Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.078
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ComEngApp : Computer Engineering and Applications Journal CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Journal of Educational, Health and Community Psychology Jurnal Psikologi Terapan dan Pendidikan Science and Technology Indonesia Jurnal Penelitian Sains AKSIOLOGIYA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan PROCESSOR Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Sistem Komputer KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri JAGROS : Jurnal Agroteknologi dan Sains (Journal of Agrotechnology Science) Kontribusi: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Jurnal INFOTEL
Bambang Suprihatin
Dinas Kesehatan Kabupaten Berau Propinsi Kalimantan Timur
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
Implementasi Aplikasi Certanty Factor untuk Mendiagnosa Penyakit Campak Rubella pada Sistem Pakar Desiani, Anita; Suprihatin, Bambang; Kurniawan, Rifki
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2024): Internet of Things (IoT): Aplikasi dan Potensinya di Masa Depan
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v5i2.9870

Abstract

Campak rubella memiliki pengertian suatu penyakit menular yang umumnya menyerang ibu hamil, bayi, anak-anak, dan orang dewasa. Penyakit Campak rubella adalah suatu penyakit menular disebabkan oleh suatu virus yang mudah menyebar melalui udara saat penderita penyakit tersebut mengalami batuk ataupun bersin. Campak Rubella memiliki tiga macam jenis antara Campak Rubella, Campak dan Rubella. Penyakit ini disebabkan oleh pola hidup yang tidak sehat serta keterlambatan penanganan karena minimnya pengetahuan pasien mengenai penyakit Campak Rubella. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar yang dapat mendiagnosa penyakit Campak Rubella. Perancangan sistem pakar ini menggunakan metode certainty factor (CF). Metode Certainty factor (CF) digunakan karena dapat membantu dan mempermudah mendiagnosa penyakit Campak Rubella dengan nilai kepastian. Nilai kepastian didapatkan dari data jawaban pasien seputar gejala Campak Rubella, Campak dan Rubella. Pada penelitian dengan menggunakan 5 data uji ini menghasilkan nilai akurasi setiap penyakit. Dengan nilai akurasi untuk pasien pertama diagnosa penyakit Campak Rubella yaitu 83.22%, nilai akurasi untuk pasien kedua terdiagnosa Campak yaitu 81.21%, nilai akurasi untuk pasien ketiga terdiagnosa Campak yaitu 90.67%, nilai akurasi untuk pasien keempat terdiagnosa Campak yaitu 88.34%, dan nilai akurasi untuk pasien kelima terdiagnosa Rubella yaitu 88.88%. Penerapan metode certainty factor pada sistem pakar menghasilkan akurasi prediksi yang sesuai sehingga sistem pakar yang dirancang efektif untuk mengukur kepastian dalam diagnosis dan dapat menjadi alternatif deteksi dini terhadap penyakit Campak Rubella
GRAPHICAL REPRESENTATION AND TWO GROUPS ANALYSIS ON DATA MATRIX OF ROBUSTA GREEN CHERRIES PRODUCTION IN TWO HARVEST PERIODS Irmeilyana, Irmeilyana; Suprihatin, Bambang; Desiani, Anita; Ngudiantoro, Ngudiantoro; Maiyanti, Sri Indra
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 19 No 2 (2025): BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Application
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/barekengvol19iss2pp1279-1294

