Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

1.733

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Proceedings of KNASTIK JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Bina Darma Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika MDP Student Conference

Wijang Widhiarso

Universitas Multi Data Palembang

Author-ID : 4214114

Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2

Usulan Penggunaan Metode-Metode dalam Data Mining untuk Manajemen Risiko Bank Komersil di Indonesia Widhiarso, Wijang; Winarko, Edi
Proceedings of KNASTIK 2010
Publisher : Duta Wacana Christian University

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

Ada delapan (8) risiko yang di kelola dalam peraturan Bank Indonesia tentang pengelolaan resiko, yakni: risiko kredit, risiko pasar, risiko operasional, risiko likuiditas, risiko kepatuhan, risiko hukum, risiko strategi dan risiko reputasi. Dari hasil telaah terhadap literatur yang ada serta model yang diusulkan terlihat bahwa metode SVM dan Naive Bayes untuk analisis risiko kredit dianggap tepat karena metode ini memiliki kinerja yang lebih baik ketika bekerja dengan fitur-fitur multi dimensional dan berkelanjutan. Metode K-Means diiusulkan untuk menganalisis risiko pasar karena metodeÂ ini dianggap mampu menangani data multi dimensial yang besar dan sangat tergantung kepada parameter input. Metode Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) direkomendasiÂ khusus untuk menajemen risiko operasional terutama masalah kehilangan data baik dataÂ yang juga dikombinasi dengan opini dari pakar. Penggunaan metode Multi Classes Suport Vector Machines untuk risiko likuiditas karena metode ini mampu mengurangi jumlah indeks, menurunkan kompleksitas analisis saat mengelola risiko keuangan yang sumber datanya biasanya bersifat statistik, mampu meningkatkan efisiensi dan ketepatan prediksi. Untuk risiko hukum, risiko kepatuhan, risiko reputasi dan risiko stratejik penulis mengusulkan metode decision tree untuk mengelola ketiga risiko tersebut dengan data mining. Alasannya adalah bahwa decision tree memiliki profil operasional yang sederhana dan cocok dengan mekanisme struktur analisis risiko hukum.

Pemetaan Teknologi Informasi/Sistem Informasi untuk Mendukung Strategi Fungsional Perusahaan (Studi Kasus: Bisnis Jasa Gadai PT. XYZ) Wijang Widhiarso
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2006
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Penggunaan Teknologi Informasi/Sistem Informasi (TI/SI) telah memberikan nilai tambah kepada perusahaan yang muaranya keuntungan secara finansial. Pemilihan strategi yang tepat dengan dukungan TI/SI yang cocok adalah paradigma yang muncul pada saat strategi tersebut dirumuskan. Berkaca kepada fakta yang menyatakan bahwa hampir 70% proyek TI didunia gagal (Gartner: 2003), menyebabkan perusahaan harus berhati-hati dalam memilih teknologi yang tepat.Dalam tulisan ini penulis menggunakan tools berupa IT Balanced Score Card untuk memetakan strategi dan dukungan TI/SI yang ditinjau dari 4 (empat) sudut pandang: Business Contribution, User Prespective, Operational Excellence dan Future Orientation. Untuk memperoleh gambaran yang lebih jelas tentang strategi fungsional yang ada penulis menggunakan Value Chain Analisys Michael Porter. Tools Mc Farlan Strategic Grid dipakai untuk mengelompokan TI/SI untuk mendukung strategi yang di pakai kedalam 4 tipe yakni: (1) Strategic; (2) High potential; (3) Key operational; (4) Support.Kata kunci: IT Balanced Score Card, Value Chain Analysis, Mc Farlan Strategic Grid

EVALUASI KELAYAKAN NILAI DAN RESIKO BISNIS INVESTASI TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN METODE LOGIKA FUZZY Sri Hartati; Wijang Widhiarso
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2010
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Beragam metode yang dipergunakan untuk menganalisis kelayakan suatu investasi TI. Paper ini akanmenyajikan bagaimana melakukan analisis kelayakan investasi TI menggunakan metode information economicpada sisi business domain values and risks dengan memanfaatkan lima faktor penilaian yang ada di domain ini.Logika fuzzy dipakai untuk memodelkan setiap nilai input yang dimasukan ke dalam sistem. Hasilnyadiharapkan dapat membantu pembuat keputusan untuk menentukan kelayakan investasi TI.Kata kunci : Information economics, business domain values and risks, logika fuzzy.

