Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Buana Informatika Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi
Wibowo, Riska
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Mechanical Engineering Transportation

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

Found 2 Documents
Search

 1 
TOP-K FEATURE SELCTION UNTUK DETEKSI PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN ALGORITME NAïVE BAYES Wibowo, Riska; Indriyawati, Henny
Jurnal Buana Informatika Vol 11, No 1 (2020): Jurnal Buana Informatika Volume 11 - Nomor 1 - April 2020
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (472.928 KB) | DOI: 10.24002/jbi.v11i1.2456

Abstract

Abstract. Becoming one of the society health problems in the world, hepatitis is an inflammation liver disease caused by a virus, bacterial infection, chemical substances including drugs and alcohol. In this research, for the dataset of hepatitis having high dimensionality, its value for each attribute was calculated using weight information gain method. Then, the attributes were selected by using top-k methods and were classified by using Naïve Bayes Algorithm respectively. This research showed that 9 out of 20 attributes had chosen to be the highest top-9 with an accuracy rate of 85.57%. Later on, this research can be useful for a consideration in a decision making process for various subjects related to feature selection and Naïve Bayes Algorithm method and also for predicting hepatitis.Keywords: data mining, weight information gain, Naïve Bayes algorithmAbstrak. Penyakit hepatitis merupakan masalah kesehatan masyarakat di dunia. Penyakit hepatitis merupakan penyakit peradangan hati yang disebabkan oleh virus, infeksi bakteri, zat-zat kimia termasuk obat-obatan dan alkohol. Pada penelitian ini, dataset hepatitis yang memiliki data berdimensi tinggi akan dihitung nilai bobot dari masing-masing atribut menggunakan metode weight information gain. Setelah dihitung nilai bobot dilakukan pemilihan atribut, atribut yang dipilih menggunakan metode top-k. Kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan algoritme Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan dari 20 atribut, terpilih top-9 tertinggi dengan nilai akurasi 85.57%. Dengan adanya penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dan pengambilan keputusan pada berbagai bidang yang berkaitan dengan metode feature selection, algoritme Naïve Bayes, dan di dalam memprediksi penyakit hepatitis.Kata Kunci: data mining, weight information gain, algoritma Naïve Bayes
IMPLEMENTASI MANAJEMEN BANDWIDTH MENGGUNAKAN QUEUE TREE PADA UNIVERSITAS SEMARANG Hadi, Soiful; Wibowo, Riska
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 3 No. 2 (2019): November (2019)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v15i2.1786

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat memberikan konstribusi besar pada perkembangan pengelolaan   jaringan komputer sebagai media komunikasi data. Dapat dikatakan sebagai jaringan komputer apabila terdapat sekelompok komputer yang saling berhubungan   dengan menggunakan protokol komunikasi sehingga bisa saling terhubung dan berbagi informasi. Setiap perguruan tinggi baik swasta maupun negeri mau tidak mau juga harus menggunakan jaringan komputer dikrenakan harus terhubung dengan server Forlap Kemenristekdikti. Agar penggunaan layanan internet di sebuah perguruan tinggi bisa berjalan dengan lancar, diperlukan manajemen bandwidth yang baik. Salah satu hal yang harus ada dan   terpenting dalam sebuah jaringan komputer adalah manajemen bandwidth. Fungsi dari Manajemen bandwidth yaitu dalam hal mengatur bandwidth, sehingga para pengguna internet mendapatkan layanan bandwidth yang merata walaupun penggunnya banyak.
Co-Authors Hadi, Soiful Henny Indriyawati