Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SISFOTENIKA Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology JISICOM (Journal of Information System, Infomatics and Computing) Technologia: Jurnal Ilmiah Jurnal Infortech Jurnal Insan Jurnal Pengabdian Kreatif Cemerlang Indonesia
Rachman Komarudin
Universitas Nusa Mandiri
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Social Sciences

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
Skin Cancer Classification Using Random Forest Algorithm Nurul Khasanah; Rachman Komarudin; Nurul Afni; Yana Iqbal Maulana; Agus Salim
SISFOTENIKA Vol 11, No 2 (2021): SISFOTENIKA
Publisher : STMIK PONTIANAK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30700/jst.v11i2.1122

Abstract

Skin cancer is an excessive lump of skin tissue that affects the skin, has an irregular structure with cell differentiation at various levels in chromatin, nucleus and cytoplasm, is expansive, infiltrative to damage the surrounding tissue, and metastasizes through blood vessels and lymph vessels. Diagnosis of skin cancer by biopsy process is considered less effective because it costs a lot and can injure human skin as a sample. For that, we need a system for classification of skin cancer types that are effective and accurate. The application of machine learning has been widely used in the health sector. One of the machine learning methods is Random Forest. In this study, the histogram color feature extraction will be carried out, the hue moment shape extraction, and the haralick texture extraction. Furthermore, the image will be classified using the Random Forest algorithm. The best accuracy value obtained from the histogram feature extraction process and classification with Random Forest is 0.850822. The novelty of this research is the use of more diverse feature extraction and better accuracy results than previous studies. Future research is expected to use deep learning algorithms with CNN (Convolutional Neural Network) architecture to get better accuracy results and add application designs for the application of models that have been formed in the study so that they can be directly applied by the medical team.
Penerapan Metode Algoritma C4.5 Dalam Klasifikasi Diagnosa Penyakit Umum Menggunakan WEKA Rachman Komarudin; Puspa Vicenna Barulah Yudha; Yana Iqbal Maulana; Nurul Afni; Agus Salim; Irmawati Carolina
Bianglala Informatika Vol 9, No 2 (2021): Bianglala Informatika 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (858.874 KB) | DOI: 10.31294/bi.v9i2.11537

Abstract

Kurangnya pengetahuan terhadap penyakit seperti DBD,Tifus dan ISPA yang disebabkan oleh virus perlu adanya tindakan atau penanganan secara cepat. Algoritma C4.5 merupakan klasifikasi yang mendapatkan hasil pohon keputusan yang mudah diinpretasikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gejala-gejala penyakit yang disebabkan oleh virus seperti penyakit DBD (Demam Berdarah Dengue),Tifus dan ISPA (Infeksi Saluran Pernafasan Atas) menggunakan 4 parameter yaitu jenis kelamin,usia,keluhan dan suhu tubuh. Penelitian adalah mengklasifikasikan penyakit DBD,Tifus dan ISPA. Metode penelitian yang digunakan adalah data kuantitatif. Penelitian ini datanya didapat dari data sekunder. Metode yang digunakan yaitu Algoritma C4.5. Software yang dipakai untuk melihat hasil penelitian yang dibahas yaitu: software Weka 3.9. Hasil pembahasan pada software weka 3.9, tingkat akurasi data sebesar 64.2857 % atau 27 data dan dari tinggkat error sekitar 35.7134% atau 15 data. Dari data 42 jumlah kasus pasien puskesmas pujer kota bondowoso yang terkena penyakit seperti DBD, Tifus dan ISPA sehingga dapat disimpulkan bahwa yang di implementasikan kedalam software weka 3.9 dapat membantu puskesmas pujer dalam mandiagnosa penyakit umum.Lack of knowledge about diseases such as dengue fever, typhoid and ARI caused by viruses requires immediate action or treatment. The C4.5 algorithm is a classification that gets decision tree results that are easy to interpret. This study aims to determine the symptoms of diseases caused by viruses such as DHF (Dengue Hemorrhagic Fever), Typhus and ARI (Upper Respiratory Tract Infection) using 4 parameters, namely gender, age, complaints and body temperature. The research is to classify the diseases of DHF, Typhus and ARI. The research method used is quantitative data. This research data obtained from secondary data. The method used is the C4.5 algorithm. The software used to view the research results discussed are: Weka 3.9 software. The results of the discussion on the Weka 3.9 software, the data accuracy rate is 64.2857 % or 27 data and the error rate is around 35.7134% or 15 data. From the data of 42 cases of patients at Pujer Public Health Center in Bondowoso City who were affected by diseases such as DHF, Typhus and ISPA, it can be concluded that what is implemented into the Weka 3.9 software can help Pujer Health Center in diagnosing common diseases
Implementation Of Naive Bayes Method In Classification Of Prospective Kartu Keluarga Sejahtera Hendri Hendri; Rachman Komarudin; Dony Oscar; Agus Salim; Nurul Afni; Yana Iqbal Maulana
Journal of Information System, Informatics and Computing Vol 6 No 1 (2022): JISICOM: June 2022
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisicom.v6i1.821

