Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.347
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INTEGRITAS : Jurnal Pengabdian Indonesian Journal of Data and Science Jurnal Minfo Polgan (JMP) Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Ilmu Komputer untuk Masyarakat
Sitti Rahmah Jabir
Universitas Muslim Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

 1 
Pengembangan Solusi Perawatan Kesehatan Terhadap Autism Spectrum Disorder (ASD) Menggunakan Pendekatan Data Analysis Sitti Rahmah Jabir; A. Ulfah Tenripada; Muhammad Arfah Asis; Dewi Widyawati; Amaliah Faradibah
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 3, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v3i2.1397

Abstract

Autism Spectrum Disorder (ASD) adalah sekelompok kondisi perkembangan saraf. Orang dengan autisme memiliki masalah dengan interaksi sosial. Mereka tidak dapat mengembangkan hubungan dengan orang lain sesuai dengan tingkat perkembangan mereka. Jumlah anak-anak dengan autisme telah tumbuh terus menerus selama beberapa tahun. Mendiagnosis ASD diperlukan pendekatan yang komprehensif, sistematis, dan terstruktur. Untuk mendiagnosis ASD, peneliti memanfaatkan penambangan data untuk menganalisis data terapi perilaku. Data yang didapatkan tidak sepenuhnya data yang bersih, dimana terdapat beberapa data yang hilang. Untuk menangani data yang hilang, pendekatan data pre-processing yang akan digunakan untuk membantu menganalisis dan memperhitungkan nilai yang hilang. Data yang tidak sesuai format akan ditransformasikan terlebih dahulu sebelum divisualisasikan. Sebagian besar kuesioner telah diisi oleh orang tua. Berdasarkan dataset, anak-anak dengan ASD didominasi oleh laki-laki. Dirujuk dari etnis, orang kulit putih-Eropa adalah etnis terbanyak yang terdeteksi memiliki jumlah anak tertinggi dengan ASD. Di dalam etnis, ada berbagai negara. Inggris adalah jumlah terbesar orang yang menderita autisme. Berdasarkan hasil tersebut, bidang kesehatan harus lebih fokus memberikan pengobatan untuk orang kulit putih-Eropa terutama di Inggris. Para peneliti kesehatan harus menghasilkan wawasan yang dapat mengembangkan autisme untuk deteksi dan skrining. Berdasarkan hasil, hal tersebut dapat membantu lebih lanjut yang dapat mengurangi persentase autisme di seluruh dunia. peneliti kesehatan harus menghasilkan wawasan yang dapat mengembangkan autisme untuk deteksi dan skrining.
Prediksi Potensi Donatur Menggunakan Model Logistic Regression sitti rahmah jabir; Huzain Azis; Dewi Widyawati; Andi Ulfa Tenripada
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 4 No. 1 (2023): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v4i1.64

Abstract

GRDS menghadapi kelangkaan dana, ketika diperlukan untuk merawat para korban Gaja. Gaja adalah topan bernama kelima dari musim siklon Samudra Hindia Utara 2018 yang mempengaruhi sebagian besar tempat di Tamil Nadu, India selama bulan November 2018. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggunakan riwayat donasi untuk menganalisis apakah donator akan menyumbang atau tidak menggunakan regresi logistik. Data Tamil Nadu diberikan untuk menerapkan model yang dibangun untuk memprediksi donator yang paling mungkin menjadi korban topan Gaja. Pada tahap pengumpulkan data seringkali terjadi hambatan, salah satu hambatannya yaitu fenomena missing data atau data hilang. Akibat dari adanya missing data adalah pendugaan parameter menjadi tidak efisien. Ukuran data yang berkurang dapat mengakibatkan kesulitan dalam menganalisis, sehingga hasil yang didapatkan menjadi tidak valid dan tujuan dari penelitian tidak tercapai. Data yang hilang akan diisi menggunakan metode single imputation. Data yang telah diimputasi menggunakan beberapa metode akan membantu dalam melakukan prediksi. Dimana algoritma yang digunakan untuk melakukan prediksi ialah logistic regression. Beberapa data dihilangkan setelah melihat multikolinearitas. Dalam tahap pemodelan, data dibagi menjadi 2 yaitu 70% untuk data pelatihan dan 30% untuk data tes. Dimana hasil perhitungan akurasi dari model ialah 0,6129 yang menunjukkan bahwa model tidak melakukan prediksi dengan baik menggunakan metode tersebut.
PENINGKATAN KEMAMPUAN PERANGKAT DESA DALAM TATA KELOLA PENGARSIPAN SURAT DAN PELAYANAN MASYARAKAT PADA LEMBANG MARINDING KECAMATAN MENGKENDEK KAB. TANA TORAJA Dewi Widyawati; A Ulfah Tenripada; Sitti Rahmah Jabir; Amaliah Faradibah
Ilmu Komputer untuk Masyarakat Vol 4, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkomas.v4i1.1507

