Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Edu Komputika Journal PROGRESIF: Jurnal Hukum
Muhammad, Naufal
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Penerapan Stacking Ensemble Learning untuk Klasifikasi Efek Kesehatan Akibat Pencemaran Udara Sunarko, Budi; Hasanah, Uswatun; Hidayat, Syahroni; Muhammad, Naufal; Ardiansyah, Muhammad Irfan; Ananda, Briska Putra; Hakiki, Muhammad Khikam; Baroroh, Luluk Taufiqul
Edu Komputika Journal Vol 10 No 1 (2023): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v10i1.72080

Abstract

Pencemaran udara merupakan masalah serius yang berdampak negatif pada kesehatan manusia. Berbagai jenis polutan udara seperti partikel halus, sulfur dioksida, nitrogen oksida, dan ozon dapat menyebabkan gangguan pernapasan, penyakit jantung, kanker paru-paru, dan masalah kesehatan lainnya. Untuk memahami dampak kesehatan pencemaran udara, klasifikasi efek kesehatan akibat pencemaran udara menjadi penting. Metode klasifikasi ini membagi efek kesehatan berdasarkan jenis polutan, dosis, dan waktu paparan. Penelitian ini mengusulkan penerapan metode klasifikasi dengan ensemble learning untuk mengidentifikasi polutan berdampak dan tingkat risiko kesehatannya. Ensemble learning adalah teknik pembelajaran mesin yang menggabungkan beberapa model untuk meningkatkan akurasi prediksi. Stacking ensemble learning merupakan salah satu metode yang digunakan dalam klasifikasi efek kesehatan pencemaran udara dengan mengintegrasikan beberapa model dasar seperti Logistic Regression, Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, dan Multi-Layer Perceptron. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Stacking memberikan performa tertinggi dengan akurasi sekitar 99,9% pada dataset baik yang seimbang maupun tidak seimbang. Namun, model Decision Tree dan K-Nearest Neighbor juga berhasil memberikan performa yang sangat baik. Waktu pelatihan model menjadi pertimbangan penting, di mana K-Nearest Neighbor dan Decision Tree memiliki waktu yang jauh lebih singkat dibandingkan dengan model Stacking.
KEPASTIAN HUKUM BAGI PARA PIHAK PEMEGANG SURAT TANDA BUKTI ATAS TANAH BERUPA SERTIFIKAT HAK MILIK DITINJAU DARI HUKUM AGRARIA: (Studi Putusan Pengadilan Negeri Sungailiat Nomor 03/Pdt.G/2012/Pn.Sgt) Muhammad, Naufal; Agustian, Rio Armanda; Salfutra, Reko Dwi
PROGRESIF: Jurnal Hukum Vol 12 No 1 (2018): PROGRESIF: Jurnal Hukum
Publisher : Fakultas Hukum Universitas Bangka Belitung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33019/progresif.v12i1.955

Abstract

Verdict Sungailiat Court Number 03/Pdt.G/2012/PN.Sgt in the verdict has stated the defendant (Feng Jung) has committed acts againts the law by certifying a plot of land to a National Land Agency of Bangka Regency on the Right Certificate Number 2305 was issued by the National Land Agency if Bangka Regency in 2003, but was sued by the plaintiff (Tjong Ana) in 2012. The results of research, Paragraph 32 Sentence 2 of Government Regulation Number 24 of 1997 have been fulfilled by defendant in conducting process of land registration of Certificate of Property Number 2305 so that this provision is absolutely to run and about absolute authority to run about absolute authority of judge, that a judge of a Public Court is not authorized to declare a Certificate of Property Number 2305 has no legal force, and certificate that is a powerful evidentiary tool has become an absolute if element of Paragraph 32 Sentence 2 of Government Regulation Number 24 of 1977 has been fulfilled.
Co-Authors Ananda, Briska Putra Ardiansyah, Muhammad Irfan Baroroh, Luluk Taufiqul Budi Sunarko Hakiki, Muhammad Khikam Rio Armanda Agustian Salfutra, Reko Dwi Syahroni Hidayat Uswatun Hasanah