Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.49
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jurnal Sistem dan Informatika Infotech Journal Jurnal Teknoinfo NUSANTARA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial CYBERNETICS BULETIN AL-RIBAATH JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) JUTECH : Journal Education and Technology Joutica : Journal of Informatic Unisla Jurnal Riset Rumpun Ilmu Teknik (JURRITEK) International Journal of Health, Engineering and Technology SmartComp Jurnal Publikasi Teknik Informatika
Barry Ceasar Octariadi
Universitas Muhammadiyah Pontianak
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 37 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 37 Documents
Search

 1   2   3   4 
PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM SISTEM PAKAR BIMBINGAN KONSELING KARIR SISWA Fara Darniva; Barry Ceasar Octariadi; Syarifah Putri Agustini Alkadri
NUSANTARA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial Vol 12, No 12 (2025): NUSANTARA : JURNAL ILMU PENGETAHUAN SOSIAL
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jips.v12i12.2025.4755-4761

Abstract

Bimbingan konseling karir adalah proses yang dilakukan oleh guru bimbingan konseling dengan memberikan bantuan kepada peserta didik untuk mengalami perkembangan, pencarian dan membuat keputusan karir yang rasional sepanjang hidupnya serta realistis berdasarkan potensi yang dimiliki dan peluang yang ada di lingkungan sekitar sehingga meraih kesuksesan. Keterbatasan waktu dan jumlah guru Bimbingan Konseling menjadi permasalahan yang terjadi di sekolah tersebut dalam proses layanan bimbingan konseling karir terkait memberikan rekomendasi karir kepada siswa. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk membangun aplikasi sistem pakar berbasis website menggunakan metode Naïve Bayes untuk memberikan rekomendasi karir kepada siswa berdasarkan nilai probabilitas tertinggi. Hasil dari penelitian ini memperoleh nilai 90,90% berdasarkan pengujian akurasi sistem, maka dapat dikatakan aplikasi ini berhasil dan bisa digunakan oleh siswa untuk melakukan bimbingan konseling karir.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIDAN DI KLINIK JI LI NGO KOTA SINGKAWANG MENGGUNAKAN METODE SMART Yusuf Marwan; Syarifah Putri Agustini Alkadri; Barry Ceasar Octariadi
NUSANTARA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial Vol 13, No 1 (2026): NUSANTARA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jips.v13i1.2026.114-120

Abstract

Klinik Bidan JI LI NGO Kota Singkawang, juga bertanggung jawab dalam pelaksanaan bidang kesehatan dalam membantu pencapaian sebagai seorang bidan. Namun terdapat permasalahan yang muncul di klinik ini yaitu sifatnya masih manual, dampak negatif dari sistem pemilihan yang masih manual ini mengakibatkan pemilihan calon bidan menjadi tidak tepat sasaran. Dengan menggunakan SPK dan metode SMART sebagai basis dalam pemilihan bidan hal ini memungkinkan sistem dapat memberikan perankingan sesuai dengan perhitungan yang di dasar dari kriteria yang sudah ada. Berdasarkan pengujian sistem serta melalui perhitungan manual, hasil menunjukkan bahwa calon bidan bernama Juvi pada berada pada peringkat pertama dengan nilai akhir 0,8023. Penelitian ini juga melibatkan pengujian user acceptance test (UAT) dengan 5 responden dari klinik terkait. Hasil kuesioner menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat kegunaan (usability) yang sangat baik dengan tingkat penerimaan sebesar 92%. Hal ini membuktikan bahwa sistem dapat diterima dan digunakan secara efektif dalam mendukung pengambilan keputusan
Prediksi Status Gizi Pada Balita Menggunakan Metode Long ShortTerm Memory Hizrah Azhari; Barry Ceasar Octariadi; Rachmat Wahid Saleh Insani
Jurnal Publikasi Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2025): Januari: Jurnal Publikasi Teknik Informatika
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jupti.v4i1.5506

