Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.983
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Jurnal Energi Dan Manufaktur Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Jurnal Eksplora Informatika Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, dan Aplikasinya (JTIKA ) Jurnal Informatika Polinema (JIP)
Rizal Adi Saputra
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mathematics

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
MACULAR EDEMA CLASSIFICATION USING SELF-ORGANIZING MAP AND GENERALIZED LEARNING VECTOR QUANTIZATION Rizal Adi Saputra; Yuwanda Purnamasari Pasrun; Amaliya Nurani Basyarah
Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Vol 7, No 2 (2014): Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information)
Publisher : Faculty of Computer Science - Universitas Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (294.548 KB) | DOI: 10.21609/jiki.v7i2.257

Abstract

Abstract Macular edema is a kind of human sight disease as a result of advanced stage of diabetic retinopathy. It affects the central vision of patients and in severe cases lead to blindness. However, it is still difficult to diagnose the grade of macular edema quickly and accurately even by the medical doctor's skill. This paper proposes a new method to classify fundus images of diabetics by combining Self-Organizing Maps (SOM) and Generalized Vector Quantization (GLVQ) that will produce optimal weight in grading macular edema disease class. The proposed method consists of two learning phases. In the first phase, SOM is used to obtain the optimal weight based on dataset and random weight input. The second phase, GLVQ is used as main method to train data based on optimal weight gained from SOM. Final weights from GLVQ are used in fundus image classification. Experimental result shows that the proposed method is good for classification, with accuracy, sensitivity, and specificity at 80%, 100%, and 60%, respectively.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI SEBARAN DISTRIBUSI KIS PROVINSI SULAWESI TENGGARA BERBASIS WEB Fahrul Ardian Nugroho; Dini Fadilah; Chintya Mawadhah Sumitro; Rizal Adi Saputra
JTIKA (Jurnal Teknik Informatika, Komputer dan Aplikasinya) Vol 4 No 2 (2022): September 2022
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/jtika.v4i2.210

Abstract

Information technology and telecommunications have promoted the development in all fields, including in the service sector, which now almost all have internet facilities. BPJS Health itself has developed various technology-based innovations to support the implementation of JKN-KIS Program. One of them is the design of an information system for KIS distribution in Southeast Sulawesi. The KIS distribution system is intended to make it easier for BPJS Health employees or parties to see the distribution of KIS in districts/cities in Southeast Sulawesi. In order to get the expected results of this research, the making of this system used the prototype method. The prototype method is a method where developers and customers can interact with each other during the system creation process. In the testing phase, the method used is Black Box Testing. Black Box Testing performs testing without detailed knowledge of the internal structure of the system or component being tested. As a result, this study proves that this system can reduce errors that can occur when distributing KIS to every area in Kendari City, help and make it easier for BPJS membership workers to see the distribution of healthy Indonesia card data, as well as it can directly update.
Komposit PLA (Poly Lactic Acid) untuk aplikasi biomaterial scaffold mampu terdegradasi Irza Sukmana; Rizal Adi Saputra; Shirley Savetlana
Jurnal Energi Dan Manufaktur Vol 15 No 1 (2022)
Publisher : Department of Mechanical Engineering, University of Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JEM.2022.v15.i01.p02

Abstract

Penggunaan alat Kesehatan atau biomaterial diindonesia mengalami peningkatan. Material untuk alat kesehatan dapat disebut dengan biomaterial suatu disiplin ilmu Teknik Material dan Metalurgi. Biomaterial mencakup ilmu kedokteran, ilmu dasar (biologi, kimia dan fisika) dan ilmu teknik (mesin, elektro dan material). Biomaterial dapat diartikan suatu material untuk membuat berbagai alat kesehatan dan berinteraksi dengan sistim biologi. Biomaterial banyak digunakan sebagai implan dan devices (surgical implants and devices) untuk memperbaiki (to repair), mengganti (to replace), mendukung (to support) dan atau mengembalikan (to restore) fungsi organ tubuh secara aman. Biomaterial dapat berupa implan permanen atau implan sementara berupa scaffold. Biomaterial pengganti (scaffold) bagi sel atau jaringan di sekitarnya untuk merangsang, tumbuh, dan membimbing regenerasi jaringan baru. Setelah perbaikan dan penyembuhan jaringan selesai kemudian scaffold terdegradasi in vivo secara klinis dan biomekanik, sehingga tidak memerlukan operasi kedua untuk pengangkatan, biomaterial biodegradable harus mendukung proses regenerasi dan perbaikan jaringan dengan dukungan mekanis dan tidak beracun. PLA merupakan biopolimer yang sering digunakan sebagai biomaterial selain dari sifat biodegradable dan biocompatible karena propertiesnya yang baik digunakan sebagai scaffold. Penggunaan PLA atau biokomposit PLA banyak diaplikasikan sebagai bahan pengganti sementara atau scaffold pada tissue engineering seperti skin, tendon, ligamen, cartilage, arteri, aorta dan lain-lain. Perkembangan teknologi dibidang disipilin ilmu teknik metalurgi, fisika-kimia, biologi dan medis. Penggunaan polimer khususnya PLA dan biokompositnya telah berkembang dibidang tissue engineering dan alat kesehatan, untuk implan hard tissue masih dalam proses pengembangan. Paper review penelitian bertujuan untuk memudahkan, mengembangkan dan memulai penelitian baru dan review hasil penelitian untuk dijadikan acuan sebagai bahan penelitian selanjutnya agar lebih baik.
Sistem Kendali Lampu Otomatis Multisensor Menggunakan Metode Fuzzy Logic Control Inferensi Sugeno Berbasis Mikrokontroler Andi Tenriawaru; Rizal Adi Saputra; Muhammad Yusril
Jurnal Eksplora Informatika Vol 13 No 1 (2023): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/eksplora.v13i1.812