Abstract

Several factors that play a role in the productivity of Robusta coffee trees are the influence of pruning techniques and weather elements. This paper discussed the graphical analysis and comparison of two data matrices of Robusta green cherries production, which would enter the ripening process in branch categories for the harvest period in 2023 and 2024. Hypothesis testing on secondary data in the form of daily weather conditions in 2022 and 2023, which include temperature, dew, humidity, wind speed, and cloud cover for the two periods, was significantly different. However, solar radiation and precipitation were not. The data source for each harvest period was primary data, with the object being a sample of 30 trees that were sampled purposively. The research object was in Pagaralam Municipality, South Sumatra. There were 18 variables covering many branch categories based on production year, position, and shape. The PCA (Principal Component Analysis) results on each data matrix show similarities in the dominant variables representing each subspace. The first three PCs in each data matrix for 2023 and 2024 span a subspace and describe the variation of the original data of 77.3% and 68.8%, respectively. The 3rd and 1st-year production branch categories dominate the subspace of each data matrix for 2023 and 2024. Comparison of the two PC subspaces using two groups analysis in 3rd dimension space produces angles of 19.70, 28.80, and 69.10. The bisector components show that the variables that dominate the similarity of the two data matrices are the variables that tend to represent both PC subspaces dominantly. Robusta green cherry production can be represented by the number of secondary branches, which are straight in shape, along with the number of fruit clusters. This study result can be a reference for farmers when considering the composition of the number of branch categories when pruning.
Pemanfaatan teknologi smart talk: Media komunikasi berbasis artificial intelligence bagi siswa tunarungu SLBN Ogan Ilir Desiani, Anita; Suprihatin, Bambang; Gofar, Nuni; Ermatita, Ermatita; Amran, Ali; Geovani, Dite; Ayuputri, Niken
KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Vol 8, No 3 (2025): Agustus
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/kacanegara.v8i3.2737

Abstract

SLBN Ogan Ilir merupakan sekolah luar biasa di Desa Tanjung Pering, Indralaya Utara, Ogan Ilir, Sumatera Selatan, yang mendidik siswa berkebutuhan khusus, termasuk tuna rungu. Guru di SLBN Ogan Ilir menghadapi tantangan komunikasi karena harus menggunakan bahasa isyarat untuk berinteraksi dengan siswa tuna rungu. Guru yang tidak memiliki latar belakang yang sesuai dan memiliki keterbatasan dalam menggunakan bahasa isyarat. Keterbatasan ini menghambat komunikasi dan mengurangi efisiensi proses pembelajaran. Untuk mengatasi masalah tersebut, kegiatan pengabdian masyarakat ini memberikan pelatihan dan pendampingan penggunaan aplikasi Smart Talk. Smart Talk merupakan sebuah perangkat berbasis kecerdasan buatan yang dirancang untuk mendukung komunikasi antara guru dan siswa tuna rungu. Kegiatan ini terdiri dari tiga tahap: persiapan, penyampaian materi, serta praktik dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini meningkatkan keterampilan komunikasi guru dan memfasilitasi pembelajaran yang lebih efektif bagi siswa. Diharapkan aplikasi Smart Talk dapat diimplementasikan di SLB lainnya untuk meningkatkan kualitas pendidikan bagi siswa berkebutuhan khusus.
Segmentation of the Lungs on X-Ray Thorax Image with CNN Architecture U-Net Pranata, Teddi; Desiani, Anita; Suprihatin, Bambang; Hanum, Herlina; Efriliyanti, Filda
Computer Engineering and Applications Journal (ComEngApp) Vol. 11 No. 2 (2022)
Publisher : Universitas Sriwijaya

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

Abstract

Lungs are one of the most important parts of the human body. They are very susceptible to various disorders and diseases. For this reason, it is necessary to detect or diagnose the lungs. In this study, we present a method for lung segmentation using the CNN method U-Net architecture. The initial stage was preprocessed did a 1-1 correspondence to equalize the amount of training data and testing data and resized the image so all images have the same size. The process continued with the CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization), and after that, the segmentation process was carried out according to the method. This study used a dataset from the Kaggle website. The results used the CNN method of the U-Net architecture in data get an average accuracy of 91.68%, sensitivity 92.80%, and specificity 89.15%, precision 95.07, and F1-Score 93. 92%. Based on the performance evaluation results, it was concluded that the method proposed in the study is great and valid in the lungs segmentation on X-Ray Thorax images.
Aplikasi Analisis Biplot dan Analisis Klaster pada Data Usaha Perkebunan Karet di Indonesia Irmeilyana, Irmeilyana; Cahyani, Kariah Ayu; Suprihatin, Bambang
Jurnal Penelitian Sains Vol 25, No 1 (2023)
Publisher : Faculty of Mathtmatics and Natural Sciences

