Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Journal of Technology Research in Information System and Engineering

METODE MOVING AVERAGE DAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK PREDIKSI VARIABEL METEOROLOGI Andita Dani Achmad
JTRISTE Vol 5 No 2 (2018)
Publisher : STMIK KHARISMA Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (203.43 KB)

Abstract

Meteorological variables predictions can help predict rainfall so that they can avoid losses from telecommunication network disruptions, determine the appropriate planting time and types of plants, and air transportation. In this study, the method used to predict meteorological variables of average wind speed is Moving Avarage and Vectot Machine Support by using the last 4 years data from the actual data for the Moving Average and while the last 5 years data from the actual data for the Support Vector Machine method. The results showed the results of the accuracy of the predictions for the average speed meteorological variables angina using the Support Vector Machine method and the Moving Average method each of 74.19% and 38.70%.
KLASIFIKASI BREAST CANCER MENGGUNAKAN METODE LOGISTIC REGRESSION Andita Dani Achmad
JTRISTE Vol 9 No 1 (2022): JTRISTE
Publisher : STMIK KHARISMA Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (599.181 KB)

Abstract

Kanker payudara merupakan jenis kanker dengan kejadian tertinggi bagi wanita Indonesia. Kanker payudara yang dideteksi karena adanya gejala cenderung lebih sulit disembuhkan dibandingkan didiagnosis setelah dilakukan pemeriksaan lebih dini. Salah satu pengujian yang dilakukan untuk mencari sel-sel kanker payudara adalah mamografi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi apakah terdapat indikasi kanker payudara dari citra hasil mammografi. Dengan menggunakan metode logistic regression diperoleh akurasi klasifikasi ata latih sebesar 76.04% dan akurasi data uji sebesar 83.33%.