Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bulletin of Information Technology (BIT) Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Aulia Rahman Dalimunthe
Politeknik Negeri Medan
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Performance Analysis of XGBoost in Handling Missing Data on the Telco Customer Churn Dataset muhammad riki atsauri; Aulia Rahman Dalimunthe; Nugroho Syahputra
Bulletin of Information Technology (BIT) Vol 7 No 1: Maret 2026
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bit.v7i1.2524

Abstract

This study analyzes the performance of Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm in handling missing data for telecommunications customer churn prediction. The research objective is to compare the effectiveness of various missing data imputation techniques (mean, k-NN, and MICE) on XGBoost performance using the IBM Telco Customer Churn dataset. The research methodology includes data preprocessing, implementation of imputation techniques, XGBoost model training, and evaluation using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results show that MICE imputation technique provides the best performance improvement with 81.24% accuracy, 69.80% precision, 58.40% recall, and 63.60% F1-score, compared to XGBoost without imputation achieving 79.43% accuracy. These findings demonstrate that explicit missing data handling can enhance XGBoost's predictive capability in identifying potential churning customers. The practical implications of this research provide guidance for telecommunications industry in optimizing customer retention strategies through more accurate churn prediction
Analisa Implementasi Algoritma pada Metode Certainty Factor dalam Mendiagnosis Penyakit Eksim Sartika Mandasari; Meisarah Riandini; Ardianto Pranata; Mayang Mughnyanti; Aulia Rahman Dalimunthe
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 5 No. 2 (2026): EDISI MARET 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v5i2.12532

Abstract

Alergi yang terjadi pada kulit dengan tanda-tanda yang timbul berupa warna kemerahan dan menimbulkan rasa gatal secara ilmu kesehatan merupakan salah satu gejala dari penyakit yang diberi nama Eksim. Penyait ini dapat menyerang siapa saja baik usia muda maupun tua, baik laki-laki maupun perempuan. Penyakit ini muncul dikarenakan banyak faktor selain makanan bisa juga dikarenakan deterjen atau bahkan kosmetik. Meski bukan termasuk penyakit ekstrim, namun kondisi yang ditimbulkan memberikan rasa tidak nyaman bagi orang yang terjangkit. Oleh karenanya dengan mengetahui gejala-gejala yang timbul diharapkan dapat mencegah atau setidaknya meringankan penderita penyakit eksim tersebut. Salah satu metode alternatif yang dapat digunakan adalah Certainty Factor, yang merupakan salah satu metode ilmiah dan sistematik dari bidang keilmuan pakar atau sering disebut juga sistem pakar. Metode ini menerpakan algoritma-algoritma sistematik yang mampu meberikan solusi kepastian berdasarkan hasil diagnosa dengan kemampuan yang menyerupai ahli atau pakar dibidangnya. Analisa penerapan algoritma pada Metode Certainty Factor untuk diagnosa penyakit eksim menghasilkan nilai-nilai sistematik dari gejala yang mampu merepresentasikan nilai kepastian sehingga menghasilkan solusi penanganannya.
Co-Authors Ardianto Pranata Mayang Mughnyanti Meisarah Riandini Muhammad Riki Atsauri Nugroho Syahputra Sartika Mandasari