Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
12.054
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Jurnal Rekayasa Proses Pixel : Jurnal Ilmiah Komputer Grafis Jurnal Pekommas Indonesian Journal of Educational Review (IJER) Journal of Environmental Engineering and Sustainable Technology Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) Jurnal Inspiration JOIN (Jurnal Online Informatika) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Creative Information Technology Journal JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING JFMR (Journal of Fisheries and Marine Research) JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Insect (Informatics and Security) : Jurnal Teknik Informatika JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Applied Information System and Management Jurnal Rekayasa Proses JURNAL EDUCATION AND DEVELOPMENT MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Indonesian Journal of Applied Informatics JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Informasi Interaktif Building of Informatics, Technology and Science Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Journal of Sustainable Engineering: Proceedings Series SENSITEK E-JURNAL JUSITI : Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia bit-Tech Jurnal Teknologi Informasi : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika Dielektrika : Jurnal Ilmiah Kajian Teori dan Aplikasi Teknik Elektro Respati Journal Cerita: Creative Education of Research in Information Technology and Artificial Informatics G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan JIKA (Jurnal Informatika) Jurnal Informa: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi jurnal syntax admiration Jurnal TIKOMSIN (Teknologi Informasi dan Komunikasi Sinar Nusantara) Jurnal Ilmiah Publika Jurnal Teknimedia: Teknologi Informasi dan Multimedia Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Information System Journal (INFOS) Buletin Poltanesa Jurnal Senopati : Sustainability, Ergonomics, Optimization, and Application of Industrial Engineering INFOSYS (INFORMATION SYSTEM) JOURNAL J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Research Fair Unisri Jurnal Ilmiah IT CIDA : Diseminasi Teknologi Informasi Jurnal Dinamika Informatika (JDI) Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Jurnal Teknik Informatika Journal of Comprehensive Science Jurnal Indonesia Sosial Teknologi Ceddi Journal of Information System and Technology (JST) SmartComp Teknomatika: Jurnal Informatika dan Komputer JURNAL MULTIDISIPLIN BHATARA Jurnal Pengabdian Indonesia
Arief Setyanto
Universitas Amikom Yogyakarta
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy 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 Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Nursing Social Sciences Other

Published : 114 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 114 Documents
Search

 8   9   10   11   12 
Meningkatkan Dataset CodeXGLUE dengan Representasi Abstract Syntax Tree (AST) Ter Seragam untuk Analisis Kode Lintas Bahasa Siswo Utomo, Mardi; Utami, Ema; Kusrini, Kusrini; Setyanto, Arief
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 12 No 5: Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2025125

Abstract

Dataset kode sumber populer seperti CodeXGLUE belum menyediakan representasi sintaksis yang diseragamkan untuk penelitian lintas bahasa pemrograman. Hal ini akan menyulitkan saat dilakukan penelitian yang berkaitan dengan analisis syntax-aware. Penelitian ini menyediakan representasi sintaksis yang diseragamkan untuk memperkaya dataset CodeXGLUE.  Kami menghadirkan dataset CodeXGLUE-AST (Abstract Syntax Tree) seragam untuk enam bahasa pemrograman: Go, Java, JavaScript, Python, Ruby, dan PHP. AST diekstraksi menggunakan Tree-sitter dan disimpan dalam format JSON terstruktur. Untuk menjaga konsistensi antar bahasa, kemudian dilakukan klasifikasi dan pemetaan tipe node guna menyatukan representasi struktur AST. Evaluasi dataset menggunakan analisis kelengkapan struktur AST, pengukuran akurasi rekonstruksi kode menggunakan skor BLEU, serta pengujian ekstraksi Data Flow Graph (DFG) untuk menjaga ketergantungan antar variabel. Selain itu juga dilakukan pengujian pada tugas peringkasan kode menggunakan model CodeT5 yang menunjukkan peningkatan nilai BLEU, METEOR, ROUGE dan ROUGE-L hampir disemua percobaan saat menggunakan AST yang diseragamkan. Dengan representasi AST yang telah diseragamkan, diharapkan pengembangan model ML multi bahasa yang lebih andal dan sadar sintaksis untuk tugas-tugas seperti klasifikasi kode, pembuatan ringkasan kode, dan rekonstruksi program akan menjadi lebih berkembang.   Abstract Popular source code datasets like CodeXGLUE have not yet provided a standardized syntactic representation for cross-programming language research. This data gap will complicate research related to syntax-aware analysis. This research provides a standardized syntactic representation to enrich the CodeXGLUE dataset. We present a uniform CodeXGLUE-AST (Abstract Syntax Tree) dataset for six programming languages: Go, Java, JavaScript, Python, Ruby, and PHP. The AST is extracted using Tree-sitter and stored in a structured JSON format. To maintain consistency across languages, classification and mapping of node types were then performed to unify the AST structure representation. The dataset evaluation used AST structure completeness analysis, code reconstruction accuracy measurement using BLEU scores, and Data Flow Graph (DFG) extraction testing to maintain variable dependencies. Additionally, testing was conducted on the code summarization task using the CodeT5 model, which showed an increase in BLEU, METEOR, ROUGE, and ROUGE-L scores in almost all experiments when using the standardized AST. With the standardized AST representation, it is hoped that the development of more reliable and syntax-aware multilingual ML models for tasks such as code classification, code summarization, and program reconstruction will become more advanced.
Evaluasi Sistem Informasi Menggunakan Technology Acceptance Model dengan Penambahan Variabel Eksternal Andriani, Ria; Setyanto, Arief; Nasiri, Asro
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 3: Juni 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.202073850

