Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

1.789

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Semantik Jurnal Pseudocode Wahana Teknik Sipil: Jurnal Pengembangan Teknik Sipil BANGUN REKAPRIMA Jurnal Teknologi Informasi Cyberku Jurnal Hilirisasi Technology kepada Masyarakat (SITECHMAS) Journal of Computing Theories and Applications Journal of Future Artificial Intelligence and Technologies

Stefanus Santosa

Politeknik Negeri Semarang

Author-ID : 3129283

Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Social Sciences Transportation Other

Published : 38 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

ALGORITMA KLASIFIKASI DATA MINING NAIVE BAYES BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK DETEKSI PENYAKIT JANTUNG Nur Aeni Widiastuti; Stefanus Santosa; Catur Supriyanto
Jurnal Pseudocode Vol 1, No 1 (2014)
Publisher : Universitas Bengkulu

Data mining sering disebut Knowledge Discovery in Database (KDD). Data mining biasanya digunakan untuk memperbaiki pengambilan keputusan di masa yang akan datang berdasarkan informasi yang diperoleh dari masa lalu. Misalnya untuk prediksi, estimasi, assosiasi, clustering, dan deskripsi. Sekumpulan data yang ada di laboratorium klinik belum difungsikan secara efektif dan hanya di fungsikan sebagai arsip untuk riwayat penyakit pasien. Jantung merupakan pembunuh nomor satu di dunia. Kurangnya aliran darah dan oksigen ke jantung bisa menyebabkan penyakit jantung. Pada penelitian ini akan membandingkan algoritma klasifikasi data mining Naive Bayes Berbasis PSO untuk deteksi penyakit jantung. Pengukuran dengan Naives Bayes menghasilkan akurasi 82.14%, sementara dengan Naives Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization akurasi meningkat menjadi 92.86%. Tingkat akurasi dibandingkan dengan hasil laboratorium.Kata Kunci: Data Mining, Penyakit Jantung, Naive Bayes, Particle Swarm Optimization.

SISTEM INFORMASI PERENCANAAN PENGADAAN OBAT DI DINAS KESEHATAN KABUPATEN BOYOLALI Erni Rahmawatie; Stefanus Santosa
Jurnal Pseudocode Vol 2, No 1 (2015)
Publisher : Universitas Bengkulu

Obat memegang peran yang penting dalam pelayanan kesehatan karena obat merupakan salah satu sarana untuk meningkatkan derajat kesehatan. Dinas Kesehatan Kabupaten Boyolali Propinsi Jawa Tengah merupakan dinas yang salah satu tugasnya adalah merencanakan, melaksanakan, mengarahkan, mengawasi, dan mengendalikan bidang kesehatan sesuai kebijakan pemerintah daerah. Setiap bulannya salah satu program Dinas Kesehatan Kabupaten Boyolali adalah memantau kegiatan setiap puskesmas berkaitan dengan 10 penyakit terbanyak, trend penyakit, stok obat, dan penggunaan obat. Data tersebut menjadi acuan untuk membantu pemerintah daerah dalam mendukung keputusan pemerintah dalam perencanaan pengadaan obat. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem yang mampu menghasilkan informasi yang dapat mendukung perencanaan pengadaan obat oleh pemerintah daerah. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah SDLC (System Development Live Cycle).Kata kunci: Sistem Informasi, Perencanaan, Pengadaan Obat

MODEL PREDIKSI PENYAKIT GINJAL KRONIK MENGGUNAKAN RADIAL BASIS FUNCTION Stefanus Santosa; Agus Widjanarko; Catur Supriyanto Supriyanto
Jurnal Pseudocode Vol 3, No 2 (2016): Volume 3 Nomor 2 September 2016
Publisher : Universitas Bengkulu

Penyakit ginjal kronik adalah suatu sindrom klinis. Penyakit ini disebabkan oleh penurunan fungsi ginjal yang bersifat menahun, progresif, bersifat persisten, dan irreversibel. Diagnosa dini diperlukan agar penderitanya tidak mengalami infark ginjal atau kematian mendadak. Pencegahan dapat dilakukan melalui prediksi yang tepat. Penelitian Prediksi Penyakit Ginjal Kronik pada saat ini telah dilakukan oleh beberapa peneliti. Namun peningkatan akurasi diperlukan untuk menunjang tugas dan fungsi tenaga medis dalam menegakkan diagnosa. Saat ini tingkat akurasi model penelitian sebelumnya baru mencapai 91.71 %. Guna meningkatkan akurasi tersebut penelitian ini menggunakan pendekatan Radial Basis Function. Eksperimen dilakukan dengan parameter uji iterasi 500 - 10000 dan konstanta pembelajaran antara 0.15- 0.3. Dari uji coba tersebut didapatkan hasil yang lebih baik daripada penelitian sebelumnya, yakni sebesar 93.75% pada konstanta pembelajaran 0.2 dan iterasi 2000

OPTIMASI KEMAMPUAN SEGMENTASI OTSU PADA IDENTIFIKASI PLAT NOMOR KENDARAAN INDONESIA MENGGUNAKAN METODE GAUSSIAN Erwin Dwika Putra; Stefanus Santosa
Jurnal Pseudocode Vol 4, No 1 (2017): Volume 4 Nomor 1 Februari 2017
Publisher : Universitas Bengkulu

