Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

Sistem Informasi Geografis Masyarakat Keterbelakangan Mental di Kabupaten Ponorogo Riyanto, Didik; Iswari, Lizda; Muhimmah, Izzati
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2016: Prosiding SNIMED 2016
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstract.  Penelitian ini mengangkat tema tentang pengolahan data pasien keterbelakangan mental berbasis sistem informasi geografis. Lokasi penelitian di Kabupaten Ponorogo yang dikenal banyak memiliki konsentrasi warga dengan keterbelakangan mental. Sistem dibangun untuk empat jenis pengguna, yaitu Admin sebagai pengelola sistem, Operator yang melibatkan aparatur desa sebagai penyedia data di lapangan, Pemerintah yang dalam hal ini ditujukan untuk Dinas Sosial dan Dinas Kesehatan setempat, dan Masyarakat Umum yang membutuhkan profil sebaran pasien keterbelakangan mental di Kabupaten Ponorogo. Adapun fitur-fitur utama sistem meliputi peta sebaran pasien berdasarkan tempat tinggal dan kategori keterbelakangan mental, dan laporan dalam bentuk grafik terkait dengan populasi pasien berdasarkan kelompok usia, kategori penyakit, dan tingkat keahlian yang dimiliki. Berdasarkan hasil pengujian sistem terhadap pengguna dapat dinyatakan bahwa sistem informasi yang dibangun bermanfaat dan dapat diaplikasikan di lingkungan dinas-dinas terkait setempat.Keywords: Retardasi Mental, Dinas Sosial, Dinas Kesehatan, Pemetaan Pasien
Analisis Association Rule Mining Kejadian Penyakit Demam Berdarah Dengue Kusumadewi, Sri; Sabella, Billy; Iswari, Lizda
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2016: Prosiding SNIMED 2016
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Semakin berkembangnya penyebaran penyakit DBD menjadikan indikator penyebab penyebaran penyakit tersebut juga semakin bertambah. Terdapat sejumlah faktor yang memungkinkan munculnya penyakit DBD, seperti faktor host (umur, jenis kelamin, mobilitas), faktor lingkungan (kepadatan rumah, adanya tempat perindukan nyamuk, tempat peristirahatan nyamuk, kepadatan nyamuk, angka bebas jentik, curah hujan), dan faktor perilaku (pola tidur, kegiatan pemberantasan sarang nyamuk, menguras, membuang/mengubur sarang nyamuk). Untuk mengetahui hubungan antar parameter terhadap penyebaran penyakit DBD digunakan pengujian analisis korelasi.Pengujian analisis korelasi biasanya menggunakan nilai signifikan atau p-value 5%.Setelah dilakukan pengujian korelasi, kemudian dilakukan teknik diskretisasi pada data parameter yang mempunyai pengaruh terhadap kejadian penyakit DBD.Teknik diskretisasi yang dilakukan menggunakan teknik statistik dengan mencari jumlah kelas dan interval atau lebar kelas.Aturan asosiasi merupakan metode untuk menggambarkan hubungan antar item pada data transaksional ataupun data relasional. Aturan asosiasi akan divisualisasi berupa grafik plot yang menunjukkan faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian DBD. Dimana plot-plot yang tervisualisasi akan menunjukkan sebagai parameter-parameter yang mempengaruhi penyebab kejadian DBD.Hasil pengujian korelasi dengan nilai signifikan atau p-value 5% menyatakan bahwa curah hujan, kelembaban udara, kelompok usia penderita DBD dan kepadatan penduduk terdapat hubungan yang signifikan terhadap kejadian penyakit DBD. Hasil pengujian dengan menggunakan nilai support 0.2 dan confidence 0.8 mendapatkan sebanyak 3 aturan asosiasi. Pada aturan pertama yaitu menjelaskan bahwa kelembaban udara pada kelas 7 atau kisaran 85%-87% dan dengan kejadian kasus DBD pada kelas 1 atau sebanyak 0-7 kasus akan mempengaruhi kejadian kasus DBD pada usia kelompok 0-4 tahun sebesar 94%. Hasil visualisasi dengan parameter yang mempengaruhi kejadian penyakit DBD sebagai sumbu X dan kelas sebagai sumbu Y menggambarkan bahwa kelembaban udara akan mempunyai titik di kelas 7 dengan warna biru lebih pekat dibandingkan usia penderita dan kasus DBD karena titik berada di kelas 1.
PEMANFAATAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK PEMETAAN HASIL KLASTERISASI DATA KECELAKAAN LALU LINTAS Lizda Iswari; Ervina Gita Ayu
Teknoin Vol. 21 No. 1 (2015)
Publisher : Faculty of Industrial Technology Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/.v21i1.3695

