Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.006
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Jurnal Inti Talafa : Jurnal Teknik Informatika
Bhakti, M.Herdian
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Engineering

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSING HEART DISEASE USING WEB-BASED ANALYTIC HIERARCHY PROCESS AND CERTAINTY FACTOR METHODS Hakim, Lukman; Wicaksono, Freddy; Bhakti, M.Herdian
INTI TALAFA Vol. 17 No. 1 (2025): Edisi Januari - Juni 2025
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32534/int.v17i1.7159

Abstract

Health is the most valuable thing for humans, one example is that humans often forget about their heart health. The heart is one of the organs of the body that is very vital and has a very important role for humans. Basically, heart disease is often called a “silent killer”, based on World Health Organization (WHO) data that heart disease is the number one cause of death in the world. Therefore, a system is needed to help prevent heart disease and provide the right diagnosis and solution. This study aims to design a web-based expert system for diagnosing symptoms of heart disease in humans using the Analytical Hierarchy Process (AHP) and Certainty Factor (CF) methods. The Analytical Hierarchy Process (AHP) method determines the weight of the expert, while the Certainty Factor method calculates the diagnosis of user disease symptoms. The final results of the system show that the system is able to diagnose heart disease through the symptoms selected by the user. The system can also provide descriptions and appropriate handling solutions for diseases experienced by users.       Kata kunci: Sistem Pakar, Penyakit Jantung, Analytical Hierarchy Process, Certainty Factor
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA TERBAIK MENGGUNAKAN METODE AHP Anin, Anindia; Anindia Ardiani; Otong Saeful Bachri; R.M Herdian Bhakti
Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Vol. 18 No. 1 (2025): Juli : Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/q6cbsj32

Abstract

Penentuan siswa terbaik di lingkungan sekolah seringkali menghadapi tantangan dalam hal objektivitas dan konsistensi. SMP Negeri 3 Tanjung mengalami kesulitan dalam memilih siswa terbaik secara sistematis karena belum adanya sistem penilaian terstruktur yang mempertimbangkan berbagai kriteria secara kuantitatif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pendukung keputusan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam pemilihan siswa terbaik. Metode AHP dipilih karena mampu menguraikan permasalahan kompleks menjadi hierarki dan melakukan perbandingan antar kriteria serta alternatif secara berpasangan. Kriteria yang digunakan meliputi nilai akademik, sikap dan kedisiplinan, keikutsertaan dalam organisasi sekolah, serta prestasi dalam kejuaraan. Hasil perhitungan menunjukkan nilai akademik memiliki bobot tertinggi yaitu 0.5345, diikuti oleh nilai sikap dan kedisiplinan sebesar 0.2775, keikutsertaan organisasi sebesar 0.1236, dan kejuaraan lomba sebesar 0.0642. Dengan hasil perhitungan akhir menggunakan metode AHP, siswa bernama Ajeng Malica Aura Madura mendapat nilai tertinggi sebesar 0.1539 dan ditetapkan sebagai siswa terbaik peringkat pertama. Sistem ini terbukti memberikan hasil penilaian yang lebih transparan, terstruktur, dan dapat dipertanggungjawabkan oleh pihak sekolah.
Pemetaan Wilayah Rawan Kecelakaan Lalu Lintas di Kabupaten Brebes Menggunakan Algoritma K-Means Agung Permana, Tegar; Tegar Agung Permana; Saeful Bachri, Otong; Herdian Bhakti, RM
Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Vol. 18 No. 1 (2025): Juli : Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/elkom.v18i1.2929

Abstract

Kecelakaan lalu lintas di Kabupaten Brebes merupakan masalah kritis karena tingginya frekuensi insiden yang terjadi di wilayah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan area yang rentan terhadap kecelakaan dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering , yang mendukung proses pengambilan keputusan berbasis data. Isu utama yang dieksplorasi dalam penelitian ini adalah bagaimana algoritma K-Means dapat diimplementasikan untuk mengelompokkan zona rawan kecelakaan dan meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap keselamatan jalan. Metodologi yang digunakan meliputi pengumpulan data melalui tinjauan pustaka, observasi langsung, dan wawancara, yang dilanjutkan dengan penggunaan algoritma K-Means untuk mengklasifikasikan data kecelakaan berdasarkan jumlah kejadian, korban jiwa, dan cedera. Temuan menunjukkan bahwa algoritma K-Means secara efektif mengelompokkan lokasi rawan kecelakaan ke dalam tiga tingkat risiko yang berbeda: tinggi, sedang, dan rendah. Dengan demikian, informasi yang terklasifikasi ini dapat membantu otoritas terkait dalam meningkatkan langkah-langkah keselamatan lalu lintas dan mengedukasi masyarakat tentang area berisiko tinggi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada pengembangan kebijakan keselamatan lalu lintas yang lebih terinformasi dan strategis di Kabupaten Brebes.
Penggunaan Algoritma K-Means dalam Pengelompokan Pasien Diabetes Mellitus Berdasarkan Parameter Klinis di Puskesmas Brebes Feronika, Fadia; Ariesanto Ramdhan, Nur; Mohamad Herdian Bhakti, Raden
Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Vol. 18 No. 1 (2025): Juli : Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/elkom.v18i1.2947

