Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.076
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Psychology, Evaluation, and Technology in Educational Research Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan Urecol Journal. Part E: Engineering Jurnal Abdimas Indonesia Jurnal Bisnis Digital dan Sistem Informasi Jurnal Ilmu Komputer dan Matematika
Achmad Ridwan
UNiversitas Muhammadiyah Kudus, Indonesia
Religion Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Developing mathematical exercise software for visually impaired students Janu Arlinwibowo; Yunus Mustaqim; Agung Prihandono; Fida Maisa Hana; Achmad Ridwan; Ade Ima Afifa Himayati
Psychology, Evaluation, and Technology in Educational Research Vol. 3 No. 2 (2021)
Publisher : Research and Social Study Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33292/petier.v3i2.81

Abstract

This study aims to develop an Android-based math exercises application for the visually impaired. This research is development research carried out with research steps, namely: (1) preliminary research, (2) prototyping stage, and (3) assessment phase. The research was conducted between April 2020 and December 2020. The material chosen in the application developed was a plan taught in 8 grade. The research process involved six experts in assessing the product, namely three mathematics education experts to assess the validity of the aspects of mathematical content, two blind education experts to assess visually impaired content suitability and accessibility, and 1 IT expert to assess product performance. The product was tested on nine visually impaired. The quality of teaching materials is based on three basic aspects: feasibility, practicality, and effectiveness. The conclusions of this study are: (1) the product has good quality because it has been declared feasible by experts, practical, which can be seen from the enthusiastic response and student testimonials, and is effective because it can be used to learn and measure abilities, (2) the application is divided into three sections, preamble (contains the opening tune and instructions for use), practice questions, and results. Application development is based on two elements, namely accessibility and compatibility of the content with the cognition of the visually impaired, (3) the question page consists of questions (will be read when entering the page and can be repeated when the user taps the question section), under the question, there is a question number. There is a question; answer choices are arranged twice in two (the answer choices will be read out when pressed by the user). There is an answer lock button at the very bottom, and (4) the visually impaired want an application that has a simple operating system, provides challenges to the user and has two functions, namely measuring their abilities and facilitating their learning.
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus achmad Ridwan
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 4 No. 1 (2020): Volume IV - Nomor 1 - September 2020
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v4i1.169

Abstract

Diabetes Mellitus atau kencing manis adalah penyakit metabolisme disebabkan oleh kadar gula tinggi didalam darah. Gula darah disimpan atau digunakan untuk energi yang berasal dari darah yang dipindahkan ke sel manusia oleh hormon insulin . ketika terserang Diabetes, pada tubuh manusia insulin tidak biasa dihasilkan secara cukup bahkan tubuh tidak dapat menggunakan insulin tersebut secara benar sesuai kebutuhan. Diabetes Mellitus terdaftar sebagai penyakit penyumbang kematian terbesar terbesar didunia. Diabetes Mellitus dapat diklasifikasikan berdasarkan kemungkinan terkenanya dari atribut gejala diawal fasenya. penyakit ini bisa dideteksi karena banyak gejala yang terdeteksi. Data yang digunakan pada analisis ini merupakan data dari dataset UCI Machine Learning yaitu Early Stage Diabetes Risk tahun 2020 dan terdiri 17 attribut. Analisis yang dilakukan meliputi data preprocessing, model, dan evaluasi. Pengujian Metode klasifikasi pada riset adalah Naïve Bayes Classification. Hasil klasifikasi menunjukkan akurasi sebesar 90.20% dan nilai AUCnya yaitu 0,95
Application of the C4.5 Algorithm for Early Cervical Cancer Classification Taftazani Ghazi Pratama; Achmad Ridwan; Agung Prihandono
Urecol Journal. Part E: Engineering Vol. 1 No. 1 (2021): January - June
Publisher : Konsorsium LPPM Perguruan Tinggi Muhammadiyah 'Aisyiyah (PTMA) Koordinator Wilayah Jawa Tengah - DIY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (184.127 KB) | DOI: 10.53017/uje.4

