Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.223
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Jurnal Teknologi Informasi MURA JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) PrimaryEdu - Journal of Primary Education Jurnal Digital Teknologi Informasi Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara These proceedings represent the work of researchers participating in The International Conference on Elementary Education (ICEE) which is being hosted by the Elementary Education Study Programme School of Postgraduate Studies, Universitas Pendidikan Jurnal Teknologi Informasi Mura Indonesian Journal of Studies on Humanities, Social Sciences and Education
Nurdiansyah, Deni
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Digital Teknologi Informasi

 1 
Prediksi penyakit jantung berbasis mesin learning dengan menggunakan metode k-nn Hakim, Lukman; Sobri, Ahmad; Sunardi, Lukman; Nurdiansyah, Deni
Jurnal Digital: Telnologi Informasi Vol 7, No 2 (2024): Jurnal Digital Teknologi informasi
Publisher : Universitas Muhammadiyah Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32502/digital.v7i2.9429

Abstract

Permasalahan dalam penelitian ini adalah belum adanya sistem prediksi penyakit jantung yang dapat memudahkan proses penanganan dan identifikasi gejala penyakit jantung. Oleh karena itu, dilakukan proses ekstraksi pola gejala penyakit jantung berdasarkan data medis menggunakan model K-Nearest Neighbor (KNN). Proses pengolahan data penyakit jantung dengan algoritma KNN ini bertujuan untuk menganalisis data penyakit jantung berbasis machine learning. Dalam prediksi penyakit jantung, diperlukan sistem yang dapat membantu mengelola data terkait pengolahan citra medis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu melakukan klasifikasi jenis penyakit jantung, sehingga memudahkan proses penanganan medis. Analisis dilakukan menggunakan sistem machine learning dengan tools Python, di mana dalam pengolahan data terdapat tahapan yang berhubungan dengan pembagian data (splitting data) untuk menghasilkan akurasi yang optimal.
Co-Authors Aktavera, Beni Armanto, Armanto Basmansyah, Attaya Rifki Devi Purwanti, Devi Elmayati, Elmayati Ependi, Utep Herlina Haryadi, Yudi Intan, Bunga Kelpin, Yogi Lingga Wijaya, Harma Oktafia Lukman Hakim Milenia, Aprilsa Mubiar Agustin Rahma Wahdiniwaty Satrianansyah, Satrianansyah Setiawan, Dede sobri, ahmad Sunardi, Lukman Surya Putra, Raihan Rama Suryana, Sabila Idzni Syafei, M. Yani Teti Sobari, Teti Titami, Dian Zulfauzi, Zulfauzi