Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search

DETEKSI PENYAKIT ALZHEIMER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN CORRELATION BASED FEATURE SELECTION Wildah, Siti Khotimatul; Agustiani, Sarifah; S, M. Rangga Ramadhan; Gata, Windu; Nawawi, Hendri Mahmud
Jurnal Informatika Vol 7, No 2 (2020): September 2020
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (297.966 KB) | DOI: 10.31294/ji.v7i2.8226

Abstract

Alzheimer merupakan kelainan berupa penimbunan plak atau protein tidak normal dalam otak sehingga menyebabkan hilangnya sel neuron dan menjadi salah satu pemicu penyakit demensia yang dapat mengakibatkan terhambatnya aktivitas sehari-hari karena penurunan daya ingat,kesulitan dalam berkomunikasi, tidak dapat berpikir jernih, terjadinya perubahan sikap dan perilaku hingga menimbulkan hilangnya kemampuan untuk mengurus diri sendiri. Di negara berpenghasilan tinggi penyakit ini diakui berada pada peringkat ke 7 sebagai penyakit fatal yang berujung pada kematian. Akan tetapi hingga saat ini belum ditemukan obat yang dapat menyembuhkan penyakit Alzheimer. Oleh sebab itu pentingnya deteksi dini agar dapat memulai untuk merencanakan perawatan dan kebutuhan medis yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan deteksi penyakit Alzheimer dengan menerapkan metode klasifikasi Naïve Bayes dan seleksi atribut menggunakan Correlation Based Feature Selection pada dataset OASIS Longitudinal. Tahapan analisa data menggunakan metode CRISP-DM. Hasil penelitian ini, menunjukan bahwa pada pengujian algoritma Naïve Bayes nilai akurasi yang didapatkan sebesar 93,83%, dan kurva ROC yang terbentuk memiliki nilai AUC sebesar 0,937% sedangkan pada pengujian algoritma Naïve Bayes dan Correlation Based Feature Selection menghasilkan nilai akurasi sebesar 94,64% dan kurva ROC yang terbentuk memiliki nilai AUC sebesar 0,945%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penerapan algoritma Naïve Bayes dan metode Correlation Based Feature Selection dapat meningkatkan nilai akurasi.
PELATIHAN PEMANFAATAN DIGITAL PARENTING CONTROL MENGGUNAKAN GOOGLE FAMILY LINK PADA IBU TAMAN KAMPUNG TANGGUH Kahfi, Ahmad Hafidzul; Nugraha, Fitra Septia; Ridwansyah, Ridwansyah; Nawawi, Hendri Mahmud
Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri Vol 6 No 1 (2024): Periode April 2024
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/abdimas.v6i1.4788

Abstract

The use of digital technology is increasingly widespread in the modern era, which is changing the way parents educate their children. "Google Parenting" emerged as a term that reflects parents' efforts to face the challenges of parenting in the digital era. This concept emphasizes the importance of parents understanding the impact of technology on children's development as well as appropriate development strategies to use it wisely while maintaining balance in family life. This service activity aims to provide understanding to parents about using the Google Family Link application. The first stage includes theoretical explanations, direct practice using the application, and interactive discussions. The material is delivered through multimedia techniques using a laptop and the internet. This activity is not only informative but also involves active participants through modules, pretests, posttests and discussions. The results of the training for PKK RW 012 Taman Kampung Tangguh mothers showed an increase in their awareness and understanding of digital risks for children as well as their ability to control children's online activities. This helps reduce the risk of exposure to age-inappropriate content and improves communication between mother and child regarding digital safety.
KOMPARASI ALGORITMA NEURAL NETWORK DAN NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG Nawawi, Hendri Mahmud; Purnama, Jajang Jaya; Hikmah, Agung Baitul
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 15 No 2 (2019): Pilar Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information System Periode Septemb
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (934.982 KB) | DOI: 10.33480/pilar.v15i2.669

Abstract

Heart disease is one of the types of deadly diseases whose treatment must be dealt with as soon as possible because it can occur suddenly to the sufferer. Factors of heart disease that are recognized based on the condition of the body of a sufferer need to be known from an early age so that the risk of possible instant attacks can be minimized or can be overcome in various ways such as a healthy lifestyle and regular exercise that can regulate heart health in the body. By looking at the condition of a person's body based on sex, blood pressure, age, whether or not a smoker and some indicators that become a person's characteristics of heart disease are described in a study using the Neural Network and Naïve Bayes algorithm with the aim of comparing the level of accuracy to attributes influential to predict heart disease, so the results of this study can be used as a reference to predict whether a person has heart disease or not.
IMAGE BACKGROUND PROCESSING FOR COMPARING ACCURACY VALUES OF OCR PERFORMANCE Kholifah, Desiana Nur; Nawawi, Hendri Mahmud; Thira, Indra Jiwana
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 16 No 1 (2020): Pilar Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information System Publishing Peri
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1274.786 KB) | DOI: 10.33480/pilar.v16i1.1076

