Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
11.563
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Prosiding SNATIF JURNAL PASTI (PENELITIAN DAN APLIKASI SISTEM DAN TEKNIK INDUSTRI) Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Annual Research Seminar JOIN (Jurnal Online Informatika) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Jurnal Kreativitas PKM JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani) MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Jurnal Manajemen Informatika JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Jurnal ICT : Information Communication & Technology Building of Informatics, Technology and Science JUTIS : Jurnal Teknik Informatika Jurnal Mnemonic JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JOINT (Journal of Information Technology jurnal syntax admiration Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS) Informatics and Digital Expert (INDEX) International Journal of Global Operations Research Jurnal Sosial dan Teknologi Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) International Journal of Quantitative Research and Modeling Jurnal Abdimas Kartika Wijayakusuma International Journal of Informatics, Information System and Computer Engineering (INJIISCOM) Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Jurnal Algoritma IJESPG (International Journal of Engineering, Economic, Social Politic and Government) journal Ranah Research : Journal of Multidisciplinary Research and Development Enrichment: Journal of Multidisciplinary Research and Development Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Malahayati International Journal of Nursing and Health Science Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika
Hadiana, Asep Id
Universitas Jenderal Achmad Yani
Religion Aerospace Engineering Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 127 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 127 Documents
Search

 9   10   11   12   13 
PENGGUNAAN ALGORITMA GEOSHASHING DALAM PENCARIAN LETAK INFORMASI GEOGRAFIS PENGGANTI KOOORDINAT LATITUDE DAN LONGITUDE: USE OF THE GEOSHASHING ALGORITHM IN SEARCHING FOR THE LOCATION OF GEOGRAPHICAL INFORMATION IN SUBSTITUTION OF LATITUDE AND LONGITUDE COORDINATES Fajar Firdaus; Asep Id Hadiana; Edvin Ramadhan
Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Vol 9 No 2 (2024): Juli
Publisher : LPPM Universitas Abdurrab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36341/rabit.v9i2.4848

Abstract

Dalam era digital saat pencarian data geografis menjadi semakin penting dalam aplikasi lokasi, termasuk pemetaan, navigasi, dan analisis lingkungan tempat dalam suatu lokasi. algoritma geohashing menawarkan pendekatan yang efisien untuk pengkodekan dan menyimpan data geografis dalam format string,String ini menggunakan alfanumerik yang dihasilkan oleh geohashing dari angka dan huruf dalam pencarian titik lokasi dengan koordinat, hal ini juga dapat menawarkan lapisan akses dari data lokasi yang sensitif. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan algoritma geohashing dalam manajemen data geografis. algoritma geohashing dalam pencarian letak informasi geografis sebagai alternatif pengganti koordinat latitude dan longitude. Secara khusus, penelitian ini menganalisis efisiensi geohashing dalam kompresi data, akurasi lokalisasi penggunaan geohashing memungkinkan pengelompokan data geografis yang lebih baik, dan mendukung pencarian data spasial seperti pencarian letak lokasi dan pencarian titik koordinat dalam wilayah tertentu. algoritma geohashing diimplementasikan dalam data geografis dan diuji untuk berbagai skenario pencarian. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa geohashing dapat meningkatkan kecepatan pencarian informasi geografis secara signifikan algoritma geohashing membuktikan tindakan sebagai alat yang efektif dalam manajemen dan pencarian data geografis,pada pencarian data koordinat lokasi ini juga dapat memberikan alternatif untuk mendapatkan latitude dan longitude dari suatu lokasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa geohashing dapat meningkatkan kecepatan pencarian informasi geografis secara signifikan, terutama dalam menjangkau suatu lokasi dengan level grid kotak data yang kecil dan besar sesuai karakter string yang dimasukan. Penggunaan geohashing tidak hanya meningkatkan efisiensi dan kecepatan pencarian tetapi juga memberikan manfaat tambahan dalam hal pengelolaan dan perlindungan data geografis.algoritma geohashing adalah metode yang digunakan untuk mengkodekan koordinat geografis yang menghasilkan lokasi acak.Pengujian pada sistem ini dilakukan dengan cara melakukan akses geografis kepada API aplikasi lokasi yang sudah dibuat sesuai permintaan yang diminta untuk mendapatkan informasi data geografis dan titik lokasi.
Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi TikTok menggunakan Fine Tuning IndoBERT Adriansyah Pramana; Asep Id Hadiana; Gunawan Abdillah
TEMATIK Vol. 12 No. 2 (2025): Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) - Desember 2025
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I BANDUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38204/tematik.v12i2.2629

