Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

4.175

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Sistem dan Informatika Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Bina Insani ICT Journal SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan ILKOM Jurnal Ilmiah INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science NUSANTARA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JUTEKIN (Jurnal Manajemen Informatika) JURNAL SILOGISME : Kajian Ilmu Matematika dan Pembelajarannya Informatika : Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer FIBONACCI: Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika J-Dinamika: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Systematics Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) Scientific Journal of Informatics Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) RESLAJ: RELIGION EDUCATION SOCIAL LAA ROIBA JOURNAL Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya Jurnal Mahasiswa Ilmu Komputer Jurnal Matematika Integratif

Tesa Nur Padilah

Department Of Informatics, Universitas Singaperbangsa Karawang. Jl. H.S. Ronggowaluyo, Teluk Jambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361|Universitas Singaperbangsa Karawang

Author-ID : 2640859

Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 33 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4

Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Kesejahteraan Rakyat Berdasarkan Kecamatan di Kabupaten Karawang Dinda Fitriani; Tesa Nur Padilah; Betha Nurina Sari
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 17, No 2: Agustus 2021
Publisher : STMIK Banjarbaru

AbstrackTo make it easier for the government to implement policies related to people's welfare issues, it is necessary to know which areas have low levels of people's welfare, so that the government can prioritize the welfare of the people in that region. In this regard, it is necessary to classify the welfare of the people based on the existing area. This paper applies data mining techniques with the k-means algorithm in classifying people's welfare based on sub-district areas. The results of data processing with the help of tools Rstudio 4.0.5 obtained 3 clusters. Cluster 1 is a cluster with a high level of people's welfare, consisting of 7 sub-districts. Cluster 2 is a cluster with a moderate level of people's welfare, consisting of 8 sub-districts. Cluster 3 is a cluster with a low level of people's welfare, consisting of 7 sub-districts. In clustering with 3 clusters, the SSE value is 23,58788, and the accuracy rate is 72.9%.Keywords: People's Welfare, Data Mining, K-Means Clustering AbstrakUntuk mempermudah pemerintah mengimplementasikan kebijakan yang terkait dengan masalah kesejahteraan rakyat, perlu diketahui daerah mana saja yang memiliki tingkat kesejahteraan rakyat rendah, sehingga pemerintah dapat memprioritaskan kesejahteraan rakyat pada wilayah tersebut. Berkaitan dengan hal tersebut, perlu dilakukan pengelompokkan kesejahteraan rakyat berdasarkan wilayah yang ada. Paper ini menerapkan teknik data mining dengan algoritma k-means dalam pengelompokan kesejahteraan rakyat berdasarkan wilayah kecamatan. Hasil pengolahan data dengan bantuan tools Rstudio 4.0.5 diperoleh 3 cluster. Cluster 1 merupakan cluster dengan tingkat kesejahteraan rakyat tinggi, terdiri dari 7 kecamatan. Cluster 2 merupakan cluster dengan tingkat kesejahteraan rakyat sedang, terdiri dari 8 kecamatan. Cluster 3 merupakan cluster dengan tingkat kesejahteraan rakyat rendah, terdiri dari 7 kecamatan. Dalam melakukan clustering dengan 3 cluster diperoleh nilai SSE sebesar 23.58788, dan tingkat akurasi sebesar 72.9%.Kata kunci: Kesejahteraan Rakyat, Data Mining, K-Means Clustering

Clustering Fasilitas Kesehatan Berdasarkan Kecamatan Di Karawang Dengan Algoritma K-Means Bagus Muhammad Islami; Cepy Sukmayadi; Tesa Nur Padilah
Bahasa Indonesia Vol 8 No 1 (2021): Bina Insani ICT Journal (Juni) 2021
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani

Abstrak: Masalah kesehatan yang ada di dalam masyarakat terutama di negara- negara berkembang seperti Indonesia dipengaruhi oleh dua faktor yaitu aspek fisik dan aspek non fisik. Berdasarkan data yang diperoleh dari karawangkab.bps.go.id data dibagi menjadi 3 cluster yaitu sedikit, sedang dan terbanyak. Algoritma yang digunakan adalah K-Means cluster yang diimplementsikan menggunakan Microsoft Excel dan Rapidminer Studio. Hasil pengolahan data fasilitas kesehatan di karawang menghasilkan 3 cluster dengan cluster 1 yang mempunyai fasilitas kesehatan sedikit sebanyak 23 kecamatan, cluster 2 yang mempunyai fasilitas kesehatan sedang sebanyak 5 kecamatan dan cluster 3 yang mempunyai fasilitas kesehatan terbanyak terdapat 2 kecamatan. Kinerja yang dihasilkan dari algoritma K-means menghasilkan nilai Davies Boildin Index sebesar 0,109. Kata kunci: clustering, data mining, fasilitas kesehatan, K-Means. Abstract: Health problems that exist in society, especially in developing countries like Indonesia, are built by two factors, namely physical and non-physical aspects. Based on data obtained from karawangkab.bps.go.id the data is divided into 3 clusters, namely the least, medium and the most. The algorithm used is the K-Means cluster which is implemented using Microsoft Excel and Rapidminer Studio. The results of data processing of health facilities in Karawang produce 3 clusters with cluster 1 which has 23 sub-districts of health facilities, cluster 2 which has medium health facilities as many as 5 districts and cluster 3 which has the most health facilities in 2 districts. The performance resulting from the K-means algorithm results in a Davies Boildin Index value of 0.109. Keywords: clustering, data mining, health facilities, K-Means.

Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Karies Gigi pada Anak Usia Dini Menggunakan Metode Forward Chaining Heni Anggraeni; Ultach Enri; Tesa Nur Padilah
Reslaj : Religion Education Social Laa Roiba Journal Vol 4 No 5 (2022): RESLAJ: Religion Education Social Laa Roiba Journal
Publisher : LPPM Institut Nasional Laa Roiba Bogor

Dental caries is very common in Indonesian people. 56% of Indonesian people have problems with their teeth, this research started from problems that exist in the Indonesian community so that the idea emerged to create an expert system that can educate the public about dental diseases, especially dental caries. This research was conducted by building an information system regarding dental caries disease information and in it there is an expert system that can be used for consultation. The user system was built using the Forward Chaining method. The Forward Chaining method serves to look for uncertain rules based on the symptoms that arise in people who suffer from dental caries. This the results can be known whether the community suffers from dental caries disease or not. The results of the system testing carried out by the white and black box methods obtained system suitability based on the design requirements through the UML Diagram. Keywords: Forward Chaining, Dental Caries, System Expert

Penerapan K-Means Clustering pada Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) di Kabupaten Karawang Isy Karima Fauzia; Budi Arif Dermawan; Tesa Nur Padilah
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 15 No 1 (2020): Jurnal Sistem dan Informatika (JSI)
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/jsi.v15i1.350

Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) adalah penyakit yang menyerang pernapasan bawah dan pernapasan atas dapat mengakibatkan kematian. Menurut Badan Pusat Statistik Kabupaten Karawang pada tahun 2017 melaporkan 173.953 kasus ISPA dan meningkat menjadi 175.891 pada tahun 2018. Belum adanya perhatian khusus pada daerah tersebut yang menjadikan penyakit ini terus meningkat. Pada penelitian ini adalah clustering penyakit ISPA menggunakan algoritma K-Means dengan Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Di mana pada penelitian sebelumnya menyimpulkan bahwa teknik clustering yang paling optimal adalah metode K-Means karena hasilnya lebih akurat dalam pengelompokan data dan tidak menggunakan tahap CRISP-DM. Untuk itu diperlukannya clustering daerah penyebaran ISPA yang terbagi menjadi tiga cluster yaitu rendah, sedang, dan tinggi sehingga dapat membantu dalam pengambilan kebijakan terhadap penyakit ISPA oleh pemerintah Kabupaten Karawang. Hasilnya adalah tahun 2017 terdapat 30 anggota cluster rendah, 9 anggota cluster sedang, dan 11 anggota cluster tinggi. Tahun 2018 terdapat 33 anggota cluster rendah, 5 anggota cluster sedang, dan 12 anggota cluster tinggi. Tahun 2019 terdapat 20 anggota cluster rendah, 25 anggota cluster sedang, dan 5 anggota cluster tinggi. Evaluasi algoritma K-Means menggunakan SSE pada tahun 2017 yaitu 232.6133, 2018 yaitu 207.8584, dan tahun 2019 yaitu 260.3935.

Perbandingan pengukuran jarak Euclidean dan Gower pada klaster k-medoids Agil Aditya; Betha Nurina Sari; Tesa Nur Padilah
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Volume 9, Issue 1, Year 2021 (January 2021)
Publisher : Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jtsiskom.2020.13747

Klastering k-medoids menggunakan metode jarak untuk mencari dan mengelompokkan data yang memiliki kesamaan dan ketidaksamaan. Penentuan metode pengukuran jarak adalah hal yang penting karena mempengaruhi performa hasil klaster k-medoids. Beberapa kajian menyatakan bahwa metode Euclidean dan Gower bisa digunakan sebagai metode pengukuran pada klastering dengan data numerik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan performa hasil klastering k-medoids pada dataset numerik menggunakan metode Euclidean dan Gower. Penelitian ini menggunakan tujuh dataset numerik dan evaluasi hasil klastering menggunakan nilai Silhouette, Dunn, dan Connectivity. Metode jarak Euclidean unggul pada dua nilai evaluasi Silhouette dan Connectivity yang menunjukkan bahwa Euclidean memiliki struktur pengelompokan data yang baik, sedangkan Gower unggul pada satu nilai evaluasi Dunn yang menunjukkan Gower memiliki pemisah antar klaster yang baik dibanding Euclidean. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode Euclidean lebih unggul daripada metode Gower pada penerapan algoritma k-medoids dengan dataset bertipe numerik.

