Agus Sasmito Aribowo
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta

Published : 21 Documents
Articles

Found 21 Documents
Search

METODE DATA MINING K-MEANS UNTUK KLASTERISASI DATA PENANGANAN DAN PELAYANAN KESEHATAN MASYARAKAT Cahyana, Nur Heri; Aribowo, Agus Sasmito
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2018
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Data mining adalah metode pengolahan data untuk mencari pola tersembunyi dalam data tersebut sehingga pola tersebut dapat dipakai sebagai pengetahuan. Salah satu jenis algoritma data mining adalah k-means yang dapat dipakai untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa klaster yang lebih homogen. Penelitian ini menjelaskan tentang bagaimana memakai k-Means untuk mengelompokkan data kecamatan di Kabupaten Blora berdasarkan beberapa indikator kesehatan. Indikator keberhasilan pelayanan kesehatan yang dimaksud adalah ketanggapan pelayanan kesehatan, ruang lingkup pelayanan kesehatan dan kesehatan ibu dan anak. Dalam penelitian ini dipilih tiga buah atribut untuk menilai kualitas layanan kesehatan yaitu persentase jumlah kasus diare yang ditangani terhadap jumlah perkiraan penderita, jumlah kasus pneumonia yang ditangani dibandingkan dengan jumlah perkiraan penderita dan jumlah balita yang terlayani dibandingkan dengan jumlah total balita. Hasil penelitian berupa klasterisasi tahunan kecamatan-kecamatan di Kabupaten Blora yang bisa dipakai untuk menggambarkan distribusi kecamatan berdasarkan profil penanganan dan pelayanan kesehatan masyarakat masing-masing.
ANALISIS SENTIMEN PUBLIK PADA PROGRAM KESEHATAN MASYARAKAT MENGGUNAKAN TWITTER OPINION MINING Aribowo, Agus Sasmito
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2018
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Program dan kebijakan pemerintah di bidang kesehatan membutuhkan umpan balik untuk evaluasi dan perbaikan. Umpan balik bisa diperoleh dari opini publik terkait program-program kesehatan  tersebut.  Media sosial seperti Twitter memuat opini publik terutama tentang program kebijakan di bidang kesehatan masyarakat. Media sosial merupakan salah satu sumber data teks yang tidak terstuktur. Ekstraksi pengetahuan untuk mendapatkan umpan balik dari media sosial sangat menyulitkan karena sifat tidak terstruktur tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model untuk mengetahui sentimen publik terhadap enam macam program kebijakan pemerintah yaitu imunisasi, asuransi kesehatan, stunting, gizi buruk, pelayanan kesehatan, dan jaminan kesehatan masyarakat. Metodenya adalah dengan melakukan ekstraksi pengetahuan dari opini di media sosial menggunakan analisis sentimen  berbasis leksikon. Sifat tidak terstuktur dari opini publik di twitter akan diproses sehingga dapat diketahui pola tersembunyi di dalamnya. Jumlah pesan tweet yang diolah dari Twitter dalam penelitian ini adalah 6000 pesan tweet dan pemantauan pesan di media Twitter dilakukan setiap minggu. Hasil analisis sentimen berupa grafik sentimen opini publik di twitter terkait topik-topik kesehatan tersebut. Model diuji untuk membaca sentimen public di twitter sejak awal bulan Agustus 2018. Model menghasilkan kesimpulan bahwa opini publik terkait asuransi kesehatan, pelayanan kesehatan dan jaminan kesehatan masyarakat cenderung positif dan opini terkait imunisasi, gizi buruk, dan stunting cenderung negatif.
PENGEMBANGAN SISTEM CERDAS MENGGUNAKAN PENALARAN BERBASIS KASUS (CASE BASED REASONING) UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT AKIBAT VIRUS EKSANTEMA Aribowo, Agus Sasmito
Telematika Vol 7, No 1 (2010): Edisi Juli 2010
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Disease caused by a exanthema virus is a common disease in Indonesia. There are many types of diseases caused by this virus. Examples are chicken pox, measles, variola, etc. with symptoms almost similar to each other. To correctly identify the symptoms  need experts. But the problem is very limited number of experts. Then the expert system is needed which has been given by the expert knowledge to assist in the diagnosis. Expert system in this research uses a case-based reasoning approach. If there is a similar case, the reasoning for considering the case of the nearest using Probabilistic Bayes. The result is the system will still be able to provide the best recommendations solution for new cases based on the solution to an old case that the nearest level of similarity.
