Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.197
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Indonesian Journal of Applied Informatics Jurnal Informatika Global STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Madaniya Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Jurnal Dinamika Informatika (JDI) Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi Proceeding of International Conference Health, Science And Technology (ICOHETECH) Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Hartanti, Dwi
Universitas Duta Bangsa Surakarta
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics

Published : 34 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 34 Documents
Search

 1   2   3   4 
Data Mining Untuk Klasifikasi Diagnosis Tingkat Keparahan Penyakit Diabetes Dengan Algoritma Logistik Regresi Neha Poetri Setiawati; Bagus Adi Nugroho; Ardhi Tiya Setiawan; Dwi Hartanti
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Jurnal ini membahas penerapan data mining dengan menggunakan algoritma logistik regresi untuk mengklasifikasikan tingkat keparahan penyakit diabetes. Penelitian ini menggunakan dataset yang mencakup atribut medis, seperti kadar glukosa darah, tekanan darah, dan indeks massa tubuh. Metode data mining digunakan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam dataset, sedangkan algoritma logistik regresi digunakan untuk mengembangkan model klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma logistik regresi efektif dalam memprediksi tingkat keparahan diabetes berdasarkan atribut medis yang diuji. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam meningkatkan diagnosis dan perawatan pasien diabetes serta mengurangi risiko komplikasi yang terkait dengan penyakit ini.
Penerapan Logistic Regression untuk Mendeteksi Penyakit Jantung pada Pasien Dwi Kurniawan Saputro; Meraldy Fiko Rastio Ajie; Shelvi Azizah; Dwi Hartanti
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia. Untuk meningkatkan upaya deteksi dini penyakit jantung, penelitian telah dilakukan untuk menerapkan metode regresi logistik sebagai alat prediktif yang potensial. Artikel ini menyajikan tinjauan sistematis tentang penerapan Regresi Logistik untuk mendeteksi keberadaan penyakit jantung pada pasien. Tinjauan tersebut mengungkapkan bahwa Regresi Logistik memiliki potensi kuat dalam prediksi risiko penyakit jantung dengan faktor risiko yang relevan seperti usia, jenis kelamin, tekanan darah, kadar kolesterol, riwayat merokok, dsb. Meskipun demikian, tantangan seperti penanganan data yang hilang, seleksi fitur yang tepat, dan integrasi dengan teknologi medis terkini perlu diperhatikan untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas deteksi penyakit jantung.
Implementasi Metode K-Medoids untuk mengumpulkan data pasien SARSCoV2 Enggar Wijaya Putra; Praba Milantino A.R.K; Maskhul Ryan Ibrahim; Dwi Hartanti
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Wuhan—ibu kota Provinsi Hubei, China—virus Covid-19 pertama kali diketahui muncul pada tahun 2019. Penyakit corona virus, juga dikenal sebagai SARSCoV2 adalah penyakit sangat menular yang ditandai pertama gejala hidung tersumbat ,tidak bisa merasakan, dan juga panas di seluruh badan. Korban COVID-19 biasanya mengalami kelelahan, demam, dan batuk keringpengelompokan menggunakan metode K-medoids untuk mengelompokkan Pasien Penyebaran Covid-19 di Provinsi DKI Jakarta. Pengidentifikasi ini berisi jumlah rencana Cluster yang diproses dengan metode K-Medoids. Pengenal Persyaratan antara lain atribut table dan juga data-data pasien SARSCoV2 diproses dengan metode K-Medoids. dan juga cara menggunakan Rapidminer untuk melakukan Clustering Pada aplikasi rapidminer kita import data berupa spreetsheet, lalu lalu berlanjut ke proses seperti gambar 3 dan melakukan pencocokan atribut data, data yang di masukan ke dalam rapidminer semua berupa numerik Setelah melakukan preprocessing data kita melakukan pengolahan dengan metode K-Medodis yang tersedia di tab desainBerdasarkan hasil pengujian data SARSCoV2 yang dilakukan di daerah DKI Jakarta, Metode K-Medoids yang digunakan dengan menggunakan Rapidminer berhasil menghasilkan dua cluster. Proses ini dapat diperpanjang dengan metode pengelompokan lainnya agar meningkatkan akurasi penelitian dengan menambahkan informasi dan fitur yang lebih mudah
