Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
4.267
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Wahana Matematika dan Sains BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Jambura Journal of Mathematics JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Madani : Indonesian Journal of Civil Society Majalah Ilmiah Matematika dan Statistika (MIMS) Jurnal Statistika dan Aplikasinya IJCOSIN : Indonesian Journal of Community Service and Innovation Safari : Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia JUPADAI : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Madani : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Teknikom: Teknologi Informasi, Ilmu Komputer dan Manajemen Jurnal Pengabdian Sosial Limits: Journal of Mathematics and Its Applications
Atika Ratna Dewi
INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 26 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 26 Documents
Search

 1   2   3 
Model Matematika COVID-19 dengan Sumber Daya Pengobatan yang Terbatas Rifanti, Utti Marina; Dewi, Atika Ratna; Nurlaili, Nurlaili; Hapsari, Santika Tri
Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Vol 18, No 1 (2021)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/limits.v18i1.8207

Abstract

Coronavirus 2019 (COVID-19) merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2. Hingga Desember 2020, terdapat 617 ribu kasus terkonfirmasi positif COVID-19 dengan total 18 ribu kematian karena COVID-19 di Indonesia. Pada penelitian ini, kami menggunakan model kompartemen Susceptible-Exposed-Infected-Recovered (SEIR) untuk analisis dampak sumber daya pengobatan yang terbatas dan memprediksi dinamika penyebaran COVID-19 di Indonesia. Metode yang digunakan adalah penurunan angka rasio reproduksi dasar dan titik ekuilibrium menggunakan analisis sistem dinamik dalam bentuk persamaan diferensial non linier yang diperoleh dari model awal. Kemudian, kami menganalisis angka rasio reproduksi dasar dan titik ekuilibrium, serta memprediksi kondisi pandemi COVID-19 menggunakan kasus nyata di Indonesia sejak 2 Maret hingga 30 Nopember 2020. Dari hasil penelitian ini, diperoleh bahwa jika perubahan kasus terinfeksi  terhadap waktu  kurang dari 2640 kasus, maka angka rasio reproduksi dasar menjadi kurang dari nol dan nilai  semakin mendekati nol saat mulai memasuki bulan Maret 2021. Hal tersebut berarti, jika rata-rata kasus positif terkonfirmasi harian masih di bawah kapasitas maksimal sumber daya pengobatan, yaitu 2640 kasus, maka dari hasil analisis model diprediksikan bahwa penyakit akan mulai menghilang pada bulan Maret 2021. Sebaliknya, jika kasus positif terkonfirmasi harian di atas 2640 kasus, maka diperkirakan penyakit akan mulai menghilang pada Juni 2021.
A COMPARISON OF CLUSTERING BY IMPUTATION AND SPECIAL CLUSTERING ALGORITHMS ON THE REAL INCOMPLETE DATA Ridho Ananda; Atika Ratna Dewi; Nurlaili Nurlaili
Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Vol 13, No 2 (2020): Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information
Publisher : Faculty of Computer Science - Universitas Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21609/jiki.v13i2.818

Abstract

The existence of missing values will really inhibit process of clustering. To overcome it, some of scientists have found several solutions. Both of them are imputation and special clustering algorithms. This paper compared the results of clustering by using them in incomplete data. K-means algorithms was utilized in the imputation data. The algorithms used were distribution free multiple imputation (DFMI), Gabriel eigen (GE), expectation maximization-singular value decomposition (EM-SVD), biplot imputation (BI), four algorithms of modified fuzzy c-means (FCM), k-means soft constraints (KSC), distance estimation strategy fuzzy c-means (DESFCM), k-means soft constraints imputed-observed (KSC-IO). The data used were the 2018 environmental performance index (EPI) and the simulation data. The optimal clustering on the 2018 EPI data would be chosen based on Silhouette index, where previously, it had been tested its capability in simulation dataset. The results showed that Silhouette index have the good capability to validate the clustering results in the incomplete dataset and the optimal clustering in the 2018 EPI dataset was obtained by k-means using BI where the silhouette index and time complexity were 0.613 and 0.063 respectively. Based on the results, k-means by using BI is suggested processing clustering analysis in the 2018 EPI dataset.
ANALISIS MODEL EPIDEMIK PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE DENGAN MANUSIA YANG TERISOLASI MENGGUNAKAN CONTROL REPRODUCTION NUMBER Atika Ratna Dewi; Sulistiyasni Sulistiyasni; Dewi Erla Mahmudah
Wahana Matematika dan Sains: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya Vol. 12 No. 2 (2018): OKTOBER 2018
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (329.478 KB) | DOI: 10.23887/wms.v12i2.15660