Abstract

Dalam rangka pengelolaan akademik, sebelum mengikuti perkuliahan mahasiswa wajib untuk mengisi KRS. KRS (Kartu Rencana Studi) berfungsi untuk mengelola mata kuliah yang akan diambil pada Semester yang bersangkutan oleh mahasiswa, pengisian KRS dilakukan menggunakan akun yang telah diberikan oleh pihak kampus dengan cara masuk menggunakan identitas berupa Nomor Induk Mahasiswa dan kata sandi, mahasiswa dapat melakukan pengisian Kartu Rencana Studi dari manapun dengan informasi yang telah disediakan pada website, sehingga dapat dikatakan bahwa Sistem KRS merupakan penjembatan antara mahasiswa dengan pengelola dalam hal ini bagian akademik di Universitas Amikom. Pada penelitian ini penulis melakukan evaluasi tingkat penerimaan mahasiswa terhadap sistem KRS online yang telah diimplementasikan dengan jumlah responden yang digunakan sebanyak 200 mahasiswa, adapun model yang digunakan adalah Technology Acceptance Model (TAM) yang dimodifikasi dengan menambahkan Eksternal variabel berupa kemudahan akses dan kenyamanan tempat. Penelitian ini melakukan pengkajian terhadap penerimaan pengguna berdasarkan variabel yang terdapat pada Technology Acceptance Model diantaranya adalah  Kemudahan Penggunaan/ Perceived Ease Of Use (PEOU), Manfaat yang dirasakan / Perceived Usefulness (PU), Sikap Terhadap Penggunaan Attitude Toward Using (ATT) dan Penerimaan Teknologi/ Acceptance Of Technology (AOT).Hasil dari penelitian ini didapatkan pengaruh yang signifikan antara variabel PEOU terhadap PU dengan nilai 0,356, PEOU terhadap ATT dengan nilai 0,251, PU terhadap ATT dengan nilai 0,578, ATT terhadap AOT dengan nilai 0,337, Ext terhadap PEOU dengan nilai 0,263, Ext terhadap PU dengan nilai 0,233 sedangkan PU terhadap AOT tidak terdapat pengaruh yang siginifikan dengan nilai sebesar 0,169. Hasil dari analisis data yang didapatkan bahwa penerimaan sistem KRS online dipengaruhi oleh faktor kemudahan penggunaan sistem, kemudahan akses, kenyamanan tempat serta sikap perilaku mahasiswa dalam menggunakannya.  AbstractIn the context of academic management, before attending lectures students are required to fill KRS. KRS (Study Plan Card) functions to manage courses that will be taken in the relevant semester by students, filling in KRS using the account given by the campus by entering using an identity in the form of a Student Identification Number and password, students can fill in the Card Study Plan from anywhere with information that has been provided on the website, so that it can be said that the Card Study Plan System is a bridge between students and managers in this case the academic section at the University of Amikom.In this study the authors evaluated the level of student acceptance of the Card Study Plan online system that has been implemented with the number of respondents used by 200 students, while the model used is the Technology Acceptance Model (TAM) which was modified by adding External variables in the form of ease of access and comfort of the place. This study examines user acceptance based on variables contained in the Technology Acceptance Model including Ease of Use / Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), Attitudes Towards Attitude Toward Using (ATT) and Technology Acceptance / Acceptance Of Technology (AOT).The results of this study found a significant influence between PEOU variables on PU with a value of 0.356, PEOU on ATT with a value of 0.251, PU on ATT with a value of 0.578, ATT on AOT with a value of 0.337, Ext on a PEOU with a value of 0.263, Ext on PU with a value 0.233 while PU on AOT did not have a significant effect with a value of 0.169. The results of data analysis found that the acceptance of the online KRS system is influenced by the ease of use of the system, ease of access, comfort of the place and the attitude of students' behavior in using it. 
A Comprehensive Review of Clasifier used with Imbalanced Data in Machine Learning Pahlawan, Muammar Reza; Setyanto, Arief; Arief, M. Rudyanto
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i1.8510