PEMANFAATAN CLOUD GIS UNTUK PEMETAAN SUMBER DAYA ALAM INDONESIA DI PT. GEOTAMA ENERGI Aribowo, Agus Sasmito
Telematika Vol 12, No 1 (2015): Edisi Januari 2015
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Natural resource mapping using information technology will process spatial data into more meaningful information and useful for the recipient. The conversion of natural resource data into a digital-based geographic information system being developed. Map of natural resources include spatial map of mineral deposits, oil and gas in Indonesia. The map is equipped with non-spatial data, such as the name of the location of natural resources, the amount of content, exploration history, state or corporate tenants, as well as the amount of production per unit time. This natural resource data will yield information such as maps digitally natural resources and complementary attributes. The methodology used in the development of an integrated information system are SWOT (Strong, weekness, Opportunity and Threat) Analysis and SDLC (System Development Life Cycle). The design use CASE Tools (Computer Aided Software Engineering). The system will be implemented by the architecture of cloud computing, cloud is used as a place to store the data, applications, and others to facilitate the exploration of natural resources in Indonesia. The results of the research is a prototype of GIS application for showing the locations of natural resources in Indonesia. Research can be useful for documenting the location of these resources for the parties concerned, especially the PT. Geotama Energy. Pemetaan sumber daya alam menggunakan teknologi informasi akan mempermudah pengolahan data spasial menjadi informasi yang lebih bermakna dan bermanfaat bagi penerimanya. Pengubahan data sumber daya alam menjadi berbasis digital dan berorientasi pada sistem informasi geografis terus dikembangkan. Perkembangan mengalami suatu kendala jika peta digital sulit didistribusikan kepada semua stake holder dan akhirnya akan mempersulit komunikasi data. Peta sumber daya alam meliputi peta spasial kandungan mineral, gas dan minyak bumi di Indonesia. Peta tersebut dilengkapi dengan data non spasial, misalnya nama lokasi sumber daya alam, jumlah kandungan, riwayat eksplorasi, negara atau perusahaan penggarap, serta jumlah produksi per satuan waktu. Data sumber daya alam ini akan menghasilkan informasi berupa peta sumber daya alam secara digital dan atribut pelengkapnya. Metodologi yang akan digunakan dalam pengembangan sistem informasi terpadu tersebut adalah SWOT (Strong, Weekness, Opportunity and Threat) Analysis dan SDLC (System Development Life Cycle). Dalam Perancangan digunakan CASE Tools (Computer Aided Software Engineering) berorientasi objek. Sistem akan diimplementasikan dengan arsitektur cloud computing, dimana pada sistem tersebut media internet cloud digunakan sebagai tempat menyimpan data, aplikasi, dan lainnya sehingga memudahkan dalam eksplorasi sumber daya alam Indonesia. Hasil penelitian berupa sarana berbasis GIS untuk memperlihatkan lokasi-lokasi sumber daya alam di Indonesia. Penelitian dapat bermanfaat untuk dokumentasi lokasi sumberdaya tersebut bagi pihak-pihak yang berkepentingan, terutama PT. Geotama Energy.
Feasibility study for banking loan using association rule mining classifier Aribowo, Agus Sasmito; Cahyana, Nur Heri
International Journal of Advances in Intelligent Informatics Vol 1, No 1 (2015): March 2015
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/ijain.v1i1.8

Abstract

The problem of bad loans in the koperasi can be reduced if the koperasi can detect whether member can complete the mortgage debt or decline. The method used for identify characteristic patterns of prospective lenders in this study, called Association Rule Mining Classifier. Pattern of credit member will be converted into knowledge and used to classify other creditors. Classification process would separate creditors into two groups: good credit and bad credit groups. Research using prototyping for implementing the design into an application using programming language and development tool. The process of association rule mining using Weighted Itemset Tidset (WIT)–tree methods. The results shown that the method can predict the prospective customer credit. Training data set using 120 customers who already know their credit history. Data test used 61 customers who apply for credit. The results concluded that 42 customers will be paying off their loans and 19 clients are decline
VISUALISASI TEORI OPTIMALISASI BIAYA TRANSPORTASI UNTUK PEMBELAJARAN RISET OPERASI Aribowo, Agus Sasmito
