Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.323
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Pembelajaran Berpikir Matematika HISTOGRAM: Jurnal Pendidikan Matematika Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) Jurnal Eksplora Informatika Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer WACANA Equals : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Journal Software, Hardware and Information Technology Jurnal Pengabdian Masyarakat Ilmu Terapan (JPMIT) Technologica Journal of Health, Education, Economics, Science, and Technology (J-HEST) AnoaTIK: Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Riau Jurnal Teknik Informatika System Information and Computer Technology (SYNCTECH)
Andi Tenriawaru
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

 1   2   3 
SISTEM PAKAR KEBUTUHAN NUTRISI IBU HAMIL STUDI KASUS RUMAH SAKIT ALIYAH 1 KENDARI Andi Tenriawaru; Wa Ode Irmayadani; Jumadil Nangi
AnoaTIK: Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 1 No 1 (2023): Juni 2023
Publisher : Program Studi Ilmu Komputer FMIPA-UHO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33772/anoatik.v1i1.6

Abstract

Kesehatan adalah bagian terpenting dalam hidup manusia, terutama bagi ibu yang sedang hamil. Namun masih jarang ibu hamil yang peduli dengan kesehatannya sendiri. Salah satu cara menjaga Kesehatan adalah dengan mengatur pola makan yang baik. Mengatur pola makan paling sering diabaikan oleh banyak orang, padahal makanan yang dimakan bisa menjadi tempat masuk berbagai penyakit. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan sistem pakar kebutuhan nutrisi ibu hamil menggunakan logika fuzzy Tsukamoto. Metode yang akan diterapkan pada penelitian ini adalah logika Fuzzy Tsukamoto yang mana output penelitian ini adalah apakah ibu hamil termaksud dalam kategori penyakit anemia sedang, anemia berat, anemia ringgan atau penyakit hipertensi sedang, hipertensi berat, hipertensi ringgan atau kategori kondisi keadaan normal. Aplikasi sistem pakar ini sudah melalui beberapa pengujian yaitu pengujian black-box testing, pengujian efektivitas dan user acceptance testing pada ahli gizi rumah sakit Aliyah 1 kendari. Pada pengujian black-box testing memberikan hasil bahwa fungsionalitas aplikasi sistem pakar sudah berjalan dengan baik dan pada pengujian efektivitas didapat hasil yang cocok dengan perhitungan sistem sebesar 80 %. Pada user acceptance testing didapatkan kesimpulan bahwa sistem telah sesuai dengan realisasi sebesar 87,5 %.
Sistem Kendali Lampu Otomatis Multisensor Menggunakan Metode Fuzzy Logic Control Inferensi Sugeno Berbasis Mikrokontroler Tenriawaru, Andi; Saputra, Rizal Adi; Yusril, Muhammad
Jurnal Eksplora Informatika Vol 13 No 1 (2023): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/eksplora.v13i1.812

Abstract

Pemborosan listrik sering disebabkan karena lupa mematikan lampu. Sakelar lampu rumah kebanyakan masih menggunakan sakelar manual yang terpasang pada masing-masing panel baik untuk mematikan maupun untuk menyalakan lampu. Jika rumah mempunyai daerah yang luas atau lantai bertingkat akan mengakibatkan kesulitan dan menghabiskan banyak waktu atau tenaga ketika akan menyalakan atau mematikan lampu, karena sakelarnya yang harus ditekan secara manual. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan sistem kendali lampu otomatis multisensor menggunakan metode fuzzy logic control inferensi Sugeno berbasis mikrokontroler. Penelitian ini menggunakan sensor Light Dependent Resistor (LDR) dan sensor ultrasonik. Sensor LDR digunakan untuk mendeteksi cahaya sekitar yang disimulasikan dengan cara mendekatkan dan menjauhkan sumber cahaya ke sensor LDR, sedangkan sensor ultrasonik digunakan untuk mendeteksi gerakan yang memasuki ruangan. Masukan dari sensor diproses oleh mikrokontroler menggunakan metode fuzzy Sugeno yang melalui proses fuzzyfikasi, aplikasi fungsi implikasi dan deffuzyfikasi. kemudian hasil pengolahan data akan menghasilkan lampu padam atau menyala. Pengujian dilakukan dengan cara memberikan intensitas cahaya yang berbeda-beda berdasarkan fungsi keanggotaan gelap, redup dan terang pada sensor LDR dan sensor ultrasonik melakukan gerakan berdasarkan fungsi keanggotaan dekat, sedang dan jauh yang telah dibuat. Dilakukan 90 percobaan terhadap rule yang telah dibuat dan diperoleh persentase keberhasilan 100%.
IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK MENGHITUNG KEPADATAN AYAM MENGGUNAKAN YOU ONLY LOOK ONCE Gunawan; Tenriawaru, Andi; Qamaria, Fitri
Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) Vol 9 No 1 (2024)
Publisher : Prodi Sistem Informasi UIN Alauddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/insypro.v9i1.47363

