Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

6.509

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Dinamik Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Simantec Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) INTEKNA SMATIKA JOIV : International Journal on Informatics Visualization Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Jurnal Tekno Kompak Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Administrasi [SEMINASTIKA] Pencerah Publik Jurnal Informasi dan Teknologi JTIULM (Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat) Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi Journal of Engineering, Technology, and Applied Science (JETAS) Jurnal Peduli Masyarakat JURNAL PENDIDIKAN, SAINS DAN TEKNOLOGI Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jumat Informatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Majalah Ilmiah UPI YPTK TIERS Information Technology Journal Jurnal Informatika Dan Tekonologi Komputer (JITEK) Jurnal Forum Kesehatan : Media Publikasi Kesehatan Ilmiah Dinamika Kesehatan: Jurnal Kebidanan dan Keperawatan Journal of Pharmaceutical Care and Sciences Sinergi International Journal of Communication Sciences Adpebi Science Series Politeia : Journal of Public Administration and Political Science and International Relations INSTALL: Information System and Technology Journal Midwifery And Complementary Care

Mambang

Universitas Sari Mulia

Author-ID : 4179191

Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 58 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4 5

Klasifikasi Faktor Yang Mempengaruhi Asfiksia Menggunakan Multilayer Perceptron Neural Network Marleny, Finki Dona; Swastina, Liliana; Lareno, Bambang; Mambang, Mambang
Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) 2015
Publisher : Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (529.617 KB)

Asfiksia merupakan gejala yang disebabkan oleh cedera pada sistem saraf pusat, yang meliputi otak dan sumsum tulang belakang. Asfiksia dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor secara langsung atau tidak yaitu pada ibu, bayi dan saat persalinan. Makalah ini mengusulkan klasifikasi menggunakan algoritma multilayer perceptron untuk pengklasifikasian faktor yang mempengaruhi kejadian Asfiksia. Pada penelitian ini ada 13 faktor yang digunakan untuk mendukung metode MLP Neural Network dalam mengklasifikasi faktor yang mempengaruhi asfiksia, sehingga didapatkan tingkatan pada kejadian asfiksia yaitu asfiksia sedang dan asfiksia berat. Hasil training dan testing, pada hasil training MLPNN dengan menggunakan fungsi aktivasi output layer identitas hanya dapat menghasilkan akurasi klasifikasi 84,3% dan 81,5%. Untuk pengujian didapatkan akurasi 87,7% dan 84,4%. Sedangkan untuk hasil training MLP dengan menggunakan fungsi aktivasi output layer sigmoid menghasilkan akurasi 94,5% dan 91,6%. Untuk hasil pengujian didapatkan akurasi lebih baik yaitu 90,5% dan 89,0%.

PREDIKSI CALON MAHASISWA BARU MENGUNAKAN METODE KLASIFIKASI DECISION TREE Mambang, Mambang; Marleny, Finki Dona
CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol 7, No 1 (2015): CSRID Februari 2015
Publisher : Universitas Potensi Utama

Sebelum penyelengaraan pendidikan tenaga kesehatan memulai tahun ajaran baru, maka langkah awal akan dilaksanakan seleksi penerimaan mahasiswa baru yang berasal dari lulusan pendidikan menengah umum maupun kejuruan yang sederajat. Seleksi penerimaan mahasiswa baru ini bertujuan untuk menyaring calon mahasiswa dari berbagai latar belakang yang di sesuaikan dengan standar yang telah di tentukan oleh lembaga. Dalam penelitian ini bagaimana akurasi algoritma C4.5 untuk memprediksi kelulusan calon mahasiswa baru. Model decision tree merupakan metode prediksi klasifikasi untuk membuat sebuah tree yang terdiri dari root node, internal node dan terminal node. Berdasarkan hasil eksperimen dan evaluasi yang dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa Algoritma C4.5 dengan Uncertainty didapatkan Akurasi 80,39%, Precision 94,44%, Recall 75,00% sedangkan dengan Algoritma C4.5 dengan Information Gain Ratio Akurasi 88,24%, Precision 98,28%, Recall 83,82%.

