Dr. Andreas Parama Wijaya

Email	:	a.p.wijaya@unpar.ac.id
Jabatan Struktural	:	Lektor
Pendidikan	:	Ph.D. in Applied Mathematics (2017) di University of Twente, The Netherlands M.Si in Mathematics (2011) di Institut Teknologi Bandung (ITB), Indonesia S.Si in Mathematics (2009) di Universitas Katolik Parahyangan, Indonesia

Minat Penelitian

1. Deep learning
2. Reinforcement learning
3. Image, audio, and video processing

Penelitian Terkini

1. Penjadwalan dengan Reinforcement Learning
2. Penentuan kedalaman dasar laut kasus data sintetis dengan deep learning
3. Penentuan kedalaman dasar laut dari citra radar

Publikasi Terpilih

1. Nearshore Bathymetry Estimation Based on Image Feature of X-Band Marine Radar
   N Subasita, TWL Putra, HL Hariyanto, M Wahab, AB Ashidiqi, …
   ISOPE International Ocean and Polar Engineering Conference, ISOPE-I-22-460
2. Dynamic Averaging Method to Determine Bathymetry Profile from Radar Images
   AP Wijaya, IA Jabbar
   ISOPE International Ocean and Polar Engineering Conference, ISOPE-I-20-3273
3. High waves in Draupner seas—Part 2: Observation and prediction from synthetic radar images
   E Van Groesen, AP Wijaya
   Journal of Ocean Engineering and Marine Energy 3 (4), 325-332

Topik Skripsi yang Ditawarkan

1. Aplikasi reinforcement learning
2. Deep learning untuk penyelesaian maju dan masalah invers persamaan diferensial
3. Deep learning untuk pemrosesan citra dan video
4. Pemberian teks otomatis pada citra
5. Pengolahan data teks atau data suara dengan encoder dan decoder

Judul Skripsi yang Pernah Dibimbing

1. Analisis Sentimen pada Komentar Video Bincang-bincang Bacapres Indonesia 2024 dengan Metode LSTM dan BilLSTM
2. Prediksi Multi Periode Dengan Data Deret Waktu Variabel Ganda Menggunakan Metode Long Short-Term Memory
3. Prediksi Harga Saham BCA dengan Menggunakan Metode Long Short-Term Memory dan Bidirectional Long Short-Term Memory
4. Estimasi Parameter Model Susceptible-Infected-Recovered-Deceased dengan Physics-Informed Neural Network
5. Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan metode Haar Cascade dan Local Binary Pattern Histogram untuk Presensi
6. Analisis Segmentasi Pelanggan dengan Metode K-means dan Self-Organizing Maps
7. Membangun Mesin Pembelajar untuk Pengenalan Bahasa Isyarat Menggunakan Long Short-Term Memory

Publikasi