Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.285
P-Index
This Author published in this journals
All Journal bit-Tech JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) SinarFe7 Jurnal Informatika Polinema (JIP) Journal Information System and Computer Application
Fajaryanto Cobantoro, Adi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Library & Information Science

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : SinarFe7

 1 
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Deteksi Dini Penyakit Pada Ayam Broiler Dengan Metode Forward Chaining rizaldi; Fajaryanto Cobantoro, Adi; Abdurrozzaq Zulkarnain, Ismail
SinarFe7 Vol. 7 No. 1 (2025): SinarFe7-7 2025
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

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

Abstract

Ayam broiler merupakan komoditas unggas yang berperan penting dalam penyediaan protein hewani, namun rentan terhadap berbagai penyakit seperti Newcastle Disease (ND), Avian Influenza (AI), dan Infectious Bursal Disease (IBD), yang dapat menghambat pertumbuhan serta menyebabkan kerugian ekonomi. Kurangnya pengetahuan peternak dalam mendiagnosis penyakit dan keterbatasan akses ke tenaga medis veteriner menjadi tantangan dalam deteksi dini penyakit unggas. Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis metode Forward Chaining untuk mendeteksi penyakit ayam broiler secara otomatis berdasarkan input gejala dari pengguna. Sistem bekerja melalui tahapan identifikasi gejala, pencocokan aturan, dan penentuan hasil diagnosis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendiagnosis penyakit secara akurat dengan tingkat keberhasilan 100% pada 15 skenario uji, termasuk dalam mendeteksi penyakit seperti Kolera Ayam, Berak Kapur, Tetelo, dan CRD. Sistem ini terbukti mampu memberikan diagnosis yang cepat, tepat, dan informatif, sehingga dapat membantu peternak dalam melakukan tindakan pencegahan secara dini dan meningkatkan produktivitas peternakan ayam broiler.
Penggunaan Algoritma K-means untuk Menentukan Calon Penerima Beasiswa Intan Putri Permatasari; Fajaryanto Cobantoro, Adi; Mustikasari, Dyah
SinarFe7 Vol. 7 No. 1 (2025): SinarFe7-7 2025
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

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

Abstract

pemberian beasiswa merupakan salah satu bentuk dukungan finansial yang diberikan kepada mahasiswa yang membutuhkan agar dapat mengakses pendidikan tinggi secara berkualitas. Namun, dalam proses seleksi penerima beasiswa, seringkali terjadi kendala seperti subjektivitas penilaian, lamanya proses seleksi, dan kurang tepatnya sasaran penerima beasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering dalam menentukan calon penerima beasiswa secara lebih objektif, efisien, dan akurat. Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan mahasiswa berdasarkan kriteria seperti IPK, penghasilan orang tua, dan jumlah tanggungan keluarga. Data mahasiswa digunakan sebagai input dalam proses clustering, yang kemudian dikelompokkan ke dalam tiga kategori, yaitu layak, dipertimbangkan, dan tidak layak menerima beasiswa. Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan data mahasiswa berdasarkan kedekatan nilai-nilai tersebut terhadap centroid awal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat mengelompokkan 461 mahasiswa ke dalam tiga cluster dengan akurasi sebesar 86.8%. Data yang digunakan adalah data mahasiswa dari Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Ponorogo. Selain itu, sistem ini diharapkan juga mampu memberikan kemudahan dalam proses pengelolaan data dan pengambilan keputusan untuk pemberian beasiswa secara lebih objektif dan efisien. Dengan adanya sistem ini, diharapkan proses seleksi calon penerima beasiswa dapat dilakukan secara lebih sistematis dan transparan. Dari penelitian ini diharapkan menunjukkan bahwa algoritma K-Means mampu memberikan pengelompokan yang lebih sistematis dan membantu panitia dalam pengambilan keputusan pemberian beasiswa secara lebih cepat dan transparan. Dengan demikian, implementasi algoritma K-Means dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi proses seleksi penerima beasiswa
Nutrisure: Sistem Pakar Berbasis Web Untuk Prediksi Status Gizi Balita Dan Rekomendasi Nutrisi Dwi Husna, Ragil; Fajaryanto Cobantoro, Adi; Karaman, Jamilah
SinarFe7 Vol. 7 No. 1 (2025): SinarFe7-7 2025
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