Abstract

Kartu Keluarga Sejahtera is an assistance for underprivileged families that aims to help the poor, which is expected to ease the burden on society. Sumberjaya Village is one of the villages that has a total population of 73,631 people. The provisions in determining the status of Kartu Keluarga Sejahtera recipient are based on observations and interviews with the Head of the Sumberjaya Village Planning Affairs regarding the process of receiving Kartu Keluarga Sejahtera which is still not optimal in the data collection process so that there is still data Inaccurate in its acceptance, therefore it is necessary to conduct an assessment using the Naive Bayes method to give a classification to the process of receiving Kartu Keluarga Sejahtera, namely by determining age, gender, marital status, education, occupation, income, number of dependents, type of building and owner status. House. It is hoped that the data generated from this process can be used as material for evaluating the process of receiving / not receiving Kartu Keluarga Sejahtera.
Sistem Informasi Pelayanan Pengaduan (E-Hotline) Pada PT. Haakon Inti Perkasa Depok Mulyati Nur Asiyah; Rachman Komarudin
Jurnal INSAN: Journal of Information System Management Innovation Vol. 1 No. 2 (2021): Desember 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (754.847 KB) | DOI: 10.31294/jinsan.v1i2.652

Abstract

Sebuah Informasi menjadi kebutuhan yang sangat diperlukan seiring dengan kemajuan teknologi yang begitu pesat di zaman modern seperti pada ini. Hal ini akan dijadikan sebuah kebutuhan yang sangat mutlak di dalam persaingan kerja yang begitu pesat. Saat ini pelayanan keluhan atau pengaduan konsumen yang membeli rumah di pengembang properti PT. Haakon Inti Perkasa , belum ada sistem yang dapat memudahkan konsumen dalam menyampaikan keluhannya dan tidak ada nya sistem untuk menampung keluhan konusmen. Karena pada saat ini sistem yang berjalan masih manual yang menggunakan whatsapp dimana saking banyaknya keluhan yang masuk dari konsumen tidak tertampung sehingga menyebabkan miss komunikasi antar pengembang properti dan konsumen yang menyebabkan pengerjaan keluhan terhambat. Pencatatan juga masih manual , masih menggunakan google spreadsheet dimana staf hotline harus menginput keluahan – keluhan yang masuk dari konsumen agar bisa dilihat oleh tim konsutruksi yang selanjutnya di perbaiki keluhan – keluhan dari rumah yang masih belum beres, dan bukan hanya tim kontruksi ada tim legal untuk kepengurusan sertifikat, IMB yang telah selesai, proses maupun belum selesai. Kadang yang menyebabkan pengerjaan tersebut jadi terlambat karna kurangnya informasi yang kurang efesien. Sistem Informasi ini di rancangan menggunakan metode SLDC dengan model Waterfall (air terjun), karna tahapan demi tahapan dapat diselesaikan secara terurut dan terstruktur, dengan menggunakan Diagram UML sebagai analisa dan desain serta menggunakan bahasa pemograman Mysql, PHP, CSS, Javascript dan framework Codeigniter untuk sistem informasi berbasis web tersebut.
PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN METODE NAIVE BAYES nurul khasanah; Agus Salim; Nurul Afni; Rachman Komarudin; Yana Iqbal Maulana
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 13, No 3 (2022): Technologia (Juli)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v13i3.7312

Abstract

Perguruan tinggi memiliki kewajiban untuk menghasilkan lulusan yang kompeten. Hal tersebut dapat dinilai dari tingkat kelulusan mahasiswanya. Selain itu, lulus tepat waktu merupakan impian para mahasiswa. Mahasiswa tidak perlu membayar biaya kuliah lagi dan bisa bekerja lebih cepat. Tetapi kondisi di lapangan, mahasiswa belum tentu dapat menuntaskan masa studi tepat waktu. Banyak faktor yang menjadi pengaruh kelulusan mahasiswa terlambat, seperti status perkawinan mahasiswa, status mahasiswa (bekerja/tidak bekerja), tingkat pemahaman mahasiswa terhadap materi kuliah yang dapat dilihat dari IPK mahasiswa. Dari pemasalahan yang ada, perlu adanya sistem untuk memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa berdasarkan variabel-variabel yang ada. Dengan sistem yang dibuat diharapkan perguruan tinggi bisa membuat kebijakan sehingga mahasiswa dapat lulus tepat waktu. Penelitian ini menggunakan 379 data, dengan metode Naive bayes, dengan rincian data training 303 data dan data testing 76 data. Atribut yang digunakan nama, status mahasiswa, status perkawinan, IPS, IPK, dan status kelulusan. Dengan tahapan identifikasi masalah, pengumpulan data, data cleaning, data transformation (dibagi menjadi data training dan data tesing), klasifikasi dengan KNN, validasi, evaluasi dan hasil. Hasil penelitian yang diperoleh yaitu akurasi = 88,16%, precision = 93,62% dan recall = 88%, termasuk dalam kategori good classification.
Information System Program Design Of Panti Asuhan Nurul Afni; Agus Salim; Yana Iqbal Maulana; Ade Nugraha; Rachman Komarudin
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) Vol 6 No 2 (2022): JISICOM: December 2022
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisicom.v6i2.962