SOSIALISASI APLIKASI HEC (Hybrid Evaporative Cooler) DI SMK PGRI CIKAMPEK Reni Rahmadewi; Rizal Hanifi; Tesa Nur Padilah; Vita Efelina; Endah Purwanti; Sarah Dampang
SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Vol 5, No 1 (2021): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jpmb.v5i1.6305

ABSTRAK Aplikasi HEC atau yang disebut dengan Hybrid Evaporate Cooler, aplikasi ini dibuat menggunakan pengembangan operasi pada aplikasi android berbasis web yaitu MIT APP INVENTOR. Aplikasi yang diinstal pada smartphone/android untuk mengontrol alat HEC. Sosialisasi ini dilaksanakan di SMK PGRI Cikampek khususnya siswa jurusan RPL (Rekayasa Perangkat Lunak) sehingga siswa bisa mengetahui software MIT APP INVERTOR dan siswa diharapkan bisa membuat aplikasi secara mandiri. Setelah Aplikasi diinstal di android, siswa bisa menggunakan menu yang ada pada aplikasi HEC diantaranya adalah tombol go to screen 3, tombol back to screen 1, memilih perangkat bluetooth, menampilkan data kelembapan, pengiriman data ke database dengan media firebase web, input melalui suara, pemilihan input kecepatan ON/OFF. Siswa bisa memilih tombol menu yang diinginkan sesuai dengan menu yang ada pada aplikasi. Software MIT APP INVENTOR bisa terhubung dengan alat HEC dengan menyalakan Bluetooth pada android terlebih dahulu. Selain meng-edukasi secara teknologi, kami juga memberi memberikan pengetahuan bagaimana menginstall dan penggunaan aplikasi HEC pada android yaitu menggunakan software MIT APP Inventor. Kata-kata kunci: HEC (hybrid evaporative cooler); MIT APP inventor; bluetooth. ABSTRACTThe HEC application or what is called the Hybrid Evaporate Cooler, this application was created using the development of operations on a web-based android application, namely MIT APP INVENTOR. Application installed on smartphone/android to control HEC tools. This socialization was carried out at SMK PGRI Cikampek, especially students majoring in RPL (Software Engineering) so that students could know the MIT APP INVERTOR software and students were expected to be able to make applications independently. After the application is installed on android, students can use the menus in the HEC application including the go to screen 3 button, the back to screen 1 button, selecting a bluetooth device, displaying humidity data, sending data to the database using firebase web media, input via voice, ON/OFF speed input selection. Students can choose the desired menu button according to the menu in the application. The MIT APP INVENTOR software can connect with HEC devices by turning on Bluetooth on Android first. In addition to educating technology, we also provide knowledge on how to install and use the HEC application on Android, using the MIT APP Inventor software. Keywords: HEC (hybrid evaporative cooler); MIT APP inventor; bluetooth.

Pelatihan Google Apps for Education untuk Guru MTsN di Kabupaten Karawang Budi Arif Dermawan; Betha Nurina Sari; Tesa Nur Padilah
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 2, No 1 (2019): Januari 2019
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Dua MTsN yang jadi mitra pengabdian masayarakat ini belum terdaftar sebagai pengguna Google Application for Education (GAfE), sehingga belum maksimal menggunakan fasilitas Google Applications untuk kepentingan kegiatan sekolah, baik untuk administrasi sekolah, proses belajar mengajar di kelas, tugas sekolah, maupun kegiatan administrasi guru dan siswa. Pemanfaatan Google Applications walaupun bersifat gratis dan memiliki fasilitas yang sama dengan perangkat lunak berlisensi, bagi para guru merupakan hal baru yang masih asing dan sulit dimanfaatkan. Solusi yang ditawarkan berupa pelatihan Google Applications for Education di dua MTsN Karawang bagi para guru sehingga fasilitas gratis ini dapat dimanfaatkan secara maksimal.

