Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.772
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Foristek AKSIOMA Jurnal Pendidikan Matematika Proceeding International Conference on Information Technology and Business International Journal of Advances in Intelligent Informatics JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Technomedia Journal JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal ScientiCO : Computer Science and Informatics Journal Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Aksioma Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian Jurnal Algoritma Seminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Gramaswara: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Kreatif Online Innovative: Journal Of Social Science Research Madani: Multidisciplinary Scientific Journal Nanggroe: Journal Of Scholarly Service Information Technology Education Journal Nanggroe: Journal of Scholarly Service The Indonesian Journal of Computer Science Jurnal MediaTIK Media Elektrik AKSIOMA
Lamasitudju, Chairunnisa
Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tadulako
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 42 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 42 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Performance Comparison of Multilayer Perceptron (MLP) and Random Forest for Early Detection of Cardiovascular Disease Setiawan, Dita Widayanti; Lapatta, Nouval Trezandy; Amriana, Amriana; Nugraha, Deny Wiria; Lamasitudju, Chairunnisa Ar.
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 9 No. 6 (2025): December 2025
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v9i6.10826

Abstract

Cardiovascular disease is a disorder of the heart and blood vessels that can lead to heart attacks, strokes, and heart failure, so early detection is essential. This study compares Multilayer Perceptron (MLP) and Random Forest for risk classification in a Kaggle dataset containing 70,000 samples with balanced targets. Pre-processing included age conversion, outlier cleaning, standardization, and feature selection based on feature importance. Both models were optimized using RandomizedSearchCV and evaluated using accuracy, precision, recall, F1-score, AUC-ROC, confusion matrix, and k-fold cross-validation. The results show that the accuracy of MLP is 73.90% and Random Forest is 74.23% with an AUC of 0.80 for both. Random Forest is more stable across all folds and performs better on the negative class, while MLP is slightly more sensitive to the positive class. Independent t-test and Mann-Whitney U tests show p>0.05, indicating that the difference in performance is not significant. The most influential features were diastolic blood pressure, age, cholesterol, and systolic blood pressure. The non-clinical Streamlit prototype demonstrated the model's potential for education and initial decision support.
Analisis Sentimen Terhadap Kinerja Awal Pemerintahan Menggunakan IndoBERT Dan SMOTE Pada Media Sosial X Ihalauw, Sahron Angelina; Trezandy Lapatta, Nouval; Wiria Nugraha, Deny; Wirdayanti; Ar Lamasitudju, Chairunnisa
Jurnal Algoritma Vol 22 No 2 (2025): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.22-2.2957

Abstract

Social media platform X has become a key channel for expressing public opinion on political issues, including evaluating the early performance of the government. The first 100 days of an administration are a strategic period to assess policy direction and public perception. This study aims to apply and evaluate the IndoBERT model for sentiment analysis of Indonesian-language tweets discussing the 100-day performance of the Prabowo–Gibran administration, as well as to assess the impact of using the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) to address data imbalance. A total of 15,027 tweets were collected through API crawling and processed through several stages: preprocessing, labeling using the InSet Lexicon, data splitting, and fine-tuning IndoBERT. Two scenarios were tested — without SMOTE and with SMOTE oversampling. The results show that both models achieved the same overall accuracy of 87%, but performance varied across sentiment classes. The model without SMOTE performed better in the positive class with 93% precision, whereas the SMOTE-applied model improved performance in the neutral class (F1-score increased from 70% to 71%; recall from 69% to 71%) and in the negative class (precision increased from 88% to 90%). Considering the balance across classes, the SMOTE-based model was selected as the final model and implemented into a Streamlit application for interactive sentiment analysis. This study expands the application of IndoBERT in the Indonesian political domain by combining the lexical InSet approach with SMOTE oversampling — a combination rarely applied in Indonesian political sentiment analysis. The findings highlight the importance of data balancing strategies in improving transformer-based model performance on imbalanced datasets. Future research is encouraged to explore alternative balancing methods, expand training data, and test other transformer variants to enhance accuracy and generalization.
Model Jaringan Syaraf Tiruan dalam Peramalan Kasus Positif Covid-19 di Indonesia Wirawan Setialaksana; Dwi Rezky Anandari Sulaiman; Shabrina Syntha Dewi; Chairunnisa Ar Lamasitudju; Nini Rahayu Ashadi; Muhammad Asriadi
Jurnal MediaTIK Volume 3 Issue 2, Mei (2020)
Publisher : Jurusan Teknik Informatika dan Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59562/mediatik.v3i2.1557