Abstract

The development of information systems at this time encourages every element to be more advanced, productive and make the best use of technology in order to get convenience, accuracy, efficiency, flexibility in every human activity. In order to keep pace with the development of this era, we need a system that can support all needs and all activities. A social institution that works to protect orphans and orphans which in practice has not yet been computerized. All administrative processes for foster children, guardians or recording donations and all forms of documentation are still done manually, so it is possible that an error occurred during the creation of foster child data, donation data or financial reports. Therefore, the researchers created an information system that can replace the manual system that is currently running. The result of this research is a web-based application using the Waterfall SDLC (Software Development Life Cycle) software development method. With this system, it is hoped that it can provide assistance to the orphanage management in processing all administrative data and donations.
Pengaruh Kepercayaan, Tampilan Dan Promosi Terhadap Keputusan Pemilihan Aplikasi Marketplace Muhammad Haiqal Setiawan; Rachman Komarudin; Desiana Nur Kholifah
Jurnal Infortech Vol 4, No 2 (2022): Desember 2022
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v4i2.13913

Abstract

Sudah banyak aplikasi marketplace yang ada di Indonesia saat ini, diantaranya adalah: Lazada, Shopee dan Tokopedia. Dengan banyaknya pilihan aplikasi marketplace yang beredar di Indonesia ini tentu saja para pengguna internet mempunyai aplikasi favoritnya masing-masing. Tingkat kepercayaan masyarakat tentu berbeda-beda pada tiap aplikasi. Keunikan visual dan tampilan (UI & UX) yang berbeda-beda pada tiap aplikasi juga menjadi daya tarik tersendiri. Promosi yang ditawarkan oleh tiap aplikasi juga menjadi faktor penting dalam masyarakat memilih aplikasi marketplace. Adapun tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah: (1) Mengetahui seberapa besar pengaruh kepercayaan masyarakat terhadap marketplace yang dipilih. (2) Mengetahui seberapa besar pengaruh tampilan (UI dan UX) pada marketplace terhadap keputusan masyarakat dalam memilih aplikasi. (3) Mengetahui seberapa besar pengaruh promosi yang dilakukan oleh aplikasi marketplace terhadap keputusan masyarakat dalam memilih aplikasi. (4) Mengetahui aplikasi apa yang paling banyak disukai. Penelitian ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Penentuan jumlah sampel pada penelitian ini menggunakan rumus Lemeshow (1997) dengan populasi tidak diketahui, dan didapatkan 100 sampel. Hasil dari penelitian ini berdasarkan jumlah normalisasi per kriteria, didapatkan faktor utama dalam keputusan pemilihan aplikasi marketplace adalah Kepercayaan sebesar 1,72, kedua adalah Tampilan sebesar 1,42 dan terakhir adalah Promosi sebesar 1,28. Perhitungan dari rangking akhir yang didapat dari 100 responden, Shopee menjadi aplikasi paling disukai berdasarkan 3 kriteria yaitu: Kepercayaan (58%), Tampilan (68%) dan Promosi (78%), mengalahkan Tokopedia dengan Kepercayaan (37%), Tampilan (29%) dan Promosi (19%), dan Lazada dengan Kepercayaan (5%), Tampilan (3%) dan Promosi (3%).
SENTIMENT ANALYSIS WITH A CASE STUDY OF PRACTICE CARD ON TWITTER SOCIAL MEDIA USING NAIVE BAYES METHOD Asthax Khuroh 1; Rachman Komarudin; Desiana Nur Kholifah
Techno Nusa Mandiri Vol 20 No 1 (2023): TECHNO Period of March 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/techno.v20i1.3709