Brain Tumor Classification Using Gray Level Co-occurrence Matrix and Convolutional Neural Network Wijang Widhiarso; Yohannes Yohannes; Cendy Prakarsah
IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems) Vol 8, No 2 (2018): October
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Image are objects that have many information. Gray Level Co-occurrence Matrix is one of many ways to extract information from image objects. Wherein, the extracted informations can be processed again using different methods, Gray Level Co-occurrence Matrix is use for clarifying brain tumor using Convolutional Neural Network. The scope in this research is to process the extracted information from Gray Level Co-occurrence Matrix to Convolutional Neural Network where it will processed as Deep Learning to measure the accuracy using four data combination from TI1, in the form of brain tumor data Meningioma, Glioma and Pituitary Tumor. Based on the implementation of this research, the classification result of Convolutional Neural Network shows that the contrast feature from Gray Level Co-occurrence Matrix can increase the accuracy level up to twenty percent than the other features. This extraction feature is also accelerate the classification process using Convolutional Neural Network.

Model Ward dan Peppard untuk Perencanaan Strategis Sistem Informasi Bisnis Hotel Wijang Widhiarso
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 8 No 1 (2021): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v8i1.813

Every business always initiated by an individual or group idea in the context of seeking benefits and profits. Meanwhile, strategy is a way to realize the ideas. This research aims to find and clarify the ideas of business owners in the form of a vision, mission, and other views related to XYZ Hotel. Hotel XYZ is a two-star hotel located in Palembang City where competition with economical hotel brands and digital disruption cannot be avoided at the time this research was made, so needs a business strategy and strategy IS / IT. Based on these ideas, the authors formulate an information system strategy by evaluating the achievement indicators of ideas, analyzing business environment and IS / IT analysis, and projecting existing IS / IT to achieve the idea of XYZ Hotel owner using Ward dan Peppard method.

CLASSIFICATION OF PNEUMONIA USING K-NEAREST NEIGHBOR METHOD WITH GLCM EXTRACTION Chandra Wijaya; Hafiz Irsyad; Wijang Widhiarso
Jurnal Algoritme Vol 1 No 1 (2020): Jurnal Algoritme
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Pneumonia is an inflammatory parenchymal disease caused by various microorganisms, including bacteria, micro bacteria, fungi, and viruses. This study used an X-ray to find out whether or not there was pneumonia. The objective of this study was to classify the X-ray results whether or not there was pneumonia in a fast and precise way through a program to produce good accuracy. The classification method used in this study were K-Nearest Neighbor (KNN) and Gray Level Co-Occurrence (GLCM) for the extraction method. There are several stages before being classified, namely cropping, resizing, contrast stretching, and thresholding. The results showed that the best accuracy per class was 66.20% for K = 5.

Pelatihan Pembuatan Soal Ujian Online dengan Memanfaatkan Google Form untuk Guru-Guru SMP Negeri 42 Palembang Wijang Widhiarso; Ahmad Farisi; Dafid Dafid
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Bina Darma Vol 1 No 1 (2021): Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Bina Darma
Publisher : DRPM-UBD

Pandemi Covid19 menjadi tantangan tersendiri di Indonesia dalam menyelenggarakan pendidikan daring. Sistem pembelajaran daring (dalam jaringan) merupakan sistem pembelajaran tanpa tatap muka secara langsung antara guru dan siswa tetapi dilakukan secara online yang menggunakan jaringan internet. Aktivitas-aktivitas yang dilakukan dalam pembelajaran daring diantaranya adalah kegiatan belajar mengajar dengan tatap muka online, pemanfaatan learning management system, hingga pelaksanaan ujian secara online. Pelaksanaan ujian online dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai media online, seperti memanfaatkan fitur-fitur ujian yang terdapat dalam Learning Management System (LMS) moodle, edmodo, schoology, dan lain-lain. Salah satu alternatif yang dapat digunakan sebagai media pelaksanaan ujian online yang dinilai cukup mudah dan tidak berbayar adalah dengan memanfaatkan Google Form. Kegiatan pengabdian masyarakat ini dilakukan dalam bentuk pelatihan pembuatan soal ujian online menggunakan Google Form bagi guru-guru SMP Negeri 42 Palembang. Berdasarkan kuesioner yang disebarkan setelah pelatihan dilaksanakan, materi yang disampaikan dalam pelatihan sangat sesuai dengan kebutuhan para peserta pelatihan dan berdampak pada keinginan para peserta untuk menerapkan pelatihan tersebut dalam bentuk pembuatan soal ujian online menggunakan Google Form pada pelaksanaan Ujian Tengah Semester (UTS).

