Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.293
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SCIENCE TECH: Jurnal Ilmiah Ilmu Pengetahuan dan Teknologi VOLT : Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro Jurnal Infomedia JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JURTEKSI Building of Informatics, Technology and Science Information System Journal (INFOS) Journal of Practical Computer Science (JPCS) EXPLORE Explore
Arifiyanto Hadinegoro, Arifiyanto
Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Materials Science & Nanotechnology

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
VISUALISASI TETESAN AIR MENGGUNAKAN LATTICE BOLTZMANN Arifiyanto Hadinegoro
Science Tech: Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Vol 2 No 2 (2016): Agustus
Publisher : Universitas Sarjanawiyata Tamansiswa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (834.2 KB) | DOI: 10.30738/jst.v2i2.360

Abstract

 Water is the important element in of live, every day met with the water, Water is a chemical element that is easily deformed, many factors influence began from nature of the water itself until gravity ,the laws of physics is also present in water droplets phenomenon One such the law of force. the unique nature the water is fairly difficult for computer engineering. However With the development of computer technology now can make a visualization that is similar to the events nature. like this techniques has been apply in making movies and also games, some are used for visual effects that could not be created a real. In this study, authors try to visualize the water droplets with a fluid with one method LatticeBoltzmann fairly simple and powerful in accuracy. Visualization is made a water droplet falling on a cross-section due to gravity at work.
FUZZY MAMDANI DAN FUZZY TSUKAMOTO UNTUK KESESUAIAN PREDIKSI PEMBERIAN KELAYAKAN PINJAMAN (STUDI KASUS : SENTRA GADAI) Arifiyanto Hadinegoro
Information System Journal Vol. 3 No. 2 (2020): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2020v3i2.419

Abstract

Bisnis gadai telah menjamur saat ini di Indonesia, mulai dari yang memiliki ijin dari OJK hingga yang masih mengurus ijin nya , ada sekitar 137 pengusaha dibidang ini, mereka memberikan jasa berupa pemberian pinjaman berdasarkan jaminan yang di berikan, sehingga mereka yang dalam bisnis ini harus bisa menaksir barang jaminan agar nantinya nasabah sesuai mendapatkan porsi pinajamnnya , dalam penentuan tersebut masih banyak mengandalkan keahlian mandiri tiap personal hingga bisa menyebabkan taksiran harga yang berbeda beda, dari sini teknologi bisa membantu dengan membuat sebuah system pendukung keputusan dengan metode Fuzzy , yang nantinya bisa di gunakan untk membantu memberikan saran terhadap kelayakan nasabah, metode fuzzy sendiri memiliki beberapa metode diantaranya metode mamdani dan tsukamoto, dua metode ini akan di gunakan pada studi kasus di centra gadai jogja dan untuk melihat hasil kelayakan dan kesesuaian system terhadap taksiran kelayakan dari data transaksi nasabah sebelumnya
PERBANDINGAN METODE FUZZY MAMDANI , SUGENO DAN METODE AHP UNTUK PREDIKSI PEMBERIAN PEMILIHAN STOCKIST KLINIK THERAPY BANYU URIP arifiyanto hadinegoro
Information System Journal Vol. 4 No. 1 (2021): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2021v4i1.562

Abstract

Stokist merupakan seseorang yang melakukan penjualan dan penawaran barang tertentu, setiap perusahaan pasti memilliki stockist nya masing , dimana setiap stockist bertugas untukmmelakukan penawan dan penjualan terhadap klien yangbersangkutan, beberapa perusahaan selalu memberikan penghargaan terhadap karayawan nya, salah satu nya stockist, parameter nya memiliki beberapa bobot tertentu sehingga perlu metode yang tepat untuk memberikan reward terhadap karyawan, saat ini penggunaan system bisa di jadikan alat untuk mengambil keputusan , beberapa metode yang biasa di guanakan adalah AHP dan fuzzy , metode ini memiliki kekurangan dan kelebihan masing masing sehingga cukup menarik jika dua metode ini di gunakan pada kasus yang sama, Membandingkan AHP dengan salah satu metode Fuzzy mamdani diharapkan untuk menampilkan berbandingan yang dalam bentuk angka apakah memiliki konsistensi yang sama dan tidak, peneltian ini bukan untuk mencari metode terbaik namun mencari metode paling sesuai terhdap kasus yang di hadapi.
Deteksi Kemiripan Abstraksi Tugas Akhir Diploma Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta dengan Algoritma Rabin Karp Siti Fatonah; Arifiyanto Hadinegoro; Anggit Dwi Hartanto
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 7, No 1 (2020): Februari 2020
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (332.853 KB) | DOI: 10.30865/jurikom.v7i1.1927

