Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Letters in Information Technology Education (LITE) MASSIVE: Jurnal Ilmu Komunikasi Jurnal Komunikasi Pemberdayaan
Basuki, Umar
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences

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

Found 4 Documents
Search

 1 
Enhancing Medical Education with Machine Learning: A Case Study on CKD Detection Using AdaBoost-SVM Erizal, Erizal; Suwarto, Suwarto; Basuki, Umar; Hiswati, Marselina Endah; Diqi, Mohammad; Kristian, Tadem Vergi
Letters in Information Technology Education (LITE) Vol 7, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17977/um010v7i22024p56-62

Abstract

This study explores the application of the AdaBoost-SVM model for the classification of chronic kidney disease (CKD), addressing the critical need for accurate and early diagnosis in clinical settings. Using a dataset of 400 instances with 25 clinical features, we implemented rigorous data cleaning to remove rows with missing values, ensuring high-quality input data. The AdaBoost-SVM model achieved remarkable performance, with an overall accuracy of 96%. Precision and recall were notably high for both 'ckd' and 'notckd' classes, reflecting the model’s robustness and reliability. These results underscore the potential of hybrid machine learning approaches in medical diagnostics, providing valuable insights into improving CKD detection. Although the study has several limitations, such as a limited dataset and the exclusion of incomplete data, its findings clearly show the model's usefulness and provide a foundation for future research. Future work should focus on larger, more diverse datasets and alternative data handling techniques to enhance the model's applicability and performance. This research highlights the promise of integrating advanced algorithms into clinical decision-making processes, ultimately aiming to improve patient outcomes through early and accurate disease detection.
KETIDAKADILAN GENDER TERHADAP PEREMPUAN DALAM RUMAH TANGGA PADA FILM “SELESAI” Avidaninta, Chairunisa; Basuki, Umar; Srigati, Bambang; Rambe, Warhi Pandapotan
MASSIVE: Jurnal Ilmu Komunikasi Vol. 4 No. 1 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Sosial dan Ekonomi, Universitas Respati Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35842/massive.v4i1.141

Abstract

Penelitian ini berfokus pada representasi ketidakadilan gender terhadap perempuan rumah tangga dalam film “Selesai”. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana representasi ketidakadilan terhadap perempuan rumah tangga dalam film drama “Selesai” yang ditinjau dari denotasi, konotasi dan dikaitkan dengan mitos berdasarkan analisis semiotika Roland Barthes. Jenis penelitian ini adalah deskriptif kualitatif dengan teknik pengumpulan data yakni observasi, dokumentasi, dan studi literatur. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ketidakadilan gender berupa marginalisasi, subordinasi, stereotip, kekerasan dan beban kerja dialami oleh tokoh utama perempuan yaitu Ayu serta pemeran pendukung perempuan, Yani. Terdapat pula pelestarian ideologi budaya patriarki dalam masyarakat, di mana kaum patriarki menganggap laki-laki memiliki kekuasaan serta memegang kendali penuh atas diri perempuan. Melalui penelitian ini dapat dilihat bahwa film dapat menggambarkan realitas perempuan yang masih sangat rawan menjadi korban ketidakadilan gender.
Shin Tae Yong dalam Bingkai Media Online (Analisis Framing Berita Pemecatan Shin Tae Yong di Bolasport.com dan Viva.co.id) yanus, yanus purwansyah sriyanto; Srigati, Bambang; Rahmayanti, Dian Rhesa; Solihin, Mohammad; Basuki, Umar; Rahmahtika, Saffa Rizqi
Jurnal Komunikasi Pemberdayaan Vol 4 No 2 (2025): December
Publisher : Sekolah Tinggi Pembangunan Masyarakat Desa APMD

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47431/jkp.v4i2.733

Abstract

Dalam dunia olahraga, khususnya sepak bola, berita pemecatan pelatih selalu menarik perhatian publik dan media. Bulan Januari 2025, salah satu isu yang paling banyak dibicarakan di dunia olahraga pada Januari 2025 adalah pemecatan Shin Tae-yong (STY) sebagai pelatih tim nasional sepak bola Indonesia. Sebagai pelatih sepak bola yang memiliki rekam jejak prestasi, pemecatan STY memicu beragam reaksi dari berbagai pihak, termasuk federasi sepak bola, analis, dan masyarakat umum. Dengan menggunakan pendekatan analisis framing, penelitian ini akan mengkaji pola pemberitaan, pilihan kata, dan narasi yang digunakan oleh berbagai media dalam menyampaikan informasi kepada masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan wawasan tentang bagaimana media membentuk persepsi publik terhadap keputusan yang dibuat oleh federasi sepak bola terkait posisi pelatih tim nasional Indonesia. Dalam kajian konstruksi media ini, tingkatan komunikasinya adalah komunikasi massa, karena melibatkan media berita daring seperti Bolasport.com dan Viva.co.id. Unsur komunikasi yang difokuskan dalam kajian ini adalah pesan. Termasuk apa yang telah dilakukan oleh Bolasport.com dan Viva.co.id dengan menekankan realitas pemecatan STY sebagai fakta yang harus diketahui oleh khalayak. STY yang selama ini dianggap sebagai salah satu elemen kebangkitan timnas sepak bola Indonesia justru secara mengejutkan dipecat oleh PSSI dan dianggap tidak memenuhi target. Namun kedua media tersebut pada porsi pemberitaannya lebih menekankan pada aspek permasalahan internal yang dianggap menjadi faktor utama pemecatan STY.  
Log-Scale Correlation Classifier for Mushroom Identification in Agricultural Internet of Things Systems Ordiyasa, I Wayan; Diqi, Mohammad; Hiswati, Marselina Endah; Rahmayanti, Dian Rhesa; Basuki, Umar; Hafizah, Ida
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 10 No 2 (2026): April 2026
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v10i2.6841

Abstract

Classifying edible and poisonous mushrooms is crucial to food safety, as misidentification can pose severe toxicological risks. Conventional probabilistic classifiers, such as Naïve Bayes and Logistic Regression, often underperform on categorical datasets with correlated attributes and skewed distributions. This study introduces the Log-Scale Feature Correlation Classifier, a novel probabilistic framework that integrates logarithmic transformation and correlation-weighted probability estimation to address these challenges. Using the UCI Mushroom dataset and a 10-fold cross-validation scheme, LSFCC was benchmarked against standard models. The results demonstrate that LSFCC achieved consistently superior accuracy (0.99), precision, and recall, significantly outperforming both Logistic Regression and Naïve Bayes, as confirmed by statistical tests (p<0.01). Its lightweight design and interpretability make it highly suitable for real-time deployment on resource-constrained IoT devices, particularly within Agricultural IoT systems for autonomous mushroom identification. Future research will explore LSFCC’s adaptability to noisy, multimodal data and hybrid architectures, ensuring broader applicability in real-world bioinformatics and food safety domains.
Co-Authors Avidaninta, Chairunisa Dian Rhesa Rahmayanti Erizal Erizal HAFIZAH, IDA Kristian, Tadem Vergi Marselina Endah Hiswati Mohammad Diqi Ordiyasa, I Wayan Rahmahtika, Saffa Rizqi Rambe, Warhi Pandapotan Solihin, Mohammad Suwarto Suwarto Yanus Purwansyah Sriyanto yanus, Yanus Purwansyah Sriyanto