p-Index From 2020 - 2025
7.441
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS Jupiter Jurnal Sistem dan Informatika SMATIKA Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JPM (Jurnal Pemberdayaan Masyarakat) JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Informatika : Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer Informasi Interaktif Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Jurnal E-Komtek JTIULM (Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI) Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Indonesian Journal of Applied Research (IJAR) Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri RESOLUSI : REKAYASA TEKNIK INFORMATIKA DAN INFORMASI KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Rengganis Jurnal Pengabdian Masyarakat Melek IT: Information Technology Journal Jurnal Global Ilmiah Jurnal Teknik Elektro dan Komputer
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Jurnal E-Komtek

Evaluasi Performa Algoritma C4.5 dan C4.5 Berbasis PSO untuk Memprediksi Penyakit Diabetes Nurahman
Jurnal E-Komtek (Elektro-Komputer-Teknik) Vol 4 No 1 (2020)
Publisher : Politeknik Dharma Patria Kebumen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37339/e-komtek.v4i1.230

Abstract

Tubuh manusia terdiri dari berbagai organ yang setiap saat diperlukan oleh manusia untuk beraktivitas. Aktivitas manusia dapat dilakukan jika kesehatan tubuh dalam keadaan baik. Salah satu penyakit yang berakibat komplikasi bahkan berujung kematian adalah diabetes. Penderita penyakit diabetes dari tahun ke tahun meningkat. Hal ini disampaikan oleh artikel Atlas Diabetes yang diterbitkan pada edisi ke-7 tahun 2015 dari IDF menyebutkan ditahun 2015 penderita penyakit diabetes akan mencapai 415 juta pasien dari 220 negara kemudian penderita diabetes akan meningkat menjadi 642 juta pasien di tahun 2040. Bidang keilmuan data mining ikut melakukan riset. Data mining salah satu bidang ilmu yang melakukan pengolahan terhadap data untuk mengetahui pengetahuan baru terhadap suatu kasus. Paper ini dilakukan suatu pemodelan algoritma klasifikasi data mining. Penerapan pemodelan dilakukan dengan menggunakan algoritma C4.5 dan C4.5 berbasis PSO. Penerapan pemodelan akan dilakukan peninjauan berdasarkan nilai performa akurasi dan AUC. Setelah dilakukan peninjauan terhadap kedua pemodelan tersebut, diperoleh hasil bahwa C4.5 berbasis PSO memiliki performa terbaik sehingga masuk pada kategori good classification
Assessment of Tilawati Jilid Promotion at Darul Falah Lamandau Foundation Using the Profile Matching Method Safitri, Diah Atika; Nurahman
Jurnal E-Komtek (Elektro-Komputer-Teknik) Vol 5 No 2 (2021)
Publisher : Politeknik Dharma Patria Kebumen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37339/e-komtek.v5i2.667

Abstract

The assessment of tilawati jilid promotion refers to an activity performed to the students’ ability before they study the next jilid. This step is to determine the success of learning of the jilid. The research was carried out by applying the profile matching method to calculate the values by using the standard values. By using the Profile Matching method, the results were that 5 students were promoted to the next jilid and 2 students had to improve their ability. In the accuracy test, 7 test data were used based on the original test data and system test data. Based on the comparison, the 7 data had the same results as the original data. Therefore, the accuracy calculation obtained a rate of 100%.
Classification of Poverty Reduction Program Recipients with Neural Network Algorithm in East Kotawaringin Communities Nurahman; Seabtian, Dwi Tjahjo
Jurnal E-Komtek (Elektro-Komputer-Teknik) Vol 5 No 2 (2021)
Publisher : Politeknik Dharma Patria Kebumen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37339/e-komtek.v5i2.751

Abstract

Indonesia has a poverty rate of 24.79 million. Kotawaringin Timur is inhabited by 27.4 thousand people with an income of less than Rp. 416,777/month. The provision must be right on target, and recipients of assistance must use the assistance following the rules determined by the government. This research is to formulate a conceptual model of the Neural Network Algorithm structure that can be used to predict the use of assistance funds. This research applies the Knowledge Discovery Data methodology with Neural Network Algorithm for classification. The research has shown that the application of the Neural Network Algorithm with feature selection can improve performance with values AUC=0.974, CA=0.977, F1=0.977, Precision=0.977, Recall=0.977. The level of performance value for accuracy of Neural Network Algorithm in classifying is the excellent classification category. The recommended Neural Network parameter models are Neurons in hidden layers 100, Activation ReLu, Solver Adam, Regularization, α = 0.0001, and a Maximal number of iterations 200.