Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.935
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) POROS TEKNIK JOIN (Jurnal Online Informatika) JOIV : International Journal on Informatics Visualization Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) CYBERNETICS JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat) Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, dan Aplikasinya (JTIKA ) Jurnal Perempuan & Anak Jurnal Impresi Indonesia Makara Journal of Technology Indonesian Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Jurnal Repositor
Chandranegara, Didih Rizki
Universitas Muhammadiyah Malang
Religion Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 35 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

 1   2   3   4 
Analisa Usability Desain User interface Pada Situs Mesin Antrian Menggunakan Metode Heuristic Evaluation Untuk Menunjang Penjualan Mesin Antrian END QUE M. Ridho Abror; Wildan Suharso; Didih Rizki Chandranegara
Jurnal Repositor Vol. 7 No. 1 (2025): Februari 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v7i1.33321

Abstract

Peningkatan efisiensi dan pengalaman pengguna harus menjadi prioritas utama di era kemajuan teknologi komputer dan internet. Mesin antrian seperti END QUE memiliki banyak manfaat, tetapi mereka membutuhkan antarmuka pengguna yang bagus. Evaluasi heuristik digunakan untuk meningkatkan desain antarmuka pengguna dan kinerja situs penjualan mesin antrian. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat antarmuka yang lebih efisien, mudah digunakan, dan ideal untuk pengguna situs mesin antrian. Dengan menggunakan evaluasi haeuristik, situs web ini diharapkan untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Penelitian dilakukan pada situs CV Nakula Sadewa. Metode penilaian heuristik diciptakan oleh Jakob Nielsen berdasarkan sepuluh prinsip heuristik dan digunakan dalam penelitian ini. Setelah penelitian, pertanyaan dibuat untuk setiap komponen, yang kemudian dibagi menjadi subkomponen. Dari 43 pertanyaan yang terdiri dari sepuluh elemen heuristik, pertanyaan tersebut dikirimkan kepada lima evaluator untuk menilai intensitasnya. Selain itu, tata letak yang dianggap kurang terstruktur oleh evaluator diperbaiki, fitur WhatsApp baru ditambahkan untuk membantu pelanggan berkomunikasi dengan perusahaan, dan fitur lokasi ditambahkan ke situs web untuk membantu pelanggan menemukan lokasi CV Nakula Sadewa baik di dalam maupun di luar kota. Hasil evaluasi, yang menunjukkan tingkat usability yang tinggi sebesar 12,5 dan dibulatkan menjadi 13, menunjukkan bahwa ada masalah usability yang perlu diperbaiki segera agar proses dan kenyamanan pengguna tetap terjaga.
Segmentasi dan Klasifikasi Gambar Citra pada Kanker Kulit Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan Arsitektur ResNet-50 Ferdy Yoga Permana; Christian Sri Kusuma Aditya; Didih Rizki Chandranegara
Jurnal Repositor Vol. 6 No. 4 (2024): November 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v6i4.34415

Abstract

Kanker Kulit merupakan salah satu jenis kanker yang angka kejadiannya terus meningkat di seluruh dunia. Deteksi dini dan akurat sangat penting untuk meningkatkan peluang kesembuhan. Pada penelitian ini, mengembangkan sebuah sistem berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan arsitektur ResNet-50 untuk segmentasi dan klasifikasi gambar citra kanker kulit. Metode ini dipilih karena ResNet-50 memiliki kemampuan dalam mengatasi masalah degradasi akurasi pada jaringan yang sangat dalam melalui penggunaan residual learning. Penelitian ini melibatkan beberapa tahap utama, yaitu pengumpulan dan preprocessing data, pelatihan model CNN dengan arsitektur ResNet-50, serta evaluasi performa model. Data yang digunakan diambil dari Kaggle “Melanoma Skin Cancer Dataset Of 10000 Images” memiliki data sebanyak 10615 gambar didalamnya dibagi menjadi 2 kelas yaitu citra Malignant dan Benign. Preprocessing data meliputi augmentasi gambar dan normalisasi untuk meningkatkan kualitas data dan kinerja model. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mencapai akurasi tinggi dalam segmentasi dan klasifikasi gambar citra kanker kulit. Model ResNet-50 yang dilatih dalam penelitian ini berhasil mencapai akurasi sebesar 92.00%, precision 92%, recall 92%, dan F1-score 92% pada dataset pengujian. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis CNN dengan arsitektur ResNet-50 efektif untuk tugas segmentasi dan klasifikasi kanker kulit, dan memiliki potensi besar untuk diterapkan dalam sistem diagnostik berbasis komputer di bidang medis.
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Generasi Z Dalam Dunia Kerja Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Vita Amalia Herlinda; Christian Sri Kusuma Aditya; Didih Rizki Chandranegara
Jurnal Repositor Vol. 6 No. 4 (2024): November 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v6i4.35461

