Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.731
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer INFOKAM Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Sains dan Informatika Journal of Information Systems and Informatics JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS Jurnal Digit : Digital of Information Technology JUTECH : Journal Education and Technology Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal of Education Technology Information Social Sciences and Health Jurnal Sintaks Logika (JSilog) Jurnal Indonesia Sosial Sains JAMU : Jurnal Abdi Masyarakat UMUS Innovative: Journal Of Social Science Research Jurnal Teknik Indonesia Jurnal Multidisiplin Teknologi dan Arsitektur Journal of Citizen Research and Development
Otong Saeful Bachri
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhadi Setiabudi, Brebes, Indonesia
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT 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 Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 38 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 38 Documents
Search

 1   2   3   4 
Penerapan Algoritma C4.5 untuk Prediksi Prioritas Relokasi Rumah Terdampak Bencana Tanah Gerak di Kabupaten Brebes Apriliani, Rosema Dina; Ramdhan, Nur Ariesanto; Bachri, Otong Saeful
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 5 No. 4 (2025): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v5i4.20672

Abstract

Bencana tanah gerak di Kabupaten Brebes menyebabkan kerusakan parah pada hunian, sehingga diperlukan sistem pendukung keputusan untuk menentukan prioritas relokasi rumah secara cepat dan akurat. Penelitian ini mengembangkan aplikasi berbasis web menggunakan metode Waterfall dan algoritma Decision Tree C4.5. Data diperoleh dari DINPERWASKIM Brebes dengan atribut seperti jenis bencana, lokasi, status kepemilikan rumah, dan kondisi bangunan (atap, kolom/balok, struktur). Implementasi dilakukan menggunakan Flask dan PostgreSQL, sedangkan evaluasi mencakup pengujian fungsional (Black-Box) dan performa model. Hasil pengujian menunjukkan aplikasi berfungsi sesuai kebutuhan dan model C4.5 mencapai akurasi 98,89% setelah penyeimbangan kelas dengan SMOTE. Atribut kondisi kolom/balok dan kondisi atap menjadi faktor utama dalam penentuan prioritas. Sistem ini diharapkan mendukung pengambilan keputusan pemerintah daerah dalam program relokasi rumah terdampak bencana secara lebih tepat dan efisien.
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Beasiswa di SMKS Maarif Nu 03 Larangan Menggunakan Metode Weighted Aggregatedsum Product Assessment (WASPAS) Nurfikri, Muhammad Ihsan; Bhakti, R M Herdian; Bachri, Otong Saeful
Jurnal Multidisiplin Teknologi dan Arsitektur Vol 3, No 1 (2025): Mei 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/motekar.v3i1.6032

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mempermudah proses seleksi penerima beasiswa di SMKS Maarif Nahdhotul Ulama 03 Larangan, yang diperuntukkan bagi siswa berprestasi namun memiliki keterbatasan ekonomi. Mengingat banyaknya jumlah siswa, penilaian manual terhadap berbagai kriteria seperti nilai akademik, prestasi ekstrakurikuler, dan kondisi ekonomi dinilai kurang efektif. Oleh karena itu, diterapkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) yang memberikan bobot pada setiap kriteria, sehingga menghasilkan perankingan yang lebih tepat dan objektif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa alternatif A7 memperoleh nilai tertinggi sebesar 1,279662 dan menduduki peringkat pertama, disusul oleh A1 dengan nilai 1,266194 di peringkat kedua, A64 dengan nilai 1,168183 di peringkat ketiga, A95 dengan nilai 1,154944 di peringkat keempat, dan A5 dengan nilai 1,143422 di peringkat kelima. Diharapkan, SPK berbasis WASPAS ini dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih efisien dan adil dalam menentukan penerima beasiswa di sekolah tersebut.
Global Research Trends and Map on Machine Learning Applications in Stunting Detection in Vulnerable Populations: A Bibliometric Analysis Bachri, Otong Saeful; Widodo, Catur Edi; Nurhayati, Oky Dwi
Journal of Information System and Informatics Vol 7 No 3 (2025): September
Publisher : Universitas Bina Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51519/journalisi.v7i3.1248

