Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Joutica : Journal of Informatic Unisla Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA)
Ardhie Firdaus
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Penyakit Autoimun dengan Algoritma K-Nearest Neighbors Santi Rahayu; Ardhie Firdaus; Ilham Ramdhani; Muhammad Raffi Hermawan; Perani Rosyani
Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia Vol 2 No 3 (2024): Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA)
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Penyakit autoimun mewakili kategori kondisi medis yang ditandai dengan respon imun yang menyimpang yang menargetkan jaringan sehat, berpotensi mengakibatkan kerusakan organ dan fungsi fisiologis yang terganggu. Diagnosis yang akurat dan tepat waktu sangat penting untuk manajemen penyakit ini secara efektif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki penerapan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) untuk klasifikasi penyakit autoimun menggunakan data klinis dan gejala yang dilaporkan pasien. Algoritma KNN, yang dikenal karena keterusterangan dan kemanjurannya dalam tugas klasifikasi, beroperasi dengan menentukan tetangga terdekat 'k' ke titik data yang dimaksud dan menetapkan label kelas sesuai dengan label dominan di antara tetangga tersebut. Investigasi ini mencakup berbagai metodologi termasuk akuisisi data, pra-pemrosesan, penyebaran kumpulan data, pemilihan nilai-k, pelatihan model, dan evaluasi hasil melalui metrik seperti akurasi dan presisi. Temuan menunjukkan bahwa algoritma KNN dapat mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam membedakan berbagai jenis penyakit autoimun; Namun, pemilihan nilai-k optimal secara signifikan mempengaruhi kinerja model. Akibatnya, pemanfaatan algoritma KNN muncul sebagai pendekatan yang menjanjikan untuk meningkatkan proses diagnostik untuk penyakit autoimun dan memfasilitasi strategi manajemen pasien yang lebih baik.
Sistem Aplikasi Absensi Menggunakan Geolocation dan Rekapitulasi Lembur Guru Pada Dinsa Daycare Berbasis Web Hermawan, Muhammad Raffi; Ardhie Firdaus; Ilham Ramdhani; Wasis Haryono
Joutica Vol 10 No 2 (2025): SEPTEMBER
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30736/jti.v10i2.1452

Abstract

Sistem Aplikasi Absensi dengan Geolocation dan Rekapitulasi Lembur Guru pada Dinsa Daycare Berbasis Web dimaksudkan untuk mengatasi masalah pencatatan kehadiran dan lembur guru yang masih dilakukan secara manual, yang menyebabkan kesalahan, kehilangan data, dan ketidakefisienan. Menggunakan teknologi geolocation, sistem ini bertujuan untuk mengotomatisasi proses absensi dengan validasi lokasi secara real-time dan merekapitulasi data lembur secara terstruktur. Metode Extreme Programming (XP) digunakan untuk pembuatan sistem, yang mencakup tahapan perencanaan, desain, pengkodean, dan pengujian. Sistem ini, yang dibangun dengan PHP Native dan MySQL. Sistem ini memiliki tiga aktor utama yaitu guru, admin, dan owner. Antarmuka pengguna yang disesuaikan berdasarkan akses fitur seperti pencatatan absensi, pengelolaan data anak dan guru, pengajuan izin, rekapitulasi kehadiran dan lembur, dan ekspor laporan ke Excel. Hasil implementasi menunjukkan penurunan yang signifikan dalam kesalahan pencatatan, peningkatan efisiensi administrasi, dan kecepatan proses rekapitulasi yang lebih besar. Hasil ini juga menunjukkan bahwa pemangku kepentingan dapat dengan mudah mendapatkan akses ke data dalam waktu nyata.
Co-Authors Haryono, Wasis Hermawan, Muhammad Raffi Ilham Ramdhani Muhammad Raffi Hermawan Perani Rosyani Santi Rahayu