Abstract

This research aims to apply the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm to count the number of chickens in an image using the You Only Look Once (YOLO) method. YOLO is a reliable and real-time object detection algorithm. This research uses a dataset of chicken images collected from farms. The images are then preprocessed to improve their quality before being used as input for the CNN model. The CNN model is trained using the backpropagation algorithm to minimize the loss function. The research results showed that the use of YOLO was successful in producing an application for calculating chicken density. Blackbox testing shows that the application created functions well and meets user needs and the results of the matrix evaluation test show an average accuracy of 84%.
Analisis Sentimen Persepsi Publik Tentang Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka di X Mengggunakan Support Vector Machine Ardan, Dion Andrawan; Mukhsar, Mukhsar; Wibawa, Gusti Ngurah Adhi; Abapihi, Bahriddin; Arisona, Dian Christien; Tenriawaru, Andi
Journal of Health, Education, Economics, Science, and Technology (J-HEST) Vol. 6 No. 2 (2024): Journal of Health, Education, Economics, Science, and Technology
Publisher : Journal of Health, Education, Economics, Science, and Technology (J-HEST)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (282.693 KB) | DOI: 10.36339/

Abstract

Analisis sentimen adalah metode analisis data teks yang digunakan untuk mengklasifikasikan komentar ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral. Dalam penelitian ini, dilakukan pengklasifikasian sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan teknik ekstraksi fitur TF-IDF. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan gambaran tentang persepsi publik terhadap program Merdeka Belajar Kampus Merdeka melalui analisis komentar pengguna media sosial X. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengevaluasi keakuratan hasil sentimen yang diperoleh menggunakan algoritma Support Vector Machine serta untuk memperoleh informasi dari hasil analisis sentimen tersebut. Klasifikasi sentimen dibagi menjadi tiga kategori, yaitu sentimen positif, negatif, dan netral. Hasil klasifikasi sentimen menunjukkan bahwa terdapat 287 komentar bersentimen netral, 242 komentar bersentimen positif, dan 91 komentar bersentimen negatif. Model klasifikasi dengan menggunakan kernel linear memiliki akurasi sebesar 82.25%, presisi sebesar 79.12%, dan recall sebesar 77.70%. Selain itu, pemodelan topik pada kelas sentimen negatif menghasilkan akurasi sebesar 80.79%, presisi sebesar 78.76%, dan recall sebesar 66.46% pada 10-fold cross validation.
IMPLEMENTASI CONTENT MANAGEMENT SYSTEM PADA LAYANAN DIGITALISASI PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN SENAYAN LIBRARY MANAGEMENT SYSTEM Thaha, Abdullah Malik Fajar; Tenriawaru, Andi; Gunawan, Gunawan
AnoaTIK: Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 1 No 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Ilmu Komputer FMIPA-UHO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33772/anoatik.v1i2.14

Abstract

Program studi (Prodi) ilmu komputer merupakan salah satu Prodi yang ada di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Halu Oleo. Prodi Ilmu Komputer menyimpan buku-buku secara fisik dan disimpan di dalam ruangan prodi, demikian juga dengan tugas akhir dari mahasiswa yang telah menyelesaikan studinya. Namun pengaksesan bacaan-bacaan seperti buku dan skripsi masih sulit diakses oleh Mahasiswa, pengaksesan dilakukan dengan cara menghubungi ketua Prodi untuk melakukan peminjaman buku atau pengunduhan skripsi. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan Content Managament System (CMS), Senayan Library Managament System (SLiMS) untuk merancang dan membangun sistem perpustakaan digital Program Studi Ilmu Komputer Universitas Halu Oleo yang telah melewati pengujian performance testing dan System Usability Scale (SUS). Metode pengembangan menggunakan Waterfall dan pengujian menggunakan Performance Testing serta System Usability Scale (SUS). Sistem perpustakaan digital menghasilkan pemulihan dan ketahanan terhadap pengaksesan 2500 users secara bersamaan selama 4 menit 10 detik. Demikian pengujian SUS menghasilkan rata-rata skor sebesar 70,6. Penilaian responden terhadap sistem perpustakaan digital dikategorikan C dengan persentil di atas rata,rata, Ok (adjective) dan mendekati batas penerimaan (acceptable), namun dari segi NPS bersifat pasif (passive).
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MONITORING BIMBINGAN TUGAS AKHIR BERBASIS WEB MENGGUNAKAN FRAMEWORK REACTJS Setiawan, La Ode Muhammad Ilham; Gunawan; Tenriawaru, Andi
AnoaTIK: Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 2 No 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Program Studi Ilmu Komputer FMIPA-UHO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33772/anoatik.v2i1.25

