Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication
Suryadewiansyah, Muhammad Kamil
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Certainty Factor dan Interpolasi Untuk Diagnosa Penyakit Kolik Abdomen Pada Rumah Sakit Qadr Tangerang Suryadewiansyah, Muhammad Kamil; Soetanto, Hari
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 12 No 1 (2023): Jurnal Ticom-September 2023
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v12i1.105

Abstract

Kolik abdomen adalah nyeri pada perut yang disebabkan karena terjadi pembesaran, sumbatan atau peradangan pada organ tubuh. Sering kali nyeri pada perut dianggap sebagai penyakit maag biasa. Hal ini menyebabkan terdapat 259 juta kasus usus buntu pada pria yang tidak terdiagnosa. Sebagian besar penyakit kolik abdomen harus ditangani lewat jalur operasi, karena kolik abdomen terdiri dari beberapa penyakit yang memiliki gejala yang hampir mirip. Beberapa kali saat dilakukan operasi ditemui penyakit jenis lain pada pasien, sehingga menambah waktu dan tenaga dokter. Urgensi penelitian ini dapat berdampak pada konsentrasi dan kinerja dokter dalam melakukan tindakan operasi, serta meningkatkan resiko komplikasi pada pasien yang berujung pada kematian. Solusi penelitian ini menerapkan sebuah sistem pakar berbasis model aplikasi web. Tahapan penelitian yang diusulkan, meliputi; tahap pengumpulan data, processing data, metode interpolasi, metode certainty factor, dan pengujian. Kontribusi penelitian ini kombinasi metode certainty factor dan interpolasi untuk diagnosis penyakit kolik abdomen menggunakan 29 gejala dan 14 penyakit serta menggunakan bobot nilai keyakinan user yang disesuaikan dengan form konsultasi user. Metode interpolasi diperuntukan untuk hasil lab (Laboratorium) dan metode certainty factor diperuntukan untuk anamnesa dan pemeriksaan fisik. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 96%, terdapat 96 pasien yang terdiagnosa dengan tepat oleh sistem sesuai dengan data aslinya yaitu 100 data uji pasien operasi rumah sakit Qadr Tangerang.
Naïve Bayes dan Confusion Matrix untuk Efisiensi Analisa Intrusion Detection System Alert Suryadewiansyah, Muhammad Kamil; Tju, Teja Endra Eng
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 8 No 2 (2022): Agustus 2022
Publisher : Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v8i2.2022.81-88

Abstract

Banyaknya malware menyebabkan IDS (Intrusion Detection System) dituntut menyesuaikan diri semakin kompleks sehingga mahal dan membebani perusahaan yang menggunakannya. Sistem yang berbasis teknologi Host-based IDS dan Signatured-based IDS sudah banyak digunakan namun hanya mampu mendeteksi serangan yang sudah diketahui sebelumnya, untuk memperbaiki kinerjanya perlu dilakukan analisa pada data log berdasarkan alert yang diberikan. Teknik klasifikasi Naïve Bayes digunakan untuk membantu meningkatkan efisisensi dan efektifitas analisa tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan mengambil empat langkah bagian dari metodologi SKKNI (Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia) No.299 tahun 2020, Artificial Intelligence, sub bidang Data Science, yaitu data understanding, data preparation, modeling, dan model evaluation. Dataset dari penyedia layanan IDS sebanyak 575 data yang dibagi menjadi 515 data latih dan 60 data uji. Hasil evaluasi data uji dengan confusion matrix diperoleh pengukuran metrik accuracy 0,87, recall 0,89, precision 0,83, dan F-Measure 0,86. Adanya FP (False Positive) dan FN (False Negatif), keduanya sangat penting bagi penguna IDS untuk meningkatkan kualitas layanan kepada pelanggan dan mengurangi resiko akibat adanya intrusi. FP dan FN menjadi fokus dalam melakukan analisa log alert dari IDS sehingga tidak perlu menganalisa keseluruhan data, berdampak memberikan hasil 85% lebih efektif dan berkontribusi pada efisiensi tenaga dan waktu bagi tim keamanan suatu peruasahaan pengguna IDS. Selain itu didapat bahwa sekitar 50% data IDS adalah intrusi atau pengganggu lainnya.
Co-Authors Hari Soetanto Tju, Teja Endra Eng