Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal BERKALA SAINSTEK INFORMAL: Informatics Journal Jurnal Online Skripsi Manajemen Rekayasa Konstruksi (JOS-MRK)
Hidayat, Muhammad Arief
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Engineering Mathematics Physics Transportation

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

Found 4 Documents
Search

 1 
Sistem Informasi Posyandu Ibu Hamil dengan Penerapan Klasifikasi Resiko Kehamilan Menggunakan Metode Naïve Bayes Hasanah, Qomariyatul; Andrianto, Anang; Hidayat, Muhammad Arief
BERKALA SAINSTEK Vol 6 No 1 (2018)
Publisher : Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/bst.v6i1.7554

Abstract

Sistem informasi posyandu ibu hamil dapat mengelola data kesehatan ibu hamil yang berkaitan dengan faktor resiko kehamilan. Faktor resiko kehamilan berdasarkan ketentuan Kartu Skor Poedji Rochyati (KSPR) digunakan bidan untuk menentukan resiko kehamilan dengan memberikan skor pada masing-masing parameter. KSPR memiliki kelemahan tidak dapat memberikan skor pada parameter yang belum pasti sehingga jika belum diketahui dengan pasti maka dianggap tidak terjadi. Konsep membaca pola data yang diadopsi dari teknik datamining menggunakan metode klasifikasi naive bayes dapat menjadi alternatif untuk kelemahan KSPR tersebut yaitu dengan mengklasifikasikan resiko kehamilan. Metode naïve bayes menghitung probabilitas parameter tertentu berdasarkan data pada periode sebelumnya yang telah ditentukan sebagai data training, berdasarkan hasil perhitungan tersebut dapat diketahui resiko kehamilan secara tepat sesuai parameter yang telah diketahui. Metode naïve bayes dipilih karena memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi daripada metode klasifikasi lainnya. Sistem informasi ini dibangun berbasis website agar dapat diakses secara mudah oleh beberapa posyandu yang berbeda tempat. Sistem dibangun mengadopsi dari model Waterfall. Sistem informasi posyandu ibu hamil dirancang dan dibangun dengan tiga (3) hak akses yaitu admin, bidan dan kader dengan masing-masing fitur yang dapat memudahkan penggunanya. Hasil dari penelitian ini adalah sistem informasi posyandu ibu hamil dengan penerapan klasifikasi resiko kehamilan menggunakan metode naïve bayes, dengan tingkat akurasi ketika menggunakan 17 atribut didapatkan 53.913%, 19 atribut didapatkan 54.348%, , 21 atribut didapatkan 54.783%, dan 22 atribut didapatkan 56.957%. Tingkat akurasi klasifikasi diperoleh menggunakan metode pengujian menggunakan Ten-Fold Cross Validation dimana training set dibagi menjadi 10 kelompok, jika kelompok 1 dijadikan test set maka kelompok 2 hingga 10 menjadi training set. Kata Kunci: Posyandu, Resiko Kehamilan, Waterfall, Datamining, Klasifikasi, Naïve bayes
Sistem Informasi Penentuan Paket Pembelian Produk Menggunakan Algoritma Frequent Pattern-Growth pada KPRI Jember Noorkholid, Mohammad Ivan; Hidayat, Muhammad Arief; Fajarianto, Gama Wisnu
BERKALA SAINSTEK Vol 8 No 2 (2020)
Publisher : Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/bst.v8i2.11848

