Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indonesian Journal of Urology Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Prayogo, Dwi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Health Professions Medicine & Pharmacology Public Health

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
THE ROLE OF CYP17A1 IN ADENOCARCINOMA OF THE PROSTATE AT SARDJITO GENERAL HOSPITAL Prayogo, Dwi; Soeroharjo, Indrawarman
Indonesian Journal of Urology Vol 27 No 1 (2020)
Publisher : Indonesian Urological Association

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32421/juri.v27i1.550

Abstract

Objective: The purpose of this study is to determine the relationship and role of CYP17A1 gene expression to androgen biosynthesis activity in prostate cancer patients. Material & Methods: The samples of this study are patients diagnosed with prostate adenocarcinoma based on histopathology examination who underwent TURP surgery at Sardjito General Hospital. A total of 30 samples were examined for PCR to determine the presence and absence of CYP17A1 gene expression. CYP17A1 gene expression was analyzed with the patient’s age, stage, organ metastasis, Gleason score, and PSA value. Results: Analysed using Chi-Square Tests, p=0.784 was obtained on expression of CYP17A1 gene with patient’s age, p=0.469 on expression of CYP17A1 gene with staging tumor, p=0.855 on expression of CYP17A1 gene with presence or absence of organ metastasis, p=0.059 on expression of CYP17A1 gene expression with total Gleason score, p=0.895 on expression of CYP17A1 gene with PSA value. Conclusion: There was no association between CYP17A1 gene expression and intratumoral androgen biosynthesis activity based on the patient’s age, patient’s clinical stage, organ metastasis, Gleason score, and PSA value.
ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENINGKATAN MODEL SEGMENTASI DATA ASET TETAP PADA PT. XYZ PRAYOGO, DWI; Kurniawan, M.T, Rudi; Wijaya, M.Kom, Yudhistira Arie; HAYATI, S.Kom., M.Kom, UMI
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5936

Abstract

Abstrak. Pengelolaan aset tetap merupakan salah satu elemen penting dalam operasional suatu Organisasi ataupun perusahaan, termasuk di PT. XYZ. Namun demikian, metodologi manual sering menimbulkan tantangan seperti inefisiensi, kesalahan klasifikasi, dan kekurangan analitis yang menghambat dalam pengambilan keputusan yang sangat strategis. Penelitian ini berusaha untuk menerapkan algoritma K-Means dalam peningkatan model segmentasi data aset tetap, dengan penekanan terkonsentrasi pada pengoptimalan parameter nilai K, yang bertujuan meningkatkan ketepatan hasil pengelompokan. Berbagai studi sebelumnya, termasuk yang dilakukan oleh Yuan & Yang (2019), Ahmed et al. (2020), dan Ikotun et al. (2023), menunjukkan bahwa algoritma K-Means telah digunakan secara luas, namun, masih ada kekurangan dalam pengoptimalan parameter dan penerapannya pada data aset tetap. Penelitian ini mengadopsi metodologi eksperimental yang memanfaatkan data aset tetap dari PT. XYZ sebagai objek penelitian. Algoritma K-Means diterapkan untuk mengkategorikan data berdasarkan karakteristik tertentu, seperti kategori aset, umur ekonomis, kondisi dan tingkat pemanfaatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu meningkatkan efisiensi proses pengelolaan aset tetap yang diperoleh nilai Davies Bouldin Index (DBI) = 0,395 melalui pengujian parameter dengan nilai K Optimal = 4. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi teoretis dalam pengembangan algoritma K-Means dan manfaat praktis bagi perusahaan dalam pengelolaan aset tetap mereka. 
ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENINGKATAN MODEL SEGMENTASI DATA ASET TETAP PADA PT. XYZ PRAYOGO, DWI; Kurniawan, M.T, Rudi; Wijaya, M.Kom, Yudhistira Arie; HAYATI, S.Kom., M.Kom, UMI
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5936

Abstract

Abstrak. Pengelolaan aset tetap merupakan salah satu elemen penting dalam operasional suatu Organisasi ataupun perusahaan, termasuk di PT. XYZ. Namun demikian, metodologi manual sering menimbulkan tantangan seperti inefisiensi, kesalahan klasifikasi, dan kekurangan analitis yang menghambat dalam pengambilan keputusan yang sangat strategis. Penelitian ini berusaha untuk menerapkan algoritma K-Means dalam peningkatan model segmentasi data aset tetap, dengan penekanan terkonsentrasi pada pengoptimalan parameter nilai K, yang bertujuan meningkatkan ketepatan hasil pengelompokan. Berbagai studi sebelumnya, termasuk yang dilakukan oleh Yuan & Yang (2019), Ahmed et al. (2020), dan Ikotun et al. (2023), menunjukkan bahwa algoritma K-Means telah digunakan secara luas, namun, masih ada kekurangan dalam pengoptimalan parameter dan penerapannya pada data aset tetap. Penelitian ini mengadopsi metodologi eksperimental yang memanfaatkan data aset tetap dari PT. XYZ sebagai objek penelitian. Algoritma K-Means diterapkan untuk mengkategorikan data berdasarkan karakteristik tertentu, seperti kategori aset, umur ekonomis, kondisi dan tingkat pemanfaatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu meningkatkan efisiensi proses pengelolaan aset tetap yang diperoleh nilai Davies Bouldin Index (DBI) = 0,395 melalui pengujian parameter dengan nilai K Optimal = 4. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi teoretis dalam pengembangan algoritma K-Means dan manfaat praktis bagi perusahaan dalam pengelolaan aset tetap mereka. 
Co-Authors HAYATI, S.Kom., M.Kom, UMI Indrawarman Soeroharjo Kurniawan, M.T, Rudi Wijaya, M.Kom, Yudhistira Arie