Abstract

Optical Character Recognition (OCR) is an application used to process digital text images into text. Many documents that have a background in the form of images in the visual context of the background image increase the security of documents that state authenticity, but the background image causes difficulties with OCR performance because it makes it difficult for OCR to recognize characters overwritten by background images. By removing background images can maximize OCR performance compared to document images that are still background. Using the thresholding method to eliminate background images and look for recall values, precision, and character recognition rates to determine the performance value of OCR that is used as the object of research. From eliminating the background image with thresholding, an increase in performance on the three types of OCR is used as the object of research.
Pengukuran Kualitas Layanan Sistem Informasi Poliklinik (SIPOLINK) dengan Metode Webqual 4.0 Mustopa, Ali; Pratama, Eri Bayu; Nawawi, Hendri Mahmud
Jurnal Manajemen Informatika JAMIKA Vol 14 No 2 (2024): Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA)
Publisher : Program Studi Manajemen Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/jamika.v14i2.12937

Abstract

The Polyclinic Information System (SIPOLINK) is designed to improve the quality of patient service by monitoring medical records more effectively and efficiently at the West Kalimantan Provincial Government Polyclinic. As an agency that handles health problems, the application of SIPOLINK provides significant added value for primary services, especially for users, namely all employees at the Polyclinic. This study aims to assess the quality of the SIPOLINK website services with the goal of improving service delivery to the community. The method used is Webqual 4.0, which includes three variables: usability quality, information quality, and interaction quality. Primary data was collected through a Likert scale questionnaire with 24 statements distributed to 30 respondents. Data analysis was conducted using descriptive statistical methods. The results indicate that interaction quality does not affect user satisfaction, while usability quality and information quality have a significant impact. The quality of SIPOLINK services affects user satisfaction by 87.3%, indicating that improvements in these areas can significantly enhance service delivery to the community.
Pelatihan Pembuatan Database Microsoft Access untuk Pengarsipan Data Ibu PKK Cibubur Nugraha, Fitra Septia; Nawawi, Hendri Mahmud; Ridwansyah, Ridwansyah; Kahfi, Ahmad Hafidzul
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 8, No 1 (2025): JANUARI 2025
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v8i1.2621

Abstract

Pelatihan Pembuatan Database dengan Microsoft Access untuk Pengarsipan Data pada Ibu PKK RW 012 Kelurahan Cibubur Jakarta Timur merupakan sebuah program yang dirancang untuk meningkatkan keterampilan dan efisiensi dalam pengelolaan data komunitas. Tujuan utama dari pelatihan ini adalah memberikan pengetahuan dan praktik langsung dalam menggunakan Microsoft Access, sebuah antarmuka grafis yang memudahkan pengguna dalam pembuatan dan pengelolaan database. Melalui pelatihan ini, peserta diajarkan cara mendesain database, menginput data, melakukan query untuk mengambil informasi, serta mengelola dan mengarsipkan data secara sistematis dan efisien. Program ini khusus ditujukan kepada Ibu PKK RW 012 Taman Kampung Tangguh, dengan harapan dapat memperkuat peran mereka dalam pengelolaan informasi dan dokumen komunitas. Metodologi pelatihan mencakup sesi teori, praktik langsung, dan studi kasus yang relevan dengan kebutuhan pengarsipan data di lingkungan mereka. Hasil yang diharapkan adalah peningkatan kemampuan Ibu PKK dalam menggunakan teknologi informasi untuk pengarsipan data yang lebih baik, memastikan aksesibilitas dan keamanan informasi yang lebih terjamin.
Analisis Pola Penjualan pada Coffee Shop Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Kopislashtea) Junianto, Rahmad; Nawawi, Hendri Mahmud
Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI) Vol 15 No 1 (2025): Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/jati.v15i1.14229

