Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.63
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Jurnal Litbang Kota Pekalongan JSITP IC Tech: Majalah Ilmiah Jurnal Sains, Nalar, dan Aplikasi Teknologi Informasi IC Tech: Majalah Ilmiah
Yunianto, Era
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Public Health Other

Published : 35 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

 1   2   3   4 
STRATEGI PEMILIHAN EMARKETPLACE MENGGUNAKAN METODE ARAS ( ADDITIVE RATIO ASSESSMENT ) yunianto, era; Taryadi, Taryadi; Ika Royanti, Nur
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 17 No 1 (2022): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XVII No. 1 April 2022
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v17i1.237

Abstract

COVID-19 menyebabkan perubahan pola pembelian konsumen. Terjadi peningkatan transaksi emarketplace lebih dari 50%. UMKM harus dapat menfaatkan emarketplace sebagai salah satu strategi pemasaran. Emarketplace berlomba-lomba untuk meningkatkan kualitas, namun pelanggan memiliki kriteria dalam memilih emarketplace. Banyaknya kriteria terkadang membingungkan dalam memilih emarketplace. UMKM  harus pandai dalam memilih emarketplace yang tepat, karena pemilihan emarkeplace yang tepat berpengaruh terhadap profitabilitas. Dalam penelitian ini akan dilakukan pengembangan metode ARAS (Additive Ratio Assessment) untuk memilih alternatif emarketplace terbaik dalam menentukan strategi pemasaran. Dari 17 kriteria yang menjadi pertimbangan pelanggan dalam dalam memilih emarketplace, kriteria yang paling berpengaruh yaitu informasi produk dengan bobot 7.6%. Kemudian diikuti dengan promo/discount/bonus/cupon/free shipping, kelengkapan produk dan UI/UX dengan bobot masing-masing 7%. Dari proses perangkingan , alternatif Tokopedia memiliki keseimbangan optimal sebesar 98% dan alternatif Shoope memiliki nilai keseimbangan optimal sebesar 92%, sedangkan alternatif Lazada memiliki keseimbangan optimal sebesar 87%. Sehingga Tokopedia merupakan alternatif terbaik dalam strategi pemilihan emarketplace dengan metode ARAS. Hasil penelitian dapat dijadikan referensi dalam pemilihan emarketplace. Kata kunci: Pemilihan, emarketplace, ARAS
PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK ANALISIS DAN DETEKSI GANGGUAN SPEKTRUM AUTISME DISORDER Taryadi, Taryadi; Yunianto, Era
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 17 No 2 (2022): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XVII No. 2 Oktober 2022
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v17i2.259

Abstract

Autism Spectrum Disorder (ASD) merupakan gangguan saraf dimana seseorang memilki efek seumur hidup pada interaksi dan komunikasi dengan orang lain. Autisme dapat didiagnosis pada setiap tahap dalam satu kehidupan karena dalam dua tahun pertama kehidupan gejala autisme biasa muncul. Gejala ASD muncul dimulai pada masa kanak-kanak dan terus berlanjut hingga remaja dan dewasa. Didorong dengan meningkatnya penggunaan teknik pembelajaran mesin dalam dimensi penelitian diagnosis medis, dalam makalah ini ada upaya untuk mengeksplorasi kemungkinan penggunaan Naïve Bayes, Regresi Logistik, Support Vector Machine, Neural Network, KNN dan Convolutional Neural Network untuk memprediksi dan menganalisis masalah ASD pada anak, remaja, dan orang dewasa. Teknik yang diusulkan dievaluasi pada tiga set data ASD non-klinis yang tersedia untuk umum. Dataset pertama terkait skrining ASD pada anak memiliki 292 instance dan 21 atribut. Dataset kedua yang terkait dengan skrining ASD Subjek dewasa berisi total 704 kejadian dan 21 atribut. Dataset ketiga terkait skrining ASD pada subjek Remaja terdiri dari 104 kejadian dan 21 atribut. Setelah menerapkan berbagai teknik pembelajaran mesin dan menangani nilai yang hilang, hasil prediksi dengan model berbasis Convolutional Neural Network memilki tingkat kinerja dan akurasi yang lebih baik yaitu sebesar 99,53% untuk deteksi ASD pada dewasa, 98,30% untuk deteksi ASD pada anak-anak dan 96,88% untuk deteksi pada Remaja.
Prediksi Penyakit Kardiovaskular Berbasis Asosiation Rule Taryadi, Taryadi; Yunianto, Era
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 18 No 1 (2023): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XVIII No. 1 April 2023
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v18i1.270