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2008): Computational
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini merupakan penelitian lanjutan dari penulis yang sama dengan judul Pengembangan Sarana Pembelajaran Berbantuan Komputer Untuk Teori Optimalisasi Biaya Transportasi. Sarana pembelajaran berbantuan komputer tersebut berwujud sebuah aplikasi perangkat lunak (software). Aplikasi ini dibangun untuk mensimulasikan materi perkuliahan riset operasi, khususnya tentang optimalisasi biaya transportasi sehingga menjadi salah satu alternatif sarana belajar bagi mahasiswa. Aplikasi ini bersifat dinamis, artinya mampu menerima masukan data yang ditentukan sendiri oleh pengguna dan pemecahan permasalahan transportasi bisa ditampilkan secara langkah demi langkah.Aplikasi hasil penelitian ini merupakan penyempurnaan dari hasil penelitian sebelumnya. Pada penelitian sebelumnya aplikasi hanya mempresentasikan proses perhitungan pada tahap 1 proses optimalisasi yaitu menggunakan metode yaitu Vogel’s Aproximation Method, Minimum Cost Value, dan North West Corner. Pada penelitian kedua  ini telah diterapkan metode lanjutan teknik optimalisasi biaya transportasi yaitu teknik Stepping Stone, sehingga menjadi semakin optimal.Aplikasi terdiri atas tiga bagian, yaitu bagian pengisian data lokasi supply dan lokasi demand, pengisian nilai supply dan demand di setiap lokasi supply dan lokasi demand, serta pengsian data biaya transportasi. Data yang telah diisikan akan diolah dengan teknik awal optimalisasi biaya transportasi yaitu salah satu metode Vogel’s Aproximation Method, Minimum Cost Value, atau North West Corner. Optimalisasi lanjutan dengan metode Stepping Stone. Informasi yang dihasilkan dari setiap metode adalah jumlah unit yang harus dikirimkan dari setiap lokasi supply ke lokasi demand tertentu sehingga meminimalkan biaya transportasi.
MOBILE CLOUD GEOGRAPHICS INFORMATION SYSTEM SARANA KESEHATAN DENGAN MONGO DATABASE Santosa, Budi; Aribowo, Agus Sasmito
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2014): Business Intelligence
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sistem Informasi Geografis dapat dioperasikan dalam perangkat mobile. Penelitian ini menghasilkan suatu aplikasi yang berada di dalam sebuah smartphone khusus Android. Aplikasi ini membantu user untuk mengetahui posisi sarana prasarana kesehatan, khususnya apotik dan ruang praktek dokter. Dalam pengembangan sistem, metode yang digunakan dalam perancangan dan pembuatan perangkat lunak ini adalah metode Grapple. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah java eclipse dan pemetaan menggunakan teknologi Google Maps dan Cloud Mongo Database sebagai database server serta smartphone Android sebagai alat pendukung. Hasilnya berupa aplikasi mobile yang dapat membantu pengguna mencari sarana kesehatan terdekat di wilayah Daerah istimewa Yogyakarta. Sistem ini akan membantu masyarakat mencari sarana kesehatan terdekat dengan kualitas terbaik hingga jalur perjalanannya.
EXPERT SYSTEM DENGAN BEBERAPA KNOWLEDGE UNTUK DIAGNOSA DINI PENYAKIT-PENYAKIT HEWAN TERNAK DAN UNGGAS Aribowo, Agus Sasmito
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 4 (2013): Intelligent System dan Application
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan lebih lanjut sistem pakar dengan beberapa knowledge yang pernah dikembangkan sebelumnya, Domain penelitian dikembangkan diharapkan dapat membantu peternak dalam mendiagnosa penyakit pada hewan ternak dan unggas dengan satu buah sistem. Sistem pakar yang dirancang memiliki beberapa basis pengetahuan yang dapat menjadi solusi bagi para peternak karena umumnya para peternak memiliki beberapa jenis binatang ternak secara bersama-sama dalam satu lokasi peternakan.. Target penelitian adalah terwujudnya model sistem pakar yang lebih baik yang memiliki beberapa basis pengetahuan (knowledge) untuk mendiagnosa secara dini penyakit pada hewan ternak dan unggas, diantaranya membantu diagnosa penyakit kambing, ikan lele, dan ayam. Karena diagnosa dilakukan untuk masa dini maka sistem pakar diberi kemampuan untuk menalar penyakit apakah yang terjadi pada seekor ternak dan unggas walaupun belum semua gejala penyakit tersebut dapat terlihat jelas.Hasil penelitian adalah sebuah sistem pakar yang lebih sempurna dengan beberapa knowledge. Metode inferensi menggunakan pendekatan forward chaining. Sistem pakar dilengkapi dengan manajemen ketidak pastian menggunakan Probabilitas Bayes sehingga sistem tetap dapat memberikan hasil kesimpulan walaupun  fakta yang dimasukkan oleh pengguna tidak lengkap.
