Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

Analisis Perbandingan Metode TAM dan Metode UTAUT 2 dalam Mengukur Kesuksesan Penerapan SIMRS pada Rumah Sakit Wijaya Kusuma DKT Purwokerto Fiby Nur Afiana; Pungkas Subarkah; A. Kholil Hidayat
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol 19 No 1 (2019)
Publisher : LPPM Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (651.141 KB) | DOI: 10.30812/matrik.v19i1.432

Abstract

Guidelines regarding the development of health services by the community indirectly require the management and executors of health services to provide services in an optimal and professional manner. With the help of information systems, it is expected to help management to achieve improved health services. This study aims to analyze the success of the application of the Hospital Management Information System (SIMRS), especially the medical record information system applied at Wijaya Kusuma Hospital, DKT Purwokerto. The TAM and UTAUT 2 methods are used by several researchers to measure the success of the application of information systems based on the wishes of users / consumers in using information systems. The TAM method was developed to explain the behavior of information system users. Placing attitude factors and each user behavior with the construct. UTAUT 2 is a development of the previous method which aims to help companies / organizations to understand how the use of information technology in supporting company / organizational performance Comparison of the final results of both methods is done to determine the extent to which the success of information systems can be explained by the two analysis results. produced. The final result stated that a better method was used in the success of the hospital management information system at Wijaya Kusuma Hospital, DKT Purwokerto, namely the UTAUT 2 method because the UTAUT method was able to measure 2,109 while the TAM method only measured 1,782.
Analisa Rute Transjateng Rute Purwokerto – Purbalingga Dengan Algoritma Dijkstra Cindy Magnolia; Pungkas Subarkah; Reza Arief Firmanda; Dava Patria Utama
DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology Vol 5, No 1 (2021): Peran Penting Digitalisasi Di tengah Pandemi Covid-19
Publisher : Universitas PGRI Madiun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25273/doubleclick.v5i1.9593

Abstract

Transportation has grown very rapidly in the last few decades, including in Purwokerto, one of the cities in Central Java that is developing in its economic sector where transportation is one of the facilities needed for people who need high mobility to meet their needs, one of the transportation that is in demand is BRT, To reduce congestion and support the community's economy, the government launched the BRT Trans Jateng Bukateja - Purwokerto which has travel time savings so that fuel consumption is minimal and transportation costs can be optimized. In this study, the authors analyzed the BRT Trans Jateng Bukateja – Purwokerto route using the Djikstra method to measure efficiency and the fastest mileage by paying attention to vehicle specifications on the BRT Trans Jateng Bukateja – Purwokerto, the data used is the distance between shelters, passenger capacity, operating hours, bus departure distance and bus fuel consumption.
Penerapan Algoritme Klasifikasi Classification And Regression Trees (CART) Untuk Diagnosis Penyakit Diabetes Retinopathy Pungkas Subarkah
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol 19 No 2 (2020)
Publisher : LPPM Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (404.407 KB) | DOI: 10.30812/matrik.v19i2.676

Abstract

Penyakit diabetic retinopathy atau DR adalah salah satu komplikasi penyakit diabetes yang bisa menyebabkan kematian bagi penderitanya. Komplikasi tersebut berupa kerusakan pada bagian retina mata. Tingginya kadar glukosa dalam darah adalah penyebab pembuluh darah kapiler kecil menjadi pecah dan dapat menyebabkan kebutaan. Retinopati diabetes diawali dengan melemah atau hancurnya kapiler kecil di retina, darah bocor yang kemudian menyebabkan penebalan jaringan, pembengkakan, dan pendarahan yang luas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis diagnosis penyakit diabetes retinopathy. Algoritme Classification And Regression Trees (CART) merupakan salah satu algoritme klasifikasi dengan menggunakan dataset diambil dari UCI Repository Learning diperoleh dari Universitas Debrecen, Hongaria, yang terdiri dari data pasien terindikasi penyakit diabetes retinopathy dan normal penyakit diabetes retinopathy. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu identifikasi masalah, pengumpulan data, tahap pre-processing, metode klasifikasi, validasi dan evaluasi serta penarikan kesimpulan. Adapun metode validasi dan evaluasi yang digunakan yaitu 10-cross validation dan confusion matrix.Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan, maka didapatkan hasil akurasi pada algoritme CART sebesar 63.4231%, dengan nilai precision 0.64%, nilai Recall 0.634%, dan nilai F-Measure 0,634%.
ANALISIS KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM PADA SISTEM INFORMASI PESONA WISATA BANYUMAS Pungkas Subarkah; Debby Ummul Hidayah
PROSIDING SEMINASTIKA Vol 3 No 1 (2021): 3rd SEMINASTIKA 2021
Publisher : Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47002/seminastika.v3i1.243