Abstract

Implementasi metode data mining dalam lingkup kesehatan merupakan bidang yang menarik dan sedang naik daun. Hal ini disebabkan semakin banyak tersedia data bidang kesehatan yang tersedia secara bebab sebagai bagian proses analisis dengan metode data mining. Saat ini data yang tersedia secara bebas tersebut telah banyak dianalisis dengan menggunakan metode data mining yang seperti klasifikasi dan klasterisasi, namun metode association rule belum banyak digunakan untuk menganalisis data tersebut. Metode data mining aturan aosiasi merupakan algoritma sederhana namun memiliki kekuatan yang memfokuskan pada hubungan tersembunyak antara atribut data dan melakukan validasi statistik. Hubungan yang terjadi antar atribut data dapat membantu untuk memahami penyakit dan penyebabnya dengan cara yang lebih baik, sehingga dapat membantu untuk mencegah terjadinya penyakit. Penelitian ini mengekplorasi metode aturan asosiasi dengan menggunakan data penyakit jantung yang tersedia di repositori UCI. Penyakit kasdiovaskular merupakan penyakit yang berhubungan dengan jantung dan sistem peredaran darah.
PEMILIHAN EMARKETPLACE TERBAIK DENGAN METODE EVALUATION BASED ON DISTANCE FROM AVERAGE SOLUTION (EDAS) yunianto, era; Taryadi
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 18 No 2 (2023): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XVIII No. 2 Oktober 2023
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v18i2.284

Abstract

Terjadi peningkatan jumlah pengguna, nilai transaksi dan volume transaksi dari ecommerce di Indonesia pada tahun 2022. Dari usaha yang menggunakan ecommerce di Indonesia, 19,75% usaha menggunakan jenis emarketplace. Kelebihan dari emarketplace yaitu memberikan kemudahan dalam pencarian produk yang dibutuhkan. Banyaknya emarketplace membuat konsumen bingung memilih. Terdapat 11 kriteria yang dapat dipergunakan dalam pemilihan emarketplace terbaik. Namun dengan banyaknya kriteria, terkadang membuat bingung para pengusaha. Dalam pemilihan emarketplace sebagai media promosi dan penjualan harus dipertimbangkan dengan baik, karena berpengaruh ke profitabilitas bisnis mereka. Pengusaha dapat mempergunakan sistem pendukung keputusan sebagai pertimbangan dalam pemilihan emarketplace. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS). Dari hasil penelitian, telah diketahui bobot kepentingan dari 11 kriteria yang dipertimbangkan dalam pemilihan emarketplace. Kriteria informasi produk merupakan kriteria yang paling berpengaruh. Alternatif SH merupakan alternatif terbaik sebagai media promosi dan penjualan. Hasil penelitian dapat menjadi pertimbangan bagi pengusaha dalam memilih emarketplace terbaik sebagai media promosi dan penjualan.
DIAGNOSTIK PENYAKIT GINJAL KRONIS MENGGUNAKAN MODEL KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE Taryadi, Taryadi; Yunianto, Era; Kasmari, Kasmari
IC Tech: Majalah Ilmiah Vol 19 No 1 (2024): IC Tech: Majalah Ilmiah Volume XIX No. 1 April 2024
Publisher : P3M Institut Widya Pratama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47775/ictech.v19i1.291

Abstract

Penyakit ginjal atau biasa dikenal dengan gagal ginjal merupakan suatu kondisi menurunnya fungsi ginjal yang dapat mengakibatkan ketidakmampuan ginjal dalam menjalankan tugasnya. Penderita penyakit ginjal berpotensi masuk ke fase kronis. Penyakit ginjal kronik merupakan penurunan fungsi ginjal secara bertahap selama tiga bulan yang mengakibatkan terhentinya fungsi ginjal secara total. Tujuan dari pengembangan ini adalah suatu sistem pendukung keputusan bagi dokter dalam mendiagnosis pasien penyakit ginjal. Sistem menampilkan hasil prediksi apakah pasien penyakit ginjal sudah memasuki fase penyakit ginjal kronis atau belum. Metodologi penelitian ini terdiri dari dua tahap utama: pemodelan klasifikasi dan pengembangan sistem. Pemodelan klasifikasi terdiri dari pengumpulan data, persiapan data, pengelompokan data, klasifikasi, ekstraksi aturan. Pengembangan sistem didasarkan pada aturan yang diekstraksi sebelumnya. Penelitian ini menghasilkan suatu sistem yang dapat mendeteksi suatu kondisi penyakit ginjal kronis berdasarkan beberapa faktor dengan akurasi sebesar 96,34%.
Co-Authors Aidjili, Mosses Andoro S., Ign. F. Bayu Budijanto, Hari Agung Ika Royanti, Nur Indrayanti, Indrayanti Kasmari . Nur Ika Royanti Prastuti Sulistyorini Royani, Nur Ika Royanti, Nur Ika Siregar, Dicke JSH Taryadi Taryadi Taryadi Taryadi Taryadi Tory Ariyanto Wahyu Setianto, Wahyu WIBOWO, ARI PUTRA