Abstract

Dengan majunya perkembangan teknologi beberapa tahun terakhir, menghadirkan banyak konten digital. Hal ini juga menghadirkan kesempatan dalam bidang penelitian seperti halnya Machine Learning. Salah satu metode dalam Machine Learning adalah klasifikasi. Klasifikasi bertujuan untuk mengelompokkan data sesuai dengan kelasnya. Akan tetapi faktor seperti data imbalance dapat menyebabkan hasil dari metode ini menjadi kurang sesuai dengan yang diharapkan. Penelitian ini menyajikan tinjauan komprehensif tentang metode klasifikasi dalam pengolahan teks, dengan fokus pada penanganan tantangan yang ditimbulkan oleh data yang tidak seimbang. Dengan pertumbuhan eksponensial konten digital, kebutuhan untuk mengkategorikan dan menganalisis data teks secara efektif telah menjadi semakin kritis. Metode klasifikasi memainkan peran penting dalam upaya ini, memfasilitasi tugas seperti analisis sentimen, klasifikasi dokumen, dan pengambilan informasi. Namun, keberadaan data imbalance, ditandai oleh distribusi kelas yang condong, menimbulkan hambatan signifikan terhadap keandalan dan efektivitas model klasifikasi. Dengan penelitian ini diharapkan pembaca, dapat mengetahui metode apa saja yang umumnya digunakan dalam metode klasifikasi. Kemampuan metode klasifikasi tersebut pada umumnya ketika dihadapkan pada kasus tertentu seperti data imbalance. Tinjauan ini menyoroti Support Vector Machine (SVM) sebagai metode klasifikasi paling menonjol sebesar 25%, diikuti oleh K-Nearest Neighbours (KNN) dan Random Forest dengan persentase 19%, Decision Tree, dan Naïve Bayes. Metode alternatif yang disesuaikan dengan tujuan penelitian dan tantangan tertentu juga dieksplorasi. Hasil persentase penggunaan metode tersebut didapat dari kumpulan jurnal yang peneliti kumpulkan dan teliti
Analisis Sentimen Berita terhadap Bitcoin dengan Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbor Susanto, Hari; Setyanto, Arief; Hendi Muhammad, Alva
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2024)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Globalisasi telah mempengaruhi berbagai aspek kehidupan, terutama dalam kemajuan teknologi informasi dan cryptocurrency sebagai inovasi dalam teknologi finansial. Cryptocurrency seperti Bitcoin berfungsi sebagai media pertukaran dan penyimpan nilai, meski belum diakui sebagai alat pembayaran sah. Pasar cryptocurrency berkembang pesat, dengan lebih dari 10.000 aset crypto beredar di seluruh dunia. Jumlah pengguna meningkat signifikan dari 18 juta pada 2017 menjadi 516 juta pada 2023. Bitcoin mendominasi dengan pangsa pasar 60,14%, menegaskan posisinya sebagai pionir dan mencerminkan minat tinggi dari investor serta masyarakat. Penelitian ini juga mengkaji pergerakan harga Bitcoin melalui analisis sentimen menggunakan metode klasifikasi k-nearest neighbor (KNN). Hasil penelitian ini memberikan wawasan mendalam mengenai dinamika pasar mata uang kripto. Metode KNN mencapai rata-rata akurasi 74,40%, menunjukkan efektivitas pengklasifikasian menggunakan metode ini.
Efektivitas Pembelajaran Materi Berbasis Macromedia Flash dan Microsoft PowerPoint Pada Mata Pelajaran Desain Grafis Muchamad Zainul; Arief Setyanto; Mei P. Kurniawan
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2024)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v4i3.856

