Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.036
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer IPTEK Journal of Science Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Briliant: Jurnal Riset dan Konseptual RANDANG TANA - Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Budimas : Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal of Advanced in Information and Industrial Technology (JAIIT) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Pengabdian Masyarakat Bidang Sains dan Teknologi eProceedings of Engineering Scientific Journal of Informatics Jurnal Pengabdian Masyarakat Terapan
Ardian Yusuf Wicaksono
Institut Teknologi Telkom Surabaya, Surabaya
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
Analisa Suasana Belajar Kelas Berdasarkan Deteksi Ekspresi Wajah Menggunakan Deepface Rasmana, Susijanto Tri; Johan, Ahmad Wali Satria Bahari; Wicaksono, Ardian Yusuf
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 10, No 3 (2024): Volume 10 No 3
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v10i3.85462

Abstract

Emosi peserta kelas pada pelajaran merupakan salah satu kunci keberhasilan proses belajar mengajar. Perasaan senang dan bisa memahami merupakan hal positif dalam belajar. Sebaliknya perasaan bosan dan tidak tertarik merupakan hal negatif yang dapat menurunkan produktifitas belajar. Emosi yang terjadi pada seseorang dapat terlihat pada ekspresi wajahnya. Demikian halnya pada peserta pelajaran di kelas yang dalam penelitian ini menggunakan objek mahasiswa. Dengan menggunakan metode Deepface-MTCNN dan Deepface-Retinaface dapat dikenali emosi setiap peserta kelas dan menentukan suasana belajar. Dipadukan dengan hasil survey peserta kelas, didapatkan adanya hubungan antara suasana belajar yang dirasakan mahasiswa saat mengikuti kuliah di kelas dengan hasil deteksi ekspresi wajah. Saat peserta kelas merasakan suasana menyenangkan, bisa memahami, sulit memahami, atau tidak menarik terjadi pula perubahan pada ekspresi wajah. Berdasarkan pengujian akurasi deteksi Deepface-Retinaface sebesar 86% dan Deepface-MTCNN sebesar 91%. Untuk analisa korelasi metode Deepface-MTCNN memiliki hasil lebih baik karena memiliki korelasi kuat yang lebih banyak. sebanyak 4 korelasi positif dengan nilai lebih besar dari 0,5 dan 5 korelasi negatif dengan nilai lebih kecil dari -0,5.
Digitalisasi Bimbingan Konseling pada Sekolah Menengah Atas Muhammad Dzulfikar Fauzi; Maulana, Rizky Fenaldo; Wicaksono, Ardian Yusuf; Hajar, Granita; Al Faroby, Mohammad Hamim Zajuli
PaKMas: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 5 No 1 (2025): Mei 2025
Publisher : Yayasan Pendidikan Penelitian Pengabdian Algero

