Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.633
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK INFORMATIKA TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Pixel : Jurnal Ilmiah Komputer Grafis Jurnal Informatika Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika IT JOURNAL RESEARCH AND DEVELOPMENT JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Biosel: Biologi Science and Education Applied Information System and Management Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Jurnal Telematika INTEK: Jurnal Penelitian Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia (JMIKI) Jurnal Pendidikan dan Konseling Ainet : Jurnal Informatika Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Jurnal Teknik Informatika C.I.T. Medicom Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Suluah Bendang: Jurnal Ilmiah Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS) Teknik: Jurnal Ilmu Teknik dan Informatika Parta: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Publikasi Hasil Pengabdian Kepada Masyarakat. Jurnal Karya Abdi Masyarakat Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Indonesia Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Radisi Journal of Intelligent Systems and Information Technology Scientific Journal of Informatics Indonesian Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics
Untoro, Meida Cahyo
Teknik Informatika, Institut Teknologi Sumatera
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 45 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics

 1 
Visualisasi Data Progres Program Vaksinasi COVID-19 Internasional Berbasis Tableau Andika Setiawan; Meida Cahyo Untoro; Ahmad Agung Zefi Syahputra; Muhammad Alfarizi Tazkia; Anastasia Puteri Dewi; Muhammad Adam Aslamsyah; Muhammad Zulfarhan
ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Vol 4 No 1 (2022): Volume 4, Nomor 1, April 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v4i1.441

Abstract

Vaksinasi COVID-19 merupakan program pemerintah global yang dilakukan oleh seluruh negara di dunia. Vaksinasi COVID-19 dapat membuat tubuh menimbulkan kekebalan tubuh yang dapat menyerang virus COVID-19, sehingga dalam kasus positif COVID-19 dapat mengalami penurunan dan dunia segera pulih dari wabah virus ini. Progres vaksinasi yang ada berupa data dan hanya dapat dimengerti oleh beberapa orang. Kami melakukan penelitian dengan mengolah data progres vaksinasi global melalui pendekatan kuantitatif, hasil yang kami dapatkan dari penelitian ini yaitu mengetahui informasi jenis vaksin yang paling banyak digunakan yaitu Oxford/AstraZeneca sebanyak 165 negara, Pfizer/BioNTech sebanyak 101 negara dan Moderna dan Sinopharm sebanyak 47 negara. Berdasarkan jumlah penduduk yang ada di dunia, negara China merupakan negara dengan jumlah penduduk terbanyak dan negara dengan jumlah penduduk terbanyak yang telah melakukan vaksinasi di dunia. Namun untuk hasil persentase progres vaksinasi yang dilakukan oleh dunia, China tidak masuk kedalam 10(sepuluh) besar negara dengan persentase vaksinasi terbanyak. 10(Sepuluh) negara dengan persentase jumlah penduduk terbanyak yaitu Gibraltar, Oman, Falkland Island, Isle of Man, Seychelles, Nauru, San Marino, Malta, Bhutan, dan Cayman Islands.
Sistem Informasi Monitoring Lahan Pertanian dan Pengusiran Hama Berbasis Internet of Thing Mugi Praseptiawan; Meida Cahyo Untoro; Leo Viranda Millennium; Muhammad Affandi
ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Vol 4 No 2 (2022): Volume 4, Nomor 2, Agustus 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v4i2.460

Abstract

Di negara agraris seperti Indonesia, pertanian merupakan bagian yang sangat penting dalam kehidupan. Bagi sebagian besar petani, peningkatan produksi tanaman padi sangat penting. Namun dalam proses budidaya padi ada kendala yang mempengaruhi penurunan hasil panen padi. human error atau kelalaian petani dalam menangani padi itu sendiri dan serangan berbagai hama. Penggunaan bahan kimia yang berlebihan dan penghilangan hama yang tidak tepat dapat menyebabkan kondisi lahan yang semakin merugikan. Teknologi berperan membantu menyelsaikan permasalah dan membangunan petani modern. Pemantauan menggunakan teknologi membantu petani memaksimalkan hasil panen. Perawatan lahan pertanian dapat direkomendasikan berdasarkan alat kelembaban dan pH tanah serta metode fuzzy sugeno dan naïve bayes dalam pengendalian hama padi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem monitoring dan kontroling lahan pertanian, pengusir hama serta melakukan pengiriman informasi kepada petani secara real time. Pengujian alat pengusir hama dilakukan dua mekanisme di dalam dan di luar ruangan tujuan dari pengujian ini untuk menentukan fungsionalitas alat. Hasil dari penjadwalan naïve bayes didapat probabilitas 67.8% dengan skema pengusiran hama pukul 06.00 - 10.00 dan 14.00 - 17.00. Pemantauan lahan pertanian dengan alat yang dirancang didapat error rate 2.89% dan akurasi dalam perekomendasian perawatan lahan 87.5% dengan metode fuzzy sugeno.
Penerapan K-Means Clustering pada Imbalance Dataset Gejala Penyakit Jantung Meida Cahyo Untoro; Leonard Rizta; Anugerah Perdana; Nazla Andintya Wijaya; Nestiawan Ferdiyanto
ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Vol 5 No 1 (2023): Volume 5, Nomor 1, April 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v5i1.455

