Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Rekam Medis dan Manajemen Informasi Kesehatan Bridge: Jurnal Publikasi Sistem Informasi dan Telekomunikasi
Oei Joviano Matthew Wijaya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Health Professions Public Health

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun Aplikasi Marketplace Edukasi “Pasar Ilmu” Oei Joviano Matthew Wijaya; Vic Jeremy Prajogo; Gafgarion Sudrajat Budi Darminto; Gracia Stefani Suharyadi; Siska Narulita; Sekarlangit Sekarlangit
Bridge : Jurnal Publikasi Sistem Informasi dan Telekomunikasi Vol. 3 No. 1 (2025): Bridge: Jurnal Publikasi Sistem Informasi dan Telekomunikasi
Publisher : Asosiasi Riset Teknik Elektro dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62951/bridge.v3i1.422

Abstract

The welfare of teachers in Indonesia, especially honorary teachers, is still very poor when compared to other ASEAN countries. There is a gap between the salaries of teachers in Indonesia and the salaries of teachers in several ASEAN countries. There have been several demonstrations carried out by teachers, especially honorary teachers, because the salary received is not in accordance with the performance that has been carried out. On the other hand, there is a problem of high unemployment in Indonesia. The factors causing the high unemployment rate in Indonesia are the mismatch of qualifications and the low quality of education in Indonesia, as well as limited job vacancies and the high need for employment. To overcome these problems, a new innovation is needed that can help the community in creating jobs and improving the quality of education in Indonesia. The Pasar Ilmu educational marketplace application was developed to overcome these problems. The development of this Pasar Ilmu application uses the prototype system development method. This research aims to create a system or application of the Pasar Ilmu educational marketplace that can help improve the quality of education in Indonesia as an application that can help honorary teachers to get additional income, help reduce unemployment in Indonesia, and provide flexible courses or lessons for students.
Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor (k-NN) dengan Wrapper Forward Selection untuk Deteksi Penderita Breast Cancer Oei Joviano Matthew Wijaya; Siska Narulita
Jurnal Rekam Medis & Manajemen Infomasi Kesehatan Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Nasional Karangturi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53416/jurmik.v5i1.324

Abstract

Breast cancer atau kanker payudara adalah penyakit yang disebabkan karena adanya pertumbuhan sel-sel tubuh yang tidak normal dan mengambil alih sel yang masih sehat pada daerah payudara. Breast cancer sangat diperlukan penanganan dini agar sel kanker pada payudara tidak menyebar secara luas, karena breast cancer dapat menyebabkan kematian. Data mining dapat menjadi salah satu opsi solusi dalam membantu diagnosis kanker payudara. Data mining dapat berperan dalam membantu pengambilan keputusan, karena data yang sudah diolah dapat digunakan dalam analisis sebelum pengambilan keputusan. Analisis data dalam penelitian ini menggunakan algoritma klasifikasi k-Nearest Neighbor (k-NN) yang dioptimasi menggunakan teknik feature selection, yaitu wrapper forward selection. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data mining sangat berguna dan bermanfaat dalam menganalisis dan mendiagnosis penyakit breast cancer. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai persentase akurasi, presisi, dan recall pada model yang menggunakan forward selection menghasilkan persentase yang lebih tinggi daripada yang tidak menggunakan forward selection, yaitu sebesar 96,19%. Sedangkan model yang tidak menggunakan teknik forward selection menghasilkan tingkat akurasi sebesar 84,16%. Sehingga dalam penelitian ini, teknik forward selection sangat berpengaruh dalam meningkatkan akurasi pada model yang terbentuk.
Co-Authors Gafgarion Sudrajat Budi Darminto Gracia Stefani Suharyadi Sekarlangit Sekarlangit Siska Narulita Vic Jeremy Prajogo