Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.92
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Jurnal Teknoin Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Tedy Rismawan
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 31 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI)

 1 
Sistem Pendukung Keputusan Penentu Kadar Prosentase Lemak Tubuh Menggunakan Regresi Linier Ardhitya Wiedha Irawan; Tedy Rismawan; Sri Kusumadewi
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

Kadar prosentase lemak merupakan salah satu hal yang sangat penting untuk diperhatikan olehmasyarakat, karena kadar prosentase lemak memiliki pengaruh yang cukup tinggi terhadap kesehatanseseorang. Apabila seseorang telah mengetahui nilai kadar prosentase lemak tubuhnya, orang tersebut dapatmengontrol prosentase lemaknya sehingga dapat selalu berada dalam keadaan yang normal.Pada penelitian ini, penulis mencoba membangun suatu sistem pendukung keputusan yang dapatdigunakan untuk menentukan kadar prosentase lemak tubuh seseorang dengan memasukkan parameter kondisifisik dari orang tersebut. Penentuan nilai kadar prosentase lemak dilakukan dengan metode regresi linier yaitudengan menentukan nilai ramalan variabel tak bebas berdasarkan ketergantungannya pada satu atau lebihvariabel lain yang menjelaskan.Dari penelitian yang dilakukan terhadap beberapa data uji, sistem yang dibangun menghasilkan nilaimean square error (MSE) sebesar 0,2984. Nilai ini diperoleh berdasarkan selisih dari nilai hasil perhitunganmenggunakan sistem dan perhitungan menggunakan alat pengukur lemak digital.Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Lemak, Regresi.
Aplikasi K-Means untuk Pengelompokkan Mahasiswa Berdasarkan Nilai Body Mass Index (BMI) & Ukuran Kerangka Tedy Rismawan; Sri Kusumadewi
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

Masalah kesehatan merupakan permasalahan yang sangat penting untuk diperhatikan, diantaranyaadalah masalah BMI dan ukuran kerangka seseorang. Apabila seseorang telah mengetahui nilai BMInya, orangtersebut dapat mengontrol berat badan sehingga dapat mencapai berat badan normal yang sesuai dengan tinggibadan. Sedangkan apabila orang tersebut mengetahui ukuran kerangka tubuhnya maka orang tersebut dapatmengontrol berat badannya agar dapat selalu berada dalam keadaan ideal.Pada penelitian ini, penulis mencoba membangun suatu sistem untuk mengelompokkan data yang adaberdasarkan status gizi dan ukuran rangkanya dengan memasukkan parameter kondisi fisik dari orang tersebut.Pengelompokkan data dilakukan dengan menggunakan metode clustering K-Means yaitu denganmengelompokkan n buah objek ke dalam k kelas berdasarkan jaraknya dengan pusat kelas.Dari hasil penelitian terhadap 20 data sampel diperoleh 3 kelompok mahasiswa berdasarkan nilai BMIdan ukuran rangka, yaitu : BMI normal dan kerangka besar, BMI obesitas sedang dan kerangka sedang, BMIobesitas berat dan kerangka kecil.Kata kunci : Clustering, BMI, Ukuran Rangka, K-Means.
Aplikasi Algoritma Genetika untuk Penentuan Komposisi Bahan Pangan Harian Tedy Rismawan; Sri Kusumadewi
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

Masalah penentuan komposisi bahan pangan yang baik untuk dikonsumsi sehari-hari merupakan suatumasalah yang terlihat kecil namun sebenarnya sangat penting untuk kesehatan tubuh. Algoritma genetika yangmemiliki kehandalan dalam menghasilkan output yang optimal, dapat dimanfaatkan untuk masalah tersebut.Pada penelitian ini digunakan 138 data bahan pangan beserta kandungannya yang akan digunakan untukpengujian. Data-data tersebut akan diproses dengan metode algoritma genetika yang di dalamnya terdapatproses inisialisasi, evaluasi, rekombinasi, pindah silang dan mutasi. Dari data tersebut akan dibentuk sebuahpopulasi yang memiliki ukuran populasi sebesar 20 dan setiap kromosom memilki 10 gen dimana nilai masingmasingdari setiap gen merupakan indeks nomor bahan pangan pada basis data. Nilai probabilitas pindahsilang dan mutasi yang digunakan adalah 0.7 dan 0.05. Kombinasi bahan pangan terbaik merupakan bahanpangan yang apabila dijumlahkan masing-masing kandungan nutrisinya akan menghasilkan nilai yang palingdekat dengan jumlah kebutuhan dari setiap jenis kandungan nutrisi makanan yang diperlukan dalam sehari.Nilai jumlah kebutuhan secara keseluruhan untuk masing-masing bahan pangan diperoleh dengan perhitunganmenggunakan rumus yang ada.Kata kunci: Algoritma Genetika, Komposisi, Bahan Pangan.
Co-Authors Ardhitya Wiedha Irawan Asrul Gunawan Cucu Suhery Hutomo Sakti Kartiko Ikhwan Ruslianto Prawira Putra, Dhany Putra, Ade Mandala Sabang Firdaus Sri Hartati Sri Kusumadewi Syamsul Bahri Uray Ristian WAHYU PRABOWO