COMPARISON OF K-NN AND NAÏVE BAYES CLASSIFIER FOR ASPHYXIA FACTOR Finki Dona Marleny; Mambang
Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) Vol. 3 No. 1 (2018)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat

Asphyxia is influenced by several factors, including the factors affecting the Immediate Was maternal factors That relates Conditions mother Pregnancy and childbirth such as hypoxia mother, Asphyxia factor data can be modeled using the classification approach. this paper will be compared k-nearest neighbor algorithm and Naive Bayes classifier to classify asphyxia factor. Naive Bayes uses the concept of Bayes’ Theorem which assuming the independency between predictors. Basically, Bayes theorem is used to compute the subsequent probabilities. Analysis of the two algorithms has been done on several parameters such as Kappa statistics, classification error, precision, recall, F-measure and AUC. We achieved the best classification accuracy with KNN algorithm, 92,27%, for k=4. are lower than the rates achieved with Naïve Bayes 83,19%.

OPTIMASI GENETIC ALGORITHM DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK KLASIFIKASI CITRA Finki Dona Marleny; Mambang
Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) Vol. 4 No. 1 (2019)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat

Klasifikasi Citra adalah sebuah teknik pengelompokan piksel untuk memperoleh suatu gambar objek yang diwakili oleh fitur, kelas atau materi. Banyak algoritma telah dicoba dalam penerapan di klasifikasi citra, salah satu yang sangat terkenala adalah Neural Network. Neural Network dalam pengembangan algoritma Backpropagation mampu mempelajari pola dari data training sehingga menghasilkan bobot-bobot baru dengan error serendah-rendahnya. Genetic Algorithm (GA) merupakan salah satu metode yang sering diterapkan dalam optimasi, Metode ini berbasis teori evolusi, algoritma ini bekerja pada populasi calon penyelesaian yang disebut kromosom yang awalnya dibangkitkan secara random dari ruang penyelesaian fungsi tujuan. Dengan menggunakan mekanisme opearator genetik yaitu persilangan dan mutasi populasi dievolusikan melalui fungsi fitness yang diarahkan pada kondisi konvergensi. Algoritma ini dapat diterapkan dalam banyak area fungsi-fungsi optimasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi citra berdasarkan fitur menggunakan metode Backpropagation Optimasi Genetic Algorithm. Data yang digunakan adalah data kayu kelapa yang dikelompokkan berdasarkan kerapatan yang bermanfaat untuk seleksi kualitas kayu tersebut berdasarkan visualisasi.

INTERNET OF THINGS: PROTOTIPE IRIGASI DIGITAL BERBASIS MIKROKONTROLER Mambang; Subhan Panji Cipta; Finki Dona Marleny
Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) Vol. 4 No. 2 (2019)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat

Ilmu pengetahuan dan teknologi telah mengubah kehidupan manusia saat ini, hampir semua sektor industri dibantu oleh mesin kecerdasan buatan, revolusi industri generasi keempat membawa kehidupan manusia selalu berdampingan dengan sistem cerdas, selain sektor industri, pertanian saat ini sedang mengalami revolusi digital untuk dapat memberdayakan petani, salah satunya adalah mengoptimalkan penggunaan irigasi sebagai ketentuan dan pengaturan air untuk mendukung pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk membuat prototipe irigasi digital berbasis mikrokontroler yang dapat memberdayakan petani dan menyediakan sistem pendukung keputusan bagi petani dalam menghadapi krisis air di lahan kering. Dengan menggunakan sistem berbasis pengontrol, petani akan dapat memantau dan mengontrol sistem pasokan air menggunakan smartphone yang terhubung ke sistem dan dapat membantu petani dalam membuat keputusan untuk tanah mereka. Dengan memanfaatkan teknologi Internet of Things (IoT) berbasis mikrokontroler menggunakan raspberry Pi dan Arduino, di mana prototipe irigasi digital dijalankan menggunakan smartphone yang mengirimkan data ke server berbasis mikrokontroler dan diterima oleh sensor yang telah terhubung menggunakan raspberry dan Arduino.

