Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indonesian Journal of Multidisciplinary on Social and Technology JIPTEK JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Agus Budi Prasetyo
Universitas pamulang
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Physics Social Sciences

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
PEMBUATAN SERBUK PIGMEN α-Fe2O3 DARI BIJIH BESI PRIMER SUKABUMI DENGAN PROSES HIDRO-PIROMETALURGI Agus Budi Prasetyo
Jurnal Inovasi Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Vol 1, No 2 (2020): Jurnal Inovasi Ilmu Pengetahuan dan Teknologi
Publisher : Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (903.588 KB) | DOI: 10.32493/jiptek.v1i2.5909

Abstract

Abstrak: Penelitian ini dilakukan dengan tujuan pembuatan serbuk pigmen α-Fe2O3 dari bijih besi primer yang berasal dari Sukabumi, Jawa Barat. Proses pembuatan  serbuk pigmen α-Fe2O3 dilakukan dengan proses gabungan antara hidro dan pirometalurgi. Tahapan penelitian ini yaitu preparasi sampel, pelindian (leaching), pengendapan (hydrolysis) dan pemanggangan (roasting). Preparasi sampel dilakukan dengan cara penggerusan dengan crusher dan diskmill untuk membuat bijih besi dengan ukuran -200 mesh. Proses leaching menggunakan asam HCl dengan variasi konsentrasi asam dan waktu leaching. Pengendapan menggunakan larutan amoniak terhadap larutan hasil leaching. Proses selanjutnya yaitu pemanggagan dengan muffle furnace dengan variasi temperature 400oC-700oC. Hasil optimum yang didapatkan pada kondisi penelitian dengan konsentrasi leaching HCl pekat 37%  serta waktu leaching 120 menit dengan suhu pemanggangan 700 °C dengan ditandai serbuk pigmen besi oksida yang berwaran merah pekat.Kata kunci: Bijih Besi, pelindian, pengendapan, pemanggangan  dan serbuk α-Fe2O3
Sistem Diagnosa Gejala Penyakit Kesehatan Mental Pada Remaja Menggunakan Metode Naïve Bayes Nabila Nabila; Agus Budi Prasetyo
Indonesian Journal of Multidisciplinary on Social and Technology Vol. 4 No. 3 (2026): Juli - Oktober
Publisher : PT Ilmu Data Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69693/ijmst.v4i3.11618

