Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.33
P-Index
This Author published in this journals
All Journal InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Jurnal Mantik Penusa Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Jurnal Laut Khatulistiwa JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara MAHESA : Malahayati Health Student Journal BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering Innovative: Journal Of Social Science Research Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi AGROTEKBIS: Jurnal Ilmu Pertanian Jurnal UNIV.BI MENGABDI
Armanto, Armanto
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

 1   2   3 
Perbandingan Algoritma Decision tree dan Gradient Boosting pada Model Sistem Deteksi Serangan Siber di Jaringan Internet of Things Arifin, M. Agus Syamsul; Armanto, Armanto; Susanto, Susanto; Martadinata, A. Taqwa
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 15, No 1 (2025)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v15i1.26096

Abstract

Internet of things (IoT) memberikan banyak manfaat dimana membuat banyak perangkat pintar semakin dekat dan mudah digunakan. Penerapan teknologi IoT yang semakin luas memberikan banyak ancaman bari dalam segi keamanan data karena banyak perangkat yang terhubung dengan protocol yang beragam untuk mengatasinya dibutuhkan sebuah  Intrusion Detection System (IDS) yang handal untuk mendeteksi serangan dalam jaringan IoT. Dalam penelitian ini akan membangun sebuah model IDS menggunakan algoritma decision tree dan gradient boosting kemudian membandingkan performanya. Dataset yang digunakan pada penelitian ini menggunakan dataset dari CICIoT2023 karena kelas yang tidak seimbang dan ukuran dataset yang besar teknik Random Under Sampling (RUS) digunakan juga dalam penelitian ini. Hasil dari penelitian menunjukkan performa yang baik untuk setiap model IDS yang dibuat. Untuk data latih ketika tanpa menggunakan maupun teknik RUS algoritma decision tree mendapatkan akurasi tinggi mencapai 100% namun ketika menggunakan data uji gradient boosting mendapatkan hasil yang lebih baik yaitu 99,10% untuk sebelum penerapan teknik RUS dan 76,31% setelah penerapan teknik RUS.
KOMPARASI ALGORITMA PENENTUAN ASOSSIATION RULE PENJUALAN PRODUK aktavera, Beni; Alamsyah, M.Nur; Wijaya, Harma Oktafia Lingga; Armanto, Armanto
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 10 No 1 (2025): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v10i1.2638

Abstract

In the digital era, transaction data analysis has become an important strategy for increasing business effectiveness, including bakeries. One technique that is often used is association analysis, with the Apriori and FP-Growth algorithms as the main approaches. The main problem is to determine a more efficient and relevant algorithm to support business decision making in bakeries, especially in purchasing pattern analysis. This research aims to compare the performance of the Apriori and FP-Growth algorithms in determining association rules in bakery transaction data. The research methodology includes transaction data collection, data pre-processing, algorithm implementation, performance testing, and results analysis. Parameters analyzed include processing time, number of generated rules, and efficiency at different dataset scales. Testing was carried out with Python software, utilizing libraries such as mlxtend and pandas. The research results show that the FP-Growth algorithm is superior in time efficiency and scalability, especially on large datasets, thanks to its approach that does not require the formation of candidate itemsets. Meanwhile, the Apriori algorithm is easier to implement and remains relevant for small datasets with the right parameters. This research offers novelty by focusing on the application of both algorithms in a bakery context, providing specific insights into how to optimize stock management and design data-driven promotions. These results provide an important contribution for bakeries and similar business sectors to utilize data analysis as a strategic tool in increasing customer satisfaction and competitiveness.
Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Aplikasi Belajar Online Ruang Guru Pada Ulasan Google Play Store Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine Baharsyah, Efrico Fernando; Armanto, Armanto; Aviani, Tri Hasanah Bimastari; Wulandari, Cindi
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 3 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i3.10769

Abstract

Melalui laman pengunduhan aplikasi belajar online ruang guru di play store, pengguna dapat melihat ulasan ataupun penilaian dalam menggunakan aplikasi belajar online tersebut. Salah satu masalah yang menghambat pengguna dalam memilih dan menggunakan aplikasi pembelajaran online, terutama dalam hal mengulasnya, adalah kurangnya partisipasi pengguna dalam memberikan umpan balik atau evaluasi terhadap platform tersebut. Ulasan ini sangat mempengaruhi dan akan menjadi faktor dalam menentukan apakah aplikasi pembelajaran online tertentu cocok untuk penggunanya. Penelitian ini bertujuan untuk menilai sentimen pengguna terhadap aplikasi pembelajaran online Ruang Guru dengan menganalisis ulasan Google Play Store menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Data yang diambil sebanyak 10000 data ulasan yang kemudian dilakukan preprocessing data sehingga tersisa menjadi 9580 data yang bisa diolah. Labelling data dilakukan berdasarkan skor rating penilaian secara otomatis dengan menggunakan Bahasa pemrograman python. Hasil pelabelan data dikategorikan ke dalam dua kelas yaitu kelas positif, yang terdiri dari 7504 data, dan kelas negatif, yang terdiri dari 2076 data. Proses klasifikasi dan penilaian dilakukan dengan menggunakan dua teknik algoritma, yaitu naïve Bayes dan support vector machine. Berdasarkan nilai perbandingan data training dan data testing sebesar 90:10, 80:20, 70:30 diperoleh hasil perbandingan nilai Algoritma support vector machine mencapai nilai akurasi yang lebih tinggi yaitu 89% dibandingkan dengan algoritma naïve bayes yang hanya mencapai nilai akurasi 84,86%. Kata kunci: Analisis Sentimen, Ruang Guru, Ulasan Play Store, Naïve Bayes, SVM
Kelimpahan dan Keanekaragaman Ikan Karang di Perairan Selatan Pulau Kabung Kabupaten Bengkayang, Kalimantan Barat Armanto, Armanto; Nurrahman, Yusuf Arief; Helena, Shifa
Jurnal Laut Khatulistiwa Vol 5, No 2 (2022): July
Publisher : Dept. Marine Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/lkuntan.v5i2.54096

