Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

1.817

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Epsilon: Jurnal Matematika Murni dan Terapan KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) Jambura Journal of Mathematics Journal of Mathematics: Theory and Applications Jurnal Pengabdian Ilung (Inovasi Lahan Basah Unggul) Bioscientiae, Jurnal ilmu ilmu Biologi RAGAM: Journal of Statistics and Its Application

Soesanto, Oni

Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Matematika Dan Pengetahuan Alam, Universitas Lambung Mangkurat, Indonesia

Author-ID : 835134

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Energy Environmental Science Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 19 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2

K-Means Clustering dan Principal Component Analysis (PCA) Dalam Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) Untuk Klasifikasi Data Multivariat Hayqal Hazmi Qastari Hayqal; Oni Soesanto; Yuana Sukmawaty
Journal of Mathematics: Theory and Applications Volume 4, Nomor 1, 2022
Publisher : Program Studi Matematika Universitas Sulawesi Barat

Pada penelitian ini dilakukan uji simulasi data berskala besar sehingga diperlukan metode yang handal untuk permasalahan klasifikasi salah satunya adalah Radial Basis Function Neural Network (RBFNN). Untuk training data RBFNN menggunakan struktur khusus yang melibatkan dimensi tinggi pada hidden layer. Dengan struktur RBFNN yang khusus tersebut maka seringkali menimbulkan permasalahan karena hidden layernya terlalu besar, sehingga diperlukan penambahan metode penyederhaan jaringan seperti PCA dan K-Means Clustering. Metode PCA digunakan untuk mereduksi dimensi input pada RBFNN sedangkan metode K-Means Clustering digunakan untuk penentuan inisialisasi center awal pada RBFNN. Pada hasil percobaan metode PCA dihasilkan komponen utama ke-1 dan ke-2 dengan masing-masing mewakili 55.2288% dan 27.3108% dari seluruh variabilitas, secara kumulatif kedua komponen utama menyatakan sebesar 82.5396% dan hasil percobaan perulangan iterasi di metode penelitian ini didapatkan hasil rata-rata proses akurasi PC dan Klas terbaik berada pada PC-2 Klas-3 dengan akurasi di atas 90% untuk proses training dan testing dengan akurasi kesalahan klasifikasi di bawah 10%.

Penerapan Metode Extreme Gradient Boosting (XGBOOST) pada Klasifikasi Nasabah Kartu Kredit Sri Elina Herni Yulianti; Oni Soesanto; Yuana Sukmawaty
Journal of Mathematics: Theory and Applications Volume 4, Nomor 1, 2022
Publisher : Program Studi Matematika Universitas Sulawesi Barat

Bad credit card is a problem of inability of credit card users to pay credit card bills that can cause losses to both parties concerned. In order to avoid losses caused by bad credit cards, the provider must conduct a careful analysis of prospective or old customers using credit cards. This study aims to classify bad credit card customers using machine learning techniques, namely classification techniques. One of the classification techniques used is the XGBoost method which is useful for regression analysis and classification based on the Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), the XGBoost method has several hyperparameters that can be configured to improve the performance of the model. Hyperparameter tuning method used is grid search cross validation which is then validated using 10-Fold Cross Validation. XGBoost hyperparameters configured include n_estimators, max_depth, subsample, gamma, colsample_bylevel, min_child_weight and learning_rate. Based on the results of this study proves that the use of algorithms with hyperparameter tuning can improve the performance of eXtreme Gradient Boosting algorithm in the process of classification of credit card customers with an accuracy of 80.039%, precision of 81.338% and a recall value of 96.854%. Keywords: XGBoost, classification, Accuracy, Precision, Recall

Fuzzy Logic (Bagian 2): Bersenandung Dari Lukisan Cadas ke Taman Perguruan Tinggi Kalimantan Tanto Budi Susilo; azidi azidi irwan; Rahmat Rahmat Yunus; Paola Anna Elena Bianchi; Bambang Sugiyanto Sugiyanto; oni oni soesanto
Jurnal Pengabdian ILUNG (Inovasi Lahan Basah Unggul) Vol 2, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/ilung.v2i2.6081