Abstract

The practice of plagiarism in writing is quite common, both public and academic. Plagiarism is an act of abuse, theft, deprivation, publishing, statement, or declaring itself as a thought, idea, writing, or creation that actually belongs to someone else. For manual checking, whether a work is categorized as a work of plagiarism or a book is definitely a long time. Therefore, an application is needed that can detect the level of originality of a work more effectively, efficiently, and accountably. The application process is to find the basic words in the final assignment abstraction with the steaming method being tested. After obtaining the basic words of each word, formed gram and searched for hash values using the Rabin Karp algorithm. The final assignment abstraction hash value will be tested compared to the Final Task abstraction value in the database. It is expected to find out how much the level of plagiarism abstraction with the final task testing mechanism looking for presentation of final assignment similarity abstraction value compared to the final assignment abortion of the database and the comparison results in percent form, stored in the database and displayed in the system sequentially from the total presentation similarity of the biggest to the smallest.
MEDIA PEMBELAJARAN AKSARA JAWA INTERAKTIF MENGGUNAKAN TEXT RECOGNITION arifiyanto hadinegoro; Muhamad Sysah Reza
Jurnal Explore Vol 12, No 2 (2022): JULI
Publisher : Universitas Teknologi Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/explore.v12i2.599

Abstract

Pada masa ini, perkembangan teknologi meningkat sangat pesat khususnya teknologi digital. Teknologi sangat berperan penting dalam bidang pendidikan. Aksara Jawa atau Bahasa Jawa termasuk salah satu pembelajaran yang ada pada pendidikan sekolah di pulau Jawa khususnya Jawa Tengah dan Jawa Timur. Pada masa pandemic saat ini, metode pembelajaran Aksara Jawa dirasa masih kurang efektif. Di karenakan berkurangnya interaksi antara guru dan siswa. Menjadikan pembelajaran Aksara Jawa menjadi sulit. Salah satu solusi dari masalah tersebut adalah penerapan teknologi agar media pembelajarannya menjadi lebih interaktif dan menarik, salah satu metode yang bisa di terapkan adalah Text Recognition. Penerapan teknologi dalam aplikasi ini akan membantu siswa mempelajari serta menulis Aksara Jawa dengancara mencoba langsung pada aplikasinya langsung menguji kemampuannya. Media pembelajaran di terapkan pada 30 siswa kelas VI SDN Ngemplak sleman. Dari hasil pengujian yang pada penelitian ini di dapatkan setelah menggunakan Aplikasi Pembelajaran Aksara Jawa, nilai rata-rata siswa pada test awal dan akhir naik sebesar 20,68% dan nilai median naik sebesar 40% dengan total 30 siswa yang mengikuti test ini
Teknik Pengenalan Wajah Menggunakan Model Ekstraksi Fitur Citra Digital Nazaruddin Ahmad; Arifiyanto Hadinegoro
Journal of Practical Computer Science Vol. 2 No. 2 (2022): November 2022
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37366/jpcs.v2i2.1465