ANALISIS PENGGUNA WHATSAPP TERHADAP KESALAHAN MENGIRIM PESAN TEKS MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI Finki Marleny; Mambang
Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) Vol. 5 No. 1 (2020)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/jtiulm.v5i1.43

Aplikasi perpesanan sederhana lintas platform yang memungkinkan untuk bertukar pesan, mulai dari pesan teks, gambar, video, serta panggilan video dan panggilan cepat tanpa biaya banyak digunakan oleh pengguna di Indonesia, salah satunya adalah Aplikasi Whatsapp. Platform tersebut banyak digunakan dan diminati semua kalangan, dalam percakapan pribadi maupun percakapan grup. Percakapan yang di dominasi dengan menggunakan pesan teks sangat memungkinkan terjadinya kesalahan pengetikan dalam pengiriman pesan yang mengakibatkan kesalahan persepsi pembaca pesan tersebut. Berdasarkan kesalahan pengiriman pesan dan kesalahan dalam pengetikan pesan teks pengguna platform tersebut maka akan dilakukan analisa pengguna aplikasi Whatsapp di lingkungan Universitas XYZ menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes dan KNN terhadap kesalahan mengirim pesan teks. Dari data yang di dapat yaitu hasil klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes mendapatkan akurasi sebesar 75%, sedangkan klasifikasi menggunakan algoritma KNN mendapatkan akurasi sebesar 66,7%. Dari hasil klasifikasi tersebut performa algoritma Naïve Bayes lebih besar dari pada performa algoritma KNN.

Hubungan Gaya Belajar dengan Hasil Belajar Mata Kuliah Asuhan Kegawatdaruratan Maternal Neonatal Mahasiswa Tingkat II di Akademi Kebidanan Sari Mulia Meyska Widyandini; Anggrita Sari; Mambang Mambang
Jurnal Forum Kesehatan Vol 9 No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : POLITEKNIK KESEHATAN KEMENKES PALANGKA RAYA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (339.271 KB)

Midwifery education aims to establish an individual who have a good moral, quality, competent, and skill that are expected to be useful for society. The variety of students learning styles had to be known at the first moment they accepted in an educational institution. The suitability between learning styles and learning outcome will affect students success in learning. The research method used in this study was correlation method with cross sectional approach. The sample was the second grade students of Sari Mulia Midwifery Academy Banjarmasin which consisted of 67 students. The sample was taken by using simple random sampling technique. The instrument used in this study was checklist. The data analyzed were processed by using Chi Square test with significant standard α = 0,1. Through Chi Square analyzed, it found that the significant value of correlation between learning styles and learning outcomes of the students of Maternal Neonatal Emergency Care Course was 0,139 which is bigger than significant value obtained 0,1. It means, there is no correlation between learning styles and learning outcomes of Maternal Neonatal Emergency Care Course for the second grade students of Sari Mulia Midwifery Academy Banjarmasin. Based on the result of the study, it can be concluded that most of the respondent consisted of 31 students or (46,3%) dominantly used kinesthetic learning styles, and the students who got B or the greatest number learning outcomes of maternal neonatal emergency care course consisted of 29 respondent or 43,3%. Therefore, there is no correlation between learning styles and learning outcomes of Maternal Neonatal Emergency Care Course for the second grade students of Sari Mulia Midwifery Academy Banjarmasin.

Prediksi Time Series Produksi Crude Palm Oil Menggunakan Support Vector Regression Dengan Optimasi Particle Swarm Optimization Subhan Panji Cipta; Mambang Mambang; Yuslena Sari
Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi Vol 3 No 2 (2021): Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi
Publisher : Institute for Research and Community Services Universitas Muhammadiyah Palangkaraya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33084/jsakti.v3i2.2237

Minyak sawit merupakan minyak yang paling banyak dikonsumsi di dunia. Indonesia sendiri merupakan negara penghasil minyak sawit terbesar di dunia. Selain itu, perkebunan sawit merupakan komoditas devisa utama negara dan juga menyerap jutaan tenaga kerja. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model prediksi minyak sawit mentah (Crude Palm Oil) dengan menggunakan data produksi time series bulanan di Provinsi Kalimantan Selatan yang diambil karena prediksi produksi merupakan acuan untuk mengetahui keuntungan, biaya dan kebijakan bisnis lainnya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector Regression dengan optimasi Particle Swarm Optimization. Model yang dihasilkan pada penelitian ini adalah parameter C sebesar 628.88548 dan gamma 410.324 pada kernel RBF yang menghasilkan R2 untuk data uji sebesar 0,999.