Abstract

Aplikasi TikTok merupakan salah satu platform media sosial paling populer di Indonesia dengan jutaan ulasan pengguna di Google Play Store. Ulasan ini berisi opini, kritik, apresiasi, maupun keluhan. Ulasan tersebut berpotensi menjadi sumber data penting untuk memahani persepsi pengguna, namun sulit dianalisis secara manual karena jumlahnya yang sangat besar dan penggunaan bahasa Indonesia. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis sentimen terhadap ulasan TikTok menggunakan pendekatan deep learning dengan fine-tuning IndoBERT. Dataset sebanyak 100.002 ulasan diperoleh melalui platform Kaggle dan dilabeli otomatis berdasarkan rating positif, netral dan negatif. Tahapan pra-processing mencakup cleaning, case folding, normalisasi, tokenisasi menggunakan tokenizer IndoBERT. Model IndoBERT kemudian di fine-tune menggunakan data latih sebanyak 80% dan diuji dengan data uji sebanyak 20%. Evaluasi dilaksanakan dengan memakai metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil penelitian memperlihatkan bahwasanya IndoBERT mampu mencapai akurasi 78% dengan performa tinggi pada kelas positif F1-score 0,87 dan negatif F1-score 0,76, namun masih rendah pada kelas netral F1-score 0,00. IndoBERT efektif dalam membedakan sentimen positif dan negatif pada ulasan TikTok, serta dapat berkontribusi secara praktis bagi pengembang aplikasi dalam memahami kebutuhan dan pengalaman pengguna.  
Analisis Kinerja Differential Privacy pada Data Resep Medis Menggunakan Laplace dan Gaussian Mechanism Muhammad Akmal Ramadhan; Asep Id Hadiana; Edvin Ramadhan
TEMATIK Vol. 12 No. 2 (2025): Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) - Desember 2025
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I BANDUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38204/tematik.v12i2.2634

Abstract

Perlindungan data medis menjadi prioritas utama di era digital karena tingginya risiko kebocoran dan penyalahgunaan informasi pasien. Regulasi seperti HIPAA, GDPR, dan Undang-Undang Kesehatan No. 36 Tahun 2009 mewajibkan penerapan keamanan, namun tantangan teknis dalam implementasi masih besar. Differential Privacy (DP) menawarkan pendekatan matematis untuk menjamin privasi dengan menambahkan noise terkontrol sehingga keberadaan individu sulit diidentifikasi tanpa mengurangi nilai analisis data. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi efektivitas DP pada dataset prescriptions. Data yang diuji bersumber dari database rekam medis publik MIMIC-III yang mencakup ribuan catatan resep. Empat atribut sensitif (row_id, subject_id, hadm_id, icustay_id) dianalisis menggunakan variasi parameter ε = {0.1, 0.5, 1.0, 5.0}. Evaluasi dilakukan menggunakan Mean Squared Error (MSE) dan Root Mean Squared Error (RMSE) untuk menilai trade-off antara privasi dan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Laplace mechanism lebih stabil dibanding Gaussian dengan nilai RMSE konsisten lebih rendah, terutama pada ε kecil hingga sedang. Gaussian menghasilkan error tinggi pada ε kecil dan baru mendekati Laplace pada ε besar. Kebaruan penelitian ini terletak pada analisis kuantitatif langsung menggunakan RMSE untuk membandingkan kinerja mekanisme Laplace dan Gaussian pada atribut-atribut identitas rekam medis, memberikan bukti empiris praktis yang melengkapi studi sebelumnya yang seringkali bersifat teoretis atau tinjauan umum. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan mekanisme dan parameter ε sangat menentukan kualitas data medis yang diproteksi. Secara praktis, penelitian ini merekomendasikan penggunaan Laplace mechanism dengan ε = 0.5–1.0 untuk implementasi Differential Privacy pada sistem rekam medis elektronik. Konfigurasi
Penerapan Metode Moving Average Untuk Analisis Dan Visualisasi Tren Diagnosis Penyakit Harian Data Rekam Medis R Ramadhan Destyanto; Asep Id Hadiana; Gunawan Abdillah
TEMATIK Vol. 12 No. 2 (2025): Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) - Desember 2025
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I BANDUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38204/tematik.v12i2.2638