Sistem identifikasi plat nomor kendaraan adalah salah satu penelitian yang paling penting dalam bidang perkembangan teknologi Intelligent Transportation System (ITS). Secara umum, terdapat tiga tahap yaitu identifikasi yang disebut juga dengan deteksi, segmentasi, dan pengenalan. Beberapa metode seperti Otsu dan connected component label diterapkan dengan akurasi plat nomor kendaraan menurut karakter segmentasi. Penelitian ini berfokus pada peningkatan pre-processing menggunakan Otsu threesholding dengan metode Gaussian dan juga terhubung melalui komponen label yang diadopsi untuk membuktikan peningkatan keberhasil metode pre-processing, sehingga dapat meningkatkan hasil segmentasi karakter. Peningkatan dapat dilihat dengan rata-rata perbedaan penurunan nilai MSE menuju 1,75E+ 07 pixel dan PSNR yang lebih tinggi yaitu 4db/pixel. Dengan hasil ini, Otsu dengan metode pre-processing gaussian lebih baik daripada metode Otsu yang asli.

PEMETAAN MOTIVASI BELAJAR SISWA TERHADAP MULTIMEDIA PEMBELAJARAN BERBASIS ALGORITMA K-MEANS Heri Triluqman Budisantoso; Stefanus Santosa
Jurnal Pseudocode Vol 1, No 2 (2014)
Publisher : Universitas Bengkulu

Abstrak: Pemetaan penggunaan media pembelajaran dapat mengklasifikasikan tingkat motivasi belajar siswa. Pada proses pemetaan pengelompokan dan pengklusteran yang akurat mengenai pemetaan motivasi belajar dapat menentukan parameter berdasarkan masing-masing kluster. Penelitian ini menggunakan K-Means Clustering untuk memetakan motivasi siswa pada media pembelajaran. Terdapat tiga kluster berdasarkan pada tujuh atribut yaitu, kelas, jenis kelamin, perhatian, relevansi, kepercayaan diri, dan rasa puas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa motivasi rendah dibandingkan nilai tengah adalah ((10,80), (0,35), (1,05), (11,80), (10,80), (8,30), (9,00)). Motivasi yang sebanding dengan nilai tengah adalah ((11,16), (0.26), (16,42), (13,34), (14,24), (9.63), (9.58)). Motivasi tinggi dibandingkan dengan nilai tengah adalah ((11,06), (0.28), (16,56), (13,67), (14,06), (10,19), (10,53)). Hasil evaluasi menggunakan metode index Davies-Bouldin memperlihatkan nilai dibawah 1.689 dari centroid pada tiap kluster. Hal ini berarti menggunakan algoritma K-Means, pemetaan motivasi belajar siswa berada pada kondisi yang baik.Kata Kunci : Multimedia, Motivasi Belajar, K-Means.

Co-Authors Abd. Rasyid Syamsuri Adityawan, Harish Trio Agus Setyawan Agus Widjanarko Ahmad Zainul Fanani Ajib Susanto Ali Sofyan Anung Suwarno, Anung April Firman Daru Basuki Setiyo Budi BASUKI SETIYO BUDI S.T., M.T. Catur Supriyanto Catur Supriyanto Catur Supriyanto Supriyanto De Rosal Ignatius Moses Setiadi Dewi Nurdiyah Dianita Ratna Kusumastuti Edi Noersasongko Erni Rahmawatie Fahdiyat, Lukman Fahdiyat, Lukman Farroq, Omar Fatkhuroji Fatkhuroji Fenilinas Adi Artanto Gan, Hong-Seng Goro, Garup Lambang Hadi Wibowo Hadi, Tjokro Hario Guritno Heri Triluqman Budisantoso Ilala, Oze Dora Indah Munitasri Islam, Hussain Md Mehedul Isnubroto, Danang Jadi . Joko, Karnawan JUNAIDI S.T., M.Eng. Karnawan Joko Setiyono Khairul Fahmi Leily Fatmawati, Leily M. Arief Soeleman Marchus Budi Utomo Marchus Budi Utomo, Marchus Budi MARSUDI Marsudi Marsudi Martono Martono Martono Martono Martono Martono Mawardi Mawardi Mochammad Tri Rochadi Nur Aeni Widiastuti Ojugo, Arnold Adimabua Pertiwi, Zulaikha Putri Pertiwi, Zulaikha Putri Praharseno, Fikri Pratama, M Hafidh Aditya Putra, Erwin Dwika Rabinah, Aiun Hayatu Ricardus Anggi Pramunendar Rifqi Aulia Abdillah, Rifqi Aulia Roselina Rahmawati Roy Yuliantara S, Sri Wahyuningsih Sarker, Md Kamruzzaman Setiyono, Karnawan Joko Setyaningsih, Desi SUDARMONO SUDARMONO Suhartono, Edy Sukoyo Sukoyo Sulaiman, Sri Wahyuningsih Sulaiman, Sriwahyuningsih Supriyadi Supriyadi Supriyo Supriyo Supriyo Suroso Suroso Suroso Suroso Suwarto Suwarto Suwarto Suwarto Tjokro Hadi TJOKRO HADI SST., M.T. Triatmo Sugih Hardono W, Herry Ludiro Wahyono, Herry Ludiro Wicaksono, M Rafi Wiji Lestari Yonathan Purbo Santosa Yudha Tirto Pramonoaji Yusetyowati Yusetyowati, Yusetyowati Zenal Arifin Zuama, Leygian Reyhan

Title Search

Found 5 Documents Search Journal : Jurnal Pseudocode

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 5 Documents
Search
Journal : Jurnal Pseudocode