Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

0.23

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Masyarakat Informatika JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS Journal of Informatics and Technology Prosiding Seminar Nasional Unimus

Beta Noranita Beta Noranita

Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Diponegoro

Author-ID : 507133

Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Engineering Health Professions Nursing Public Health

Published : 27 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3

SISTEM TEMU-KEMBALI INFORMASI DALAM DOKUMEN MENGGUNAKAN METODE LATENT SEMANTIC INDEXING Muhammad Muhammad; Sukmawati Nur Endah; Beta Noranita
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 3, No 5 (2012): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Textual documents have been largely available digitally or electronically with increasing number since the invention of computer. The need of information makes a user to do a searching activity on document collections he or she has. Document searching method available on computers usually just look into the name of document (file) searched by user without noticing the content inside it, therefore it can not satisfy his or her information need. Latent Semantic Indexing (LSI) method can be a solution to retrieve relevant information from document collections inside a computer. LSI method has an ability to correlate semantically related terms that are latent in a collection of text using Singular Value Decomposition (SVD) technique. An information retrieval system using LSI method has been developed and tested on 40 Indonesian documents with 478 words per document in average. On testing process which has been done, with threshold of 0.6 the system could give search result with average precision score of 55.48% and average recall score of 96.67% in testing process.

Status Proses Persalinan Menggunakan Algoritma C4.5 Mariza Putri Sari Dewi Ningsih; Beta Noranita
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 9, No 1 (2018): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Setiap orangtua pasti berusaha yang terbaik untuk persalinan akan berjalan lancar dan dapat melahirkan bayi dengan sempurna. Keberadaan penentuan status proses persalinan menjadi penting untuk mempersiapkan dalam hal kesehatan, dan psikologi. Proses persalinan pada seorang ibu dapat ditempuh secara normal, akan tetapi sering kali terdapat beberapa faktor kesehatan yang membuat proses persalinan seorang ibu dilakukan dengan operasi caesar. Aplikasi ini dibangun untuk memberikan saran dalam menentukan proses persalinan yang harus dijalani oleh seorang ibu hamil untuk meningkatkan keselamatan ibu dan bayi. Metode pada aplikasi data mining penentuan status proses persalinan dengan menggunakan algoritma C4.5. Algoritma C4.5 dipilih karena dapat menseleksi atribut dan mudah diinterpretasikan pada aturan yang terbentuk. Aplikasi ini merupakan penggabungan teknologi informasi dan bidang kesehatan untuk membantu para ibu hamil dalam menentukan status proses persalinan normal atau operasi caesar berdasarkan kondisi kesehatan ibu dan janin. Atribut yang digunakan yaitu usia, riwayat penyakit, tekanan darah, urut kehamilan, jarak kelahiran, riwayat caesar, gawat janin, kelainan letak, berat bayi, dan plasenta proveria. Data rekam medis yang digunakan berjumlah 682 record dengan data training berjumlah 545 record dan data testing berjumlah 137 record data. Hasil menunjukan bahwa algoritma C4.5 mempunyai akurasi prediksi maksimum untuk penentuan status persalinan sebesar 97,08%, precision 96%, recall 88,89%, F-Measure 92,30%, G-mean 0,0894 dan AUC 0,93995.

SISTEM PENDIAGNOSA PENYAKIT PADA HEWAN SAPI Anggun Pambudi; Beta Noranita; Nurdin Bahtiar
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 1, No 2 (2010): Jurnal Masyarakat Informatika
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.1.2.2525

Negara Indonesia merupakan Negara yang berpenduduk terbesar di dunia yang menempati urutan ke empat. Dengan jumlah penduduk yang besar, kebutuhan protein hewani di Indonesia semakin meningkat. Sering kali peternak mengalami kesulitan dalam memelihara sapi karena kurangnya pengetahuan peternak akan jenis penyakit. Di sini peran seorang pakar yang ahli dalam bidang penyakit sapi diperlukan. Tetapi di pedesaan sulit untuk medapatkan seorang pakar. Untuk menangani masalah tersebut dirancang suatu aplikasi diagnosis penyakit pada hewan ternak sapi berbasis web. Mesin inferensi menggunakan metode forward chaining dan backward chaining. Dengan adanya aplikasi diagnosis penyakit sapi ini dapat digunakan untuk mendeteksi kebenaran dugaan penyakit sapi, untuk memperoleh solusi.

