Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.478
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) ILKOM Jurnal Ilmiah Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer Jurnal Tecnoscienza Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Jurnal Nasional Cosphi Nusantara of Engineering (NOE) Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer (BALOK) Journal Of Informatics And Busisnes Empiris Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat (EJPPM) Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi
Andi Bode
Universitas Ichsan Gorontalo
Aerospace Engineering Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Neuroscience Social Sciences Transportation Other

Published : 41 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 41 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Aplikasi Diagnosa Penyakit Hama Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Dinas Perkebunan dan Peternakan Provinsi Gorontalo Andi Bode; Mohamad Efendi Lasulika; Muh. Jabal Nur
JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 5 No. 2 (2021): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51158/tecnoscienza.v5i2.403

Abstract

Kakao merupakan komoditas yang diperdagangkan yang memiliki peluang untuk berkembang dan dapat berkembang serta menambah devisa negara. Tanaman kakao terserang berbagai hama dan penyakit, Hama dan penyakit tersebut dapat dilihat dari gejala yang ditimbulkannya, namun untuk mengetahui secara pasti jenis hama dan penyakit yang menyerang kakao diperlukan tenaga ahli / ahli pertanian. Sedangkan tenaga ahli pertanian yang jumlahnya terbatas dan tidak dapat sekaligus menyelesaikan permasalahan petani, sehingga diperlukan suatu aplikasi dengan kemampuan ahli yang berisi keahlian ahli pertanian tentang penyakit dan gejala tanaman kakao. Pada penelitian ini dirancang aplikasi diagnostik dengan menggunakan metode kepastian Certainty Factor dan metode inferensi Backward Chaining, dengan bantuan bahasa pemrograman PHP (PHP: Hypertext Preprocessor) dan Basi Data MySQL. Aplikasi ini dirancang untuk membantu petani dalam mendiagnosis penyakit tanaman kakao. Kata kunci: Certainty Factor, Hama dan Penyakit, Tanaman Kakao
Algoritma Backpropagation Menggunakan PSO Prediksi Penerimaan Retribusi Peminjaman Rumah Adat Dulohupa Sarlis Mooduto; Abdul Yunus Labolo; Andi Bode; Ivo Colanus Rally Drajana
JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 6 No. 2 (2022): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51158/tecnoscienza.v6i2.711

Abstract

Regional retribution as payment for services or granting certain permits specifically granted and/or issued by local governments for personal or business interests. Gorontalo City Government has several public facilities that are used as a source of regional income in the form of taxes or levies. The Dulohupa traditional house levy carried out by the Gorontalo City Youth and Sports Tourism Office often experiences ups and downs because it is caused by uncertainty about rentals or competition. The purpose of this research is to overcome the existing problems by predicting retribution receipts using the backpropagation method, the use of particle swarm optimization (PSO) to increase the accurate value in predicting. The data collected is daily quantitative univariate time series data. This type of data is the Dulohupa Traditional House Retribution Receipt Data. The dataset taken from the levy receipt variable has 211 records. The best model is generated on the backpropagation algorithm using the particle swarm optimization (PSO) selection feature, which can be seen from the smallest error rate of 0.122. Thus the addition of a selection feature can improve the performance of an algorithm. The results of the predictions for the next four months from January to April which have been denormalized with an average number of predictions of Rp. 1,806,789 with an error value of 0.112.
Penerapan Algoritma Spport Vector Machine dan K-Nearest Neighbor Menggunkan Feature Selection Backward Elimination Untuk Prediksi Status Penderita Stunting Pada Balita Abdul Yunus Labolo; Sarlis Mooduto; Andi Bode; Ivo Colanus Rally Drajana
JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 6 No. 2 (2022): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51158/tecnoscienza.v6i2.713

Abstract

Stunting adalah malnutrisi yang ditandai dengan tinggi badan, diukur dengan standar deviasi dari WHO. Dinas Kesehatan Provinsi Gorontalo khususnya dibidang Gizi mengenai stunting, selama ini melakukan kegiatan pemantauan tiap-tiap puskesmas dan posyandu. Pemantauan dan pendataan terkait stunting di berbagai puskesmas di wilayah Gorontalo merupakan faktor penting dalam menentukan faktor tumbuh kembang baik dalam kandungan maupun bayi yang dilahirkan. Masalah yang sering muncul adalah data yang dikumpulkan untuk underestimasi selalu tidak akurat setiap bulannya, karena hanya perkiraan yang dihitung berdasarkan kasus Puskesmas. Prediksi yang akurat diperlukan untuk mengatasi permasalahan yang ada. Data mining didefinisikan sebagai ekstraksi informasi berharga atau berguna dari industri pertambangan atau database yang sangat besar. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Support Vector Machine (SVM) menggunakan feature selection backward elimination. Berdasarkan hasil eksperimen, diprediksi jumlah penderita stunting menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM), dan k-Nearest Neighbor (K-NN) menggunakan Backward Elimination (BE). Tingkat error terkecil hasil RMSE 2,476 pada algoritma k-nearest neighbor. Adapun perbandingan antara hasil prediksi jumlah penderita stunting dibulan januari yaitu 23 orang dengan data aktual jumlah penderita stunting yakni 26 orang. Hasil prediksi menghasilkan nilai keakuratan 88,46%.
Prediksi Penjualan Produk Elektronik Menggunakan Metode Least Square Yurike Musa; Andi Bode
Jurnal Cosphi Vol 3, No 2 (2019): Agustus-Desember 2019
Publisher : Teknik Elektro - Universitas Ichsan Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (531.555 KB)