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kelimpahan dan keanekaragaman ikan karang di perairan Selatan Pulau Kabung. Metode yang digunakan dalam pengamatan ikan karang yaitu metode Underwater Visual Census (UVC. Jenis ikan karang yang teridentifikasi pada empat stasiun penelitian sebanyak 32 spesies, dengan komposisi kelompok ikan major sebesar 44%, ikan target 37%, dan kelompok ikan indikator sebesar 19%. Kelimpahan ikan karang di Pulau Kabung berkisar 0,524-1,076 ind/m2. Kelimpahan ikan karang di Pulau Kabung dikategorikan melimpah. Indeks keanekaragaman (H"™) ikan karang di stasiun penelitian dikategorikan sedang, indeks keseragaman (E) di Pulau Kabung dalam kategori labil, dan indeks dominansi (D) di stasiun penelitian dalam kategori rendah. Kondisi perairan Pulau Kabung yaitu, suhu, salinitas, oksigen terlarut (DO), kecerahan, dan kecepatan arus termasuk kategori yang masih mendukung untuk kehidupan ikan karang.
Faktor – Faktor yang Berhubungan dengan Kepatuhan Perawat dalam Pendokumentasian Early Warning Score System (EWSS) di RSUD dr. JUSUF SK Armanto, Armanto; Lesmana, Hendy; Ose, Maria Imaculata; Pujianto, Ahmat; Tukan, Ramdya Akbar; Hasriana, Hasriana
MAHESA : Malahayati Health Student Journal Vol 4, No 7 (2024): Volume 4 Nomor 7 (2024)
Publisher : Universitas Malahayati

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33024/mahesa.v4i7.14762

Abstract

ABSTRACT One of the strategies used to mortality in patients was to implement early warning score system (EWSS). EWSS is a scoring system for evaluating vital signs to detect changes or worsening in patients before emergencies occur. The purpose of the research was to determine the factors related to nurse compliance in documenting the early warning score system at RSUD dr. H. Jusuf SK. This research used a non-experimental method with an analytical obervasional design and employed cross sectional approach. The research is by means of probalility and the method used is random sampling. The population of the research were all nurses in-patient rooms, with a sample of 103 respondents. The results showed that nurses’ knowledge about EWSS was poor (66%), nurses’ attitude about EWSS was negative (88.3%), and nurses motivation about EWSS was low (86,4%). The results of the chi-square test showed that there was no significant relationship between nurses’ knowledge and compliance with EWSS documentation with a ρ value of 0.062, there was a relationship between attitude and nurses’ compliance in documenting EWSS showing that the ρ value was 0.015, and there was a relationship between motivation and nurses’ compliance in documenting EWSS showing a ρ value af 0.008. Training and socialization of EWSS filling needs tobe improved in order to rapidly detect changes or worsening in patients and to increase the quality of services at hospitals. Keywords: Compliance, Documentation, Early Warning Score System, EWSS  ABSTRAK  Salah satu strategi yang digunakan untuk menurunkan angka kematian pada pasien adalah dengan menerapkan early warning score system (EWSS). EWSS adalah sistem skoring untuk mengevaluasi tanda-tanda vital untuk mendeteksi perubahan atau perburukan pada pasien sebelum terjadi kegawatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang berhubungan dengan kepatuhan perawat dalam pendokumentasian early warning score system di RSUD dr. H. Jusuf SK. Penelitian ini menggunakan metode non eksperimen dengan desain obervasional analatik dan menggunakan pendekatan cross sectional. Penelitian ini adalah dengan cara probability dan metode yang digunakan adalah random sampling. Populasi dalam penelitian ini adalah semua perawat ruang rawat inap, dengan jumlah sampel 103 responden. Dari hasil penelitian menunjukan bahwa pengetahuan perawat mengenai EWSS kurang (66%), sikap perawat mengenai EWSS negatif (88,3%), dan motivasi perawat mengenai EWSS rendah (86,4%). Hasil uji chi-square menunjukkan tidak ada hubungan pengetahuan yang signifikan antara pengetahuan perawat dengan kepatuhan pendokumentasian EWSS dengan p value sebesar 0,062, ada hubungan antara sikap dengan kepatuhan perawat dalam mendokumentasikan EWSS menunjukkan bahwa ρ value sebesar 0,015, dan ada hubungan antara motivasi dengan kepatuhan perawat dalam pendokumentasian EWSS menujukkan hasil ρ value sebesar 0,008. Pelatihan dan sosialisasi pengisian EWSS perlu ditingkatkan lagi agar dapat mendeteksi dengan cepat perubahan atau perburukan pada pasien dan untuk meningkatkan mutu pelayanan di Rumah Sakit. Kata Kunci: Early Warning Score System, EWSS, Kepatuhan, Pendokumentasian 
PENGENALAN TEKNOLOGI INFORMASI DALAM FILM EDUKASI DI TANJUNG HARAPAN Lingga Wijaya, Harma Oktafia; Sari, Wisdalia Maya; Armanto, Armanto; Susilo, Andrianto Tri; Intan, Bunga; Nansyah, Satria
JURNAL UNIV.BI MENGABDI Vol 1 No 1 (2022): Jurnal UNIV.BI Mengabdi : Desember
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/mengabdi.v1i1.1879

