Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indo Green Journal Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan
Roy Efendi Subarja
Universitas Graha Nusantara
Religion Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Evaluasi Kinerja Pelayanan Pegawai Kantor Camat Padangsidimpuan Utara Menggunakan Pendektan Fuzzy Inference System Sugeno Roy Efendi Subarja; Billy Hendrik
Indo Green Journal Vol. 1 No. 3 (2023): Page: 84 - 122
Publisher : FKIP - Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/green.v1i3.17

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja pelayanan pegawai di Kantor Camat Padangsidimpuan Utara dengan memanfaatkan Pendekatan Fuzzy Inference System Sugeno. Metode ini memungkinkan untuk mengukur dan menganalisis berbagai aspek kinerja pelayanan, termasuk efisiensi, responsifitas, dan kepuasan masyarakat. Data evaluasi dikumpulkan melalui survei kepada stakeholder terkait dan dianalisis menggunakan model Fuzzy Inference System Sugeno yang telah dikembangkan. Penelitian ini menghasilkan hasil evaluasi yang lebih akurat dan dapat memberikan rekomendasi yang lebih terperinci untuk pengambilan keputusan terkait peningkatan kinerja pelayanan. Temuan dari penelitian ini dapat menjadi landasan bagi pihak terkait di Kantor Camat Padangsidimpuan Utara untuk mengimplementasikan strategi dan kebijakan yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas pelayanan. Selain itu, metodologi yang digunakan dalam penelitian ini juga dapat diadaptasi dan diterapkan dalam evaluasi kinerja pelayanan di kantor-kantor Camat lainnya atau lembaga pemerintah lainnya untuk memperoleh informasi yang lebih akurat dan mendalam terkait dengan kinerja pelayanannya.
Evaluasi Performa Deteksi Penyakit Diabetes Dengan Fuzzy C-Means Dan K-Means Clustering Roy Efendi Subarja; Billy Hendrik
Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan Vol. 1 No. 3 (2023): September: Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan ( JENTIK )
Publisher : Politeknik Kampar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59061/jentik.v1i3.376

Abstract

The increasing prevalence of diabetes has led to a growing need for accurate and efficient disease detection methods. This research focuses on evaluating the performance of diabetes detection using Fuzzy C-Means and K-Means clustering algorithms. The study aims to compare the effectiveness of these two clustering techniques in identifying diabetes cases based on relevant medical data. A dataset comprising various health parameters and diagnostic indicators was utilized for experimentation. The Fuzzy C-Means and K-Means algorithms were implemented to cluster the dataset, and their detection performance was assessed using metrics such as sensitivity, specificity, accuracy, and F1-score. The results indicate that both clustering methods exhibit promising potential for diabetes detection, with variations in their performance based on different evaluation criteria. This research contributes to a deeper understanding of the applicability of clustering algorithms in diabetes detection and provides insights into their strengths and limitations. Further optimization and validation of these algorithms could lead to enhanced diagnostic accuracy and early intervention in diabetes management.
Co-Authors Billy Hendrik Billy Hendrik