Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analisis Perubahan Penggunaan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) di Kota Pekalongan Tahun 2013 dan 2023 Rahman, Daffa; Mataburu, Ilham Badaruddin
Jurnal Sains Geografi Vol 2 No 2 (2024): JURNAL SAINS GEOGRAFI
Publisher : Fakultas Ilmu Sosial dan Hukum, Universitas Negeri Jakarta

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

Abstract

Kenaikan kebutuhan akan lahan seiring dengan perkembangan wilayah, pertumbuhan ekonomi, dan populasi mencerminkan aktivitas penduduk dalam proses pembangunan. Kota Pekalongan, yang terdiri dari empat Kecamatan yang berbatasan langsung dengan Laut Jawa, mengalami pertumbuhan yang signifikan, mencakup wilayah penelitian seluas 4578.91 ha. Dalam penelitian ini, digunakan metode overlay peta penggunaan lahan yang berasal dari hasil klasifikasi citra Landsat 8 OLI selama periode tersebut. Alat utama yang digunakan adalah Software ArcGIS 10.3 untuk melaksanakan overlay, mencakup evaluasi perubahan luas dan distribusi objek dalam penggunaan lahan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengukur luas perubahan penggunaan lahan di wilayah Kota Pekalongan dari tahun 2013 hingga 2023 serta mengidentifikasi penyebab perubahan penggunaan lahan di kawasan tersebut selama periode tersebut.
Optimization of Dental Clinic Selection Using Item-Based Collaborative Filtering with Pearson Correlation Rahman, Daffa; Kurniawati, Ana; Agusten, Dina
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 9 No 3 (2025): G-Tech, Vol. 9 No. 3 July 2025
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70609/g-tech.v9i3.7439

Abstract

The advancement of technology in the healthcare sector (e-health) has encouraged dental clinics in Bekasi City to adopt digital systems. However, many clinics have yet to take advantage of this technology. The wide variety of dental clinic options often makes it difficult for users to determine which clinic best suits their needs. This study developed a web-based recommendation system using the Item-Based Collaborative Filtering method and Pearson Correlation calculation. The system recommends clinics based on the similarity of ratings between items, calculated from users’ historical data, and generates predictions using the Weighted Sum algorithm. Recommendations are displayed in table format on the website. The system was developed using PHP and MySQL, with 20 dental clinics in Bekasi City as the research objects. It was tested using Blackbox Testing and User Acceptance Testing (UAT). The MAE evaluation result of 0.28 demonstrates the system's good prediction accuracy, and the SUS score of 80 places it in the "Excellent" category.