Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL REKAYASA INFORMASI SWADHARMA (JRIS) LOGIC : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan
Zalfa Alykha Puspita
Universitas Pamulang
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
STUDI KOMPARATIF NAIVE BAYES DAN DECISION TREE PADA DATASET BUNGA IRIS: EVALUASI AKURASI DAN EFISIENSI Daffa Arifta Eryana; Filius Deivivi; Muhammad Ilham Baehaqi; Arya Wicaksono; Zalfa Alykha Puspita; Herwis Gultom
JRIS : Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma Vol 5, No 2 (2025): JURNAL JRIS EDISI JULI 2025
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jris.vol5no2.898

Abstract

This study presents a comparative analysis between the Naive bayes algorithm and Decision tree algorithms in various domains, including iris species Classification, meat composition analysis, subject Classification, and slope analysis in tourism areas. This study aims to evaluate the performance, advantages, and limitations of both algorithms in various data contexts. The methodology used involves applying both algorithms to various datasets and comparing their accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results show that both algorithms exhibit competitive performance, with varying strengths depending on the characteristics of the data. Decision trees demonstrate better interpretability and can handle non-linear relationships, while Naive bayes demonstrates strong performance with independent features and large training datasets. These findings contribute to understanding the appropriate application context for each algorithm in data mining tasks.Penelitian ini menyajikan analisis komparatif antara algoritma Naive bayes dan Decision tree di berbagai domain, termasuk klasifikasi spesies iris, analisis komposisi daging, klasifikasi subjek, dan analisis kemiringan di area pariwisata. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja, keunggulan, dan keterbatasan kedua algoritma dalam berbagai konteks data. Metodologi yang digunakan melibatkan penerapan kedua algoritma pada berbagai dataset dan membandingkan akurasi, presisi, recall, serta metrik F1-score. Hasil menunjukkan bahwa kedua algoritma memiliki kinerja yang kompetitif dengan kekuatan yang bervariasi tergantung pada karakteristik data. Decision tree menunjukkan interpretabilitas yang lebih baik dan mampu menangani hubungan non-linear, sedangkan Naive bayes menunjukkan kinerja yang kuat dengan fitur-fitur independen dan dataset pelatihan yang besar. Temuan ini berkontribusi dalam memahami konteks aplikasi yang tepat untuk setiap algoritma dalam tugas data mining.
Rancang Bangun Tentiva (Smart Student Care Platform) Berbasis Web Sebagai Sistem Monitoring Dan Pelayanan Bimbingan Konseling Siswa Di SMP Negeri 10 Tangerang Mochammad Rafly Arrasyid; Zalfa Alykha Puspita; Ines Heidiani Ikasari
LOGIC : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan Vol. 4 No. 3 (2026): Logic : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong institusi pendidikan untuk memanfaatkan sistem informasi dalam meningkatkan kualitas layanan kepada siswa. SMP Negeri 10 Tangerang memiliki layanan bimbingan dan konseling yang berperan penting dalam memantau perkembangan siswa serta membantu menyelesaikan berbagai permasalahan akademik, sosial, dan pribadi. Namun, proses monitoring dan pelayanan bimbingan konseling yang masih dilakukan secara manual menyebabkan beberapa kendala, seperti kesulitan dalam pengelolaan data siswa, pencatatan riwayat konseling, penyusunan laporan, serta keterlambatan penyampaian informasi kepada pihak terkait. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Tentiva (Smart Student Care Platform) berbasis web sebagai sistem monitoring dan pelayanan bimbingan konseling siswa di SMP Negeri 10 Tangerang. Metode pengumpulan data yang digunakan meliputi observasi, wawancara, dan studi literatur. Adapun metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Prototype karena memungkinkan pengembangan sistem secara bertahap sesuai dengan kebutuhan pengguna. Sistem yang dikembangkan mencakup fitur pengelolaan data siswa, pencatatan kegiatan konseling, monitoring perkembangan siswa, pengajuan konsultasi, serta pembuatan laporan secara terintegrasi. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem berbasis web yang dapat membantu guru bimbingan dan konseling dalam mengelola data dan pelayanan konseling secara lebih efektif, terstruktur, dan akurat. Sistem ini juga memudahkan siswa dalam mengakses layanan konseling serta meningkatkan efisiensi proses monitoring perkembangan siswa. Dengan demikian, sistem yang dibangun diharapkan dapat mendukung peningkatan kualitas pelayanan bimbingan dan konseling serta pengambilan keputusan yang lebih tepat di SMP Negeri 10 Tangerang.
Co-Authors Arya Wicaksono Daffa Arifta Eryana Filius Deivivi Herwis Gultom Ines Heidiani Ikasari Mochammad Rafly Arrasyid Muhammad Ilham Baehaqi