Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
5.033
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Lontar Komputer: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Proceedings of KNASTIK Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Buana Informatika Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Teknik dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Pendidikan (Teori dan Praktik) Informatika Pertanian JUTEI (Jurnal Terapan Teknologi Informasi) Jurnal ULTIMA InfoSys Jurnal ULTIMATICS Share : Journal of Service Learning Jurnal Informatika jurnal teknik informatika dan sistem informasi Patria : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI) Prosiding Seminar Nasional Program Pengabdian Masyarakat Abdimas Altruis: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JP (Jurnal Pendidikan) : Teori dan Praktik
Antonius Rachmat Chrismanto
Universitas Kristen Duta Wacana Yogyakarta
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 60 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 60 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Perbandingan Akurasi Model Regresi Logistik umtuk Prediksi Kategori IP Mahasiswa Jalur Prestasi dengan Non Jalur Prestasi Santosa, R Gunawan; Crismanto, Antonius Rachmat
Teknik dan Ilmu Komputer VOL. 7 NO. 25 Januari-Maret 2018
Publisher : Teknik dan Ilmu Komputer

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

Abstract

AbstrakPenelitian ini membandingkan akurasi prediksi menggunakan regresi logistik terhadap kategori Indeks Prestasi (IP) semester pertama (IPS1) mahasiswa jalur prestasi dengan mahasiswa non jalur prestasi di Fakultas Teknologi Informasi (FTI) Universitas Kristen Duta Wacana (UKDW). Variabel dependen pada jalur prestasi adalah kategori IP semester pertama sedangkan variabel independen yang digunakan adalah lokasi, kategori, status SMA, dan level tes kemampuan bahasa Inggris. Variabel untuk model regresi logistik untuk non jalur prestasi adalah sama seperti jalur prestasi namun ditambah empat variabel lain, yaitu hasil tes nilai numerik, verbal, spasial, dan analogi. Sebagai dataset untuk membuat model regresi logistik digunakan data mahasiswa FTI angkatan 2008-2015, sedangkan data ujinya menggunakan data angkatan 2016. Ketepatan atau akurasi kedua model dalam memprediksi tersebut diukur dengan menggunakan tabel Crosstab. Penelitian ini menghasilkan delapan model regresi logistik, yaitu model A-H. Nilai akurasi tertinggi untuk jalur prestasi adalah model F (dataset 2008-2013) dengan akurasi prediksi 73,73%. Hasil akurasi tertinggi untuk jalur non prestasi adalah dengan model D (dataset 2008-2011) dan E (dataset 2008-2012) dengan akurasi prediksi 56,76%. Dilihat dari segi akurasinya, model yang dihasilkan lebih baik digunakan untuk memprediksi jalur prestasi daripada jalur non prestasi.Kata Kunci: regresi logistik, prediksi, jalur prestasi, jalur non prestasi.AbstractThis research compares accuracy of prediction of Grade Point Average (GPA) of the first semester students who were admitted through Achievement Admission (AA) and Regular Admission (RA) using logistic regression in Faculty of Information Technology, Universitas Kristen Duta Wacana (UKDW), Yogyakarta. The dependent variables of logistic regression on AA was the category of first semester GPA, meanwhile the independent variables were location, category, high school status, and level of English proficiency. The variables of logistic regression on RA were the same as on AA along with four additional variables: the results of numeric, verbal, spatial and analogy test. The dataset used to create logistic regression model were FTI students, 2008 – 2015 batch, while the testing data were FTI students 2016 batch. This research produced 8 logistics regression model for AA and RA, model A – H. The accuracy of prediction was measured by using Crosstab table. The Crosstab table showed that the highest accuracy of AA was model F (dataset 2008-2013 with accuracy 73.73%), while the highest accuracy of RA was model D (dataset 2008-2011) and E (dataset 2008-2012) with accuracy 56.76%. From these accuracy results, our model was better to predict AA rather than RA
Perbandingan Akurasi Regresi Logistik dengan Regresi Multinomial untuk Prediksi Kategori IP Mahasiswa Jalur Prestasi Santosa, Raden Gunawan; Chrismanto, Antonius Rachmat
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 4, No 2 (2018): Volume 4 No 2
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (638.205 KB) | DOI: 10.26418/jp.v4i2.27302