Abstract

Asia Jaya merupakan salah satu Toko elektronik dan audio di Gorontalo yang bergerak di dalam bidang perdagangan. Data yang digunakan untuk prediksi penjualan produk elektronik merupakan data penjualan dari tahun 2017 s/d tahun 2019 yang diambil dari toko Asia Jaya. Adapun metode yang di gunakan dalam penelitian ini adalah Least Square , Metode Least Square dapat digunakan untuk memprediksi secara tepat dan akurat, aplikasi yang sudah dibangun ini dapat digunakan karena memiliki hasil Error MAPE pada jenis barang Speaker merk GMC sebesar 11.20% dan juga hasil akurasi 88.8%, kemudian untuk jenis barang mesin cuci merk Arisa sebesar 29.88% dan juga hasil akurasi 70.12%, kemudian untuk jenis barang setrika merk Nasional Niko sebesar 29.64% dan juga hasil Akurasi sebesar 70.36%. berdasarkan Hasil akurasi tersebut dapat dikategorikan bahwa aplikasi yang dibuat layak untuk digunakan dalam memprediksi Penjualan Produk Elektronik untuk tahun – tahun berikutnya.
Implementasi Algoritma Turbo Boyer Moore Pada Aplikasi Kamus Bahasa Banggai Berbasis Android Asdiranto A Marisang; Yasin Aril Mustofa; Andi Bode
Jurnal Cosphi Vol 4, No 1 (2020): Januari-Juli 2020
Publisher : Teknik Elektro - Universitas Ichsan Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (519.009 KB)

Abstract

Bahasa merupakan jembatan untuk berkomunikasi. Proses komunikasi ini pada kondisi tertentu tidak bisa dilakukan karena kendala bahasa, dengan melihat trend yang berkembang adalah Smarphone yakni Teknologi canggih berukuran kecil, mudah dibawah kemana-mana dan ringan. Dengan melakukan pengujian kinerja Algoritma Turbo Boyer Moore yang paling cepat dan efektif ini dibuktikan dengan menggunakan metode Running Time mendapatkan hasil penyelesaian rata- rata yaitu 0.008157 detik, dalam proses pencarian kosakata bahasa Banggai-Indonesia maupun sebaliknya dengan menggunakan pengujian 10 sampel kosakata yang berbeda-beda. Dengan demikian, diperoleh sebuah Metode yang mangkus dalam pencarian suatu kosakata
Prototype Pendeteksi Kebocoran Gas dan Api Menggunakan Mikrokontroler Arduino Dan Modul Wifi Berbasis Android Moh. Yasir; Yasin Aril Mustofa; Andi Bode
Jurnal Cosphi Vol 4, No 1 (2020): Januari-Juli 2020
Publisher : Teknik Elektro - Universitas Ichsan Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (555.488 KB)

Abstract

Gas LPG merupakan salah satu bahan bakar memasak yang lazim digunakan masyarakat, khususnya dalam hal untuk memenuhi kebutuhan sehari-hari. Disamping itu gas LPG memiliki nilai jual yang cukup murah serta cara penggunaan yang terbilang tidak cukup sulit, sehingga tidak diragukan lagi penggunaan LPG kian meningkat kedepannya yang berakibat semakin maraknya terjadi kasus kebakaran yang disebabkan oleh adanya kebocoran pada tabung gas, baik itu pada selang maupun regulator yang membuat gas bocor keluar. Dari masalah yang terjadi diakibatkan oleh adanya kebocoran pada gas LPG, maka dirancang lah sebuah alat yang dapat mendeteksi adanya gas dan api secara dini menggunakan mikrokontroler Arduino uno dan sensor MQ-4 yang berfungsi untuk mendeteksi adanya gas yang memenuhi suatu ruangan serta sebagai penanggulangan maka perlunya menggunakan exhaust fan guna untuk menetralisir suatu gas yang akan di buang keluar. Dan tak lupa pula peneliti menambahkan sebuah sensor api guna untuk menanggulangi adanya percikan api disekitar ruangan tersebut. Dari pendeteksian kedua sensor peneliti memanfaatkan smartphone sebagai sarana yang dijadikan pusat informasi guna untuk memonitoring keadaan pada suatu ruangan
Penerapan Metode Local Binary Pattern Untuk Pengenalan Jenis Daun Tanaman Obat Tradisional Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Fatma YR Dunggio; Andi Bode
Jurnal Cosphi Vol 3, No 1 (2019): Januari-Juli 2019
Publisher : Teknik Elektro - Universitas Ichsan Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (939.677 KB)