Abstract

Perkembangan teknologi jaman sekarang semakin meningkat, sehingga kebutuhan dalam mendapatkan sebuah informasi juga semakin meningkat baik dari segi akurasi maupun segi efisiensi waktu. Oleh karena itu sebuah informasi menjadi sesuatu yang bernilai dan dibutuhkan salah satunya di bidang pariwisata. Pengetahuan sangat diperlukan ketika bepergian atau berwisata baik untuk mengetahui lokasi pada aplikasi Pesona Wisata Banyumas. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan informasi kepada masyarakat luas dan mempromosikan tentang objek wisata dan informasi lokasi pariwisata yang ada di Kabupaten Banyumas. Pengetahuan Objek wisata saat ini menjadi peran penting baik bagi masyarakat di daerah pedesaan maupun kota. Metode yang digunakan dalam peneliian ini yaitu pengembangan sistem yang diadopsi dari Knowledge Management System Life Cycle (KMSLC) terdiri dari Evaluae Existing Infrastructure, Knowledge Capture dan Implement the KM System. Dengan adanya Knowledge Management System pada sistem informasi Pesona Wisata Banyumas, maka dapat membantu pengunjung untuk menentukan lokasi dan tujuan wisata yang tepat. Penelitian dilakukan dengan Knowledge Capture atau pemetaan pengetahuan pada aplikasi. Hasil penelitian ini, sistem informasi Pesona Wisata Banyumas sangat membantu wisatawan untuk mencari informasi mengenai wisata yang ada ada di Kabupaten Banyumas. Dari pihak pengelola wisata juga terbantu karena wisatanya lebih terekspos dan tersebar luas sehingga banyak masyarakat yang tahu tentang wisata dan datang berkunjung ke wisata tersebut.
Meningkatkan Kompetensi Guru Dalam Pembuatan Media Pembelajaran Dengan In House Training (IHT) Di SMA Negeri Wangon Pungkas Subarkah; Ali Nur Ikhsan; Primandani Arsi; Septi Oktaviani Nur Hidayah
Society : Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Vol. 2 No. 1 (2021): Vol.2 No.1, Oktober 2021
Publisher : Universitas Dinamika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37802/society.v2i1.151

Abstract

Pandemik COVID-19 berpengaruh terhadap seluruh aspek kehidupan masyarakat, salah satunya yaitu dunia pendidikan. Situasi dan kondisi akibat COVID-19 ini tampaknya masih sulit untuk diprediksi kapan berakhirnya, sedangkan proses belajar dan mengajar harus tetap dilaksanakan dalam situasi yang kondusif. Oleh karena itu, pembelajaran di Indonesia diharuskan menerapkan pembelajaran jarak jauh sebagai alternatif guna mendukung kegiatan pembelajaran dimasa pandemi. Tujuan  In House Training (IHT)  untuk meningkatkan kompetensi para guru SMA Negeri Wangon dalam pembuatan media pembelajaran berbasis video di masa pandemi ini, dan diterapkan untuk kegiatan Belajar dan Mengajar (KBM) agar siswa lebih memahami materi yang disampaikan oleh bapak dan ibu guru. Metode dalam pelatihan ini meliputi persiapan kegiatan, pelaksanaan kegiatan dan evaluasi kegiatan. Hasil pelatihan ini yaitu pengetahuan dan keterampilan penggunaan aplikasi FastStone semakin meningkat dibuktikan dengan evaluasi peserta pelatihan 98% peserta pelatihan merasakan peningkatan kemampuan tentang pembuatan video pembelajaran serta dapat digunakan sebagai penunjang tugas bapak dan ibu guru untuk membuat bahan ajar berbasis video dan secara dasar peserta dapat menguasai serta memahami teknik dalam membuat video pembelajaran dan menyajikan menggunakan format video yang baik dan benar.
Identifikasi Website Phishing Menggunakan Algoritma Classification And Regression Trees (CART) Pungkas Subarkah; Ali Nur Ikhsan
Jurnal Ilmiah Informatika Vol. 6 No. 2 (2021): Jurnal Ilmiah Informatika
Publisher : Department of Science and Technology Ibrahimy University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35316/jimi.v6i2.1342