Abstract

Penelitian ini membandingkan akurasi prediksi antara model regresi logistik dengan model regresi multinomial terhadap kategori Indeks Prestasi semester pertama (IPS1) mahasiswa jalur prestasi di Fakultas Teknologi Informasi (FTI) UKDW untuk mengetahui akurasi yang terbaik. Pada kedua model tersebut yang digunakan sebagai  variabel dependen adalah indeks prestasi semester pertama (IPS1) dan sebagai variabel independen yang digunakan  adalah lokasi, kategori, dan status SMA  serta  level  kemampuan bahasa Inggris. Dataset untuk membuat model regresi logistik maupun regresi multinomial  digunakan data mahasiswa FTI angkatan 2008 sampai dengan angkatan 2015 secara kumulatif, sedangkan data ujinya menggunakan data IPS1 mahasiswa angkatan 2016.  Akurasi kedua model diukur  dengan  menggunakan tabel Crosstab. Tabel Crosstab menunjukkan nilai akurasi antara kategori data hasil prediksi dengan kategori data IPS1 mahasiswa FTI angkatan 2016 yang sebenarnya. Rata-rata akurasi prediksi kategori IPS1 Mahasiswa Angkatan  2016 melalui Jalur Prestasi dengan  dengan model regresi logistik adalah 67,80125%, sedangkan rata-rata akurasi hasil prediksi dengan model regresi Multinomial adalah 67,175 %.  Selisih akurasi dari kedua metode tersebut ternyata tidak jauh berbeda.
Firefox Extension untuk Klasifikasi Komentar Spam pada Instagram Berbasis REST Services Chrismanto, Antonius Rachmat; Raharjo, Willy Sudiarto; Lukito, Yuan
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 5, No 2 (2019): Volume 5 No 2
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (5207.571 KB) | DOI: 10.26418/jp.v5i2.33010

Abstract

Klasifikasi komentar spam pada Instagram (IG) hanya dapat digunakan oleh pengguna melalui sistem yang berjalan di sisi client, karena data IG tidak dapat dimanipulasi dari luar IG.  Dibutuhkan sistem yang dapat memanipulasi data dari sisi client dalam bentuk browser extension.  Penelitian ini berfokus pada pengembangan browser extension untuk Firefox yang memanfaatkan web services REST pada layanan cloud dengan platform Amazon Web Services (AWS).  Browser extension yang dikembangkan menggunakan 2 algoritma klasifikasi, yaitu KNN dan Distance-Weighted KNN (DW-KNN).  Extension ini mampu menandai komentar spam dengan mengubah Document Object Model (DOM) IG menjadi berwarna merah dengan dicoret (strikethrough). Metode pengembangan extension dilakukan dengan metode Rapid Application Development (RAD). Pengujian pada penelitian ini dilakukan pada hasil implementasi browser extension dan pengukuran akurasi web service (algoritma KNN & DW-KNN). Pengujian implementasi browser extension menggunakan metode pengujian fungsionalitas, dimana setiap fitur yang telah diimplementasikan diuji apakah sudah sesuai dengan spesifikasi yang telah ditentukan sebelumnya.  Pengujian akurasi web service dilakukan dengan bantuan tool SOAPUI. Hasil pengujian extension adalah: (1) pengujian extension pada sembarang halaman web berhasil 100%, (2) pengujian pada halaman awal (default) IG berhasil 100%, (3) pengujian pada halaman profile suatu akun IG berhasil 100%, (4) pengujian pada suatu posting IG dan komentarnya, tidak selalu berhasil karena dipengaruhi oleh kemampuan algoritma pada web services, (5) pengujian untuk bahasa bukan Indonesia tidak selalu berhasil karena bergantung pada library bahasa, (6) pengujian untuk load more comments pada IG tidak selalu berhasil karena bergantung pada algoritma pada web services, dan (7) pengujian pilihan algoritma pada options extension berhasil 100%.  Hasil akurasi rata-rata tertinggi algoritma KNN adalah 80% untuk k=1, sedangkan DW-KNN adalah 90% untuk k=2.
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES MENGGUNAKAN ISEAR UNTUK KLASIFIKASI EMOSI LIRIK LAGU BERBAHASA INGGRIS Astuti, Laksmita Widya; Rachmat C., Antonius; Lukito, Yuan
Jurnal Informatika Vol 14, No 1 (2017): MAY 2017
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (306.62 KB) | DOI: 10.9744/informatika.14.1.16-21

