Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.266
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Pixel : Jurnal Ilmiah Komputer Grafis Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Jurnal Sarjana Teknik Informatika Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Technologia: Jurnal Ilmiah Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST)
Prajoko
Universitas Muhammadiyah Sukabumi
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering

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

Found 2 Documents
Search
Journal : Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur)

 1 
Diagnosis Of Sheep Animal Diseases Using Certainty Factor Algorithm Deni Alpiana; Prajoko Prajoko; Agung Pambudi
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 20, No 2 (2023): SEPTEMBER 2023
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/bit.v20i2.2506

Abstract

Kesehatan ternak domba merupakan faktor yang penting dalam beternak agar hasil ternak dapat diperoleh secara maksimal, untuk memperoleh kesehatan ternak tersebut diperlukan pengendalian penyakit yang tepat sedangkan pengendalian penyakit tersebut belum bisa dilakukan apabila penyakit yang diderita ternak domba belum diketahui atau terdiagnosis [1]. Berdasarkan informasi yang penulis peroleh dari lokasi penelitian, pengetahuan yang dimiliki peternak mengenai penyakit ternak domba masih kurang untuk melakukan diagnosis penyakit maupun pengendalian penyakit yang tepat serta peternak juga merasa kesulitan memperoleh bantuan dari pakar atau dokter hewan untuk mendiagnosis dan memberikan pengendalian penyakit terhadap ternak domba yang menderita penyakit dikarenakan profesi sebagai dokter hewan masih jarang dan belum tersedia di berbagai daerah terutama daerah yang jauh dari perkotaan. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pakar yang dapat membantu peternak dalam melakukan diagnosis penyakit dan memberikan saran yang tepat untuk melakukan pengendalian penyakit yang terdiagnosis berdasarkan pengetahuan pakar tanpa harus terlibat secara langsung dengan pakar. Penelitian ini menggunakan pengetahuan yang diperoleh dari pakar yaitu dokter hewan yang memiliki pengalaman dalam pengendalian penyakit ternak domba, kemudian diimplementasikan kedalam sistem pakar berbasis website untuk memecahkan masalah. Algoritma Certainty Factor digunakan dalam penelitian ini untuk mengukur tingkat keyakinan dalam mendiagnosis penyakit ternak domba dengan data sebanyak 12 penyakit dan 29 gejala yang diperoleh dari pakar. Hasil pengujian sistem menggunakan white box dan black box testing menunjukan bahwa sistem pakar yang dibuat tersebut mampu memperoleh hasil perhitungan dari penyakit yang terdiagnosis dengan hasil perhitungan sebesar 87.232% terdiagnosis penyakit helminthiasis, serta berbagai fungsionalitas pada aplikasi yang dibuat telah berfungsi dengan baik.
Classification Of the Effectiveness of Sukabumi Relocation Food Center Policy Using the Naïve Bayes Classifier Algorithm M. Elki Ismuhamdan; Prajoko Prajoko; Winda Apriandari
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol 20, No 2 (2023): SEPTEMBER 2023
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/bit.v20i2.2459

Abstract

The program that is being discussed in Sukabumi City is the construction and arrangement of Jalan Ir. H. Juanda or “Dago” as a hawker center for the City of Sukabumi accompanied by a policy of relocating street vendors to Jalan Dewi Sartika. The effectiveness of this policy is still questionable because it has an unfavorable impact and creates polemics for various parties and there is no research that measures the efficiency and effectiveness of implementing the street vendor relocation policy. This research was conducted to classify and measure the effectiveness of the relocation policy for hawker centers in Sukabumi City based on the classification of the opinions of the people of Sukabumi City and traders in the relocation area by creating a system that can measure the effectiveness of the policy using the Naïve Bayes Classifier algorithm with the Knowledge Discovery in Database research method. The Naïve Bayes Classifier algorithm is a data mining algorithm that applies Bayes's Theorem [1]. The final result of this research is that from 368 opinion data, 52.45% or 193 opinions are classified as "Effective" and 47.55% or 175 opinions are classified as "Ineffective" with an accuracy value of 97.02%. The policy of relocating hawker centers in Sukabumi City can be concluded as Effective, because the Effective value is greater than the Ineffective value even though it has a very thin difference in value with a very high accuracy value
Co-Authors Agung Pambudi Agung Prakarsa Asril Adi Sunarto Asriyanik Asriyanik Ayudita Puspitasari Deni Alpiana Didik Indrayana Diyo Sukma Pradana Fahrizal Fahrizal George Pri Hartawan Iwan Rizal Setiawan Laksono Trisnantoro Larasati Mayan Pramesti Lelah Lelah M. Elki Ismuhamdan Mohamad Firdaus Herdiansah Muhammad Gelar Andhika Narti fitrianti Raka Erlana Restu Shafira Widdy Arfiansyah Winda Apriandari