Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.254
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Semantik MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) Jurnal Ilmiah Kursor Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Knowledge Engineering and Data Science SMARTICS Journal Applied Information System and Management Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Journal of Information System,Graphics, Hospitality and Technology Applied Technology and Computing Science Journal Teknika Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Journal of Applied Data Sciences International Journal of Engineering, Science and Information Technology Insyst : Journal of Intelligent System and Computation J-Intech (Journal of Information and Technology) Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Jurnal Sistem Cerdas dan Rekayasa Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik Nusantara Journal of Computers and its Applications Bulletin of Social Informatics Theory and Application Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Journal of Information Technology Smatika Jurnal : STIKI Informatika Jurnal
Joan Santoso
Institut Sains Dan Teknologi Terpadu Surabaya
Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 48 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 48 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Pemanfaatan Expert System Untuk Penentuan Kegawatdaruratan Pasien Balita Di IGD Jatmiko, Andik; Santoso, Joan; Armanto, Hendrawan
TEKNOLOGI DITERAPKAN DAN JURNAL SAINS KOMPUTER Vol 1 No 2 (2018): December
Publisher : Unusa Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33086/atcsj.v1i2.854

Abstract

Triage merupakan suatu suatu prosedur yang dilakukan petugas di instalasi gawat darurat untuk menentukan tingkat kegawatan pasien, dalam hal ini seorang petugas medis senior yang di tunjuk bertugas memilah dan menentukan urutan pasien yang terlebih dahulu dilayani. Namun kenyataan di lapangan tidak semua petugas menguasai keahlian dalam menentukan tingkat kegawatan pasien. Kurangnya petugas senior yang mempunyai keahlian tersebut berakibat kecepatan pelayanan kurang maksimal, terlebih kasus balita yang mana merupakan kasus yang memerlukan perhatian khusus karena sistem kekebalaan dan daya tahan tubuhnya belum terbentuk sempurna. Dari beberapa faktor tersebut penulis ingin melalukan pemanfaatan expert system untuk penentuan kegawatdaruratan pasien balita di IGD Rumah Sakit Islam Jemursari Surabaya. Pemanfaatan sistem pakar ini dilakukan dengan menggunakan mesin inferensi backward chaining yang artinya proses pencarian dimulai dari fakta-fakta untuk selanjutnya menuju pada suatu kesimpulan. Manfaat penelitian ini adalah untuk meringankan kerja petugas medis dan bagi keluarga pasien dalam mengakses informasi tentang tingkat kegawatan pasien. Dalam implementasinya menggunakan metode backward chaining dengan menggunakan DBMS MySQL dan bahasa pemograman PHP.
PENCARIAN LOKASI FASILITAS UMUM TERDEKAT DILENGKAPI DENGAN RUTE KENDARAAN UMUM LYN Esther Irawati S.; Gunawan Gunawan; Indra Maryati; Joan Santoso; Rossy P. C.
Semantik Vol 2, No 1 (2012): Prosiding Semantik 2012
Publisher : Semantik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (250.303 KB)

Abstract

Terbatasnya informasi tentang lokasi suatu fasilitas umum menyebabkan kesulitan bagi seseorang saat hendak menggunakan fasilitas umum tersebut. Kesulitan akan semakin terasa ketika kebutuhan untuk menggunakan fasilitas tersebut bersifat mendesak. Seseorang yang terbiasa menggunakan kendaraan pribadi dalam aktifitas sehari-hari akan mengalami kesulitan dalam mencari suatu fasilitas pada saat menggunakan kendaraan umum. Hal ini disebabkan banyaknya jenis kendaraan umum yang ada dewasa ini. Pada penelitian ini akan dibuat sebuah aplikasi yang dapat menyediakan informasi tentang lokasi dari suatu fasilitas umum dan rute kendaraan umum yang dapat digunakan. Aplikasi yang dibuat terdiri dari dua bagian, yaitu aplikasi server dan aplikasi mobile. Aplikasi server digunakan untuk melakukan proses pencarian lokasi fasilitas terdekat. Selain melakukan proses pencarian lokasi terdekat, aplikasi server jugamelakukan pencarian rute yang dapat digunakan serta menentukan rute kendaraan umum yang dapat digunakan.Algoritma yang digunakan dalam proses pencarian lokasi terdekat menggunakan dua buah algoritma yang seringdigunakan yaitu A*. Hasil informasi dari server berupa detail lokasi terdekat, rute menuju lokasi fasilitas yang ditampilkan dalam peta, dan jenis kendaraan umum yang dapat digunakan. Hasil informasi akan dikirimkan kembali menjadi output pada aplikasi mobile.Kata kunci : Pencarian Lokasi Terdekat; Kendaraan Umum; Lyn; Lokasi Fasilitas Umum; Algoritma A*
Stemming Bahasa Tetun Menggunakan Pendekatan Rule Based Anita Guterres; Gunawan; Joan Santoso
Teknika Vol. 8 No. 2 (2019): November 2019
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v8i2.224