Abstract

Diabetes Mellitus merupakan salah satu penyakit kronis yang jumlah penderitanya terus bertambah setiap tahunnya, termasuk di wilayah Puskesmas Brebes. Banyaknya pasien dengan kondisi klinis yang beragam mendorong perlunya suatu metode untuk mengelompokkan pasien berdasarkan tingkat keparahannya. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means dalam proses pengelompokan pasien Diabetes Mellitus dengan menggunakan beberapa parameter klinis, yaitu Gula Darah Puasa (GDP), kadar HbA1c, Kolesterol Total (CHOL), serta tekanan darah sistolik dan diastolik. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif dengan metode data mining berbasis algoritma K-Means. Data yang digunakan diperoleh dari rekam medis Puskesmas Brebes. Proses klasterisasi menghasilkan tiga kelompok, yaitu kategori risiko rendah, sedang, dan tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means mampu melakukan pengelompokan data pasien secara akurat sesuai tingkat keparahan. Hasil tersebut kemudian divisualisasikan melalui sistem berbasis web yang bertujuan untuk mempermudah pihak puskesmas dalam menganalisis kondisi pasien serta mendukung pengambilan keputusan medis yang lebih efektif.
ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN DI TOKO RITEL DMART MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI BERBASIS WEBSITE Fuadi, Ahmad Najmi; Bhakti, Mohamad Herdian; Premana, Agyztia
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4963

Abstract

Industri ritel di Indonesia mengalami transformasi signifikan dengan masuknya retailer global yang meningkatkan modernisasi dan persaingan. Toko ritel lokal seperti DMART harus bersaing dengan pemain besar nasional dan internasional serta menghadapi perubahan perilaku konsumen yang mencari pengalaman berbelanja yang lebih nyaman dan modern. Untuk tetap kompetitif, memahami preferensi pembelian konsumen menjadi krusial. Namun, DMART belum memiliki alat analisis yang tepat untuk mengidentifikasi pola pembelian ini, yang dapat menghambat keputusan strategis terkait penempatan produk, penetapan harga, dan promosi. Implementasi Algoritma Apriori menjadi solusi potensial untuk mengatasi masalah ini. Algoritma Apriori memungkinkan identifikasi pola hubungan antar item dalam data transaksi, membantu ritel mengelompokkan produk yang sering dibeli bersama dan memprediksi perilaku pembelian di masa depan. Penelitian ini menggunakan data transaksi yang terhitung mulai tanggal 1-31 Desember 2023 dengan total 600 data transaksi dan 161 variasi barang , nilai minimum support yang di tentukan adalah  6,6 % dan confidence 65%.Dengan hasil analisis ini, DMART dapat mengoptimalkan strategi pemasaran, meningkatkan efisiensi persediaan, dan mempersonalisasi layanan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Penerapan Algoritma Apriori diharapkan dapat menjadi langkah strategis yang membantu DMART menghadapi tantangan dalam industri ritel yang semakin kompetitif ini.
Penerapan Metode TOPSIS Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kandidat Ketua, Wakil Ketua, Dan Anggota OSIS Abdul Kolik; Irawan, Bambang; Herdian Bhakti, R.M.
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.66982

Abstract

Perkembangan teknologi informasi di era digital membuka peluang penerapan sistem berbasis komputer dalam pengambilan keputusan, termasuk di bidang pendidikan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis metode TOPSIS untuk membantu proses pemilihan Ketua, Wakil Ketua, dan Anggota OSIS di SMP Negeri 4 Wanasari, yang masih jarang diterapkan di tingkat Sekolah Menengah Pertama untuk meningkatkan objektivitas dan transparansi dalam pemilihan pengurus OSIS. Permasalahan utama yang dihadapi adalah rendahnya partisipasi siswa dalam pencalonan, sehingga proses seleksi selama ini bersifat subjektif dan kurang adil. Metode TOPSIS dipilih karena mampu melakukan pemeringkatan alternatif berdasarkan kedekatan terhadap solusi ideal positif dan menjauhi solusi ideal negatif, dengan mempertimbangkan bobot kriteria meliputi organisasi, nilai akademik, absensi, dan prestasi. Sistem ini diimplementasikan dalam bentuk website dan diuji menggunakan data 833 siswa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem menghasilkan pemeringkatan yang objektif dan transparan, kandidat A342 dengan nilai 0,8595 memperoleh nilai preferensi tertinggi sebagai Ketua OSIS, diikuti A11 dengan nilai 0,8213 sebagai Wakil Ketua OSIS dan anggota OSIS lainnya dipilih dari siswa kelas VII dan VIII. Penerapan sistem ini diharapkan dapat meningkatkan partisipasi siswa serta menjamin kualitas dan keadilan dalam proses pemilihan pengurus OSIS. 
Co-Authors Abdul Kolik Agung Permana, Tegar Anin, Anindia Anindia Ardiani Ariesanto Ramdhan, Nur Bambang Irawan Feronika, Fadia Fuadi, Ahmad Najmi Lukman Hakim Otong Saeful Bachri Premana, Agyztia Tegar Agung Permana Wicaksono, Freddy