Tujuan tulisan ini (bagian ke dua) mendeskripsi simbol fitur lukisan cadas “Burung Enggang” (kisaran 5.000 tahun lalu) dari situs Bukit Bangakai, desa Dukuhrejo, Mantewe,Tanah Bumbu. Ini tempat adalah sebagai pengabdian masyarakat 2017-2022. Fitur burung ini mirip burung Enggang. Suku Dayak Kanayatan telah melestarikan simbol Enggang melalui kehidupannya sehari-hari, diantaranya melalui bersenandung atau kreatifitas seni musik sampai saat ini. Dalam kosmologi masyarakat Dayak Kanayatan, burung Enggang dipercayai sebagai hewan yang diciptakan pertama (“Jubata nange, Ne’ pantanpa – Ne’ pajaji”). Selanjutnya, penciptaan mahkluk lain sebagai penghuni alam semesta. Sebagai mahkluk hidup yang diciptakan pertama oleh Tuhan (Jubata), maka burung Enggang bertanggung jawab untuk merawat kehidupan hutan“. Di sisi lain, perguruan tinggi Kalimantan berdiri kisaran tahun 1960an (60an tahun lalu). Sebagai contoh perguruan tinggi (Universitas Lambung Mangkurat-ULM, Universitas Palangka Raya–UNPAR, Universitas Tanjungpura-UNTAN) mengunakan simbol burung Enggang sebagai logo atau cap aministratifnya. Dengan uraian makna logo yang yang sedikit berbeda antara perguruan tinggi satu dengan lainnya. Untuk mendeskripsikan “Dari Lukisan Cadas ke Taman Perguruan Tinggi”digunakan berbagai metode pedekatan antara lain; structural equation modelling (SEM) dengan melibatkan 56 responden milinial, dan kreatifitas seni/bersenandung. www.youtube.com/watch?v=YvDOS83GPkQ dan https://www.youtube.com/watch?v=PXp1cqMyGTY. Hasil SEM menunjukan respon terhadap pengenalan lukisan cadas; 54,4% (belum pernah tahu), 23,6% (diberi tahu oleh orang lain), 16,4% (informasi dari sosial media) dan 12,7% (berkunjung). Respon responden terhadap makna simbol logo sebagai berikut; 58,2% (ulet, sabar atau pantang menyerah), 34,5% (peka dan tanggung jawab terhadap lingkungan alam), dan 63,% (pengabdian dan komitmen). Hasil ini menunjukan bahwa informasi lukisan cadas belum banyak diketahui meski mampu dimengerti makna simbol logo perguruan tinggi.Kata Kunci: Simbol perguruan tinggi, artifak, lukisan cadas

MODIFIKASI HILL CIPHER DENGAN MENGGUNAKAN MATRIKS KUNCI ORTHOGONAL DAN TRANSPOSITION SUBSTITUTION LEFT RIGHT SHIFT (TSLRS) Yuniardi Wahyu Nugraha; Thresye Thresye; Oni Soesanto
EPSILON: JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN TERAPAN Vol 17, No 1 (2023)
Publisher : Mathematics Study Program, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/epsilon.v17i1.9232

Matrix is a collection of components arranged in rows and columns, concept of a matrix can be used in solving a problem related to cryptography. A mathematician named Lester Hill created a polyalphabetic cryptographic system called the Hill Cipher. Hill cipher is an algorithm that in its process uses a matrix with size (a × a) as the key matrix. The classic Hill Cipher has the disadvantage that the operation used is not complicated. In this study, the classic Hill Cipher will be modified by using an orthogonal matrix as the key matrix, as well as adding several other operations such as transposition, substitution, and bit shift. This study compares the performance of the traditional Hill Cipher and the modified Hill Cipher in terms of cryptographic techniques on data(text). This research was conducted by encrypting and decrypting the classic Hill Cipher and modified Hill Cipher using similar data (text). Furthermore, a simulation will be carried out using Matlab so that it can use data (text) with a larger size. The results obtained are Hill Cipher which has been modified using an asymmetric cryptographic system, that is in left-right shift process so that the matrix keys will be different when use for encryption and decryption. Because it uses a different key in the encryption and decryption process, thus increasing the level of difficulty in decoding the message.