Abstract

Seiring berjalannya waktu, digitalisasi di sektor kesehatan telah menghasilkan jumlah besar Electronic Medical Records (EMR) yang berpotensi dimanfaatkan untuk analisis tren penyakit. Penelitian ini berfokus pada penerapan metode moving average untuk menganalisis dan memvisualisasikan pola diagnosis harian, dengan menekankan perbandingan antara Simple Moving Average (SMA) dan Exponential Moving Average (EMA). Kedua metode ini penting karena mampu menghaluskan fluktuasi data harian, menonjolkan pola utama, serta membantu mendeteksi perubahan tren yang relevan bagi pemantauan penyakit secara real-time. Dataset yang digunakan terdiri atas 995 catatan transaksi diagnosis pasien dari periode observasi tertentu dari rumah sakit TMC Tasikmalaya. Tahapan penelitian mencakup pembersihan data, agregasi frekuensi diagnosis harian, transformasi ke bentuk deret waktu, penyaringan penyakit dengan jumlah kasus memadai, serta penerapan model SMA dan EMA untuk proses perataan data. Hasil analisis menunjukkan bahwa diagnosis “demam tidak spesifik” menempati peringkat tertinggi secara konsisten di semua metode, dengan nilai rata-rata berkisar antara 0,2041–0,2050. Secara kuantitatif, EMA dengan rentang 7 hari terbukti paling optimal karena mampu menyeimbangkan tingkat kesalahan prediksi dan kestabilan tren, dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,1645 dan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,0714, menunjukkan adaptivitas yang lebih tinggi dibanding SMA dalam menangkap perubahan harian. Temuan ini menegaskan potensi integrasi EMA-7 ke dalam sistem pemantauan penyakit real-time di rumah sakit, guna mendukung identifikasi dini peningkatan kasus dan pengambilan keputusan berbasis data. Dengan demikian, penelitian ini memperlihatkan peran penting metode moving average dalam analisis tren diagnosis medis serta membuka peluang pengembangan lebih lanjut dalam sistem pendukung keputusan di sektor kesehatan.
Advanced Earthquake Magnitude Prediction Using Regression and Convolutional Recurrent Neural Networks Asep Id Hadiana; Rifaz Muhammad Sukma; Eddie Krishna Putra
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 8 No 4 (2024): August 2024
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v8i4.5922

Abstract

Earthquake magnitude prediction is critical in seismology, with significant implications for disaster risk management and mitigation. This study presents a novel earthquake magnitude prediction model by integrating regression analysis with Convolutional Recurrent Neural Networks (CRNNs). It utilises Convolutional Neural Networks (CNNs) for spatial feature extraction from 2-dimensional seismic signal images and Long Short-Term Memory (LSTM) networks to capture temporal dependencies. The innovative model architecture incorporates residual connections and specialised regression techniques for sequential data. Validated against a comprehensive seismic dataset, the model achieves a Mean Squared Error (MSE) of 0.1909 and a Root Mean Squared Error (RMSE) of 0.4369, with a coefficient of determination of 0.79772. These metrics, alongside a correlation coefficient of 0.8980, demonstrate the model's accuracy and consistency in predicting earthquake magnitudes, establishing its potential for enhancing seismic risk assessment and informing early warning systems.
PENGGUNAAN ANALYSIS OF VARIANCE PADA ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM PREDIKSI PENYAKIT HEPATITIS Erras Lindiarda Mahentar; Yulison Herry Chrisnanto; Asep Id Hadiana
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 11, No 1 (2026)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v11i1.7717