Abstract

Mitigation steps to control Covid-19 outbreak in Indonesia need to take. One of those step is forecasting the spread of the disease. This study compare two artificial neural network models in catching the pattern of Covid-19 positive total cases in Indonesia. Data Training used in this study is Indonesian total positive cases of Covid-19 from March 2 until May 26. The next 10 days data become data testing to show the model accuracy in predicting Covid-19 total cases. MLP shows a better prediction comparing to ELM.Three different prediction accuracy measurement is used – MAE, MAPE, and RMSE. All of them shows less value in MLP than in ELM.
Analisis Penyakit Mental Menggunakan Algoritma XGBoost Landusa, Natalia Anastasya; Ardiansyah, Rizka; Nugraha, Deny Wiria; Lamasitudju, Chairunnisa; Angreni, Dwi Shinta
Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian Vol. 5 No. 4 (2026): JURNAL LOCUS: Penelitian dan Pengabdian
Publisher : Riviera Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58344/locus.v5i4.5135

Abstract

Kesehatan mental merupakan bagian penting dalam kesejahteraan individu, dengan gangguan mental seperti skizofrenia, bipolar, dan depresi yang dapat memengaruhi kualitas hidup. Namun, diagnosa yang akurat untuk membedakan jenis gangguan ini seringkali menjadi tantangan karena gejala yang saling tumpang tindih. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tiga jenis gangguan mental menggunakan algoritma XGBoost dan mengidentifikasi fitur penting yang berpengaruh dalam proses klasifikasi. Metode yang digunakan mencakup pengumpulan data dari dataset Kaggle yang berisi 3753 data pasien dengan 53 atribut dan 3 kelas gangguan mental. Proses pre-processing dilakukan untuk menormalkan data, yang kemudian digunakan untuk melatih model XGBoost. Hasil penelitian menunjukkan akurasi model sebesar 98,67% dengan nilai precision, recall, dan F1-score yang sangat tinggi, menunjukkan bahwa XGBoost efektif dalam mengklasifikasikan gangguan mental. Fitur utama yang berpengaruh dalam klasifikasi antara lain halusinasi, pikiran atau ucapan yang tidak teratur, dan delusi. Penelitian ini menyarankan penelitian lebih lanjut untuk pengembangan fitur dan validasi klinis model ini dalam konteks dunia medis.
PENGEMBANGAN SISTEM KEAMANAN KAMERA PENGAWAS BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) DENGAN TEKNOLOGI DETEKSI OBJEK MENGGUNAKAN RASPBERRY PI DAN NOTIFIKASI TELEGRAM Pratama, Moh. Rezki; Lamasitudju, Chairunnisa; Pusadan, Mohammad Yazdi; Laila, Rahmah; Pratama, Septiano Anggun
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.v10i4.6562