Podcast Bimteks Pemandu Wisata: Seni Rock Art Features “Jukung” dari Desa Dukuhrejo Tanto Budi Susilo; Rahmat Yunus; Rahmad Eko Sanjaya; Oni Soesanto; Arief Rahmad Maulana Akbar; Yuyun Hidayat
Jurnal Pengabdian ILUNG (Inovasi Lahan Basah Unggul) Vol 3, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/ilung.v3i1.9016

Tulisan ini, sebagai bagian program kegiatan masyarakat di desa Dukuhrejo, Kecamatan Mantewe, Kabupaten Tanah Bumbu, tahun 2017, 2018, 2022 dan 2023; dan Minggu Raya, Banjarbaru, 2021. Di desa ini, terdapat beberapa lukisan cadas yang diindikasikan terhubung dengan kegiatan masyarakat sekarang ini, seperti aktivitas manusia di atas perahu, kisaran 5.000 tahun lalu. Pengetahuan perubahan-perubahan bentuk (evolusi) perahu kayu atau jukung merupakan hal penting untuk dipelajari bagi pemandu wisata di desa Dukuhrejo. Kebanyakan para pemandu wisata adalah para milineal di desa itu. Adapun narasi ringkasan kegiatannya sebagai berikut; Evolusi arkeologi meliputi perubahan-perubahan bukti empirik masa lalu atau artifak, antara lain, bahan, motif, waktu, peristiwa, lingkungan dan proses tinggalan arkeologi. Bukti empirik ini dapat diselidiki menghasilkan informasi saintifik, bukan sekedar cerita mitologi atau febula. Sebagai contoh, semua narasi lukisan cadas (rock art) perahu itu bermanfaat bagi pemandu wisata dan masyarakat sekitar untuk digunakan sebagai potensi wisata yang menghasilkan green economic. Hasil evaluasi menunjukan bahwa calon pemandu wisata dan/atau milinial mampu mengerti atas hal-hal yang terhubung antara perubahan lukisan cadas arkeologi dan kepribadian berkebudayaan. Respon publik (masyarakat) milinial tentang kegiatan ini dapat diketahui dengan mengunakan metode structural equation modelling (SEM) melibatkan wawancara 47 milineal. Hasil pretest dan post test terhadap 47 responden menunjukan rata-rata pemahaman, sebagai berikut; sangat mengerti (15,62 %), mengerti (59,16667 %), kurang mengerti (26,25 %) dan tidak mengerti (0,0 %). Hasil tersebut terkait beberapa pemahaman tentang pengetahuan perubahan lukisan cadas dan manfaatnya bagi peningkatan konomi desa Dukuhrejo.Kata kunci: green economic, desa Dukuhrejo dan lukisan cadas

Bimteks Bagi Pemandu Eduwisata: Rock Art Features “Kotak-kotak dan titik” dari Desa Dukuhrejo Tanto Budi Susilo; Rahmat Yunus; Rahmad Eko Sanjaya; Oni Soesanto; Arief Rahmad Maulana Akbar; Yuyun Hidayat
Jurnal Pengabdian ILUNG (Inovasi Lahan Basah Unggul) Vol 3, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/ilung.v3i1.9020

