Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.92
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Nexus Kedokteran Komunitas JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
Iwan Iskandar
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Medicine & Pharmacology

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
Profil Hipertensi Pasien Puskesmas Eromoko 1 Berdasarkan Jenis Kelamin Fawzia Andiena; Felishia Serafine Hermanto; Fitriana; Frestiken Puspita Afianindha; Frieska Windi Nur Islami; Iwan Iskandar; Joko Sudarsono
Nexus Kedokteran Komunitas Vol 7, No 1 (2018): Nexus Kedokteran Komunitas
Publisher : Fakultas Kedokteran Universitas Sebelas Maret Surakarta

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

Abstract

Pendahuluan: Hipertensi merupakan masalah kesehatan dengan prevalensi yang tinggi di Indonesia, yaitu 25,8%, berdasarkan data Riskesdas 2013. Di Jawa Tengah sendiri hipertensi menempati proporsi terbesar dari seluruh penyakit tidak menular yang dilaporkan sebesar 64,83% menurut Profil Kesehatan Kabupaten/Kota tahun 2017. Kejadian hipertensi berdasarkan data profil Puskesmas Eromoko I tahun 2018 didapatkan mencapai 1852, angka tertinggi pada penyakit rawat jalan. Di samping itu, didapatkan hanya sebanyak 8,81% yang berobat secara teratur. Dari data tersebut menunjukkan bahwa hipertensi merupakan penyakit dengan prevalensi tinggi pada pasien Puskesmas Eromoko I. Metode: Penelitian observasional tipe deskriptif, dilakukan dengan pendekatan deskriptif yaitu dengan menggambarkan pola distribusi hipertensi berdasarkan populasi. Menggunakan data sekunder bersumber dari profil kesehatan Puskesmas Eromoko I.Hasil: Diperoleh dari data puskesmas selama tiga tahun terakhir yaitu tahun 2016,2017, dan 2018 mengenai jumlah penderita hipertensi pada pasien Puskesmas Eromoko I.Kesimpulan : Terdapat hubungan sebab-akibat antara hipertensi dengan jenis kelamin.Kata Kunci: hypertension; simpus; essential; gender
IMPLEMENTASI SERVICE-ORIENTED ARCHITECTURE MENGGUNAKAN TEKNOLOGI WEB SERVICE UNTUK APLIKASI PENDATAAN PDTA SE-KOTA PEKANBARU Ridho Hilmawan; Iwan Iskandar
Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Vol 3 No 1 (2014): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (474.033 KB) | DOI: 10.34010/komputa.v3i1.72

Abstract

, iwaniskandar01@gmail.com2ABSTRAKPada saat ini Kementerian Agama kotaPekanbaru masih menerapkan proses manualterhadap pendataan PDTA (Pendidikan DiniyahTa’miliyah Awaliyah) se-kota Pekanbaru. Prosespengumpulan data menggunakan dokumen excelyang disebarkan ke setiap PDTA danmengumpulkan kembali dokumen excel tersebutdalam batas waktu yang ditentukan. Prosespenghimpunan kembali dokumen tersebutmembutuhkan waktu yang lama. Data PDTA yangterkumpul akan diolah menjadi data statistik, namundata tersebut tidak dapat ditampilkan secararealtime. Pada penelitian ini diimplementasikanmetode Service Oriented Architecture (SOA)menggunakan teknologi web service untukmenerapkan suatu sistem yang berbasiskan integrasidata. Penelitian ini menggunakan metodologi DesignScience Research (DSR) yang memfokuskan padapengembangan dan peningkatan kinerjamodel/desain dari sebuah sistem. Penerapan SOAmenggunakan teknologi web service dilakukandengan menghubungkan aplikasi PendataanKemenag dan beberapa aplikasi PDTA. Dari ujicoba aplikasi berbasis SOA, beberapa instansimemperoleh keuntungan diantaranya prosespenghimpunan data PDTA dapat dilakukan setiapsaat tanpa terikat pada waktu tertentu. Selain itu,PDTA dapat memanfaatkan proses bisnis yangdimiliki Kemenag kedalam proses bisnis yangdimiliki PDTA seperti proses penghimpunan dataPNS Kemenag.
IMPLEMENTASI ALGORITMA FOLD-GROWTH UNTUK MENEMUKAN POLA KELULUSAN MAHASISWA Muhammad Hasbi Assidiqqi; Alwis Nazir; Iwan Iskandar; Jasril Jasril; Fitri Insani
TEKTRIKA Vol 7 No 2 (2022): TEKTRIKA Vol.7 No.2 2022
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v7i2.5530

