Garuda - Garba Rujukan Digital

KLASIFIKASI NAÏVE BAYES UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT PNEUMONIA PADA ANAK BALITA (STUDI KASUS : UPTD PUSKESMAS SUKARAJA SUKABUMI) Ami Rahmawati; Dede Wintana; Satia Suhada; Gunawan Gunawan; Hamdun Sulaiman
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 6, No 3 (2019)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v6i3.202

Pneumonia is a contagious infectious disease that is the leading cause of death in toddlers in the world. In developed countries, there are 4 million cases each year, totaling 156 million cases of pneumonia every year worldwide. Pneumonia is caused by, among others, bacteria, viruses, fungi, exposure to chemicals or physical damage from the lungs, as well as indirect effects from other diseases. Pneumonia is characterized by symptoms of coughing and / or difficulty breathing such as rapid breathing, and pulling the lower chest wall inward. Therefore, early detection of pneumonia in children under five is very necessary in order to be able to prevent and cope with the disease into a serious stage as the purpose of this study is to diagnose pneumonia in toddlers using data mining classification, the naïve Bayes algorithm. Of the 118 cases consisting of 113 cases of patients diagnosed with pneumonia and 5 cases of patients who were not diagnosed with pneumonia, an accuracy value of 98% was obtained, so it can be interpreted that the naïve bayes algorithm has a good correlation with the attributes contained in the dataset.Keywords: Naïve Bayes Algorithm, Pneumonia.Pneumonia adalah penyakit infeksi menular yang merupakan penyebab utama kematian pada balita di dunia. Di negara maju terdapat 4 juta kasus setiap tahun hingga total di seluruh dunia ada 156 juta kasus pneumonia anak balita setiap tahun. Pneumonia antara lain disebabkan oleh bakteri, virus, jamur, pajanan bahan kimia atau kerusakan fisik dari paru-paru, maupun pengaruh tidak langsung dari penyakit lain. Pneumonia ditandai dengan gejala batuk dan atau kesulitan bernapas seperti napas cepat, dan tarikan dinding dada bagian bawah ke dalam. Oleh Karena itu, deteksi dini penyakit pneumonia pada anak balita sangat diperlukan agar dapat mencegah dan menanggulangi penyakit tersebut kedalam tahap yang serius seperti tujuan penelitian ini yaitu untuk mendiagnosis penyakit pneumonia pada anak balita menggunakan klasifikasi data mining yaitu algoritma naïve bayes. Dari 118 kasus yang terdiri dari 113 kasus pasien yang terdiagnosis pneumonia dan 5 kasus pasien yang tidak terdiagnosis pneumonia maka diperoleh nilai akurasi sebesar 98%, sehingga dapat diartikan bahwa algoritma naïve bayes memiliki korelasi yang baik dengan atribut yang terdapat pada dataset.Keywords: Naïve Bayes Algorithm, Pneumonia.

KLASIFIKASI PENENTUAN PENERIMA MANFAAT PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) MENGGUNAKAN ALGORITMA C5.0 (Studi kasus: Desa Sukamaju, Kec.Kadudampit) Dede Wintana; Hikmatulloh Hikmatulloh; Nurul Ichsan; Jajang Jaya Purnama; Ami Rahmawati
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 6, No 3 (2019)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v6i3.206