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56064/jps.v25i1.751

Abstract

Karet adalah salah satu komoditas perkebunan yang menghasilkan devisa dari ekspor. Indonesia merupakan produsen karet terbesar kedua setelah Thailand. Perkebunan karet Indonesia mayoritas merupakan Perkebunan Rakyat (PR), serta sisanya Perkebunan Besar Negara (PBN) dan Perkebunan Besar Swasta (PBS). Tujuan penelitian ini adalah menginterpretasikan kelompok provinsi penghasil karet berdasarkan karakteristik luas dan produksi masing-masing jenis perkebunan, serta jumlah tenaga kerja dan jumlah petani. Data penelitian terdiri dari 22 provinsi penghasil karet dan 14 variabel yang diambil dari website resmi Ditjenbun. Penelitian ini menggunakan analisis biplot dan analisis klaster dengan metode single linkage, centroid linkage, dan complete linkage. Hasil analisis biplot menunjukkan bahwa produksi berkorelasi kuat dengan luas lahan, luas Tanaman Menghasilkan (TM), luas Tanaman Tidak Menghasilkan (TTM), jumlah petani, luas PR, dan produksi PR. Produksi PBS berkorelasi kuat dengan luas PBS dan jumlah tenaga kerja. Sedangkan produksi PBN berkorelasi kuat dengan luas PBN. Dua klaster pada hasil analisis biplot mempunyai karakteristik yang sama dengan hasil klaster dari ketiga metode. Sumsel bercirikan luas lahan, luas TM, luas TTM, produksi, jumlah petani, luas PR, dan produksi PR yang tinggi. Sumut bercirikan jumlah tenaga kerja, luas PBN, produksi PBN, luas PBS, dan produksi PBS.Kata kunci: Analisis biplot, analisis klaster, perkebunan karet, produksi.
Deskripsi dan Uji Hipotesis Data Elemen-Elemen Cuaca Menggunakan Uji Selisih Mean dan Uji Rasio Variansi Dihubungkan dengan Produksi Kopi Dua Kecamatan di Pagaralam Tahun 2022-2023 Irmeilyana, Irmeilyana; Suratama, Bintang; Maiyanti, Sri Indra; Ngudiantoro, Ngudiantoro; Suprihatin, Bambang; Desiani, Anita
Jurnal Penelitian Sains Vol 27, No 2 (2025)
Publisher : Faculty of Mathtmatics and Natural Sciences

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56064/jps.v27i2.1169

Abstract

Cuaca merupakan keadaan atsmofer pada waktu tertentu yang sifatnya berubah-ubah dari waktu ke waktu. Perubahan cuaca dapat berdampak pada produktivitas tanaman termasuk produksi kopi. Penelitian ini membahas penerapan uji selisih mean dan uji rasio variansi pada perbandingan elemen-elemen cuaca tahun 2021-2022 di 2 kecamatan penghasil kopi di Sumatera Selatan, yaitu Kecamatan Dempo Tengah dan Kecamatan Tanjung Sakti Pumi. Data elemen cuaca yang digunakan merupakan data sekunder terdiri dari 10 variabel dalam waktu harian. Nilai mean elemen-elemen cuaca di kedua kecamatan pada tahun 2022 yang berbeda nyata dengan tahun 2021 meliputi suhu, suhu maksimum, suhu minimum, cakupan curah hujan, arah angin dan berawan. Nilai mean suhu, suhu minimum, cakupan curah hujan, dan berawan di masing-masing kecamatan pada tahun 2021 lebih tinggi dibandingkan tahun 2022. Sebaliknya, suhu maksimum di Kecamatan Tanjung Sakti Pumi pada tahun 2021 lebih rendah dibandingkan tahun 2022. Kecepatan angin dan derajat arah angin di Kecamatan Dempo Tengah pada tahun 2021 lebih rendah daripada tahun 2022. Hampir semua elemen cuaca di setiap kecamatan tahun 2022 lebih bervariasi daripada tahun 2021, kecuali suhu di Kecamatan Tanjung Sakti Pumi. Perbedaan elemen-elemen cuaca selama tahun 2021 dan tahun 2022 merupakan salah satu faktor yang dapat mempengaruhi perbedaan produksi kopi pada tahun 2022 dan tahun 2023 di dua kecamatan tersebut.
Pemodelan pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan di Provinsi Sumsel Tahun 2018-2023 dengan Menggunakan Regresi Data Panel Mutiara, Siti Rahma; Irmeilyana, Irmeilyana; Eliyati, Ning; Suprihatin, Bambang; Maiyanti, Sri Indra
Jurnal Penelitian Sains Vol 26, No 3 (2024)
Publisher : Faculty of Mathtmatics and Natural Sciences