Abstract

Pada era digital ini, penggunaan teknologi dalam pembelajaran menjadi sangat penting, terutama dalam mata pelajaran desain grafis yang menitikberatkan materi visual. Bentuk penggunaan teknologi dalam pembelajaran antara lain program Macromedia Flash dan Microsoft PowerPoint yang dimanfaatkan oleh kelas XI Multimedia SMKN 1 Lumajang. Penelitian ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan pengetahuan serta mengevaluasi efektivitas penggunaan Macromedia Flash dan Microsoft PowerPoint pada mata pelajaran desain grafis kelas XI Multimedia SMKN 1 Lumajang. Penelitian ini memanfaatkan metode eksperimen dengan desain quasi-experimental tipe post-test only control group. Sampel penelitian diambil dari dua kelas dengan total 72 siswa menggunakan teknik cluster random sampling dengan instrument berupa soal tes pilihan ganda serta menggunakan aplikasi SPSS untuk melakukan analisis data dengan uji normalitas, uji homogenitas, dan uji t-test. Hasil dari penelitian ini menunjukkan rata-rata nilai hasil belajar siswa yang menggunakan Macromedia Flash senilai 84.7222 dan Microsoft PowerPoint senilai 77.5000, serta diperoleh nilai t sebesar 3.450 dengan signifikansi 0.001 dari hasil uji t-test, sehingga dapat disimpulkan bahwa pembelajaran materi berbasis Macromedia Flash lebih efektif daripada Microsoft PowerPoint pada mata pelajaran desain grafis.  
Systematic Literature Review Of Particle Swarm Optimization Implementation For Time-Dependent Vehicle Routing Problem Diah, M.; Setyanto, Arief; Luthfi, Emha Taufiq
JOIN (Jurnal Online Informatika) Vol 7 No 1 (2022)
Publisher : Department of Informatics, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/join.v7i1.804

Abstract

Time-dependent VRP (TDVRP) is one of the three VRP variants that have not been widely explored in research in the field of operational research, while Particle Swarm Optimization (PSO) is an optimization algorithm in the field of operational research that uses many variables in its application. There is much research conducted about TDVRP, but few of them discuss PSO's implementation. This article presented as a literature review which aimed to find a research gap about implementation of PSO to resolve TDVRP cases. The research was conducted in five stages. The first stage, a review protocol defined in the form of research questions and methods to perform the review. The second stage is references searching. The third stage is screening the search result. The fourth stage is extracting data from references based on research questions. The fifth stage is reporting the study literature results. The results obtained from the screening process were 37 eligible reference articles, from 172 search results articles. The results of extraction and analysis of 37 reference articles show that research on TDVRP discusses the duration of travel time between 2 locations. The route optimization parameter is determined from the cost of the trip, including the total distance traveled, the total travel time, the number of routes, and the number used vehicles. The datasets that are used in research consist of 2 types, real-world datasets and simulation datasets. Solomon Benchmark is a simulation dataset that is widely used in the case of TDVRP. Research on PSO in the TDVRP case is dominated by the discussion of modifications to determine random values of PSO variables.
Penerapan Transfer Learning Dengan Inception-V3 Dan Efficientnet-B4 Pada Studi Kasus Klasifikasi Penyakit Pada Daun Singkong Anton, Tri; Setyanto, Arief; Ariatmanto, Dhani
Journal of Comprehensive Science Vol. 3 No. 12 (2024): Journal of Comprehensive Science (JCS)
Publisher : Green Publisher Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59188/jcs.v3i12.2906