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54259/pakmas.v5i1.4100

Abstract

Guidance and Counseling (BK) has an important role in supporting the academic, social and emotional development of students in high school. However, recording and managing guidance and counseling services which are still done manually often creates obstacles, such as limitations in data retrieval, lack of privacy, and difficulties in maintaining student development on an ongoing basis. To overcome this problem, the use of digital systems in BK services is an effective solution. The BK digital system allows for more structured student data recording, faster access, as well as features such as counseling scheduling and student progress reports. This community service aims to build an application-based counseling guidance system that makes it easier to record counseling and violations committed by students. So far, counseling has been carried out by recording it in a counseling book, or if a customer commits it, it will be recorded on a violation card, which over time will fill the storage locker and it is also difficult to make mass data changes when a class changes guidance and counseling teachers. The counseling guidance application that has been created can meet the needs of guidance and counseling teachers for scheduling counseling and can see a brief description of the number of counseling activities in a particular month and can also print the results of the counseling
Implementasi Klasifikasi Dosis Obat Pil Menggunakan Naive Bayes Pada Penyakit Gagal Jantung Zulkarnaen, Feiticeira; Yusuf Wicaksono, Ardian; Hani Safitri, Pima
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 2 (2025): April 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penyakit gagal jantung memerlukan pengelolaan dosis obat yang tepat untuk meningkatkan efektivitas pengobatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi dosis obat menggunakan algoritma Naive Bayes dengan pendekatan Gaussian dan Multinomial, serta meningkatkan performa model dengan teknik oversampling SMOTE dan VAE. Data pasien diklasifikasikan berdasarkan usia, jenis kelamin, berat badan, riwayat penyakit, metabolisme, dan toleransi obat. Implementasi sistem dilakukan melalui GUI berbasis Tkinter, memungkinkan pengguna memasukkan data pasien dan mendapatkan prediksi dosis obat yang sesuai. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa kombinasi Naive Bayes dengan SMOTE memberikan performa terbaik dengan akurasi 73,90%, presisi 74,99%, recall 73,36%, dan F1-score 73,90%. Metode VAE memiliki performa lebih rendah dibandingkan SMOTE. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa Bernoulli Naive Bayes memiliki akurasi tertinggi dalam klasifikasi tanpa oversampling, sementara model Naive Bayes standar kurang efektif dalam menangani data multi-label. Kesimpulannya, pendekatan Naive Bayes dengan oversampling SMOTE dapat meningkatkan akurasi prediksi dosis obat bagi pasien gagal jantung dan dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan klinis. Kata kunci— Naive Bayes, Klasifikasi dosis obat, Gagal Jantung, SMOTE, VAE, GUI
Implementasi Sistem Perpustakaan Digital Berbasis Website untuk Peningkatan Efisiensi dan Kualitas Layanan Satria Bahari Johan, Ahmad Wali; Safitri, Pima Hani; Rachmaniar, Desita Nur; Wicaksono, Ardian Yusuf; Sebastian, Gerrard; Firdaus, Raihan; Saputra, Ananda Bintang; Putra, Muhammad Alifian; Krishna Lokajaya, Gabriel Azarya
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 6 No. 3 (2025): Edisi Juli - September
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jpkmn.v6i3.6455

Abstract

Perpustakaan sebagai fasilitas penunjang yang menyediakan sumber bacaan mengelola bahan pustaka, baik berupa buku maupun bukan berupa buku untuk mendukung proses pembelajaran di dunia Pendidikan. Layanan perpustakaan yang masih bersifat konvensional ataupun manual banyak sekali menimbulkan berbagai kendala dalam pemberian dan pemenuhan layanan. Solusi permasalahantersebut dengan menghadirkan terobosan terbaru dibidang perpustakaan yaitu terciptanya inovasi produk perpustakaan digital yaitu berupa website. Metode yang digunakan dalam kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini adalah sosialisasi hasil pengembangan website perpustakaan. Hasil kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini berupa website perpustakaan yang terdiri atas informasi-informasi seperti koleksi buku favorit, fitur-fitur utama yang dapat dinikmati, layanan yang dapat diakses, lokasi perpustakaan serta informasi mengenai sosial media dan contact person maupun hotcall. Hal ini menunjukkan bahwa peran serta teknologi informasi menjadi solusi yang efektif bagi permasalahan perpustakaan konvensional
Pengembangan dan Implementasi Sistem Informasi Koperasi Sekolah Berbasis Website untuk Meningkatkan Efisiensi Operasional di SMA Muhammadiyah 10 Surabaya Menggunakan Model Waterfall Wicaksono, Ardian Yusuf; Satrio, Dhimas Baharudin; Abrar, Moh Farrel; Bawalo, Evanly
Jurnal Pengabdian Masyarakat Terapan Vol 2 No 2 (2025): JUPITER Agustus 2025
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20884/1.jupiter.2.2.64