Abstract

With the increase in internet users and the development of technology, the threats to its security are increasingly diverse. One of them is phishing which is the most important issue in cyberspace. Phishing is a threatening and trapping activity someone by luring the target to indirectly provide information to the trapper. The number of phishing crimes, this has the potential to cause several losses, one of which is namely about the loss of privacy of a person or company. This study aims to identify phishing websites. The Classification And Regression Trees (CART) algorithm is one of the classification algorithms, and the dataset in this research taken from the UCI Repository Learning obtained from the University of Huddersfield. The method used in this research is problem identification, data collection, pre-processing stage, use of the CART algorithm, validation and evaluation and withdrawal conclusion. Based on the test results obtained the value of accuracy of 95.28%. Thus the value of the accuracy obtained using the CART algorithm of 95.28% categorized very good classification.
Komparasi Akurasi Algoritme CART Dan Neural Network Untuk Diagnosis Penyakit Diabetes Retinopathy Pungkas Subarkah; Muhammad Marshal Abdallah; Septi Oktaviani Nur Hidayah
CogITo Smart Journal Vol 7, No 1 (2021): Cogito Smart Journal
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31154/cogito.v7i1.304.121-134

Abstract

Penyakit Diabetes Retinopathy atau DR adalah salah satu komplikasi mikrovaskular diabetes melitus dengan angka prevalensi yang cukup tinggi yang bisa menyebabkan kematian. Penderita DR hingga saat ini masih sulit disembuhkan karena mayoritas penderita melakukan pemeriksaan di saat kondisi penyakit telah memasuki tahap berbahaya, hal ini dikarenakan sifat dari penyakit DR ini tidak menunjukkan gejala yang terlihat bila masih pada tahap awal. Penelitian ini menguji  diagnosis penyakit diabetes retinopathy dengan melakukan klasiifikasi menggunakan metode data mining. Metode yang digunakan ialah algoritme Classification And Regression Trees (CART) dan Algoritme Neural Network menggunakan dataset diambil dari UCI Repository Learning diperoleh daro Universitas Debreen, Hongaria. Adapun metode validasi dan evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 10-cross validation dan confusion matrix. Hasil dari akurasi pada algoritme CART yaitu 63.4231% dengan nilai precision 0.64%, Recall 0.634%, dan F-Measure 0.634%  dan algoritme Neural Network mendapatkankan nilai akurasi sebesar 72.285% dengan nilai precision 0.723%, Recall 0.723%, dan F-Measure 0.723%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritme Neural Network lebih baik dalam mendiagnosis penyakit diabetes retinopathy. Kata kunci— Klasifikasi, Diagnosis, Diabetes Retinopathy, Algoritme, CART, Neural Network 
Perbandingan Metode Klasifikasi Data Mining untuk Nasabah Bank Telemarketing Pungkas Subarkah; Enggar Pri Pambudi; Septi Oktaviani Nur Hidayah
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol 20 No 1 (2020)
Publisher : LPPM Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (564.714 KB) | DOI: 10.30812/matrik.v20i1.826