Klasterisasi Angka Usia Muda Melek TIK Berdasarkan Algoritma K-Means Menurut jumlah Provinsi Indonesia Olivia Immanuela Massie; Tesa Nur Padilah
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 5, No 2 (2021): EDISI SEPTEMBER
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/j-sakti.v5i2.374

Advances in technology that can’t be separated from human life, making information easier to obtain. The results of a survey conducted by APJII on the penetration of internet users in 2018 based on age, stated that the use of the internet was dominated by young people. For this reason, it is hoped that in the future there will be improvements in numbers in the form of equitable use of ICT in all provinces in Indonesia. This research was conducted based on the clustering of young people who are ICT literate. The amount of data used is in accordance with the current number of Indonesian provinces, which are thirty-four provinces using the K-Means algorithm. The dataset in this study was obtained from the official government website https://.www.bps.go.id/ from 2017 to 2019. Clustering was carried out only to group provinces into two types of groups, which can later be used as evaluation material for the government in the framework of the equitable distribution of ICT in each province. The final result of this study is that there are twenty-five provinces that are included in cluster 1 and nine provinces are included in cluster group 2. Thus it is necessary to increase the ICT literacy rate for provincial clusters whose values are still lagging behind other provinces.

Extractive Text Summerization Pada Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Thalita Meisya Permata Aulia; Asep Jamaludin; Tesa Nur Padilah
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 5, No 2 (2021): EDISI SEPTEMBER
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/j-sakti.v5i2.371

According to the Program for International Student Assessment (PISA) for the 2018 survey of 61 countries that participated in PISA, the reading interest of the Indonesian people still received a low score of 358 out of an overall average score of 472. One of the consequences of low reading is the difficulty of understanding the content of reading, especially for long and many texts, so it will be easier to read the summary. With advances in text summarization technology can be done using text mining methods. text mining will retrieve information on big data from text-based documents, the summary process will take the main points of news or important sentences without changing the content of the reading or also called extraction techniques. To get maximum results, the weighting is done by extracting sentence features based on numerical data, quotations, sentence length, sentence position in paragraphs, and overall sentence position. The research methodology uses knowledge discovery in database (KDD) and modeling using support vector machine algorithms. Testing or evaluation using recall, precision and F-measure. The best research result is the scenario of comparison of test data and training data 7:3, using the Linear kernel, with accuracy 72,4%, precision 63,4%, recall 51,9%, and F-measure 57,1%.

Algoritma K-Medoids Untuk Clustering Penyakit Maag Di Kabupaten Karawang Siti Nurlaela; Aji Primajaya; Tesa Nur Padilah
I N F O R M A T I K A Vol 12, No 2 (2020): DESEMBER 2020
Publisher : STMIK DUMAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36723/juri.v12i2.234

Gastritis atau penyakit maag merupakan proses inflamasi atau gangguan kesehatan yang disebabkan oleh faktor iritasi dan infeksi pada mukosa dan submukosa lambung. Penyakit maag jika dibiarkan terus menerus akan merusak fungsi lambung serta dapat meningkatkan resiko kematian. Penyakit maag merupakan salah satu penyakit dengan kasus tinggi yang ada di Kabupaten Karawang. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengelompokkan daerah yang memiliki penyakit maag dengan tingkat tinggi dan rendah di Kabupaten. Clustering dapat dijadikan solusi untuk mengelompokkan daerah dengan tingkat penyakit maag tinggi atau rendah di Kabupaten Karawang. Algoritma yang digunakan yaitu KMedoids dengan pengukuran Euclidean Distance sehingga hasil yang didapatkan pada dataset Penyakit Maag Kabupaten Karawang Tahun 2017-2019 memiliki cluster optimal sebanyak 2 cluster, dimana cluster 1 dengan 35 daerah dan dikategorikan rendah, dan pada cluster 2 dengan 15 daerah yang dikategorikan tinggi, dan menghasilkan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,5561.

Co-Authors Ade Andri Hendriadi Agil Aditya Agus Sutiyana Andriani Nurian Anggito Wicaksono Anita Anita Anita Asep Jamaludin Ato Sugiharto Bagus Muhammad Islami Betha Nurina Sari Budi Arif Dermawan Cepy Sukmayadi Dinda Fitriani Dyah Ayu Wulandari E Haodudin Nurkifli Elsa Elvira Awal Endah Purwanti Fida Nafisah Giustin Fitria Nurul Husna Garno, Garno Heni Anggraeni Iip Supiyani Isy Karima Fauzia Jaman, Jajam Haerul Muhamad Nurhusaeni Muhammad Raihan Fais Sya' bani Najmudin Fauji Natcha Kwintarini Suparman Olivia Immanuela Massie Reni Rahmadewi Reza Zulfiqri Riza Ibnu Adam Rizal Hanifi Rizal Zulfikar Rahman Sandi Sandi Sarah Dampang Siti Nurlaela Thalita Meisya Permata Aulia Ulinnuha Latifa Ultach Enri Ultach Enri Utti Marina Rifanti Vita Efelina Widyaningrum, Ismi

Title

Found 33 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 33 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 33 Documents
Search