Abstract

Cervical cancer is one of the cancers that is of global concern because of the high mortality rate in women. Preventive measures such as early detection are needed so that patients can get treatment more quickly. Fortunately, this disease can be prevented with the role of technology to help doctors in early detection of various types of cancer. The technology developed by the researchers is using machine learning algorithms. Therefore, in this study using the C4.5 algorithm to classify cervical cancer. This algorithm aims to classify 2 classes: people who have cervical cancer, people who are healthy. The results of the experiment obtained from the C4.5 algorithm are getting an accuracy of 98.61%, precision of 98.08%, and recall of 95.24% ROC curve shows 0.982%.
Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve Bayes Dan KNN Untuk Memprediksi Penyakit Diabetes Haq, Osama Maulana; Ridwan, Achmad; Pratama, Taftazani Ghazi
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 21, No 1: Februari 2025
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v21i1.2424

Abstract

Diabetes is a chronic disease affecting various age groups with a risk of fatal complications. Accurate diagnosis is a crucial initial step in management; however, the gradual progression of symptoms often leads to delayed detection. This study compares the accuracy of the Naïve Bayes and K-Nearest Neighbors (KNN) algorithms in predicting diabetes using a dataset from Kaggle. Naïve Bayes was chosen for its ability to handle large datasets, missing values, irrelevant attributes, and noise, while KNN offers simplicity in implementation. The results show that KNN achieves a higher accuracy of 79% compared to Naïve Bayes at 76%. Therefore, KNN is recommended for diabetes prediction based on this dataset.Keywords: Diabetes; Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors; Accuracy AbstrakDiabetes merupakan penyakit kronis yang menyerang berbagai usia dengan risiko komplikasi fatal. Diagnosis yang akurat menjadi langkah awal penting untuk pengelolaan, namun gejala yang berkembang perlahan sering menyebabkan keterlambatan deteksi. Penelitian ini membandingkan akurasi algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors (KNN) dalam memprediksi diabetes menggunakan dataset dari Kaggle. Naïve Bayes dipilih karena kemampuannya menangani dataset besar, data hilang, atribut tidak relevan, dan noise, sedangkan KNN menawarkan kesederhanaan implementasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa KNN memiliki akurasi lebih tinggi sebesar 79% dibandingkan Naïve Bayes yang mencapai 76%. Dengan demikian, KNN lebih direkomendasikan untuk prediksi diabetes berdasarkan dataset ini.Kata Kunci: Diabetes; Naïve Bayes; K-Nearest Neighbors; Akurasi
PENINGKATAN KESEHATAN KELUARGA MELALUI PEMBERDAYAAN KADER MASYARAKAT DENGAN CEGAH STUNTING DAN PEMANFAATAN SAMPAH MENJADI MEDIA EDUKASI ANAK DI DESA JEKULO KECAMATAN JEKULO KABUPATEN KUDUS Indah Puspitasari; Indanah Indanah; Sukesih Sukesih; Dhina Cahya Rohim; Muhammad Adib Jauhari; Achmad Ridwan
Jurnal Abdimas Indonesia Vol 4, No 2 (2022): JURNAL ABDIMAS INDONESIA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jai.v4i2.1719