Abstract

The high prevalence of malnutrition among toddlers in Pontianak City, adversely affecting growth, cognitive function, and future human capital. Despite monitoring efforts, traditional methods remain slow and less accurate. The objective is to develop an early prediction system for toddler nutritional status using a Long Short-Term Memory (LSTM) model based on anthropometric data (weight, height, age, gender) from the Pontianak City Health Office. The methodology comprises an applied experimental quantitative design with the following stages: data collection and preprocessing (cleaning, normalization, train-test split), LSTM model architecture development, model training, and performance evaluation using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The dataset includes 1,182 samples of toddlers aged 0–60 months. Training results yielded 82% accuracy, 98% precision, 82% recall, and an F1-score of 89% on the training set. On the test set, the model achieved 79% accuracy, 99% precision, 80% recall, and an F1-score of 89%, with a weighted average F1-score of 0.83 and a macro average F1-score of 0.71, indicating solid overall performance but highlighting the need for improvement in underrepresented classes. The study’s implications involve enhancing the effectiveness of toddler nutritional monitoring, enabling faster interventions by healthcare workers, and contributing academically to the development of AI-based applications in public health.
PELATIHAN JURNALISTIKA MENINGKATKAN MAHASISWA DALAM MEDIA MASSA, MEDIA SOSIAL BAGI ORGANISASI MAHASISWA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PONTIANAK Barry Ceasar Octariadi; Sucipto; Alya Amanda Putri
GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 10 No. 1 (2026): GERVASI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : LPPM IKIP PGRI Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31571/gervasi.v10i1.10664

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman dan keterampilan mahasiswa dalam bidang jurnalistika, khususnya dalam penulisan berita serta pemanfaatan media massa dan media sosial sebagai sarana publikasi organisasi. Metode yang digunakan adalah Participatory Action Research (PAR) dengan tahapan identifikasi masalah, perencanaan, pelaksanaan, evaluasi, dan refleksi. Sasaran kegiatan adalah mahasiswa organisasi mahasiswa (ORMAWA) Universitas Muhammadiyah Pontianak. Hasil pre-test menunjukkan bahwa 60% peserta belum memahami konsep dasar jurnalistik dan teknik pembuatan konten. Setelah pelatihan, hasil post-test menunjukkan peningkatan pemahaman yang signifikan dengan rata-rata mencapai 96%. Selain itu, evaluasi penyajian materi menunjukkan bahwa 75% peserta menilai pada kategori memuaskan hingga sangat baik, 15% sangat baik, dan 15% cukup, tanpa adanya penilaian negatif. Hal ini menunjukkan bahwa metode pelatihan yang digunakan efektif. Dengan demikian, kegiatan ini mampu meningkatkan kompetensi jurnalistik mahasiswa serta mendukung pengelolaan informasi organisasi secara lebih profesional dan informatif.
Klasifikasi Status Gizi Balita Menggunakan Algoritma Random Forest Muhamad Angga Rizki Sabima; Barry Ceasar Octariadi; Rachmat Wahid Saleh Insani
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol 8 No 1 (2026): Januari 2026
Publisher : Prodi Sistem Informasi Universitas Dharma Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47233/jteksis.v8i1.2415

Abstract

Nutritional problems in children under five remain a major challenge in Indonesia's health development as they can affect growth, cognitive abilities, and future productivity. The Indonesian Nutritional Status Survey (SSGI) serves as an important data source to understand the nutritional condition of children under five. This study aims to classify the nutritional status of children under five using the Random Forest algorithm with a Knowledge Discovery in Database (KDD) approach. The research stages include data cleaning, preprocessing, feature selection, modeling, and model performance evaluation. The data were obtained from Puskesmas Gang Sehat.The results indicate that Random Forest can classify the nutritional status of children under five with high accuracy for the majority class (Normal Nutrition), while performance for the minority class (Abnormal Nutrition) can still be improved. This demonstrates that the Random Forest algorithm is effective for classifying nutritional status, although optimizing data imbalance and adding supporting variables can enhance results for the minority class. This study is expected to contribute to the development of technology-based solutions for addressing nutritional issues in children under five.
Design Of A Drinking Water Feasibility Identification System Using The Random Forest Algorithm And Principal Component Analysis (PCA) Khusnul Karomah; Asrul Abdullah; Barry Ceasar Octariadi
International Journal of Health Engineering and Technology Vol. 5 No. 2 (2026): Vol 5. No. 2 JULY 2026
Publisher : CV. AFDIFAL MAJU BERKAH