SISTEM INFORMASI PELAPORAN MONITORING DAN EVALUASI PROGRAM KESEHATAN IBU DAN ANAK DI PROVINSI JAWA TENGAH Iasa Kurniasari; Beta Noranita; Nurdin Bahtiar
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 5, No 9 (2014): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Program Kesehatan Ibu dan Anak (KIA) adalah upaya dalam bidang kesehatan yang menyangkut pelayanan dan pemeliharaan ibu hamil, ibu bersalin, ibu menyusui, bayi dan anak balita serta anak prasekolah. Program KIA dilaksanakan di seluruh wilayah di Indonesia. Untuk melakukan pemantauan (monitoring) dan evaluasi program KIA dibutuhkan laporan pelaksanaan kegiatan yang pada akhirnya menjadi bahan acuan untuk melakukan tindakan lebih lanjut. Kegiatan pemantauan dan evaluasi yang dilakukan di Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah masih terdapat permasalahan dalam hal proses pengelolaan data yang belum menggunakan manajemen basis data sehingga memperlambat kegiatan pemantauan dan evaluasi itu sendiri. Dalam hal ini dibutuhkan sisteminformasi yang bertujuan untuk mempermudah dan mempercepat proses pemantauan dan evaluasi program KIA di Provinsi Jawa Tengah. Pada penelitian ini, dibuat sistem informasi berbasis web menggunakan metode sekuensial linier, bahasa pemrograman PHP/Mapscript, penyimpanan datamenggunakan PostgreSQL dan ekstensi PostGIS. Sedangkan visualisasi wilayah Jawa Tengah pada web menggunakan Mapserver. Sistem ini memiliki kemampuan untuk mengolah data laporan program KIA pada wilayah Jawa Tengah menjadi laporan pelaksanaan program per tahun, memantau pelaksanaan program KIA di wilayah Jawa Tengah dengan menunjukkan grafik perkembangan pelaksanaan per bulan, serta memberikan penilaian terhadap kabupaten / kota berdasarkan hasil laporan program KIA per tahun. Dengan adanya sistem ini dapat membantu mempercepat proses pemantauan serta mengetahui hasil penilaian pelaksanaan program KIA sehingga akan mempermudah proses pengambilan keputusan dalam melaksanakan tindakan lebih lanjut untuk kabupaten / kota yang masih memerlukan perhatian.

Sistem Deteksi Penyakit Reumatik Artritis Menggunakan Metode Case-Based Reasoning Berbasis Web Dyah Firda Widyanti; Beta Noranita
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 7, No 2 (2016): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Rheumatoid arthritis (RA) merupakan penyakit persendian tulang yang banyak diderita kaum usia lanjut. Dengan adanya gejala-gejala yang telah diketahui sebelumnya, dapat dilakukan pendeteksian dini terhadap serangan penyakit RA, sehingga dapat dilakukan tindakan pengobatan dan pencegahan. Banyaknya faktor-faktor yang menjadi penyebab seorang pasien menderita penyakit RA, menjadi tantangan tersendiri dalam melakukan pendeteksian penyakit tersebut. Untuk itu diperlukan suatu metode yang mampu memudahkan dalam proses pendeteksian agar dapat dilakukan dengan cepat dan akurat, salah satunya dengan memanfaatkan sistem pakar dengan metode Case-Base Reasoning (CBR). Dengan menggabungkan pemecahan masalah, pemahaman dan pembelajaran suatu kasus, metode CBR mampu menyelesaikan permasalahan untuk melakukan analisis dan penentuan keputusan. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, penggunaan metode CBR dapat mendeteksi penyakit RA secara akurat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem bekerja dengan akurasi hasil output 100% ‘cocok’ menderita Arthritis Reumatoid, dengan persentase kemiripan di atas 80%.