Abstract

Stemming adalah proses yang sangat penting untuk mencari kata dasar dari sebuah kata derivatif. Inti dari proses stemming adalah menghilangkan imbuhan pada suatu kata. Stemming sangat dibutuhkan untuk proses information retrieval system. Algoritma pada proses stemming bisa berbeda-beda pada setiap bahasa di berbeda negara. Data yang digunakan adalah 176 kata dasar dalam bahasa Tetun yang merupakan bahasa asli warga negara Timor Leste. Penelitian ini bertujuan untuk merancang algoritma baru yang tepat untuk stemming bahasa Tetun. Tahap awal stemming bahasa Tetun adalah proses filterisasi untuk menghilangkan tanda baca, angka, dan kata yang tidak penting. Lalu tahap tokenisasi untuk membuat variabel yang terdiri dari satu kata. Lalu setiap kata melalui proses stemming untuk menghilangkan imbuhan awalan, akhiran, dan konfiks. Analisis dilakukan berdasarkan kasus error stemming seperti overstemming, understemming, unchanged, dan spelling exception. Hasil uji coba yang didapatkan adalah algoritma stemming bahasa Tetun menghasilkan akurasi sebesar 90.52%.
Aplikasi Mobile Untuk Memantau Body Mass Index Dengan Metodologi Scrum Esther Irawati Setiawan; Hans Keven Budi Prakoso; Tjwanda Putera Gunawan; Endang Setyati; Joan Santoso
Teknika Vol. 10 No. 3 (2021): November 2021
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v10i3.405

Abstract

Pandemi berkepanjangan menyebabkan adanya kecenderungan manusia untuk kurang bergerak dan berolahraga, sehingga terjadi peningkatan berat badan yang menyebabkan penurunan kualitas kesehatan. Di samping itu, teknologi smartphone dewasa ini semakin berkembang pesat dan telah menjadi kebutuhan sehari-hari. Oleh karena itu, teknologi smartphone sebaiknya dimanfaatkan sebaik mungkin, sehingga dapat digunakan dalam berbagai aspek kehidupan, seperti penghitungan Body Mass Index (BMI), yang diharapkan dapat mengontrol tingkat tumbuhnya obesitas pada masyarakat terutama di masa pandemi ini. Pengembangan aplikasi ini mencakup penggunaan kamera dalam penghitungan BMI. Jika pada umumnya penghitungan BMI dilakukan dengan menggunakan tinggi dan berat badan, aplikasi ini dapat menggunakan gambar dari kamera smartphone sebagai sumber datanya. Melalui pembuatan aplikasi penghitungan BMI ini, dapat disimpulkan bahwa metodologi Scrum sangat membantu dalam proses pencatatan perkembangan kerja task-task pembuatan aplikasi saat mengerjakan setiap sprint mulai sprint pertama hingga empat. Penghitungan BMI dengan menggunakan hasil gambar dari kamera memiliki tingkat akurasi sebesar 70%.
Pemanfaatan Expert System Untuk Penentuan Kegawatdaruratan Pasien Balita Di IGD Andik Jatmiko; Joan Santoso; Hendrawan Armanto
TEKNOLOGI DITERAPKAN DAN JURNAL SAINS KOMPUTER Vol 1 No 2 (2018): December
Publisher : Unusa Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33086/atcsj.v1i2.854