Implementasi Metode K-Means Pada Kelompok Balita Gizi Buruk Iqbal Hanan Junaidi; Sandy Yustisio Oktaviandra; Rizki Hendra Kusuma; Dwi Hartanti
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Gizi merupakan unsur penting dalam menjaga pertumbuhan, perkembangan, dan kesehatan seseorang. Untuk mengidentifikasi daerah dengan tingkat gizi buruk pada anak balita, dapat menggunakan metode perhitungan. Dalam penelitian ini, digunakan analisis perhitungan data mining sebagai metode perhitungan. Data mining yaitu metode pemrosesan data yang bertujuan menemukan data dengan akurat, yang mudah dipahami. Clustering digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan kesamaannya. Proses clustering dilakukan untuk mengelompokkan catatan, observasi, atau kelas yang memiliki objek yang sama. Satu diantara metode data mining yang digunakan adalah K-Means Clustering yang dapat dilakukan tanpa supervisi dan termasuk teknik partisi untuk mengelompokkan data dengan akurasi tinggi.
Penerapan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) Dalam Klasifikasi Kualitas Udara di Provinsi DKI Jakarta Kevin Yoga Ananta; Ester Anugrayningtyas; Fitroh Ahmad Abdul Aziz; Dwi Hartanti
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Udara merupakan bagian penting dalam kehidupan makhluk hidup, tetapi dengan berkembangnya kota, pusat industri dan transportasi mengakibatkan perubahan kualitas udara. Pencemaran udara adalah masalah lingkungan terpenting di Indonesia saat ini, seiring dengan pertumbuhan kendaraan bermotor dan ekonomi transportasi. Sebagai kota berkembang DKI Jakarta menyumbang emisi udara yang memperburuk kualitas udara. Oleh karena itu, Dinas Lingkungan Hidup (DLH) Jakarta memantau tingkat pencemaran udara yang disebabkan oleh beberapa zat lain seperti nitrogen dioksida, sulfur dioksida, ozon, karbon monoksida, dan partikulat. Algoritma k-nearest neighbor (KNN) adalah sekumpulan data training yang sebelumnya telah diklasifikasikan dengan metode data mining. Pada penelitian ini, penulis memilih menggunakan metode K-nearest neighbor dalam pengklasifikasian kualitas udara berdasarkan Standard Air Pollution Index (ISPU). Studi ini memberikan K-nearest neighbor akurasi 100%.
Prakiraan Keganasan Kanker Payudara Menggunakan Metode Klasifikasi k-NN dengan Analisis Atribut Multivariabel Wahyu Adi Pratama; Puput Dwi Mandiri; Bayu Tri Pramono; Dwi Hartanti
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Salah satu jenis kanker yang banyak terjadi pada wanita didunia adalah kanker payudara. Pengobatan dan perawatan diperlukan sedini mungkin guna harapan kesembuhan yang lebih baik. Pada jurnal ini, metode k-Nearest Neigbors (k-NN) dengan analisis atribut multivariabel kami usulkan guna memperkirakan keganasan kanker payudara. k-NN merupakan algoritma klasifikasi yang berdasar pada jarak antara data. Pada jurnal ini, metode k-NN yang kami gunakan bermanfaat untuk mengklasifikasikan sampel baru dengan berdasar pada kecocokan dengan tetanggan terdekat dari setiap atribut yang diuji.Penggunaan metode k-NN dalam penelitian ini memiliki maksud untuk mengembangkan dan menerapkan metode k-NN dengan analisis atribut multivariabel dalam manfaatnya untuk memperkirakan keganasan kanker. Label akhir dari dataset kanker payudara yang kami gunakan berupa b (benign) atau m (malignant) yang berdasarkan sampel didalam dataset tersebut serta kami juga melakukan evaluasi dari kinerja metode k-NN dalam memperkirakan tingkat keganasan. Kesimpulannya kami mengusulkan pengimplementasian metode k-NN dengan analisis atribut multivariabel dalam memperkirakan keganasan kanker payudara. Metode k-NN memiliki potensi dalam memfasilitasi hasil diagnosis yang lebih akurat dan efektif pada kanker payudara.
Design a Smarthome Prototype with Android Control Using the ESP8266 Microcontroller Nanang Setiawan; Afu Ichsan Pradana; dwi hartanti
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 22, No 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v22i2.8341

