Articles
<![CDATA[Klasifikasi Tingkat Rumah Tangga Miskin Saat Pandemi Dengan Naïve Bayes Classifier ]]>
<![CDATA[Harliana Harliana]]>;
<![CDATA[Fatra Nonggala Putra]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Informatika Vol. 7 No. 2 (2021): Jurnal Sains dan Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34128/jsi.v7i2.339
<![CDATA[Secara definisi kemiskinan merupakan suatu kondisi individu ditingkat rumah tangga yang dinilai berdasarkan karaktersitik kemiskinan. Sebagai dampak dari pandemi covid-19 prosentase rumah tangga miskin di Indonesia meningkat sekitar 9,78%. Berdasarkan hal tersebut, maka penelitian ini akan melakukan klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes Classification untuk menentukan rumah tangga miskin melalui parameter survey ekonomi Nasional Tahun 2020 Modul Ketahanan Sosial yang berfokus pada pengeluaran dan konsumsi perkapita responden selama pandemic. Sedangkan tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan akurasi tertinggi yang dihasilkan oleh Naïve Bayes Classification dalam penentuan rumah tangga miskin. Menurut hasil pengujian dengan confusion matrix dan 10-fold cross validation didapatkan bahwa rata-rata akurasi tertinggi terjadi pada fold ke-10 dengan nilai accuracy 93,21%; precision 86,3%; dan recall 80,11%. Hal ini berarti bahwa akurasi yang dihasilkan oleh naïve bayes classifier dalam melakukan clasifikasi rumah tangga miskin cukup tinggi]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma Decision Tree Iterative Dichotomiser 3 (ID3) untuk Prediksi Keberhasilan Pengobatan Penyakit Kutil Menggunakan Cryotherapy ]]>
<![CDATA[Gunawan Gunawan]]>;
<![CDATA[Abd. Charis Fauzan]]>;
<![CDATA[Harliana Harliana]]>
<![CDATA[ Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) Vol 4 No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Prodi Ilmu Komputer Universitas Bumigora ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30812/bite.v4i1.1949
<![CDATA[Kutil merupakan salah satu penyebab gangguan kesehatan kulit, yang ditandai dengan adanya tonjolan kecil pada kulit. Masalah ini disebabkan oleh human papillomavirus (HPV). Menyembuhkan kutil menggunakan cryotherapy adalah salah satu jenis pengobatan kutil yang direkomendasikan oleh beberapa profesional kesehatan. Prosedur yang digunakan dalam perawatan ini adalah dengan membekukan kutil menggunakan nitrogen cair. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat keberhasilan penyembuhan pengobatan penyakit kutil sehingga dapat dikembangkan tindakan pencegahan. Penelitian ini menggunakan dataset cryotherapy dari repositori UCI Machine Learning Repository. ID3 sebagai Algoritma dalam penelitian ini mengadopsi desain entropi informasi yang dikembangkan dengan menghitung nilai gain information untuk menentukan klasifikasi dari beberapa properti yang ada. Hasil pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa hasil akurasi adalah 94,4 persen untuk 60% dan 80% data latih, serta 96,2 persen untuk 70% data latih. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa untuk 70% data latih mencapai tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan jumlah data latih lainnya. Penelitian ini berkontribusi dalam prediksi keberhasilan pengobatan penyakit kutil menggunakan cryotherapy dengan mengimplementasikan algoritma decision tree ID3]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma Fuzzy Tsukamoto Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar ]]>
<![CDATA[Nurul Aziz Tri Wahyuni]]>;
<![CDATA[Abd. Charis Fauzan]]>;
<![CDATA[Harliana Harliana]]>
<![CDATA[ Journal Automation Computer Information System (JACIS) Vol. 1 No. 2 (2021): November ]]>
Publisher : <![CDATA[Indonesian Journal Publisher ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47134/jacis.v1i2.11