Abstract

Film adalah salah satu hasil dari sebuah karya sastra yang dibuat oleh seseorang dengan imajinasi dan kreativitas yang dimilikinya. Film memuat cerita yang unik dan menarik sehingga banyak digemari oleh masyarakat karena sejak dulu keberadaan film diterima baik dalam kehidupan masyarakat. Film semakin populer karena menayangkan berbagai cerita yang mengandung nilai-nilai baik untuk diterapkan dalam kehidupan. Peranan media film dalam pembelajaran sangat penting untuk memberikan informasi terbaru mengenai perkembangan teknologi informasi. Pemanfaatan film dalam pembelajaran dapat dijadikan sebagai salah satu alternatif dalam mengarahkan anak-anak dan remaja setelah menyimak dan mengamati film yang dijadikan sebagai media informasi dan anak-anak dapat mengambil berbagai pelajaran yang positif terkait film tersebut.
KOLABORASI MAHASISWA DAN DOSEN ANTAR UNIVERSITAS UNTUK PEMBERDAYAAN UKM DAN HMP Intan, Bunga; Aktavera, Beni; Kurniawan, Rudi; Elmayati, Elmayati; Armanto, Armanto; Santoso, Budi; Daulay, Nelly Khairaini; Hidayat, Asep Toyib; Sobri, Ahmad; Wijaya, Harma Oktafia Lingga; Sari, Wisdalia Maya; Regina, Regina
JURNAL UNIV.BI MENGABDI Vol 4 No 1 (2025): Jurnal UNIV.BI Mengabdi : Juni
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/mengabdi.v4i1.2696

Abstract

Pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) dan Himpunan Mahasiswa Program Studi (HMP) melalui kolaborasi dosen dan mahasiswa antar universitas. Kegiatan dilaksanakan di Universitas Dehasen Bengkulu pada tanggal 18–19 Juli 2025 dengan melibatkan 50 mahasiswa dari Program Studi Sistem Informasi, Informatika, dan Rekayasa Sistem Komputer. Metode yang digunakan adalah edukatif-partisipatif, yang meliputi pelatihan keorganisasian, praktik pembuatan website organisasi, pengenalan coding dasar, dan eksplorasi data science. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan signifikan pada pemahaman peserta, yang ditunjukkan oleh kenaikan rata-rata nilai post-test dari 55 menjadi 83. Peserta juga menghasilkan produk nyata berupa website organisasi dan skrip coding sederhana. Dampak dari kegiatan ini adalah peningkatan kapasitas manajerial dan literasi digital mahasiswa, terbentuknya jejaring kolaborasi antar perguruan tinggi, serta mendorong UKM dan HMP mitra untuk mengoptimalkan peran mereka secara profesional dan ino
Co-Authors Akbar Tukan, Ramdya Aktavera, Beni Alamsyah, M.Nur Andri Anto Tri Susilo, Andri Anto Anggoro, Dimas Bayu Anugrah Pratama aviani, tri hasanah bimastari Baharsyah, Efrico Fernando Basmansyah, Attaya Rifki Daulay, Nelly Khairaini Devi Purwanti, Devi Dwi Budi Santoso Elmayati, Elmayati Hasriana Hasriana, Hasriana Helena, Shifa Hidayat, Asep Toyib Iga Claudia Rossi Intan, Bunga Karman, Joni Khaliq, Moh. Adnan Lesmana, Hendy Lingga Wijaya, Harma Oktafia Martadinata, A. Taqwa Muhammad Husein nansyah, Satria Nurdiansyah, Deni Ose, Maria Imaculata Pata’dungan, Yosep Soge Pujianto, Ahmat Regina Regina Rudi Kurniawan Sari, Wisdalia Maya Satrianansyah, Satrianansyah sobri, ahmad Susanto Susanto Syamsul Arifin, M. Agus Tri Hasanah Bimastari Aviani Wulandari, Cindi Yusuf Arief Nurrahman