Abstract

Timely graduation of students is important for a study program and higher education institution. According to BAN-PT Regulation Number 23 of 2022 concerning Instruments for Monitoring and Evaluation of Higher Education Accreditation Ratings, the ideal percentage of student graduation on time is ? 37.5% for academic tertiary institutions and ? 47.5% for vocational tertiary institutions. The timely graduation of Informatics Engineering Study Program students at UIN Sultan Syarif Kasim Riau every year is still below the standards set by BAN-PT. In 2021 the number of students who graduate on time is only 12%. By using student data in the form of acceptance and graduation data in the form of length of study and GPA, excavation of graduation patterns is carried out using the FOLD-Growth algorithm. The FOLD-Growth algorithm is a combined algorithm of FOLDARM and FP-Growth. With 274 student data, a minimum support value of 20%, and a minimum confidence of 50%, it produces two patterns with the strongest lift ratio value of 3.61, while with a minimum support of 10% and a minimum confidence of 50%, it produces three patterns. with the strongest lift ratio of 7.03. The results of this study can be used as a guideline for increasing student graduation rates on time, by providing a larger intake quota for new students on a pathway that results in on-time graduation, so that it will increase student graduation on time. Key Words: Student graduation, Association Rule, lift ratio, FOLD-Growth, FP-Growth
Klasifikasi sentimen terhadap larangan pernikahan beda agama menggunakan metode Naive Bayes Classifier Muhammad Rizki Syafapri; Elin Haerani; Iwan Iskandar; Liza Afriyanti
Computer Science and Information Technology Vol 5 No 1 (2024): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v5i1.6889

Abstract

Interfaith marriage is still a controversial issue in multicultural Indonesian society. The provisions of Law Number 1 of 1974 which prohibit interfaith marriages have triggered various responses in society. In 2023, the Supreme Court (MA) decided to prohibit religious courts from registering interfaith marriages. This further strengthened the controversy and sparked various reactions from the public. Platforms like Instagram have become a forum for people to express their various sentiments regarding this issue, ranging from support, rejection, to questions and doubts. This research classifies 1000 Instagram comments collected from five news social media accounts. These comments were labeled manually by an expert who works as an Indonesian language lecturer, so they were divided into 500 positive comments and 500 negative comments. After going through the text preprocessing process and TF-IDF weighting, the Naïve Bayes Classifier method succeeded in achieving the highest level of accuracy of 76% by using 10% of test data from the dataset to classify public sentiment towards the ban on interfaith marriage in Instagram comments.
QUESTION ANSWERING SYSTEM TAFSEER IBNU KATSIR USING LARGE LANGUAGE MODELS Ahmad Sutrio Prihatinoto; Nazruddin Safaat Harahap; Muhammad Irsyad; Iwan Iskandar
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 7 No. 1 (2024): JIRE APRIL 2024
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v7i1.1155

Abstract

Pemahaman yang mendalam terhadap ilmu tafsir Al-Qur'an memiliki peran penting dalam konteks keagamaan Islam, memungkinkan umat Islam untuk menggali makna spiritual dan praktis dari teks suci tersebut. Salah satu ulama terkemuka dalam bidang tafsir adalah Ibnu Katsir, yang terkenal dengan pendekatannya yang teliti serta penggunaan hadis-hadis terkait dalam penafsirannya. Namun, memahami tafsir ini membutuhkan waktu dan latar belakang pendidikan Islam yang kuat. Dalam konteks ini, teknologi seperti ChatGPT dan chatbot muncul sebagai alat potensial untuk memfasilitasi pemahaman tafsir Al-Qur'an. Studi ini mengeksplorasi implementasi ChatGPT dan chatbot dalam konteks tafsir Al-Qur'an dengan menggunakan LangChain dan Large Language Models (LLMs). Penelitian ini fokus pada penerapan chatbot Telegram yang memanfaatkan LangChain dan LLMs dengan data dari tafsir Ibnu Katsir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa chatbot Telegram ini mampu menjawab pertanyaan seputar tafsir Ibnu Katsir. Validasi dilakukan dengan melibatkan para mahasiswa tafsir, dan menghasilkan tingkat akurasi jawaban sebesar 86% selain itu juga dilakukan uji coba menggunakan framework DeepEval yang menghasilkan nilai hallucination sebesar 0.1% dan nilai contextual precision sebesar 0.9%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa chatbot Telegram telah mampu menjawab pertanyaan dengan baik, namun perlu adanya penyempurnaan untuk hasil yang lebih baik.
Analisis Performa Jaringan Local Area Network Dengan Menggunakan Metode Quality Of Service Arvansyah, M Afdhol; Iwan Iskandar; Teddie Darmizal; Novriyanto, Novriyanto; Pizaini, Pizaini
KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Vol. 4 No. 6 (2024): Juni 2024
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/klik.v4i6.1905