Abstract

The use of information technology has been widely encountered in our daily life. Not only to process data, to record tools but also to identify and recognize human characteristics. This is called biometric technology. This technology identifies the unique and permanent parts of the human body such as fingerprints, eyes, and the shape of the human face. To identify and recognize human faces, use facial image processing and analysis, such as determining the component regions of the human face and their characteristics. Splitting the face image into facial components, then extracting it into the features of the eyes, nose, mouth, and chin. The distance between each component is measured, then combined with other features to form facial semantics. The face can be categorized into the T Zone which consists of the forehead, eyes, nose and mouth. Eyes, nose, and mouth are the most unique facial components for facial recognition because they have unique facial recognition features. For the distance of the eye and mouth triangle feature, J1 – J3 shows that there are 140 unique data with the percentage value is 93.33%. The feature distance J4 – J6 also shows that there are 126 unique face images with a percentage value of 85%. Keyword: face image, eiginfaces, image extraction, face recognition.
PERFORMANCE ANALYSIS RESNET50 AND INCEPTIONV3 MODELS FOR CAPTION IMAGE GENERATOR Hasif Priyambudi; Arifiyanto Hadinegoro
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 9, No 3 (2023): Juni 2023
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v9i3.2277

Abstract

Abstract: Generating caption image automatically is one of the challenges in computer vision. This field can be very helpful in many ways, for example search engines. Currently there are many image classification algorithms that we can use to create a caption image model. In this article, we will compare performance between the Resnet50 and InceptionV3 models for text images. We will use 2000 (1800 train & 200 validation) image data and each image has 5 example captions to train the model. After the model is successfully created, we evaluate the model using 100 images and each image has 5 examples of additional captions that are not used in the training and validation process. The result of this research is that the InceptionV3 model is better than Resnet50. BLEU-1 is 0.53, BLEU-2 is 0.35, BLEU-3 is 0.18, BLEU-4 is 0.09, and METEOR is 0.35 for InceptionV3 model. While Resnet50 model has a value of BLEU-1 is 0.51, BLEU-2 is 0.31, BLEU-3 is 0.16, BLEU-4 is 0.06, and METEOR is 0.33.            Keywords: caption image; inceptionv3; LSTM; resnet50  Abstrak: Membuat gambar teks secara otomatis adalah salah satu tantangan dalam computer vision. Bidang ini bisa sangat membantu dalam banyak hal, misalnya mesin pencari. Saat ini banyak sekali algoritma klasifikasi citra yang dapat kita gunakan untuk membuat model teks citra. Pada artikel ini, kami akan membandingkan performa antara model Resnet50 dan InceptionV3 untuk gambar teks. Kami akan menggunakan 2000 (1800 train & 200 validation) data gambar dan setiap gambar memiliki 5 contoh caption untuk melatih model. Setelah model berhasil dibuat, kami mengevaluasi model menggunakan 100 gambar dan setiap gambar memiliki 5 contoh caption tambahan yang tidak digunakan dalam proses training dan validation. Hasil dari penelitian ini adalah model InceptionV3 lebih baik dibandingkan dengan Resnet50. BLEU-1 0.53, BLEU-2 0.35, BLEU-3 0.18, BLEU-4 0.09, dan METEOR 0.35 untuk model InceptionV3. Sedangkan model Resnet50 memiliki nilai BLEU-1 0.51, BLEU-2 0.31, BLEU-3 0.16, BLEU-4 0.06, dan METEOR 0.33. Kata kunci: caption image; inceptionv3; LSTM; resnet50
PENGENALAN WAJAH UNTUK MEMPERCEPAT PROSES PEMILIHAN UMUM: STUDI KASUS IMPLEMENTASI METODE HOG DAN CNN PADA SISTEM EVOTING Arya Yudistira; Arifiyanto Hadinegoro; Nazaruddin Ahmad; Arif Akbarul Huda
Information System Journal Vol. 6 No. 01 (2023): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2023v6i01.1158