Abstract

The thesis guidance process is an important part of the thesis process carried out by students. Guidance is carried out by involving a lecturer with the purpose of informing the achievements that have been achieved in writing the thesis. Based on the results of observations made, the thesis guidance process in the Computer Science Field of Study at Halu Oleo University is still carried out in person so that communication between students and lecturers often occurs. To efficient the process of monitoring the guidance of the thesis of Computer Science Field of Study Program students. ReactJs is a front-end library developed by Meta. The advantages offered by reactJs include speed, convenience and wide scalability. The purpose of this research is to produce an information system for monitoring services for thesis guidance at the Computer Science Field of Study using the ReactJS framework. The reason for choosing reactJs in this research is because of the advantages and advantages it provides. ReactJs can develop single page applications with speed, flexibility and wide scalability. Because of the advantages offered, the reactJs framework is able to help develop the thesis monitoring system more efficiently and quickly. Based on the results of functional testing conducted using blackbox has shown good results, as well as based on the results of testing using the system usability scale conducted on lecturers and students has shown a score of 87 out of 100 with excellent category and A scale for SUS testing lecturers and score 73 out of 100 with Good category and grade scale that is B on SUS testing students. With the level of acceptance for lecturers and students on an accpetable or acceptable scale.
ANALISIS KLASIFIKASI KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP PENYELENGGARAAN PELAYANAN AKADEMIK FMIPA UNIVERSITAS HALU OLEO MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST Tiftazani, Auni; Tenriawaru, Andi; Arviana Rahman, Gusti
AnoaTIK: Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 2 No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Program Studi Ilmu Komputer FMIPA-UHO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33772/anoatik.v2i2.64

Abstract

Student satisfaction with academic services is an important indicator for assessing the performance of higher education institutions. This research aims to measure the level of satisfaction of Halu Oleo University FMIPA students with the academic services provided. It is hoped that the results of this research can help universities improve inadequate services and maintain or improve the quality of services that are already good. This research uses quantitative methods with a survey approach. Data was obtained through a questionnaire filled out by 91 FMIPA students at Halu Oleo University. Data analysis was carried out with the Random Forest algorithm using R Studio software. The analysis process includes data cleaning, dividing data into training data and test data, as well as classification using Random Forest. Model evaluation was carried out with a confusion matrix and k-fold cross-validation to ensure the accuracy and reliability of the classification results. The research results show that the Random Forest algorithm can classify student satisfaction levels with 94% accuracy. The factors that most influence student satisfaction are assurance (guarantee), tangibles (physical evidence), reliability (reliability), responsiveness (responsiveness), and empathy (empathy).
ANALISIS SENTIMEN APLIKASI PEMINJAMAN ONLINE BERDASARKAN ULASAN PADA PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (STUDI KASUS : ADAKAMI DAN EASYCASH) Abdillah Sam Mongkito, La Ode Muhammad Hafidz; Ransi, Natalis; Surimi, La; Tenriawaru, Andi; Gunawan, Gunawan; Wijaya Rauf, Budi
AnoaTIK: Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 2 No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Program Studi Ilmu Komputer FMIPA-UHO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33772/anoatik.v2i2.71

Abstract

This research aims to analyze the sentiment of online lending applications based on reviews on the Google Play Store using the Naïve Bayes and Support Vector Machine methods and determine which online lending applications are more trustworthy. AdaKami is an online lending application under the auspices of PT Pemfinaan Digital Indonesia. EasyCash is an online lending application which is a financial technology company owned by PT. Indonesia Fintopia Technology which provides a digital financial service portal, especially online lending. However, to determine whether this online lending application is reliable or trustworthy, it requires a collection of information that comes from previous user experience. The Naïve Bayes and Support Vector Machine methods are used to analyze loan application sentiment based on relevant review data which is processed using the Python programming language with Google Colabs as a tool for carrying out the research stage. The research results show that the Naïve Bayes and Support Vector Machine methods can be applied in analyzing the sentiment of online lending applications and based on the results of application analysis using the Naïve Bayes Adakami method, it is more trusted by previous users because it produces 95% positive review data and the Easycash application produces positive review data of 95%. 93% and the results using the Adakami Support Vector Machine method produced positive review data of 91% and the Easycash application produced positive review data of 83%.review data while the Easycash application produces 93% positive review data.
Pengembangan Sistem Pakar Coping Stress Berdasarkan Tipe Kepribadian Menggunakan Metode Certainty Factor Julianti, Annisa A; Tenriawaru, Andi; Hamundu, Ferdinan Murni; Tohamba, Riansyah; Efendi, Ilham Julian
Journal Software, Hardware and Information Technology Vol 5 No 1 (2025)
Publisher : Jurusan Sistem Informasi Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/shift.v5i1.150