Abstract

Pemborosan listrik sering disebabkan karena lupa mematikan lampu. Sakelar lampu rumah kebanyakan masih menggunakan sakelar manual yang terpasang pada masing-masing panel baik untuk mematikan maupun untuk menyalakan lampu. Jika rumah mempunyai daerah yang luas atau lantai bertingkat akan mengakibatkan kesulitan dan menghabiskan banyak waktu atau tenaga ketika akan menyalakan atau mematikan lampu, karena sakelarnya yang harus ditekan secara manual. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan sistem kendali lampu otomatis multisensor menggunakan metode fuzzy logic control inferensi Sugeno berbasis mikrokontroler. Penelitian ini menggunakan sensor Light Dependent Resistor (LDR) dan sensor ultrasonik. Sensor LDR digunakan untuk mendeteksi cahaya sekitar yang disimulasikan dengan cara mendekatkan dan menjauhkan sumber cahaya ke sensor LDR, sedangkan sensor ultrasonik digunakan untuk mendeteksi gerakan yang memasuki ruangan. Masukan dari sensor diproses oleh mikrokontroler menggunakan metode fuzzy Sugeno yang melalui proses fuzzyfikasi, aplikasi fungsi implikasi dan deffuzyfikasi. kemudian hasil pengolahan data akan menghasilkan lampu padam atau menyala. Pengujian dilakukan dengan cara memberikan intensitas cahaya yang berbeda-beda berdasarkan fungsi keanggotaan gelap, redup dan terang pada sensor LDR dan sensor ultrasonik melakukan gerakan berdasarkan fungsi keanggotaan dekat, sedang dan jauh yang telah dibuat. Dilakukan 90 percobaan terhadap rule yang telah dibuat dan diperoleh persentase keberhasilan 100%.
Identifikasi Jenis Daun Tanaman Obat Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dengan Model VGG16 SRI ADININGSI ERNI ALBAKIA; Rizal Adi Saputra
Jurnal Informatika Polinema Vol. 9 No. 4 (2023): Vol. 9 No. 4 (2023)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v9i4.1420

Abstract

Tanaman obat memiliki peran penting dalam pengobatan alami dan pengembangan obat-obatan baru. Klasifikasi jenis daun tanaman obat menjadi langkah penting dalam penelitian ini. Saya mengusulkan metode klasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan model VGG16 untuk mengenali jenis daun tanaman obat secara otomatis. Model VGG16 yang telah dilatih sebelumnya digunakan sebagai arsitektur dasar, dengan penyesuaian lapisan kustom yang sesuai. Pra-pemrosesan data dilakukan melalui augmentasi data, termasuk rotasi, pergeseran, dan pemotongan citra, untuk meningkatkan variasi data pelatihan. Dataset yang digunakan terdiri dari 10 jenis daun tanaman obat yang dikumpulkan secara eksklusif. Dari percobaan ini mendapatkan training akurasi 81,61% dan validasi akurasinya 90,74%. Pada uji data 50 citra daun mendapatkan hasil akurasi 92% dengan 46 data yang terklasifikasi dan 4 data citra yang salah terklasifikasi. Temuan ini menunjukkan adanya potensi penggunaan CNN dengan model VGG16 dalam identifikasi dan pemilihan tanaman obat secara efisien dalam bidang medis dan farmasi. Penelitian ini memberikan landasan untuk pengembangan lebih lanjut dalam penelitian tentang tanaman obat dan pemanfaatan teknologi pengenalan pola untuk tujuan pengobatan dan farmasi.
PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PENERIMAAN CALON PEGAWAI NEGERI SIPIL KEMENKUMHAM SULAWESI TENGGARA Abdul Fath Ramadhan; Rizal Adi Saputra; L.M. Fid Aksara
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer Volume 14 No 2, Januari Tahun 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24853/justit.14.2.133-138

Abstract

Penelitian ini menerapkan algoritma Decision Tree C4.5 dalam seleksi Calon Pegawai Negeri Sipil (CPNS) Kemenkumham Sulawesi Tenggara. Melibatkan Data Mining, metode ini memanfaatkan preprocessing data, pemilihan atribut, dan pengembangan model Decision Tree. Algoritma C4.5, dipilih karena kemudahan dan visualisasi, diaplikasikan pada data pelamar CPNS, termasuk SKD seperti TWK, TIU, dan TKP. Kontribusi utama adalah peningkatan efisiensi dan ketepatan seleksi CPNS, memastikan pegawai sesuai kebutuhan instansi. Visualisasi pohon keputusan dari C4.5 memberikan pemahaman yang lebih baik tentang faktor-faktor yang memengaruhi keputusan model.Kata Kunci: algoritma C4.5, Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia, Penerimaan CPNS, Pohon Keputusan, Sulawesi Tenggara
Co-Authors Abdul Fath Ramadhan Amaliya Nurani Basyarah Andi Tenriawaru Chintya Mawadhah Sumitro Dini Fadilah Fahrul Ardian Nugroho Irza Sukmana L.M. Fid Aksara Muhammad Yusril Shirley Savetlana SRI ADININGSI ERNI ALBAKIA Yuwanda Purnamasari Pasrun