Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknosains: Media Informasi Sains dan Teknologi Technologia: Jurnal Ilmiah Jurnal Informasi dan Teknologi RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Ramadhani, Budi
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Physics

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
APLIKASI ONLINE PENCARIAN KLINIK PCR DAN SWAB ANTIGEN PADA PENGOBATAN VIRUS COVID 19 KOTA BANJARMASIN BERBASIS (SIG) SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS Adi Chandra, Herry; Agung Wibowo, Dwi; Amin, Muhammad; Ramadhani, Budi
RJOCS (Riau Journal of Computer Science) Vol. 8 No. 2 (2022): RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjocs.v8i2.1414

Abstract

Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas) merupakan salah satu sarana pelayanan Kesehatan masyarakat yang amat penting di Indonesia. Puskesmasiadalah fasilitas pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan upaya kesehatan masyarakat dan upaya kesehatan perseorangan tingkat pertama, dengan lebih mengutamakan upaya promotif dan preventif, untuk mencapai derajat kesehatan masyarakat yang setinggi-tingginya. Upaya kesehatan tersebut diselenggarakan dengan menitik beratkan kepada pelayanan untuk masyarakat luas guna mencapai derajat kesehatan yang optimal, tanpa mengabaikan mutu pelayanan kepada perorangan. Pada masa sekarang ini dengan maraknya kasus Virus Covid-19 yang menyerang orang-orang Indonesia khusus nya di daerah Banjarmasin, upaya dalam menanggulangi Virus ini pemerintah menerapkan Tes PCR dan Swab Antigen kepada masyarakat. Oleh karena itu hadirnya Aplikasi yang berbasis SIG tentu sangat membantu untuk menyajikan informasi yang lengkap, dan menjadikan panduan/alat bantu untuk pencarian rute yang menyediakan Tes PCR dan Swab Antigen tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi online Pencarian Klinik PCR dan Swab Antigen pada pengobatan virus covid 19 kota Banjarmasin Berbasis (SIG) Sistem Informasi Geografis, Dengan menggunakan Sistem Informasi Geografis ini diharapkan dapat sangat membantu masyarakat dalam mencari berbagai informasi mengenai Klinik PCR dan Swab Antigen yang ada di kota Banjarmasin.  
Application of Technology Acceptance Model and Delone and McLean IS Success Model to Measure Information System Design for Academic Activities in Higher Education Institution Sri Wahyuningsih, Suluh; Herli Sumerli A, Chevy; Rahayu, Novi; Nuryanto, Uli Wildan; Ramadhani, Budi
Jurnal Informasi dan Teknologi 2024, Vol. 6, No. 1
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60083/jidt.v6i1.470

Abstract

The purpose of this study is to investigate the variables that may affect how well the academic information system performs. Quantitative approaches are employed in this study. The basic random sampling technique was used in this study to get samples from the community of academic information system users. There were 100 samples used in this investigation. The Technology Acceptance Model (TAM) and the Delone & Mclean model are used in this study. In this study, questionnaires were distributed as part of the data collection process. The SmartPLS was used in this study's inferential statistical analysis. According to the analysis results, introducing elements that have the biggest impact namely, perceived ease of use and service quality should be prioritized in order to improve helpdesk services in academic information systems. This involves establishing a report ticket function to resolve user complaints and offer updates on problem resolution, as well as optimizing academic information system for mobile displays to promote simple access to various academic information system -related demands. Perceived ease of use on perceived usefulness (path coefficient value: 0.79); service quality on perceived ease of use (path coefficient value: 0.79); user satisfaction on net benefits (path coefficient value: 0.74); and system quality on net benefits (path coefficient value: 0.03), are the variables that have the biggest influence in this research.
APLIKASI PREDIKSI RESIKO PENYAKIT STROKE Karyadiputra, Erfan; Setiawan, Agus; Ramadhani, Budi; Purnomo, Indu Indah
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 16, No 2 (2025): Technologia (April)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v16i2.18377

Abstract

Stroke merupakan salah satu penyakit yang sering kali berdampak serius dan dapat mengancam nyawa. Oleh karena itu, deteksi dini terhadap risiko stroke sangat penting dalam upaya pencegahan dan penanganan yang tepat. Salah satu pendekatan yang digunakan untuk memprediksi risiko stroke adalah dengan menggunakan metode data mining, yang mampu menganalisis pola dari data besar untuk membantu mengidentifikasi hubungan kompleks antara faktor risiko dan kemungkinan terjadinya stroke. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi yang dapat memprediksi risiko stroke pada seseorang dengan memanfaatkan teknik data mining. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma decision tree untuk analisis data dan metode waterfall untuk perancangan sistem aplikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu memprediksi risiko stroke dengan tingkat akurasi algoritma sebesar 95,03%.Keywords: Aplikasi, Data Mining, Stroke
Aplikasi prediksi risiko penyakit stroke menggunakan teknik data mining Karyadiputra, Erfan; Setiawan, Agus; Ramadhani, Budi
Teknosains Vol 18 No 3 (2024): September-Desember
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/teknosains.v18i3.48223

Abstract

Stroke merupakan salah satu penyakit yang seringkali memiliki dampak serius dan dapat mengancam nyawa. Deteksi dini risiko stroke memegang peran penting dalam pencegahan dan penanganan yang tepat. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi stroke yaitu menggunakan metode data mining yang dapat menganalisis pola data besar untuk membantu mengidentifikasi hubungan kompleks antara faktor risiko dan kemungkinan awal terjadinya stroke. Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang aplikasi yang dapat memprediksi risiko penyakit stroke pada seseorang dengan memanfaatkan teknik data mining. Penelitian ini menggunakan metode decision tree algorithm untuk analisis data dan metode waterfall untuk perancangan sistem aplikasinya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu melakukan prediksi penyakit stroke dengan akurasi algoritma sebesar 95,03%
Co-Authors Adi Chandra, Herry Agung Wibowo, Dwi Agus Setiawan Herli Sumerli A, Chevy Muhammad Amin Purnomo, Indu Indah Rahayu, Novi Sri Wahyuningsih, Suluh Uli Wildan Nuryanto