Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.126
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Buana Informatika Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Journal of Informatics and Advanced Computing
Pradini, Risqy Siwi
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Public Health

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Buana Informatika

 1 
Peningkatan Akurasi Rekomendasi Dokter pada Kondisi Data Sparsity Menggunakan Algoritma Content-Based Filtering Prasetya, Alwan; Khudori, Ahsanun Naseh; Pradini, Risqy Siwi
Jurnal Buana Informatika Vol. 16 No. 01 (2025): Jurnal Buana Informatika, Volume 16, Nomor 01, April 2025
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

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

Abstract

The growth of healthcare applications such as Halodoc, Alodokter, and Klikdokter has enabled easier access to doctor recommendations. However, generating relevant recommendations remains challenging. One key issue is data sparsity, where limited doctor attributes reduce the system’s accuracy. This study develops a doctor recommendation system using a Content-Based Filtering (CBF) approach based on five main attributes: specialization, rating, consultation fee, years of practice, and gender. Data imputation and attribute weighting techniques are applied to enhance accuracy. Results show that the proposed method reduces the Mean Absolute Error (MAE) from 0.142 to 0.102 and the Root Mean Squared Error (RMSE) from 0.205 to 0.150. These findings indicate that the implemented techniques improve the recommendation system under sparse data conditions.
Peningkatan Akurasi Rekomendasi Dokter pada Kondisi Data Sparsity Menggunakan Algoritma Content-Based Filtering Prasetya, Alwan; Khudori, Ahsanun Naseh; Pradini, Risqy Siwi
Jurnal Buana Informatika Vol. 16 No. 01 (2025): Jurnal Buana Informatika, Volume 16, Nomor 01, April 2025
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

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

Abstract

Perkembangan aplikasi layanan kesehatan seperti Halodoc, Alodokter, dan Klikdokter telah menyediakan sistem rekomendasi yang memudahkan pasien untuk menentukan dokter yang relevan. Namun, rekomendasi dokter yang relevan masih menjadi tantangan. Salah satu permasalahannya adalah data sparsity, yaitu kelangkaan atribut data yang menyebabkan akurasi sistem rekomendasi bekerja kurang akurat. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi dokter menggunakan pendekatan Content-Based Filtering (CBF) untuk melakukan rekomendasi dokter sesuai dengan preferensi pasien dengan mempertimbangkan lima atribut utama: spesialisasi, rating, biaya konsultasi, lama praktik, dan jenis kelamin. Aturan imputasi data dan pembobotan atribut telah diimplementasikan untuk meningkatkan akurasi sistem rekomendasi. Hasil dari analisis data menunjukan teknik tersebut telah menurunkan Mean Absolute Error (MAE) dari 0,142 menjadi 0,102 dan Root Mean Squared Error (RMSE) dari 0,205 menjadi 0,150, sehingga teknik yang diimplementasikan meningkatkan sistem rekomendasi dokter dengan kondisi data sparsity.
Co-Authors Ahsanun Naseh Khudori Haris, M. Syauqi Indra Dharma Wijaya, Indra Dharma Makhrus, Moh Ali Makhrus, Moh. Ali Mawardi, Ade Bagus Mochamad Anshori Prasetya, Alwan Rikatsih, Nindynar Shaktyanti, Frenchyani Anggi Wahyu Tejakusuma, Wahyu