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56064/jps.v26i3.1095

Abstract

Kemiskinan adalah suatu kondisi dimana seseorang atau sekelompok orang tidak mampu memenuhi kebutuhan dasar mereka. Tingkat kemiskinan Provinsi Sumsel pada tahun 2018-2023 masih di atas tingkat kemiskinan nasional. Tujuan penelitian ini yaitu untuk memperoleh model terbaik dalam mengestimasi tingkat kemiskinan pada kabupaten/kota di Sumsel dengan menggunakan regresi data panel tahun 2018-2023. Variabel bebas yang digunakan ada 5, yaitu laju PDRB, IPM, tingkat pengangguran terbuka, angka harapan hidup, dan laju pertumbuhan penduduk. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari BPS Provinsi Sumsel. Estimasi model regresi data panel dilakukan dengan menggunakan tiga model, yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM). Pemilihan model terbaik dilakukan dengan tiga pengujian yaitu uji Chow, uji Hausman, dan uji Lagrange Multiplier. Model terbaik yang terpilih yaitu FEM efek individu dengan model regresi yaituYit = gi + 24,035 0,870 X2it +0,712 X4it + 0,204 X5it. Hasil estimasi FEM menunjukkan bahwa variabel IPM (X2), angka harapan hidup(X4), dan laju pertumbuhan penduduk(X5)berpengaruh signifikan dan mampu menjelaskan tingkat kemiskinan di Provinsi Sumsel sebesar 97,8%. Hasil MAPE sebesar 2,36% sehingga model dikategorikan memiliki tingkat akurasi tinggi.Kata Kunci: Fixed Effect Model; efek individu; tingkat kemiskinan; regresi data panel.
PEMANFAATAN TEKNOLOGI INFORMASI UNTUK DESAIN KEMASAN DAN LABEL SARUNG GEBENG DESA LIMBANG JAYA Amran, Ali; Desiani, Anita; Primartha, Rifkie; Suprihatin, Bambang; Ermatita, Ermatita; Salamah, Fitri
Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri Vol. 7 No. 1 (2025): Periode April 2025
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/abdimas.v7i1.6455

Abstract

Gebeng Sarong is a typical woven fabric from Limbang Jaya village, Ogan Ilir Regency, South Sumatra. This craft is increasingly disappearing due to the difficulty of marketing carried out by Limbang Jaya village craftsmen. The packaging and brands used on Gebeng Sarongs are still very simple and unattractive so their marketing is less able to compete with similar products. The lack of creativity of craftsmen in Limbang Jaya is also due to the low level of education of the craftsmen, only elementary or junior high school graduates. In addition, the location of the village is rather remote, causing Gebeng Sarongs to      have limited marketing. To help overcome this problem, the Sriwijaya University team held a training activity for craftsmen to develop their products for a wider market with attractive packaging. The stages of this activity include: problem identification, activity preparation, activity implementation, and activity evaluation. The activities carried out were in the form of training activities for craftsmen on the use of information technology and graphic applications., Training activity materials included an introduction to the Canva application, tutorials on making packaging and packaging designs, and direct practice. Based on the results of the pre-test and post-test it can be concluded that this activity has succeeded in improving the skills of craftsmen in designing aesthetic packaging according to market needs, thereby increasing the appeal of Gebeng Sarong in a wider market. This activity is also expected to help maintain the Gebeng Sarong as the typical fabric of the South Sumatra.
DETERMINING THE OPTIMAL TEMPORARY WASTE DISPOSAL SITES IN THE ALANG-ALANG LEBAR SUB-DISTRICT PALEMBANG USING THE P-CENTRE LOCATION PROBLEM AND P-MEDIAN PROBLEM MODELS Octarina, Sisca; Armalia, Divasanda; Suprihatin, Bambang; Bangun, Putra BJ; Cahyono, Endro Setyo; Puspita, Fitri Maya; Yuliza, Evi; Indrawati, Indrawati
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 18 No 4 (2024): BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Application
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/barekengvol18iss4pp2685-2702

