Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Manajemen Perbankan Keuangan Nitro Journal of Natural Science and Technology Adpertisi: Bidang Sains dan Teknologi
Muhammad Resha
STMIK AKBA
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis dan Perancangan Aplikasi Penelusuran Alumni Berbasis Web Pada STIM Nitro Makassar Muhammad Resha
Jurnal Manajemen Perbankan Keuangan Nitro Vol. 1 No. 1 (2018): Januari 2018
Publisher : LP2M IBK Nitro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1474.774 KB)

Abstract

Indikator penting keberhasilan Perguruan Tinggi adalah alumni yang berkualitas dan diterima di dunia kerja. Hal ini dapat dibuktikan dengan kinerja Alumni di tempat kerja, lama bekerja, keahlian yang dimiliki, kesesuaian ilmu yang didapatkan di Perguruan Tinggi dengan kebutuhan dunia kerja. Tujuan pada penelitian ini adalah membangun sistem informasi tracer study di Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen Nitro Makassar yang dibangun untuk penelusuran Alumni. Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu observasi, wawancara, dan dokumentasi. Metode pengembangan sistem menggunakan metode SDLC. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan informasi profil alumni dan umpan balik terhadap perguruan tinggi dalam menyiapkan lulusan berkualitas.
Prediksi Penyebaran Kasus Tuberkulosis dengan metode Artificial Neural Network dan Multi-Layer Perceptron di kota makassar Muhammad Resha; Suryadi Syamsu; Andryanto; Bakry
JNSTA ADPERTISI JOURNAL Vol. 2 No. 1 (2022): Januari 2022
Publisher : JNSTA ADPERTISI JOURNAL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (554.347 KB)

Abstract

Tuberculosis di wilayah Kota Makassar merupakan salah satu kasus tertinggi pada tahun 2019. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penyebaran kasus tuberculosis dengan menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dan Multi-Layer Perceptron (MLP). Methods: Desain penelitian menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dan Multi-Layer Perceptron (MLP). Populasi penelitian ini sebagai kasus adalah pasien TB dengan variable terikat adalah pasien TB di kota Makassar. Sampel pada penelitian ini berjumlah 5148 responden, data training yang digunakan 75% dari data dan 25% untuk data testing. Results: Hasil penelitian didapatkan bahwa ANN adalah model terbaik untuk memprediksi penyabaran kasus TB di Kota Makassar dengan tingkat akurasi yang diperoleh 97.59% dibandingkan dengan model MLP dengan tingkat akurasi yang diperoleh 77.62%. Conclusion: Model ANN memperoleh hasil bahwa penyebaran kasus TB dipengaruhi oleh jumlah penduduk dan luas suatu daerah, sehingga perlu tindakan kusus untuk daerah yang memiliki jumlah penduduk tertinggi di kota Makassar untuk mencegah peningkatan jumlah kasus TB di kota Makassar
Co-Authors Andryanto A Bakry Suryadi Syamsu