Abstract

Internet of Things (IoT) merupakan konsep yang memperluas manfaat konektivitas internet yang terhubung secara terus-menerus. Pada penelitian ini, IoT dimanfaatkan untuk mengendalikan kamera pengawas yang dapat dioperasikan dari jarak jauh melalui jaringan komputer. Dengan kemajuan teknologi ini, pengguna dapat memantau dan mengendalikan kamera pengawas kapan saja dan di mana saja selama lokasi tersebut memiliki koneksi internet yang memadai. Sistem ini dirancang untuk mempermudah pengawasan, terutama di gedung yang jaraknya jauh dari pengguna. Dalam penelitian ini, sistem pengawasan berbasis IoT dikembangkan dengan memanfaatkan Raspberry Pi sebagai pusat pengolahan data dan aplikasi Telegram sebagai media notifikasi real-time. Teknologi pengenalan wajah diterapkan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi individu yang muncul di depan kamera, serta memberikan peringatan ketika wajah yang tidak dikenal terdeteksi. Integrasi ini memungkinkan sistem untuk tidak hanya memberikan pengawasan visual tetapi juga menyediakan interaksi yang lebih cerdas dan responsif melalui notifikasi langsung kepada pengguna. Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem ini tidak hanya meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas pengawasan, tetapi juga menawarkan solusi keamanan yang lebih proaktif dan adaptif terhadap berbagai situasi. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan terhadap pengembangan teknologi pengawasan berbasis IoT yang dapat diterapkan dalam berbagai skala dan konteks, dari rumah tangga hingga fasilitas publik.
PERBANDINGAN METODE ARIMA DAN RANDOM FOREST DALAM MEMPREDIKSI HARGA EMAS BERDASARKAN PERGERAKAN MATA UANG DAN SUKU BUNGA afifa, Afifa; Ardiansyah, Rizka; Lamasitudju, Chairunnisa; Laila, Rahma; Angreni, Dwi Shinta
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.v10i4.6346

Abstract

Dalam situasi ekonomi global yang tidak stabil dan ketidakpastian politik internasional, emas tetap menjadi aset andalan bagi investor sebagai tempat berlindung yang aman. Namun, fluktuasi harga emas yang dipengaruhi oleh berbagai faktor eksternal dan internal menciptakan tantangan dalam memprediksi harga dan mengambil keputusan investasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan akurasi prediksi harga emas dengan menggunakan dua metode, yaitu ARIMA dan Random Forest, yang mempertimbangkan data pergerakan mata uang dan suku bunga. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode ARIMA pada set data pengujian menghasilkan MAPE sebesar 4.26%, sedangkan model Random Forest menghasilkan MAPE sebesar 2.25%. Berdasarkan hasil perbandingan tersebut, dapat disimpulkan bahwa model Random Forest memiliki performa yang lebih baik dalam memprediksi harga emas dibandingkan dengan model ARIMA. PERBANDINGAN METODE ARIMA DAN RANDOM FOREST DALAM MEMPREDIKSI HARGA EMAS BERDASARKAN PERGERAKAN MATA UANG DAN SUKU BUNGA 
ANALISIS INDIKASI RISIKO KEAMANAN PADA SITUS WEB INTEGRASI DATA DI KOTA PALU MENGGUNAKAN METODE VULNERABILITY ASSESSMENT (VA) DENGAN BERDASARAKAN OPEN WEB APPLICATION SECURITY PROJECT (OWASP) TOP 10 Reonaldi, Muh. Ilham; Hendra, Andi; Pusadan, Mohammad Yazdi; Kasim, Anita Ahmad; Lamasitudju, Chairunnisa Ar
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.v10i4.6378

Abstract

Penelitian ini menganalisis kerentanan keamanan pada situs web integrasi data Kota Palu yang sedang dalam proses imigrasi sistem. Dengan meningkatnya ancaman siber dan pentingnya melindungi data, penelitian ini memanfaatkan metode Vulnerability Assessment untuk sebagai cara mengidentifikasi potensi celah keamanan. Metodologi penelitian meliputi footprinting menggunakan Nikto, network mapping dengan Nmap, dan pemindai kerentanan otomatis. Hasil pemindai menunjukkan adanya kerentanan dengan tingkat risiko bervariasi, mulai dari rendah hingga tertinggih, termasuk lemahnya DNS server, ketidakhadiran dari Content-Security-Policy dan X-Frame-Options sebagai header keamanan serta pengaturan Anti-CSRF Tokens yang tidak memadai. Rekomendasi utama untuk bagian dari pembatasan pengaksesan DNS server, penerapan header keamanan yang tepat, pengaturan token anti-CSRF, dan perbaikan konfigurasi keamanan. Langkah-langkah yang diambil ini dimaksudkan untuk memperbaiki keamanan situs web dan menjaga kerahasiaan serta integritas data terhadap indikasi ancaman. Pengawasan berkelanjutan sangat penting untuk menjaga sistem tetap terus aman juga berjalan secara lancar.
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT DI MEDIA SOSIAL X TERHADAP MASALAH ROHINGYA MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN TEKNIK RESAMPLING Krama, Tri; Lapatta, Nouval Trezandy; Lamasitudju, Chairunnisa Ar.; Syahrullah, Syahrullah
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 3 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i3.6193