Abstract

This study aims to develop an expert system for stress management that integrates individual personality types using the Certainty Factor (CF) method. Stress management refers to an individual’s response to stress, influenced by their personality type, which determines the effectiveness of coping strategies. The CF method quantifies the confidence level in the decisions made by the system. The expert system identifies personality types based on user responses to a questionnaire or test, subsequently providing tailored stress management recommendations. The system was developed using the Waterfall methodology, incorporating CF analysis, Black Box Testing, accuracy evaluation, and User Acceptance Testing (UAT). The system accommodates four personality types and 94 traits, allowing users to select traits they identify with, each carrying a weight to determine personality classification. Black Box Testing confirmed the functionality of all features. Accuracy analysis yielded a result of 62.16%, reflecting the system’s moderate precision in diagnosing personality types. UAT results scored 87.18%, categorized as “good,” indicating strong user acceptance and satisfaction. This system demonstrates the potential for assisting individuals in managing stress effectively by aligning strategies with their personality profiles.
PENGGUNAAN ALGORITMA DBSCAN DALAM PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI SULAWESI TENGGARA BERDASARKAN INDIKATOR PENDIDIKAN Rahman, Gusti Arviana; Hasbi, Irham; Tenriawaru, Andi; Surimi, La; Alfiyan, Arif Nur
Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer Vol. 10 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : STMIK Catur Sakti Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51876/simtek.v10i1.1546

Abstract

Pendidikan merupakan pilar utama dalam membangun kemajuan suatu bangsa serta merupakan investasi strategis bagi peningkatan kualitas sumber daya manusia. Di Indonesia, pendidikan menjadi salah satu fokus utama dalam upaya pembangunan nasional. Meskipun pemerintah telah mengimplementasikan program wajib belajar 12 tahun, ketimpangan pendidikan antara wilayah perkotaan dan pedesaan masih cukup mencolok, mencerminkan belum meratanya akses pendidikan di berbagai daerah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Sulawesi Tenggara berdasarkan indikator pendidikan menggunakan algoritma DBSCAN. Algoritma ini dipilih karena kemampuannya dalam mengenali pola, membentuk klaster secara dinamis, serta mendeteksi outlier. Hasil analisis menunjukkan pembentukan satu klaster utama dan satu outlier, yaitu Kota Kendari, yang memiliki nilai indikator pendidikan lebih tinggi dibandingkan wilayah lainnya. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar pertimbangan dalam merumuskan kebijakan pendidikan yang lebih tepat sasaran.
Co-Authors Abdillah Sam Mongkito, La Ode Muhammad Hafidz Ahmad Hoirul Basori Alfiyan, Arif Nur Ardan, Dion Andrawan Arisona, Dian Christien Arman Arman Arviana Rahman, Gusti Asrul Sani Aswani Aswani Azeslim, Azeslim BAGUS WICAKSONO Baharuddin Bahriddin Abapihi Budiman, Herdi Dwi Sumatri, Bayyinahtun Edi Cahyono Edi Cahyono Efendi, Ilham Julian Fredinan Yulianda Friska Amelia Fuji Astuti Gunawan Gunawan , Gunawan Gunawan Gunawan Hamundu, Ferdinan Murni Hasbi, Irham Ida Usman Julian, Juang Julianti, Annisa A Jumadil Nangi Kumala Dewi La Ode Saidi La Surimi La Surimi, La Lilis Laome Magfirah, Yaumil Maisyarah, Dwi Cahya Muhammad Alfian Izzah Muhammad Kabil Djafar Muhammad Yusril Muhibi, Muhibi Muhtar, Norma Muhtar Mukhsar . Nana Sumarna Nara Kusuma Prasanjaya, Putu Natalis Ransi Natalis Ransi, Natalis Qamaria, Fitri Rahmah Saniatuzzulfa Rahman, Gusti Arviana Rahman, Hamka Rashid Armin Rauf, Budi Wijaya Rizal Adi Saputra Ruslan Ruslan Sahupala, Rahmalia Setiawan, La Ode Muhammad Ilham Sulfikram Sumarni, St. Thaha, Abdullah Malik Fajar Tiftazani, Auni Tohamba, Muhammad Riansyah Tohamba, Riansyah Viska Inda Variani Wa Ode Irmayadani Wayan Somayasa Wibawa, Gusti Ngurah Adhi Yusuf, Ulfiana Yusuf, Ulfiana Zamrun F, Muh.