Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Informatics and Digital Expert (INDEX)
Andy Soebroto, Arief
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Sistem Rekomendasi Model Sandal Pada Home Industri Menggunakan Collaborative Filtering dan Algoritma Matrix Factorization. Bagus Arviyanto, Fitra; Andy Soebroto, Arief
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Sistem rekomendasi memainkan peran penting dalam membantu pengguna menemukan item yang relevan di tengah volume data yang terus bertambah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi berbasis collaborative filtering menggunakan algoritma matrix factorization dengan memanfaatkan dataset berupa rating yang diberikan oleh pengguna pada berbagai model sandal. Evaluasi kinerja sistem dilakukan dengan menghitung nilai loss pada data latih dan data uji untuk mengukur akurasi prediksi serta kemampuan generalisasi model. Dalam penelitian ini, algoritma matrix factorization diterapkan untuk memetakan hubungan antara pengguna dan model sandal ke dalam dimensi laten. Proses pelatihan model dilakukan dengan optimasi fungsi loss berbasis mean squared error (MSE), menggunakan parameter seperti jumlah epoch, learning rate, faktor laten, dan optimizer berbasis stochastic gradient descent (SGD). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma matrix factorization menghasilkan nilai data tes loss final sebesar 0.057115 dan nilai data tes loss final sebesar 0.095439, yang mencerminkan kemampuan generalisasi yang baik tanpa overfitting. Kombinasi optimal dari parameter yang digunakan meliputi learning rate sebesar 0,01, faktor laten sebanyak 10, dan jumlah epoch sebanyak 100. Sistem rekomendasi yang dikembangkan berhasil memberikan prediksi model sandal yang relevan berdasarkan pola preferensi pengguna.
Pengembangan Sistem Informasi Profil Pondok Pesantren Berbasis Web Andy Soebroto, Arief
Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 7 No. 1 (2025): INDEX, Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36423/index.v7i1.2157

Abstract

Pendidikan memiliki peran penting dalam perubahan sosial, termasuk membentuk generasi penerus yang berkarakter kuat untuk memimpin bangsa. Pondok pesantren, sebagai lembaga pendidikan agama Islam, menjadi bagian dari kultur masyarakat Indonesia yang juga diakui oleh masyarakat sekitar sehingga keberadaannya terus bertambah dan berkembang. Dengan adanya lebih dari 28.000 jumlah pondok pesantren di Indonesia, menunjukkan bahwa pondok pesantren memiliki peran signifikan dalam pendidikan agama di Indonesia. Namun, hasil yang ditemukan menunjukkan bahwa belum ada sistem pengelolaan data pondok pesantren yang terintegrasi. Pengelolaan saat ini masih desentralisasi dan tidak teratur. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Informasi Profil Pondok Pesantren berbasis web agar dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan data pondok pesantren secara terpusat. Sistem ini dibangun dengan framework Laravel yang mendukung otentikasi dan otorisasi aman, serta memudahkan pengembangan fitur di masa depan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini berfungsi sesuai kebutuhan dan dapat membantu dalam pengelolaan data pondok pesantren yang lebih terpusat. Implementasi sistem ini diharapkan dapat mendukung penyebaran informasi yang akurat dan mudah diakses, serta mendukung digitalisasi pengelolaan pondok pesantren di era modern.
Co-Authors Bagus Arviyanto, Fitra