Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.048
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Mathematics Education and Science Jurnal Sains Benuanta Jurnal ilmiah teknologi informasi Asia
Adymas Putro Utomo
Jurusan Agroteknologi, Universitas Kaltara
Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Implementasi Metode Fuzzy C-Means dalam Clustering Wilayah Rawan Penyakit Demam Berdarah: Studi Kasus Provinsi Kalimantan Utara Ratna Dwi Christyanti; Abdul Arif; Adymas Putro Utomo; Muhammad Ayyub
Journal of Mathematics Education and Science Vol. 6 No. 1 (2023): Journal of Mathematics Education and Science
Publisher : Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri Bojonegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32665/james.v6i1.933

Abstract

Hingga saat ini, penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) masih saja menjadi salah satu epidemi penyakit tertinggi di Indonesia. Permasalahan ini terjadi pula di wilayah Kalimantan Utara. Dengan kondisi wilayah Kalimantan Utara yang berupa gugusan pulau, sulit bagi para tenaga kesehatan untuk mengakses daerah-daerah yang rawan epidemi DBD tersebut. Hal itu ditambah lagi dengan belum adanya peta prediksi penyebaran DBD di wilayah Kalimantan Utara. Oleh karena itu, perlu kiranya dilakukan sebuah penelitian yang bertujuan untuk membangun peta penyebaran penyakit ini di wilayah Kalimantan Utara dengan mempertimbangkan berbagai macam parameter penyebaran di antaranya jumlah populasi, tingkat infeksi, dan laju kesembuhan. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Fuzzy C-Means.  Tahapan metode penelitian yang akan dilakukan meliputi mengumpulkan sampel data penderita DBD di wilayah Kalimantan Utara, perhitungan secara matematis, implementasi program GUI Matlab, simulasi program. Sumber data yang digunakan adalah data sekunderdari Dinas Kesehatan Kalimantan Utara Tahun 2018 dan Badan Pusat Statistik (BPS). Hasil yang diperoleh cluster 1 dengan indikator tinggi wilayah Tarakan, cluster 2 dengan indikator sedang wilayah Malinau dan Nunukan, serta cluster 3 dengan indikator rendah wilayah Bulungan dan Tana Tidung.
Estimasi Tingkat Kekritisan Lahan Dengan Menggunakan Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus Kecamatan Tanjung Selor) Adymas Putro Utomo
Jurnal Sains Benuanta Vol 2 No 1 (2023): Jurnal Sains Benuanta Vol. 2 No. 1 Juni 2023
Publisher : FMIPA-Unikaltar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61323/jsb.v2i1.62

Abstract

Berdasarkan data yang diperoleh dari Status Lingkungan Hidup Daerah (SLHD) Kalimantan Utara tahun 2016 mencatat, luas lahan kritis di provinsi Kalimantan Utara mencapai 124.993,532 Hektar (Ha). Jumlah tersebut menyumbang sekitar 0,53 persen dari jumlah lahan kritis nasional yang mencapai 24 juta Ha. Luas lahan kritis di Kabupaten Bulungan seluas 7.398,22 Ha, dan memiliki lahan dengan status sangat kritis yakni seluas 232,68 Ha. Hal ini menunjukan bahwa lahan kritis telah terjadi hampir diseluruh wilayah Kabupaten Bulungan. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui sebaran luasan tingkat kekritisan lahan di daerah Kecamatan Tanjung Selor. Metode yang digunakan yaitu analisis spasial atas berbagai parameter dengan menggunakan sistem informasi geografis. Hasil pemetaan kelas kekritisan lahan di Kecamatan Tanjung Selor diperoleh bahwa Lahan Kritis 33,96 Ha (0.06%), Lahan Agak Kritis 4,747.49 Ha (8.87%), Lahan Potensial Kritis 39,860.11 Ha (74.45%) dan Lahan Tidak Kritis 8,898 Ha (16.62%).
Estimasi Sebaran Tingkat Kekritisan Lahan Di Kecamatan Tanjung Selor Menggunakan Lai (Leaf Area Index) Hasil Analisis Citra Satelit Landsat 8 Oli Tirs Adymas Putro Utomo
Jurnal Sains Benuanta Vol 2 No 1 (2023): Jurnal Sains Benuanta Vol. 2 No. 1 Juni 2023
Publisher : FMIPA-Unikaltar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61323/jsb.v2i1.63

