Ristu Saptono
Sebelas Maret University

Published : 10 Documents
Articles

Found 10 Documents
Search

Potable water source and the method of garbage disposal in lowering the risk of diarrhea Suriyasa, Putu; Balgis, Balgis; Saptono, Ristu; Hapsari, Mantrini I.
Medical Journal of Indonesia Vol 13, No 2 (2004): April-June
Publisher : Faculty of Medicine Universitas Indonesia

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (174.104 KB)

Abstract

The problem of diarrhea can be controlled through environmental factors and good habits. The Ministry of Health of the Republic of Indonesia has designed a simple indicator to evaluate the family health potential, the Family Health Potential Index (FHPI). This study aims to evaluate the effect of FHPI and other indicators on the risk of diarrhea. The data were obtained through a survey carried out by a team from the Family Physician Studies, Graduate Program of the Universitas Sebelas Maret. The survey was held from August to September 2003 in 5 provinces receiving the Family Health and Nutrition (FHN) project. The subjects were 1500 heads of poor families chosen by stratified random sampling. Interviews and observations were carried out by special trained interviewers and held in the subjects’ homes. The use of potable water from the water system and well source built during the FHN project lowered the risk of diarrhea by 66% compared to the use of water from other sources (adjusted odds ratio= 0.34; 95% confidence interval = 0.16 - 0.70). Disposing of garbage using pits, sewers, rivers, or simply burying in the ground, increased the risk of diarrhea by twice compared with the specific method. Providing potable water from the water system or well and proving special tank for garbage disposal were important in order to lower the risk of occurrence diarrhea in a family. The use of non-dirt floors of houses as an FHPI specifically for diarrhea should be studied further. (Med J Indones 2004; 13: 119-26) Keywords: diarrhea, potable water, garbage disposal, family health potential index, poor family
UTILIZATION OF MOODLE WEB SERVICE BASED SYSTEM TO SYSTEM WITH SIAKAD AND SSO UNS Saptono, Ristu; Sulistyo, Meianto Eko; Susilo, Joko
Telematika Vol 13, No 2 (2016): Telematika Edisi Juli 2016
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (652.402 KB)

Abstract

The development of information technology in education allows for integration between systems so every system can be optimized. Elearning, SIAKAD, and SSO UNS are education system in UNS (Universitas Sebelas Maret) but they are not integrated yet. Course data for elearning is still manual and SSO which can not be used to log into SIAKAD. In this study the integration of elearning, SIAKAD, and SSO utilizing REST web service and exchange data using JSON. As a result, the integration of additional system must use a bridge application as a customizer data between elearning and SIAKAD. While the results of the testing to include one course, 40 lecturers, and 40 students, including automatically enroll is 60.22 seconds, while the time required for unenroll lecturers and students is 2:13 seconds. To enroll course, lecturers and students when there are previously data was 28.5 seconds.
PENILAIAN UJIAN BERTIPE ESSAY MENGGUNAKAN METODE TEXT SIMILARITY Sulistyo, Meiyanto Eko; Saptono, Ristu; Asshidiq, Adam
Telematika Vol 12, No 2 (2015): Edisi Juli 2015
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (379.818 KB)

