Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

0.23

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Informatika Jurnal Pseudocode Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (Indonesian Journal of Community Engagement) Jurnal Kesehatan Vokasional

Herwanto, Guntur Budi

Departemen Ilmu Komputer Dan Elektronika, Fakultas Matematika Dan Pengetahuan Alam, Universitas Gadjah Mada

Author-ID : 2986769

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Health Professions Nursing Public Health

Published : 6 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Recommendation system for web article based on association rules and topic modelling Guntur Budi Herwanto; Annisa Maulida Ningtyas
Jurnal Informatika Vol 12, No 2: July 2018
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jifo.v12i2.a12629

The World Wide Web is now the primary source for information discovery. A user visits websites that provide information and browse on the particular information in ac-cordance with their topic interest. Through the navigational process, visitors often had to jump over the menu to find the right content. Recommendation system can help the visitors to find the right content immediately. In this study, we propose a two-level recommendation system, based on association rule and topic similarity. We generate association rule by applying Apriori algorithm. The dataset for association rule mining is a session of topics that made by combining the result of sessionization and topic modeling. On the other hand, the topic similarity made by comparing the topic proportion of web article. This topic proportion inferred from the Latent Dirichlet Allocation (LDA). The results show that in our dataset there are not many interesting topic relations in one session. This result can be resolved, by utilizing the second level of recommendation by looking into the article that has the similar topic.

Uji Silang Digital sebagai Alternatif Uji Banding Manual Pemeriksaan Mikroskopis Malaria di Kulon Progo Elsa Herdiana Murhandarwati; Anis Fuad; Guntur Budi Herwanto; Rizqiani Amalia Kusumasari; Mahardika Agus Wijayanti; supargiyono supargiyono
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat (Indonesian Journal of Community Engagement) Vol 4, No 1 (2018): September
Publisher : Direktorat Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Gadjah Mada

Malaria is an infectious disease in tropical countries including Indonesia which causes serious clinical manifestations and even death. Indonesia Ministry of Health targets that malaria is eliminated from this country by 2030. In Java, malaria is targeted to be eliminated by 2015. However, elimination has not been achieved because some areas, including Kulon Progo, Daerah Istimewa Yogyakarta often experiences outbreaks (Kejadian Luar Biasa) in recent years. As microscopic diagnosis is a gold standard diagnosis for malaria, thus accurate microscopic examination is important. Disappearance of malaria cases in malaria pre-elimination areas causes laboratory workers/microscopists are less exposed to experience in identifying malaria. As part of quality assurance, continuous quality control is expected to maintain the accuracy of malaria diagnosis in endemic areas. However, the cross-check sistem as a part of this quality control strategy still has constraints, such as: transportation costs, limited human resources and irregularity. Ibm team of Faculty of Medicine UGM has successfully developed a digital microscopic cross-check sistem. This method is able to bridge the distance and time constraint also transportation costs of slide submissions to be cross-checked to the referral laboratory. Our study partners were microscopists of Kulon Progo Primary Health Centers (Puskesmas) facilitated with digital devices installed in a microscope. Partners were trained to: 1. take microscopic images of suspected malaria parasites and 2. familiarize with digital cross-check sistem. The successful implementation of digital malaria cross-check is expected to improve the accuracy of malaria diagnosis and assist the Government in malaria elimination program especially in Kulon Progo. This system has been registered for Intellectual Property Right no. 091306 obtained from Department of Justice and Human Right of Republic of Indonesia.

Pengelompokan Artefak Dokumen Perangkat Lunak Open Source Dengan Vektor Paragraf Guntur Budi Herwanto
Jurnal Pseudocode Vol 6, No 2 (2019): Volume 6 Nomor 2 September 2019
Publisher : Universitas Bengkulu

Dalam beberapa tahun belakangan, perangkat lunak open source semakin bertumbuh. Tidak hanya perangkat lunak dalam bentuk final, namun komponen dan library perangkat lunak semakin berkembang setiap tahunnya. Github merupakan salah satu lokasi populer dalam mempublikasikan project open source. Ketersediaan dataset yang besar ini merupakan peluang bagi peneliti di bidang perangkat lunak development dalam mengembangkan risetnya. Perkembangan variasi artefak perangkat lunak membuat metode yang bersifat supervised menjadi sulit. Penilitian ini mencoba untuk melakukan pengelompokkan secara unsupervised dengan teknik clustering K-Means dan representasi paragraph vector. Langkah ini merupakan awalan dalam pembentukan model klasifikasi yang membutuhkan supervisi dalam pelabelan dokumennya. Hasil clustering menunjukkan dokumen dapat dapat di kelompokkan menjadi beberapa cluster dan hasil yang terbaik dilihat pada cluster dengan k berjumlah 6.Kata Kunci: document clustering, doc2vec, k-means clustering, artefak perangkat lunak.

Document Clustering Dengan Latent Dirichlet Allocation dan Ward Hierarichal Clustering Guntur Budi Herwanto
Jurnal Pseudocode Vol 5, No 2 (2018): Volume 5 Nomor 2 September 2018
Publisher : Universitas Bengkulu

Saat ini konten informasi dalam bentuk berita dihasilkan dengan jumlah besar dari berbagai sumber setiap harinya. Banyaknya konten yang dihasilkan ini menuntut organisasi konten yang baik agar pencarian informasi yang diinginkan dapat dilakukan dengan mudah. Organisasi dan manajemen informasi yang efisien terhadap konten informasi elektronik ini menginspirasi penelitian mengenai document clustering. Pada penelitian ini dirancang sebuah metode document clustering dengan melakukan kombinasi pemodelan topik latent dirichlet allocation (LDA) dengan ward hierarchical clustering. LDA digunakan sebagai representasi vektor dokumen yang berupa distribusi topik. Representasi ini bertujuan untuk mengurangi dimensi vektor yang pada umumnya terlalu panjang jika menggunakan tf-idf. Ward Hierarchical Clustering yang memiliki kompleksitas tinggi dapat terbantu prosesnya dengan representasi dari LDA. Selain itu dihasilkan silhouette coefficient yang baik yaitu 0.7. Dalam peneltian ini juga ditemukan bahwa penentuan jumlah topik dalam kaitannya dengan document clustering dapat dilakukan dengan mempertimbangkan silhouette coefficient pada hasil clustering. Performa silhouette coefficient pada representasi pemodelan topik lebih baik dibandingkan dengan representasi dengan tf-idf.

