Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.456
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri Applied Information System and Management Jurnal Informasi dan Komputer TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika Jurnal Restikom : Riset Teknik Informatika dan Komputer Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Bulletin of Computer Science Research
Alwis Nazir
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)

 1 
Pencarian adverse event yang timbul akibat penggunaan obat dexamethasone menggunakan algoritma apriori Nuradha Liza Utami; Alwis Nazir; Pizaini; Elvia Budianita; Fitri Insani
Computer Science and Information Technology Vol 5 No 1 (2024): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

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

Abstract

Inflammation is the body's response to infection, irritation, or injury characterized by redness, increased temperature, swelling, and pain. Dexamethasone is one of the drugs from the corticosteroid group that is commonly used, dexamethasone has a wide indication in medicine is often considered a drug that can save lives, causing many people to then buy dexamethasone drugs without medical indications and prescriptions assuming dexamethasone drugs can treat various diseases. The use of dexamethasone can result in side effects including decreased immunity, diabetes, hypertension, moon face, osteoporosis, and cataracts. In addition to frequent side effects, adverse events may also occur. This study aims to find the relationship of adverse events that arise as a result of using dexamethasone drugs, by applying the data mining technique of association rule method with apriori algorithm. The dataset used in the research is sourced from the FDA Adverse event Reporting System (FAERS) database which is managed using the KDD stages which include data selection, cleaning, transformation, and data mining. the results of the research are implemented into the apriori algorithm data mining system and tested using the lift ratio value. The rules generated in this study have a lift ratio value of more than 1, which means that the rules generated are valid and show the benefits of these rules.
Implementasi Algoritma Improve Apriori Terhadap Keluarga Beresiko Stunting Muhammad Habib Nazlis; Fitri Insani; Alwis Nazir; Iis Afrianty
Computer Science and Information Technology Vol 5 No 3 (2024): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

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

Abstract

Stunting merupakan masalah kesehatan serius di Indonesia, terutama pada keluarga dengan kondisi sosial-ekonomi rendah. Namun dengan tidak adanya ukuran kondisi sosial atau kriteria keluarga yang pasti dalam mengakibatkan keluarga yang beresiko sulit untuk diprediksi. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan pola hubungan antar 17 kriteria yang memengaruhi risiko stunting, seperti usia ibu, jumlah anak, jenis lantai rumah, hingga akses terhadap air bersih, dengan meningkatkan efisiensi proses melalui penggunaan teknik hash-based pada algoritma apriori. Data penelitian diperoleh dari keluarga di Kecamatan Tuah Madani, Pekanbaru, dan dianalisis menggunakan preprocessing serta transformasi data. Implementasi algoritma ini dalam sistem informasi berbasis web memungkinkan analisis cepat dan efisien untuk mengidentifikasi risiko stunting berdasarkan kombinasi kriteria yang relevan. Hasil analisis menunjukkan bahwa beberapa kriteria, seperti usia ibu di atas 35 tahun, status sebagai pasangan usia subur (PUS), dan jumlah anak lebih dari tiga, memiliki keterkaitan signifikan terhadap risiko stunting dengan nilai support 37.54% dan confidence 83.16%. Penelitian ini berkontribusi dalam penyediaan metode yang efisien untuk analisis risiko stunting serta memberikan dasar bagi intervensi kesehatan yang lebih tepat sasaran. Bagi peneliti selanjutnya, disarankan untuk memperluas cakupan data dengan melibatkan lebih banyak wilayah dan periode waktu yang berbeda untuk meningkatkan generalisasi hasil. Selain itu, penambahan variabel lain seperti status gizi ibu atau tingkat pendidikan kepala keluarga dapat memberikan insight lebih mendalam dalam memahami pola risiko stunting.
Co-Authors Aminuyati Elin Haerani Elvia Budianita Fadhilah Syafria Fitri Insani Iis Afrianty Iwan Iskandar Jasril Jasril Lia Anggraini M Fikry Muhammad Alvin Muhammad Fikry Muhammad Habib Nazlis Muhammad Hasbi Assidiqqi Muhammad Ichsanul Bukhari Nailatul Fadhilah Nuradha Liza Utami Pizaini Putri Mardatillah Rahmad Kurniawan Rio Fernando Silvi Ana Sukma Evadini Teddie Darmizal Wenny Tarisa Oktaviany Yusra Pizaini