Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Bulletin of Information Technology (BIT)
Ester Arisawati
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Penerapan Program Sistem Pakar dalam Diagnosis Medis Penyakit Jantung Menggunakan Metode Certainty Factor Rinawati Rinawati; Frisma Handayanna; Erene Gernaria Sihombing; Ester Arisawati; Muhammad Affarel
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 10 No. 1 (2026): Volume 10 Nomor 1 Januari 2026
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v10i1.15711

Abstract

Penyakit jantung merupakan salah satu gangguan kesehatan paling berbahaya yang menjadi penyebab utama kematian di dunia. Deteksi dini sangat penting karena gejala penyakit jantung sering kali tidak disadari oleh penderita hingga mencapai tahap kritis. Permasalahan utama yang dihadapi masyarakat adalah keterbatasan akses terhadap tenaga medis ahli dan kurangnya pengetahuan mengenai gejala awal penyakit jantung. Untuk menjawab tantangan tersebut, penelitian ini mengembangkan aplikasi sistem pakar yang mampu mendeteksi penyakit jantung dengan memanfaatkan metode Certainty Factor (CF). Metode CF digunakan untuk mengukur tingkat kepastian diagnosis berdasarkan gejala yang dimasukkan pengguna. Setiap gejala memiliki bobot keyakinan yang ditentukan oleh pakar medis, kemudian dihitung untuk menghasilkan nilai probabilitas suatu penyakit. Dengan pendekatan ini, sistem pakar dapat meniru proses pengambilan keputusan seorang dokter, sekaligus memberikan rekomendasi yang lebih terukur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi sistem pakar berbasis CF mampu memberikan diagnosis awal dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi, sesuai dengan basis pengetahuan yang telah divalidasi. Aplikasi ini dirancang dengan antarmuka sederhana sehingga dapat digunakan oleh masyarakat umum maupun tenaga medis sebagai alat bantu. Dengan demikian, sistem pakar ini diharapkan dapat mendukung deteksi dini penyakit jantung secara cepat, efisien, dan praktis, serta menjadi kontribusi nyata dalam pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan di bidang kesehatan.
Analisis Penentuan Pengolahan Kopi Arabika Terbaik Dengan Metode ELECTRE Ester Arisawati; Rinawati; Erene Gernaria Sihombing; Frisma Handayanna Handayanna
Bulletin of Information Technology (BIT) Vol 7 No 2 (2026)
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bit.v7i2.2660

Abstract

Arabica coffee is a premium commodity with high economic potential, while also offering distinctive taste and aroma that make it valuable in both national and international markets. In processing practice, choosing the right method becomes its own challenge, considering the various alternatives such as wet, dry, and semi-wet methods that must be evaluated based on quality, cost, and environmental impact. The main issue lies in how to determine the optimal processing method that can produce coffee beans of superior quality. This study uses the ELECTRE method, one of the multi-criteria decision-making approaches, to evaluate various Arabica coffee bean processing alternatives. The analysis process includes the preparation of a decision matrix, normalization, weighting of criteria (aroma, flavor, aftertaste, acidity, body, and balance), calculation of concordance and discordance matrices, as well as dominance analysis to obtain priority. The calculation results show that alternative 6 (A6) for Pulped Natural/Honey and A10 for Wet Hulling are the best choices for processing Arabica coffee beans. These findings provide practical solutions for farmers and coffee industry players in improving quality as well as the competitiveness of Indonesian Arabica coffee.
Co-Authors Erene Gernaria Sihombing Frisma Handayanna Frisma Handayanna Handayanna Muhammad Affarel Rinawati Rinawati Rinawati