Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
5.063
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Industri Pertanian Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) JOIN (Jurnal Online Informatika) Abdimas Pedagogi: Jurnal Ilmiah Pengabdian kepada Masyarakat JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Ecodemica : Jurnal Ekonomi Manajemen dan Bisnis Jurnal Teknik Informatika STMIK Antar Bangsa JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan Applied Information System and Management Jurnal Teknoinfo Energi & Kelistrikan Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Aisyah Journal of Informatics and Electrical Engineering Jurnal Sistem informasi dan informatika (SIMIKA) Journal of Innovation and Future Technology (IFTECH) TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Journal of Intelligent Computing and Health Informatics (JICHI) Jurnal Sistem Informasi Jurnal Sains Indonesia Bulletin of Computer Science Research Journal of Students‘ Research in Computer Science (JSRCS) Jurnal Mandiri IT J-Intech (Journal of Information and Technology) Jurnal Pustaka Data : Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT) Jurnal Komputer dan Teknologi (JUKOMTEK) Bulletin of Artificial Intelligence Riau Jurnal Teknik Informatika
Sumanto, Sumanto
Universitas Bina Sarana Informatika
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 50 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT)

 1 
Perbandingan Algoritma Random Forest, Naive Bayes, Dan Neural Network Dalam Klasifikasi Penyakit Jantung Rani, Maulidina Cahaya; Dewi, Revinta Arrova; Azkia, Farah Diba; Wahyudi, Mochamad; Sumanto; Budiman, Ade Surya
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2025)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jsit.v4i2.609

Abstract

Penyakit jantung merupakan salah satu masalah kesehatan paling mematikan di dunia, dengan jumlah kematian yang terus meningkat setiap tahunnya. Penyakit kardiovaskular adalah penyebab utama kematian di seluruh dunia, dengan lebih dari 17 juta kematian setiap tahun, menurut data WHO. Gangguan fungsi jantung ini dapat dipicu oleh berbagai faktor risiko seperti pola makan tidak sehat, obesitas, kurang aktivitas fisik, kebiasaan merokok, dan riwayat penyakit dalam keluarga. Oleh karena itu, deteksi dini sangat penting untuk mencegah dan mengurangi risiko kematian akibat penyakit jantung. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa tiga metode klasifikasi, yaitu Random Forest, Neural Network, dan Naive Bayes dalam mengklasifikasi risiko penyakit jantung. Pengujian model dilakukan menggunakan metode Random Sampling dengan skema repeat train/test sebanyak 10 kali, di mana setiap iterasi menggunakan 80% data sebagai training set. Berdasarkan hasil evaluasi, model Random Forest menghasilkan nilai AUC sebesar 0,996, model Naive Bayes sebesar 0,980, dan model Neural Network sebesar 0,957. Selain itu, analisis dilakukan untuk menilai keunggulan dan kelemahan masing-masing metode dalam menangani data dengan fitur yang kompleks dan saling berkorelasi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi metode klasifikasi yang paling efektif dan efisien untuk diterapkan dalam sistem pendukung keputusan medis guna deteksi dini penyakit jantung.
Klasifikasi Nilai Ujian Siswa Berdasarkan Kebiasaan Belajar Menggunakan K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine Kotjek, Rafie; Pricillia; Wijaya, Filzah; Wahyudi, Mochamad; Sumanto; Budiman, Ade
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2025)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jsit.v4i2.612