Poverty is the main focus of the central government and local governments. Because it is one of the causes of backwardness and an obstacle in the development of a nation. With the existence of a family program, it is expected that it can improve the socio-economic conditions of the Very Poor Family, increase the level of Very Poor Family education and improve the health and nutrition status of pregnant women and toddlers in Indonesia. Very Poor Family. The Family Hope Program is expected to reduce poverty and improve human resources, especially in the group of very poor people. The main problem in channeling the Hope Family Program was that the eligibility determination system was still manual and used data several years ago. This is feared to cause confusion and inaccuracy of beneficiaries of the Family Hope Program, so a decision support system is needed to determine the qualifications of recipients of the Hope Family Program. The results of the study using C5.0 Algorithm from this study, can know that the main root in determining recipients of family planning programs is the ownership of school children with acquisition of 0.512716784 Keywords: C5.0, Decision tree, Poverty, Classification, Hope family program.Kemiskinan adalah fokus utama pemerintah pusat dan pemerintah daerah. Karena itu merupakan salah satu faktor penyebab keterbukaan dan penghambatan dalam pembangunan suatu bangsa. Dengan adanya program keluarga, diharapkan meningkatkan status sosial ekonomi Keluarga Sangat Miskin, meningkatkan tingkat pendidikan Keluarga Sangat Miskin dan meningkatkan status kesehatan dan gizi ibu hamil dan balita di Indonesia. Keluarga yang Sangat Miskin. Program Keluarga Harapan dapat mengurangi kemiskinan dan meningkatkan sumber daya manusia, terutama pada kelompok orang yang sangat miskin. Masalah utama dalam menyalurkan Program Program Keluarga Harapan adalah sistem pemilihan menentukan apakah masih manual dan menggunakan data beberapa tahun yang lalu.Hal ini menimbulkan keraguan dan ketidaktepatan penerima Program Keluarga Harapan, sehingga diperlukan sistem pendukung keputusan untuk menentukan kualifikasi penerima Program Keluarga Harapan. Hasil penelitian dengan menggunakan Algoritma C5.0 dari penelitian ini, dapat membantu penelitian tentang akar dalam menentukan penerima program Keluarga harapan adalah kepemilikan anak sekolah dengan persetujuan 0,512716784Kata Kunci: C5.0, Decision tree, Kemiskinan, Klasifikasi, Program keluarga Harapan.

SISTEM PAKAR ANALISA KERUSAKAN SEPEDA MOTOR MATIC DENGAN METODE DEMPSTER SHAFER DAN PEMROGRAMAN PYTHON Hikmatulloh Hikmatulloh; Dede Wintana; Susilawati Susilawati
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 7, No 1 (2020)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v7i1.193

Remuneration is a term that relates to employee payroll which is set by certain regulations routinely based on work values, with the aim of creating better and cleaner governance and increasing motivation and work performance. Performance is determined by assessing the compilation oflecturer’swork files and then verified by the department that responsible to it. Rule Base Reasoning is an expert system based on a series of rules that represent human knowledge and experience in solving some complex cases. Expert system is a system whose capability to adopt human knowledge in solving problems so the system can solve problems as is usually done by experts. To implement this method a web-based system is used using the PHP programming language with the concept of Object Oriented Programming with ecpectation this system can be designed more easily and can be developed continuously so it can optimize the acceptance of lecturer remuneration andso far it can minimize the possibility of errors due to human errors. on institutions and lecturers.Keywords: Remuneration, Rule Base Reasoning, Performance, Lecturers, Expert Systems.Remunerasi merupakan sebuah istilah yang berhubungan dengan penggajian pegawai yang ditetapkan dengan peraturan tertentu secara rutin berdasarkan nilai-nilai kerja, dengan tujuan terciptanya tata kelola yang lebih baik dan bersih serta meningkatkan motivasi dan prestasi kerja.Kinerja ditentukan dengan pengumpulan bukti kerja kepada pihak yang bertanggung jawab dan dihitung oleh badan yang ditentukan.Rule Base Reasoning adalah sistem pakar berdasarkan serangkaian aturan-aturan yang merupakan representasi dari pengetahuan dan pengalaman manusia dalam memecahkan kasus yang rumit. Sistem pakar adalah suatu sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia dalam menyelesaikan masalah sehingga sistem tersebut dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para pakar.Untuk mengimplementasikan metode ini dibuat sebuah sistem berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan konsep Object Oriented Programming dengan harapan sistem ini bisa dirancang lebih mudah dan bisa dikembangkan secara berkelanjutan dan dapat mengoptimalkan penerimaan remunerasi dosen sehingga bisa memperkecil kemungkinan terjadinya kesalahan karena human error yang bisa menyebabkan kerugian pada pihak institusi maupun dosen.Kata kunci: Remunerasi, Rule Base Reasoning, Kinerja, Dosen, Sistem Pakar.

PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN KONSUMEN PADA AHASS CIBADAK Satia Suhada; Daniel Ratag; Gunawan Gunawan; Dede Wintana; Taufik Hidayatulloh
Swabumi Vol 8, No 2 (2020): Volume 8 Nomor 2 Tahun 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika Kota Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/swabumi.v8i2.8077

Dalam sebuah perusahaan, memperoleh laba keuntungan dan keberlanjutan kehidupan perusahaan merupakan sebuah tujuan utama. Dalam mencapai tujuannya, penjualan menjadi salah satu fungsi pemasaran yang paling penting. Semakin lama data pada transaksi penjualan akan meningkat dan termasuk seiring meningkatnya permintaan konsumen yang harus diimbangi dengan teknologi sistem informasi untuk proses penjualan dan pelaporan hasil penjualannya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pola pembelian konsumen dengan salah satu algoritma asosiasi yaitu FP-Growth dengan data transaksi penjualan di PT. Selamat Lestari Mandiri Cibadak. Data transaksi penjualan memiliki 13 atribut dan 216 catatan. Berdasarkan penelitian yang diperoleh dari hasil penjualan suku cadang, terdapat beberapa item produk yang paling banyak dijual secara simultan serta bersamaan di PT. Selamat Lestari mandiri Cibadak. Dengan algoritma FP-Growth untuk menganalisa pola pembelian konsumen sangat bermanfaat bagi perusahaan, karena PT. Selamat Lestari Mandiri Cibadak akan mengetahui suku cadang mana yang banyak dibeli secara simultan serta bersamaan dan membantu dalam pemesanan suku cadang pada kantor pusat.

Implementasi Model Delone and McLean Pada Analisis Google Classroom Sebagai Media Pembelajaran Daring Saat Pandemi Covid-19 Dede Wintana; Denny Pribadi; Yusti Farlina; Taufik Hidayatulloh
Swabumi Vol 9, No 2 (2021): Volume 9 Nomor 2 Tahun 2021
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika Kota Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/swabumi.v9i2.11227

Pandemi Covid-19 yang masih melanda seluruh dunia sampai hari ini, mengubah berbagai kebiasaan dan kegiatan masyarakat karena anjuran dari pemerintah untuk beraktivitas di rumah, imbas pembatasan sosial ini berlaku pada semua sektor tak terkecuali dunia Pendidikan dalam kegiatan belajar mengajar, sekolah-sekolah diharuskan untuk menggelar Kegiatan belajar mengajar secara daring agar kegiatan belajar-mengajar tetap berjalan meskipun dari rumah, salah satu media belajar daring yang di manfaatkan yakni Google Classroom, selain mudah digunakan google classroom juga gratis bisa digunakan oleh siapa saja. MA Muhammadiyah Kadudampit merupakan salah satu sekolah yang menggunakan google classroom dalam kegiatan belajar mengajar selama pandemi covid-19. Penelitian ini bertujuan untuk analisis faktor-faktor dalam mengukur keberhasilan penggunaan google classroom dalam kegiatan belajar mengajar di masa pandemi covid-19 pada siswa-siswi MA Muhammadiyah Kadudampit mengenai efektifitas penggunaan google classroom selama kegiatan belajar dari rumah, dengan menggunkan model kesuksesan sistem informasi Delone and McLean. Data diperoleh dari 39 siswa yang di wawancara secara langsung yang di kumpulkan melalui media kuesioner, dan di oleh menggunakan aplikasi Partial Least Square (PLS). Hasil pengujian menunjukan variable kualitas sistem dan kulitas Pelayanan tidak berpengaruh signifikan terhadap variable kualitas pengguna, sedangkan varibel lain menunjukan pengaruh yang signifikan, penggunaan google classroom pada kegiatan belajar daring diperoleh nilai goodness Of Fit (GoF) 0,71 atau 71%, maka model pengujian kesuksesan model pembelajan daring dengan menggunakan Model Delone and Mclean dinyatakan cukup sesuai secara substansional dalam pengujian penelitian.