Abstract

It is a vital importance to analyze road traffic accidents in order to improve traffic security management. Currently, most of the traffic information analysis is limited to general statistical analysis, which is hard to explore the rules hiding in its dataset and also difficult to find the spatial distribution characteristics. This paper aims to analyze the road traffic accidents dataset based on data mining method of K-Means clustering and visualize the result as a map. Firstly, data are extracted for clustering road segments based on similar characteristics that lies on the dataset, i.e. the number of accidents, the number vehicles involved, and the number accidents’ victims. Secondly, the result of clustering are presented as a map that aims to assist the police officer in identifying and evaluating some black spot areas (accident prone areas) in a monthly period, hence monitoring the safety of highways users can be anticipated earlier.
Pemanfaatan Sistem Inferensi Fuzzy dalam Pengolahan Peta Tematik (Studi Kasus : Sistem Informasi Geografis Daerah Rawan Penyakit Demam Berdarah) Lizda Iswari
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2008
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam pengolahan peta digital untuk sistem informasi geografis (SIG), seringkali ditemukan objek-objekpenting yang tidak tepat dalam pengolahannya bahkan tidak dapat dilibatkan karena faktor ketidakpastian yangdimiliki oleh objek tersebut. Objek yang memiliki ketidakpastian berhubungan dengan data yang tidak dapatdinyatakan hanya dalam dua kondisi saja, yaitu kondisi ”ya” atau kondisi ”tidak”. Salah satu solusi yangditawarkan dalam mengatasi keterlibatan objek yang memiliki ketidakpastian di dalam SIG adalahmenggunakan sistem inferensi fuzzy (SIF) metode Tsukamoto. Data yang memiliki ketidakpastian yang diangkatdalam penelitian ini adalah data non-spasial berupa faktor-faktor penentu cepatnya penyebaran penyakitdemam berdarah dengue (DBD) pada wilayah Kabupaten Sleman, DIY. Hasil penelitian menunjukkan SIFmampu mengolah data yang bersifat tidak pasti/tegas menjdi data penentu untuk mewarnai peta digital sehinggainformasi tentang penyebaran DBD dapat disajikan sesuai keadaan objek di lapangan.Kata Kunci : Peta, kerawanan, inferensi, fuzzy, DBD
Alat Bantu Sistem Inferensi Fuzzy Metode Sugeno Orde Satu Lizda Iswari; Fathul Wahid
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2005
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sugeno’s Fuzzy Inference System is a toolbox for building fuzzy logic system based on Sugeno’s Method.The main system characteristic is on its flexibility which means system facilitate user to modify the data system(dynamic system), can be used in any kinds of platforms (portability), and also work for multi operating system.For the portability and multiplatform purpose, sytem was created with C programming languange, following theprinciple of ANSI C. There are 4 kinds of variable that should be entered to the system so that it can workproperly, those are: input variable data, input association data, output function data, and rules data. TheSugeno’s characteristic can be seen from the form of output function data as linear equation. The output of thesystem is defuzzification.Keywords: Fuzzy Logic, Fuzzy Inference System, Sugeno’s Method, Defuzzification
Sistem Elektronik Rapor di SMU Muhammadiyah 1 Yogyakarta Lizda Iswari; Wijaya Kusuma
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2007
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Nilai rapor sampai saat ini masih dipercaya sebagai salah satu tolak ukur keberhasilan siswa menempuhpendidikan di sekolah. Nilai rapor merupakan kumpulan nilai akhir dari semua mata pelajaran yang ditempuhsiswa pada suatu semester tahun ajaran tertentu. Untuk menghasilkan nilai rapor, wali kelas siswamembutuhkan integrasi data dari semua guru pengampu mata pelajaran. Proses pengolahan nilai raporseringkali membutuhkan tenaga dan waktu yang tidak sedikit, terutama jika proses tersebut dilakukan secaramanual. Penelitian ini memaparkan tentang suatu sistem pengolahan nilai siswa yang dapat dilakukan secaraelektronik sehingga dapat membantu kerja para guru dalam mengolah nilai akhir siswa dengan kinerja yanglebih cepat, lebih baik, dan lebih efisien. Penelitian ini telah menghasilkan sebuah sistem pengolahan nilai yangmembantu kerja dari para guru dan wali kelas. Antarmuka sistem dirancang dan diimplementasikan denganmemperhatikan faktor kemampuan pengguna dalam mengoperasikan komputer sehingga sistem dapatdigunakan dengan mudah dan menghasilkan perhitungan nilai yang akurat.Kata kunci: nilai rapor, bobot nilai
Adopsi Teknologi Informasi oleh Usaha Kecil dan Menengah di Indonesia Fathul Wahid; Lizda Iswari