Abstract

Hepatitis merupakan penyakit serius yang memerlukan prediksi dini untuk mencegah komplikasi. Algoritma Naïve Bayes banyak digunakan dalam prediksi penyakit karena efisiensinya dalam menangani dataset yang besar dan sederhana. Namun, tantangan seperti ketidakseimbangan kelas, data yang tidak relevan, dan noise dalam dataset dapat mengurangi kinerja prediksi. Studi ini mengusulkan integrasi Analisis Varians (ANOVA) dengan Naïve Bayes untuk meningkatkan akurasi prediksi. ANOVA diterapkan sebagai metode pemilihan fitur berbasis filter untuk mengidentifikasi fitur yang paling signifikan, sehingga mengurangi efek noise dan fitur yang tidak relevan. Dataset yang digunakan dalam studi ini bersumber dari Repositori UCI, dengan validasi yang dilakukan menggunakan validasi silang 10 kali lipat. Hasilnya menunjukkan bahwa integrasi ANOVA meningkatkan akurasi prediksi Naïve Bayes dari 83,71% menjadi 85% sekaligus mengurangi jumlah fitur dari 19 menjadi lebih sedikit tanpa mengorbankan akurasi dan menghindari overfitting. Perangkat lunak yang dikembangkan dalam studi ini mendukung visualisasi dan prediksi data, yang selanjutnya memperkuat implementasi praktisnya. Penelitian ini berkontribusi pada optimalisasi prediksi penyakit hepatitis melalui pendekatan ANOVA. Penelitian selanjutnya disarankan untuk membandingkan metode ini dengan algoritma lain, seperti Decision Tree atau Support Vector Machine, dan mengujinya pada kumpulan data yang lebih besar dan lebih kompleks.
The effect of digital nursing documentation simulation on nursing informatics competency Galih Jatnika; Yuswandi Yuswandi; Ismafiaty Ismafiaty; Asep Badrujamaludin; Asep Id Hadiana
Malahayati International Journal of Nursing and Health Science Vol. 8 No. 9 (2025): Volume 8 Number 9
Publisher : Program Studi Ilmu Keperawatan-fakultas Ilmu Kesehatan Universitas Malahayati