Abstract

Exam is one way to measure the performance of students in the learning process. The type of test that is often tested on every students learning activity is the description of the type of exam (essay). This study focuses on the manufacture of automatic assessment to test the extension of type descriptions using text similarity. This method has several stages such as text mining, text preprocessing algorithm to process stemming Nazief-Adriani, transforming text, then the assessment using tf-idf method, as well as cosine similarity. Results of this study is the final value assessment system using text similarity did not differ significantly from the results of expert assessment. This is proven by testing using paired T test with degrees of freedom (α) of 5%, where the value ttabel> thitung (2,045> 0.3755) as well as the significant value> degrees of freedom (0.71> 0.05). However, there are several different types of questions that a significant result because there are unique characters that terrekam in the database as well as answers to the key does not contain relevant keywords that match the correct answer. Ujian adalah salah satu cara untuk mengukur performa siswa dalam proses belajar. Jenis ujian yang sering diujikan pada setiap kegiatan belajar siswa adalah tipe ujian uraian (essay). Penelitian ini berfokus pada pembuatan ekstensi penilaian otomatis untuk ujian bertipe uraian dengan menggunakan metode text similarity. Metode ini mempunyai beberapa tahapan seperti text mining, text preprocessing dengan proses stemming menggunakan algoritma Nazief-Adriani, text transforming, lalu penilaiannya menggunakan metode tf-idf, serta cosine similarity. Hasil penelitian ini adalah nilai akhir hasil penilaian menggunakan sistem text similarity tidak berbeda signifikan dengan hasil penilaian dari pakar. Hal ini dibuktikan dengan pengujian menggunakan uji T berpasangan dengan derajat kebebasan (α) sebesar 5%, dimana nilai ttabel > thitung (2.045 > 0.3755) serta nilai signifikansi > derajat kebebasan (0.71 > 0.05). Namun, terdapat beberapa tipe soal yang hasilnya berbeda signifikan dikarenakan terdapat karakter unik yang terrekam di dalam database serta jawaban pada kunci tidak mengandung keyword yang sesuai dengan relevansi jawaban yang benar.
Implementasi Vector Space Model dalam Pembangkitan Frequently Asked Questions Otomatis dan Solusi yang Relevan untuk Keluhan Pelanggan Aziz, Abdul; Saptono, Ristu; Suryajaya, Kartika Permatasari
Scientific Journal of Informatics Vol 2, No 2 (2015): November 2015
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (839.704 KB)

Abstract

Salah satu keunggulan dari sebuah lembaga/unit pelayanan adalah seberapa cepat dan akurat dalam menangani keluhan pelanggan. Keluhan yang disampaikan pelanggan umumnya memiliki kesamaan dengan keluhan-keluhan sebelumnya, sehingga solusi dari keluhan baru dapat didasarkan pada solusi yang diberikan pada keluhan lama. Vector Space Model (VSM) merupakan salah satu model yang digunakan untuk mengetahui kemiripan dokumen, yang digunakan dalam membangkitkan FAQ otomatis. Pembobotan term dilakukan dengan teknik Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Kombinasi notasi TF-IDF yang dibandingkan adalah TF-IDF itu sendiri, modifikasi logaritmik TF dan modifikasi logaritmik IDF. Similarity measure yang digunakan adalah cosine similarity. Hasil dari penelitian ini adalah algoritma VSM dengan pembobotan TF-IDF dapat digunakan untuk membangkitkan FAQ otomatis dan solusi yang relevan. Berdasarkan hasil perhitungan accuracy pada masing- masing percobaan dapat disimpulkan bahwa pada threshold 0.5, kombinasi notasi TF-IDF yang memiliki nilai rata-rata accuracy dan precision tertinggi adalah modifikasi pertama, yaitu masing-masing sebesar 62.09% dan 55.15%. Sedangkan untuk threshold 0.65 yang memiliki nilai rata-rata accuracy dan precision tertinggi adalah TF-IDF, yaitu masing-masing sebesar 83.18% dan 68.35%. Selain itu percobaan dengan menggunakan 171 data, TF-IDF dan threshold 0.65 dapat membangkitkan 27 FAQ, yaitu dengan persentase 70.37% relevan. 
Peningkatan Akurasi Estimasi Ukuran Perangkat Lunak dengan Menerapkan Logika Samar Metode Mamdani Saptono, Ristu; Hutama, Galih Dian
Scientific Journal of Informatics Vol 2, No 1 (2015): May 2015
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (231.214 KB)

