Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.561
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Syntax Jurnal Informatika Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer JSiI (Jurnal Sistem Informasi) METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Pelita : Jurnal Penelitian dan Karya Ilmiah JUTIS : Jurnal Teknik Informatika Geodika: Jurnal Kajian Ilmu dan Pendidikan Geografi Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) International Journal Mathla'ul Anwar of Halal Issues Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Jurnal Dharmabakti Nagri
Rizky, Robby
Universitas Mathla'ul Anwar
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 55 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 55 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Determining Toddler's Nutritional Status with Machine Learning Classification Analysis Approach Hidayat, Taufik; Ridwan, Mohammad; Iqbal, Muhamad Fajrul; Sukisno, Sukisno; Rizky, Robby; Manongga, William Eric
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 24 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v24i2.4092

Abstract

The nutritional status of toddlers is a common issue many countries face worldwide. Various facts indicate that malnutrition is a primary focus for many researchers. Several efforts have been made to address this problem, including developing analytical models for identification, classification, and prediction. This study aims to evaluate the nutritional status of children by utilizing a classification analysis approach using Machine Learning. This research aims to improve the accuracy of the classification system and facilitate better decision-making in stunted toddlers, which is a priority, especially in the health sector. The Machine Learning classification analysis process will later utilize the performance of the Naive Bayes algorithm, the Support Vector Machine algorithm, and the Multilayer Perceptron algorithm. ML performance can be optimized using gridsearchCV to produce optimal classification analysis patterns. The data set of this study uses 6812 toddler data sourced from the Health Center at the Tangerang Regency Health Office. Based on the research presented, Machine Learning performance in analyzing nutritional status classification provides maximum results. The results are reported based on a precision level with an accuracy of 88%. The results of this analysis can also present a classification of nutritional status based on knowledge. This study can contribute to and update the analysis model in determining nutritional status. The results of this study can also provide benefits in handling nutritional status problems that occur in children.
PENENTUAN PENERIMA PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS KABUPATEN PANDEGLANG) Sugiarto, Agung; Nailul Warda, Neli; Mira Yunita, Ayu; Rizky, Robby
PELITA JURNAL PENELITIAN DAN KARYA ILMIAH Vol 22 No 1 (2022): Januari - Juni 2022
Publisher : UNIVERSITAS ISLAM SYEKH - YUSUF TANGERANG

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

Abstract

Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan sebuah program pemerintah yang sudah berjalan sejak tahun 2007 dimana program ini diperuntukan untuk membantu meringankan beban masyarakat yang tidak mampu. PKH adalah pemberian dana tunai kepada masyarakat, program ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas hidup dan meminimalisir tingkat kemiskinan di Indonesia. Peraturan Menteri Sosial Republik Indonesia nomor 1 tahun 2018 Pasal 2 tentang PKH yaitu untuk meningkatkan taraf hidup keluarga penerima manfaat melalui akses layanan pendidikan, kesehatan dan kesejahteraan sosial, mengurangi beban pengeluaran dan meningkatkan pendapatan keluarga miskin dan rentan miskin. Kabupaten Pandeglang merupakan Kabupaten termiskin kedua yang ada di Provinsi Banten. Namun dalam hal penentuan calon penerima PKH ini sering terjadi kesalahan atau tidak tepat sasaran dalam memberikan PKH ini, karena sistem yang sedang berjalan di Kabupaten Pandeglang masih menggunakan sistem manual mulai dari Pembuatan Data diawal untuk validasi calon peserta PKH sampai dengan pembuatan laporan-laporan. Oleh karena itu, dibutuhkan aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk memudahkan Dinas Sosial Kabupaten Pandeglang dalam menentukan calon penerima PKH dengan tepat sasaran. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap alternatif, kemudian dilakukan proses perhitungan untuk mendapatkan alternatif yang optimal, untuk menentukan calon penerima PKH yang layak mendapatkan bantuan.
RUMAH PINTAR DENGAN APLIKASI GOOGLE ASSISTANT MENGGUNAKAN ARDUINO ESP8266 BERBASIS IOT (INTERNET OF THINGS) Nurafliyan Susanti, Ervi; Hakim, Zaenal; Rizky, Robby
PELITA JURNAL PENELITIAN DAN KARYA ILMIAH Vol 22 No 1 (2022): Januari - Juni 2022
Publisher : UNIVERSITAS ISLAM SYEKH - YUSUF TANGERANG

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

Abstract

Rumah pintar adalah sebuah tempat tinggal yang menghubungkan jaringan komunikasi dengan peralatan listrik yang dapat dikontrol dari jarak jauh. Rumah pada zaman teknologi yang sudah canggih terlihat kurang praktis dan efektif dalam perkondisian hunian. Pengabaian terhadap listrik seperti lampu-lampu penerangan hunian atau perangkat lainnya yang lupa dimatikan pada saat pengguna keluar rumah membuat pemakaian listrik menjadi boros. Rumah pintar memberikan solusi yang dapat diterapkan terhadap kendala tersebut. Bahkan rumah pintar dapat memberikan keamanan dan kenyamanan dari segi perkondisian ruangan seperti kelalaian terhadap pengabaian perangkat alat listrik. Kriteria untuk rumah pintar yang optimal agar dapat direalisasikan harus memiliki kemampuan dijangkau atau dikendalikan dari jarak jauh. Teknologi mobile android dan aplikasi google yang didukung voice command assistant dapat memudahkan pengguna mengendalikan peralatan listrik dari jarak jauh. Pada penelitian ini akan dibuat dan didemonstrasikan suatu sistem rumah pintar yang bisa diperintah melalui suara dengan menggunakan modul Wi-Fi ESP8266 untuk koneksi ke internet, NodeMCU ESP8266 sebagai mikrokontroler dan juga menggunakan platform Google Assistant untuk pengenalan suara dan Thingspeak sebagai server IoT. Sebagai jembatan mesin ke mesin (M2M) antara Google Assistant dan Thingspeak digunakan server logikal IFTTT (if this than that).
PENGGUNAKAN METODE ALGORITHMA A STAR (A*) UNTUK PEMETAAN POTENSI DESA DI WILAYAH PANDEGLANG BANTEN pratama, aghy gilar; Susilawati, Susilawati; Heri Wibowo, Andrianto; Rizky, Robby; Purnama Alais, Renji
PELITA JURNAL PENELITIAN DAN KARYA ILMIAH Vol 22 No 1 (2022): Januari - Juni 2022
Publisher : UNIVERSITAS ISLAM SYEKH - YUSUF TANGERANG