The relationship between Learning Readiness and UKNI Retaker Graduation Results Online Guidance at Sari Mulia University Banjarmasin Basit, Mohammad; Mambang; Nisa, Reny Ayu
Journal of Engineering, Technology, and Applied Science (JETAS) Vol 4 No 1: April 2022
Publisher : Lamintang Education and Training Centre, in collaboration with the International Association of Educators, Scientists, Technologists, and Engineers (IA-ESTE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36079/lamintang.jetas-0401.354

Masih rendahnya persentasi kelulusan mahasiswa pada uji kompetensi ners pada bulan oktober 2018 khususnya pada 5 isntitusi swasta yang ada di kalimantan selatan yang mengikuti sebanyak 641 peserta dan yang dinyatakan tidak kompeten sebanyak 367 peserta. Permasalah yang sering rateker alami yaitu lokasi tempat tinggal yang tersebar, dari masalah tersebut rateker mengikuti bimbel secara online. Melalui bimbel online ada permasalahan yang dialami yaitu kurang pemahaman dalam menganalisis soal, kurang semangat belajar, kurang fokus mengikuti bimbel, dan kesibukan bekerja pada saat mengikuti bimbingan belajar online. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui Hubungan Kesiapan Belajar terhadap Hasil Kelulusan Rataker UKNI Bimbingan online Universitas Sari Mulia Banjarmasin. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Pengumpulan data primer dengan kuesioner, diambil dengan teknik total sampling dan data dianalisis mengunkan uji chi Square. Berdasarkan kesiapan belajar yang mempengaruhi hasil kelulusan menyatakan bahwa dari 39 responden yang dinyatakan kesiapan belajar yang terbanyak adalah kesiapan belajar kurang sebanyak 16 responden dengan hasil kekulusan tidak kompeten sehingga dapat disimpulkan bahwa rendahnya kesiapan belajar cukup kuat untuk mempengaruhi dan akan menurukan hasil kelulusan. The relationship between Learning Readiness and UKNI Retaker Graduation Results Online Guidance at Sari Mulia University Banjarmasin Abstract: The percentage of student graduation is still low in nurses' competency test in October 2018 especially in the 5 private institutions in South Kalimantan that participated in as many as 641 participants and 367 participants were declared incompetent. The problem that is often a natural rateker is the location of a scattered residence, from these problems rateker follow tutoring online. Through online tutoring there are problems that are experienced namely lack of understanding in analyzing questions, lack of enthusiasm for learning, lack of focus in taking lessons, and busy working when following online tutoring. Reserach Objective is to find out the Relationship between Learning Readiness and UKNI Rataker Graduation Results Online Tutoring at Sari Mulia University, Banjarmasin. This research uses a quantitative approach. Primary data collection by questionnaire, taken with total sampling techniques and analyzed data using chi square test. Based on the readiness of learning that affects the graduation results stated that of the 39 respondents who stated the most learning readiness was less readiness as many as 16 respondents with incompetent sincerity results. That the lack of learning readiness is strong enough to influence and will reduce the graduation results. Keywords: Graduation Results, Learning Readiness, UKNI.

Platform Digital and Content Innovation to Increase Youth Interest in the Agricultural Sector Mambang M; Finki Dona Marleny
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 6 No 2 (2022): April 2022
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

