Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Informatika (JUPITA) Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasinya
Kadek Belvanatha Gargita Satwikananda
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Engineering Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
RANCANG BANGUN SISTEM MANAJEMEN SOAL UNTUK LEARNING MANAGEMENT SYSTEM DI PT TIMEDOOR INDONESIA Kadek Belvanatha Gargita Satwikananda; I Gede Surya Rahayuda; Made Agung Raharja
Jurnal Pengabdian Informatika Vol. 4 No. 2 (2026): JUPITA Volume 4 Nomor 2, Februari 2026
Publisher : Jurusan Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana

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

Abstract

Kegiatan ini bertujuan untuk merancang dan menerapkan fitur penilaian otomatis berbasis kecerdasan buatan pada Learning Management System PT Timedoor Indonesia, guna memfasilitasi penilaian soal isian singkat dan esai yang sebelumnya dilakukan secara manual. Metode yang digunakan meliputi pengembangan sistem manajemen soal dengan modul kecerdasan buatan yang mampu mengevaluasi kesamaan makna antara jawaban pengguna dan kunci jawaban. Hasil kegiatan ini berupa laman login, laman daftar soal, laman tambah dan edit soal, serta laman penilaian oleh kecerdasan buatan yang menampilkan skor dan alasan penilaian secara otomatis. Dengan adanya fitur ini, learning management system diharapkan dapat mengurangi beban tenaga manusia, meningkatkan efisiensi penilaian, dan memperluas variasi soal. Implementasi kecerdasan buatan ini tidak hanya menawarkan solusi praktis, tetapi juga peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam peningkatan layanan learning management system di masa depan.
Implementasi Particle Swarm Optimization pada Sistem Rekomendasi Tanaman Hortikultura Berbasis Naïve Bayes Kadek Belvanatha Gargita Satwikananda; I Gede Surya Rahayuda
Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasinya Vol. 3 No. 3 (2025): JNATIA Vol. 3, No. 3, Mei 2025
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JNATIA.2025.v03.i03.p08

Abstract

Indonesia is an agrarian country with an environment that strongly supports agricultural processes. Because of this, crops are one of Indonesia’s main commodities and choosing a right crop to cultivate becomes a crucial process. Nowadays, lots of recommendation system has been made to help with decision making. A crop recommendation system is one of them and prove to be helpful in helping farmers decide what crop to plant based on the condition of the environment. An idea of implementing particle swarm optimization on a crop recommendation system occurred. Particle swarm optimization can be implemented to choose the presumably best parameter for a Gaussian Naïve Bayes model. The result of implementing particle swarming optimization to find the best smoothing parameter is the accuracy of the model reaching 99.5%. However, this is not different to the result of the model without particle swarm optimization which reach the accuracy of around 99.5% too. 
Co-Authors I Gede Surya Rahayuda Raharja, Made Agung