Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.422
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK INFORMATIKA Syntax Jurnal Informatika CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Jurnal Informatika Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri Jurnal Informatika Universitas Pamulang Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Fadhilah Syafria
Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Aerospace Engineering Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Neuroscience Transportation

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika Universitas Pamulang

 1 
Penerapan Fuzzy Backpropagation Neural Network dalam Klasifikasi Penyakit Stroke Karina Julita; Iis Afrianty; Suwanto Sanjaya; Fadhilah Syafria
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 8, No 2 (2023): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v8i2.31351

Abstract

Stroke adalah penyakit cerebrovaskuler yang ditandai dengan gejala neurologis tiba-tiba akibat cedera vaskular akut pada otak. Menurut WHO pada tahun 2019, stroke penyebab utama kematian dan kecacatan kedua di dunia, dengan prevalensi global 101,5 juta orang. Diagnosis medis penting dalam penanganan stroke, namun biaya yang tinggi sering menjadi kendala bagi masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode Fuzzy Backpropagation Neural Network dalam klasifikasi stroke dengan menggunakan data sekunder dari platform Kaggle yang berjumlah 4981 data. Analisis data melibatkan sepuluh variabel relevan dalam klasifikasi stroke diantaranya variabel seperti jenis kelamin, umur, hipertensi, riwayat penyakit jantung, indeks massa tubuh, nilai kadar gula dalam darah, status pernikahan, status merokok, tipe pekerjaan dan lingkungan tempat tinggal. Pada penelitian ini, pengujian yang dilakukan dibagi menjadi tiga skenario diantaranya, skenario 1 dengan α = 0,1, skenario 2 dengan α = 0,01 dan skenario 3 dengan α = 0,001 pada epoch 10, 1000 dan 100000. Hasil pengujian menunjukkan akurasi tertinggi dengan menggunakan pola jaringan 10-4-1 pada pembagian data latih dan data uji 70%:30% dengan α = 0.01 dan  epoch 100000 menghasilkan tingkat akurasi sebesar 86,52%, presisi 0,87, recall 0,87 dan f-1 score 0,87. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, FBPNN dinilai mampu dalam mengklasifikasi stroke dengan kinerja yang baik.
Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan Arsitektur EfficientNet-B2 dan Augmentasi Data Deny Ardianto; Jasril Jasril; Suwanto Sanjaya; Lestari Handayani; Fadhilah Syafria
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 8, No 2 (2023): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v8i2.30587

Abstract

Permintaan daging sapi Indonesia meningkat secara signifikan setiap tahun. Meningkatnya kebutuhan daging sapi ini sering dimanfaatkan oleh pedagang untuk mendapatkan untung lebih dengan cara mencampurkan daging sapi dan babi (oplosan). Membedakan daging sapi, babi, dan oplosan secara manual menggunakan penciuman dan penglihatan manusia sangatlah sulit. Untuk membantu membedakan daging tersebut dapat menggunakan teknologi yaitu pengolahan citra. Penelitian ini menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) berarsitektur EfficientNet-B2 untuk pengolahan citra dan klasifikasi. Pada penelitian ini juga dilakukan proses augmentasi data citra untuk memperbanyak citra dengan tujuan meningkatkan akurasi. Jumlah citra asli daging sebanyak 900 telah mengalami peningkatan setelah dilakukan proses augmentasi, menjadi 9000 citra yang mencakup daging sapi, babi, dan oplosan. Dataset dibagi menjadi dua bagian, yaitu dataset pelatihan dan testing, dengan rasio perbandingan 80:20 dan 90:10. Dengan menggunakan dataset citra augmentasi dengan kombinasi optimizer Adamax, activation Swish, dan learning rate 0.1, penelitian ini menghasilkan akurasi klasifikasi tertinggi, yaitu 98,22% accuracy, 98,25% precision, 98,22% recall, 98,22% f1-score, dengan rasio perbandingan data 90:10.
Klasifikasi Penyakit Stroke Jaringan Syaraf Tiruan Menerapkan Metode Learning Vector Quantization Puspa Melani Almahmuda; Iis Afrianty; Suwanto Sanjaya; Fadhilah Syafria
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 8, No 2 (2023): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v8i2.31359

