Garuda - Garba Rujukan Digital

Implementasi Model Machine Learning pada Klasifikasi Status Penyakit Diabetes Berbasis Streamlit Arminarahmah, Nur; Mahalisa, Galih
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 13, No 3 (2024): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v13i3.5866

Penyakit diabetes adalah masalah kesehatan global yang signifikan, dan deteksi dini serta klasifikasi status penyakit ini sangat penting untuk pengelolaan yang efektif. Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan model machine learning dengan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) pada klasifikasi status penyakit diabetes. Untuk memfasilitasi interaksi yang mudah dan pemahaman yang lebih baik oleh pengguna, aplikasi web berbasis Streamlit dikembangkan sebagai antarmuka. Dataset diabetes yang relevan digunakan untuk melatih dan menguji model KNN yang telah diimplementasikan. Metodologi penelitian mencakup tahap pengumpulan dan preprocessing data, pemilihan parameter, pelatihan model, dan evaluasi kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model KNN yang diimplementasikan melalui aplikasi Streamlit mampu melakukan klasifikasi status penyakit diabetes dengan tingkat akurasi yang baik. Pengguna dapat dengan mudah mengakses dan memanfaatkan aplikasi ini untuk mendapatkan prediksi status penyakit diabetes berdasarkan data yang mereka inputkan. Penelitian ini memiliki potensi untuk meningkatkan aksesibilitas dan pemahaman masyarakat terhadap status penyakit diabetes melalui pendekatan machine learning dan teknologi web. Selain itu, hasil penelitian ini dapat menjadi dasar untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang deteksi penyakit dan pemantauan kesehatan secara keseluruhan.

The Impact of Organizational Culture on Employee Retention and Performance in the Technology Industry: A Comparative Study Suherman, Agus; Arminarahmah, Nur; Martini, Martini
International Journal of Management Science and Information Technology Vol. 4 No. 2 (2024): July - December 2024
Publisher : Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/ijmsit.v4i2.3405

This study aims to analyze the impact of organizational culture on employee retention and performance in the technology industry, which has a high level of competition and a dynamic work environment. Using a quantitative approach, this study adopted a correlational study design and involved 300 respondents working in various technology companies in Indonesia. Data were obtained through a survey and analyzed using multiple linear regression techniques. The study results indicate that an organizational culture that supports collaboration, innovation, and personal development has a significant positive impact on employee job satisfaction and loyalty, increasing retention rates. In addition, a culture that encourages creativity and adaptation to technological changes also contributes to increased employee performance. Cultural dimensions such as managerial support and communication transparency were found to positively influence retention, while innovation and career development were shown to improve individual performance. The study also found that companies with a strong organizational culture, which emphasizes providing space for creativity and autonomous decisions, show higher retention rates, especially among young professionals. These findings underscore the importance of building and maintaining a positive organizational culture to improve employee retention and drive optimal performance in technology companies. The results of this study are expected to provide valuable insights for company leaders in designing effective organizational culture strategies to increase competitiveness in a highly competitive market.

Klusterisasi Impor Beras Di Indonesia Menurut Negara Asal Utama Menggunakan Algoritma K-Medoids Arminarahmah, Nur; GS, Achmad Daengs; Hardinata, Jaya Tata
Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Vol 8, No 2 (2023): Edisi Agustus
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/jurasik.v8i2.657

This study aims to classify rice import data in Indonesia based on the main country of origin using the K-Medoids algorithm. The rice import data used in this study covers the last six years (2017-2022), which is quantitative data, namely rice import data in Indonesia quoted from the Indonesian Statistical Publication, and processed based on the customs archives of the Directorate General of Customs and Excise. The K-Medoids method was chosen because of its ability to handle outliers and provide more stable clustering results compared to other clustering algorithms. The results of the analysis show that there are three main clusters of rice-supplying countries in Indonesia. The first cluster consists of countries with high import volumes, the second includes countries with moderate import volumes, and the third comprises countries with low import volumes. These findings provide important insights for the government and industry players in formulating rice import strategies, particularly in choosing the country of origin of imports and determining tariff policies. In addition, the results of this clustering can be used as a basis for making decisions regarding the diversification of rice import sources to increase national food security.

PREDIKSI POLA MEMBUANG SAMPAH RUMAH TANGGA di LAHAN RAWA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING Arminarahmah, Nur; Rezky Izzatul. Y. A
Journal of Innovation Research and Knowledge Vol. 4 No. 10: Maret 2025
Publisher : Bajang Institute

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

Abstract: Analisis menunjukkan bahwa jenis sampah yaitu sampah organik dari limbah rumah tangga dan frekuensi pembuangan adalah faktor paling signifikan dalam memprediksi pola pembuangan, diikuti oleh lokasi dan cuaca. Kinerja Model Machine Learning: Model Random Forest yang digunakan dalam penelitian ini menunjukkan kinerja yang baik dengan tingkat akurasi yang tinggi. Algoritma ini efektif dalam memprediksi pola pembuangan sampah, serta mampu mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap kebiasaan masyarakat dalam membuang sampah,meskipun ada beberapa kesalahan prediksi, terutama pada jenis sampah plastik dan campuran.Hasil Metrik Evaluasi menghasilkan Nilai akurasi 85% menunjukkan bahwa model cukup efektif, dengan precision dan recall yang menunjukkan keseimbangan antara benar positif dan benar negatif.Disamping itu pula Tingkat pendidikan dan Lokasi rumah memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pola pembuangan, yang menggarisbawahi pentingnya edukasi lingkungan untuk meningkatkan kesadaran Masyarakat serta berimplikasi untuk Pengelolaan Sampah serta memberikan wawasan yang berharga bagi pemerintah dan pengelola lingkungan dalam merancang strategi pengelolaan sampah yang lebih efektif.Rekomendasi untuk Penelitian Selanjutnya dengan mengeksplorasi faktor-faktor lain yang mempengaruhi pola pembuangan sampah, serta integrasi data lingkungan dan perilaku Masyarakat serta pemahaman tentang pengelolaan sampah dan dampaknya terhadap ekosistem lahan rawa.

