Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

0.983

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Ilmiah Mikrotek Jurnal Simantec Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer International Journal of Advances in Intelligent Informatics REKAYASA Proceeding SENDI_U UNEJ e-Proceeding Network Engineering Research Operation [NERO] Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Jurnal Sistem Cerdas Jurnal Komunika : Jurnal Komunikasi, Media dan Informatika International Journal of Science, Engineering and Information Technology Teknika Jurnal Teknokes

Eza Rahmanita

Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura

Author-ID : 355885

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mechanical Engineering Physics Social Sciences Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

PENCARIAN STRING MENGGUNAKAN ALGORITMA BOYER MOORE PADA DOKUMEN Rahmanita, Eza
Network Engineering Research Operation [NERO] Vol 1, No 1 (2014): Nero
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

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

Proses pencarian merupakan salah satu kegiatan penting dalam pemrosesan data. Proses ini dapat menghabiskan waktu dalam ruang pencarian yang besar sehingga diperlukan suatu teknik pencarian yang efisien. Algoritma Boyer Moore merupakan suatu solusi pencarian yang efisien dapat melakukan perbandingan pattern mulai dari kanan ke kiri. Jika terjadi ketidakcocokan string dari kanan pattern maka ketidakcocokan akan membantu kita untuk menggerakkan pattern tersebut dengan jarak yang lebih jauh. Gerakan melompat ini akan memberikan informasi berapa banyak pattern harus digeser untuk mencocokkan karakter terakhir yang cocok dengan kemunculan awal pattern. Artinya, akan lebih signifikan dalam mengurangi proses perbandingan, jika kita bisa melompati atau tidak melakukan perbandingan karakter yang diprediksi akan gagal. Algoritma Boyer Moore mempunyai keunggulan dalam waktu menemukan pattern yang akan dicari dalam ukuran file yang lebih besar. Pada file berekstensi .txt dengan file size 4.625 byte dengan varian keyword berebeda. Varian keyword yang sedikit dapat ditempuh dengan waktu lebih cepat pada pattern âaâ yaitu 0,228 detik dengan banyak pattern ditemukan 685. Pada file berekstensi .doc dengan file size 39.936 byte, pada pattern âyangâ dapat diproses dengan waktu 0,542 detik dengan ditemukannya pattern sebanyak 18. Sedangkan pada file berestensi .pdf optimalisasi dari pattern matching yang diproses adalah 0,103 detik dengan file size 15.804 byte dan banyak pattern = 1 untuk pencarian pattern âsuatuâ. Kata kunci : string, pattern matching , Algoritma Boyer Moore

IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISSION TREEC.45 UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT TUBERCOLUSIS (TB) Santosa, Iwan; Rosiyah, Hammimatur; Rahmanita, Eza
Network Engineering Research Operation [NERO] Vol 3, No 3 (2018): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

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

Tuberkulosis merupakan jenis penyakit menular yang menyerang saluran pernapasan pada manusia yang disebabkan oleh bakteri mycobacterium, bakteri tersebut dapat dengan mudah berpindah (proses penularan) melalui media udara. Menurut data dari WHO pada tahun 2012, Tuberkulosis merupakan salah satu penyakit menular yang menyebabkan masalah kesehatan terbesar kedua di dunia. Penyakit Tuberkulosis tidak hanya menyerang paru-paru, namun juga bisa menyerang pada bagian tubuh lainnya. Semakin cepat seseorang sadar terdiagnosa penyakit Tuberkulosis dan melakukan pemeriksaan, maka proses penyembuhan dimungkinkan akan semakin cepat. Banyak macam cara untuk mendeteksi namun banyak yang memerlukan waktu yang cukup lama. Untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan suatu alat bantu berupa sistem pakar yang dapat mendiagnosa penyakit Tuberkulosis. Sistem pakar ini mengimplementasikan C4.5 yang merupakan salah satu teknik klasifikasi pada machine learning yang digunakan pada proses data mining dengan membentuk sebuah pohon keputusan (decision tree) yang direpresentasikan dalam bentuk aturan (rule). Hasil dari penelitian ini berupa sebuah sistem yang diharapkan dapat membantu masyarakat mendapatkan informasi yang cepat dan tepat dalam mendiagnosa penyakit Tuberkulosis. Dari penelitian ini telah dihasilkan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit Tuberkulosis dan setelah dilakukan pengujian dengan 100 data pasien, 50 sebagai data training dan 50 sebagai data testingÂ diperoleh nilai akurasi sebesar 90% menggunakan Confusion Matrix.Kata kunci : Tuberkulosis, Decision Tree, Algoritma C4.5.

IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISSION TREEC.45 UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT TUBERCOLUSIS (TB) Iwan Santosa; Hammimatur Rosiyah; Eza Rahmanita
Network Engineering Research Operation Vol 3, No 3 (2018): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

PENCARIAN STRING MENGGUNAKAN ALGORITMA BOYER MOORE PADA DOKUMEN Eza Rahmanita
Network Engineering Research Operation Vol 1, No 1 (2014): Nero
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Proses pencarian merupakan salah satu kegiatan penting dalam pemrosesan data. Proses ini dapat menghabiskan waktu dalam ruang pencarian yang besar sehingga diperlukan suatu teknik pencarian yang efisien. Algoritma Boyer Moore merupakan suatu solusi pencarian yang efisien dapat melakukan perbandingan pattern mulai dari kanan ke kiri. Jika terjadi ketidakcocokan string dari kanan pattern maka ketidakcocokan akan membantu kita untuk menggerakkan pattern tersebut dengan jarak yang lebih jauh. Gerakan melompat ini akan memberikan informasi berapa banyak pattern harus digeser untuk mencocokkan karakter terakhir yang cocok dengan kemunculan awal pattern. Artinya, akan lebih signifikan dalam mengurangi proses perbandingan, jika kita bisa melompati atau tidak melakukan perbandingan karakter yang diprediksi akan gagal. Algoritma Boyer Moore mempunyai keunggulan dalam waktu menemukan pattern yang akan dicari dalam ukuran file yang lebih besar. Pada file berekstensi .txt dengan file size 4.625 byte dengan varian keyword berebeda. Varian keyword yang sedikit dapat ditempuh dengan waktu lebih cepat pada pattern ‘a’ yaitu 0,228 detik dengan banyak pattern ditemukan 685. Pada file berekstensi .doc dengan file size 39.936 byte, pada pattern ‘yang’ dapat diproses dengan waktu 0,542 detik dengan ditemukannya pattern sebanyak 18. Sedangkan pada file berestensi .pdf optimalisasi dari pattern matching yang diproses adalah 0,103 detik dengan file size 15.804 byte dan banyak pattern = 1 untuk pencarian pattern ‘suatu’.Kata kunci : string, pattern matching , Algoritma Boyer Moore

Co-Authors Abidin, Mochammad Syahrul Bain Khusnul Khotimah Budi Dwi Satoto Budi Dwi Satoto dina mariyanti Faridatul Khumairoh Firli Irhamni Firmansyah, Muhammad Iqbal Hammimatur Rosiyah Iwan Santosa Jaka Purnama Jaka Purnama Jazari, Ibnul Kautsar Sophan, Moch Koeshardianto, Meidya Kustiyahningsih, Yeni Mochammad Hariadi Mohammad Syarief, Mohammad Muhammad Yusuf Mulyanto, Eko Novi Prastiti, Novi Purbandini Soeparman, Purbandini R Siti Isnaniyah Riski Juliyanti Rosiyah, Hammimatur RR. Ella Evrita Hestiandari Sigit Susanto Putro Wahyudi Agustiono Wahyudi Agustiono Yeni Kustiyahningsih

Title Search

Found 4 Documents Search Journal : Network Engineering Research Operation [NERO]

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 4 Documents
Search
Journal : Network Engineering Research Operation [NERO]