Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.882
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurnal Pelita Pengabdian SAINTEK
Sunge, Aswan Supriyadi
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Tingkat Kepositifan Pengidap Penyakit Jantung Dengan Pendekatan Algoritma SVM Berbasis Both Kernel (Linear Dan Polynomial) Aji, Prasetyo Wicaksono; Fatchan , Muhammad; Sunge, Aswan Supriyadi
Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 5 No 2 (2023): November
Publisher : Universitas Muhadi Setiabudi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46772/intech.v5i2.1338

Abstract

Penyakit jantung adalah kondisi dengan angka kematian yang signifikan, menyebabkan sekitar 12 juta kematian setiap tahun di seluruh dunia. Fakta ini menunjukkan pentingnya mendeteksi penyakit jantung pada tahap awal. Namun, diagnosa penyakit ini menjadi sebuah tantangan yang berat karena adanya hubungan yang rumit antara karakteristik penyakit jantung. Oleh karena itu, pemahaman mengenai atribut kunci yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan atau klasifikasi penyakit jantung memiliki makna yang sangat penting. Dalam penelitian ini, Mesin Vektor Dukungan (SVM) digunakan sebagai alat Penelitian dengan berpusat pada penilaian penyakit jantung berdasarkan kondisi kesehatan pasien. Data medis digunakan sebagai variabel prediksi utama dalam penelitian ini. Hasil prediksi akan menetapkan penilaian 1 jika terdapat indikasi penyakit jantung pada pasien, dan sebaliknya, akan memberikan penilaian 0 jika tidak ada penyakit jantung yang terdeteksi. Proses pelatihan model SVM ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python.
Pengenalan dan Pembelajaran Algoritma Pemograman Python Pada SMK Hijau Muda Karangraharja Sunge, Aswan Supriyadi; Suprapto, Suprapto; Wiyanto, Tri Ngudi; Prasetyo, Sutrisno Aji
Jurnal Pelita Pengabdian Vol. 2 No. 1 (2024): Januari
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37366/jpp.v2i1.3196

Abstract

Tujuan pembelajaran pemrograman adalah pemecahan masalah, berpikir logis dan sistematis. Ini membantu meningkatkan keterampilan mencari solusi dalam hal ini membantu dalam banyak aspek kehidupan, terutama membangun kreativitas dan kemandirian, berpikir kreatif dan menciptakan sesuatu yang baru. Khususnya bagi siswa jurusan yang berhubungan komputer perlu mempelajari dan mengenal bahasa pemrograman salah satu bahasa pemrograman yang saat ini sedang naik daun adalah Python, ini memang bukan yang baru namun tidak semua orang mengetahui bahasa pemrograman ini. Terutama di negara berkembang, Machine Learning semakin banyak digunakan untuk menyederhanakan masalah manusia, oleh karena itu, siswa memahami bahasa pemrograman, struktur dan fungsinya, serta lebih mungkin untuk dapat menggunakannya dalam masyarakat dan dunia kerja.
Menggairahkan Ruang Kelas: Menciptakan Pembelajaran Yang Menarik Dengan Adobe Flash Di Sdn Sukamanah 01 Sukatani Kabupaten Bekasi Sunge, Aswan Supriyadi; Suprapto, Suprapto; Edora, Edora; Prasetyo, Sutrisno Aji
Jurnal Pelita Pengabdian Vol. 2 No. 2 (2024): Juli 2024
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37366/jpp.v2i2.4802

Abstract

Pendidikan merupakan hal utama dalam membentuk suatu negara, namun didukung dengan Pendidikan beserta infrastruktur yang sangat memadai. Jika semua komponen sudah terpenuhi tergantung dari motivasi dan minat belajar oleh siswa-siswa agar ingin belajar ilmu baru, dikarenakan ilmu yang dapat membosankan dan cara lama yang akibatnya sulit menerima ilmu dari pendidik. Animasi salah satu pembelajaran yang membuat semangat dan begitu cepat menerima ilmu baru, dengan cara tersebut maka pembelajaran animasi menjadi modal berharga agar siswa-siswa mau tetap belajar dan mengembangkan hasil berbentuk animasi.
Perbandingan Model Klasifikasi Tuned dan Untuned Dalam Prediksi Penyakit Jantung Sunge, Aswan Supriyadi; Tedi Kurniadi, Nanang; Zahrotul Kamalia, Antika; Naya, Candra; Afriantoro, Irfan; Suwarno, Agus
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 1 (2024): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 3 - Januari 2024
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

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

Abstract

Penyakit jantung merupakan salah satu penyakit yang mematikan, biarpun bisa dicegah namun sulit untuk diprediksi, maka dari itu dibutuhkan suatu model prediksi jantung dengan penggunaan Machine Learning dengan metode Classifier dengan model Random Forest dan Decision Tree lalu hasilnya divalidasi kembali agar bisa membandingkan hasilnya dengan (Tuned) atau tanpa (Untuned) dengan GridSearchCV. Hasil yang didapat bahwa model Random Foreset lebih tinggi dibanding Decision Tree, diharapkan dengan hasil penelitian bisa dijadikan pedoman dalam prediksi jantung dikemudian hari.
The Use of K-Means Algorithm Clustering in Grouping Life Expectancy (Case Study: Provinces in Indonesia) Nugraha, Dimas Reza; Zy, Ahmad Turmudi; Sunge, Aswan Supriyadi
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Vol. 6 No. 3 (2024): Articles Research Volume 6 Issue 3, July 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/cnahpc.v6i3.4171

Abstract

Life expectancy is defined as information that illustrates the age of the death of a population. Life expectancy is a general picture of the state of a region. If the infant mortality rate is high, then the life expectancy in the area is low. And vice versa, if the infant mortality rate is low, the life expectancy in the region is high. Life expectancy is also a benchmark for government actions in improving the welfare of society and the human development index. For this reason, it is necessary to group life expectancy data to make it easier to determine the provinces with high, middle, and low life expectancy. The results of cluster testing using the silhouette score method showed that two subjects had a low silhouette score level, which caused the cluster value to be less than optimal, namely East Java  & Gorontalo. The clustering results found that the cluster was divided into 3, namely cluster 1, with a high level of life expectancy consisting of 10 provinces, namely East Java, Riau, North Sulawesi, Bali, North Kalimantan, DKI Jakarta, West Java, Central Java, East Kalimantan and Special Region of Yogyakarta. Cluster 2 has a level of middle-life expectancy consisting of 18 provinces, namely Gorontalo, North Maluku, Central Sulawesi, South Kalimantan, North Sumatra, Bengkulu, West Sumatra, Central Kalimantan, Aceh, South Sumatra, Banten, Kep. Riau, South Sulawesi, Kep. Bangka Belitung, Lampung, West Kalimantan, Southeast Sulawesi and Jambi. Cluster 3, with a low level of life expectancy, consists of 6 provinces, namely West Sulawesi, Papua, Maluku, West Papua, West Nusa Tenggara, and East Nusa Tenggara.
Co-Authors Afriantoro, Irfan Agus Suwarno, Agus Aji, Prasetyo Wicaksono Edora, Edora Fatchan , Muhammad Naya, Candra Nugraha, Dimas Reza Prasetyo, Sutrisno Aji Suprapto Suprapto Tedi Kurniadi, Nanang Wiyanto, Tri Ngudi Zahrotul Kamalia, Antika Zy, Ahmad Turmudi