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33024/minh.v8i9.1689

Abstract

Background: Nursing informatics competencies are the skills and knowledge that nurses must master to effectively integrate digital technology into nursing practice. Digital nursing documentation simulation is an innovative learning program that utilizes digital technology to create nursing care documentation. This allows students to train in a safe environment that reflects real life clinical conditions, with a facilitator providing feedback. Purpose: To determine the effect of digital nursing documentation simulation on nursing informatics competency. Method: A quasi-experimental design with a pretest and posttest one-group design. The population was 22 undergraduate nursing students enrolled in the Faculty of Health Sciences, Jenderal Achmad Yani University, year level 4th, with a sample size of 22 participants. The digital nursing documentation simulation was administered in three stages: orientation to digital nursing documentation learning, completing nursing care documentation using a computer-based application program, and evaluation and feedback. Nursing informatics competency among nursing students was compared before and after the intervention using the Self-Assessment Informatics Competency Scale (SICS). Data were analyzed using the Wilcoxon test. Results: The average informatics competency before the intervention was 3.32, while the average informatics competency after the simulation was 3.59. There was a significant effect of digital nursing documentation simulation on nursing informatics competency (p value: 0.014). Conclusion: The application of digital nursing documentation simulation has a positive impact on Nursing Informatics Competency, especially in nursing students, in implementing nursing care.
Co-Authors Abdillah, Fajrul Abidillah, Gunawan Adelia Siti Rukoyah Adriansyah Pramana Agri Yodi Prayoga Agus Komarudin Alawiah, Siti Nurbayanti Alda Amorita Azza Ali, Moch. Dzikri Azhari Ananta Firdaus, Ahnaf Anggoro, Sigit Anggun Titah Islamiyyah Anshori, Siddiq Ahmad Anwar Fauzi, Mochammad Ardiansyah, Diki Arthur Oliviana Zabka Ashaury, Herdi Ashaury, Herdy Azhari, Moch Dzikri Azy Mushofy Anwary Badrujamaludin, Asep Chrisnanto, Yulison H. Dava Maulana, Muhammad Destiyanti, Fitri Dewi Marini Umi Atmaja DEWI RATNASARI Dewi Ratnasari Diah Tri Wahyuni Eddie Khrisna Putra Edvin Ramadhan Edvin Ramadhan Edvin Ramadhan Eka Purnama Rijaludin, Muhamad Engko M, Galih Yuga Pangestu Eriyadi, Maulidina Norick Erras Lindiarda Mahentar Fahrezi, Rizal Febrian Faiza Renaldi Fajar Firdaus Fajri Rakhmat Umbara Febriansyah Istianto, Andrian Ferdiansyah Ferdian Ferina Nur Maulidya Firdaus, Syahrul Firman Alamsyah Galih Jatnika Galih Yuga Pangestu Engko M Gestavito, Rio Grace Christian M. Purba Gunawan Abdillah Gunawan Abdillah Gunawan Abdillah, Gunawan Gunawan Abidillah Hadi Apryana Hadimas Aprilian, Doni Haikal Muhammad, Husein Hanief Kuswanto, Muhammad Rafi Helsa Hawariyah Herdi Ashaury Herlina Napitupulu Hidayatulah Himawan Hovi Sohibul Wafa Hovi Hovi, Hovi Sohibul Wafa Humaira, Hana Nazla Idham Pratama Putra Illawati, Adinda Rahma Indah Putriani Fajar Sidik Insan Kamil Nurhikmat Ipan Sugiana Iqbal Dwi Nulhakim Iqbal Prayoga Willyana Irma Santikarama Irma Setiawati Ismafiaty Ismafiaty Julianthy, Denissya Kafi, Moch. Nurul Kania Ningsih, Ade Kasyidi, Fatan Kharisma S, Moh Iqbal Komarudin, Agus Lestari, Abdila Lugina Masri M. Purba, Grace Christian Melina Melina Melina Monica, Taris Muhammad Akmal Ramadhan Muhammad Hasan Thoriq Almuwaffaq Thoriq Muhammad, Azri Mulyasari, Cicik Rafka Mushofy Anwary, Azy Muthmainah, Sekar Ghaida Nabilla, Ulya Nizar Septi maulana Norizan Mohamed Nurrokhimah, Siti Nurul Sabrina, Puspita Oktaviani, Ayu Nur Oliviana Zabka, Arthur Prasetyo, Nur Faid Pryma Saputra Ginting Puspita Nurul Sabrina Puspita Nurul Sabrina Puspita Nurul Sabrina Puspita Putra, Eddie Krishna Putri Eka Prakasawati R Ramadhan Destyanto Rafli Firdaus Raflialdy Raksanagara Rahmawati, A Lusi Fitri Raihan Martin Permana Ramdani, Maullidan Alfa Rizki Fikri Rezki Yuniarti Rezky Yuniarti Ria Amelia Junandes Ridwan Ilyas Rifaldi Elpry Rizal Rifaz Muhammad Sukma Rizal Dwiwahyu Pribadi Rizky Bayu Oktavian Rizky Fauzi Achman Rukoyah, Adelia Siti Salsabila Fajriati Romli Salsabila Salsabila, Mira Salsabila, Salsabila Fajriati Romli Sapari, Albi Mulyadi SETIAWAN, YOSEP Sevty Nourmantana Shisi Prayesti Singgih, Dimas Siti Rohaeni Siti Widiani Sopian, Annisa Mufidah Sudrajat, Risqi Sukono Sukono Susanti, Adisti Dwi Syamsi, Salsa Safira Nur Syechru Denny Irja Gotama Szalfa Saadiatus Sakinah Tacbir Hendro P Tacbir Hendro P Tacbir Hendro P Tacbir Hendro Pudjiantoro Tacbir Hendro Pudjiantoro Tacbir Hendro Pudjiantoro Tacbir Hendro Pudjiantoro Tacbir Pudjiantoro Hendro Tachbir Hendro Taris Monica Taufiq Akbar Herawan Thomas Adi Nugroho Tulus Harry Lamramot Tulus Tulus, Tulus Harry Lamramot Valentina Adimurti Kusumaningtyas Wahyuni Rodiyah Risfianti Widiyantoro, Widiyantoro Wina Witanti Wina Witanti Wina Witanti Wina Witanti Wina Witanti Wina Witanti Wina Witanti Winalia Winalia Winta Witanti Yasmina Azzahra Yudi Setiadi Permana Yulianto Dwi Saptohadi Yulison Herry Chrisnanto Yulita, Rita Fitri Yuswandi Yuswandi