Abstract

Lirik lagu merupakan suatu ungkapan perasaan seseorang terhadap sesuatu hal yang sudah dilihat, didengar maupun dialaminya sehingga tidak jarang emosi menjadi salah satu kriteria user dalam melakukan pencarian. Pencarian lirik melekat pada kategori yang tidak hanya terbatas berdasarkan genre atau judul lagu, namun juga melalui emosi dari lirik lagu yang diungkapkan. Agar dapat mencapai tujuan tersebut, diperlukan suatu sistem pengkategori yang mengenali lirik lagu secara otomatis dengan salah satu metode klasifikasi yaitu Naïve Bayes. Faktor yang mendorong tingginya tingkat akurasi bukan hanya terletak pada metode klasifikasi saja, namun proses sebelum menuju tahap klasifikasi juga berpengaruh pada hasil yang didapatkan. Maka dari itu, penulis melakukan penelitian melalui beberapa tahap yaitu preprocessing berupa tokenisasi, stopword dan stemming, kemudian feature selection yang digunakan adalah TF-IDF dengan bantuan ISEAR karena mengandung 7 emosi dasar. Dari ketujuh emosi dasar tersebut, tiga diantaranya merupkan emosi yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu anger, sadness dan joy. Hasil dari penelitian ini menunjukkan dengan menggunakan ISEAR akurasi tertinggi terdapat pada feature set 60% dan 100% yaitu sebesar 82,2%. Perbedaan signifikan dihasilkan pada penggunaan ISEAR dengan akurasi rata-rata keseluruhan porsi featureset sebesar 77% sedangkan tanpa menggunakan ISEAR rata-rata akurasi sebesar 53%. Dokumen paling relevan untuk pengujian menggunakan ISEAR terdapat pada kategori angry dengan rata-rata f-measure sebesar 0.7267.
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN ALGORITMA MINIMAX DALAM PERMAINAN “NIM” Prestianti, Denna; Purwadi, Joko; Rachmat C, Antonius
Proceedings of KNASTIK 2010
Publisher : Duta Wacana Christian University

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

Abstract

Permainan NIM merupakan permainan yang dapat melatih pengguna untuk belajar cara memenangkan permainan tanpa ada kata seri. Pemain secara bergantian mengambil biji pada papan NIM dan pemain yang mengambil biji terakhir memenangkan permainan. Tentunya akan sangat menarik untuk membangun sebuah aplikasi yang dapat memberikan perlawanan tangguh terhadap lawan mainnya. Untuk menjadi lawan yang tangguh, komputer harus dapat memprediksi langkah yang akan diambil oleh komputer dan pemain. Salah satu algoritma yang dapat digunakan adalah algoritma Minimax. Algoritma Minimax yang digunakan akan men-generate tree kemungkinan langkah komputer, kemungkinan langkah pemakin dan kemungkinan langkah komputer setelah pemain bermain. Algoritma ini akan membentuk tree kemungkinan langkah sampai node paling dalam, kemudian diikuti dengan node selanjutnya. Setiap node akan diberi nilai untuk menjadi nilai pada node diatasnya dengan menerapkan prinsip min dan max. Penulis telah menerapkan algoritma Minimax pada permainan NIM. Dari hasil penelitian yang dilakukan, penggunaan algoritma Minimax mampu memberikan perlawanan terbaik dengan tingkat kemenangan yang lebih besar dari peman. Akan tetapi, semakin bertambahnya jumlah baris dan jumlah biji, akan membutuhkan waktu yang lama dan tree yang panjang untuk menemukan langkah terbaik.
IMPLEMENTASI ALGORITMA BOYER-MOORE PADA PERMAINAN WORD SEARCH PUZZLE Kristanto G, Steven; Rachmat C, Antonius; Santosa, R. Gunawan
Proceedings of KNASTIK 2013
Publisher : Duta Wacana Christian University