Abstract

Cassava is a crop that has high demand in Indonesia, marked by increasing production levels over time. In addition to quantity, crop quality must be maintained, one of which is by paying attention to disease symptoms. Disease symptoms that appear on cassava leaves can be detected by visual inspection. However, more knowledge is needed to distinguish the symptoms of one disease from another. One solution to this problem is the use of convolutional neural networks (CNN) for disease classification. The author uses a CNN model for this problem. The performance assessment parameters of the CNN model used are accuracy, precision, recall, and F1-score. This study will use two architectures in transfer learning, namely EfficientNet-B4 and Inception-V3. Both of these architectures are still rarely used in related case studies. The purpose of increasing the number of parameters is to find the optimal configuration of the optimizer and learning rate that can maximize model performance. By increasing the number of parameters and utilizing two architectures in transfer learning, it is hoped that the model's ability to handle the complexity of the problem of classifying images of cassava leaves with disease can be improved. The focus of this study will also be focused on the application of the EfficientNet-B4 and Inception-V3 architectures with a hyperparameter tuning scheme to improve model performance. Therefore, this research is expected to provide a superior contribution in the development of CNN for disease classification in cassava leaves, with better and more accurate performance.
Perbandingan Codec AVC Dan HEVC Menggunakan Penilaian Subjektif Standar ITU-T P.900 Annisa Gatri Zakinah; Arief Setyanto; Asro Nasiri
Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 8 No. 2 (2023): August, 2023
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2023.8.2.719

Abstract

Berdasarkan Bitmovin Video Developer Report 2021, pengguna video streaming di Indonesia sebanyak 98,5% dari total populasi 181,9 juta masyarakat Indonesia pada rentang usia 16-64 tahun. Hal ini semakin meningkat karena adanya pandemi Covid-19. Kebutuhan penikmat video akan kualitas video yang baik tanpa adanya degradasi gambar namun dengan ukuran file yang ringan membutuhkan adanya teknologi encoding decoding yang tepat. Dalam video, dikenal teknik pengkodean AVC dan generasi terbarunya adalah HEVC. Walaupun berbagai penelitian membuktikan bahwa teknologi HEVC lebih baik daripada AVC, namun tingkat adopsinya masih cukup rendah. Hal inilah yang mendasari penelitian ini dilakukan menggunakan penilaian subjektif (standar ITU-T P.910 dan ITU-T P.913). Penelitian ini melibatkan 19 responden yang memberikan penilaian dari 9 sampel video yang disediakan dengan format bitrate dan framerate yang berbeda. Hasilnya, kualitas vdeo HEVC sedikit lebih tinggi dibanding AVC kualitas video AVC karena terdapat perbedaan skor yang tipis antara keduanya. Namun demikian, waktu kompresi yang dibutuhkan HEVC lebih lama 21 menit 53 detik dibanding codec video AVC, sehingga hal ini dapat menjadi salah satu faktor tingkat adopsi HEVC masih rendah jika dibandingkan dengan AVC.
PERBANDINGAN SEGMENTASI CITRA SENI TARI PENDET DAN SENI BELA DIRI PENCAK SILAT: PENDEKATAN DENGAN MULTIRES UNET Sudirman, San; Setyanto, Arief; Kusnawi, Kusnawi
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4331

Abstract

This research compares image segmentation of the Pendet dance art and the Pencak Silat martial art using the MultiRes U-Net approach. Research methods include data collection, data pre-processing, data sharing, evaluation, and results. Evaluation results using the Dice coefficient, Jaccard index, and Mean Squared Error (MSE) metrics show the best scores for each dataset. The results of this research can increase understanding of these two arts and cultures through deeper visual analysis. The results of the image segmentation evaluation between Pendet dance and Pencak Silat martial arts using the MultiRes UNET approach show the best scores for Dice Coefficient (DC), Jaccard index, and Mean Squared Error (MSE). The best scores for the Pendet dance dataset are 98.47, 99.23, and 8.20E-04, while for the Pencak Silat dataset they are 88.29, 85.98, and 4.52E-04. Evaluation shows a good level of similarity between the segmented image and the original image.
Classification Of Malaria Types Using Naïve Bayes Classification La Ariandi, Hadin; Setyanto, Arief; Sudarmawan, Sudarmawan
Jurnal Indonesia Sosial Teknologi Vol. 5 No. 5 (2024): Jurnal Indonesia Sosial Teknologi
Publisher : Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59141/jist.v5i5.1088