Abstract

Kesehatan mental pada remaja merupakan topik yang memerlukan perhatian serius, karena perubahan psikologis dan sosial yang mereka alami selama masa ini akan memengaruhi perkembangan dan kualitas hidup mereka. Identifikasi dini gejala masalah kesehatan mental sangat penting untuk penyediaan intervensi yang tepat secara cepat. Dengan studi kasus dari SMP Negeri 2 Kronjo. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem berbasis web untuk mengidentifikasi gejala gangguan kesehatan mental pada remaja menggunakan metode Naive Bayes. Metode Naive Bayes dipilih karena kemampuannya melakukan klasifikasi probabilistik berdasarkan gejala yang dilaporkan, serta kesesuaiannya untuk diimplementasikan dalam sistem berbasis web secara cepat dan sederhana. Sistem ini dirancang untuk mengumpulkan informasi mengenai gejala dari pengguna dan kemudian menghitung probabilitas setiap kemungkinan masalah kesehatan mental. Hasil diagnosis disajikan dengan jelas untuk membantu guru, konselor, dan pihak terkait lainnya memberikan rekomendasi tindakan lanjutan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Jaringan Saraf Tiruan mampu memberikan prediksi yang akurat dan konsisten mengenai gangguan kesehatan mental pada dataset pengujian siswa, Hal ini menjadikan sistem ini sebagai alat yang efektif untuk deteksi dini gangguan kesehatan mental. Penerapan sistem ini diharapkan dapat meningkatkan kesadaran dan upaya pencegahan masalah kesehatan mental di kalangan remaja, Diharapkan bahwa penerapan sistem ini akan meningkatkan kesadaran, pencegahan, dan intervensi dini terkait masalah kesehatan mental di kalangan remaja, serta membantu sekolah dalam menjaga kesehatan mental siswa.
Sistem Informasi Penjadwalan Asisten Laboratorium Menggunakan Algoritma Komputer di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pamulang Karolina Metilda Dahung; Agus Budi Prasetyo
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 6 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penjadwalan asisten laboratorium merupakan proses penting dalam mendukung kelancaran kegiatan praktikum. Pada Laboratorium Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pamulang, proses penjadwalan masih dilakukan secara manual menggunakan spreadsheet sehingga memerlukan waktu yang lama, berpotensi menimbulkan bentrok jadwal, serta menyebabkan pembagian beban kerja asisten yang kurang merata. Penelitian ini bertujuan membangun sistem informasi penjadwalan asisten laboratorium berbasis web dengan menerapkan Algoritma Genetika sebagai metode optimasi untuk menghasilkan jadwal yang lebih efektif dan efisien. Metode pengembangan sistem menggunakan model Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Algoritma Genetika diimplementasikan melalui tahapan inisialisasi populasi, seleksi, crossover, mutasi, dan evaluasi menggunakan fungsi fitness berdasarkan sejumlah constraint seperti ketersediaan waktu asisten, kesesuaian keahlian, preferensi jadwal, serta pemerataan beban kerja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan jadwal secara otomatis dengan nilai fitness terbaik sebesar 1,00 dalam waktu proses 5,67 detik. Selain itu, sistem mampu mengurangi konflik penjadwalan, meningkatkan pemerataan beban kerja asisten, serta mempercepat proses penyusunan jadwal dibandingkan metode manual. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dapat menjadi solusi dalam meningkatkan efektivitas pengelolaan penjadwalan asisten laboratorium di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pamulang.
Klasterisasi Donor Darah Reaktif IMLTD Di PMI Dki Jakarta Dengan K-Means Devi Pratiwi; Agus Budi Prasetyo
Indonesian Journal of Multidisciplinary on Social and Technology Vol. 4 No. 3 (2026): Juli - Oktober
Publisher : PT Ilmu Data Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69693/ijmst.v4i3.12496

Abstract

Donor darah merupakan tindakan kemanusiaan yang penting untuk memenuhi kebutuhan medis. Setiap kantong darah wajib menjalani skrining Infeksi Menular Lewat Transfusi Darah (IMLTD) terhadap empat parameter, yaitu HIV, Hepatitis B, Hepatitis C, dan Sifilis, guna menjamin keamanan transfusi. Palang Merah Indonesia (PMI) DKI Jakarta sebagai unit donor darah terbesar mengumpulkan data skrining dalam jumlah besar setiap bulan, namun data tersebut umumnya hanya digunakan untuk keperluan administratif dan belum dianalisis lebih lanjut menggunakan teknik data mining. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan data donor darah berdasarkan usia, berat badan, frekuensi donor, status donor, golongan darah, dan jumlah hasil reaktif IMLTD menggunakan metode k-means clustering, sekaligus membangun aplikasi web berbasis Laravel dan MySQL untuk mengelola dan memvisualisasikan hasilnya. Penelitian menerapkan pendekatan kuantitatif dan eksploratif data mining, meliputi normalisasi min-max, penentuan centroid awal melalui smart seeding, perhitungan jarak euclidean, dan evaluasi menggunakan silhouette score. Pengujian dilakukan terhadap 500 data donor dan menghasilkan silhouette score sebesar 0,2776 setelah lima iterasi, yang mengindikasikan struktur cluster lemah karena seluruh data memiliki minimal satu hasil skrining reaktif sehingga pengelompokan lebih dipengaruhi oleh usia, berat badan, dan frekuensi donor. Hasil clustering membentuk tiga kelompok risiko: risiko rendah 205 donor (41,0%), risiko sedang 156 donor (31,2%), dan risiko tinggi 139 donor (27,8%). Pengujian fungsional black box dengan 16 skenario menunjukkan seluruh fitur aplikasi berjalan sesuai rancangan. Hasil penelitian ini diharapkan membantu PMI DKI Jakarta merencanakan program dan edukasi donor darah yang lebih terarah.
Co-Authors Devi Pratiwi Karolina Metilda Dahung Nabila Nabila