The use of digital technology is essential in increasing the younger generation's interest in the agricultural sector. Deficient awareness of youth in the agricultural sector, even though the agricultural sector has great potential and has a crucial role in handling anything. The methodology carried out in this study uses data collection, initial processing of data, analysis using python, evaluation, and validation of results. Content with agricultural topics, the use of the Internet of things on agriculture that contains the content of the role of the younger generation in the agricultural sector is then used as a dataset. Variables analyzed in these contents include the year of content creation, how many subscribers, number of viewers, and number of videos. In-person interviews with the younger generation were also conducted to explore information with variables in knowledge levels, family environment factors, land availability, social practice, risk factors, and income. The results and discussions of the analysis of content related to agriculture and the Internet of things showed the younger generation's interest in farming with the help of digital platforms. Of the 30 respondents used as a sample, prestige social has the highest value compared to other variables with 0,59. The results obtained from the analysis showed that the number of impressions on content related to the younger generation in the agricultural sector reached 248,882,953 impressions, and the number of impressions related to the Internet of Things content was as many as 23. 969 impressions. The use of technology with the digital Youtube platform is an excellent opportunity to give birth to various kinds of innovations by utilizing digital technology to support the sustainability of the agricultural sector in Indonesia.

Co-Authors Abdul Kadir Adini, Muhammad Hifdzi Ahmad Hidayat Ahmad Hidayat Ahmad Riki Renaldi Ahmad Riki Renaldy Akhmad Baddrudin Amelia, Mahlianor Anggrita Sari Anggrita Sari Antonia Yenitia Ari Yunus Hendrawan Aulia Fitri, Aulia Ayu Ahadi Ningrum Bambang Lareno, Bambang Bayu Nugraha Bayu Nugraha Bima Wicaksono Budiman, Haldi Cipta, Subhan Panji Dixky Dixky Dwi Salmarini, Desilestia Fatimah, Nora Ova Putri Martiani Finki Dona Marleny Fitriansyah, Muhammad Haniffah Sri Rinjani Hati Waruwu, Riang Heni Pujiastuti Hudatul Aulia Husna Karima Ika Hariati Ika Hariati Ika Hariati Ika Hariati, Ika Hariati Indah Tri Handayani Indah Wulandari Jaya Hari Santoso Johan Wahyudi Johan Wahyudi, Johan Kamarudin Kartika Kartika Kunti Nastiti Ladjar, Imelda Ingir Liliana Swastina M Samsul Hasbi M Samsul Hasmi Maria Ulfah Maulida, Ihdalhubbi Maulida, Nur Meilianti Melda Melda Melda, Melda Meyska Widyandini Miranda Miranda Mohammad Basit, Mohammad Muhammad Khairul Akbar Muhammad Riduan Syafi’i Muhammad Satrio Ayuba Muhammad Zaini Bakri Muhammad Ziki Elfirman Muhammad Zulfadhilah Mukhaimy Gazali Muliawan, dadang Mutiara R, Chatrine Indri Mutmainah Mutmainah Mutmainah Mutmainah Nahdi Saubari Nalo Valentino Naparin, Husni Nisa, Reny Ayu Nor Azizah Novita Sari Novriansyah, Irvan Nur Hafiz Ansari Nur Meilianti Maulida Nurhaeni Nurhaeni Nurhaeni Nurhaeni Nurhasanah Nurhasanah Oktavia, Samita Oktovin, Oktovin Pasaribu, Annisa Pebrianti, Eva Wulani Prasetya, M. Riko Anshori Prastya, Septyan Eka Pratama, Ramadhani Noor Putri Putri Putri Putri, Putri Rafi'i, Rafi'i Rahmini Rahmini Ramli, Muhammad Reza Risdianti, Risdianti Risma Maulida Risma Risma Rismawati Rismawati Rizkian Muhammad Fikri Rochman, Wisnu Nur Ropikah Ropikah Ropikah, Ropikah Rudy Ansari Rudy Ansari Rudy Ansari, Rudy Rusidah, Rusidah Samita, Mambang Sandro Nesta Pembriano Sari, Anggrita Sa’adah Septyan Eka Prasetya Septyan Eka Prastya Septyan Eka Prastya Siti Gadis Hardianti Subhan Panji Cipta Subhan Panji Cipta Sultan Arrasyid SUMARNI ZAINUDDIN Syapotro, Usman Tasya Salsabila Theresia Kurniati Seran Tiara, Astia Rahma Tumanggor, Agustina Hotma Uli Wahyudin, Rahmawati Winda Astria Nuansa Saputri Windarsyah Windarsyah Wulandari Febriani Wulandari Febriani Yanti Saubari Yanti Saubari Yuslena Sari, Yuslena

Title

Found 58 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 58 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 58 Documents
Search