PENALARAN BERBASIS KASUS UNTUK DETEKSI DINI PENYAKIT LEUKEMIA Aribowo, Agus Sasmito; Khomsah, Siti
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 3 (2012): Intelligent System dan Application
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Case-Based Reasoning (CBR) merupakan sebuah pendekatan dimana seseorang yang melakukan penalaran dapat menyelesaikan masalah baru dengan memperhatikan kesamaannya dengan satu atau beberapa penyelesaian dari permasalahan sebelumnya.Penyakit leukemia atau kanker darah diketahui memiliki sedikitnya empat jenis utama leukemia. Setiap jenis penyakit leukemia memiliki gejala yang hampir mirip dan juga gejala yang spesifik. Proses diagnosa leukemia saat ini kebanyakan dilakukan dengan tes fisik, tes darah, tes imunofenotipe, cytogenetic analisis dan pengambilan sampel sumsum tulang. Proses diagnosa semacam ini membutuhkan banyak peralatan laboratorium dan tenaga ahli yang memadai sehingga hanya dapat dilakukan di rumah sakit besar. Database kasus leukemia cukup lengkap di rumah sakit-rumah sakit besar meliputi kondisi penderita, gejala yang terjadi hingga jenis pengobatannya. Bagaimana cara mendiagnosa jenis leukemia secara lebih dini dengan membandingkan gejala pasien yang ada terhadap gejala-gejala yang mirip yang ada pada database kasus leukemia yang sudah ada sehingga tenaga medis di lokasi yang jauh dari rumah sakit besar tetap dapat mengklasifikasikan jenis leukemia dan memberikan pertolongan pertamanya. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem untuk diagnosa awal jenis leukemia dengan memanfaatkan data kasus sebelumnya menggunakan metode-metode penalaran berbasis kasus atau Case Based Reasoning (CBR). Pengembangan sistem menggunakan metodologi Waterfall. Sistem penyimpanan kasus dalam CBR menggunakan metode indexing sehingga mempermudah proses pencarian kemiripan. Sistem CBR menggunakan metode Nearest Neighbor untuk case retrieval. Hasil dari penelitian adalah sebuah prototype atau model sistem yang dapat membantu diagnosa awal jenis leukemia. Sistem juga dapat memberikan saran pengobatan, perawatan pasien dan cara pencegahannya.
MODEL PENELUSURAN CITRA DIGITAL PADA DATABASE CITRA MENGGUNAKAN PENDEKATAN PERHITUNGAN KEDEKATAN POLA WARNA Aribowo, Agus Sasmito
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2009): Computatinal
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pencarian citra digital sangat dibutuhkan di berbagai bidang kehidupan terutama pada aktifitas yang mengandalkan pemanfaatan citra sebagai bagian dari otentifikasi atau identitas khusus. Penelusuran citra digital yang umumnya berbentuk sebuah image bitmap dapat dilakukan dengan berbagai cara. Pada penelitian ini cara mengenali suatu citra dengan cara mengenali pola warna dari citra tersebut kemudian dibandingkan dengan pola warna gambar yang hendak dicari. Proses pembandingan pola warna dapat dilakukan per pixel kedua citra pada posisi pixel yang bersesuaian. Semakin kecil jarak warna antara pixel citra yang dikenali dengan pixel citra yang dijadikan acuan pencarian maka kedua citra tersebut semakin mirip atau sesuai. Penelitian ini memanfaatkan citra bitmap 24 bit dimana dalam citra bitmap tersebut setiap komponen warna merah, hijau dan biru memiliki 256 derajat kecerahan. Database citra mengandung banyak citra bitmap 24 bit dengan ukuran yang sama. Sebagai kasus pada penelitian ini menggunakan kumpulan citra wajah yang diperoleh melalui kamera digital. Metode pencocokan jarak warna menggunakan perhitungan selisih kode warna merah, hijau, dan biru pada pixel yang bersesuaian. Kemudian selisih jarak tersebut dihitung menggunakan rumus jarak Euclidean. Semua jarak pixel-pixel yang bersesuaian pada satu kali pencocokan citra dijumlahkan sehingga diperoleh persen kemiripan antara citra yang dicari dengan citra acuan. Proses pembandingan jarak dilakukan bagi semua citra dalam database citra. Proses ini dilakukan secara sekuensial. Maka citra yang memiliki persen kemiripan yang tertinggi akan menjadi citra yang paling mirip dengan citra acuan.