Abstract

Tanaman obat tradisional merupakan jenis tanaman yang mengandung zat aktif yang berfungsi mengobati dan digunakan oleh masyarakat untuk menyembuhkan ataupun mencegah dari berbagai macam penyakit. Akan tetapi dari sekian banyak tanaman yang ada menyebabkan masyarakat kesulitan dalam proses pengambilan tanaman obat tersebut dikarenakan hampir seluruh daun memliki kemiripan baik dari segi warna maupun bentuk dari setiap jenis daun. Oleh karena itu dilakukan penelitian untuk menguji metode Local Binary Pattern untuk ektraksi ciri dari setiap tanaman obat tradisional yang ada dan K-Nearest Neighbor untuk proses klasifikasi setelah dilakukan ektraksi dari metode Local Binary Pattern. Dari pengujian metode Local Binary Pattern dan K-Nearest Neighbor mampu menghasilkan akurasi yang cukup baik yaitu sebesar 96.67%, nilai akurasi tersebut didapat dari perhitungan manual convusion matrix dengan nilai k=9. Hasil ektraksi dan klasifikasi dari metode Local Binary Pattern dan K-Nearest Neighbor menggunakan 120 dataset yang dibagi menjadi 90 data training dengan 6 jenis daun tanaman obat yang terdiri dari 15 daun bayam duri, 15 daun binahong, 15 daun jarak, 15 daun afrika, dan 15 daun sirih dengan percobaan 30 data testing
Prototype Kandang Ayam Cerdas Berbasis Mikrokontroller Arduino UNO Ikbal Iskandar; Andi Bode; Muis Nanja
Jurnal Cosphi Vol 4, No 2 (2020): Agustus-Desember 2020
Publisher : Teknik Elektro - Universitas Ichsan Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (340.743 KB)

Abstract

Keberlangsungan pembangunan sektor peternakan terutama peternakan ayam broiler di Indonesia saat ini sedang berlangsung dan berkembang, dengan berkembangnya sektor ini kebutuhan akan pangan bergizi dari daging unggas oleh masyarakat pun meningkat. Meningkatnya kebutuhan masyarakat akan kebutuhan daging ini membuat para peternakan dengan metode tradisional/manual kesulitan dalam memanajemen pengontrolan kandang ayamnya sehingga kadang membuat kerugian akibat tingkat kematian ternakan akibat kurang kontrol. Dengan permasalahan monitoring secara manual yang dihadapi para peternak ini dapat dirancang sebuah teknologi pengontrolan dengan membuat sebuah prototipe kandang ayam cerdas menggunakan mikrokontroler Arduino Uno dan digabungkan dengan modul wifi sehingga membantu para peternak untuk mengontrol dari jarak jauh tanpa harus mengecek manual pada kandang. Prototipe yang dibuat ini bekerja mengontrol suhu dan kelembaban, gas amoniak, dan kontrol ketersediaan pakan. Dari pembacaan beberapa sensor tersebut akan mengaktifkan relay sebagai saklar dari beberapa komponen yang dapat mengontrol kondisi pada prototipe yang mensimulasikan kandang ayam.
Sistem Pendukung Keputusan Bantuan Rumah Rehab Menggunakan Metode Composite Performance Index Merin Nurlaisa Abbas; Ivo Colanus Rally Drajana; Andi Bode
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 5, No 6 (2022): Desember 2022
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v5i6.5152