Abstract

Triage merupakan suatu suatu prosedur yang dilakukan petugas di instalasi gawat darurat untuk menentukan tingkat kegawatan pasien, dalam hal ini seorang petugas medis senior yang di tunjuk bertugas memilah dan menentukan urutan pasien yang terlebih dahulu dilayani. Namun kenyataan di lapangan tidak semua petugas menguasai keahlian dalam menentukan tingkat kegawatan pasien. Kurangnya petugas senior yang mempunyai keahlian tersebut berakibat kecepatan pelayanan kurang maksimal, terlebih kasus balita yang mana merupakan kasus yang memerlukan perhatian khusus karena sistem kekebalaan dan daya tahan tubuhnya belum terbentuk sempurna. Dari beberapa faktor tersebut penulis ingin melalukan pemanfaatan expert system untuk penentuan kegawatdaruratan pasien balita di IGD Rumah Sakit Islam Jemursari Surabaya. Pemanfaatan sistem pakar ini dilakukan dengan menggunakan mesin inferensi backward chaining yang artinya proses pencarian dimulai dari fakta-fakta untuk selanjutnya menuju pada suatu kesimpulan. Manfaat penelitian ini adalah untuk meringankan kerja petugas medis dan bagi keluarga pasien dalam mengakses informasi tentang tingkat kegawatan pasien. Dalam implementasinya menggunakan metode backward chaining dengan menggunakan DBMS MySQL dan bahasa pemograman PHP.
HIDDEN MARKOV MODELS BASED INDONESIAN VISEME MODEL FOR NATURAL SPEECH WITH AFFECTION Endang Setyati; Mauridhi Hery Purnomo; Surya Sumpeno; Joan Santoso
Jurnal Ilmiah Kursor Vol 8 No 3 (2016)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28961/kursor.v8i3.61

Abstract

In a communication using texts input, viseme (visual phonemes) is derived from a group of phonemes having similar visual appearances. Hidden Markov model (HMM) has been a popular mathematical approach for sequence classification such as speech recognition. For speech emotion recognition, a HMM is trained for each emotion and an unknown sample is classified according to the model which illustrate the derived feature sequence best. Viterbi algorithm, HMM is used for guessing the most possible state sequence of observable states. In this work, first stage, we defined system of an Indonesian viseme set and the associated mouth shapes, namely system of text input segmentation. The second stage, we defined a choice of one of affection type as input in the system. The last stage, we experimentally using Trigram HMMs for generating the viseme sequence to be used for synchronized mouth shape and lip movements. The whole system is interconnected in a sequence. The final system produced a viseme sequence for natural speech of Indonesian sentences with affection. We show through various experiments that the proposed, the results in about 82,19% relative improvement in classification accuracy.
Combination of Genetic Algorithm and Brill Tagger Algorithm for Part of Speech Tagging Bahasa Madura Nindian Puspa Dewi; Joan Santoso; Ubaidi Ubaidi; Eka Rahayu Setyaningsih
Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Vol 7, No 2: EECSI 2020
Publisher : IAES Indonesia Section