Abstract

Pola pembelian konsumen merupakan informasi penting bagi bisnis untuk menyusun strategi penjualan yang lebih efektif. Kopislashtea, sebuah coffee shop yang sedang berkembang, memerlukan analisis mendalam mengenai produk-produk yang kerap dibeli secara bersamaan oleh pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola pembelian konsumen di Kopislashtea melalui penerapan algoritma Apriori, serta memberikan rekomendasi strategis berdasarkan hasil analisis tersebut. Algoritma Apriori dikenal efektif dalam menemukan keterkaitan antar produk dengan mengidentifikasi frequent itemset dan aturan asosiasi yang relevan. Dalam penelitian ini, algoritma Apriori diterapkan pada data transaksi harian Kopislashtea dengan menetapkan nilai minimum support sebesar 10% dan minimum confidence sebesar 20%. Hasil analisis menunjukkan kombinasi produk populer, seperti French Fries dan Iced Aren Latte, yang memiliki tingkat confidence sebesar 36%, serta Chicken Wing Hot Truffle Parmesana dan French Fries dengan confidence sebesar 29%. Temuan ini mengindikasikan bahwa produk-produk tersebut sering kali dibeli bersamaan. Berdasarkan hasil tersebut, tujuan pada penelitian ini Kopislashtea dapat mengoptimalkan strategi promosi melalui penawaran bundling dan diskon untuk produk-produk yang sering dibeli bersamaan berdasrakan anaisis berbasis data yang pada akhirnya diharapkan dapat meningkatkan penjualan dan menyediakan penawaran yang lebih sesuai dengan preferensi serta pola pembelian pelanggan.
Pemberdayaan Guru RA dalam Pengolahan Data PAUD dengan Microsoft Excel Nugraha, Fitra Septia; Nawawi, Hendri Mahmud; Sari, Ani Oktarini
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 8, No 3 (2025): Vol 8, No 3 (2025): SEPTEMBER 2025
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/ja.v8i3.3015

Abstract

Guru Raudhatul Athfal (RA) sering menghadapi berbagai kendala dalam pengelolaan data pendidikan anak usia dini secara manual. Permasalahan ini menyebabkan lambatnya proses administrasi, tingginya risiko kesalahan pencatatan, serta rendahnya akurasi data yang berdampak pada pengambilan keputusan yang kurang efektif. Kondisi ini juga membatasi produktivitas guru karena waktu yang seharusnya digunakan untuk kegiatan pembelajaran terpaksa teralihkan untuk mengurus administrasi secara manual. Oleh karena itu, diperlukan adanya peningkatan kompetensi guru RA dalam pengolahan data menggunakan teknologi sederhana yang mudah diakses dan praktis seperti Microsoft Excel. Teknologi ini dipilih karena memiliki fitur lengkap, mudah dipelajari, serta mampu menunjang berbagai aktivitas administrasi pendidikan, mulai dari pendataan siswa, evaluasi perkembangan anak, hingga pembuatan laporan rutin. Tujuan kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) ini adalah untuk meningkatkan keterampilan dan pengetahuan guru RA dalam mengolah data pendidikan anak usia dini menggunakan Microsoft Excel. Melalui pelatihan ini, guru RA diharapkan mampu melakukan proses administrasi secara lebih cepat, akurat, sistematis, serta mengurangi risiko kesalahan. Luaran kegiatan yang diharapkan adalah meningkatnya kemampuan dan keterampilan guru RA dalam mengaplikasikan Microsoft Excel untuk pengelolaan data siswa, evaluasi perkembangan anak, dan penyusunan laporan pendidikan secara digital, yang selanjutnya akan meningkatkan kualitas layanan pendidikan di Raudhatul Athfal.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Menggunakan Metode SAW pada PT. Medikaloka Manajemen Nawawi, Hendri Mahmud; Sarwono, Sarwono
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 9 No. 1 (2025): Volume IX - Nomor 1 - September 2025
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v9i1.868

Abstract

Dalam dunia bisnis, pemilihan supplier yang tepat menjadi faktor krusial dalam menjaga kelancaran rantai pasokan dan keberlanjutan operasional perusahaan. PT Medikaloka Manajemen, yang bergerak di bidang layanan kesehatan, menghadapi tantangan dalam menyeleksi supplier yang memenuhi standar kualitas, harga, serta ketepatan waktu pengiriman. Proses manual yang selama ini digunakan dinilai kurang efektif karena sulitnya melakukan perbandingan kinerja supplier secara objektif berdasarkan kriteria yang relevan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem pendukung keputusan berbasis web guna meningkatkan efektivitas pemilihan supplier di PT Medikaloka Manajemen. Sistem ini menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW), yang memungkinkan pengolahan data berdasarkan kriteria utama, seperti kualitas, harga, ketepatan pengiriman, dan layanan. Dengan pendekatan ini, sistem dapat memberikan peringkat supplier secara objektif, efisien, dan terukur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SAW mampu memberikan solusi optimal dalam pemilihan supplier dengan meningkatkan transparansi dalam proses pengambilan keputusan. Sistem yang dikembangkan juga dirancang dengan antarmuka yang ramah pengguna, sehingga mempermudah tim pengadaan dalam mengelola data dan menghasilkan laporan yang mendukung strategi bisnis perusahaan