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi penentuan paket pembelian produk pada KPRI Jember. Sistem ini menggunakan algoritma Fp-Growth (Frequent Pattern Growth) untuk menghasilkan informasi tentang paket pembelian produk dengan menangkap fenomena yang terjadi dalam transaksi penjualan. Implementasi algoritma Frequent Pattern Growth menggunakan PHP. Data hasil perhitungan algoritma Frequent Pattern Growth divisualisasikan dalam halaman website. Penerapan algoritma Frequent Pattern Growth didukung dengan metode association rules untuk menghasilkan data yang lebih lengkap dan akurat. Perhitungan membutuhkan data masukan berupa minimum support dan minimum confidence untuk memproses data transaksi penjualan menjadi paket pembelian produk. Dengan memasukkan minimum support 1 dan minimum confidence sebesar 50, hasil perhitungan didapatkan bahwa paket pembelian produk yang muncul sebanyak 10 paket dengan minimum support yang bermacam-macam berurutan dari produk pertama sampai produk terakhir. Semakin besar minimum support dan minimum confidence yang dimasukkan maka semakin sedikit paket pembelian produk yang dihasilkan.
Topic Modeling and Sentiment Analysis of YouTube Podcast “Susahnya Jadi Perempuan” Using LDA and SVM Algorithms Satriyo, Levinda Caesarianty Putri; Hidayat, Muhammad Arief; Pandunata, Priza
INFORMAL: Informatics Journal Vol 9 No 3 (2024): Informatics Journal (INFORMAL)
Publisher : Faculty of Computer Science, University of Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/isj.v9i3.51407

Abstract

Youtube Podcast “Susahnya Jadi Perempuan” which addresses feminist issues has garnered attention from viewers of Najwa Shihab Channel. In this digital era, sentiment analysis of audience response is needed to understanding public perception. Method that can used to determine discussion topics and analyze sentiments is using Latent Dirichlet Allocation and Support Vector Machine. Analysis of 10.979 comments using LDA identified two subtopics: discussion about the invented speakers and gender roles in daily life. Along with this, sentiment analysis using an optimized SVM (C=1, gamma=1, kernel=linear) which classified sentiments into Positive, Negative, and Neutral categories with an accuracy of 67%. The main challenge was the low recall value for Neutral sentiments classification. The results showed that in subtopic 0, there were 3.503 Negative sentiments, 3.255 Positive sentiments, and 822 Neutral sentiments. In subtopic 1, there were 1.485 Negative sentiments, 1.671 Positive sentiments, and 243 Neutral sentiments.
PROJECT PLANNING PEMBANGUNAN JALAN TOL DAN TANGGUL LAUT SEMARANG – DEMAK STA 0+000 – 8+550 Hidayat, Muhammad Arief; Susapto; Nawir Rasidi
Jurnal Online Skripsi Manajemen Rekayasa Konstruksi (JOS-MRK) Vol. 3 No. 2 (2022): JUNI 2022
Publisher : Jurusan Teknik Sipil Politeknik Negeri Malang

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

Abstract

Proyek Pembangunan Jalan Tol dan Tanggul Laut Semarang Demak yang berada di Jawa Tengah dari Panjang sekitar 27km yang sebagian terbangun di atas laut. Pembangunan Jalan Tol dan Tanggul Laut ini dibagi oleh 2 seksi, Seksi I meliputi ruas Semarang-Sayung sepanjang 10,69km. Seksi II ruas Sayung sampai Kota Demak sepanjang 16,31km. Jalan tol Semarang-Demak dibangun untuk meningkatkan aksebilitas dan kapasitas jaringan jalan dalam melayani kawasan utara Jawa. Seperti diketahui kondisi lalu lintas kawasan utara Jawa kepadatannya yang cukup tinggi. Selain itu, jalan tol ini juga difungsikan untuk mengatasi banjir yang kerap terjadi di ibu kota Jawa Tengah dan Kabupaten Demak. Lokasi pembangunan jalan tol yang menjadi tanggul laut mulai dari Kelurahan Terboyo Kulon, Kelurahan Terboyo Wetan, dan Kelurahan Trimulyo (Kota Semarang). Sementara di Kabupaten Demak yaitu Desa Sri Wulan, Desa Bedono dan Desa Purwosari. Jangka waktu pengadaan tanah dari bulan Maret 2018 hingga Desember 2018. Sementara jangka waktu pembangunan jalan tol ini ditarget selama 640 hari. Pembangunan dimulai pada Januari 2019 hingga Desember 2020.
Co-Authors Anang Andrianto Gama Wisnu Fajarianto Hasanah, Qomariyatul Nawir Rasidi Noorkholid, Mohammad Ivan Priza Pandunata Satriyo, Levinda Caesarianty Putri Susapto