Abstract

-In early March 2022, Indonesia experienced a coronavirus pandemic which caused COVID-19 to enter for the first time. Since then, all sectors have been affected by the COVID-19 pandemic, not only health, the economic sector has also been seriously affected by this pandemic. In overcoming employment problems, the government makes a policy of the Pre-Employment Card program. The Pre-Employment Card Program is one of the government's efforts to expand job opportunities and to increase competitiveness which later became one of the social assistance for the community to overcome the Covid-19 pandemic. The implementation of the Pre-Employment Card program received pros and cons from the community, one of which was on Twitter social media. The results of the sentiment analysis of the pre-employment card program are mostly positive. The test results show that the Naïve Bayes Classifier method is successful in classifying sentiment with the highest accuracy value of 96%, the highest precision value of 98%, and the highest recall value of 96%, and AUC of 96%.
Pelatihan Microsoft Office Dalam Membuat Surat Undangan Kegiatan Dan Rancangan Anggaran Untuk Pengurus Yayasan Kopia Raya Insani Desiana Nur Kholifah; Rachman Komarudin; Arief Rusman; Ganda Wijaya
Jurnal Pengabdian Kreatif Cemerlang Indonesia Vol 1 No 2 (2022): Periode November
Publisher : Yayasan Kreatif Cemerlang Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (874.588 KB)

Abstract

Perkembangan teknologi merupakan tantangan yang tak terbendung dalam kehidupan manusia. Dalam konteks ini, perkembangan teknologi harus dimaksimalkan secara cerdas, sehingga menjadi sarana bagi kita untuk mengembangkan potensi yang ada. Dalam pengembangan sumber daya manusia (SDM) perlu diupayakan kemandirian dan keunggulan, salah satunya adalah pengembangan sistem pendidikan dan pelatihan untuk mengembangkan keterampilan dan keahlian masyarakat. Yayasan Kopia Raya Insani yang fokus pada tiga pilar penting kehidupan masyarakat, yaitu: Keagamaan, pendidikan, serta sosial dan kemanusiaan. Masalah yang dihadapi oleh mitra yaitu masih minimnya pengetahuan tentang penggunaan perangkat lunak pengolah kata dan data, tidak maksimalnya penggunaan teknologi dalam proses pelaporan setiap kegiatan yang dilaksanakan oleh pengurus, masih minimnya kemampuan dalam mengoperasikan aplikasi berbasis komputer seperti Microsoft Office. Melalui pelatihan komputer ini diharapkan kemampuan manajemen Yayasan Kopia Raya Insani dapat ditingkatkan khususnya di bidang teknologi informasi, setiap orang dapat membuat laporan secara mandiri, yang dapat digunakan sebagai pilot project untuk pembahasan tugas hasil setiap pertemuan. Dan mampu menggunakan Microsoft Office untuk membuat laporan keuangan serta surat menyurat undangan kegiatan. Pada kesempatan kali ini, Dosen-Dosen dari Universitas Nusa Mandiri memberikan pelatihan kepada Pengurus Yayasan Kopia Raya Insani dalam penggunaan Microsoft Office dalam membuat surat undangan kegiatan dan rancangan anggaran sebagai pendukung kegiatan/ program kerja yang ada di yayasan tersebut. Dengan adanya kegiatan pelatihan tersebut, diharapkan dapat meningkatkan kemampuan para pengurus yayasan dalam menggunakan Microsoft Office. Sehingga dapat memudahkan seluruh kegiatan yang ada di yayasan tersebut.
LOGISTIC WAREHOUSE INVENTORY SYSTEM (CASE STUDY: RSUD PASAR MINGGU) Yana Iqbal Maulana; Nurul Afni; Agus Salim; Ali Haidir; Andika Bayu Hasta Yanto; Rachman Komarudin
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) Vol 7 No 1 (2023): JISICOM (June 2023)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisicom.v7i1.1103

Abstract

The hospital is an individual health service facility that provides inpatient and outpatient care, therefore quality service is a must and absolutely fulfilled by a hospital. One of the efforts to improve the quality of service to the community is to improve the performance of the hospital in a professional and independent manner. Hospitals provide quality and effective health services to provide the best value, so that they become the first choice for all people and companies. Because logistics is so important for hospitals, the existence of an information technology-based inventory system is needed to facilitate the recording and processing of transactions compared to manual way. The problems that exist in hospitals are when checking inventory, searching for files and goods takes a long time, Logistics request forms containing requests for logistics from a unit in the hospital, and searching for logistics reports so that work in the logistics warehouse becomes less effective. To expedite the process of entering and leaving goods, a computerized system is needed that can be used to record, store, and process data to make it easier to make inventory reports. The transition from a semi-manual data archiving system to a computerized system so that the processed data is safer and easier to reuse.
Co-Authors Ade Nugraha Agus Salim Ali Haidir Andika Bayu Hasta Yanto Arief Rusman Asthax Khuroh 1 Desiana Nur Kholifah Dony Oscar Ganda Wijaya Hendri Hendri Irmawati Carolina Kintan Candrawati Muhammad Haiqal Setiawan Mulyati Nur Asiyah Nurul Afni Nurul Khasanah Puspa Vicenna Barulah Yudha Yana Iqbal Maulana