Monitoring Persebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue dengan Memanfaatkan Data Berita Online Annisa Maulida Ningtyas; Ismil Khairi Lubis; Guntur Budi Herwanto
Jurnal Kesehatan Vokasional Vol 4, No 2 (2019): Mei
Publisher : Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada

Latar Belakang: Implementasi surveilans penyakit di Indonesia masih menggunakan metode tradisional, yaitu dengan mengumpulkan data langsung di lapangan. Surveilans penyakit dengan menggunakan metode tradisional ini memiliki beberapa kekurangan, yaitu data real dilapangan sulit didapatkan secara real-time pada skala global dan laporan mengenai persebaran penyakit memerlukan waktu yang panjang.Tujuan: Tujuan dari penelitian in adalah untuk melakukan studi pendahuluan penggunaan berita online untuk surveilans penyakit,yang diharapkan dapat menyajikan informasi mengenai persebaran penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Indonesia secara real-time.Metode: Data yang digunakan adalah data berita yang berasal dari beberapa portal berita online, seperti kompas.com, tempo.com, krjogja.com dan sebagainya, yang diambil dalam rentang waktu tertentu. Ekstraksi fitur lokasi pada berita menggunakan metode dictionary pattern matching.Hasil: Hasil dari penelitian ini ditemukan persebaran penyakit berdasarkan fitur lokasi dalam berita di 9 Provinsi di Indonesia, yaitu Banten, DI Yogyakarta, Jambi, Jawa Barat, Jawa Tengah, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Nusa Tenggara Timur dan Sumatera Utara. Hasil uji korelasi menunjukan bahwa terdapat korelasi antara kemunculan fitur lokasi dengan banyaknya kasus dilapangan. Kemudian dari hasil perbandingan dengan peringkat 5 besar provinsi dengan angka kejadian tertinggi, ditemukan bahwa 3 dari 9 provinsi memiliki kesesuaian dengan data dari Kementerian Kesehatan, yaitu Jawa Tengah, Sumatera Utara dan Jawa BaratKesimpulan: Surveilans dengan memanfaatkan berita online berkorelasi dengan data dari Kementerian Kesehatan dan dapat menyajikan informasi persebaran DBD secara real-time, namun penelitian ini masih memiliki kekurangan, yaitu jumlah berita yang tidak relevan masih cukup tinggi dan masih condong pada suatu daerah.

‘Resik’ sebagai Sistem Informasi untuk Identifikasi Berkas Rekam Medis Ganda di Rumah Sakit Umum Daerah X Daerah Istimewa Yogyakarta Nuryati Nuryati; Annisa Maulida Ningtyas; Guntur Budi Herwanto; Widhi Sulistiyo
Jurnal Kesehatan Vokasional Vol 5, No 2 (2020): Mei
Publisher : Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada

Latar Belakang: Di salah satu RSUD X DIY masih terdapat potensi duplikasi nomor rekam medis dan diharapkan untuk segera dilakukan identifikasi untuk menangani masalah tersebut. Diperlukan sebuah mekanisme standar yang digunakan untuk melakukan identifikasi kesamaan data rekam pasien di rumah sakit yang bertujuan untuk menghilangkan duplikasi data rekam medis. Mekanisme tersebut dituangkan dalam sebuah framework untuk mendeteksi duplikasi rekam medis yang diberi nama ”RESIK”.Tujuan: Menerapakan framework ”RESIK” di salah satu RSUD X DIY untuk mengidentifikasi terjadinya duplikasi rekam medis.Metode: Metode identifikasi duplikasi rekam medis menggunakan pairwise comparison. Kriteria yang dikomparasikan adalah 100.000 data sosial pasien yang ada pada database SIMRS di RSUD X DIY. Identifikasi potensi duplikasi menggunakan data nomor rekam medis, nama, tanggal lahir, jenis kelamin, dan alamat pasien.Hasil: Dari 100.000 data sosial pasien, ditemukan bahwa terdapat 413 berkas rekam medis yang terindikasi duplikasi (0,413%). Dari 413 berkas rekam medis, ditemukan sebanyak 407 pasien (98,547%) memiliki dua nomor rekam medis berbeda, 5 pasien (1,211%) memiliki 3 nomor rekam medis berbeda, dan 1 pasien (0,242%) memiliki empat nomor rekam medis berbeda. Kesimpulan: Framework ”RESIK” terbukti dapat mengidentifikasi adanya duplikasi nomor rekam medis di RSUD X DIY.

Co-Authors Anis Fuad Annisa Maulida Ningtyas Annisa Maulida Ningtyas E. Elsa Herdiana Murhandarwati Ismil Khairi Lubis Kusumasari, Rizqiani Amalia Mahardika Agus Wijayanti Nuryati Nuryati supargiyono supargiyono Widhi Sulistiyo

Title

Found 6 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 6 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 6 Documents
Search