Abstract

Stunting and malnutrition continue to be significant public health challenges, particularly in low-income and rural populations. With the growing reliance on data-driven strategies in public health, machine learning (ML) has emerged as a promising tool for identifying, classifying, and predicting conditions related to undernutrition. This study presents a bibliometric analysis of global research from 2019 to 2025, focusing on the application of ML techniques—such as clustering, support vector machines (SVM), and random forest—in addressing malnutrition and stunting. A total of 417 Scopus-indexed publications were analyzed using Biblioshiny (R) to assess research trends, key themes, influential authors, prominent journals, and thematic evolution. The analysis reveals a consistent growth rate of 10.72% in publications, with notable contributions from China and other low- and middle-income countries. Keyword mapping highlights that “machine learning,” “spatial analysis,” and “stunting” are central to the research, although they remain areas for further development. Thematic evolution indicates a shift towards more integrated, context-aware approaches, with a growing focus on built environments and vulnerable populations. The study concludes that while ML holds significant promise for advancing decision-making in child health and nutrition, its impact will depend on continued methodological refinement and effective implementation within public health systems.
IMPLEMENTASI SISTEM MONITORING SUHU DAN PH AIR KOLAM BUDIDAYA IKAN LELE MENGGUNAKAN ARDUINO ESP8266 DAN ARDUINO IDE Badruzzaman, Ni'am; Bhakti, Herdian; Bachri, Otong Saeful
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5355

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi pemantauan dan pengelolaan kualitas air secara real-time. Suhu dan pH air merupakan faktor penting yang memengaruhi pertumbuhan dan kesehatan ikan lele. Dengan sistem berbasis IoT, sensor suhu dan pH dipasang di kolam untuk mengukur parameter lingkungan secara kontinu, yang kemudian data tersebut dikirimkan ke platform berbasis cloud untuk diakses melalui perangkat mobile atau komputer. Metode penelitian yang digunakan untuk membuat rancang bangun tersebut yaitu menggunakan metode prototype. Tujuan dari metode prototype yang digunakan dalam penelitian ini adalah untuk memahami garis besar aplikasi yang akan dibuat dengan merancang prototype aplikasi dan meminta pengguna mengevaluasinya. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem ini mampu memantau kondisi air secara efisien, membantu UMKM Paguyuban Putra Lele dalam menjaga parameter lingkungan tetap optimal, serta meminimalkan risiko kerugian akibat perubahan kondisi air yang tidak terpantau. Selain itu, sistem ini juga menyediakan data historis yang dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut dalam pengelolaan kolam secara keseluruhan. Nilai suhu dan pH air yang bagus untuk budidaya ikan lele di UMKM Paguyuban Putra Lele, yaitu suhu diangka 26°C – 32°C dan nilai pH diangka 6,5. Penggunaan teknologi IoT dalam budidaya ikan lele memberikan manfaat bagi UMKM dalam hal penghematan biaya, waktu, dan meningkatkan kualitas serta kuantitas produksi ikan lele.
Implementation of Markerless Augmented Reality For Human Anatomy Education Almesta, Adhika Yameraja; Bachri, Otong Saeful; Ramdhan, Nur Ariesanto
Jurnal Indonesia Sosial Sains Vol. 6 No. 9 (2025): Jurnal Indonesia Sosial Sains
Publisher : CV. Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59141/jiss.v6i9.1900

Abstract

This research aims to develop and implement Augmented Reality (AR) technology as an interactive learning medium for introducing human body anatomy using a markerless method. The background of this research is the lack of interest and understanding among students regarding biology, particularly anatomy, which has been delivered through conventional methods such as textbooks or two-dimensional images. AR technology allows students to visualize three-dimensional models of human body parts directly in the real world, without the need for physical markers, thereby creating a more engaging, flexible, and accessible learning experience. The methods used in this research include planning stages, needs analysis, data collection through interviews and observations, application development using Unity and Vuforia SDK, and finally implementation and evaluation. The application developed was tested at SMAN 1 Bulakamba and resulted in an increase in students' understanding and interest in learning anatomy. The evaluation results show that the majority of students stated they understood the material very well after using this AR application, with high average scores on each questionnaire indicator. Thus, the application of markerless AR technology has proven effective as an interactive visual education tool and holds great potential for implementation in biology education as well as other subjects that require complex visualizations
PENERAPAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS UNTUK PENERIMA BANTUAN PUPUK SUBSIDI Mubarok, Muhammad Zaqi; Irawan, Bambang; Bachri, Otong Saeful
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 6, No 2 (2025): JUTECH DESEMBER
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v6i2.5288

Abstract

Program bantuan pupuk subsidi NPK 15-15-15 di Kecamatan Adiwerna, Kabupaten Tegal, masih menghadapi kendala pada proses seleksi penerima yang dilakukan secara manual dan subjektif, sehingga berpotensi menimbulkan ketidaktepatan sasaran. Penelitian ini bertujuan merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode TOPSIS untuk meningkatkan objektivitas, akurasi, dan transparansi dalam penentuan penerima bantuan pada kelompok tani. Metode TOPSIS diterapkan melalui tahapan penyusunan matriks keputusan, normalisasi, pembobotan berdasarkan lima kriteria (komoditas, tahun pembentukan, jumlah anggota, kelas, dan luas lahan), penentuan solusi ideal positif dan negatif, perhitungan jarak, serta penentuan nilai preferensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kelompok tani dengan nilai preferensi tertinggi mencapai 0,82 sehingga dinilai paling layak, sedangkan nilai terendah 0,31 berada pada prioritas akhir penerimaan bantuan. Sistem ini dibangun berbasis web menggunakan PHP dan MySQL, serta dilengkapi diagram UML dan rancangan antarmuka untuk administrator, petugas, dan pengguna. Implementasi SPK ini meningkatkan efisiensi penyaluran bantuan pupuk subsidi dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih terukur bagi kelembagaan pertanian di wilayah Adiwerna.
PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PENILAIAN TENAGA KESEHATAN KOTA TEGAL Ghaffar, Dzaky Abdul; Bachri, Otong Saeful; Irawan, Bambang
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 6, No 2 (2025): JUTECH DESEMBER
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v6i2.5292

