indonesia YPTK Padang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i1.320
<![CDATA[Makanan adalah sumber penting kehidupan bagi manusia untuk keberlangsungan hidup. Banyak sekali makanan di dunia ini, namun pada dasarnya ada 2 sumber jenis makanan yang diolah pada kehidupan sehari-hari, yaitu hewani dan nabati. Makanan memiliki keterkaitan erat terhadap penyakit yang diderita manusia. Apabila makanan yang dikonsumsi tidak tepat maka akan menimbulkan penyakit bawaan sebelumnya dan menjadi penyakit yang lebih serius atau kambuh. Penyakit kolestrol adalah penyakit yang paling serius dan banyak menyerang kesehatan manusia. Penyakit ini disebabkan oleh konsumsi makanan yang tidak sehat secara terus menerus sehingga kandungan lemak menumpuk didalam tubuh. Kadar kolsetrol yang menumpuk akan mengakibatkan tingginya kadar kolsetrol serta dapat memicu penyakit yang berkelanjutan seperti penyakit jantung coroner. Tujuan penelitian ini adalah membangun sistem pakar rekomendasi menu makanan sehat penderita penyakit kolesterol. Sistem pakar yang dibangun menggunakan metode forward chaining dalam proses pendiagnosaan yang didasari pengetahuan pakar. Hasil penelitian ini menyajikan sebuah sistem pakar yang mampu mendiagnosa dalam rekomendasi menu makanan bagi penderita penyakit kolesterol secara tepat dan akurat. Hasil tersebut tersaji dalam sebuah sistem yang dibangun menggunakan pemograman berbasis android. Sistem pakar ini ini dapat digunakan oleh pasien penderita kolestrol dimana saja kapan saja, pasien penderita kolestrol tidak perlu bentemu langsung dengan pakar gizi cukup mengakses aplikasi tersebut dari android masing-masing pasien. Secara keseluruhan hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi positif bagi para penderita kolestrol dalam menentukan menu makanan sehat yang bisa dikunsumsi.]]>
<![CDATA[Fair Assessment pada Kolaborasi Pemodelan Persyaratan Perangkat Lunak UML ]]>
<![CDATA[Danang Wahyu Utomo]]>;
<![CDATA[Egia Rosi Subhiyakto]]>;
<![CDATA[Defri Kurniawan]]>
<![CDATA[ Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Vol 7 No 4: November 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1266.838 KB)
<![CDATA[In software engineering education, students are expected to be able to collaborate with other student in team project. Based on the RPS and Software Engineering syllabus, student must be able to create SRS document in group assignment. In general, lecturers assess students based on team cohesiveness, student accuracy in answering questions, and final result of SRS documents. The weakness of the assessment model is that the lecturer cannot know student who are really active and contribute to the team. Student will get the same marks. There is no difference in marks between active and passive students. The impact, active student can become passive, because the result obtained in the presentation of final assignment is no different from the other student. It can make student contribution decrease. Student are reluctant to group in completing their final assignments. This paper aims to propose a fair assessment approach to provide an assessment that is appropriate to the composition of group assignment. Fair assessment consists of assignment component, diagram modeling, and final project. In addition, re-implementation was carried out on the previous collaborative tool by replacing the assessment model and adding some features such as friend search menu and real time discussion. The evaluation involved 55 students majority in Software Engineering to test fair assessment approach and new features of collaboration tool. The result shows that students agree that a fair assessment approach is appropriate to be used in supporting collaborative software engineering education, especially UML diagram modeling.]]>
<![CDATA[RMTool; Sebuah Aplikasi Pemodelan Persyaratan Perangkat Lunak menggunakan UML ]]>
<![CDATA[Egia Rosi Subhiyakto]]>;
<![CDATA[Danang Wahyu Utomo]]>
<![CDATA[ Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Vol 6 No 3: Agustus 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1113.06 KB)