Penerapan Gaussian Naive Bayes dan Analisis Komponen Utama dalam Klasifikasi Diabetes Mahalisa, Galih; Arminarahmah, Nur
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.v16i2.15942

Klasifikasi yang akurat terhadap penyakit diabetes sangat penting untuk deteksi dini dan perencanaan pengobatan. Pembelajaran mesin menawarkan solusi yang menjanjikan untuk masalah ini, namun pemilihan metode yang tepat sangatlah penting. Penelitian ini mengevaluasi efektivitas penggunaan Gaussian Naive Bayes (GNB) dengan Analisis Komponen Utama (PCA) dalam klasifikasi diabetes. Tujuan utama adalah untuk menilai apakah PCA dapat meningkatkan kinerja model GNB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PCA tidak secara signifikan meningkatkan akurasi klasifikasi diabetes menggunakan GNB. Bahkan, model tanpa PCA menunjukkan kinerja yang sedikit lebih baik. Hal ini mengindikasikan bahwa PCA mungkin tidak cocok untuk semua kasus klasifikasi diabetes menggunakan GNB. Faktor-faktor seperti karakteristik data dan pemilihan hiperparameter dapat mempengaruhi efektivitas PCA. Penelitian lebih lanjut dapat mengeksplorasi metode reduksi dimensi atau algoritma pembelajaran mesin lainnya.

The Impact of Organizational Culture on Employee Retention and Performance in the Technology Industry: A Comparative Study Suherman, Agus; Arminarahmah, Nur; Martini, Martini
International Journal of Management Science and Information Technology Vol. 4 No. 2 (2024): July - December 2024
Publisher : Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/ijmsit.v4i2.3405

This study aims to analyze the impact of organizational culture on employee retention and performance in the technology industry, which has a high level of competition and a dynamic work environment. Using a quantitative approach, this study adopted a correlational study design and involved 300 respondents working in various technology companies in Indonesia. Data were obtained through a survey and analyzed using multiple linear regression techniques. The study results indicate that an organizational culture that supports collaboration, innovation, and personal development has a significant positive impact on employee job satisfaction and loyalty, increasing retention rates. In addition, a culture that encourages creativity and adaptation to technological changes also contributes to increased employee performance. Cultural dimensions such as managerial support and communication transparency were found to positively influence retention, while innovation and career development were shown to improve individual performance. The study also found that companies with a strong organizational culture, which emphasizes providing space for creativity and autonomous decisions, show higher retention rates, especially among young professionals. These findings underscore the importance of building and maintaining a positive organizational culture to improve employee retention and drive optimal performance in technology companies. The results of this study are expected to provide valuable insights for company leaders in designing effective organizational culture strategies to increase competitiveness in a highly competitive market.

PELATIHAN TROUBLESHOOTING DAN PERBAIKAN LAPTOP UNTUK MENINGKATKAN LITERASI TEKNOLOGI PADA PERGERAKAN MAHASISWA ISLAM INDONESIA (PMII) BANJARBARU Kholdani, Al Fath Riza; Dharmawati, Adani; Rosyadi, M. Dedy; Arminarahmah, Nur; Qur’ana, Tri Wahyu
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 6 No. 4 (2025): Volume 6 No 4 Tahun 2025
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v6i4.47701

Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan literasi teknologi melalui pelatihan troubleshooting dan perbaikan laptop bagi anggota Pergerakan Mahasiswa Islam Indonesia (PMII) Banjarbaru. Seiring dengan perkembangan teknologi, laptop menjadi alat penunjang utama dalam aktivitas akademik dan organisasi. Namun, minimnya pemahaman tentang perawatan laptop dan penanganan masalah teknis seringkali menghambat produktivitas. Berdasarkan observasi awal, banyak anggota PMII Banjarbaru yang mengalami kesulitan dalam mengatasi masalah teknis pada laptop, seperti gangguan hardware (misalnya, baterai lemah, layar blank, atau keyboard rusak) dan masalah software (misalnya, sistem operasi error, virus, atau kinerja lambat). Hal ini menyebabkan ketergantungan pada layanan servis yang mahal dan tidak selalu tersedia di Kota Banjarbaru. Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pengetahuan praktis dan keterampilan teknis kepada peserta melalui metode ceramah interaktif, demonstrasi, dan praktik langsung. Materi pelatihan mencakup: (1) pengenalan komponen hardware dan software laptop, (2) teknik dasar troubleshooting untuk mengidentifikasi masalah, (3) langkah-langkah perbaikan masalah umum pada laptop, dan (4) tips perawatan laptop untuk mencegah kerusakan. Peserta juga akan diberikan panduan tertulis yang dapat digunakan sebagai referensi mandiri.

Title

Found 7 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 7 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 7 Documents
Search