Abstract

Pengelolaan koperasi sekolah secara manual sering menimbulkan kendala seperti kesalahan pencatatan, kehilangan data, dan lambatnya proses transaksi. Untuk mengatasinya, dikembangkan dan diimplementasikan sistem koperasi sekolah berbasis website menggunakan PHP Native dan MySQL. Pengembangan dilakukan dengan model Waterfall, yaitu metode pengembangan perangkat lunak yang diterapkan dalam konteks kegiatan pengabdian kepada masyarakat di SMA Muhammadiyah 10 Surabaya. Sistem dilengkapi fitur dashboard informatif, manajemen produk, transaksi digital, pengelolaan pengguna, dan pelaporan otomatis. Tahapan kegiatan meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Hasil implementasi menunjukkan peningkatan signifikan dalam efisiensi operasional, akurasi data, dan transparansi keuangan koperasi. Sistem ini juga memberi nilai tambah sebagai media pembelajaran digital untuk penguatan kompetensi kewirausahaan siswa. Kegiatan ini memberikan dampak langsung terhadap mitra berupa peningkatan kapasitas pengelolaan koperasi dan dukungan terhadap transformasi digital sekolah.
Kombinasi Timestamp Nonce dan Nilai Salt pada Autentikasi Single Sign-On Maulana, Rizky Fenaldo; Wicaksono, Ardian Yusuf; Pertiwi, Kharisma Monika Dian; Fauzi, Muhammad Dzulfikar
BRILIANT: Jurnal Riset dan Konseptual Vol 8 No 4 (2023): Volume 8 Nomor 4, November 2023
Publisher : Universitas Nahdlatul Ulama Blitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/briliant.v8i4.1389

Abstract

Single Sign-On atau SSO merupakan metode autentikasi tunggal dimana pengguna cukup melakukan autentikasi sekali untuk mengakses beberapa sistem atau aplikasi yang terdaftar. Proses autentikasi yang digunakan pada SSO menggunakan metode autentikasi klasik. Penyerang dapat mencuri data pengguna pada proses komunikasi autentikasi antara pengguna dan server, serangan ini disebut dengan Man In The Middle Attack (MITM). Nonce adalah tindakan untuk melindungi informasi pribadi dan rahasia serta nilai unik yang tidak akan diulang. Pada makalah ini mengusulkan metode autentikasi pada SSO dengan kombinasi algoritma timestamp nonce dan nilai salt. Kombinasi dari kedua algoritma tersebut akan menghasilkan sebuah nilai acak yang bersifat unik. Nilai unik yang dihasilkan tersebut akan digunakan untuk mengenkripsi nama pengguna dan kata sandi pada tahap autentikasi. Sehingga diharapkan dengan metode tersebut dapat mengamankan data pengguna dari pencurian data dan serangan MITM. Penerapan kombinasi algoritma Timestamp Nonce dan nilai salt dapat dijadikan salah satu alternatif pengamanan autentikasi pada sistem SSO. Selain itu, peneliti juga melakukan uji coba serangan MITM dengan melakukan pembacaan setiap paket data yang bertujuan mendapatkan nama pengguna dan kata sandi. Hasilnya adalah variabel nama pengguna dan kata sandi bersifat unik dan tidak bisa di dekripsi.
Pengembangan Kualitas Konten Informasi Display Masjid Berbasis Web Mohammad Sholik; Achmad Muzakki; Ardian Yusuf Wicaksono
ABDIKAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat Bidang Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 3 (2023): Agustus 2023
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/abdikan.v2i3.2404

