Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.307
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Algoritma Aisyah Journal of Informatics and Electrical Engineering SPEKTA (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat : Teknologi dan Aplikasi) Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Ungu ( Abdi Ke Ungu) Jurnal Algoritma Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi (SINTEK) Health Research Journal of Indonesia Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (J-Diteksi) Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Sintek Kuwera
Eko Setiawan, Agustinus
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Medicine & Pharmacology Nursing Public Health

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Web Ardian, Odi; Ratnasari; Pasaribu, Alfredo; Eko Setiawan, Agustinus
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Vol 5 No 2 (2025): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi (SINTEK)
Publisher : LPPM STMIK KUWERA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56995/sintek.v5i2.125

Abstract

 Penelitian ini mengembangkan sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit gigi menggunakan metode Naïve Bayes berbasis web. Sistem ini bertujuan untuk membantu pasien dalam mengidentifikasi gejala awal penyakit gigi, sehingga mereka dapat melakukan penanganan awal secara mandiri. Metode Naïve Bayes dipilih karena kemampuannya dalam mengolah data probabilistik dengan hasil yang akurat. Data dikumpulkan melalui wawancara dengan dokter gigi dan studi literatur, yang kemudian digunakan untuk melatih sistem dalam mendiagnosa penyakit berdasarkan gejala. Selain itu, penelitian ini juga menerapkan metode Extreme Programming (XP) dalam pengembangan perangkat lunak, yang mencakup perencanaan, desain, pengkodean, dan pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem pakar ini efektif dalam mendiagnosis penyakit gigi, memberikan rekomendasi yang relevan kepada pengguna, serta diharapkan dapat mengurangi kesenjangan dalam akses terhadap informasi kesehatan gigi.
Perancangan Media Pembelajaran Berbasis Android Pada Mata Pelajaran TIK Salimu, Salman Alfarisi; Eko Setiawan, Agustinus
Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (J-Diteksi) Vol. 1 No. 1 (2022): Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (J-Diteksi)
Publisher : Universitas Aisyah Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30604/diteksi.v1i1.602

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan keterbatasan sumber belajar TIK di Kelas Sepuluh pada tahun ajaran 2021/2022. Hal ini terjadi karena kurangnya media pembelajaran yang menarik minat siswa. Oleh karena itu penulis berupaya merancang modul pembelajaran yang menarik bagi siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui validitas, kepraktisan, dan keefektifan Perancangan dan Pembuatan Media Pembelajaran Berbasis Android Teknologi Informasi dan Komunikasi Kelas Sepuluh Genap Tahun Pelajaran 2021/2022. Metode penelitian dan pengembangan ini (R&D). Subjek penelitian berjumlah 40 orang siswa Kelas Sepuluh. Metode penelitian ini menggunakan analisis (ADIIE), dengan tahapan perancangan dan pengembangannya adalah sebagai berikut : (1) Analisis, (2) Perancangan, (3) Pengembangan, (4) Implementasi (5) Evaluasi. Hasil uji validitas oleh para ahli secara keseluruhan menilai uji validator untuk Media pembelajaran berbasis android Teknologi Informasi dan Komunikasi Kelas Sepuluh Genap sebesar 83,03%, sehingga tingkat validitas dapat diartikan valid untuk digunakan. Hasil penilaian uji kepraktisan secara keseluruhan penilaian kepraktisan Media Pembelajaran berbasis android Teknologi Informasi dan Komunikasi Kelas Sepuluh sebesar 85,94%, sehingga taraf praktikum sangat praktis digunakan. Hasil penilaian uji keefektifan secara keseluruhan menilai keefektifan Media Pembelajaran berbasis android Teknologi Informasi dan Komunikasi Kelas Sepuluh sebesar 82,24% sehingga keefektifannya dapat diartikan baik digunakan. Kesimpulannya, berdasarkan penilaian beserta masukan para ahli dan hasil uji coba lapangan Media Pembelajaran Berbasis Android sebagai media pembelajaran telah terbukti kelayakan, keunggulan, dan dapat digunakan dalam proses pembelajaran pada mata pelajaran keterampilan komputer. kelas sepuluh.
PREDIKSI PENYAKIT SERANGAN JANTUNG MENGGUNAKAN SMOTE DAN TUNING HYPERPARAMETER rahma aulia, alfina; Zulkifli, Zulkifli; Ardhy, Ferly; Eko Setiawan, Agustinus
Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Vol. 3 No. 1 (2024): Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak (J-Rapa)
Publisher : Universitas Aisyah Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penyakit serangan jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia, termasuk di Indonesia, sehingga prediksi dini menjadi sangat penting sebagai upaya pencegahan. Tantangan utama dalam pemodelan prediksi serangan jantung adalah distribusi data yang tidak seimbang, di mana jumlah kasus negatif jauh lebih banyak dibandingkan kasus positif, sehingga model cenderung menghasilkan prediksi yang bias. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi serangan jantung dengan menangani permasalahan ketidakseimbangan data dan melakukan optimasi parameter model. Metode yang digunakan adalah penerapan Synthetic Minority Over Sampling Technique (SMOTE) untuk menyeimbangkan kelas data serta GridSearchCV untuk optimasi hyperparameter pada tiga algoritma klasifikasi, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), dan Decision Tree. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dengan total 1.319 data pasien. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa setelah proses balancing dan tuning, algoritma Decision Tree memberikan performa terbaik dengan nilai akurasi, precision, recall, dan F1-score mencapai 98%, mengungguli SVM sebesar 92,93% dan KNN sebesar 65,15%. Analisis confusion matrix menunjukkan bahwa Decision Tree mampu menekan kesalahan prediksi terutama pada kelas positif, sehingga mendukung deteksi dini pasien berisiko serangan jantung. Dengan demikian, integrasi SMOTE dan optimasi hyperparameter terbukti efektif meningkatkan kinerja model prediksi serangan jantung.
Sistem Kendali Lampu Pada Smart Home Berbasis IoT Afrianto, Rifki; Aminudin, Nur; Eko Setiawan, Agustinus; Herdian Andika, Tahta
Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Vol. 3 No. 1 (2024): Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak (J-Rapa)
Publisher : Universitas Aisyah Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan modul Wemos D1 dalam mengendalikan lampu berbasis IoT melalui aplikasi Blynk pada Smart Home. Dengan menggunakan Wemos D1 dan Blynk, pengguna dapat mengontrol lampu secara efisien dari jarak jauh, meningkatkan efisiensi penggunaan energi. Perbandingan dengan metode tradisional menunjukkan keunggulan dalam kemudahan penggunaan dan efisiensi energi.
Co-Authors Afrianto, Rifki Ahmad Jurnaidi Wahidin Ardian, Odi Bintoro, Panji Desni Sagita, Yona El Hanif, Azka Ferly Ardhy Fitra Herayeni, Desi Fitri Hardiyanti, Fitri Hany, Hany Zahra Nabbilla Herdia Andika, Tahta Hernanda, Rice Nur Aminudin Ockhy Jey Fhiter Wassalam Pasaribu, Alfredo Probo Wijayanto, Wisnu rahma aulia, alfina Ramadhanti, Dinda Ratnasari Ratnasari Ratnasari Ratnasari Ratnasari Rini Wahyuni Rizki, Fahlul Salman Alfarisi Salimu Tahta Herdian Andika Yana Ayu Andini, Dwi Yani Veronica, Septika Zulkifli Zulkifli Zulkifli