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2007
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian yang dilakukan terhadap 146 UKM di Yogyakarta yang bergerak dalam berbagai sektorindustri ini menemukan bahwa secara umum adopsi teknologi informasi (TI) oleh UKM masih rendah. Banyakfaktor yang menjadi penghambat adopsi TI, seperti belum munculnya kebutuhan terhadap TI dalam mendukungprosesn bisnis dan kurangnya dukungan finansial. UKM yang menggunakan TI punmasih pada tataranoperasional atau oportunistik, dan belum sampai pada tingkatan strategis. Tulisan ini juga memberikanbeberapa rekomendasi untuk meningkatkan adopsi TI oleh UKM dengan intervensi kebijakan dan pelaksanaanbeberapa program.Kata kunci: UKM, adopsi TI, Indonesia
Penentuan Pengaruh Iklim Terhadap Pertumbuhan Tanaman dengan Naïve Bayes Dadang Heksaputra; Zumrotun Naimah; Yopi Azani; Lizda Iswari
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2013
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Keadaan iklim yang terjadi pada suatu daerah dapat mempengaruhi pertumbuhan tanaman yang menyebabkan naik turunkan produktivitas. Terkait kondisi iklim, petani sebagai tokoh sentral pertanian perlu mengetahui tanaman yang sesuai dengan iklim di daerah mereka. Penelitian ini mengangkat tema tentang eksplorasi data iklim yang dikaitkan pertumbuhan tanaman sehingga dapat memberikan saran kepada petani ketika memilih tanaman yang sesuai untuk iklim di daerahnya. Komponen iklim yang dapat mempengaruhi pertumbuhan tanaman meliputi tempratur udara(oC), kelembaban udara(%), intensitas cahaya(W/m2) dan curah hujan(mm). Penelitian ini menggunakan metode teorema bayes yang dapat melakukan klasifikasi data didasarkan pada nilai kemungkinan (probabilitas) sehingga dapat menentukan baik buruk pertumbuhan tanaman pada keadaan iklim tertentu.
Klasterisasi Data Kesehatan Penduduk untuk Menentukan Rentang Derajat Kesehatan Daerah dengan Metode K-Means Nielza Atthina; Lizda Iswari
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2014
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Salah satu indikator untuk menilai tingkatkeberhasilan pembangunan negara adalah tingkat capaiannegara dalam memberikan jaminan bidang kesehatanuntuk masyarakatnya. Pemerintah Indonesia, melaluiDepartemen Kesehatan, menetapkan sejumlah indikatorsebagai tolak ukur kemajuan pembangunan kesehatan.Setiap tahun Departemen Kesehatan mengumpulkan datakesehatan penduduk di berbagai level unit daerah untukdiolah sehingga dihasilkan ranking Provinsi danKabupaten/Kota Sehat. Metode pengolahan terhadap datakesehatan yang sudah terkumpul tersebut masih berbasispada teknik statistik dasar, dimana memiliki kelemahandalam hal konsistensi data dan minimnya informasitentang hubungan antar data. Data mining dilihat dari sisiteknik pengolahan data menyediakan sejumlah algoritmayang dapat digunakan untuk menggali informasitersembunyi dari kumpulan data yang multidimensi.Penelitian ini membahas tentang pemanfaatan algoritmak-Means untuk mengklaster atau mengelompokkankabupaten-kabupaten di Provinsi Jawa Tengah dan DIYberdasarkan kemiripan nilai lima buah ukuran indikatormortalitas derajat kesehatan daerah, yaitu angkakelahiran kasar, angka kematian kasar, angka kematianbayi, angka kematian balita, dan angka kematian ibu.Secara umum, output penelitian berupa hasil klasterisasidapat digunakan sebagai sebuah acuan untukmenggambarkan distribusi pengelompokkan kabupatenberdasarkan kondisi profil kesehatan daerah tersebut.
Group Decision Support System (GDSS) untuk Pemilihan Konsentrasi Studi Mahasiswa Menggunakan Ahp dan Topsis Nurul Mega Saraswati; Sri Kusumadewi; Lizda Iswari
Telematika Vol 12, No 1: Februari (2019)
Publisher : Universitas Amikom Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (503.992 KB) | DOI: 10.35671/telematika.v12i1.788

Abstract

Beberapa permasalahan dalam pengaruh mahasiswa fokus akan bakat dan keahlian mahasiswa yang dimiliki adalah menentukan pemilihan konsentrasi. Keputusan dalam menentukan konsentrasi studi harus matang agar mahasiswa mampu mengembangkan bakat, memahami materi dan tidak akan terbengkalai dengan pemilihan tema skripsi yang sesuai dengan konsentrasi. Didalam penelitian yang akan dilakukan menggunakan Group Decision Support System (GDSS), Analytical Hierarchy Process (AHP), dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk membantu mahasiswa merekomendasikan dalam menentukan pemilihan konsentrasi. Mahasiswa Teknik Informatika direkomendasi untuk mengambil konsentrasi studi dengan urutan terbaik menurut pengetahuan dan keahlian adalah Multimedia dan Visualisasi (0,857); Sistem Cerdas (0,680); dan Pemograman (0,225).