Abstract

Generasi Z, yang lahir antara tahun 1996 sampai 2010, kini mulai memasuki dunia kerja dan dikenal sebagai "Digital Natives" karena kedekatan mereka dengan teknologi dan media sosial seperti Twitter. Mereka aktif berbagi pemikiran dan pengalaman melalui Twitter, yang telah menjadi platform utama untuk diskusi terbuka dan berbagi perspektif. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen tweet terkait Generasi Z dalam dunia kerja, dengan memanfaatkan pelabelan lexicon Inset. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pelabelan lexicon mencapai akurasi 76%. Selanjutnya, uji coba dilakukan dengan pendekatan pelabelan manual yang menghasilkan akurasi 87%, menunjukkan perbedaan yang signifikan dibandingkan pelabelan lexicon. Uji coba juga melibatkan pengaruh stopword dalam tahapan preprocessing, di mana hasil menunjukkan pelabelan lexicon tanpa stopword mencapai akurasi 96% dan pelabelan manual tanpa stopword mencapai 90%. Hal ini menunjukan sensitivitas yang tinggi dari model berbasis lexicon terhadap penggunaan stopword dan potensi untuk meningkatkan variasi term dalam analisis sentimen Generasi Z di dunia kerja melalui Twitter.
Analisis Sentimen Ulasan Fitur Music Aplikasi Instagram Pada Google Play Store Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Arolina Rinardi; Christian Sri Kusuma Aditya; Didih Rizki Chandranegara
Jurnal Repositor Vol. 6 No. 4 (2024): November 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v6i4.35462

Abstract

Aplikasi Instagram merupakan sebuah medsos (media social) untuk berkomunikasi dari berbagai kalangan yang memiliki banyak fitur, khususnya fitur music. Pengguna berhak untuk menuangkan kritik ataupun saran dalam bentuk ulasan teks berkaitan cara kerja aplikasi Instagram pada Google Play Store. Dari masalah tersebut dapat dirumuskan masalah mengidentifikasi ulasan tentang fitur music Aplikasi Instagram yang mengandung sentiment negatif dan positif yang diambil pada Google Play Store dengan Teknik web screpping. Ulasan yang diambil untuk menjadi sebuat dataset sejumlah 2.260. Dataset dikumpulkan dan dilakukan pemberian label secara manual sejumlah 2.042 data negatif dan 218 data positif. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk mengukur perfoma model dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Mengukur Tingkat performa model dengan menggunakan 2 percobaan yang masing-masing memiliki 2 skenario model. Hal yang membedakan kedua percobaan terletak pada hyperparameter yang digunakan pada model. Percobaan pertama scenario pertama memiliki nilai filters 32,16,8 dan scenario kedua 256,128,32 menggunakan nilai 32 sebagai nilai random state (K-Fold), 50 epoch dan 20 batch size. Percobaan kedua scenario pertama memiliki nilai filters 64,32,16 dan 128,64,32 untuk nilai filters scenario kedua, nilai 42 random state (K-Fold), 80 epoch dan 32 batch size. Hasil percobaan pertama model pertama dan kedua yaitu 93% dan 92%, sedangkan percobaan kedua model pertama dan kedua yaitu 97% dan 95%.
Analisis Perbandingan Implementasi Arsitektur Rest dengan GRAPHQL (Studi Kasus Perusahaan Hospitality Service di Bali) Robin Nusantara Haming; Wildan Suharso; Didih Rizki Chandranegara
Jurnal Repositor Vol. 7 No. 3 (2025): Agustus 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v7i3.36167