Abstract

Pengelolaan buku administrasi desa memegang peranan penting bagi jalannya suatu organisasi, yaitu sebagai sumber informasi dan sebagai pusat ingatan organisasi sebagai dasar pengambilan keputusan. Masalah yang muncul pada Lembang Marinding Kecamatan Mengkendek Kab. Tana Toraja yaitu masih mengelola data administasi desa secara manual, sehingga muncul masalah jika berkas administrasi dibutuhkan tidak ditemukan atau hilang. Selain itu belum tersedianya fasilitas atau media yang mengatur data administrasi secara digital, sehingga pelayanan kepada masyarakat belum maksimal. Staf lembang juga belum mahir dalam menerapkan teknologi informasi dalam manajemen administrasi. Hasil yang diperoleh dari kegiatan pengabdian yaitu dapat meningkatkan pemahaman dan kemampuan serta keterampilan perangkat desa Lembang Marinding dalam mengelola administrasi persuratan secara digital sehingga kegiatan administrasi menjadi lebih baik. Selain itu pelayanan kepada masyarakat lebih baik sehingga membuat kinerja staf  Lembang Marinding juga meningkat. Sebagai penunjang dalam kegiatan tersebut, staf yang  mengikuti kegiatan pelatihan diberikan modul sebagai panduan penggunaan sistem. Pada kegiatan ini menghasilkan sebuah sistem informasi berupa buku administrasi  berbasis web yang akan dikelola langsung oleh staf lembang. Luaran akhir berupa publikasi di media massa dan artikel yang akan dipublikasikan pada Jurnal Ilkomas
Implementasi Aset 3D Rumah Tongkonan Pada Desa Marinding Huzain Azis; Sitti Rahmah Jabir
Ilmu Komputer untuk Masyarakat Vol 4, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkomas.v4i1.1552

