Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Mathematics Education and Science Jurnal Sains Benuanta Jurnal ilmiah teknologi informasi Asia
Muhammad Ayyub
Universitas Kaltara
Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 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.
IMPLEMENTASI GUSCIPUS (GUI SCILAB KEPUASAN) DALAM MENGUKUR TINGKAT KEPUASAN PELAYANAN TRANSPORTASI DI PELABUHAN KAYAN II Muhammad Ayyub; Muh. Azir Muzakkir; Renata Jayanti; Ratna Dwi Christyanti; Erma Fatimah
Jurnal Sains Benuanta Vol 1 No 1 (2022): Jurnal Sains Benuanta Vol. 1 No. 1 Juni 2022
Publisher : FMIPA-Unikaltar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61323/jsb.v1i1.11

Abstract

Kepuasan pelanggan merupakan suatu penilaian dari pelanggan atas penggunaan suatu produk barang atau jasa dimana harapan dan kebutuhan mereka terpenuhi. Hal ini menjadi permasalahan bagi penyelenggaraan pelayanan transportasi laut seperti Pelabuhan Kayan II. Untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, upaya yang dilakukan dengan melakukan pengukuran tingkat kepuasan masyarakat. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah mengukur tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan jasa transportasi laut di Pelabuhan Kayan II Kabupaten Bulungan dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means berbantu aplikasi Scilab berbasis GUI (GUSCIPUS). Metode yang digunakan dalam pengukuran tingkat kepuasan masyarakat adalah Fuzzy C-Means (FCM). Langkah-langkah dalam penelitian ini : 1) menyebarkan kuisioner, 2) mengumpulkan data, 3) analisis data menggunakan metode Fuzzy C-Means berbantu aplikasi Scilab berbasis GUI (GUSCIPUS), dan 4) menyimpulkan hasil simulasi. Hasil penelitian menunjukkan cluster tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan transportasi laut di Pelabuhan Kayan II dimana persentase responden yang puas (Cluster 1) sebesar 57% dan Tidak Puas (Cluster 2) sebesar 43%. Pengkategorian ini berdasarkan nilai pusat data yang lebih dominan tertinggi berada di-Cluster 1.
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 Adymas Putro Utomo Dady Sulaiman Erma Fatimah Muh. Azir Muzakkir Ratna Dwi Christyanti, Ratna Dwi Renata Jayanti