ANALISIS PENGGUNAAN FACEBOOK ADS DI KABUPATEN TANGERANG MENGGUNAKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL Jasisca Marleftan; Gunawan; Rusda Wajhillah; Dede Wintana; Taufik Hidayatulloh; Satia Suhada
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Vol. 1 No. 1 (2021): Juni 2021
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Perkembangan dunia digital dapat membantu kehidupan manusia dalam segala bidang termasuk peningkatan ekonomi dalam penjualan barang-barang dengan menggunkan media sosial sebagai media promosi penjualan, seperti halnya Facebook Ads, akan tetapi keamanan data pengguna facebook beberapa kali menjadi masalah dan bocor ke public diperjual belikan dan tersebar di internet dan mengakibatkan dampak dan resiko sosial teknologi terhadap privasi dan kesejahteraan para penggunanya, penelitain ini menggunkan model TAM (Technology Acceptance Model) yang mana model TAM ini merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengukur penerimaan teknologi oleh pengguna, yang di dasarkan pada persepsi kemudahan (perceived ease of use) yang bisa mendefinisikan sejauh mana pengguna memiliki keyakinan bahwa sistem tersebut dapat mmemudahkan dari sisi kegunaan (perceived usefulness) dan mendefinisikan sejauh mana system tersebut akan meningkatkan kinerja para penggunanya.

PENERAPAN METODE TOPIK MODELING UNTUK PENENTUAN TOPIK KONSULTASI PADA PORTAL TELEMEDICINE MENGGUNAKAN LDA (LATENT DIRCHLECT ALLOCATION) Saeful Bahri; Gunawan Gunawan; Dede Wintana; Rusda Wajhillah; Satia Suhada
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 9, No 3 (2022)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v9i3.465

Abstract The Novel Corona Virus or Covid-19 pandemic that occurred at the beginning of 2020 has had a very big change for the medical world around the world, changes occurred in the pattern of hospital medical services and the work patterns of the medical personnel themselves, this was due to the fear of being infected with the virus. , one of the alternatives provided by the medical world is the application of the telemedicine method, but in practice telemedicine has many shortcomings, one of which is the difficulty of determining the topics in health discussed because most telemedicine documents are usually in text format, this makes it a challenge for researchers in processing text to find something. which can be used to improve consultation outcomes in a telemedicine system. One approach that is quite popular and powerful in finding themes in the medical and health corpus is topic modeling, one of which uses LDA (Latent Dirchlect Allocation), by applying LDA to the determination of TOPIK in the case of corpus telemedicine, it is proven to be able to show good results in terms of value. the highest kohence is 0.551075 with the highest standard deviation with a value of 0.5327286. Keywords: Covid-19; Telemedicine; Pandemic; LDA; Pandemi Novel Corona Virus atau covid-19 yang terjadi pada awala tahun 2020 telah berdampak perubahan yang sangat besar bagi dunia medis diseluruh dunia, perubahan terjadi pada pola pelayanan medis rumah sakit dan pola kerja tenaga medis itu sendiri, hal ini disebabkan karena ketakutan akan terinfeksinya virus, salah satu alternatif yang diberikan oleh dunia medis adalam dengan penerapan metode telemedicine namun dalam prakteknya telemedicine memiliki banyak kekurangan salahsatunya seperti sulitnya penentuan topik dalam kesehatan yang dibaha karena kebanyakan dokument telemedicine biasanya berformat text, hal tersebut menjadikan tantangan bagi peneliti dalam memproses text dalam menemukan sesuatu yang bermakna sehingga dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan hasil konsultasi dalam sebuah sistem telemedicine. Salah satu pendekatan yang cukup populer dan powerful dalam penemuan tema dalam korpus medis dan kesehatan adalah pemodelan topik, salah satunya menggunakan LDA (Latent Dirchlect Allocation), dengan diterapkan nya LDA pada penentuan TOPIK dalam kasus korpus telemedicine terbukti mampu menunjukan hasil yang baik dilihat dari nilai kohence tertinggi yaitu 0,551075 dengan standar deviasi tertinggi dengan nilai 0,5327286. Kata kunci: Covid-19; Telemedicine; Pandemic; LDA;

Analisis Perbandingan Efektifitas White-Box Testing dan Black-Box Testing Dede Wintana; Denny Pribadi; Moh Yusup Nurhadi
Jurnal Larik: Ladang Artikel Ilmu Komputer Vol 2 No 1 (2022): Juli 2022
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

This research, will descibe about comparison of black-box testing with manual testing. Researcher will compare how efficient is white-box testing and manual testing. In usage which one is better and which one is worse. This research will compare them by data to show how efficient they ares. The research also show the chart of white-box and manual testing comparison. The complete result will described as journal seen describing below.

Title

Found 8 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 8 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 8 Documents
Search