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

Abstract

This research is discuss about implementation of Boyer-Moore algorithm on word search puzzle game. The problem faced is whether Boyer-Moore algorithm can be applied to find the hidden words in the game and measurement of algorithm’s efficiency. The purpose of this research is to understand how algorithm works and to apply the Boyer-Moore algorithm in word search puzzle game. The results of this research are the Boyer-Moore algorithm can be implemented 100% in word search puzzle game. On
APLIKASI PLAYER UNTUK MENJALANKAN FILE WAVE YANG TERKOMPRESI DENGAN METODE HUFFMAN SECARA ON-THE-FLY Mega Wea, Karmela Saturnina; Raharjo, Willy Sudiarto; Rachmat C, Antonius
Proceedings of KNASTIK 2010
Publisher : Duta Wacana Christian University

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

Abstract

File wave merupakan salah satu format file audio yang banyak dipakai dalam sistem operasi Windows untuk keperluan game dan multimedia. Semakin lama durasi sebuah file wave, semakin besar kapasitas media penyimpanan yang dibutuhkan untuk menyimpan data audio file wave tersebut. Kompresi data merupakan salah satu cara yang dapat dimanfaatkan untuk mengatasi masalah ukuran file wave yang besar. Metode kompresi yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Huffman. Selain itu, penelitian ini juga membuat sebuah aplikasi player yang dapat menjalankan atau memainkan file wave terkompresi tersebut. Penggunaan metode Huffman dapat memperkecil file wave dengan penghematan rata-rata sebesar 18,04 %. Pada beberapa kasus kompresi file wave yang memiliki jumlah karakter unik mendekati 256 karakter dan banyak pola data yang mempunyai frekuensi kemunculan sama, penggunaan metode ini justru menghasilkan ukuran file yang lebih besar dari ukuran file aslinya. Aplikasi player yang dibuat juga mampu memainkan file wave terkompresi secara on-the-fly.
ALGORITMA LEAST RECENTLY USED UNTUK PEMBENTUKAN CACHE DALAM PENGAKSESAN WEB SERVICE STUDI KASUS TRANSJOGJA Adi Nugraha, Kristian; Susanto, Budi; Rachmat Chrismanto, Antonius
Proceedings of KNASTIK 2012
Publisher : Duta Wacana Christian University

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

Abstract

Transjogja, a busway transportation system, is widely used by people for traveling inYogyakarta. Because of increasing number of Transjogja shelters, using Transjogjabecomes more and more complicated for people. Therefore, the authors propose asolution by designing a location-based mobile application, which can provideinformation about Transjogja. The system is built using a Web Service in order tosupport a large number of outstanding mobile platforms. For the optimization of WebService access, the authors implement a cache in the client application in order tospeedup Web Service access time.
SISTEM IDENTIFIKASI KATEGORI WEBSITE DENGAN METODE PEMBOBOTAN TF-IDF DAN METODE DECISION TREE Rachmat C, Antonius; Ashari, Ahmad
Proceedings of KNASTIK 2009
Publisher : Duta Wacana Christian University

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

Abstract

Makin bertambahnya website yang bermunculan di Internet, membuat pengguna kadang mengalami kesulitanuntuk mencari website yang benar-benar tepat berisi topik dan kategori yang sesuai dengan yang diinginkan. Hal ini seringdihadapi oleh pengguna yang baru saja mengenal dunia Internet. Maka dari itu muncul kebutuhan untuk mengkategorikanwebsite berdasarkan kategori tertentu. Kumpulan kata dalam suatu halaman web dapat dianggap sebagai suatu basis datayang membutuhkan pemrosesan yang cukup kompleks agar dapat mengambil informasi-informasi penting di dalamnya.Pada penelitian ini dikembangkan sebuah aplikasi yang diharapkan mampu mengambil informasi yangtersembunyi di dalam kata-kata yang ada pada suatu halaman website tertentu, sehingga dapat digunakan untukmengkategorikan halaman website tersebut ke dalam kategori-kategori yang sudah ditentukan sebelumnya. Aplikasi inimenggunakan metode-metode text mining untuk menganalisa halaman website tertentu. Tahapan proses pembelajarannyaadalah tahap tokenisasi, penghapusan kata-kata umum dengan menggunakan stop word list, dan stemming. Setelah itudilakukan pembobotan tingkat kepentingan kata-kata dengan metode TF-IDF, dan akhirnya dilakukan klasifikasi denganmetode Decision Tree.Dengan selesainya penelitian ini dihasilkan suatu aplikasi server dan client yang mampu menganalisa halamanwebsite tertentu dan mengkategorikan halaman tersebut sesuai dengan kategori tertentu berdasarkan data pembelajaran yangsudah dilakukan sebelumnya.
Penerapan Konsep User Agent Untuk Meminimalkan Biaya Perjalanan Pesawat Terbang Menggunakan Metode Dynamic Programming Wilbert, Wilbert; Riyono, Andronicus; Rachmat C, Antonius
Proceedings of KNASTIK 2010
Publisher : Duta Wacana Christian University

