Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.56
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Semnastek Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Jurnal Khatulistiwa Informatika Jurnal Pilar Nusa Mandiri JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Jurnal Riset Informatika JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Sistem Informasi IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Profitabilitas Jurnal Insan Justika : Jurnal Sistem Informasi Akuntansi
Dewi Laraswati
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Other

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology

 1 
Komparasi Algoritma Decision Tree, Random Forest dan SVM untuk Prognosis COVID-19 Indarti, Indarti; Laraswati, Dewi; Wibowo, Agung
IMTechno: Journal of Industrial Management and Technology Vol. 5 No. 2 (2024): Vol. 5 No. 2 (2024): Juli 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/imtechno.v5i2.2868

Abstract

Virus corona merupakan virus yang dapat menginfeksi manusia sehingga menyebabkan infeksi saluran pernafasan parah seperti Middle East Respiratory Syndrome (MERS) dan Severe Acute Respiratory Syndrome(SARS). Virus corona baru, SARSCoV-2, adalah virus yang menyerang sistem pernapasan dan menyebabkan gejala parah seperti batuk, bersin, dan ruam. Ini dapat menyerang siapa saja, termasuk anak-anak, orang dewasa, orang tua, anak-anak, dan orang dewasa. Pada tahun 2020, virus corona berubah menjadi berbagai varian, antara lain Alpha, Beta, Gamma, Delta, Lambda, dan Kappa. Varian-varian tersebut memberikan dampak signifikan terhadap kesehatan masyarakat, khususnya di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi gelaja Covid-19 dengan cara mengkomparasi dan mengklasifikasi gejala Covid-19 menggunakan algoritma pembelajaran mesin, khususnya decision tree, random forest, dan Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa decision tree memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan random forest dan SVM, dengan skor F1 yang lebih tinggi mendekati 1,0 yaitu 0,97. Penelitian ini juga menemukan bahwa Algoritma decision tree memiliki nilai confusion matrix lebih baik dibandingkan dua algoritma lainnya.
Co-Authors Adi Supriyatna Adjat Sudradjat Agung Wibowo Baginda Oloan Lubis Banu Dwi Hanggoro, Dimas Didik Purnomo Fattya Ariani Fauziah, Mar’atul Febriani, Shafa Salsabila Ghofar Taufiq Hery Widijanto Indarti Indarti Indarti Indarti Indarti Ishak Komarudin Lala Nilawati Marlina Marlina Rahmadanti, Riana Sianturi, Julius Immanuel Sucahyo, Nur Syaputra, Muhammad Iqbal Tri Hariyadi Yulia Safitri