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

Abstract

Peningkatan kasus gizi buruk dan stunting di Indonesia menuntut adanya sistem pendeteksian dini yang cerdas, cepat, dan akurat, terutama di lingkungan Posyandu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pakar berbasis web bernama Nutrisure, yang memanfaatkan metode Certainty Factor (CF) sebagai pendekatan kecerdasan buatan (AI) untuk mendiagnosis status gizi balita sekaligus memberikan rekomendasi nutrisi secara terpersonalisasi. Metode CF dipilih karena mampu menangani ketidakpastian dalam proses penalaran sistem pakar sehingga diagnosis lebih adaptif terhadap variasi data input. Sistem menerima masukan berupa data balita, seperti usia, berat badan, dan tinggi badan, lalu menghitung nilai z-score (BB/U, TB/U, BB/TB) berdasarkan standar WHO. Nilai ini diolah dengan rumus Certainty Factor untuk menghasilkan tingkat keyakinan terhadap status gizi, kemudian dipadukan dengan basis pengetahuan untuk menyajikan diagnosis dan rekomendasi nutrisi berbasis data. Pengembangan sistem dilakukan dengan pendekatan Rapid Application Development (RAD), serta diuji melalui white-box testing dan black-box testing guna memastikan ketepatan algoritma AI dan keandalan logika sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Nutrisure mampu memberikan diagnosis yang konsisten dengan perhitungan manual, dengan tingkat akurasi tinggi dalam mendeteksi status gizi, mulai dari gizi buruk, gizi kurang, hingga gizi normal. Dengan integrasi teknologi QR Code dan antarmuka yang ramah pengguna, sistem ini diharapkan dapat menjadi alat bantu berbasis AI yang mendukung tenaga kesehatan dalam pemantauan gizi balita di Posyandu.
Implementasi Geofencing Dengan Algoritma Ray Casting Pada Aplikasi E-Presensi Pengajar Rumah Tahfidz Berbasis Android MOH. RIDHO ABDUL HAKIM; Fajaryanto Cobantoro, Adi; Bhanu Setyawan, Moh.
SinarFe7 Vol. 7 No. 1 (2025): SinarFe7-7 2025
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

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

Abstract

Rumah Tahfidz ‘Aisyiyah Bagor di Kabupaten Nganjuk belum memiliki sistem presensi yang efektif untuk mencatat kehadiran para pengajar, sehingga rawan menimbulkan ketidakteraturan dalam pengelolaan data. Kondisi tersebut memerlukan solusi berbasis teknologi yang dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi pencatatan kehadiran. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi e-presensi berbasis Android yang menerapkan geofencing dengan algoritma Ray Casting sebagai metode validasi lokasi. Aplikasi dirancang menggunakan framework Flutter dengan Firebase sebagai backend untuk mendukung penyimpanan data secara real-time. Metode penelitian yang digunakan meliputi studi literatur, perancangan sistem, implementasi algoritma, serta pengujian white-box untuk memverifikasi logika program. Uji coba dilakukan terhadap autentikasi pengguna, validasi lokasi berbasis geofence, dan fitur presensi masuk/keluar. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Ray Casting mampu memvalidasi titik lokasi dengan akurasi 100% pada seluruh skenario, baik saat pengguna berada di dalam maupun di luar area yang ditentukan. Selain itu, seluruh fungsi utama aplikasi berjalan dengan baik tanpa error. Kesimpulannya, aplikasi e-presensi yang dikembangkan terbukti stabil, akurat, dan layak diimplementasikan sebagai sistem pencatatan kehadiran berbasis lokasi, serta berpotensi diterapkan di lembaga pendidikan serupa untuk mendukung efisiensi manajemen kehadiran.
Co-Authors Abdurrozaq Zulkarnain, Ismail Abdurrozzaq Zulkarnain, Ismail Angga Prasetyo April Riyanto, David Bhanu Setyawan, Moh. Dwi Husna, Ragil Dyah Mustikasari Fauzan Masykur Intan Putri Permatasari Karaman, Jamilah MOH. RIDHO ABDUL HAKIM Muhamad, Fikri Pramudya, Herdy Rizaldi Sugianti, Sugianti Tarisa Auliya Ramadhani Yovi Litanianda, Yovi