Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Information Systems and Informatics G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan TRILOGI: Jurnal Ilmu Teknologi, Kesehatan, dan Humaniora
Brawijaya, Fanny
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Energy Engineering Public Health Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Pembuatan Buku Aplikasi Elektronik Ziarah Wali Songo Berbasis Mobile Computing Bambang, Bambang; Rofiqi, Muhammad; Kifliyanto, M.; Hakim, M. Luqman; Makki, Mohammad Ali; Fu’ady, Luthfi; Brawijaya, Fanny; Nurzahwa, Mirza Alief
TRILOGI: Jurnal Ilmu Teknologi, Kesehatan, dan Humaniora Vol 2, No 3 (2021): Pengembangan Teknologi dan Kesehatan di Lembaga Keagamaan
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1569.464 KB) | DOI: 10.33650/trilogi.v2i3.2817

Abstract

Walisongo ialah  para wali (muballigh) yang telah berjasa besar dalam penyebaran ajaran agama Islam kepada masyarakat di tanah Jawa. Cara berdakwa yang mereka lakukan dengan cara yang arif dan bijaksana membuat ajaran mereka cepat mendapat tempat di hati masyarakat tanah Jawa. Karena banyaknya peziarah yang melakukan ziarah secara terus-menerus, penyedia jasa perjalanan tour Wali Songo semakin meningkat. Namun banyak peziarah yang tidak mengetahui informasi tentang sejarah, tempat, adab dan bacaan-bacaan apa saja yang harus dibaca saat berkunjung ke makam wali. Hal ini dapat membuat kesan yang kurang tepat bagi warga sekitar situs makam Wali Songo terhadap para peziarah yang tidak melaksanakan tradisi yang ada.Atau dengan ini, solusi dari permasalahan diatas, peneliti merasa tertarik untuk membuat “Aplikasi Elektronik Ziarah Wali Songo Berbasis Mobile Computing”. Dengan tersedianya aplikasi tersebut para peziarah bisa terbantu dan mengetahui segala informasi tentang tata cara ziarah  Wali Songo.  Perubahan  ini terjadi diantaranya adalah berkat jasa para muballigh dan para wali. Walisongo secara umum yang berarti sembilan orang wali, sedangkan secara filosofis maksudnya sembilan orang yang telah mampu mencapai tingkat wali, Kata “wali” (Arab) antara lain berarti pembela, Bagi orang yang memiliki kesenangan melakukan ziarah ke tempat makam ulama, wali maupun makam tokoh sejarah yang telah memiliki pengaruh kuat di suatu daerah tersebut. Bahkan peziarah seperti ini melakukan ziarah secara terus-menerus dari suatu makam keramat ke makam keramat yang lainnya.Bacaan-bacaan dan adab apa saja yang harus dibaca saat berkunjung ke makam wali. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan media informasi tentang ziarah wali songo. Menambah wawasan dan pengetahuan langsung tentang meningkatkan kemampuan dalam pembuatan aplikasi buku elektronik berbasis mobile computing ini. Memberikan informasi lengkap tentang apa saja yang harus dilakukan pada saat di wisata makam wali songo. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan dapat memberikan variasi dan kemudahan bagi pihak tour travel dalam peyampaian informasi selain dengan sekedar buku elektronik untuk peziarah sebagai desain system dengan Berbasis Mobile Computing menggunakan Bahasa pemograman  Android Studio. Hasil penelitian ini adalah Aplikasi Buku Elektronik Ziarah Wali Songo.
Forcasting Analysis of Drug Use in Hospitals Based on Multivariate Long Short-Term Memory Networks Brawijaya, Fanny; Almais, Agung Teguh Wibowo; Chamidy, Totok
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 9 No 4 (2025): G-Tech, Vol. 9 No. 4 October 2025
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70609/g-tech.v9i4.8244

Abstract

Effective drug inventory management is crucial for maintaining service quality and cost efficiency in hospitals. Inaccurate procurement planning can cause stockouts or overstock conditions, disrupting healthcare operations. This study presents a predictive model for outpatient drug consumption using a Multivariate Long Short-Term Memory (LSTM) network. The dataset comprises historical records from the general, pediatric, and maternity polyclinics at RSIA Fatimah Hospital, Probolinggo Regency, East Java, Indonesia, collected in January 2023. The variables include timestamp, polyclinic name, drug name, and quantity used. Data preprocessing involved cleaning, one-hot encoding for categorical features, min-max normalization, and time-based train-test splitting to avoid data leakage. The multivariate LSTM model was trained for 500 epochs under various configurations, evaluated using Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Three model groups (A, B, C) with distinct neuron counts and batch sizes were tested to assess performance variations. Model B1 achieved the best results, with the lowest MAE (10.239), MAPE (1.979%), and highest R² (0.199). Although the R² value indicates limited variance explanation, Nonetheless, the model remains useful for operational forecasting, the model effectively captures temporal patterns in drug consumption, demonstrating its potential as a decision-support tool for optimizing hospital pharmaceutical inventory management.
Multivariate LSTM for Drug Purchase Prediction in Pharmaceutical Management Brawijaya, Fanny; Almais, Agung Teguh Wibowo; Chamidy, Totok
Journal of Information System and Informatics Vol 7 No 4 (2025): December
Publisher : Asosiasi Doktor Sistem Informasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63158/journalisi.v7i4.1313

Abstract

This study aims to develop a structured approach to predict the number of hospital drug purchases using deep learning techniques. The Multivariate Long Short-Term Memory (LSTM) model is designed to capture temporal and contextual patterns including transaction time, polyclinic type, and drug type to improve the efficiency of pharmaceutical management. The model was tested using outpatient transaction data at RSIA Fatimah Probolinggo hospital in East Java, Indonesia, through three configurations (A, B, and C) to determine the optimal parameters. The best model, the Model B1, produces a Mean Absolute Error (MAE) value of 10.239, Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 1.976%, and the Coefficient of Determination (R²) of 0.199, which indicates a high degree of accuracy. The results of the study prove that multivariate LSTM is able to model complex intervariable dependencies and provide superior results than conventional forecasting methods. In practical terms, this model can be used as a decision-making tool for hospital management in planning drug procurement, optimizing inventory, and preventing shortages and overstocks. The application of this model contributes to data-driven pharmaceutical supply chain planning in smart hospital management systems.
Co-Authors Agung Teguh Wibowo Almais Bambang Bambang Fu’ady, Luthfi Hakim, M. Luqman Kifliyanto, M. Makki, Mohammad Ali Muhammad Rofiqi Nurzahwa, Mirza Alief Totok Chamidy