Abstract

Digital transformation is a necessity that must be faced by various fields, including the religious field. The mosque, as a place of worship that has religious activities, needs to provide quality information to the community around the mosque, especially the congregation praying five times a day at the mosque. The Nurul Huda Mosque is located in Lowayu Village, Dukun Sub-district, Gresik Regency. Until now, information on religious activities has only been conveyed through loudspeakers, so the information conveyed is limited to certain times, which is likely to have many congregations and the community around the mosque who do not know about it. It is necessary to improve the quality of information through web-based information management training using computer media for religious activities, which are transmitted digitally through digital screens available in the foyer of the mosque. The results of the assistance provided an increase in perception and knowledge for the management of the mosque's digital information management section with a score of 4.33 (very appropriate), and the level of partner satisfaction with the community service program as a whole got an average score of 4.06 (satisfied).
Klasifikasi Ekspresi Wajah Menggunakan HFT CNN Dan Siamese Network Pada Citra Wajah Satria Putra Buana, Elang; Yusuf Wicaksono, Ardian; Hani Safitri, Pima
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 5 (2025): Oktober 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Ekstraksi fitur yang kurang optimal merupakan salah satu kendala utama dalam klasifikasi ekspresi wajah menggunakan metode tradisional. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi pengenalan ekspresi wajah dengan menerapkan pendekatan berbasis deep learning yang secara khusus menargetkan bagian-bagian penting wajah. Metode yang diusulkan menggabungkan arsitektur Siamese Neural Network (SNN) untuk mengukur kemiripan antar ekspresi, serta multi-level feature extraction (HFT-CNN) untuk melakukan ekstraksi fitur secara mendalam dan terfokus pada tiga area utama wajah, yaitu keseluruhan wajah, mata dan alis, serta mulut. Ketiga channel ini digabungkan untuk membentuk representasi fitur yang lebih kaya dan informatif. Hasil implementasi menunjukkan bahwa arsitektur HFT-CNN mampu mencapai akurasi hingga 99%, sedangkan model SNN Triple mencatatkan akurasi sebesar 91%. Meskipun demikian, hasil prediksi dari kedua model belum sepenuhnya stabil dalam berbagai kondisi pengujian, yang mengindikasikan masih adanya keterbatasan dalam hal generalisasi terhadap variasi ekspresi wajah. Selain itu, proses pengumpulan dan preprocessing data turut berpengaruh terhadap performa model, sehingga seleksi data secara manual tetap diperlukan guna memastikan kualitas dan relevansi data yang digunakan dalam pelatihan Kata kunci— convolutional neural networks, ekspresi wajah, pembelajaran mesin, siamese networks.
Pengaruh Kompresi DCT Terhadap Performa Deteksi Objek Menggunakan YOLOv5: Falah Arrafi , Fajrul; Rizky Oktavia, Vessa; Yusuf Wicaksono, Ardian
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 5 (2025): Oktober 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak - Seiring berjalannya waktu, kebutuhan ruang penyimpanan data semakin meningkat. Sehingga kompresi data seperti kompresi Discrete Cosine Transform (DCT) diperlukan untuk menghemat ruang. Di waktu yang bersamaan, kecerdasan buatan mulai berkembang pesat termasuk pada bidang komputer visi. YOLO (You Only Look Once) menjadi algoritma yang populer pada sistem deteksi objek, karena kecepatan dan efisiensi dalam mendeteksi objek. Namun performa deteksi objek sendiri sangat bergantung pada kualitas gambar yang diinput. Sehingga perlu ada penelitian untuk mengetahui seberapa besar performa YOLOv5 pada gambar jika mengalami dikompresi, termasuk secara kompresi dengan ekstrim. Penelitian ini dilakukan