<![CDATA[Setiap institusi dituntut menciptakan kinerja karyawan yang tinggi untuk pengembangan kualitas sebuah institusi, termasuk kualitas kinerja pegawai. Peran penting kinerja pegawai dalam aktivitas perguruan tinggi sangat berpengaruh untuk menjaga kualitas kinerja. Maka dari itu, diperlukan evaluasi kinerja melalui proses penilaian kinerja. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui penilaian kinerja pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar melalui sistem komputerisasi evaluasi kinerja pegawai. Data yang digunakan berupa data absensi pegawai berisi data absensi jam kerja dan data kehadiran sebagai dataset yang bersumber dari data Lembaga Penjaminan Mutu Universitas Nahdlatul Ulama Blitar. Penelitian akan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto yang dikembangkan dalam sebuah sistem keputusan. Sistem yang dibangun berbasis desktop menggunakan Netbean 8.0.2 dan JDK 1.8.0. Berdasarkan hasil yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa penerapan metode Fuzzy Tsukamoto menggunakan input variabel kehadiran dengan nilai keangggotaan kurang baik, cukup baik dan baik dan kedisiplinan dengan nilai keanggotaan kurang disiplin, cukup disiplin dan disiplin dengan output hasil kinerja kurang baik, cukup baik dan kinerja baik sebagai evaluasi kinerja pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar. Hasil penelitian ini berupa data hasil penilaian kinerja berupa excel yang dapat diunduh melalui sistem yang telah dikembangkan.]]>
<![CDATA[Peningkatan Pemasaran Usaha Kecil Pecel Blitar Bu Jub Melalui Media Internet ]]>
<![CDATA[Hartatik Hartatik]]>;
<![CDATA[Wiwi Widayani]]>;
<![CDATA[Andri Syafrianto]]>;
<![CDATA[Harliana Harliana]]>
<![CDATA[ Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika Vol. 1 No. 2 (2021): November 2021 - Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Indonesian Scientific Journal ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (4942.109 KB)
|
DOI: 10.25008/abdiformatika.v1i2.141
<![CDATA[Pandemi Covid-19 sangat mempengaruhi usaha UMKM. Salah satu UMKM yang terdampak oleh pandemi Covi-19 adalah usaha sambael pecel rumahan milik Ibu Jubaedah yang berada di Kabupaten Blitar. sejak adanya pandemi diawal 2020 “sambel pecel Bu Jub” mengalami penurunan penjualan secara drastis. Banyaknya para penjual nasi pecel yang tutup dan berkurangnya jumlah wisatawan yang berkunjung ke Desa menjadi salah satu faktor pendukung menurunnya omzet penjualan. Beberapa usaha telah dilakukan oleh UMKM "sambel pecel Bu Jub" namun belum bisa memberikan hasil yang optimal. Berdasarkan hasil survei yang dilakukan ditemukan tiga permasalahan mendasar yang menyebabkan omset penjualan UMKM "Sambel Pecel Bu Jub" menurun (selain karena dampak pandemi Covid-19) yaitu belum adanya logo yang menjadi ciri khas produk, strategi promosi yang kurang efektif dan ketatnya persaingan bisnis. Adapun solusi yang ditawarkan dan direalisasikan pada kegiatan ini adalah dibuatkannya suatu website dan logo guna memperkenalkan produk, dan pendampingan penggunaan aplikasi. Hasil kegiatan yang dilakukan membrikan dampak positif bagi pelaku UMKM. Pembuatan logo mampu meningkatkan branding UMKM. Website yang dibangun mampu memperluas promosi. Pelatihan penggunaan website selama 2 minggu mampu meningkatkan pemahaman pemilik mengenai alur penggunaan aplikasi]]>
<![CDATA[Peningkatan Kompetensi Santri Melalui Pelatihan Instalasi Sistem Operasi dan Jaringan Komputer ]]>
<![CDATA[Harliana Harliana]]>;
<![CDATA[Muhamat Maariful Huda]]>;
<![CDATA[Rizqi Darma Rusdiyan Yusron]]>
<![CDATA[ Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika Vol. 1 No. 2 (2021): November 2021 - Abdiformatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Informatika ]]>
Publisher : <![CDATA[Indonesian Scientific Journal ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (2390.425 KB)
|
DOI: 10.25008/abdiformatika.v1i2.143
