Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Minfo Polgan (JMP) Riau Jurnal Teknik Informatika
Dwi Septiani, Wisti
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Library & Information Science Mathematics Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Optimasi Metode Algoritma C.45 Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Penentuan Jenis Benang Pada Konveksi Dwi Septiani, Wisti; Puspitorini, Indah; Murniyati, Murniyati; Novita, Diana
Jurnal Minfo Polgan Vol. 12 No. 2 (2023): Artikel Penelitian 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v12i2.13363

Abstract

Nilosa Rama Buana adalah sebuah industri di bidang konveksi yang memproduksi produk konveksi baik dari instansi perkantoran, sekolah, perusahaan maupun pribadi. Produk yang dihasilkan seperti kaos sablon, kaos distro, sprei, selimut, pakaian bayi dan anak. Tujuan penelitian ini adalah memprediksi jenis rajutan, gramasi, dan jenis ukuran benang yang sesuai untuk membantu konveksi dalam pembuatan produk sehinggan persiapan produksi menjadi lebih efisien menggunakan algoritma klasifikasi data mining. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah implementasi Algoritma Genetika optimasi terhadap metode Algoritma C4.5, dilakukan optimasi untuk meningkatkan akurasi metode. Hasil penelitian ini adalah kenaikan nilai akurasi 45,18% dengan pengujian optimasi menggunakan metode Algoritma Genetika, juga dihasilkan pohon keputusan dari metode Decision Tree. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode optimasi Algoritma Genetika dapat membantu meningkatkan kehandalan dan rule yang dihasilkan dari pohon keputusan Algoritma C4.5 dapat dijadikan acuan untuk membantu konveksi dalam penentuan jenis benang pada persiapan produksi.
Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Risiko Penyakit Diabetes: Pendekatan Berbasis Data untuk Deteksi Dini Yuniarti, Nabila; Nur Aliyah, Najah; Widiana Salsabilah; Dante Al Najji, Ziyad; Sudarsono, Bibit; Dwi Septiani, Wisti
Riau Jurnal Teknik Informatika Vol. 4 No. 3 (2025): November 2025
Publisher : Prodi Teknik Informatika Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjti.v4i3.3518

Abstract

Diabetes merupakan kondisi ketika pankreas tidak mampu memproduksi insulin secara optimal, atau ketika tubuh tidak dapat menggunakan insulin dengan efektif, sehingga distribusi insulin menjadi terganggu. Dalam pelaksanaan penelitian ini, peneliti mengadopsi dua pendekatan utama yang menjadi landasan dalam proses pengumpulan dan analisis data, yaitu studi literatur yang dilakukan dengan mencari, mengevaluasi, dan mengkaji berbagai artikel jurnal ilmiah, sumber terpercaya lainnya yang berkaitan dengan topik penelitian, dan penerapan algoritma K-Means yang memberikan gambaran lebih terstruktur mengenai distribusi kelompok pasien. Dalam proses analisis, digunakan aplikasi RapidMiner untuk mempermudah pengelompokan data dan memungkinkan peneliti mengevaluasi kinerja algoritma K-Means yang diterapkan. Dataset yang digunakan berisi 5.000 data pasien dan 9 atribut kesehatan, yang dikelompokkan menggunakan metode Elbow dan validasi dengan Davies-Bouldin Index, dengan nilai 0,827. Secara keseluruhan, terdapat tiga cluster  utama yang masing-masing menunjukkan karakteristik kesehatan berbeda. Cluster  pertama terdiri dari pasien dengan risiko rendah (45%), yang memiliki kadar gula darah normal dan tidak ada yang terdiagnosis diabetes. Cluster  kedua menunjukkan kelompok dengan risiko menengah (35%) yang mulai menunjukkan gejala pra-diabetes serta peningkatan kadar gula darah dan beberapa faktor risiko lain. Sedangkan cluster  ketiga berisi pasien dengan risiko tinggi (20%) yang memiliki kadar gula darah sangat tinggi, di mana sebagian besar sudah berada dalam fase diabetes dan menghadapi kondisi yang lebih serius. Temuan ini menunjukkan bahwa hasil klasterisasi tidak hanya menggambarkan variasi kondisi kesehatan pasien, tetapi juga memiliki nilai praktis dalam konteks medis, seperti membantu tenaga kesehatan melakukan deteksi dini, memprioritaskan pasien berisiko tinggi, serta mendukung strategi intervensi yang lebih personal dan tepat sasaran.
Co-Authors Bibit Sudarsono Dante Al Najji, Ziyad Diana Novita Indah Puspitorini Murniyati, Murniyati Nur Aliyah, Najah Widiana Salsabilah Yuniarti, Nabila