Program kegiatan masyarakat (PKM), bagian kegiatan inspiratif untuk membuat tulisan terkait arkeologis masyarakat. Terutama sumber daya wisata di desa Dukuhrejo, Kecamatan Mantewe, Kabupaten Tanah Bumbu, tahun 2017, 2018, 2021, 2022 dan 2023. Perkembangan terakhir desa ini menjadi desa edukasi wisata (eduwisata). Edukasi karena terdapat lukisan cadas (rock art), bermotif “kotak-kotak dan titik-titik” sebagai indikasi bagaimana simbol bahasa itu awal mula (origin) ada. Para pemandu wisata perlu untuk diasuh dengan basis pengetahuan yang cukup. Adapun ringkasan rock art “kota-kotak dan titik” sebagai simbol asal mula bahasa dapat dijelaskan sebagai berikut; Bahasa mengalami evolusi melalui perubahan kata-kata, huruf/phonem yang ditandai perubahan simbol berupa titik dan kotak-kotak. Walaupun bahasa sendiri adalah bukan sekedar kata-kata. Dalam komunikasi manusia, pilihan atas kata-kata mampu membangkitkan emosi terkuat dan mendorong semua tindakan manusia, sebagai respon bentuk komunikasi. Perubahan kata-kata memiliki kekuatan untuk perubahan kekuatan emosi. Pada kasus evolusi bahasa Austronesia Nusantara telah menghasilkan varian kebudayaan/tradisi yang berbeda-beda di Asia Tenggara, dalam rentang waktu ribuan tahun. Perubahan kata dan huruf berarti mengubah emosi cita rasa bahasa, dan menghasilkan varian budaya/tradisi, atau tutur bahasa. Hasil pretest dan post test terhadap responden, rata-rata pemahaman menunjukan, sebagai berikut; sangat mengerti (17,08333 %), mengerti (60,61667 %), kurang mengerti (20,8 %) dan tidak mengerti (0,0 %). Hasil ini dievaluasi dengan mengunakan metode structural equation modelling (SEM) melibatkan wawancara 47 milineal. Hasil ini menunjukan bahwa milinial dapat mengerti atas hal-hal yang terhubung dengan evolusi bahasa, yang terhubung dengan kepribadian berkebudayaan Austronesia Nusantara.Kata kunci: unit evolusi bahasa, kata dan huruf, titik dan kotak

STUDI BIOGEOGRAFIS IKAN PUYAU (osteochilus SP) BERBASIS PROFIL PROTEIN DARI DANAU ROWO IJO, SITUS BUKIT BANGKAI Tanto Budi Susilo; Mochamad Arief Soendjoto; Oni Soesanto; Raifa Azizia Mustaqima; Rani Sasmita; Paola Bianchi
Bioscientiae Vol 20, No 1 (2023): Bioscientiae Volume 20 No 1
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/b.v20i1.9714

This Bukit Bangkai would like be became a candidate for place evolution rock art heritage unit (PERAHU). In this site, the Rowo Ijo lake as a habitat, where it was found biogeographically, a Puyau fish (Osteochilus sp). Furthermore, the method of precipitation fraction of ammonium sulfate ((NH4)2SO4) with Lowry and SDS-PAGE elaboration was used, as the main method to obtain the protein profile of fish protein. Analysis of kinship relations was carried out using the UPGMA method based on the profile.. Based on the results of the fraction (NH4)2SO4 and Lowry methods, the optimum protein content was obtained, namely 68.93; 116.08; 6.72; 7.96 (mg/ml) in the 70-80% fraction and 4 samples from Banjar Regency 19.17; 16.93; 20.04; and 20.04 mg/mL in the 40-70% fraction, respectively. Based on the results of SDS-PAGE at the optimum level of protein; Puyau Rowo Ijo fish have 64 bands, with a profile of 11 bands on P.1R code, 9 bands on P.2R code, 10 bands on P.3R code and 9 bands on P.4R. For Puyau Banjar fish there are 25 bands with the following profile; each code P.1B and P.2B has 6 bands, while P.3B has 10 bands and P.4B has 3 bands. The types of proteins found were thought to include Actin Protein, Carbonic Anhydrase, Trypsin Inhibitor, -lactalbumin, and Lysozyme. The results of the UPGMA analysis based on the distribution of protein species and weights were that there was related closely to two groups form (clusters) between puyau from the Lake Rowo Ijo and Banjar Regency.