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eecsi.v7.2034

Abstract

Part of speech (POS) is commonly known as word types in a sentence such as verbs, adjectives, nouns, and so on. Part of Speech (POS) Tagging is a process of marking the word class or part of speech in every word in a sentence. Part of Speech Tagging has an important role to be used as a basis for research in Natural Language Processing. That is why research on Part of Speech Tagging for Bahasa Madura as an effort to preserve and develop the use of regional languages. In this research, POS Tagging is done using the Brill Tagger Algorithm which is combined with the Genetic Algorithm. Brill Tagger is a POS Tagging Algorithm that has the best level of accuracy when implemented in other languages. Genetic Algorithms used in the contextual learner process with consideration in previous studies can increase the speed of the training process so that it is more efficient. The results of this study are then compared with the results of the previous study so that we can find out suitable algorithms used for the development of text processing in Bahasa Madura. From a series of experiments, the average accuracy obtained by using Brill Tagger is 86.4% with the highest accuracy of 86.7%, while using GA Brill Tagger shows an average accuracy of 86.5% with the highest accuracy of 86.6%. Testing by observing OOV (Out of Vocabulary) achieves an average accuracy of 67.7% for Brill Taggers and 64.6% for GA Brill Taggers. Testing by considering multiple POS with Brill Tagger produces an average accuracy of 73.3% while testing using GA Brill Tagger produces an average accuracy of 90.9%. This shows that the accuracy with GA Brill Tagger is better than Brill Tagger, especially if considering multiple POS. This is because GA Brill Tagger can generate rules for handling the existence of multiple POS more than pure Brill Tagger.Part of speech (POS) is commonly known as word types in a sentence such as verbs, adjectives, nouns, and so on. Part of Speech (POS) Tagging is a process of marking the word class or part of speech in every word in a sentence. Part of Speech Tagging has an important role to be used as a basis for research in Natural Language Processing. That is why research on Part of Speech Tagging for Bahasa Madura as an effort to preserve and develop the use of regional languages. In this research, POS Tagging is done using the Brill Tagger Algorithm which is combined with the Genetic Algorithm. Brill Tagger is a POS Tagging Algorithm that has the best level of accuracy when implemented in other languages. Genetic Algorithms used in the contextual learner process with consideration in previous studies can increase the speed of the training process so that it is more efficient. The results of this study are then compared with the results of the previous study so that we can find out suitable algorithms used for the development of text processing in Bahasa Madura. From a series of experiments, the average accuracy obtained by using Brill Tagger is 86.4% with the highest accuracy of 86.7%, while using GA Brill Tagger shows an average accuracy of 86.5% with the highest accuracy of 86.6%. Testing by observing OOV (Out of Vocabulary) achieves an average accuracy of 67.7% for Brill Taggers and 64.6% for GA Brill Taggers. Testing by considering multiple POS with Brill Tagger produces an average accuracy of 73.3% while testing using GA Brill Tagger produces an average accuracy of 90.9%. This shows that the accuracy with GA Brill Tagger is better than Brill Tagger, especially if considering multiple POS. This is because GA Brill Tagger can generate rules for handling the existence of multiple POS more than pure Brill Tagger
Model CNN LeNet dalam Rekognisi Angka Tahun pada Prasasti Peninggalan Kerajaan Majapahit Tri Septianto; Endang Setyati; Joan Santoso
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Volume 6, Issue 3, Year 2018 (July 2018)
Publisher : Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (256.306 KB) | DOI: 10.14710/jtsiskom.6.3.2018.106-109

Abstract

The object of the inscription has a feature that is difficult to recognize because it is generally eroded and faded. This study analyzed the performance of CNN using LeNet model to recognize the object of year digit found on the relic inscriptions of Majapahit Kingdom. Object recognition with LeNet model had a maximum accuracy of 85.08% at 10 epoch in 6069 seconds. This LeNet's performance was better than the VGG as the comparison model with a maximum accuracy of 11.39% at 10 epoch in 40223 seconds.
Expert System untuk Mendeteksi Penyakit Gigi Menggunakan Shell e2gLite dari Expertise2go Tuesday saka gustaf; Joan Santoso; Endang Setyati
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 2, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v2i2.1442

Abstract

Jumlah tenaga kerja kesehatan gigi di kalangan masyarakat dinilai kurang seimbang.Tujuan utama penelitian ini untuk mendeteksi penyakit pada gigi seseorang dengan menyediakan solusi berupa sistem pakar . Tahapan proses pada penelitian ini meliputi: Pembelajaran literatur mengenai Forward Chaining ,Certainly Factor dan software expertise2Go yaitu E2glite dan Pemahaman penerapan metode Certainly Factor , Menentukan batasan-batasan permasalahan dari penelitian mengenai penyakit pada gigi serta merumuskan serangkaian solusi-solusi berupa informasi untuk mengatasi permasalahan penyakit pada gigi.Nilai akurasi dihitung dari tingkat keberhasilan sistem melakukan pelacakan dan pemberian informasi yang tepat tentang diagnosa penyakit gigi dengan tingkat nilai akurasi sebesar 70%. berdasarkan perbandingan data dan hasil kesimpulan sistem.
Multilabel Text Classification Menggunakan SVM dan Doc2Vec Classification Pada Dokumen Berita Bahasa Indonesia Kristian Indradiarta Gunawan; Joan Santoso
Journal of Information System,Graphics, Hospitality and Technology Vol. 3 No. 01 (2021): Journal of Information System, Graphics, Hospitality and Technology
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37823/insight.v3i01.126

