Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal (JELIKU) Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana Jurnal Pengabdian Informatika (JUPITA)
Made Agung Raharja
Udayana University
Humanities Computer Science & IT Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Ekstraksi Fitur Dengan Convolutional Neural Network Dan Rekomendasi Fashion Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbours I Gede Teguh Permana; Ida Bagus Gede Dwidasmara; Made Agung Raharja; I Wayan Santiyasa
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 12 No 4 (2024): JELIKU Volume 12 No 4, May 2024
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2024.v12.i04.p10

Abstract

Pesatnya pertumbuhan industri fashion pada platform e-commerce sehingga fashion dapat diperoleh dengan mudah oleh berbagai segmentasi konsumen. Segmentasi konsumen dapat direpresentasikan disetiap search jenis fashion yang di inginkan, namun search jenis fashion pada e-commerce dilakukan dengan search berbasiskan kata kunci string sehingga segmentasi konsumen terhadap karakteristik fashion sulit dilakukan. Fashion merupakan object yang mudah dikenali secara visual sehingga search berbasiskan gambar sangat diperlukan pada platform e-commerce untuk memilih fashion berbasiskan segmentasi konsumen. Implementasi search berbasiskan gambar dapat dilakukan dengan rekomendasi fashion berbasiskan content dengan k-nearest neighbour (KNN) untuk melakukan pendekatan antara feature fashion terhadap input image fashion oleh konsumen dengan setiap feature data dilakukan ekstraksi feature kedalam convolution layer pada model convolutional neural network (CNN) dan histogram oriented gradient (HOG) dapat dievaluasi dengan top-n accuracy terhadap model Resnet, GoogLeNet, VGG, dan HOG dengan masing-masing performa model tersebut dibandingkan sehingga dapat diperoleh accuracy sebesar 93% pada GoogLeNet dengan KNN sebagai model terbaik dalam rekomendasi fashion. Adapun pendekatan antara feature fashion dilakukan berbasiskan hasil label dari proses classification ke dalam convolution dan fully connected layer pada convolutional neural network (CNN) dapat dievaluasi dengan evaluation matrices terhadap model Resnet, GoogLeNet, VGG dengan masing-masing performa model tersebut dibandingkan sehingga dapat diperoleh nilai accuracy sebesar 99%, precision sebesar 100%, recall 99%, f1-score 99% pada VGG sebagai model terbaik untuk identifikasi jenis fashion. Keywords: Fashion, Ekstraksi Feature, Sistem Rekomendasi, Arsitektur CNN, HOG, KNN, Evaluation Matrices, Top-n accuracy
PENGEMBANGAN DASHBOARD ANALITIK PADA APLIKASI TRACER STUDI UNTUK MANAJEMEN DATA ALUMNI DI UNIVERSITAS UDAYANA Ida Bagus Wahyu Semara Kamajaya; Luh Arida Ayu Rahning Putri Putri; Made Agung Raharja
Jurnal Pengabdian Informatika Vol. 4 No. 3 (2026): JUPITA Volume 4 Nomor 3, Mei 2026
Publisher : Jurusan Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/

Abstract

Alumni data management plays a crucial role in graduate evaluation and the development of higher education institutions. This development aims to create an analytical dashboard within the tracer study application at Udayana University to facilitate interactive and real-time alumni data management. The implementation method includes feature design, technical development, system testing, socialization to tracer study administrators, and evaluation and refinement based on user feedback. The results show that the dashboard is capable of presenting alumni questionnaire data in easy-to-understand charts and tables, simplifying career pattern identification, supporting centralized data management, and enabling strategic decision-making. The socialization phase provided valuable feedback for feature improvements, while the main challenges—such as integrating heterogeneous data and designing a user-friendly interface—remain key focuses for future development. This dashboard is expected to enhance alumni data management efficiency and strengthen the university's network with the industry.
Penerapan Sistem Berbasis Web untuk Meningkatkan Efektivitas Monitoring dan Evaluasi Praktek Kerja Lapangan di PT. Sanata System Pande Nyoman Weda Wesnawa; Made Agung Raharja; I Gede Surya Rahayuda
Jurnal Pengabdian Informatika Vol. 4 No. 4 (2026): JUPITA Volume 4 Nomor 4, Agustus 2026
Publisher : Jurusan Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/

Abstract

Effective implementation of internships requires a structured and integrated system for recording and monitoring student activities. This Community Service activity aims to implement a web-based PKL Management System at PT. Sanata System to address problems related to manual logbooks and limited monitoring by supervisors and companies. The method involved observation, interviews, socialization, and prototype system development. The system features a digital logbook, progress monitoring, and online evaluation through video calls without the need for additional installations. The implementation results indicate improved efficiency in recording activities, easier supervision by academic and field mentors, and more effective communication among stakeholders. The main finding shows that a web-based system can facilitate a more flexible, transparent, and well-documented internship monitoring and evaluation process. In conclusion, this system offers a long-term solution to enhance the quality of internship programs and is suitable for adoption by educational institutions.
IMPLEMENTASI SISTEM BLOG MANAJEMEN INFORMASI DESA SANUR KAJA DENGAN FRAMEWORK LARAVEL I Made Chandra Widjaya I Made Chandra Widjaya; I Ketut Gede Suhartana; Made Agung Raharja
Jurnal Pengabdian Informatika Vol. 4 No. 3 (2026): JUPITA Volume 4 Nomor 3, Mei 2026
Publisher : Jurusan Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/

Abstract

Perkembangan teknologi yang masif, menyebabkan banyak sektor industri harus beradaptasi terhadap cara kerja dan jasa yang ditawarkan. Tidak hanya itu, keterlibatan masyarakat juga sangat berpengaruh penting untuk mendukung beberapa sektor industri dalam melayani kepuasan mereka. Penyebaran informasi juga harus dilakukan secara digital dan efisien demi kepuasan masyarakat dan pegawai. Maka dari itu, diperlukan sebuah sistem berupa website yang mampu memposting informasi dari sisi admin dan juga user. Untuk mengatasi hal tersebut dikembangkan sebuah website dengan nama DESAKA yang merupakan sebuah manajemen informasi atau blog yang dibuat di Kantor Kepala Desa Sanur Kaja. Teknologi pengembangan akan dibuat menggunakan framework Laravel berbasis bahasa pemrograman PHP dan dengan database MySQL melalui XAMPP. Adapun metode yang digunakan adalah metode Prototype meliputi beberapa tahapan seperti pengumpulan kebutuhan, perancangan prototipe, pengujian dan evaluasi, serta pengembangan akhir. Setelah pengembangan dan implementasi telah selesai dilakukan, selanjutnya adalah pengujian pengujian fitur dengan menggunakan Black-Box Testing dengan hasil yang sesuai.
Co-Authors I Gede Surya Rahayuda I Gede Teguh Permana I Ketut Gede Suhartana I Made Chandra Widjaya I Made Chandra Widjaya I WAYAN SANTIYASA Ida Bagus Gede Dwidasmara Ida Bagus Wahyu Semara Kamajaya Luh Arida Ayu Rahning Putri Putri Pande Nyoman Weda Wesnawa