Abstract

Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah salah satu jenis penyakit menular yang ditularkan melalui virus dengue yang dibawa oleh nyamuk Aedes aegypti. Penyebaran penyakit DBD dapat dibentuk menjadi sebuah model epidemi dengan memperhatikan dua populasi yaitu populasi manusia dan populasi nyamuk. Model tersebut dapat dikembangkan dengan menambahkan sub populasi manusia yang terisolasi. Model yang diperoleh dapat digunakan untuk memprediksi penyebaran penyakit demam berdarah dengue pada kurun waktu tertentu. Rumus angka rasio reproduksi dasar (basic reproduction ratio number) yang disimbolkan dengan R0 digunakan untuk menunjukkan terjadinya epidemi dalam populasi. Rumus angka rasio reproduksi dasar yang diperoleh dipengaruhi oleh tingkat penyebaran DBD dan tingkat kesembuhan manusia. Epidemi terjadi apabila tingkat penyebaran DBD semakin besar dan tingkat kesembuhan manusia semakin kecil. Angka reproduksi kontrol (control reproduction number) yang disimbolkan dengan Rc digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh pada isolasi terhadap penyebaran DBD. Perilaku model penyebaran penyakit DBD, ditentukan berdasarkan kestabilan titik kesetimbangan bebas penyakit dan titik kesetimbangan endemik.
PENGEMBANGAN APLIKASI GUI MATLAB UNTUK MENAKSIR KOEFISIEN PARAMETER MODEL REGRESI NON LINIER MENGGUNAKAN ALGORITMA LEVENBERG MARQUARDT Atika Ratna Dewi
Wahana Matematika dan Sains: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya Vol. 14 No. 1 (2020): April 2020
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (471.936 KB) | DOI: 10.23887/wms.v14i1.20901

Abstract

This study aims to make a simple application using the Matlab GUI to estimate parameters in non-linear regression models. The algorithm used in parameter estimation is the Levenberg Marquardt algorithm. The algorithm is written in the MATLAB programming language syntax and is presented in the form of a GUI. The method used in making the application starts from the analysis phase, the interface design stage, the coding stage and the testing phase. The results obtained are the Matlab GUI application that can facilitate the estimation of parameters in the non linear regression model . The parameters chosen are based on the smallest AIC and SC values at t = 0. So the non-linear regression model is obtained, namely . The results of this study can be used as learning media and analytical tools on the subject of parameter assessment in non-linear regression models. 
KLASIFIKASI CITRA X-RAY TORAKS DENGAN MENGGUNAKAN CONTRAST LIMITED ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (STUDI KASUS: PNEUMONIA) Surya Adi Widiarto; Wahyu Andi Saputra; Atika Ratna Dewi
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 6, No 2 (2021)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v6i2.2102

Abstract

Pneumonia merupakan penyakit yang menyerang paru-paru. Ketika seseorang dicurigai sebagai penderita pneumonia maka akan dilakukan berbagai pemeriksaan untuk memastikan hasil diagnosis, salah satunya yaitu pemeriksaan pada citra x-ray toraks. Namun, terdapat kemungkinan dokter/radiologis melakukan kesalahan dalam melakukan interpretasi. Untuk meminimalisir hal tersebut diperlukan terbososan guna membantu dokter/radiologis dalam menganalisis citra x-ray toraks. Salah satunya adalah dengan menerapkan penggunaan Convolutional Neural Network (CNN), dimana harapannya CNN dapat digunakan untuk mengenali citra x-ray toraks sehat dan berpneumonia. Akan tetapi terdapat faktor yang dapat menyebabkan citra x-ray menjadi buruk, sehingga dimungkinkan dapat mempengaruhi hasil perolehan CNN. Untuk mengatasi hal tersebut Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) digunakan untuk melakukan perbaikan citra sebelum citra diterapkan pada CNN. Selain itu penggunaan beberapa epoch dan ukuran gambar yang berbeda juga diterapkan untuk mengetahui pengaruh pada hasil yang diperoleh model, dimana kemudian hasil-hasil yang diperoleh tersebut dilakukan analisis untuk mengetahui model mana yang memperoleh hasil terbaik. Setelah dilakukan pengujian, diperoleh hasil perolehan terbaik pada model dengan penerapan CLAHE pada epoch 180 dengan ukuran 256x256 yang memperoleh tingkat akurasi sebesar 95,21%.
Analisis Data Kecepatan Angin di Pulau Jawa Menggunakan Distribusi Weibull Atika Ratna Dewi; Sri Handini
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 6 No 1 (2022): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.06112

