Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Sistem Klasifikasi Pada Penyakit Breast Cancer Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Ilham Mubarog; Arief Setyanto; Heri Sismoro
Creative Information Technology Journal Vol 6, No 2 (2019): Juli - Desember
Publisher : UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/citec.2019v6i2.246

Abstract

Kanker payudara adalah suatu penyakit pada wanita yang dengan nilai angka kematian yang tinggi, sekitar tahun 2016 penyakit tersebut menyebabkan angkat kematian yang tinggi yaitu 9,3 juta angka kematian didunia. Jumlah wanita yang terkena penyakit payudara sangat banyak, di Indonesia sendiri sekitar 12.900 orang meninggal setiap tahunnya karena kasus kanker payudara. Angka kematian ini meningkat karena kurangnya informasi tentang gejala awal dan bahaya dari kanker payudara itu sendiri, karena kurangnya informasi tersebut maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat memberikan informasi tentang penyakit kanker payudara dan cara penanggulangan seperti diagnose secara dini dan penanganannya. Sistem berbasis komputer yang dapat menyelesaikan masalah tersebut ada sistem klasifikasi, dimana sistem tersebut dapat memberikan informasi dan melakukan diagnosa seperti yang dilakukan oleh klasifikasi. Salah satu metode yang dapat diterapkan dalam sistem klasifikasi adalah naïve bayes, metode ini sangat baik dalam melakukan klasifikasi berdasarkan kejadian sebelumnya. Hasil pengujian Confusion Matrix diperoleh hasil akurasi terbaik sebesar 80% pada jumlah 116 dataset.Kata Kunci— klasifikasi, kanker payudara, naïve bayes.Breast cancer is a disease in women with a high lifting value of death, around 2016 the disease caused a high lifting of death which is 9.3 million lifted deaths in the world. The number of women affected by breast disease is very large, in Indonesia alone the number of 12,900 people dies each year due to cases of breast cancer. This mortality rate increases due to lack of information about the initial symptoms and dangers of breast cancer itself, because of the lack of information, a system is needed that can provide information about breast cancer and how to deal with it such as early diagnosis and control. A computer-based system that can solve this problem has a classification system, where the system can provide information and conduct diagrams as is done by classification, one method that can be applied in a classification system is naïve bayes, this method is very good at conducting classifications based on previous events. Confusion Matrix test results obtained the best accuracy of 80% in the number of 116 datasets.Keywords— classification, breast cancer, naïve bayes.
IMPLEMENTASI ALGORITMA REGRESI LINEAR BERGANDA UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKSI PADI DI KABUPATEN BANTUL Ervan Triyanto; Heri Sismoro; Arif Dwi Laksito
Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Vol 4 No 2 (2019): Juli
Publisher : LPPM Universitas Abdurrab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1059.528 KB) | DOI: 10.36341/rabit.v4i2.666

Abstract

Sufficient and equitable food availability is one of the pillars of the realization of food security. Every year rice production in Bantul Regency is always changing. Multiple Linear Regression Method is a forecasting method that uses more than two factors that can influence the results so that it can find maximum results. With this method of Multiple Linear Regression, get the mean absolute deviation (MAD) 0.101 with training data from 2009 - 2017. Multiple linear regression equations obtained were Y = 8307,561443282 + 5,9294543706657x1 + 118,28063200866x2 + 175,71009241484x3.