<![CDATA[Requirement Engineering is one of stages in the software development. One of the challenges in requirements engineering is the use of tools in modeling the requirements. The number of requirements modeling applications does not guarantee that an analyst can model the needs appropriately for the complexity of the application, because the cost of modeling applications is too expensive to affect the use of such applications to model the requirements. Another problem faced by students on education is the difficulty in applying knowledge about software engineering. For example, if students are given a project from the industry, the requirements elicitation and modeling application are usually needed. The tools used in the industry are sometimes not suitable for education purposes. This paper aims to develop a tool for requirements modeling, to assist novice analyst in learning and classifying UML diagrams as well as learning the syntax. The tool is named RMTool, which is an object-oriented modeling tool based on web. Testing is conducted both on the developer and the user environment. Evaluation by end users involves 76 students as novice analyst to test the effectiveness and usefulness of modeling tool using questionnaire. The evaluation results show that the majority of students are satisfied using the application.]]>
<![CDATA[QR Code Mobile sebagai Pendukung Rekam Medik Berkas Rawat Jalan RS. St. Elisabeth Semarang ]]>
<![CDATA[Aldhi Ari Kurniawan]]>;
<![CDATA[Danang Wahyu Utomo]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 3, No 1 (2018): JPIT, Januari 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Harapan Bersama ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30591/jpit.v3i1.648
<![CDATA[Medical record play important role in order to improve hospital healthcare quality. Medical record must provide proper, fast, and relevant data. Current medical records documentation is manual based in mean the documents are available in notes and document maps. There is no integration among the document, and it can caused a misunderstanding among hospital stakeholder such as doctor or nurse and also duplicated data. QR code is one of alternative to handle completeness file, searching document, and store all document. The combination between QR code, web and mobile platform can handle the problem faced by hospital stakeholder. In testing phase, the proposed system can handle medical record problem in RS. St. Elisabeth. Average of respondent, more than 50% state that sistem is good to handle tracking record, completeness file, and store.]]>
<![CDATA[Implementasi Traveling Salesman Problem pada Pemilihan Jalur ATM Locator Menggunakan Ant Colony Optimization ]]>
<![CDATA[Danang Wahyu Utomo]]>;
<![CDATA[Defri Kurniawan]]>;
<![CDATA[Novita Kurnia Ningrum]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 6, No 1 (2021): JPIT, Januari 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Harapan Bersama ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30591/jpit.v6i1.2265
<![CDATA[Permasalahan utama Traveling Salesman Problem adalah penentuan solusi optimal dari beberapa jalur yang ditentukan. Pemilihan jalur ATM locator memiliki permasalahan yang sama dalam pemilihan jalur yang optimal. Penempatan ATM di berbagai titik lokasi dapat menyebabkan banyaknya kemungkinan pencarian lokasi ATM tersebut. Pengguna harus menelurusi jalur – jalur yang mungkin menjadi jalur terdekat dalam pencarian ATM locator. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini mengusulkan Ant Colony Optimization (ACO) dalam menemukan solusi optimal pemilihan jalur optimal ATM locator. ACO adalah algoritma swarm intelligence yang mampu menyelesaikan masalah kombinasi tur pada TSP. pada tahap eksperimen, representasi titik lokasi ATM locator menggunakan koordinat latitude dan longitude. Penghitungan jarak antar titik lokasi menggunakan formula Haversine. Parameter τ0 yang digunakan adalah 0.5, 0.7 dan 0.9. parameter pheromone untuk menguji pemilihan jalur terdekat dan kebutuhan biaya yang sedikit. Eksperimen membuktikan bahwa ACO menemukan solusi optimal jalur terdekat dan biaya yang sedikit dengan pengaturan parameter a = 1, b = 2, ρ = 0.5, dan τ0 = 0.5.Level pheromone 0.5 mampu menemukan jalur terpendek 34.30 dibandingkan level pheromone 0.7 dan 0.9 dengan hasil 38.96 dan 39.05. level pheromone 0.5 juga menemukan kebutuhan biaya yang sedikit dibandingkan 0.7 dan 0.9.]]>
<![CDATA[Teknik Bagging pada Ensemble Learning untuk Kategorisasi Produk E-Commerce ]]>
<![CDATA[Faskal Churniansyah]]>;
<![CDATA[Danang Wahyu Utomo]]>
<![CDATA[ Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 10, No 1 (2024): April 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.25077/TEKNOSI.v10i1.2024.92-99