Abstract

Wind is one of the renewable energy products that is environmentally friendly and has a great opportunity as a source of meeting the energy needs of the world's population. In the use of wind as renewable energy, research must be carried out first to determine wind conditions in an area and the method that can be used is the Weibull distribution. In this journal, what will be discussed is the analysis of wind speed data on the island of Java using the Weibull distribution. From the results of the analysis, the wind speed results by province are as follows, Banten Province 2 m/s with a probability of 65%, DKI Jakarta 3 m/s with a probability of 30%, West Java 3 m/s with a probability of 90%, Central Java 8 m/s s with a probability of 11%, East Java 7 m/s with a probability of 7%, DI Yogyakarta is less than 1 m/s with a probability of 98%. The results of the plot of the probability solid function of the Weibull distribution show that the shape of the provincial velocity data curve that corresponds to the Weibull distribution curve is only the curve of East Java Province with a value of 1 < k < 2, namely k = 1.74.
Penerapan Teknologi Pengemasan, Pemasaran, dan Peningkatan Manajemen Keuangan Produk Opak di Desa Karangdadap, Kalibagor, Banyumas Amalia Beladinna Arifa; Atika Ratna Dewi; Shintia Dwi Alika; Elisabeth Angeline W B
Indonesian Journal of Community Service and Innovation (IJCOSIN) Vol 2 No 2 (2022): Juli 2022
Publisher : LPPM IT Telkom Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (582.032 KB) | DOI: 10.20895/ijcosin.v2i2.504

Abstract

Salah satu produk olahan singkong yaitu berupa opak. Opak terbuat dari campuran singkong dan tepung tapioka ini dikembangkan oleh kelompok Industri Rumah Tangga (IRT) Rizki Berkah, Desa Karangdadap, Kecamatan Kalibagor, Banyumas, Jawa Tengah. Tujuan program pengabdian masyarakat ini adalah memberikan pelatihan penggunaan mesin atau alat sealer (continuous sealer) untuk pengemasan produk opak, memberikan pelatihan strategi pemasaran yaitu promosi melalui situs jual beli online, dan memberikan pelatihan manajemen keuangan dengan membuat laporan keuangan hasil penjualan agar tertata dengan baik. Program pengabdian masyarakat ini telah dilaksanakan untuk mengatasi permasalahan tersebut dalam jangka waktu 6 bulan. Metode yang digunakan dalam kegiatan pengabdian masyarakat ini adalah metode ceramah, tanya jawab, dan diskusi. Hasil yang diperoleh dari kegiatan pengabdian masyarakat ini yaitu pertama, setelah mengikuti pelatihan bidang produksi maka mitra dapat menggunakan mesin atau alat sealer kemasan plastik dengan benar sehingga kemasan opak menjadi rapat, rapi, dan menarik. Kedua, setelah mengikuti pelatihan bidang pemasaran maka mitra dapat melakukan kegiatan jual beli secara online melalui situs jual beli Shopee. Ketiga, setelah mengikuti pelatihan bidang manajemen keuangan maka mitra dapat melakukan pencatatan keuangan usaha dengan terdokumentasi baik menggunakan aplikasi Buku Kas.
Perbandingan Algoritma Conditional Random Field dan Hidden Markov Model pada Pos Tagging Bahasa Indonesia Singgih Briandoko; Atika Ratna Dewi; Muhammad Akbar Setiawan
Jurnal Teknologi Informasi, Ilmu Komputer dan Manajemen Vol 2 No 2 (2018): Teknikom Vol. 2 No. 2 Tahun 2018
Publisher : LPPM STMIK Widya Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (261.87 KB)

Abstract

Twitter is now an alternative source of real timeinformation for the public. Technological developmentscover all aspects of life, one of which is the field of language.Natural Language Processing (NLP) devices developed tosupport those needs are POS Tagger. This research use 10tweets and HMM algorithm get 62,7% accuracy level whileConditional Random Field algorithm get 71%. This showsthat CRF is better for performing POS tagging in Indonesianon Twitter. HMM and CRF can handle tagging of words thatare not in the corpus but the results are not very good.
Penerapan Kontrol Pencegahan Kontak Host-Vector dan Pembasmian Vector pada Model Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dewi Erla Mahmudah; Atika Ratna Dewi
Jurnal Teknologi Informasi, Ilmu Komputer dan Manajemen Vol 2 No 1 (2018): Teknikom Vol. 2 No. 1 Tahun 2018
Publisher : LPPM STMIK Widya Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (731.619 KB)