Abstract

 Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) telah mengubah cara manusia melakukan aktivitas sebari-hari, termasuk di dalam rumah. Smarthome bertujuan untuk meningkatkan kenyamanan dan efisiensi penghuni rumah melalui integrasi perangkat elektronik, sistem informasi, dan teknologi kontrol yang terhubung melalui jaringan internet. Sistem smarthome juga dapat mengintegrasikan perangkat-perangkat tersebut menjadi satu sistem yang saling terhubung, sehingga penghuni rumah dapat mengontrol dan memonitor semua perangkat dari satu titik. Contohnya yaitu lampu 2 mode, lampu ini memungkinkan pengguna memilih mode sesuai dengan kebutuhan dan fungsionalitas. Remote Air Conditioner (AC) juga dapat memberikan kemudahan bagi pengguna karena dapat dikendalikan dalam genggaman yaitu smartphone. Sistem Smarthome berbasis Internet of Things (IoT) ini menggunakan firebase database sebagai penghubung antara ESP8266 dan aplikasi Smarthome. Pengguna dapat mengendalikan alat-alat tersebut menggunakan smartphone meski jaraknya terlampau jauh. Tetapi ESP8266 ataupun smartphone harus terhubung ke internet.
Pelatihan Perlindungan Data Pribadi dan Keamanan Siber Untuk Siswa SMK Negeri 2 Surakarta Joni Maulindar; Dwi Hartanti
Madaniya Vol. 4 No. 4 (2023)
Publisher : Pusat Studi Bahasa dan Publikasi Ilmiah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53696/27214834.652

Abstract

Pelatihan perlindungan data pribadi dan keamanan siber untuk siswa SMKN 2 Surakarta adalah upaya yang berhasil dalam meningkatkan pemahaman dan keterampilan siswa terkait risiko dan tindakan yang perlu diambil dalam menghadapi dunia digital yang semakin kompleks. Hasil pelatihan menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam tingkat kesadaran siswa tentang bahaya seperti malware, phishing, dan cyberbullying, serta peningkatan dalam keterampilan mereka dalam mengelola kata sandi dan mengidentifikasi serangan siber. Pelatihan ini juga menciptakan dampak yang lebih luas dengan siswa yang berbagi pengetahuan mereka dengan teman-teman, keluarga, dan komunitas mereka, yang secara positif meningkatkan kesadaran tentang keamanan siber di luar lingkungan pelatihan. Sementara tantangan seperti variasi tingkat pemahaman awal siswa dan integrasi ke dalam kurikulum sekolah harus diatasi, pelatihan ini melayani sebagai model yang berharga untuk pendidikan keamanan siber di sekolah-sekolah lain. Dengan pembaruan berkala, kolaborasi ahli, integrasi yang lebih baik ke dalam kurikulum, dan pemantauan dampak yang berkelanjutan, program ini dapat terus berkembang dan memberikan manfaat yang lebih besar bagi siswa dan masyarakat dalam menghadapi ancaman siber yang terus berkembang di era digital.
Perancangan smart incubator pada pembesaran murai batu berbasis IOT menggunakan DHT22 dan blynk Avianto Adi Pratama; Joni Maulindar; Dwi Hartanti
INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi Vol 4 No 1 (2023): INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi
Publisher : LPPMPK - Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37373/infotech.v4i1.616

Abstract

Murai Batu adalah salah satu jenis burung kicau dengan nilai ekonomi yang tinggi sehingga menjadikan permintaan terhadap anakan burung murai batu juga terus meningkat. Hal tersebut menyebabkan para peternak melakukan pemanenan anakan murai batu lebih cepat agar indukan dapat prosuksi kembali. Dalam pembesaran burung murai batu saat ini masih menggunakan Inkubator konvensional, sehingga para peternak harus bolak balik untuk memonitoring suhu di dalam inkubator secara lansung untuk menghidari suhu yang terlalu panas atau dingin. Dalam mempermudah proses monitoring, dan kontrol suhu di dalam incubator dengan menggunakan mikrokontroller ESP32 yang akan di koneksikan dengan blynk agar dapat melakukan monitoring dan kontrol via smartphone. Hasil dari pembuatan smart incubator dapat berjalan dengan baik, alat ini mampu mempertahankan suhu yang ideal buat murai batu antara 29.5°C – 31°C dan kelembapan antara 60 % - 80 %. Sehinga alat smart incubator ini dapat membantu para peternak murai batu dalam melakukan monitong suhu dan kelembapan darimana saja via smartphone
Sistem pakar diagnosis gangguan tumbuh kembang balita dengan certainty factor Meraldy Fiko Rastio Ajie; Dwi Hartanti; Vihi Atina
INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi Vol 5 No 1 (2024): INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi
Publisher : LPPMPK - Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37373/infotech.v5i1.1162