Abstract

Indikator keluarga sehat yaitu balita mendapatkan pemantauan pertumbuhan. Hal ini penting untuk memastikan pertumbuhan dan perkembangan anak sudah sesuai dengan usianya, serta mendeteksi secara dini bilamana terdapat gangguan pada pertumbuhannya. Gangguan pertumbuhan pada anak yakni stunting. Prevalensi balita yang mengalami stunting di Indonesia sebanyak 24,4% pada 2021. Target pemerintah untuk prevalensi stunting di Indonesia turun menjadi dibawah 14% pada tahun 2024. Untuk itu, target penurunan prevalensi stunting setiap tahun harus berkisar 2,7%. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini berfokus pada intervensi gizi sensistif yakni memberikan pendidikan pengasuhan pada orang tua melalui pemberdayaan kader mengenai edukasi stunting dan pencegahannya serta pemanfaatan sampah agar bisa digunakan menjadi media edukasi anak di rumah. Kegiatan ini melibatkan 30 kader di Desa Jekulo. Bentuk kegiatan yang dilakukan adalah pemberian penyuluhan mengenai kesehatan keluarga melalui deteksi dini, pencegahan, dan penanganann stunting, serta penyuluhan kesehatan lingkungan hingga demontrasi membuat media edukasi anak dari pemanfaatan sampah. Akhir kegiatan, respon positif dirasakan para kader karena mendapatkan pengetahuan tentang stunting dan pemanfaatan sampah guna mendukung turunnya angka kejadian stunting dan meningkatkan kesehatan lingkungan
PENCEGAHAN PENYAKIT TROPIS MELALUI PEMBERANTASAN AGENT DAN VEKTOR DENGAN MEMANFAATKAN TEKNOLOGI BIOPORI DAN KOMPOS Diana Tri Lestari; Noor Hidayah; Fitriana Kartikasari; Achmad Ridwan; Yayuk Mundriyastutik
Jurnal Abdimas Indonesia Vol 4, No 1 (2022): JURNAL ABDIMAS INDONESIA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jai.v4i1.1504

Abstract

Penyakit tropis berkaitan dengan cara hidup yang tidak sehat, higiene serta sanitasi lingkungan yang buruk. Untuk mencegah mewabahnya penyakit tropis maka perlu upaya untuk membuat lingkungan sehat sehingga agen dan vektor penyebab penyakit tropis tidak berkembang. Teknologi yang digunakan adalah teknik biopori dan kompos. Pengabdian masyarakat dilakukan dengan memberikan pendidikan pada masyarakat, mencakup kegiatan pemberian penyuluhan, kampanye teknologi biopori dan demonstrasi pembuatan lubang biopori dan kompos. Hasil dari pengabdian masyarakat ini pengetahuan masyarakat tentang pencegahan penyakit tropis melalui pemberantasan faktor penyebab dengan memanfaatkan teknologi biopori dan kompos. Dari aspek afektif, peserta menerima bahwa teknologi biopori dapat dikembangkan sebagai salah satu upaya pencegahan penyakit tropis dan dari aspek psikomotor, peserta mampu untuk membuat lubang resapan biopori dan kompos.
SOLUSI PENCEGAHAN STUNTING MELALUI PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DENGAN PEMBUATAN NUGGET TEMPE Muhammad Nurul Fadel; Achmad Ridwan; Afina Mahmudah; Elfanesya Silva; Safira Selly; Aulia Nur Mustaanah; Nauval Alfarizi; Aqfianti Fadilatunnisa; Sakila Jauza Adiba; Siti Sofia Rahma
Jurnal Abdimas Indonesia Vol 6, No 2 (2024): JURNAL ABDIMAS INDONESIA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jai.v6i2.2808