Abstract

Jantung merupakan organ yang sangat penting bagi tubuh kita, namun ternyata penyakit jantung merupakan penyakit paling mematikan di dunia. Penyebab penyakit jantung beragam, seperti pola hidup yang tidak sehat, mengkonsumsi makan yang mengandung tinggi kolestrol, merokok, lingkungan serta faktor keturunan atau genetik. Penyakit jantung tidak mengenal jenis kelamin dan usia, baik perempuan, laki-laki, balita, anak-anak bahkan orang dewasa dapat menderita penyakit jantung. Gejala penyakit jantung antara lain sakit dada, tekanan darah tinggi, hasil tes EleKtrodioGram (EKG), denyut jantung, kadar gula dan kandungan kolesterol yang meningkat atau tidak normal. Minimnya data terkait penyakit jantung menyebabkan kesulitan untuk melakukan prediksi terhadap pasien yang menderita atau tidak. Data minim dapat diartikan sebagai data minoritas yang akan menyebabkan missclasifikation pada dataset utaman dan berdampak pada prediksi yang salah. Penelitian ini bertujuan memprediksi gejala penyakit jantung dengan menggunakan K-means clustering untuk mengelompokan kelas berpenyakit jantung atau minoritas dan kelas sehat atau kelas mayoritas. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa K-means memiliki nilai evaluasi clustering 0.5 dengan metode Elbow dan nilai akurasi 89%. Penerapan oversampling teknik pada dataset penyakit jantung memberikan peningkatan pada evaluasi elbow menjadi 0.8 dan 93% akurasi. Pada Penelitian ini dataset yang tidak seimbang memberikan nilai akurasi pada missclasification sebesar 4% dari dataset seimbang.
Co-Authors Afriansyah, Aidil Ahmad Agung Zefi Syahputra Aidil Afriasnyah Algifari, Muhammad Habib Amrulloh, Iqbal Anastasia Puteri Dewi Andika Setiawan Andika Setiawan, Andika Andini, Maria Anggraini, Leslie Annisa Dwi Atika Anugerah Perdana Aprilia Purwanto Aprilianda, Mohamad Meazza Arre Pangestu Athalla, Muhammad Nadhif Bagaskara, Radhinka Bangun, Natasya Ate Malem Ba’its, Alfian Kafilah Buliali, Joko Lianto Dani Al Mahkya Desi Budiarti Dharmawan, Benedictus Budhi Dian Anggraini Drantantiyas, Nike Dwi Grevika Eka Nur'azmi Yunira Eko Dwi Nugroho Eri Yuni Nilasari Faisal, Amir Faza Nur Fuadina Febrianto, Andre Feri Fahrianto Fery Widhiatmoko Fitrawan, Mhd. Kadar Gunawan, Rayhan Fatih Harmiansyah Hidayah, Fathan Rizki Ibn, Ferreyla Setara Ilham Firman Ashari Irawati, Febri Dwi Jerhi Wahyu Fernanda Kesuma, Alvin Kurniawansyah, Apri Laisya, Nashwa Putri Leo Viranda Millennium Leonard Rizta Listiani, Amalia M. Syamsuddin Wisnubroto Mahdia Nisrina Maharani M Mandiri, Tobyanto Putra Marbun, Rustian Afencius Maria Oktarise Natania Gultom Mastuti Widianingsih, Mastuti Muhammad Adam Aslamsyah Muhammad Affandi Muhammad Alfarizi Tazkia Muhammad Farhan Muhammad Muttaqin Muhammad Nadhif Athalla Muhammad Yusuf Muhammad Zulfarhan Najie, Muhammad Nasrulloh, M. Anas Nazla Andintya Wijaya Nestiawan Ferdiyanto Nur'azmi, Eka Nurul Fajrin Ariyani Oktaviana Rinda Sari Perdana, Agung Mahadi Putra Prabandari, Pungki Resti Praramadhana, Daffa Praseptiawan, Mugi Pungki Resti Prabandari Putri, Nabila Muthia Raidah Hanifah Raidah Hanifah Retnosari, Hesti Revangga, Dwi Arthur Riyanarto Sarno Samsu Bahri Sianturi, Elsa Elisa Yohana Sidabutar, Ribka Julyasih Sinaga, Nydia Renli Siregar, Abu Bakar Siddiq Sofian, Ahmad Alif Sophia Nouriska Suranta, Akmal Fauzan Tirta Setiawan Verdiana, Miranti Winda Yulita Wisnubroto, M. Syamsuddin Yulita, Winda Yunira, Eka Nur'azmi Yusuf, Muhammad Asyroful Nur Maulana