Abstract

Perkembangan dunia teknologi informasi dan komunikasi semakin pesat dan merambah ke beberapa sektor salah satunya yaitu dunia kesehatan. Salah satu hal yang dapat membantu di Dunia Kesehatan adalah membuat sesuatu yang dapat berfikir dan bertindak lazimnya manusia yang bisa disebut dengan “Sistem Pakar”. Gangguan tumbuh kembang balita berdampak negatif jangka panjang. Akses terbatas ke fasilitas kesehatan, seperti posyandu yang hanya sebulan sekali dan konsultasi dokter anak yang mahal serta waktu praktek terbatas, meningkatkan kasus gangguan tumbuh kembang pada balita. Dalam bidang ini, sistem pakar berguna dalam mendeteksi gangguan tumbuh kembang pada balita. Sistem pakar ini menggunakan metode certainty factor. Metode certainty factor akan berjalan dari fakta yang diimplementasikan dengan bagian IF dan THEN, kemudian melalui rule-rule yang berisi gejala dan penyakitnya, dan akhirnya menghasilkan diagnosis penyakit. Setelah dilakukan pengujian dengan menggunakan 15 sampel data pasien menunjukkan hasil akurasi sebesar 93%. Sistem pakar ini memungkinkan orang tua pasien mendeteksi gangguan tumbuh kembang balita secara dini dengan cepat, sehingga bisa segera mendapatkan perawatan terpadu dari dokter spesialis
Co-Authors Adi Tiyas Ahmad Fathoni Afu Ichsan Pradana Alvian Ahmada Akhbar Anjar Setiawan Aprilisa Arum Sari Ardhi Tiya Setiawan Arif Wicaksono Septyanto Atina, Vihi Avianto Adi Pratama Bagas Muttaqi Bagus Adi Nugroho Bagus Irfanzah Arda Nugraha Bayu Tri Pramono Daffa Rizki Putra Noordi Dika Adi Pratama Divangga Revansa Arya Pradhana Dwi Handayani Dwi Kurniawan Saputro Dyah Aprimavista Cahyani Eka Wijanarka Satata Putra Enggar Wijaya Putra Erlina Kumala Kusumawati Ester Anugrayningtyas Fany Lestari Faulinda Ely Nastiti Fitroh Ahmad Abdul Aziz Hasanah, Herliyani Hasda Surya Putra Hiskia Kus Setiawan ibnu - salifi Indah Nofikasari Iqbal Hanan Junaidi Irfan Agus Prastowo Kevin Yoga Ananta Leny Monica Lidia Earlene Rendhiva Lola Sekar Arum Maskhul Ryan Ibrahim Matin Muhith Maulindar, Joni Meraldy Fiko Rastio Ajie Muhamad Daivany Nur Auilya Saleh Muhammad Arizal Yusuf Hermawan Muhammad Nur Ikhsanuddin Nadia Amalia Putri Nanang Setiawan Neha Poetri Setiawati Permatasari, Hanifah Praba Milantino A.R.K Pramudya Aziz Wisnuadi Puput Dwi Mandiri Raditya Koesyan Dipo Pramukti Rifqi Firdausi Arafad Rizki Hendra Kusuma Robi Wariyanto Abdullah Sandy Yustisio Oktaviandra Shelvi Azizah Sopingi Sri Lestari Tri Djoko Santosa Ulhaq, Ahmad Dia Ummi Kultsum Vincentius Anggarda P.M Wahyu Adi Pratama Yasinta istiqomah Yuda Abi Bagaskara Zariel Ardian Ekovih