Penerapan Metode Promethee Dalam Menentukan Prioritas Penerima Kredit Selfi Rizky Handayani; Beta Noranita
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 9, No 2 (2018): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Suatu perusahaan pembiayaan harus dapat menentukan penerima kredit dengan tepat untukmenghindari terjadinya default atau kegagalan pembayaran pada nasabah. Menilai suatu kelayakan penerima kredit bukan hal yang mudah karena melibatkan banyak pertimbangan dan memerlukan analisis yang tepat, cermat dan tepat. Akan tetapi, pada proses analisis sering terjadi perbedaan pendapat antar pejabat perusahaan sehingga berakibat terhadap lamanya keputusan yang di terima nasabah. Salah satu cara untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan memanfaatkan teknologi. Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan (SPK) dengan metode PROMETHEE untuk menentukan prioritas penerima kredit. Kriteria yang digunakan dalam menentukan prioritas penerima kredit yaitu usia, status pernikahan, tanggungan, status rumah, pekerjaan, penghasilan, dan nama barang. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari Mega Finance Cabang Solo. Penerapan metode PROMETHEE pada SPK untuk menentukan penerima kredit menghasilkan nilai akurasi mencapai 100% dan error rate 0%. Dengan demikian dapat disimpulkan penerapan metode PROMETHEE pada SPK untuk menentukan penerima kredit tergolong sangat baik.

PENENTUAN BESAR PINJAMAN DI KOPERASI SIMPAN PINJAM DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (Studi Kasus di Koperasi Simpan Pinjam BMT Bina Insani Pringapus) Abidah Elcholiqi; Beta Noranita; Indra Waspada
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 3, No 6 (2012): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Perkembangan teknologi informasi saat ini memungkinkan penyimpanan data dalam skala yang sangat besar. Melimpahnya data menjadi tantangan dalam dunia teknologi informasi, termasuk perbankan, untuk tidak hanya mendapatkan informasi saja, tetapi juga menemukan pola untuk menghasilkan pengetahuan. Data mining merupakan kegiatan menemukan pengetahuan dari sejumlah data yang sangat besar. Dengan memanfaatkan data pinjaman anggota, data mining dapat membantu pengambilan keputusan besar pinjaman bagi anggota koperasi simpan pinjam. Algoritma data mining yang digunakan untuk membangun aplikasi data mining adalah k-nearest neighbor (kNN). KNN digunakan untuk mengklasifikasikan besar pinjaman anggota berdasarkan jarak kedekatan atribut. Percobaan menggunakan 25 sampel data dengan nilai k=8 dan k=12 menghasilkan akurasi sebesar 84%. Hasil proses mining dapat digunakan untuk membantu pegawai koperasi simpan pinjam dalam menentukan besar pinjaman bagi anggotanya.

Co-Authors Abidah Elcholiqi Adi Wibowo Alif Rahman Dhani Anggun Pambudi Ario Swandaru Mukti Daniela Rizky R Denny Hernadinata Nugraha Djalal Er Riyanto Dyah Firda Widyanti eko adi sarwoko Fajar Agung Nugroho Ganang Surya Atmaja Gigih Prabowo Hadiyanto Dedy Setyawan Handini Sekar Utami Hapsari Dita Anggraeni Helmie Arif Wibawa Iasa Kurniasari Indra Waspada Indriyati Indriyati Khadijah Khadijah Kuncara Adi Nugraha Latif Albar Mariza Putri Sari Dewi Ningsih Muh. Abdur Rohman Muh. Abdur Rohman Muhammad Muhammad Mustafid Mustafid Nur rohman Nurdin Bahtiar Panji Wisnu Wirawan Priatmoko Priatmoko Priyo Sidik Sasongko Ragil Saputra Rikcat Kristian Lumban Gaol Sasmita Liestyasari Selfi Rizky Handayani Suhartono Suhartono Sukmawati Nur Endah Supriyati Supriyati Usva Dhiar Praditya

Title

Found 27 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 27 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 27 Documents
Search