Abstract

Salah satu kunci sukses dari pengembangan perangkat lunak adalah perencanaan. Untuk membuat perencanaan yang baik diperlukan estimasi ukuran perangkat lunak yang akan dibangun. Ukuran perangkat lunak biasanya disajikan dalam bentuk Lines of Code (LOC). Metode Function Point Analysis (FPA) merupakan metode yang paling sering digunakan untuk memperkirakan ukuran perangkat lunak dalam satuan LOC. Akurasi dari FPA bisa ditingkatkan dengan cara penyesuaian nilai bobot pada tabel Function Point Complexity. Metode yang digunakan untuk penyesuaian nilai bobot adalah metode logika samar Mamdani. Evaluasi dilakukan dengan cara membandingkan galat relatif antara hasil pengukuran FPA murni, FPA modifikasi Mamdani model 1, FPA modifikasi Mamdani model 2 serta nilai tengah antara model 1 dan model 2, dengan nilai LOC sebenarnya dari perangkat lunak. Model 1 dan model 2 dibedakan oleh nilai himpunan fuzzy pada proses fuzzifikasi. Sebanyak 13 perangkat lunak digunakan untuk pengujian. Hasilnya estimasi menggunakan FPA nilai tengah memberikan hasil terbaik dengan galat terkecil yaitu 1,6% dibandingkan FPA modifikasi Mamdani model 1 (2%), FPA model 2 (3,2%) dan FPA Murni (3,4%). Perbedaan galat relatif tersebut mempunyai tingkat kepercayaan secara statistika sebesar 76%.
Identifikasi Kualitas Beras dengan Citra Digital Nurcahyani, Arissa Aprilia; Saptono, Ristu
Scientific Journal of Informatics Vol 2, No 1 (2015): May 2015
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (433.007 KB)

Abstract

Beras merupakan makanan pokok yang paling banyak di konsumsi oleh masyarakat Indonesia. Namun, harga beras di pasaran justru semakin melonjak, sehingga banyak beredar beras yang memiliki kualitas kurang baik. Oleh karena itu perlu adanya standar kualitas mutu dari pihak gudang beras saat mendistribusikan beras ke pasaran. Standar pengujian kualitas dari pihak Bulog terdapat dua tahap, yaitu uji laboratorium dan uji visual. Namun, pengujian secara visual selama ini masih dilakukan secara manual sehingga masih sering terjadi kesalahan karena terbatasnya penglihatan manusia dan subjektivitas penguji. Oleh karena itu, sistem pengujian secara visual dengan citra digital dapat menjadi solusi yang efektif untuk permasalahan tersebut. Proses pengujian dapat dilihat dari nilai putih, nilai bersih, dan nilai utuh beras yang diakuisisi melalui pengolahan citra digital. Proses akuisisi nilai bersih dan putih dilakukan dengan menganalisis nilai HSV (Hue, Saturation, Value), sedangkan nilai utuh dilakukan dengan menganalisis luas region area objek. Sebelumnya, dilakukan training terhadap 30 data untuk mendapatkan decision tree dengan model ID3 (Iterative Dichotomiser Tree). Data yang telah diakuisisi kemudian diklasifikasi ke dalam 3 kelas yaitu baik, kurang dan buruk dengan menggunankan aturan dari decision tree yang dihasilkan pada proses training. Hasil pengujian dengan metode k-fold cross validation dengan k=5 didapatkan akurasi sebesar 96.67%.
The Effect of Best First and Spreadsubsample on Selection of a Feature Wrapper With Naïve Bayes Classifier for The Classification of the Ratio of Inpatients Wijaya, M Rizky; Saptono, Ristu; Doewes, Afrizal
Scientific Journal of Informatics Vol 3, No 2 (2016): November 2016
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Diabetes can lead to mortality and disability, so patients should be inpatient again to undergo treatment again to be saved. On previous research about feature selection with greedy stepwise forward fail to predict classification ratio inpatient of patient with the result of recall and precision 0 on data training 60%, 75%, 80%, and 90% and there is suggestion to handle unbalanced class data problem by comparison of data readmitted 6293 and the otherwise 64141. The research purposed to know the effect of choosing the best model using best first instead of greedy stepwise forward and data sampling with spreadsubsample to resolve unbalanced class data problem. The data used was patient data from 130 American Hospital in 1999 until 2008 with 70434 data. The method that used was best first search and spreadsubsample. The result of this research are precision found 0.4 and 0.333 on training dataset 75% and 90% with best first method, while spreadsubsample method found that value of precision and recall is more significantly increased. Spreadsubsample has more effect with the result of precision and recall rather than using best first method.
UTILIZATION OF F-AHP METHOD IN BRI FOR GIVING SELECTION OF KUR Sulisyo, Meiyanto Eko; Saptono, Ristu
Telematika Vol 13, No 2 (2016): Telematika Edisi Juli 2016
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (530.254 KB)