Abstract

Pengembangan sistem informasi memerlukan metode distribusi data yang efisien untuk mendukung pembuatan keputusan. Pada umumnya, sistem informasi terdiri dari frontend yang menampilkan informasi dan backend yang memproses data, dengan REST API sebagai standar arsitektur untuk menghubungkan keduanya. Namun, kemajuan teknologi telah memperkenalkan GraphQL, yang menawarkan fleksibilitas dan efisiensi lebih dalam pendistribusian data. REST API memiliki batasan seperti kompleksitas sistem, tuntutan kualitas layanan tinggi, dan pengambilan data dinamis yang membatasi fleksibilitasnya. Sebaliknya, GraphQL, yang dirilis pada 2015, memungkinkan query data yang lebih fleksibel dan responsif, serta efisiensi dalam pengembangan API. Membandingkan dua arsitektur API, REST dan GraphQL, untuk menentukan mana yang lebih efisien dalam hal kecepatan waktu respon, ukuran respon, kompleksitas bahasa query, dan skalabilitas. Studi ini melibatkan analisis terhadap aplikasi perusahaan hospitality di Bali yang menggunakan kedua arsitektur. Evaluasi dilakukan dengan mengukur waktu respon, throughput, beban CPU, dan penggunaan memori. Hasil menunjukkan REST lebih cepat dalam waktu respon dan throughput, sedangkan GraphQL lebih efisien dalam penggunaan sumber daya. Penelitian ini bertujuan membantu pengembang memilih arsitektur API yang optimal berdasarkan efisiensi kegunaan, sumber daya, waktu, biaya, dan skalabilitas. Diharapkan temuan ini dapat menjadi panduan untuk pengembang dalam memilih arsitektur yang sesuai untuk pengembangan sistem informasi di masa depan.
Co-Authors Agus Eko Minarno Agus Zainal Arifin Ahmad Hanif Nurfauzi Akbar, Muhammad Sulthoni Akbi, Denar Regata Aminudin, Aminudin Aprilya Dinathi, Devi Arolina Rinardi Ashari, Anzilludin Aulyah, Khairunnisa Azzahra, Kiara christian s.k.aditya Christian Sri Kusuma Aditya Christian Sri kusuma Aditya, Christian Sri kusuma christianskaditya Dewantoro, Muhammad Bagas Dinanthi, Devi Aprilya Ekanita Rakhmah Eko Budi Cahyono Elan Cahya Niswary Elsandy Wirahadi Kusumah Fachry Abda El Rahman Ferdiansyah, Danny Ferdy Yoga Permana Hanif, Lathifah Hardianto Wibowo Heni Pujiastuti Ianatut Thoifah Imron, Moch Khasanah, Rahayu Nurul L. Yasril Imam Lathifah Hanif Lathifah, Fildzah M. Ridho Abror Moch Imron Moch. Rosid Noviansyah Ningsih Djamsi Novidianto, Raditya Nuryasin, Ilyas Raffi Ainul Afif Rahayu Nurul Khasanah Rakhmah, Ekanita Ramadanti, Elisa Rista Azizah Arilya Rizaldi, Muhammad Ikhwananda Rizky, Wahyu Robin Nusantara Haming Saiful Amien Sari, Zamah Setiono, Fauzan Adrivano Sofyan Arifianto Sumadi, Fauzi Dwi Setiawan Vallent Austin Theasar Kurniawan Vita Amalia Herlinda Vitanti, Vizza Dwi Wanvy Arifha Saputra Wicaksono, Galih Wasis Wildan Suharso Wildan Suharso Yuda Munarko Yufis Azhar Zamah Sari