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

Abstract

Dewasa ini berlibur ke luar kota adalah aktivitas yang sering kali dilakukan pada saat masa liburan datang. Orang sering kali menggunakan pesawat sebagai alat transportasi mereka. Tetapi mahalnya tiket pesawat menjadi kendala untuk berlibur. Karena sulitnya mencari tiket pesawat dengan biaya yang murah, untuk itulah aplikasi web ini dibuat. Penulis mencoba untuk membuat sebuah Agent yang dapat mengambil data dari maskapai-maskapai penerbangan yang ada dan disimpan dalam basis data MySQL, sehingga dari data-data tersebut dapat dimungkinkannya pencarian tiket pesawat termurah dengan algoritma berbasis desain Dynamic Programming yang diimplementasikan melalui Servlet oleh penulis. Dengan aplikasi web yang dibuat, masalah pencarian tiket pesawat dengan biaya yang paling murah sudah dapat dipecahkan. Hasil dari pemrosesan algoritma tersebut adalah adanya alternatif biaya yang dapat ditampilkan dan penelusuran jalur / rute dari masing-masing alternatif yang dikeluarkan dengan tingkat kebenaran 100%.
Co-Authors A., Pedro Nadirio Abednego Kristiawan Takaredase, Abednego Kristiawan Aditya Kurniawan Effendi Aditya Wikan Mahastama Ahmad Ashari Aloysius Adhyatma Herfangsyah Andronicus Riyono Anny Kartika Sari Ardhy Chandra Kurniawan Argo Wibowo Argo Wibowo Argo Wibowo, Argo Arnan Dwika Diasmara Astuti, Laksmita Widya Balisa, Delfia Bhernardin Erryco Gagah Pattriskak Blasius Neri Puspika Budi Susanto Budi Susanto Cahyanto, Ruddy Damayanti, Elok Daniel Hutama Putra Dea Alverina Delfia Balisa Denna Prestianti Diasmara, Arnan Dwika Eko Verianto Elisabeth Adelia Widjojo Erick Kurniawan Erick Kurniawan Erinda Resha Astanti Gabriella Amelia Prasetyo Gani Indriyanta Gloria Virginia Gregorius Titis Indrajaya, Gregorius Titis Griffin Theresia R. Halim Budi Santoso Handi Hermawan Herlina Lina Hermawan, Handi Hizkia Juan Suryanto, Hizkia Juan Ignatia Dhian E.K.R., Ignatia Dhian Joko Purwadi Joko Purwadi Joko Purwadi Jong Jek Siang Jong Jek Siang Junius Karel Tampubolon Junius Karel Tampubolon Karmela Saturnina Mega Wea Katon Wijana Katon Wijana Katon Wijana Kristanto G, Steven Kristian Adi Nugraha Lucia Dwi Krisnawati Lucia Dwi Krisnawati Lucia Dwi Krisnawati Lukas Chrisantyo Lukas Chrisantyo Maria Nila Anggia Rini Matahari Bhakti Nendya Matahari Bhakti Nendya, Matahari Bhakti Mikhael Meier Nathaniel Clarence Haryanto Pinontoan, Meldy Saimon Raden Gunawan Santosa Rama Novta Miraldi Restyandito Rosa Delima Sebastian, Danny Sefia Chandra Selvy Welianto Sudarma, Wayan Edi Susilo, Anton Sylvia Putri Gunawan Tanujaya, Yoel Verianto, Eko Voni Yuniati Wayan Edi Sudarma Wilbert Wilbert Willy Ristanto Willy Sudiarto Raharjo Willy Sudiarto Raharjo Willy Sudiarto Raharjo Yanuar Budi Prasetyo Yohanes Suyanto Yuan Lukito Yuan Lukito Yunita Sari