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

Abstract

Potensi desa merupakan segala sumber daya alam maupun sumber daya manusia yang dapat serta tersimpan di desa. Dimana semua sumber daya tersebut dapat dimanfaatkan bagi kelangsungan dan perkembangan desa. Kabupaten Pandeglang terbagi menjadi 32 kecamatan, 326 desa dan 13 kelurahan Pandegalang ini memiliki potensi yang beraneka ragam, akan tetapi belum dikenal masyarakat luas karena kurangnya informasi. Dalam membantu pembangunan dan pengembangan desa di Kabupaten Pandeglang dibutuhkan sebuah sistem yang mengelola sumberdaya informasi desa tersebut sehingga menghasilkan data yang tertata dan mudah digunakan. Sistem informasi berbasis web dibangun bertujuan memudahkan pegawai pemerintahan dan masyarakat mendapatkan informasi potensi desa secara efektif dan efesien, letak lokasi desa yang ditampilkan secara visual menggunakan Googel Maps API. Penggunaan metode Algorithma A* (A-Star) mampu menemukan jalur terdekat antara jarak satu desa dengan desa lainya, dengan biaya pengeluaran paling sedikit dari titik awal yang diberikan sampai ke titik tujuan yang diharapkan. Pada penelitian ini menghasilkan aplikasi sistem informasi geografis pemetaan potensi desa di wilayah Kabupaten Pandeglang menggunakan metode Algorithma A* (A-Star) berbasis Web.
ANALISIS SENTIMEN OPINI MASYARAKAT TERHADAP PILKADA 2024 DI MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Hidayat, Taufik; Siddiq, Muhammad Jafar; Jayasri, Sandika; Suhendi, Aldi; Rizky, Robby
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6280

Abstract

Penelitian ini membahas analisis sentimen opini masyarakat terhadap Pilkada 2024 di media sosial Twitter menggunakan algoritma Naïve Bayes dan pembobotan TF-IDF. Data dikumpulkan melalui proses crawling menggunakan Python, menghasilkan 5.182 tweet yang kemudian diproses melalui tahap preprocessing, termasuk case folding, cleansing, stemming, dan labeling. Setelah preprocessing, 4.041 data digunakan untuk analisis sentimen dengan kategori sentimen Netral, Positif, dan Negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu memberikan akurasi sebesar 77%, dengan F1-score tertinggi pada kategori Netral sebesar 0,85. Tema dominan yang ditemukan melalui pembobotan TF-IDF meliputi keamanan, partisipasi masyarakat, dan keberhasilan Pilkada. Evaluasi menggunakan Confusion Matrix membuktikan bahwa metode Naïve Bayes efektif untuk memahami opini masyarakat, sehingga hasil analisis ini dapat memberikan wawasan berharga bagi pemangku kepentingan dalam meningkatkan strategi komunikasi dan keterlibatan publik
Co-Authors Aghi Gilar Pratama Aghy Gilar Pratama Aghy Gilar Pratama Aghy Gilar Pratama Agung Sugiarto Andrianto Heri Wibowo ARDIANSYAH ARDIANSYAH Ayu Mira Ayu Mira Yunita Dedeh Jubaedah ervi nuraflian susanti Hadi Susilo Hakim, Moh Azizi Hardianto, Asep Heriyana, Erik Hudaya, Dadan Ahmad Imat Maftuhah Indriati, Marlinda Iqbal, Muhamad Fajrul Jayasri, Sandika Karyaningsih, Dentik Kurniawan, Hanif Fajar lili sujai M. Muslim Manongga, William Eric Mohammad Ridwan Mohammad Ridwan Nailul Warda, Neli Neli Nailul Wardah Nugrogo, Asep Hardiyanto Nugroho, Asep Hardiyanto Nurafliyan Susanti, Ervi Nuryati Nuryati Pratama, Aghy Gilar Prianggita, Veni Agustini Purnama Alais, Renji Rusmala, Rusmala Siddiq, Muhammad Jafar Siti Yumsinah Sri Setiowati Sri Setiyowati Sri Setiyowati Sri Setiyowati Sri Setyowati Suhendi, Aldi Sujai, Lili Sukisno Sukisno Sukisno Sukisno, Sukisno Sukmara, Sony Sumarno . Suryandani, Hendy Susanti, Ervi Nuraflian Susanti, Ervi Nuravlian Susilawati . Susilawati, Susilawati Susilowati Susilowati Taufik Hidayat Taufik Hidayat Trisnawati, Desi Veny Agustini Prianggita Wibowo, Andrianto Heri Yuniarsih, Eko Zaenal Hakim