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55227/ijhet.v5i2.952

Abstract

Clean and safe drinking water is a basic need for society. Based on clean water statistical data from Statistic Indonesia (BPS), the average percentage of households in West Kalimantan Province with access to safe drinking water sources in urban areas was 89.21%, while in rural areas it was 77.76% in 2023. With a population growth that outpaces the available reserves of safe drinking water, there is a clear need to monitor and analyze water quality more carefully and on a data-driven basis. This research aims to design and implement a drinking water suitability classification system using the Random Forest method as the main classification algorithm, with Principal Component Analysis (PCA) serving as the data dimensionality reduction technique. The interactive visualization was built using Python and Streamlit, taking into account User Interface (UI) and User Experience (UX) aspects, which are divided into two access levels: Public Access (for the community) and Officer Access (for agencies). Water quality data is identified based on standards from the Ministry of Health (Permenkes No. 492/MENKES/PER/IV/2010), reduced in dimensionality using PCA, and subsequently classified for its suitability using Random Forest. The test results demonstrate that this system is capable of classifying the suitability status with an accuracy of 95.35%. to ensure the model does not experience overfitting, K-Fold Cross-Validation (5-Fold) testing was conducted, yielding an average accuracy of 94.94% and proving the model’s stability. Furthermore, the User Acceptance Testing (UAT) results indicate an excellent level of user acceptance regarding the bulk upload feature and the monitoring of drinking water quality in a fast, accurate, and data-driven manner.
IMPLEMENTASI PROFILE MATCHING PADA SISTEM PENCARI KERJA DISABILITAS Muhammad Dwi Ramadhianto; Syarifah Putri Agustini Alkadri; Barry Ceasar Octariadi
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 4 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i4.6686

Abstract

Penyandang disabilitas adalah seseorang yang mempunyai (menderita) sesuatu dan kecacatan adalah suatu keadaan (seperti penyakit atau cedera) yang membatasi atau merusak kemampuan fisik dan mental seseorang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sarana penunjang pencari pekerjaan bagi penyandang disabilitas melalui website DISKA (Disabilitas Kerja), yang menggunakan metode Profile Matching. Sistem pendukung keputusan (SPK) ini mengintegrasikan aspek utama, aspek pendukung, dan aspek wawancara dalam penilaian kandidat. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan selama pengembangan   Implementasi Profile Matching Pada Sistem Pencari Kerja Disabilitas. Aplikasi dirancang dan dibangun dengan metode profile matching digunakan untuk menentukan nilai yang terdapat pada core factor dan Secondary factor dan nilai aspek juga menetukan nilai akhir terhadap perhitungan dalam merekomendasi pekerjaan. Berdasarkan hasil dari aplikasi rekomendasi pekerjaan dengan metode profile matching dapat disimpulkan bahwa khauril anwar cocok dengan pekerjaan Barista dikarekanakan dekatnya hasil total antara pekerjaan dengan nilai 4.58 dan pelamar dengan nilai 4.67, ramadianti cocok dengan pekerjaan Art dikarekanakan hasil sama dengan pekerjaan Art dengan nilai 4.27 dan nilai pelamar yaitu 4.27, ahmad syahdani cocok dengan pekerjaan cleaning service karena nilai totalnya yaitu 4.455 melebihi nilai total dari cleaning service, famin nasrul cocok dengan pekerjaan cleaning service dikarenakan nilainya 4,36 melebihi nilai dari pekerjaan cleaning service karena itu cocok dengan pekerjaannya dan ananda dinda cocok dengan pekerjaan Pijat dikarenakan nilainya yaitu 4.215 melebihi nilai dari pijat oleh karena itu cocok dengan pekerjaan pijat.
Co-Authors Alda Cendekia Siregar Alya Amanda Putri Andalas Rivaldi Permana Anugrah, Ilham Arni - Yanti Asrul Abdullah Chairul Syafar Putra Deni Deni Deni Dewi Yanti Eki Komariah Elsa Damayanti Fara Darniva Fenni Supriadi Hizrah Azhari Insani, Rachmad Wahid Saleh Khusnul Karomah Medi, Medi Muhamad Angga Rizki Sabima Muhammad Dwi Ramadhianto Pirman Pirman PURWANTO, ANGGI Purwoko, Agus Putri Yuli Utami Rachmat Wahid Saleh Insani Rizka Amalia Rizki Akbar Pratama Siregar, Alda Cendekia Sucipto Sucipto Sucipto Sufi Vanitra Syaibah Syaibah Syarifah Putri Agustini A Syarifah Putri Agustini Alkadri Utin Siti Nur Fadillah vera vibiola Yulia, Rantika Yulrio Brianorman Yusuf Marwan