Abstract

Bank merupakan perusahaan yang memiliki data yang besar yang tersimpan di dalam database dan diolah menghasilkan sebuah informasi yang saling berkaitan tentang nasabah. Bank, harus memiliki ide dan terobosan baru guna mengetahui kendala pada nasabah telemarketing yang ingin melakukan deposito pada Bank tersebut, agar Bank terhindar dari ancaman krisis keuangan. Penelitian ini menguji keberhasilan Bank telemarketing dengan cara melakukan klasifikasi keputusan nasabah dengan menerapkan data mining. Metode yang di gunakan algoritma Classification and Regression Trees (CART) dan naive bayes menggunakan dataset diambil dari University of California Irvine (UCI) Repository Learning. Adapun metode validasi dan evaluasi yang digunakan yaitu 10-cross validation dan confusion matrix. Hasil akurasi pada algoritma CART yaitu 89.51% dengan nilai precision 87%, Recall 89% dan F-Measure 88% dan pada algoritma naive bayes mendapatkan nilai akurasi sebesar 86.88% dengan nilai precision 87%, Recall 86% dan F-Measure 87%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritma CART lebih baik dalam memprediksi keputusan nasabah telemarketing tepat dalam penawaran deposito.
OPTIMASI UMKM DI KEC.KEDUNGBANTENG KAB.BANYUMAS MELALUI PENDEKATAN IPTEK GUNA KETAHANAN EKONOMI PADA MASA PANDEMI COVID-19 Primandani Arsi; Pungkas Subarkah; Trian Damai; Azizan Nurhakim
SELAPARANG Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Vol 6, No 1 (2022): Maret
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jpmb.v6i1.7951

Abstract

ABSTRAKHadirnya Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) di Indonesia mampu meratakan pertumbuhan ekonomi hingga ke pelosok daerah. Tingginya penyerapan tenaga kerja dapat mengurangi tingkat pengangguran hingga menurunnya angka kemiskinan. Pandemi COVID-19 di Indonesia yang berlangsung dari pertengahan Maret 2020 hingga kini telah menimbulkan dampak pada sektor ekonomi Indonesia. Kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) pada kota-kota besar di Indonesia mengakibatkan kelumpuhan sektor ekonomi di berbagai wilayah salah satunya Banyumas. Metode yang dilakukan adalah dengan Participatory Action Research (PAR), dimana tim melakukan observasi guna mengidentifikasi permasalahan mitra UMKM, pelaksanaan dan evaluasi. Dari kegiatan yang telah dilaksanakan mitra cukup memahami tentang penggunaan IPTEK diantaranay konsep digital marketing dan mampu menggunakan internet untuk melakukan pemasaran. Meningkatnya kemampuan mitra dalam melakukan pemasaran diharapkan dapat membantu mitra untuk memperoleh pasar yang lebih luas dan meningkatkan daya saing mitra sebagai pelaku UMKM. Kata kunci: digital marketing; IPTEK; UMKM. ABSTRACTThe The presence of Micro, Small and Medium Enterprises (UMKM) in Indonesia is able to even out economic growth to remote areas. The high absorption of labor can reduce the unemployment rate and reduce the poverty rate. The COVID-19 pandemic in Indonesia which lasted from mid-March 2020 until now has had an impact on the Indonesian economic sector. The Large-Scale Social Restriction Policy (PSBB) in big cities in Indonesia has resulted in paralysis of the economic sector in various regions, one of which is Banyumas. The method used is Participatory Action Research (PAR), where the team conducts observations to identify the problems of UMKM partners, implementation and evaluation. From the activities that have been carried out, partners understand enough about the use of science and technology including the concept of digital marketing and are able to use the internet to do marketing. The increased ability of partners in marketing is expected to help partners to gain a wider market and increase the competitiveness of partners as UMKM actors.. Keywords: digital marketing; IPTEK; UMKM. 
PREDIKSI POTENSI SISWA PUTUS SEKOLAH AKIBAT PANDEMI COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITME K-NEAREST NEIGHBOR Irma Darmayanti; Pungkas Subarkah; Luky Rafi Anunggilarso; Jali Suhaman
JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 10 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jstundiksha.v10i2.39151

Abstract

The implementation of the PSBB has an impact on all sectors, one of which is education, namely the threat of children dropping out of school. Dropouts explain that every student or student who leaves school or other educational institutions for any reason before finishing school without moving to another school. Early prediction must be done, to prevent many students dropping out of school. The dataset used in this study was taken from students in Junior High School (SMP) in Banyumas Regency. The method used in this study is the confusion matrix and 10-fold cross validation on the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm. The results obtained on the KNN algorithm in predicting the potential for dropout students are 87.4214%, with a precision value of 88.2%, recall 87.4% and F-Measure 87%. Then the results of the accuracy value on the KNN algorithm are categorized as Good Classification