<![CDATA[Santri merupakan seseorang yang sedang mempelajari ilmu agama pada suatu pesantren, dan saat ini Pondok Pesantren Nurul Muttaqin Al-Barokah sedang meningkatkan kemampuan soft skill santrinya melalui berbagai macam pelatihan. Salah satu macam pelatihan yang dilakukan yaitu peningkatan soft skill santri melalui pengenalan dan praktek langsung berbagai jenis sistem operasi dan instalasi jaringan komputer. Berdasarkan studi pra-observasi dan study analisis yang dilakukan kepada para santri, maka solusi yang ditawarkan pada kegiatan pengabdian ini adalah melakukan pelatihan kepada para santri untuk dapat melakukan instalasi operating system dan jaringan komputer dengan topologi LAN. Dari outout yang diinginkan, tim akan memecah kegiatan menjadi pengenalan operating system, instalasi operating system dan jaringan, pengenalan peralatan jaringan, pembuatan LAN, serta melakukan pengujian terhadap koneksi yang dibangun. Sebagai evaluasi terhadap kegiatan yang telah dilakukan, tim telah melakukan pengujian secara likert dan didapatkan hasil bahwa lebih dari 80% responden santri merasa puas dan paham akan materi yang disampaikan.]]>
<![CDATA[PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN KENAKALAN SISWA ]]>
<![CDATA[Harliana Harliana]]>
<![CDATA[ Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 2 No. 1 (2020): Juni ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Amikom Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (187.689 KB)
|
DOI: 10.24076/joism.2020v2i1.200
<![CDATA[Kenakalan remaja merupakan suatu keadaan dimana adanya perubahan emosional pada diri seorang dari masa kanak-kanak menjadi dewasa. Jenis-jenis kenakalan remaja pada SMK Bina Insani dapat dikategorikan menjadi kenakalan umum dan kenakalan khusus. Dari berbagai macam kenakalan tersebut, maka penelitian ini bertujuan untuk membantu Guru BK dalam melakukan pengelompokkan kenakalan siswa melalui pendekatan k-means berdasarkan jumlah pelanggaran yang dilakukannya. Berdasarkan hasil pengujian pada 23 dataset maka didapatkan cluster ke-1 adalah cluster dimana siswa memiliki kenakalan umum paling banyak. Sedangkan cluster ke-3 adalah cluster yang memiliki kenakalan umum ataupun khusus paling sedikit bila dibandingkan dengan cluster lainnya.]]>
<![CDATA[PENERAPAN ALGORITMA PILLAR UNTUK OPTIMASI PENENTUAN TITIK AWAL CENTROID PADA ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING ]]>
<![CDATA[Dewi Lestari]]>;
<![CDATA[Abd. Charis Fauzan]]>;
<![CDATA[Harliana Harliana]]>
<![CDATA[ JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 6 No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35145/joisie.v6i1.2053
<![CDATA[Data set merupakan data yang masih perlu diolah menjadi sebuah informasi dengan menggunakan metode data mining salah satunya yaitu metode K-Means. Namun metode ini masih mempunyai kelemahan pada saat pengambilan centroid awal masih dilakukan secara acak, sehingga perlu dilakukan optimalisasi dengan algoritma Pillar. Dataset yang digunakan berasal dari KAAGLE yang mengambil representasi tingkat stress seseorang dengan menggunakan delapan atribut dan lima class. Datset tersebut akan diolah dengan tahapan pre processing, perhitungan algoritma Pillar, dan perhitungan metode k-means. berdasarkan tahapan tersebut, maka penelitian ini akan menghasilkan nilai centroid yang optimal yaitu saat jarak euclidience distance maksimal setiap centroid harus kurang dari sama dengan nilai batas lingkungan (nbdis) dan lebih dari sama dengan nilai maksimal (nmin) sehingga diperoleh centroid awal optimal dengan algoritma Pillar pada id 336, 228, 35, 29, 506. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma pillar mampu meningkatkan pengelompokan dengan evaluasi Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,00000473 dan mempercepat iterasi yang semula hasil diperoleh pada iterasi ke-23 menjadi iterasi ke-17 hasil pengklusteran sudah ditemukan.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Decision Tree C5.0 Untuk Memprediksi Tingkat Kematian Pasien Penyakit Gagal Jantung ]]>
<![CDATA[Suraji Suraji]]>;
<![CDATA[Abd. Charis Fauzan]]>;
<![CDATA[Harliana Harliana]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 4 No 02 (2022): November ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhadi Setiabudi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46772/intech.v4i02.682