Abstract

Salah satu penerapan bidang teknologi yang berkembang ialah multimedia. Dalam multimedia terdapat  Animasi 3 dimensi (3D), yang mana merupakan proses pembuatan pergerakan gambar dalam lingkaran 3 dimensi. Pada animasi 3D, sebuah perangkat lunak menciptakan real virtual dalam 3 dimensi dan perubahan (Gerakan) dihitung 3 aksis (x, y dan z). berdasarkan hasil tersebut, didapatkan sebuah objek yang dapat terlihat dari sisi tampak muka, samping, belakang, atas, dan bawah. Dimana orang dapat menjelajahi objek tersebut dari sudut pandang manapun. Tim Program Kemitraan Program Kemitraan Masyarakat (PKM) Pemula UMI memalukan riset pada desa Marinding, yang ditemukan belum terdapat penerapan aset 3D pada rumah Tongkonan yang ada di Desa Marinding). Dimana budaya pada desa tersebut yang masih sangat kental yang menjadikan sebagai objek budaya yang patut untuk dilestarikan. Aset 3D yang dapat diterapkan pada rumah Tongkonan nantinya dapat membantu masyarakat khususnya desa Marinding dalam memperlihatkan objek rumah Tongkonan mereka. Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan sebelumnya, PKM Pemula UMI ingin memberikan solusi pelestarian budaya dengan berpatisipasi dalam melestarikan kebudayaan Tana Toraja dalam hal implementasi 3D aset pada salah satu objek budaya yang ada disana yaitu rumah Tongkonan. Desa yang akan dipilih untuk dilakukan pengabdian yaitu pada Desa Marinding. Implementasi Aset 3D yang nantinya akan dibuat diharapkan dapat membatu masyarakat dalam melestarikan budaya menerapkan aset 3D pada rumah Tongkonan.Hasil yang diperoleh dari kegiatan pengabdian yaitu mitra kantor desa Tamangapa dapat memanfaatkan aset 3D dalam pelestarian budaya, mitra Kantor Desa Tamangapa dapat membantu wisatawan dalam mengenalkan objek budaya mereka khusunya rumah Tongkonan, wisatawan dapat dengan mudah mempelajari terkait rumah tongkonan yang ada di Kab. Tana Toraja dan perangkat desa dapat memperlihatkan dengan mudah objek wisata yang dimiki dalam bentuk 3D. Sebagai penunjang dalam kegiatan tersebut, staf yang mengikuti kegiatan pelatihan diberikan modul implementasi aet 3D rumah Tongkonan pada Desa Marinding. Luaran akhir berupa publikasi di media masssa (inipasti.com) dan artikel yang akan di publikasipadan pada jurnal ILKOMAS (Ilmu Komputer Untuk Masyarakat (ILKOMAS).
Comparison Analysis of Random Forest Classifier, Support Vector Machine, and Artificial Neural Network Performance in Multiclass Brain Tumor Classification Amaliah Faradibah; Dewi Widyawati; A Ulfah Tenripada Syahar; Sitti Rahmah Jabir; Poetri Lestari Lokapitasari Belluano
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 4 No. 2 (2023): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v4i2.73

Abstract

This study aims to analyze and compare the performance of three main classification models, namely Random Forest Classifier, Support Vector Machine, and Artificial Neural Network, in classifying Multiclass brain tumors based on MRI images. The research method includes exploratory data analysis (EDA), dataset preprocessing with image segmentation using the Canny method, and feature extraction using the Humoment method. The performance of the classification models is evaluated based on accuracy, precision, recall, and F1 score. The analysis results show variations in the performance of the three classification models, with Random Forest Classifier having an accuracy of 0.7, weighted precision of 0.55, weighted recall of 0.7, and weighted F1 score of 0.59; Support Vector Machine having an accuracy of 0.71, weighted precision of 0.5, weighted recall of 0.71, and weighted F1 score of 0.59; and Artificial Neural Network having an accuracy of 0.62, weighted precision of 0.6, weighted recall of 0.62, and weighted F1 score of 0.61. Visualization using box plots also reveals outliers in the performance of the three models. These findings indicate variations and outliers in the performance of the classification models for Multiclass brain tumor classification. Further analysis is needed to understand the factors that influence performance differences and identify ways to improve the classification model performance for brain tumor diagnosis based on MRI images
Simulasi Furnitur Ruang dengan Augmented Reality Menggunakan Marker Based Tracking Dewi Widyawati; Sugiarti Sugiarti; Sitti Rahmah Jabir
Jurnal Minfo Polgan Vol. 12 No. 2 (2023): Artikel Penelitian 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v12i2.13236

Abstract

AR menjadi sarana inovatif untuk memfasilitasi pengguna dalam mendesain dan menyesuaikan tata letak furnitur ruang secara virtual sebelum implementasi fisik. Penelitian ini fokus pada pengembangan sistem simulasi furnitur ruang berbasis Augmented Reality (AR) menggunakan metode Marker-Based Tracking dengan menerapkan metodologi penelitian Multimedia Development Life Cycle (MDLC) sebagai kerangka kerja untuk memandu proses pengembangan yang terstruktur, mulai dari perencanaan hingga implementasi. Langkah-langkah penelitian melibatkan identifikasi kebutuhan pengguna, perancangan konsep AR, pengembangan prototipe, implementasi, dan evaluasi. Metode marker-based tracking digunakan untuk meningkatkan akurasi penempatan objek virtual dalam lingkungan fisik. Kontribusi diharapkan dapat meningkatkan kualitas pengalaman pengguna dalam desain interior, memungkinkan mereka untuk berinteraksi dengan furnitur ruang secara lebih dinamis dan efektif
Sosialisasi dan Workshop Peningkatan Indikator Visibility Webometrics di Fakultas Kedokteran Universitas Muslim Indonesia Muhammad Arfah Asis; Sitti Rahmah Jabir; Andi Ulfah Tenripada
INTEGRITAS : Jurnal Pengabdian Vol 8 No 1 (2024): JANUARI - JULI
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat - Universitas Abdurachman Saleh Situbondo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36841/integritas.v8i1.3988