Abstract

Penyediaan data dan informasi yang akurat mengenai kondisi kekritisan lahan di Kecamatan Tanjung Selor sangat penting dalam rangka mendukung upaya peningkatan produktivitas pertanian. Metode yang digunakan adalah informasi Leaf Area Index (LAI). Tujuan Penelitian ini untuk perhitungan tingkat kekritisan lahan dari parameter vegetasi. Diperoleh bahwa sebaran luas kekritisan lahan yaitu pada kelas tidak kritis 8.185,35 ha (15,29%), potensial kritis 40.620,82 ha (75,87%), agak kritis 3.630,13 ha (6,78%), kritis 33,96 ha (0,06%) dan sangat kritis 72,83 ha (0,14%); sebaran luas kekritisan lahan pada desa dengan nilai tertinggi terdapat pada desa Tengkapak seluas 1.454,90 ha (24,25%), sedangkan kekritisan terendah terdapat pada desa Tanjung Selor Hilir seluas 1,82 ha (0,03%); dan sebaran luas kekritisan lahan pada penggunaan lahan yang memiliki nilai tertinggi dan terendah terdapat pada penggunaan lahan sebagai hutan, yaitu kelas potensial kritis seluas 8.741,36 ha (80,22%) dan kelas sangat kritis seluas 0,12 ha (0,00%).
Estimasi Sebaran Kawasan Lahan Gambut (Peat Land) Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 Oli Tirs Adymas Putro Utomo
Jurnal Sains Benuanta Vol 1 No 2 (2022): Jurnal Sains Benuanta Vol. 1 No. 2 Desember 2022
Publisher : FMIPA-Unikaltar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61323/jsb.v1i2.59

Abstract

Indonesia merupakan negara yang memiliki wilayah sebaran gambut terbesar keempat di dunia. Gambut diartikan sebagai material atau bahan organik yang tertimbun secara alami dalam keadaan basah berlebihan, bersifat tidak mampat dan tidak atau hanya sedikit mengalami perombakan. Adapun metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan melakukan pengolahan data yang dilakukan di Laboratorium Pedologi, Penginderaan Jauh, dan Sistem Informasi Geografis (PPJSIG) Fakultas Pertanian Universitas Kaltara. Kesimpulan dalam penelitian ini adalah estimasi sebaran gambut menggunakan citra satelit 8 Oil Tirs menghasilkan nilai validasi terbaik dengan presentase akurasi sebesar 57,9% dan nilai kappa indeks agreement sebesar 0.165.
Estimasi Kawasan Rawan Banjir Di Kabupaten Bulungan Menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG) Adymas Putro Utomo
Jurnal Sains Benuanta Vol 1 No 2 (2022): Jurnal Sains Benuanta Vol. 1 No. 2 Desember 2022
Publisher : FMIPA-Unikaltar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61323/jsb.v1i2.60

Abstract

Banjir merupakan suatu peristiwa bencana alam yang menyebabkan daerah dataran menjadi tergenang oleh air, hal ini disebabkan oleh curah hujan yang tinggi dan kondisi topografi wilayah berupa dataran rendah hingga cekung serta penggunaan lahan yang berlebihan. Hampir setiap tahun tepatnya pada musim penghujan terjadi banjir di wilayah Kabupaten Bulungan. Banjir yang terjadi disebabkan oleh curah hujan yang cukup tinggi dan masalah drainase serta penumpukan sampah juga turut menyebabkan meluapnya air sehingga menyebabkan banjir di beberapa kecamatan di wilayah Kabupaten Bulungan. Dalam tulisan ini banjir yang tersebar di Kabupaten Bulungan dianalisis menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG) dan metode perhitungan skoring dan pembobotan. Selanjutnya dilaksanakan tahap analisis tingkat kerawanan banjir di Kabupaten Bulungan dan Kecamatan yang ada di Kabupaten Bulungan hasilnya adalah sebaran tingkat kerawanan banjir di Kabupaten Bulungan dan Kecamatan yang dibuat berdasarkan peta – peta faktor penentu banjir dan luas sebaran banjir dari lima kelas kerawanan banjir yaitu : kelas sangat aman, kelas aman, kelas sedang, kelas rawan, dan kelas sangat rawan.
Clustering Wilayah Kerawanan Stunting Menggunakan Metode Fuzzy Subtractive Clustering Ratna Dwi Christyanti; Dady Sulaiman; Adymas Putro Utomo; Muhammad Ayyub
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia Vol 17 No 1 (2023): Volume 17 Nomor 1 (8)
Publisher : LP2M INSTITUT TEKNOLOGI DAN BISNIS ASIA MALANG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32815/jitika.v17i1.877

Abstract

Stunting is a chronic lack of nutrition experienced by toddlers, causing the body to be too short for its age. In Bulungan Regency, stunting is a problem that the government focuses on handling. Based on these problems, this study aims to determine the clusters of stunting susceptibility levels. The method used is Fuzzy Subtractive Clustering (FSC). The method stages in this research are data collection; clustering process using the FSC method; the process of determining the candidate cluster center; the cluster center consideration process using various parameters; then clustering the previously given data into the appropriate cluster based on the degree of membership of each. From this study it can be concluded that the radius (r) of 0.92 produces the best number of clusters. The number of clusters formed is 7 clusters as follows, cluster 1 has 2 sub-districts, cluster 2 has 3 sub-districts, cluster 3 has 3 sub-districts, cluster 4 has 1 sub-district, cluster 5 has 1 sub-district, cluster 6 has 1 sub-district, and cluster 7 has 1 district. Keywords: Stunting; Clustering ; Fuzzy Subtractive Clustering (FSC)
Co-Authors Abdul Arif Dady Sulaiman Muhammad Ayyub Ratna Dwi Christyanti, Ratna Dwi