Abstract

Stunting merupakan permasalahan kesehatan serius di Indonesia yang ditandai dengan tinggi badan anak yang tidak proporsional terhadap usianya akibat kekurangan gizi kronis. Fenomena stunting menarik untuk dikaji karena dampaknya yang serius, termasuk morbiditas dan mortalitas pada bayi dan balita, intelektualitas dan kemampuan kognitif yang rendah, serta kualitas sumber daya manusia yang menurun. Masalah stunting di Indonesia masih menjadi tantangan serius yang memerlukan intervensi efektif berbasis pangan lokal. Pelatihan pembuatan nugget tempe daun kelor ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan masyarakat terhadap stunting sekaligus melatih keterampilan mereka dalam mengolah bahan pangan lokal menjadi produk bergizi yang bernilai ekonomis. Kegiatan dilaksanakan pada 19 Desember 2024 di Aula Balai Desa Mijen, Kecamatan Kaliwungu, Kabupaten Kudus, dengan melibatkan 45 peserta yang terdiri dari kader posyandu dan ibu-ibu PKK. Metode yang digunakan meliputi penyuluhan, sosialisasi, pelatihan praktik langsung, serta evaluasi pre-test dan post-test untuk mengukur peningkatan pengetahuan peserta. Hasil menunjukkan peningkatan rata-rata skor pengetahuan peserta dari 60% menjadi 90%, serta 73% peserta menyatakan minat menjadikan nugget sebagai peluang usaha. Kesimpulannya, pelatihan ini efektif dalam memberdayakan masyarakat dengan meningkatkan pengetahuan dan membuka peluang UMKM berbasis pangan lokal, yang diharapkan mampu mendukung upaya pencegahan stunting dan penguatan ekonomi lokal. Rekomendasi meliputi keberlanjutan program melalui pendampingan pemasaran dan pelatihan lanjutan.
TEXT MINING SENTIMEN ANALISIS PENGGUNA APLIKASI MARKETPLACE TOKOPEDIA BERDASAR RATING DAN KOMENTAR PADA GOOGLE PLAY STORE Saiful Ulya; Achmad Ridwan; Widya Cholid; Fida Maisa Hana
JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI Vol 3, No 2 (2022): JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/bidisfo.v3i2.1799

Abstract

Text Minig didefinisikan sebagai kegiatan intensif pengetahuan di mana pengguna berinteraksi dengan kumpulan dokumen dari waktu ke waktu dengan menggunakan sekumpulan alat analisis. Teknik penambangan data text atau text mining digunakan untuk menambang data text yang berupa kalimat, data yang tidak terstruktur tersebut kemudian diproses sehingga jadi sebuah dataset yang terstruktur. Dalam sektor bisnis apapun, feedback dari konsumen merupakan salah satu hal penting dari sebuah organsasi untuk memperoleh informasi dan keinginan dari konsumen sehingga tujuan melayani konsumen dengan baik akan tercapai. Suatu perusahaan teknologi tentunya memiliki banyak cara untuk memperoleh feedback dari konsumennya, salah satunya adalah dengan cara menganalisa komentar dan rating dari aplikasi yang mereka sediakan lewat platform store. Umpan balik dari konsumen akan mempengaruhi calon pengguna untuk menentukan keputusan akan menginstall atau tidak aplikasi tersebut. Pada penelitian ini kami menggunakan salah satu aplikasi yang disediakan oleh perusahaan teknologi penyedia jasa layanan jual beli atau marketplace Tokopedia pada platform store PlayStore. Kami menggunakan data komentar dan rating dari pengguna aplikasi tersebut untuk menganalisa sentiment dari para penggunanya dengan menggunakan beberapa cara. Cara pertama dengan model pengumpulan data dengan menambang data text dari komentar yang ada pada aplikasi yang Tokopedia yang berada di Playstore, data tersebut kami kumpulkan dengan mengambil 1000 record berdasar kelompok komentar paling relevan. Setelah data terkumpul data terebut mengalami beberapa penyesuaian sehingga yang diambil hanya dua variable yaitu komentar dan rating sedangkan data seperti tanggal dan nama pengguna kami exclude dari data. Data kemudian mengalami preprosesing sehingga rating dibawah 3 dianggap sebagai sentiment negativ dan rating 3 sampai dengan 4 dianggap sentiment positif dan kemudian dijadikan sebagai label data. Setelah preprosesing data tersebut diproses dengan menggunakan beberapa metode (tokenisasi dan filter) sehingga data text tersebut berubah menjadi sebuah dataset terstruktur yang kemudian akan dapat digunakan untuk pemodelan machine learning dan data mining sentiment analitic.   Kata Kunci: Text Mining, Tokenisasi, Dataset, Analisa Sentimen.
PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLITUS Achmad Ridwan
JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI Vol 3, No 2 (2022): JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/bidisfo.v3i2.1841