Abstract

Visibility merupakan indikator webometrics dengan bobot terbesar dalam pemeringkatan. Ini menunjukkan pentingnya pengelolaan struktur dan konten website Universitas. Dilihat dari nilai website baik atau terpercaya yang malakukan backlink pada Universitas Muslim Indonesia (UMI), website Fakultas Kedokteran UMI memperoleh nilai yang terbaik walaupun memiliki nilai kinerja website terendah berdasarkan GTMetrix. Dalam rangka pengabdian ini, kami mengadakan serangkaian kegiatan sosialisasi dan workshop guna meningkatkan pemahaman tentang webometrics serta metode untuk meningkatkan performa website. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan signifikan dalam pengetahuan setelah sosialisasi, dengan tingkat peningkatan yang baik dari 36% menjadi 80%. Workshop dilakukan untuk memperbaiki konten, struktur website, dan penerapan Search Engine Optimization (SEO) serta backlink. Evaluasi akhir menunjukkan bahwa mitra telah memahami konsep penilaian webometrics dan mampu meningkatkan pemeringkatan website melalui pengelolaan yang lebih baik. Diharapkan, penggunaan modul dan pelatihan konten ini dapat membantu meningkatkan kualitas website Fakultas Kedokteran UMI.
Penerapan Algoritma Support Vector Machine untuk Klasifikasi Stunting pada Balita di Kabupaten Enrekang Andi Widya Mufila Gaffar; Andi Muhammad Halis; Purnawansyah; Sitti Rahmah Jabir
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i1.13620

Abstract

Stunting adalah salah satu bentuk gizi yang kurang yang ditandai dengan tinggi badan berdasarkan umur dan diukur dengan standar deviasi referensi WHO yang dapat dilihat pada Indikator TB/U (tinggi badan dengan usia). Salah satu kabupaten dengan jumlah penduduk stunting terbanyak di provinsi Sulawesi Selatan adalah Kabupaten Enrekang. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu klasifikasi stunting menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan kernel polynomial yang bertujuan untuk mengelompokkan data anak balita di bawah 60 bulan apakah mengalami stunting atau tidak (normal). Klasifikasi Stunting pada balita memiliki signifikansi penting karena menjadi landasan untuk merancang program pencegahan Stunting. Untuk menilai performa dan cara kerja model Support Vector Machine pada data anak balita di Kabupaten Enrekang, digunakan metode pengujian cross validation. Selain itu, hasil prediksi model dibandingkan dengan fakta aktual menggunakan confusion matrix. Pada pengujian dengan 10 K-Fold Cross Validation menggunakan Support Vector Machine menunjukkan hasil dengan nilai tertinggi berada pada fold ke-4 dengan tingkat accuracy 99.13% precision 99.13% recall 99.13% f1-score 99.13%. sedangkan nilai terendah berada pada fold ke-0 dengan tingkat accuracy 95.63% precision 95.74% recall 95.63% f1-score 95.51%. Untuk rata-rata dari pengujian fold menunjukkan hasil accuracy 96.98% precision 96.99% recall 96.98% f1-score 96.94%. Sedangkan untuk hasil dari Confusion Matrix dengan nilai accuracy sebanyak 98% secara total.
Co-Authors A. Ulfah Tenripada Andi Muhammad Halis Andi Ulfa Tenripada Andi Widya Mufila Gaffar Dewi Widyawati Faradibah, Amaliah Muhammad Arfah Asis Poetri Lestari Lokapitasari Belluano Purnawansyah Purnawansyah Sugiarti, Sugiarti