Abstract

Kinerja akademik siswa merupakan indikator penting keberhasilan belajar, namun penilaian konvensional sering kali belum optimal dalam memanfaatkan data kebiasaan dan gaya hidup siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan nilai ujian siswa (Rendah, Sedang, Tinggi) berdasarkan kebiasaan belajar menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (kNN) dan Support Vector Machine (SVM), serta membandingkan performa keduanya. Data sebanyak 1000 entri siswa dari Kaggle.com diolah melalui tahap pra-pemrosesan yang meliputi diskritisasi nilai ujian menjadi kategori dan pemilihan fitur yang relevan, seperti jam belajar, persentase kehadiran, waktu tidur, dan peringkat kesehatan mental. Pembagian data dilakukan dengan random sampling (90% training dan 10% testing) yang diulang 10 kali. Hasil evaluasi menunjukkan kNN dengan N=10 mencapai akurasi tertinggi 0.982. Sementara itu, SVM dengan kernel Linear memperoleh akurasi 0.974 , diikuti RBF dengan 0.939 , dan Polynomial dengan 0.946 , sedangkan kernel Sigmoid hanya 0.712. Performa terbaik kNN (N=10) lebih lanjut dikonfirmasi melalui confusion matrix, menunjukkan tingkat kesalahan klasifikasi yang sangat rendah dan prediksi yang konsisten. Penelitian ini menyimpulkan bahwa algoritma k-NN, khususnya dengan N=10, adalah pendekatan yang paling akurat dan efektif untuk klasifikasi nilai ujian berdasarkan kebiasaan siswa, mendukung pihak sekolah dalam prediksi dan perencanaan pendidikan yang lebih baik.
Co-Authors Ade Budiman, Ade Ade Christian Ade Christian Ade Christian, Ade Adi Supriyatna Aditia Yudhistira Agung Wibowo Agus Buono Ahmad Habibullah Ahmad Yani ahmad yani Ahmad Yani , Ahmad Yani Andri Amico Anggreani, Namira Apip Supiandi Ari Sulistiyawati Aulia Rachmat, Daffa Azkia, Farah Diba Bib Paruhum Silalahi Bismo Raharjo, Yohanes Aryo Budi Santoso Budiman, Ade Surya Christian , Ade Damayanti Damayanti Dewi, Revinta Arrova Dyani Kalyana Mitta Eka Dyah Setyaningsih Eka Putri Alvi Syahrina Elisabeth Sri Hendrastuti Fahrian Fajar Akbar Fajrian, Ihsan Ganda Wijaya Ganda Wijaya, Ganda Hafis Nurdin Harianto Harianto Hariyanto HARIYANTO HARIYANTO Hartanti Hartanti Hidayat, Manarul Hilmy Ibrahim, Farras Indah Purwandani Indra Chaidir, Indra Indriani , Karlena Indriyanti, Zahra Kiky Dwi Insani Abdi Bangsa Jumadi, Yakobus Linus Karlena Indriani Karlisa Priandana Kotjek, Rafie Kuswanto, Andi Diah Laura Gabriel da Silva Lia Mazia, Lia Lita Sari Marita Mantriwira, Daniel Marundrury, Aberahamo Onoma Megawaty, Dyah Ayu Mochamad Wahyudi Muhammad Waqas Arshad Naufal Hermawan, Rezan Nur Rachmat Nugraha Nurfia Oktaviani Syamsiah Oprasto, Raditya Rimbawan Paduloh Paduloh Pasaribu, A. Ferico Octaviansyah Permata, Permata Prasetyo, Romadhan Edy Pribadi, Denny Pricillia Pujiastuti, Lise Ramadani, Achmes Dade Ramadhani, Varla Octavia Rani, Maulidina Cahaya Rasendriya, Rafi Ratiyah* Ratiyah Rifda Ilahy Rosihan Riska Aryanti Rizqi Ramadhani, Muhammad Ruhul Amin Ruhul Amin Ruhul Amin, Ruhul Ruli , Ahmad Rais Rumidjan Rumidjan, Rumidjan Rusda Wajhillah Ryan Randy Suryono Sanriomi Sintaro Setiawan, Dandi Setiawansyah Setiawansyah Sri Sugiharti SUKAMTI . Sumarna Sumarna Sumarna Sumarna Tri Widian Ratnasari Ulum, Faruk Ummu Radiyah, Ummu Vera Agustina Yanti Wahyudi, Agung Deni Wang, Junhai Wardani, Maidy Tri Wijaya, Filzah Yundari, Yundari Yuri Rahmanto `Diah Kuswanto, Andi