Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Tecnoscienza
Sulihati, Indah
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Engineering Mathematics Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Deteksi Kesehatan Janin Menggunakan Decision Tree dan Feature Forward Selection Sulihati, Indah; Syukur, Abdul; Marjuni, Aris
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 4 No 3 (2022): December 2022
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bits.v4i3.2672

Abstract

Fetal health is very important, it is important for prospective mothers to know from an early age, until now a mother’s sense of ignorance abpout fetal health is very lacking and can result in fetal death. This is due to the lack of curiosity possessed by prospective moyhers and the lack of socialization and infrastructure from related parties about fetal health. Basically, the growth and development of a prospective fetus is very important so that it can be born healthy and without any obstacles at all.The pupose of this study was to detect fetal health using a decision tree classification algorithm with forward feature selection. This experiment was conducted using a public dataset of 2.126 patient data. The results showes that classification using a decision tree algorithm using a decision tree algorithm without feature selection resulted in an accuracy of 89.84%. While the use of the forward selection feature in this decision tree algorithm produces an accuracy of 91.06%.This shows that the use of the forward selection feature can increase accuracy by 1.22%.
Penerapan Komparasi Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes untuk Menentukan Hasil Seleksi Masuk Perguruan Tinggi Sulihati, Indah
JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 6 No. 2 (2022): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51158/tecnoscienza.v6i2.694

Abstract

Peningkatan pesat dalam pendataan telah menciptakan situasi di mana data berlimpah tetapi informasi langka, seperti informasi kepada orang tua tentang hasil penerimaan anak mereka ke perguruan tinggi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk membantu menyelesaikan permasalahan tersebut dengan menggunakan teknik data mining. Data mining itu sendiri adalah ekstraksi atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah besar data yang diharapkan dapat mengatasi kondisi tersebut. Metode data mining yang digunakan dalam white paper ini adalah klasifikasi, namun metode klasifikasi yang digunakan adalah pohon keputusan (decision tree) dan algoritma naive Bayes. Buku putih ini menggunakan teknik data mining untuk menemukan informasi berharga dalam data dan memungkinkan sekolah memberikan saran untuk memutuskan apakah seorang anak akan masuk perguruan tinggi setelah lulus dari SMA Kertosono. Dengan menggunakan algoritma Naive Bayes diketahui hasil yang didapat dari prediksi hasil masuk perguruan tinggi lebih akurat daripada algoritma Decision Tree.
Co-Authors Abdul Syukur Marjuni, Aris