Abstract

Cara pemilihan umum, baik dalam aspek teknis maupun pelaksanaannya, masih mengandalkan metode manual yang dianggap lambat dan rumit. Hal ini disebabkan oleh kebutuhan pemilih untuk membawa undangan fisik, yang memaksa panitia pemilu untuk memverifikasi data secara individu. Oleh karena itu, penulis mengusulkan penggunaan metode pemilihan umum elektronik (E-Voting) yang menggunakan pengenalan wajah (face recognition). Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan Histogram oriented gradient (HoG) dan Convolutional Neural Network (CNN). Sampel penelitian terdiri dari 32 relawan. Proses pengujian dilakukan melalui simulasi untuk membandingkan waktu yang diperlukan antara metode manual dan metode E-Voting yang menerapkan HoG dan CNN. Hasil pengujian simulasi menunjukkan bahwa rata-rata waktu yang dibutuhkan oleh metode manual adalah 41.03 detik, sementara rata-rata waktu yang dibutuhkan oleh metode pengenalan wajah adalah 22.13 detik. Berdasarkan angka tersebut, sistem E-Voting yang menerapkan pengenalan wajah berhasil mempercepat proses pemilihan sebesar 46.06%.
Media Pembelajaran Aksara Jawa Interaktif Menggunakan Text Recognition Arifiyanto Hadinegoro; Muhamad Syah Reza
Explore Vol 12 No 2 (2022): Juli 2022
Publisher : Universitas Teknologi Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/ex.v12i2.79

Abstract

Pada masa ini, perkembangan teknologi meningkat sangat pesat khususnya teknologi digital. Teknologi sangat berperan penting dalam bidang pendidikan. Aksara Jawa atau Bahasa Jawatermasuk salah satu pembelajaran yang ada pada pendidikan sekolah di pulau Jawa khususnya Jawa Tengah dan Jawa Timur. Pada masa pandemic saat ini, metode pembelajaran Aksara Jawa dirasa masih kurang efektif. Di karenakan berkurangnya interaksi antara guru dan siswa. Menjadikan pembelajaran Aksara Jawa menjadi sulit. Salah satu solusi dari masalah tersebut adalah penerapan teknologi agar media pembelajarannya menjadi lebih interaktif dan menarik, salah satu metode yang bisa di terapkan adalah Text Recognition. Penerapan teknologi dalam aplikasi ini akan membantu siswa mempelajari serta menulis Aksara Jawa dengancara mencoba langsung pada aplikasinya langsung menguji kemampuannya. Media pembelajaran di terapkan pada 30 siswa kelas VI SDN Ngemplak sleman. Dari hasil pengujian yang pada penelitian ini di dapatkan setelah menggunakan Aplikasi Pembelajaran Aksara Jawa, nilai rata-rata siswa pada test awal dan akhir naik sebesar 20,68% dan nilai median naik sebesar 40% dengan total 30 siswa yang mengikuti test ini.
Design and development of child monitoring track bag using arduino Arifiyanto Hadinegoro; Faris Fathahillah Herman; Subektiningsih Subektiningsih; Nazaruddin Ahmad
VOLT : Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro Vol 9, No 1 (2024): April 2024
Publisher : Department of Electrical Engineering Education, Faculty of Teacher Training and Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30870/volt.v9i1.24820

Abstract

This research aims to design and develop a smart bag system for monitoring children using GPS modules, SIM800L modules, and Arduino as hardware components. The main benefit of this system is its capacity to be immediately and instantly monitored through the website, enabling parents to oversee their children effectively. The study employed an experimental method that utilized a literature approach to build the hardware features and websites of a GPS tracker-based track bag monitoring container. After conducting 10 functioning tests, the gadget performed effectively. Tests are conducted both indoors and outdoors, and the findings can accurately determine the position and display the coordinates. The tool demonstrates good accuracy at a range of 8 meters during indoor testing, while outside testing reveals its maximum accuracy at a distance of 21 meters. The utilization of trackers is effectively accomplished through bags, however, this approach may not be appropriate for those with specific requirements and the elderly. 
Co-Authors Anggit Dwi Hartanto Arif Akbarul Huda Arya Yudistira Fajarudin, Rohmad Faris Fathahillah Herman Hasif Priyambudi Hendrawan, Mohammad Yan Fikri Ikramillah, Syauqi Khairan AR Muhamad Syah Reza Muhamad Sysah Reza Nazaruddin Ahmad Rizaldilhi, Dicky Andhika Siti Fatonah Subektiningsih Subektiningsih