Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pendidikan Jasmani Indonesia JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Merkurius: Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika
Harry Aprianto
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education

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

Found 3 Documents
Search

 1 
MENINGKATKAN KEMAMPUAN PASSING BOLA VOLI SISWA SMA MELALUI PEMBELAJARAN DENGAN MODEL BERMAIN Harry Aprianto
Jurnal Pendidikan Jasmani Indonesia Vol 7, No 2 (2010): November
Publisher : Departement of Sports Education, Faculty of Sport Sciences Yogyakarta State University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jpji.v7i2.417

Abstract

Abstract The aim of this article is to know influence teaching with play volleyball model for increase of capability passing in playing volley ball. This article is the exeperiment with the one group pretest design posttest design The total population in this experiement there are 34 students. The instrument which use to know the capability passing in volleyball is with passing ball test. The analysis technics which use in this exsperiment is test t with level significant 5%. The result of this experiment, show that the influence significant of the teaching with volleyball model which the capability of passing in volleyball with value T count is 9,439 and the value T table is 1,692. Kata kunci : bermain, pembelajaran dengan model bermain, passing bola voli
Pendekatan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Data Pasien Diabetes Gestasional Rosyani, Perani; Saputra, Ilyas; Kristiawan, Niko; Salam, Abdus; Aprianto, Harry
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 6 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Diabetes gestasional merupakan jenis diabetes yang muncul selama kehamilan dan berpotensi menyebabkan komplikasi serius bagi ibu dan janin. Mengidentifikasi pasien dengan risiko diabetes gestasional sejak dini sangat penting untuk intervensi yang efektif. Penelitian ini menggunakan pendekatan algoritma Naive Bayes dalam klasifikasi data pasien untuk mendeteksi adanya diabetes gestasional. Algoritma Naive Bayes dipilih karena kemampuannya dalam menangani data dengan fitur yang bervariasi serta proses klasifikasinya yang sederhana dan efisien. Data pasien yang digunakan mencakup beberapa variabel seperti usia, indeks massa tubuh (BMI), tekanan darah, dan riwayat kesehatan keluarga.Hasil uji menunjukkan bahwa model Naive Bayes mampu mencapai tingkat akurasi yang memadai dalam mengklasifikasikan pasien dengan diabetes gestasional. Setelah dilakukan pengujian menggunakan validasi silang, algoritma ini menunjukkan akurasi tanpa seleksi fitur mencapai akurasi 77% dan dengan seleksi fitur mencapai 80%.Penambahan proses seleksi fitur juga dianalisis untuk melihat dampaknya terhadap performa model. Berdasarkan hasil penelitian ini, algoritma Naive Bayes menunjukkan potensi yang baik sebagai alat bantu dalam mendeteksi diabetes gestasional, khususnya di lingkungan yang memerlukan pengolahan data cepat dan sederhana.
Implementasi Network Automation untuk Backup Konfigurasi Perangkat Jaringan Melanie Putria; Agustinus Marcello Soebiantoro; Harry Aprianto; Wasis Haryono
Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika Vol. 3 No. 4 (2025): Juli : Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika
Publisher : Asosiasi Riset Teknik Elektro dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/merkurius.v3i4.929

Abstract

PT Multipolar Technology Tbk is a leading information technology (IT) solutions provider in Indonesia, specializing in system integration, IT consulting, and outsourcing services. As part of the Lippo Group business ecosystem, the company plays a pivotal role in driving digital transformation across various industries, including banking, retail, telecommunications, and government sectors. Through strategic partnerships with global technology leaders such as IBM, Oracle, Cisco, and Microsoft, Multipolar Technology delivers comprehensive solutions encompassing hardware, software, cloud services, and data center infrastructure. Additionally, through its subsidiary PT Visionet Data Internasional (VisioNet), the company offers large-scale managed services. Its commitment to service excellence and technological advancement positions Multipolar Technology as a trusted partner in the digital journey of organizations throughout Indonesia.
Co-Authors Abdus Salam, Abdus Agustinus Marcello Soebiantoro Haryono, Wasis Kristiawan, Niko Melanie Putria Perani Rosyani Saputra, Ilyas