Abstract

The rapid development of Palembang City comes with an increase in population and a proportionate increase in waste. Providing Temporary Waste Disposal Sites (TWDS) with ideal locations is one way to address the waste problem in Palembang City. The location of the existing TWDS could be more regular and optimal. The problem of determining the optimal TWDS location can be solved by optimization science, as classified in the Set Covering Problem (SCP) model. The SCP model is divided into the -Center Location Problem and -Median Problem models. This study aims to determine the optimal locations for TWDS in the Alang-Alang Lebar Sub-District, Palembang City, by comparing the results of the p-Center Location Problem and p-Median Problem models. Initially, the Alang-Alang Lebar Sub-District had 33 TWDS. After formulating the Set Covering Location Problem and Maximal Covering Location Problem models, we obtain the optimal solution, which we then solve using the -Center Location Problem and -Median Problem models. Based on the results and discussion, the optimal TWDS can meet the demand of each village in the Alang-Alang Lebar Sub-District. The -Center Location Problem and -Median Problem models produce the same optimal TWDS, namely TWDS Pramuka 2 Street and around, TWDS Colonel Sulaiman Amin Street, TWDS Talang Kelapa Ujung, and TWDS Beside Soekarno Hatta Street. This study recommends using both models to determine the optimal TWDS.
Perbandingan Klasifikasi Penyakit Kanker Paru-Paru menggunakan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor Desiani, Anita; Indra Maiyanti, Sri; Andriani, Yuli; Suprihatin, Bambang; Amran, Ali; Marselina, Nyanyu Chika; Salsabila, Aulia
Jurnal PROCESSOR Vol 18 No 1 (2023): Jurnal Processor
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33998/processor.2023.18.1.700

Abstract

Lung cancer is a condition where cells grow uncontrollably in the lungs due to carcinogens. Lung cancer is the first cause of death in men and women’s second cause of death. One way to reduce the death rate due to lung cancer is to carry out early detection, that is classification. The process of identifying and grouping objects with the same characteristics or characteristics into several predetermined classes is called classification. Several algorithms widely used in the classification process are Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbor (KNN). SVM has advantages, being able to identify hyperplanes separately to maximize the margin between two or more different classes, but it is difficult to use in large data, while KNN can perform large-scale data separation and is resilient to noise in the data. This study aims to build a model using the SVM and KNN algorithms to classify lung cancer. The lung cancer dataset has a total of 309 data, where data is divided using the percentage split method and k-fold cross validation on each algorithm used. The parameters used in evaluating the model are accuracy, precision, and recall. From the research, the highest accuracy, precision, and recall values were obtained in the SVM algorithm with the percentage split method with consecutive values, namely 95.16%, 88%, and 82.5%. This indicates that the SVM algorithm with the percentage split method performs better in classifying lung cancer than other algorithms and methods,
Co-Authors Agatha, Lucy Chania Agus Supriyanto Al-Filambany, Muhammad Gibran Ali Amran Anita Desiani Armalia, Divasanda Ayuputri, Niken Cahyani, Kariah Ayu Dwifa, Dima Efriliyanti, Filda Eka Susanti Ekawati, Jihan Intan Endro Setyo Cahyono, Endro Setyo Ermatita - Evi Yuliza, Evi Fadilah, Nadiyah Fitri Maya Puspita Geovani, Dite Herlina Hanum, Herlina Indra Maiyanti, Sri Indrawati Indrawati Irmeilyana Kurniawan, Rifki Marselina, Nyanyu Chika Mulawarman Mulawarman Mutiara, Siti Rahma Ngudiantoro . Ning Eliyati Novi Rustiana Dewi NUNI GOFAR Nurlita Hendiani Permata, Anggun Pranata, Teddi Puspa Sari, Puspa Putra Bahtera Jaya Bangun, Putra Bahtera Jaya Putra BJ Bangun, Putra BJ Putri Pratiwi Ramayanti, Indri Rayani, Ira Rifkie Primartha Rio Halim, Muhammat Salamah, Fitri Salsabila, Aulia Sarjani, Ita Sigit Priyanta Sisca Octarina Siti Rusdiana Puspa Dewi Sri Indra Maiyanti Suedarmin, Muhammad Suratama, Bintang Yanita, Nurul Fadhila Yuli Andriani