dengan mengompreskan gambar pada dataset COCO menggunakan metode DCT dengan koefisien frekuensi tinggi DCT mulai dari 1.00, 0.95, 0.90, hingga 0.05. Kemudian gambar yang telah dikompresi akan dideteksi di sistem YOLOv5 untuk kemudian menghasilkan gambar dengan bounding box dan label. Setelah dideteksi, kemudian dihitung rata-rata nilai keyakinan (confidence score), Intersection over Union (IoU), dan mean Average Precition (mAP) pada setiap faktor koefisien frekuensi tinggi DCT dengan menggunakan koefisien frekuensi tinggi DCT 100% sebagai ground truth. Dari penelitian ini, untuk mengetahui performa deteksi objek YOLOv5 terhadap gambar yang dikompres dengan metode DCT, dilakukan dengan menggunakan nilai rata rata dari confidence score, mean Average Precision (mAP) dan IoU. dan ditemukan bahwa pada koefisien frekuensi tinggi DCT 30% ke bawah, terjadi penurunan signifikan Kata kunci: deteksi objek, kompresi data, DCT, YOLOv5, COCO
Pengembangan Aplikasi Android Untuk Deteksi Dan Klasifikasi Motif Batik Berbasis Convolutional Neural Network (CNN) Haikal Fikri As’ad , Muhammad; Yusuf Wicaksono, Ardian; Muhajir, Daud
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 5 (2025): Oktober 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Batik merupakan warisan budaya Indonesia yang kaya akan motif dan nilai filosofis. Namun, masyarakat masih mengalami kesulitan dalam mengenali motif batik akibat kompleksitas visual dan keterbatasan akses informasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi Android bernama Batikara yang mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan motif batik secara otomatis menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2, serta memberikan informasi edukatif melalui artikel batik. Model klasifikasi MobileNetV2 memperoleh akurasi tertinggi sebesar 92%, diikuti oleh DenseNet121 dengan akurasi 90%, serta ResNet50 dengan akurasi 77%. MobileNetV2 menunjukkan performa yang paling stabil dan efisien untuk implementasi pada perangkat mobile, serta memiliki kapabilitas yang unggul dalam mengklasifikasikan motif batik yang memiliki kemiripan visual dan pola yang kompleks. Sebaliknya, ResNet50 cenderung kurang optimal dalam membedakan motif-motif batik yang serupa secara visual. Untuk deteksi objek, model SSD MobileNetV2 mencatat nilai Average Precision (AP) tertinggi 0,722 pada IoU 0,50, meskipun performa menurun pada objek kecil. Evaluasi usability melalui System Usability Scale (SUS), black box testing, dan task scenario menghasilkan skor SUS sebesar 83,17, efektivitas 88,9%, dan efisiensi 77,16%. Responden, termasuk pelaku UMKM, menilai fitur pemindaian sangat membantu dan edukatif. Aplikasi Batikara berpotensi menjadi sarana pelestarian budaya sekaligus memberdayakan UMKM batik melalui teknologi digital. Kata kunci— Aplikasi Android, Batik, CNN, Klasifikasi Citra, MobileNetV2, TensorFlow Lite
Co-Authors Abrar, Moh Farrel Achmad Muzakki Ahmad Wali Satria Bahari Johan Amirah Diandra Arliyanti Nurdin Bagus Kurniawan Bawalo, Evanly Chastine Fatichah Desita Nur Rachmaniar Dewi Rahmawati Dhimas Bintang Bagaskara Falah Arrafi , Fajrul Farah Zakiyah Rahmanti Fauzi, Muhammad Dzulfikar Firdaus, Raihan Gou Koutaki Granita Hajar Haikal Fikri As’ad , Muhammad Hani Safitri, Pima Keiichi Uchimura Khodijah Amiroh Krishna Lokajaya, Gabriel Azarya Maulana, Rizky Fenaldo Mohammad Hamim Zajuli Al Faroby Mohammad Sholik Montolalu, Billy Muhajir, Daud Nanik Suciati Nugraha, Irvan Surya Nusyura, Fauzan Pangestu Widodo, Pangestu Pertiwi, Kharisma Monika Dian Putra, Muhammad Alifian Rizky Fenaldo Maulana Rizky Oktavia, Vessa Safitri, Pima Hani Saputra, Ananda Bintang Satria Putra Buana, Elang Satrio, Dhimas Baharudin Sebastian, Gerrard Sekar Widyasari Putri Setyawan, Nathanael Ferdian Putra Sujiana, Yuandytha Putri Ade Susijanto Tri Rasmana T. Rasmana , Susijanto Titus Kristanto Wincoko Putro, Fidi Zulkarnaen, Feiticeira