<![CDATA[Penyakit jantung salah satu penyakit paling umum di antara penyakit lainnya, penyakit jantung dapat menyerang semua orang tanpa mengenal jenis kelamin, usia, atau faktor lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma C5.0 untuk memprediksi keberlangsungan hidup penderita penyakit gagal jantung serta memprediksi kematian pasien gagal jantung. Sedangkan untuk mengetahui akurasi yang dihasilkan oleh algoritma C5.0 dalam memprediksi akan digunakan confusion matrix. Penelitian ini akan menggunakan 300 dataset heart failure clinical records. Berdasarkan hasil yang didapatkan bahwa akurasi yang dihasilkan oleh algoritma decision tree C5.0 adalah 86,6% dengan perbandingan jumlah data latih dan data testing adalah 80 : 20. Sedangkan untuk presisi yang dihasilkan adalah 89,655 dan sensitifitas yang dihasilkan adalah 25 dengan spesifisitas 96,15]]>
<![CDATA[Klasifikasi dan Monitoring Status Gizi Balita Melalui Penerapan Metode Naïve Bayes Classification Berbasis GIS ]]>
<![CDATA[Harliana Harliana]]>;
<![CDATA[Rizqi Darma Rusdiyan Yusron]]>;
<![CDATA[Imam Machfud]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknik Informatika UMUS Vol 4 No 02 (2022): November ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhadi Setiabudi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46772/intech.v4i02.869
<![CDATA[Secara definisi status gizi merupakan suatu kondisi tubuh sebagai dampak penyerapan zat gizi dari makanan yang telah dikonsumsi berdasarkan tinggi badan, berat badan dan umur balita berdasarkan indeks Antropometri. Menurut data ePPGBM Seksi Kesehatan Keluarga dan Gizi Masyarakat Dinas Kesehatan Kota Blitar berhasil menekan sekitar 2,5% balita yang mengalami gizi kurang. Penurunan ini dilakukan dengan melakukan analisa - situasi kondisi balita yang dimulai dari kondisi saat ibu hamil sampai dengan kondisi lingkungan balita tersebut tinggal. Kondisi balita yang mengalami gizi kurang dan diikuti pendek serta kurus dapat berpotensi menjadi balita yang mengalami stunting. Berdasarkan hal tersebut, maka penelitian ini akan melakukan klasifikasi terhadap status gizi balita berdasarkan indeks Antropometrinya, apakah akan masuk kedalam gizi kurang, pendek (stunting), kurus (wasting) bahkan obesitas. Untuk memudahkan proses pelaporan dan analisis, maka hasil klasifikasi ini selanjutnya ditampilkan melalui suatu peta berdasarkan hasil analisa – situasi 7 indikator penyebab tertinggi sampai dengan penyebab terendah dari status gizi balita yang ada di Kota Blitar. Penelitian ini akan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classification untuk melakukan classification. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa akurasi yang dihasilkan oleh Naïve Bayes Classification adalah 86% dengan perbandingan antara data testing dan training yang digunakan 70:30]]>
<![CDATA[Pelatihan Dan Sosialisasi Penggunaan Aplikasi Wisataku Sebagai Aplikasi Penyedia Informasi Destinasi Wisata Blitar ]]>
<![CDATA[Harliana Harliana]]>
<![CDATA[ Among : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 4, No 2 (2022): Jurnal Among Pengabdian Masyarakat ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Maarif Hasyim Latif ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.51804/ajpm.v4i2.2021
<![CDATA[Aplikasi WisataKu merupakan salah satu aplikasi yang telah dimiliki oleh Dinas Pariwisata Kabupaten Blitar yang digunakan untuk menampung segala informasi mengenai destinasi wisata yang berada di Kabupaten Blitar. Namun sayangnya aplikasi ini belum dimanfaatkan secara optimal baik dari sisi penggunaan ataupun penyebarannya. Berdasarkan hal tersebut maka pada kegiatan ini tim akan melakukan pelatihan dan sosialisasi terhadap penggunaan Aplikasi WisataKu kepada admin maupun ke masyarakat luas sebagai enduser. Strategi yang tim gunakan adalah mempelajari alur dari Aplikasi WisataKu yang selanjutnya akan dibuat suatu buku panduan penggunaan Aplikasi. Selain itu akan dilakukan pula pelatihan secara langsung mengenai kegiatan CRUED dari Aplikasi kepada admin pemegang aplikasi. Usability terhadap Aplikasi WisataKu juga dilakukan guna mengetahui respon user terhadap kinerja dari aplikasi yang akan digunakan. Menurut perhitungan skala likert diketahui bahwa Aplikasi WisataKu dapat diterima dengan baik oleh enduser dalam memberikan informasi mengenai destinasi wisata Kabupaten Blitar.]]>