Abstract

Seiring dengan berkembangnya informasi yang ada di sekitar dengan pesat, maka jenis informasi yang ada pun menjadi sangat bervariasi dan sangat banyak jumlahnya, dan akan semakin terus bertambah. Dengan kondisi tersebut, kita akan mengalami kesulitan untuk mengenali jenis dari informasi tersebut satu persatu. Oleh karena itu dengan adanya proses klasifikasi teks dan dokumen sangatlah membantu untuk memilah dan mengenali informasi-informasi apa saja yang ada, baik informasi yang lama maupun informasi yang baru dan belum pernah ditemui sebelumnya. Bertujuan untuk dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan dokumen-dokumen berita dalam bahasa Indonesia ke dalam beberapa kategori sekaligus, maka dibuatlah sebuah penelitian berupa sistem untuk menangani klasifikasi dokumen teks dalam bahasa Indonesia. Sistem tersebut akan memproses berita-berita yang diberikan, dan kemudian akan memberikan 2 kategori yang paling mendekati terhadap isi dari berita tersebut. Sistem dibuat dengan menggunakan Python, memanfaatkan Doc2Vec untuk mengambil fitur dataset, dan SVM untuk melakukan klasifikasi terhadap banyak kelas. Dataset yang digunakan adalah kumpulan dokumen berupa berita-berita yang diperoleh dari CNN Indonesia tahun 2016-2017, dan terbagi dalam 5 kategori berita utama, yaitu: Politik, Ekonomi, Teknologi, Olahraga, dan Hiburan. Dikarenakan sedikitnya literatur untuk klasifikasi text dalam bahasa Indonesia, maka pada penelitian ini hanya menargetkan akurasi sebesar 70% saja. Namun dari hasil ujicoba, akurasi yang diperoleh melebihi 90%. Hasil prediksi untuk kelas dokumen pun memiliki tingkat keberhasilan yang tinggi. Dengan penggunaan dataset dan penanganan preprocessing yang tepat untuk dokumen bahasa Indonesia, maka hasil yang dicapai bisa lebih bagus dan akurat.
Co-Authors Aditya Dwi Aryanto Adriel Ferdianto Afandi, Acxel Derian Agung Dewa Bagus Soetiono Ahdan, Syabith Umar Ahmad Syaifuddin Ali Djamhuri Ananta Tio Putra Andik Jatmiko Anita Guterres Budi Irawan Cahyadi, Billy Kelvianto Chandra, Francisca H. Christian Nathaniel Purwanto Collantes, Leonel Hernandez Daniel Gamaliel Saputra Devi Dwi Purwanto Dewi, Nindian Puspa Dipa, Sasra Edwin Pramana Eka Rahayu Setyaningsih Eko Mulyanto Yuniarno Elizabeth Shirley, Stephanie Endang Setyati Esther Irawati S. Esther Irawati Setiawan Eunike Kardinata F.X. Ferdinandus Fachrul Kurniawan Fachrul Kurniawan Febriantoro, Erfan Ferdinandus, F. X. Ferdinandus, Fransiskus Xaverius Francisca Chandra Fujisawa, Kimiya Gunawan Gunawan Gunawan Gunawan Gunawan Gunawan Halim, Kevin Jonathan Hans Juwiantho Hans Keven Budi Prakoso Harianto, Reddy Alexandro Hartarto Junaedi Hartono, Patrick Hendrawan Armanto Heppi Siswanto Herman Budianto Imron, Syaiful Indra Maryati Irawati Setiawan, Esther Jatmiko, Andik Kristian Indradiarta Gunawan Kristina, Natalia Kurniawan S, Putu Widiarsa Langgeng, Yudo Sembodo Hastoro Leonel Hernandez Lim, Ernest Luhfita Tirta Lukman Zaman Mauridhi Hery Purnomo Mochamad Hariadi Mohammad Farid Machfudin Mohammad Mauludin Muhammad Amfahtori Wijarnoko Mustaqin, Farhan Faisal Zainul Nagari, Widean Nindian Puspa Dewi Ong, Hansel Santoso Purwanto, Christian Nathaniel Putra, Bayu Anggara Putu Widiarsa Kurniawan S Rossy P. C. Rully Widiastutik Samuel Budi Wardhana Kusuma Saputra, Daniel Gamaliel Setiawan, Esther Setya Ardhi Soetiono, Agung Dewa Bagus Stefanie Hilda Kusumahadi Surya Sumpeno Sutanto, Patrick Sutanto, Ricky Syaiful Huda Syaiful Imron Tjendika, Patrick Tjwanda Putera Gunawan Tri Septianto Tuesday saka gustaf Ubaidi Ubaidi Ubaidi, Ubaidi Vania, Stella Vu, Tong Nam Tuan Wardoyo, Nikko Riestian Putra Yosi Kristian