Abstract

Abstrak—Diabetes Mellitus merupakan penyakit turunan  disebabkan oleh kadar gula tinggi dalam darah. Gula darah disimpan dan digunakan untuk energi yang dipindahkan ke sel manusia yang berasal dari darah oleh hormon insulin . ketika pasien mengalami Diabetes, insulin pada manusia tidak biasa dihasilkan secara seimbang  dan  tubuh tidak dapat menggunakan insulin tersebut secara tepat  untuk  kebutuhan badan. Diabetes Mellitus sebagai penyakit yang merupakan  termasuk deretan penyakit penyebab kematian terbesar didunia. Diabetes Mellitus dapat diklasifikasikan berdasarkan kemungkinan mengalami diabetes  dari atribut gejala yang muncul diawal fasenya. Penyakit ini bisa dideteksi kemunculannya  karena banyak atribut  gejala yang terdeteksi di awal fasenya. Dataset ketika analisis penelitian ini dilakukan merupakan data dari dataset UCI Machine Learning yaitu Early Stage Diabetes Risk pada tahun 2020 dan terdiri dari 17 attribut. Analisis penelitian ini antara lain Data Preprocessing, Modeling , dan Evaluasi. Model  klasifikasi penelitian memakai Algoritma C4.5. Hasil Klasifikasi pada riset ini didapatkan  akurasi sebesar 94.23% dan nilai AUCnya yaitu 0,952
IMPLEMENTASI QR CODE UNTUK MONITORING PROSES PRODUKSI BAGI KONSUMEN PADA USAHA SABLON Soma Setiawan Ponco Nugroho; Andi Kurniawan; Achmad Ridwan; Taftazani Ghazi Pratama
JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI Vol 3, No 2 (2022): JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/bidisfo.v3i2.1797

Abstract

ABSTRAKProses produksi seringkali menjadi pertanyaan bagi pelanggan pada usaha sablon. Pertanyaan terkait proses produksi banyak menyita waktu bagi pelaku usaha sablon karena harus melakukan pengecekan pemesanan pada proses produksi. Salah satu cara yang dapat dilakukan bagi pelaku usaha sablon adalah menyediakan wadah bagi pelanggan untuk dapat melakukan pengecekan mandiri proses produksi pada pemesanannya. QR Code digunakan untuk memudahkan pelanggan dalam proses pengecekan mandiri, pelanggan tidak perlu mengetik kode pemesanan yang panjang, pelanggan cukup memindai kode QR menggunakan smartphone pada bukti pemesanan. Implementasi kode QR untuk pelacakan pemesanan pelanggan dalam proses produksi diharapkan dapat memudahkan dan menghemat waktu operasional pelaku usaha sablon.Kata Kunci: Kode QR, Pelacakan Proses Produksi, Industri Sablon ABSTRACTThe production process is often a question for customers in the screen printing business. Questions related to the production process take a lot of time for screen printing business actors because they have to check orders in the production process. One way that can be done for screen printing business actors is to provide a container for customers to be able to self-check the production process on their orders. QR Code is used to make it easier for customers in the self-checking process, customers do not need to type a long order code, customers can simply scan the QR code using a smartphone on the proof of order. The implementation of QR codes for tracking customer orders in the production process is expected to facilitate and save the operational time of screen printing business actors. Keywords: QR Code, Production Process Tracking, Screen Printing Industry
Co-Authors Ade Ima Afifa Himayati Afina Mahmudah Agung Prihandono Andi Kurniawan Aqfianti Fadilatunnisa Aulia Nur Mustaanah Dhina Cahya Rohim Diana Tri Lestari Elfanesya Silva Fida Maisa Hana Fitriana Kartikasari Haq, Osama Maulana indah puspitasari Indanah Janu Arlinwibowo Muhammad Adib Jauhari Muhammad Nurul Fadel Nauval Alfarizi Noor Hidayah Safira Selly Saiful Ulya Sakila Jauza Adiba Siti Sofia Rahma Soma Setiawan P.N Soma Setiawan Ponco Nugroho Sukesih Sukesih Taftazani Ghazi Pratama Widya Cholid Yayuk Mundriyastutik Yunus Mustaqim