Abstract

Penilaian kinerja tenaga kesehatan berperan penting dalam menjaga kualitas pelayanan kesehatan. Namun, penilaian manual sering kali subjektif dan kurang terstruktur, sehingga dapat memengaruhi objektivitas keputusan. Penelitian ini bertujuan merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menghasilkan evaluasi kinerja yang objektif dan terukur. Sistem ini diterapkan di Dinas Kesehatan Kota Tegal dengan sembilan kriteria penilaian berdasarkan nilai-nilai ASN BerAKHLAK dan indikator profesionalisme. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi yang melibatkan 83 tenaga kesehatan. Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria melalui perbandingan berpasangan, menghitung rasio konsistensi, dan menghasilkan peringkat akhir pegawai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SPK ini efektif dalam memproses data penilaian dan menghasilkan peringkat yang akurat. Sistem ini mendukung pengambilan keputusan terkait promosi, penghargaan, dan pengembangan kompetensi secara transparan dan objektif. Pengembangan di masa depan dapat mencakup integrasi dengan sistem manajemen kepegawaian dan fitur pelaporan otomatis.
Pemodelan Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Info Bmkg Menggunakan Pendekatan Multinomial Naïve Bayes Syaogi, Moh.; Ramdhan, Nur Ariesanto; Bachri, Otong Saeful; Irawan, Bambang
Jurnal Sintaks Logika Vol. 6 No. 1 (2026): Januari 2026
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Parepare

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31850/jsilog.v6i1.4285

Abstract

Info BMKG is one of several digital platforms that have been pushed by the fast evolution of IT to replace traditional methods of providing public services. Reviews on the Play Store can be used to determine user perceptions and levels of satisfaction with the application. Manual analysis is laborious and inefficient due to the high number of evaluations. Consequently, the purpose of this research is to use the Naive Bayes algorithm to categorize evaluations of the Info BMKG app as either positive or negative in order to do sentiment analysis. Using a web scraping approach, a total of 5,000 user evaluations were obtained for the study data. Next, the data underwent text preprocessing, word weighting using the TF-IDF technique, and sentiment classification with the Multinomial Naive Bayes algorithm. There was an 80:20 split between the dataset's training and testing sets. The experimental findings show that the Naive Bayes algorithm achieves an accuracy of 87.83% on the testing data when it comes to classifying user review emotions.
Co-Authors Abdi R, Aulia Agung Permana, Tegar Agyztia Premana Ahmad Najmi Fuadi Almesta, Adhika Yameraja Andi Yulianto Anin, Anindia Anindia Ardiani Apriliani, Rosema Dina Ariestanto Ramdhan, Nur Badruzzaman, Ni'am Bagus W, Teguh Bambang Irawan Bambang Irawan /E21207042 Bhakti, M.Herdian Budiasih, Kristanti Catur Edi Widodo Dumadi Dumadi Elis Afriyani Fery Sofian Efendi Fitro, Achmad Gagas Prasetya Ghaffar, Dzaky Abdul Gian Fitralisma Harliana Harliana Harliana Harliana Irmansyah, Teguh Bagus Wicaksono Iza Azkiah Khalid Iskandar Khalid Iskandar Mubarok, Muhammad Zaqi Muhami, Rizal Muhammad Bagus Irwana Aji Muhammad Lutfi Jamaludina Mukson Mukson Nur Ariesanto Ramdhan Nur Ariesanto Ramdhan Nurfikri, Muhammad Ihsan Oky Dwi Nurhayati Pandhu Wijaya, Akhmad Pratama Putra, Rizki Premana, Agyztia Raden Mohamad Herdian Bhakti Ramdhan, Nur Ariesanto Rifqoh Febriyanti Putri Riono, Slamet Bambang Rizky Esa Riyanto Roby Setiadi Roby Setiadi Rohman, Aulia Abdi Rudianto Rudianto Shahib, M Umar Sri Yulianti Susilo, Bayu Syaogi, Moh. Tegar Agung Permana Teuku Rizal Adi Pangestu Tri S, Wananda Wahyuningsih, Puji Yenny Ernitawati Yuhano Yuhano