Abstract

Bank Rakyat Indonesia (BRI) is a business entity which collects funds from the public in the form of deposits and distribute to the public in the form of the People s Business Credit (KUR) or loan. Along with over time after KUR realized, there is no doubt BRI will be faced with the problems of risk, namely the risk of KUR problematic. There are several methods that can be used in making a decision to be able to solve the problem include the Analytical Hierarchy Process (AHP).AHP is used when the decision involves many factors, where the decision had difficulty in making the weight of each factor. Despite this problem the use of AHP in Multiple Criteria Decision Making (MCDM) approach has less to cope with uncertainties taken by decision-makers, when it should give a definite value in the pairwise comparison matrix therefore, to overcome the weaknesses of the existing AHP then developed a method namely Fuzzy Analytic Hierarchy Process (F-AHP). F-AHP method is the combination between fuzzy AHP approach. The results of research conducted using the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (F-AHP) has a 100 % accuracy this is evidenced by the results obtained together with the calculation of banking. Calculation banking mention of 20 customers, acquired 14 accepted and rejected 6.
TEXT CLASSIFICATION USING NAIVE BAYES UPDATEABLE ALGORITHM IN SBMPTN TEST QUESTIONS Saptono, Ristu; Sulistyo, Meianto Eko; Trihabsari, Nur Shobriana
Telematika Vol 13, No 2 (2016): Telematika Edisi Juli 2016
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (296.118 KB)

Abstract

Document classification is a growing interest in the research of text mining. Classification can be done based on the topics, languages, and so on. This study was conducted to determine how Naive Bayes Updateable performs in classifying the SBMPTN exam questions based on its theme. Increment model of one classification algorithm often used in text classification Naive Bayes classifier has the ability to learn from new data introduces with the system even after the classifier has been produced with the existing data. Naive Bayes Classifier classifies the exam questions based on the theme of the field of study by analyzing keywords that appear on the exam questions. One of feature selection method DF-Thresholding is implemented for improving the classification performance. Evaluation of the classification with Naive Bayes classifier algorithm produces 84,61% accuracy.
Implementasi Pengembangan Smart Helpdesk di UPT TIK UNS Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Suryono, Wachid Daga; Saptono, Ristu; Wiranto, Wiranto
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2017
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini merupakan hasil dari pengembangan helpdesk online yang digagas di UPT TIK UNS. Sistem helpdesk itu sendiri adalah sistem yang menangani hubungan antara customer dan juga penyedia layanan. Helpdesk tersebut berbasis web yang lebih mudah diakses oleh para civitas akademika yang akan memberikan keluhannya kepada UPT. TIK UNS. Keluhan tersebut diinputkan ke dalam sistem smart helpdesk yang kemudian akan diolah oleh sistem sehingga bisa langsung tersalur kepada bidang-bidang yang akan menanganinya tanpa harus melewati operator. Peran operator akan digantikan oleh sistem untuk masalah mengklasifikasikan keluhan berdasarkan algoritma naive bayes classifier yang juga sudah dibuktikan pada penelitian sebelumnya. Pada awalnya sistem helpdesk menggunakan operator sebagai post pengalihan keluhan. Operator berperan sebagai penyalur antara civitas akademika yang telah memberikan keluhannya yang kemudian dikirimkan ke masing-masing group bidang yang menanganinya. Pengembangan smart helpdesk online merupakan pengembangan sistem agar peran manusia atau operator dalam meminimalisir kesalahan klasifikasi yang dilakukan. Selain itu, peran operator sebagai perantara atau penyalur tiket tersebut bisa ditiadakan dengan adanya smart helpdesk tersebut.