Abstract

This study was conducted to determine the level of accuracy of the naïve bayes classification method in the process of determining the group type of malaria. This method is used to predict the category of malaria based on the symptoms displayed. In this study, the dataset used was divided into 60% for training and 40% for testing. The results showed that the naïve bayes algorithm had an accuracy rate of 99.8% in predicting malaria categories. Evaluation of model performance using confusion matrix and ROC curve also showed good results, with classification accuracy of 0.998, error 0.002, and AUC 0.999. The results of the classification report show that the Quartana, Tertiana, and Tropica categories are more dominant than the Ovale category, based on precision, recall, and f1-score. These results show that the naïve bayes classification method is effective in classifying types of malaria and can be used as an aid in the diagnosis of malaria.
Co-Authors (Menunda Publikasi) Abdillah, M A Agastya, I Made Artha Agung, Kris Agus Sukarno Agus Tumulyadi Agustina Rahmawati Ahmad Afief Amrullah Ahmad Afief Amrullah Ahmad Naufal Labiib Nabhaan Ahmad Tantoni Ainul Yaqin Akhmad Fadjeri Al Maky, Nuril Huda Aliyah, Nada Rahma Amanda Rifan Fathoni Amir Fatah Sofyan Amiruddin Khairul Huda Ammara, Laya Amrullah, Ahmad Afief Anam, M. Choirul Anang Anang Andi Kriswantono Andik Isdianto Anggit Dwi Hartanto Anggit Hartanto Annisa Gatri Zakinah annisa gatri zakinah Anthon Andrimida, Anthon Anton, Tri Arbiansyah, Moh Junit Ariefandi, Muhammad Fikri Asadi, M. Arif Askar, Muhammad Ichfan Asmirijal, Amrey Syahnur Asro Nasiri Asro Nasiri Asro Nasiri Astika Wulansari Astuti , Septiana Sri Atmaja, Albertus Aldo Danar Atminenggar, Alinda Najma Aulia Lanudia Fathah Basit, Muhammad Abdul Bawan, Sarah Bunda Desi Béjar, Rodrigo Martínez Berlania Mahardika Putri Constantin Menteng Daduk Setyohadi Darmawan Ockto Sutjipto Dedi Tri Hermanto Dewa Gede Raka Wiadnya Dewa Gede Raka Wiadnya Dewa Gede Raka Wiadnya, Dewa Gede DHANI ARIATMANTO Dhea, Luthfia Ayu Dhiana Puspitawati Diah, M. Dian Rusvinasari Dinar Mustofa Dwi Satrio Anurogo Eko Pramono Eko Pramono Eko Pramono Ema Utami Emha Emha Luthfi Emha Taufiq Luthfi Emha Taufiq Luthfi Emha Taufiq Luthfi Emha Taufiq Luthfi F Purwanto Fathah, Aulia Lanudia Fazlul Rahman Ferry Wahyu Wibowo Ferry Wahyu Wibowo Ferry Wahyu Wibowo Fiqih Akbari Gatut Bintoro Gibran, Ibrahim El Gibran, Khalil Ginting, Meliani Ananda Br. Gunawan Wicahyono Hadiyah, Lisa Nur Hafidz Sanjaya, Hafidz Hamdallah, Dika Puja Hamdikatama, Bimantyoso Hamka Suyuti Hamzah Hamzah HANIF AL FATTA Hanif Al Fatta Hanif Al Fatta Hanif Al Fattah Hanifa Ramadhani Hari Susanto Harlyan, Ledhyane Eka Henderi . Hendi Muhammad, Alva Heri Sismoro