Abstract

Di era modern ini, penggunaan media sosial terus meningkat karena kemajuan dalam teknologi informasi dan komunikasi. X, sebagai salah satu platform media sosial populer, memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dan berdiskusi mengenai berbagai isu, termasuk masalah pengungsi Rohingya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap isu Rohingya di X menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan teknik resampling untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Metode yang digunakan meliputi oversampling dengan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) dan random undersampling untuk menyeimbangkan dataset. Hasil penelitian menunjukkan bahwa setelah penerapan SMOTE dan random undersampling, model SVM mencapai akurasi 89% dengan precision 0,9, recall 0,89, dan f1-score 0,89. Selain itu, penggunaan seleksi fitur dengan chi-square juga terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi model, meskipun peningkatannya sedikit, yaitu dari 89% menjadi 90%.Temuan ini menekankan pentingnya penggunaan teknik resampling dan seleksi fitur yang tepat dalam analisis sentimen sosial yang kompleks, khususnya dalam konteks isu pengungsi Rohingya di platform X.
PERANCANGAN ARCHITECTURE ENTERPRISE DENGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DALAM PELAYANAN PENERBITAN TANDA TANGAN ELEKTRONIK DISKOMINFO KOTA PALU MENGGUNAKAN TOGAF ADM Rifki, Moh; Pratama, Septiano Anggun; Pusadan, Mohammad Yazdi; Syahrullah, Syahrullah; Lamasitudju, Chairunnisa Ar
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 2 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i2.6097

Abstract

Seiring perkembangan teknologi di era industri 5.0 telah mempengaruhi berbagai aspek terutama pada pelayanan tanda tangan elektronik, dimana pada era teknologi saat ini tidak hanya menjadi atau untuk memfasilitasi kehidupan sehari-hari tetapi juga mendorong inovasi di berbagai bidang untuk memecahkan masalah global dan meningkatkan kualitas hidup secara keseluruhan. Namun penerapan teknologi informasi pada diskominfo masih menghadapi beberapa tantangan, seperti proses bisnis dan prosedur standar operasional yang tidak terstruktur dan terorganisir serta masih kurangnya efisiensi dalam penggunaan teknologi. Oleh karena itu, untuk meningkatkan kualitas pada pelayanan pada tanda tangan maka solusi yang dibutuhkan yaitu membangun perancangan arsitektur perusahaan dengan kecerdasan buatan dengan menggunakan TOGAF ADM dalam meningkatkan pelayanan organisasi dalam mendukung pengembangan kota pintar di Kota Palu. Sedangkan tahapan yang dikerjakan pada perancangan menggunakan TOGAF ADM dimulai dari Tahap Pendahuluan, visi arsitektur, arsitektur bisnis, sistem informasi, arsitektur, dan arsitektur teknologi selaras dengan standar yang diperlukan proses bisnis dan prosedur operasional standar. Hasil perancangan akan menghasilkan rencana strategi yang akan menyatukan arsitektur bisnis, data, aplikasi dan teknologi dalam hubungan untuk mendekati satu sama lain.
Belajar Asik dengan Sistem Pembelajaran Interaktif IPA (Si Aktifa) Pada SMPN 5 Palu Chairunnisa Ar Lamasitudju; Miftah; Nini Rahayu Ashadi
Information Technology Education Journal Volume 1, Issue 2, Mei 2022
Publisher : Jurusan Teknik Informatika dan Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (802.671 KB) | DOI: 10.59562/intec.v1i2.235