Abstract

Penyakit Stroke ialah salah satu penyebab kematian paling umum dan sering terjadi didunia termasuk Asia setelah penyakit jantung koroner dan kanker. Pemecahan masalah dengan melakukan klasifikasi penyakit stroke menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) dengan mengklasifikasikan data stroke dan tidak stroke (normal) berdasarkan gejala penyakit. Adapun dataset diperoleh dari situs Kaggle berjumlah 4981 data yang memiliki 10 variabel diantaranya jenis kelamin, usia, status pernikahan, hipertensi, penyakit jantung, tipe kerja, tipe tempat tinggal, tingkat avg glukosa, BMI (indeks massa tubuh), dan smoking status. Data tersebut dilakukan klasifikasi LVQ dengan membagi data yaitu 90:10, 80:20, 70:30 dan 60:40 dan parameter learning rate = 0,01 dan 0,001 serta epoch 1000. Dari proses klasifikasi tersebut maka didapatkan hasil akurasi tertinggi 70% dengan presisi 0,72 recall 0,70 dan f1 score 0,69, diperoleh dengan membagi data 90% : 10%. Berdasarkan hasil tersebut, metode LVQ pada penelitian ini mampu melakukan klasifikasi penyakit stroke dengan cukup  baik.
Klasifikasi Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan CNN dengan Arsitektur EfficientNet-B4 dan Augmentasi Data Ahmad Paisal; Jasril Jasril; Suwanto Sanjaya; Lestari Handayani; Fadhilah Syafria
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 8, No 2 (2023): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v8i2.30586

Abstract

Meningkatnya kebutuhan daging sapi, membuat harga daging sapi melonjak. Banyak pedagang melakukan kecurangan dengan melakukan oplos daging sapi dengan daging babi agar mendapatkan keuntungan yang lebih. Salah satu teknologi dalam bidang informatika dapat dimanfaatkan untuk membantu membedakan daging sapi, daging babi, dan daging oplosan. Dengan cara klasifikasi hal ini dapat dilakukan, penelitian ini menggunakan Convolutional Neural Network dengan arsitektur EfficietnNet-B4. Proses augmentasi data juga dilakukan pada penelitian ini untuk memperbanyak data citra, setelah di-augmentasi total citra menjadi 9000 dari 3 kelas. Pembagian dataset pada penelitian ini dibagi menjadi 2 yaitu 80% data latih dan 20% data uji serta 90% dan 10%. Proses pengujian dilakukan dengan memfokuskan model yang mendapatkan validation accuracy diatas 75% pada proses pelatihan. Hasil percobaan pada dataset 80:20 citra dengan augmentasi lebih unggul pada setiap model dibanding dengan citra asli. Sedangkan pada dataset 90:10 hasil percobaan dengan citra asli rata – rata lebih unggul dibanding citra dengan augmentasi.
Implementasi Algoritma C4.5 dalam Melakukan Klasifikasi Penyakit Stroke Otak Felian Nabila; Iis Afrianty; Suwanto Sanjaya; Fadhilah Syafria
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 8, No 2 (2023): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v8i2.31361

Abstract

Stroke merupakan gangguan kesehatan dalam jangka panjang dan menjadi salah satu penyakit dengan resiko kematian paling tinggi. Penanganan stroke dengan cepat menyebabkan tingkat kemunculan komplikasi dan kerusakan yang terjadi pada otak berkurang. Oleh karena itu perlunya melakukan analisa diri pada orang yang bersangkutan  apakah orang tersebut mengalami penyakit stroke atau tidak. Penelitian ini melakukan klasifikasi algoritma C4.5 penyakit brain stroke guna menganalisa data terkait penyebab stroke dengan model decision tree dan membagi dataset menjadi 3 yakni train set, validation set, test set dengan perbandingan 70:20:10, kemudian didapatkanlah hasil dengan akurasi yang tinggi sebesar 95% disetiap data train set, validation set, test set. Serta presisi sebesar 0,91, recall sebesar 0,54, f1-score sebesar 0,56 untuk data train set, kemudian presisi sebesar 0,48, recall sebesar 0,50, f1-score sebesar 0,49 untuk validation set, dan presisi sebesar 0,48, recall sebesar 0,50, f1-score sebesar 0,49 untuk test set. Dapat Disimpulkan bahwa algoritma C4.5 decision tree ini dapat melakukan klasifikasi penyakit stroke dengan sangat baik.
Co-Authors Abdussalam Al Masykur Agung Syaiful Rahman Ahmad Paisal Alwis Nazir Ariq At-Thariq Putra Benny Sukma Negara Deny Ardianto Devi Julisca Sari Dina Septiawati Eka Pandu Cynthia Elin Haerani Elin Hearani Elvia Budianita Febi Yanto Felian Nabila Fitra Lestari Iis Afrianty Ismail Marzuki Ismar Puadi Iwan Iskandar Jasril Jasril Karina Julita Lestari Handayani Lola Oktavia Mori Hovipah Mori Hovipah Morina Lisa Pura Nazruddin Safaat H Novriyanto Novriyanto Puspa Melani Almahmuda Rahmad Kurniawan Reski Mai Candra Riska Yuliana Said Nanda Saputra Silfia Silfia Siska Kurnia Gusti Suwanto Sanjaya Yusra, Yusra