Hidayat, Aji Said Wahyudi Hidayat, Kardilah Rohmat Hizbul Izzi I Made Artha Agastya Ilham Mubarog Imam Syafii Imam Syafii Imam Thoib Irianies Cahya Gozali Irwan Jatmiko Ishaq, Syafrial Yanuar Jamilah Karaman Jimmy H Moedjahedy José Ramón Martínez Salio Kamila, Firda Nikmatul Kartikasari, Wahida Khairan marzuki Khasanah, Nabiila Rizqi Kholida Zia Abidin Komang Aryasa Kris Agung Kudrati, Amelinda Vivian Kumara Ari Yuana Kumoro, Danang Tejo Kurniawan, Mei P Kusnawi Kusnawi KUSRINI Kusrini Kusrini Kusrini, Kusrini La Ariandi, Hadin López, Alba Puelles M. Diah M. RUDYANTO ARIEF M. Rudyanto Arief Maehendrayuga, Arief Mardya Hayati Marsela, Kristina Martiani, Evi Martínez-Béjar, Rodrigo Mei P Kurniawan Mei P. Kurniawan Mohamad Syafri Lamato Morita Puspita Sari Muchamad Zainul Muhamad Maksum Hidayat Muhammad Arif Asadi, Muhammad Arif Muhammad Arif Rahman Muhammad Azmi Muhammad Ghozaly Salim Muhammad Javier Irsyad Muhammad Reza Muhammad Reza Riansyah Muhammad Yusuf Munandar, Arief Muqorobin Muqorobin Nabhaan, Ahmad Naufal Labiib Nabilla, Azma Salma Nadea Cipta Laksmita Nasiri, Asro Naufal Hilda Bahtiar nfn Sarip Nggego, Dedy Abdianto Ni Nyoman Utami Januhari, Ni Nyoman Nico Rahman Caesar Nila Feby Puspitasari, Nila Feby Nina Kurnia Hikmawati Nisrina, Aliyya Nizery, Sefhanissa Puspa Retno Nuddin Harahab Nugroho, Agung Nur Khamidah oktiyas muzaky Luthfi, oktiyas muzaky Pahlawan, Muammar Reza Pangestu, Wanda Suryani Pattisahusiwa, Annisa Shafira P. Prastyo, Agung Budi Prayoghi, M. Lukman Publikasi), (Menunda Putra, Muhammad Naufal Eka Putri, Berlania Mahardika Rachmanto, Rakandhiya Daanii Rafif Zul Fahmi Rahmad Arif Setiawan Rahman, Aulia Tegar Rahmat Taufik R.L Bau Rakandhiya Daanii Rachmanto Ramdhani, Mohamad Dhicy Rarasrum Dyah Kasitowati Ratno Kustiawan Ria Andriani Ripto Sudiyarno Rismayani Rismayani Roni Sasongko Rudyanto Arief Sadikin, Moh. Fal Samuel, Pratama Diffi San Sudirman Saputra, Tedy Eko Sarah Bunda Desi Bawan Sarip, nfn Seniwati, Erni Septiansyah, Moch. Rafli Shahruri, Rifandi Annas Simone Martin Marotta Siswo Utomo, Mardi Siti Alvi Sholikhatin Siti Halimah Soejono, Ajie Wibowo Sriyati Sriyati Stephan Adriansyah Hulukati Suardi, Heri Sucianingsih, Ni Komang Diah Sudarmawan Sudarmawan Sudarmawan Sudarmawan Sudarmawan Sudarmawan Sudarmawan, Sudarmawan Sudirman, San Suhardi Aras Sukoco Sunardi Sunardi Supriyadi Supriyadi Supriyadi Supriyadi Suwanto Raharjo Suyadi Suyadi Suyuti, Hamka Syarief, Salsabila Nazmie Putri TONNY HIDAYAT Totok Wahyu Caturiyanto Tri Djoko Lelono Tumulyadi, Agus Tyas, Herlin Widi Aning Utama, Andria Ansri Veithzal Rivai Zainal Wahyu Nugroho Widhiarta, Widhiarta Wijaya, Sony Yasmin, Delviega Aisyah Yeni Kartika Sari, Yeni Kartika Yorarizka, Putri Devi Yuliana Yuliana Yumna, Orryza Nayla Zul Hisyam