Abstract

The LAN network center of RSUD Arifin Achmad Pekanbaru is located in the EDP (Electrical Data Processing) building, from where the network is distributed to other buildings within RSUD Arifin Achmad Pekanbaru for data transfer. A common issue that arises is delays in sending and receiving data from computer users in other buildings, causing disruptions in the data reception process. To address this problem, a network performance analysis is necessary to assess the quality of both internet and intranet connections within the RSUD Arifin Achmad Pekanbaru LAN. Therefore, a research study was conducted to measure network performance using the Quality of Service (QoS) method. The objective of this study was to analyze and evaluate the quality of internet and intranet performance in the RSUD Arifin Achmad Pekanbaru LAN. The research findings for internet performance indicate that live streaming on YouTube (720p), downloading a 250MB file, uploading a 250MB file, and accessing national and international websites all fall into the “Excellent” category. Based on the TIPHON standard, the LAN internet network at RSUD Arifin Achmad Pekanbaru is considered very good. Regarding intranet performance, the average throughput is 27,835.666Kbps, with zero packet loss, placing it in the “Excellent” category. The average delay is 374.614ms, categorized as “Moderate,” and the average jitter is 11.46066937ms, categorized as “Good” according to the TIPHON standard
EVALUASI PERBANDINGAN PERFORMANSI LVQ 1, LVQ 2, DAN LVQ 3 DALAM KLASIFIKASI JENIS KELAMIN MENGGUNAKAN TULANG TENGKORAK DARMILA; IIS AFRIANTY; SUWANTO SANJAYA; RAHMAD ABDILLAH; IWAN ISKANDAR; FADHILAH SYAFRIA
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 7 No 2 (2022): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v7i2.32659

Abstract

Klasifikasi merupakan teknik pengelompokkan data sesuai dengan karakteristik data yang telah ditentukan. Hasil performansi akurasi dapat menjadi ukuran keakuratan metode yang digunakan dalam proses klasifikasi. Teknik pengambilan data yang tidak sesuai dapat mengurangi hasil akurasi. Pada penelitian ini menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) 1, 2, dan 3 untuk melihat keakuratan metode klasifikasi dengan menggunakan teknik pengambilan data sampling. Data yang digunakan merupakan data pengukuran tulang tengkorak laki-laki dan perempuan yang berjumlah 2524 data. Pada LVQ 1 mendapatkan akurasi terbaik yaitu 91.39% dengan learning rate 0.1, 0.4, 0.7, 0.9. LVQ 2 mendapatkan akurasi terbaik 77.05% dengan learning rate 0.9 dan window 0.2. LVQ 3 mendapatkan akurasi terbaik yaitu 80.04% dengan learning rate 0.7, window 0.1, dan epsilon 0.3. Hal ini menunjukkan bahwa LVQ 1 lebih tepat untuk diterapkan terhadap multi-fitur pada dataset William W. Howells Craniometric dibandingkan LVQ 2 dan LVQ 3.
Co-Authors Ahmad Sutrio Prihatinoto Alwis Nazir Arvansyah, M Afdhol Darmila Elin Haerani Fadhilah Syafria Fawzia Andiena Felishia Serafine Hermanto Fitri Insani Fitriana Frestiken Puspita Afianindha Frieska Windi Nur Islami Iis Afrianty Jasril Jasril Joko Sudarsono Liza Afriyanti Muhammad Hasbi Assidiqqi Muhammad Irsyad Muhammad Rizki Syafapri Nazruddin Safaat H Novriyanto Novriyanto Pizaini Pizaini Rahmad Abdillah Ridho Hilmawan Suwanto Sanjaya Teddie Darmizal