Abstract

In this paper we discuss an existing denguedisease model with preventive control to minimize thecontact between host and vector. The model is furtherdeveloped involving the insecticide control to the vector.The aim is to obtain an optimal preventive strategies withminimal cost. We present the optimal control via thePontryagin Minimum Principle. The obtained optimalitysystem is derived by Hamiltonian function.
Penerapan Asosiasi Produk Berbasis AI untuk Rekomendasi Bisnis di Industri 4.0 dengan Pertimbangan Analisis Perilaku Beli Konsumen Sunaryono sunaryono; Atika ratna saridewi; Nur Alfi Ekowati
Jurnal Teknologi Informasi, Ilmu Komputer dan Manajemen Vol 3 No 2 (2019): Teknikom Vol. 3 No. 2 Tahun 2019
Publisher : LPPM STMIK Widya Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (251.761 KB)

Abstract

Data riwayat dalam transaksi retail saat ini banyak yang belum di manfaatkan. Pada retail terkecil, meski hanya dalam jangka waktu satu jam terdapat minimal 10 transaksi. Maka dalam satu hari terdapat minimal 100 transaksi, dan dalam satu bulan terdapat minimal 3000 data transaksi. Hal tersebut tentu akan membuat jumlah data menjadi semakin besar. Apriori merupakan salah satu algoritma data mining yang digunakan untuk melakukan asosiasi terhadap produk-produk retail. Melalui algoritma ini akan ada pengetahuan baru bagi pemilik retail dalam melakukan manajemen data produk. Hal tersebut baik untuk pemasaran dan pemanfaatan probabilitas guna mengetahui prediksi dan klasifikasi tingkat penjualan dari big data riwayat transaksi retail sebelumnya.Saat ini telah ada beberapa penelitian tentang asosiasi produk. Namun dalam penelitian-penelitian tersebut data yang diambil adalah berdasarkan perilaku beli konsumen secara langsung. Sedangkan pada penelitian ini data yang dianalisis adalah perilaku beli konsumen secara daring melalui marketplace. Selain itu penelitian ini pun menghasilkan perangkat lunak berbasis artificial intelligence dengan algoritma apriori yang dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi bisnis pada era Industri 4.0 berdasarkan analisis perilaku beli dari data tersebut. Metode pengumpulan data pada penelitian ini adalah melalui studi pustaka , FGD (Focus Group Discussion), dan dataset statistik pada marketplace, khususnya yang ada di Indonesia. Sedangkan metode pengembangan sistem dari penelitian ini menggunakan metode waterfall dengan tahapan-tahapan yang ada pada SDLC (Software Development Life Cycle) untuk membangun sebuah perangkat lunak. Luaran yang diharapkan dari penelitian ini berupa publikasi ilmiah jurnal nasional, prosiding dalam pertemuan ilmiah , serta hak cipta. Perangkat lunak yang dihasilkan dari penelitian ini merupakan ranah perangkat lunak baru yang sedang didalami oleh komunitas riset dasar.
Co-Authors 'Ashifa, Natasya Syafila Alika, Shintia Dwi Amalia Beladinna Arifa Andreas Rony Wijaya Anggraeni, Nadia Putri Aprianti Ika Larasati Ardian, Miko Arif Wirawan Muhammad Arif Wirawan Muhammad Briandoko, Singgih Dewi Erla Mahmudah Dewi Erla Mahmudah Dewi Erla Mahmudah, Dewi Erla Elisabeth Angeline W B Gushelmi Habibah Ratna Fadhila Islami Hana Habiburrahman, Muhammad Quthb Hapsari, Santika Tri Jausha, Dill Thafa Joko Purnomo Joko Purnomo Kirana, Nahila Shofie Kusuma, Dewa Adji Maifuza Binti Mohd Amin Martiyaningsih, Dwi Puspa Miftahul Huda Muhammad Akbar Setiawan Muhammad Akbar Setiawan, Muhammad Akbar Muhammad Quthb Habiburrahman Nazila, Putri Ella Novian Adi Prasetyo Nur Alfi Ekowati Nuragustin, Ika Wida Nurlaili Nurlaili Nurlita, Laksmi Dyah Oktavia Jazilatus Sa’adah Puspita, Olivia Intan Ramadhani, Rima Dias Riana Safitri Rianti Yunita Kisworini Rianti Yunita Kisworini, Rianti Yunita Ridho Ananda Sa’adah, Oktavia Jazilatus Safitri, Riana Singgih Briandoko Sri Handini Sulistiyasni . Sunaryono Sunaryono Surya Adi Widiarto Trihastuti Yuniati Ulya, Fadilla Zundina Ummi Athiyah Utti Marina Rifanti Utti Marina Rifanti Vania Noverina Wahyu Andi Saputra Wahyuni, Fajar Tri Wika Purbasari Wika Purbasari, Wika Winesti, Alifia Zahra Wiyono, Brian Nugraha