Abstract

Penelitian ini memberikan sebuah gagasan dengan membangun sebuah sistem yang berbasis digital dimana sistem ini dapat digunakan pada saat daring maupun luring dengan begitu guru-guru juga dapat menyajikan materi tidak hanya secara teori tetapi juga dalam bentuk video pembelajaran, juga dalam bentuk animasi, serta dilengkapi dengan soal evaluasi secara interaktif sehingga siswa juga dapat dengan mudahnya mengerjakan soal dan mengetahui hasil belajar mereka, melalui penelitian ini juga dapat menumbuhkan rasa senang dan asik terhadap siswa dalam pembelajaran IPA sehingga dapat meningkatkan motivasi belajar siswa. Tujuan dari penelitian ini yaitu memberikan inovasi pembelajaran dengan belajar asik IPA dengan sistem pembelajaran interaktif yang dapat memberikan sebuah pengalaman baru dalam pembelajaran dikelas. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 5 Palu yang menggunakan jumlah responden sebanyak 65 orang siswa kelas VIII, dimana metode penelitian ini yaitu Waterfall. Pengambilan data responden dengan menggunakan penilaian angket. Dari hasil penelitian yang didapatkan, terciptanya sebuah prototype sistem pembelajaran Si Aktifa yang digunakan dalam pembelajaran IPA yang mengasikkan melalui hasil responden dengan index presentase sebesar 72% Setuju dengan adanya Si Aktifa siswa dapat belajar IPA dengan menyenangkan.
Co-Authors Afifa, Afifa Ahmad, Tjoet Muty Amriana Amriana Amriana Andhyka, Andhyka Andi Hendra Anindita Septiarini, Anindita Anisa Yulandari Anita Ahmad Kasim Anita Candra Dewi Aqsha, Ismail Ashadi, Nini Rahayu Bagaskara, Febrian Chrissma Bima Prihasto Deny Wiria Nugraha Dewi, Shabrina Syntha Dival Maulana, Muhammad Dwi Shinta Angreni Dwiwijaya, Kadek Agus Fachrozi, Ahmad Fahmil, Fahmil Fizar Syafaat Hamzah Nur Harani, Makruf Hendra Jaya Ihalauw, Sahron Angelina Karim, Khairul Insan Karnita Sumbaluwu, Harlin Feby Krama, Tri Laala, Jonathan Zebina Laila, Rahma Landusa, Natalia Anastasya Lukman Nadjamudiin Makmur, Elfira Miftah Miftah Miftah Miftah Miftah Miftah, Miftah Mohammad Yazdi Pusadan Muhamad Fudhail Muhammad Asriadi Muhammad Bakri MUHAMMAD BAKRI Ngemba, Hajra Nini Rahayu Ashadi Nini Rahayu Ashadi Ninik Rahayu Ashadi Nouval Trezandy Lapatta Nuridayanti, Nuridayanti Nursalim, Moh. Agung Pramadinda, Alda Nur Pratama, Moh. Rezki Priska, Salsa Dilah Puguh Budi Prakoso Putri, Fadiah Suryani Rahmah Laila Reonaldi, Muh. Ilham Rifki, Moh Rinianty, Rinianty Rizka Ardiansyah Ryfial Azhar Saleh, Muhammad Taufik Septiano A Pratama Septiano Anggun Pratama Setialaksana, Wirawan - Setiawan, Dita Widayanti Shabrina Syntha Dewi Siti Fitriana Siti Rahmawati Sulaiman, Dwi Reski Anandari Sulaiman, Dwi Rezky Anandari Syahrullah Syahrullah Syaiful Hendra Widiani, Ni Nengah Widyati, Made Ayu Sri Wirdayanti Yulianti, Indira Yuri Yudhaswana Joefrie Yusuf Anshori