SEGMENTASI PELANGGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING BERDASARKAN MODEL RFM (RECENCY, FREQUENCY, MONETARY) Muhammad Hafidz Anshary; Oni Soesanto; Ayatullah Ayatullah
RAGAM: Journal of Statistics & Its Application Vol 1, No 1 (2022): RAGAM: Journal of Statistics and Its Application
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/ragam.v1i1.7382

Companies or entrepreneurs must better understanding customers data in all aspects, including detecting similarities and differences among customers, predicting their behavior, and offering better options and opportunities to customers. Customer segmentation is carried out to obtain this information, which is part of CRM (Customer Relationship Management). One of the general models in the application of customer segmentation is the RFM (Recency, Frequency, and Monetary) model. This research method uses a combination of the RFM model and clustering. RFM is used as a description of customer behavior in conducting transactions. Clustering is a process that is widely used and is designed to categorize data. Clustering uses the K-Means Algorithm to determine the number of clusters using the Elbow and Silhouette methods. The application of RFM analysis and the K-Means resulted in two customer segments, namely potential customers and non-potential customers. Potential customers have the characteristics of frequent transactions and also large expenses. Non-potential customers have the characteristics of infrequent transactions and also standard expensesKeywords: Customer Segmentation, RFM Model, K-Means Clustering

QUICK ROBUST CLUSTERING USING LINKS (QROCK) UNTUK PENGELOMPOKAN DESA KABUPATEN BANJAR Muhammad Rizki Shofari; Oni Soesanto
RAGAM: Journal of Statistics & Its Application Vol 3, No 1 (2024): RAGAM: Journal of Statistics & Its Application
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/ragam.v3i1.12805

AbstractAccurate village profile planning needs to be done with mapping based on its characteristics. Village grouping based on the characteristics of village facilities and potential or its characteristics based on the Building Village Index indicator can help determine priorities in village development. In this study, mixed data was used, with numerical data grouping using Hierarchical Agglomerative Nesting (AGNES) algorithm and categorical data with Quick Robust Clustering Using Links (QROCK). The resulting clusters are then combined using the QROCK Ensemble algorithm (algCEBMDC). The data is sourced from the 2021 Village Potential Data Collection (PODES) by the Central Statistics Agency in 277 villages in Banjar Regency, including 18 numerical variables and 29 categorical variables. The results of the study obtained optimal clusters based on the ratio of within-group standard deviation (SW) to between-group standard deviation (SB) resulting in a ratio of 4.82.10-9 with a threshold of 0.4 to 0.9 resulting in 6 clusters. The best cluster results are cluster 4 (4 villages) and cluster 3 (14 villages), then cluster 2 (villages) and cluster 1 (186 villages), and clusters that need development priorities are cluser 5 (2 villages) and cluster 6 (1 village) which are outliers based on processing results. Keywords: Village Grouping, Cluster, AGNES Algorithm, Quick Robust Clustering Using Links (QROCK), AlgCEBMDC

Co-Authors Abdul Hakim Maulana Andi Farmadi Andry Nor Indrawan Arfan Eko Fahrudin Arief Rahmad Maulana Akbar Ayatullah Ayatullah Azidi Irwan Bambang Sugiyanto Sugiyanto Dewi Sri Susanti Dodon Turianto Nugrahadi Fairudz Shahura Fatma Indriani Hayqal Hazmi Qastari Hayqal Mochamad Arief Soendjoto Mohammad Mahfuzh Shiddiq Muhammad Ahsar Karim Muhammad Hafidz Anshary Muhammad Mahfuzh Shiddiq Muhammad Mefta Eryshady Muhammad Rizki Shofari Nurul Dasima Astuti Oktarini Oktarini Pamona Dwi Rahayu Paola Anna Elena Bianchi Paola Bianchi Pardi Affandi Rahmad Eko Sanjaya Rahmat Rahmat Yunus Rahmat Yunus Raifa Azizia Mustaqima Rani Sasmita Siti Sulistiani Sri Elina Herni Yulianti Susilo, Tanto Budi Thresye Thresye Yuana Sukmawaty Yuniardi Wahyu Nugraha Yuyun Hidayat

Title

Found 19 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 19 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 19 Documents
Search