Abstract

Abstrak - Kemajuan suatu daerah dapat dilihat dari kesejahteraan warganya baik dari segi ekonomi, pendidikan, kesehatan dan lingkungan. Di daerah berkembang, masih banyak ketidak merataan kesejahteraan yang menyebabkan masih banyaknya warga miskin yang membutuhkan bantuan dari pemerintahan. Berdasarkan data Dinas Sosial tingkat kemiskinan masyarakat khususnya di Desa Limbula sebesar 40% sehingga banyak masyarakat miskin yang menempati rumah tidak layak huni. Dengan program rumah rehab yang diprogramkan oleh pemerintah semoga masyarakat Desa Limbula dapat menikmati manfaat khususnya bagi masyarakat miskin. Didasarkan pada hal tersebut maka dibutuhkan suatu system yang dapat membantu dalam menentukan penerima program rumah rehab. Untuk memberikan solusi terhadap permasalahan yang ada pada penelitian ini maka Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Composite Performance Index (CPI) adalah salah satu solusi yang dapat memudakan prosedur pengambilan keputusan untuk memberikan bantuan rumah rehab kepada masyarakat desa Limbula. Dengan adanya sistem pendukung keputusan ini, penerima bantuan benar-benar dipilih oleh aplikasi ini  sehingganya akan mengurangi nepotisme atau kecurangan dalam menentukan masyarakat penerima bantuan. Berdasarkan hasil pengujian white box dan black box sistem pendukung keputusan penerima bantuan rumah rehab dapat diterapkan secara maksimal di desa Limbula.Kata Kunci: SPK, CPI, Bantuan, Rumah Rehab Abstract - The progress of an area can be seen from the welfare of its citizens in terms of economy, education, health and the environment. In developing areas, there is still a lot of inequality in welfare which causes many poor people to need assistance from the government. Based on data from the Social Service, the poverty rate for the community, especially in Limbula Village, is 40% so that many poor people live in uninhabitable houses. With the rehabilitation house program programmed by the government, it is hoped that the people of Limbula Village can enjoy the benefits, especially for the poor. Based on this, we need a system that can assist in determining the beneficiaries of the rehabilitation house program. To provide solutions to the problems that exist in this study, the Decision Support System using the Composite Performance Index (CPI) method is one of the solutions that can facilitate decision-making procedures for providing rehabilitation housing assistance to the Limbula village community. With this decision support system, beneficiaries are actually selected by this application so that it will reduce nepotism or fraud in determining the beneficiary community. Based on the results of white box and black box testing, the decision support system for beneficiaries of rehabilitation housing assistance can be maximally implemented in Limbula village.Keywords: SPK, CPI, Aid, Rehab House
K-NEAREST NEIGHBOR MENGGUNAKAN FEATURE SELECTION BACKWARD ELIMINATION UNTUK PREDIKSI JUMLAH PERMINTAAN DARAH PADA PMMI KOTA GORONTALO Yulianti Lasena; Sunarto Taliki; Mohamad Efendi Lasulika; Andi Bode
Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Vol. 4 No. 1 (2023): Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi (JIMIK)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) AMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jimik.v4i1.172

Abstract

The importance of the availability of blood at PMI, it is expected that PMI always maintains the amount of blood supply to meet the need for blood transfusions. Prediction of blood supply is needed to overcome problems related to bloodstock supply at PMI Gorontalo. The application of predicting the number of blood requests with the K-Nearest Neighbor Algorithm can be done to overcome the existing problems. K-NN is a non-parametric algorithm that can be used for classification and regression. The last few decades have been used in prediction cases, but the K-NN algorithm is better if feature selection is applied in selecting features that are not relevant to the model, the feature selection used in this study is Backward Selection. This study aims to determine the error value in predicting the number of requests for blood at the PMI in Gorontalo City. Meanwhile, the purpose of this research is to find the error value of the K-Nearest Neighbor Algorithm and Feature Selection which can be used as a reference for PMI in making policies to make various efforts to maintainbloodstockk in the future.
Co-Authors Abd Rahmat karim Haba Abdul Yunus Labolo Ahmad Asdiranto A Marisang Azminuddin I. S. Azis Balok, Admin Budy Santoso Dedi Setiawan Djailani, Moh. Adrian Drajana, Ivo Colanus Rally Fatma YR Dunggio Idris, Irma Surya Kumala Ikbal Iskandar Irma Surya Kumala Idris Irvan A. Salihi Ivo Colanus Rally Drajana Jorry Karim Labolo, Abdul Yunus Merin Nurlaisa Abbas Mochammad Sakir Moh. Yasir Mohamad Efendi Lasulika Mooduto, Sarlis Muhamad, Azhar Muis Nanja Nur, Muh Jabal Nur, Muh. Jabal Posumah, Risky Randa Ramadhani, Syarifah Fitrah Rofiq Harun Sarlis Mooduto Serwin Siska Udilawaty Sunarto Taliki Swastiani Dunggio Syahrir Abdussamad Talodo, Moh. Arif N Tangahu, Rizqi Adiputera Utiarahman, Siti Andini Warid Yunus Yasin Aril Mustofa Yulianti Lasena Yurike Musa Zohrahayaty Zulfrianto Yusrin Lamasigi