<![CDATA[E-commerce merupakan layanan dalam jual beli yang dijalankan secara online melalui media elektronik seperti komputer dan handphone. Adanya perkembangan teknologi informasi yang lebih canggih menjadi pendorong utama dalam meningkatkan kerja e-commerce. Peningkatan yang sering dilakukan adalah menyediakan layanan sebaik – baiknya dan semudah mungkin untuk pelanggan. Banyaknya produk e-commerce yang ditawarkan ke pelanggan menjadi isu utama dalam layanan e-commerce. Tidak sedikit pelanggan yang bingung dalam menentukan pilihan produk. Bahkan beberapa penelitian menyatakan pelanggan yang awam tentang penggunaan e-commerce bingung dalam pemilihan produk. Ada deskripsi atau ulasan produk yang berbeda terhadap produk yang sama. Penelitian ini mengusulkan kategorisasi produk pada layanan e-commerce dengan tujuan menempatkan deskripsi produk sesuai dengan kategori yang telah ditentukan. Teknik bagging adalah Teknik ensemble learning yang mampu membuat beberapa sub pohon keputusan yang nantinya dapat dicari nilai akurasi yang terbaik. Pada hasil pengujian diperoleh bahwa pada pengaturan hyperparameter n_estimators 200 menghasilkan nilai akurasi terbaik dengan nilai 93,25%., precision 93%, recall 93% dan f1-score 93%.]]>
<![CDATA[Rekomendasi Produk E-commerce Berbasis Klasifikasi Ulasan Menggunakan Ensemble Random Forest dan Teknik Boosting ]]>
<![CDATA[Donny Saputro]]>;
<![CDATA[Danang Wahyu Utomo]]>
<![CDATA[ Infotekmesin Vol 15 No 2 (2024): Infotekmesin, Juli 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[P3M Politeknik Negeri Cilacap ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35970/infotekmesin.v15i2.2315
<![CDATA[The increasing popularity of e-commerce poses a new challenge to provide customers with a more personalized and effective shopping experience. In situations like this, product recommendations are very important to increase consumer satisfaction and increase sales. Using Random Forest and Boosting ensemble techniques, this research introduces a method for e-commerce product recommendation based on user review analysis. The Aim is to test the Random Forest algorithm with several boosting techniques for ensemble learning. The results show that the Random Forest method combined with the Xgboost technique can provide product recommendations that are 87.25% more accurate and relevant than other boosting techniques. In precision analysis, Random Forest-XGBoost achieved a higher accuracy of 90% compared to other boosting techniques. Additionally, the combined use of Boosting and Random Forest techniques improves the model's performance in handling complexity and variation in e-commerce product reviews.]]>
<![CDATA[Ensemble Learning pada Kategorisasi Produk E-Commerce Menggunakan Teknik Boosting ]]>
<![CDATA[Sepbriant, Genta Dwigi]]>;
<![CDATA[Utomo, Danang Wahyu]]>
<![CDATA[ JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Vol. 9 No. 2 (2024): Mei 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.14421/jiska.2024.9.2.123-133
<![CDATA[The development of e-commerce significantly contributes to technological advancement, especially for businesses adopting the concept. The growth of e-commerce has seen a significant increase, reaching 196.47 million users in 2023. In e-commerce, a wide range of product variations is provided to users, which can lead to errors or confusion in product selection. Product categorization is crucial in e-commerce to assist users in navigating efficiently. However, manual categorization is less effective as it can be time-consuming. This study aims to clarify the factors of concern in grouping using the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm in product categorization on the e-commerce platform. This research focuses on whether the novelty lies in the implemented algorithm, the variables used, or the applied grouping parameters. This work applies the XGBoost algorithm to improve the effectiveness of product categorization in e-commerce through ensemble learning approaches. The research findings indicate that boosting algorithms like XGBoost outperform individual algorithms like KNN regarding classification accuracy. This proves that ensemble learning approaches may greatly enhance product classification in e-commerce. The testing process of the implemented e-commerce system in this study also provides confidence in the theoretical and practical benefits of applying this research to enhance efficiency and user experience in product categorization on the e-commerce platform.]]>