Klasterisasi Topik Skripsi Informatika dengan Metode DBSCAN Zicola Vladimir VIky Khan; Derry Alamsyah; Wijang Widhiarso
Jurnal Algoritme Vol 3 No 1 (2022): Jurnal Algoritme
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/algoritme.v3i1.3337

This research analyzed 176 Palembang public universities’ students’ theses which were published in 2020. The data was analyzed by conducting text processing and extraction with TF-IDF feature by using two scenarios, the reduced feature value and the unreduced one, with SVD method. In each scenario, three metrics, cosine, euclidean, and, manhattan were used, which generated six scenarios in total. The result found that the best quality of cluster which was measured by silhouette coefficient comes from metric cosine and reducted by SVD with the silhouette coefficient value of 0.88382763, intracluster value of 0.08688583, and intercluster value of 0.74671096. Therefore, the cluster quality value of the reducted feature is the best among all metrics. In addition, the use of DBSCAN method showed a positive correlation between epsilon and intracluster with the value of 0.97669, and also showed a negative correlation between epsilon and silhouette with the value of 0.9789.

Klasifikasi Penyakit Mata Katarak Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur Inception V3 Ericco Andreas; Wijang Widhiarso
MDP Student Conference Vol 2 No 1 (2023): The 2nd MDP Student Conference 2023
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Penyakit mata menjadi salah satu penyakit yang sering ditemui di berbagai naegara di dunia terutama Indonesia. Salah satu pemeriksaan pada pasien yang mengalami atau terkena penyakit mata seperti penyakit mata katarak yaitu dengan cara mengambil gambar fundoscopy menggunakan alat direct opthalmoscope. Analisis mata katarak atau normal pada citra fundoscopy masih cukup sulit bagi tenaga kesehatan sehingga memerlukan metode ilmu komputer yang tepat. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi penyakit mata katarak berdasarkan citra gambar fundoscopy menggunakan Convolutional Neural Network dengan arsitektur InceptionV3. Dataset yang digunakan berasal dari cataract dataset yang memiliki 400 citra gambar fundoscopy. Dari dataset tersebut, terdapat 2 kelas yang diambil dan kemudian dari dataset ini dilakukan klasifikasi, yaitu cataract dan normal. Dataset dibagi masing-masing menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan rasio 70:30 dengan optimizer yang digunakan yaitu Adam. Berdasarkan hasil pengujian, hasil klasifikasi terbaik didapatkan dengan augmentasi data latih terlebih dahulu yang memiliki akurasi sebesar 100%.

Klasifikasi Ekspresi Wajah dengan Algoritma Support Vector Machine Edo Renaldo; Wijang Widhiarso
MDP Student Conference Vol 2 No 1 (2023): The 2nd MDP Student Conference 2023
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Ekspresi wajah adalah salah satu cara untuk menunjukkan emosi, dan orang sering salah mengartikan ekspresi tersebut. Emosi dapat memberikan wawasan tentang perilaku, keyakinan, dan sikap orang. Kategorisasi emosi dapat membantu untuk lebih memahami ekspresi emosi lintas individu, budaya, dan keadaan. Dibutuhkan sebuah alat yang dapat membantu mengklasifikasikan ekspresi wajah. Support Vector Machines adalah salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi ekspresi wajah menggunakan Matlab. Studi ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi, presisi dan recall sehingga ekspresi wajah dapat di klasifikasi dengan baik. Pada jurnal ini tercapai tingkat akurasi sebesar 75.97% dalam mengklasifikasi ekspresi wajah, sehingga Support Vector Machine baik untuk digunakan sebagai pengklasifikasi ekspresi wajah.

Co-Authors Ahmad Farisi Cendy Prakarsah Chandra Wijaya Dafid Dafid Derry Alamsyah Edi Winarko Edo Renaldo Ericco Andreas Ervina Patricia Arifin Hafiz Irsyad Kersen Kersen MUHAMMAD AKBAR SATRIAWAN Sri Hartati Vera Nofita Verren Oktaviana Yohannes Yohannes Zicola Vladimir VIky Khan

Title

Found 15 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 15 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 15 Documents
Search