Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.401
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Obsesi: Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) Teknika: Engineering and Sains Journal Jurnal Sains dan Informatika Jurnal Ilmiah Soulmath : Jurnal Edukasi Pendidikan Matematika BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEKS Jurnal ABDINUS : Jurnal Pengabdian Nusantara Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Abdimas Galuh: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Academia Open Indonesian Journal of Cultural and Community Development Indonesian Journal of Law and Economics Review Jurnal Penelitian Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan Nahdlatul Ulama Tuban Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Community Empowerment JPM: JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Proceedings Series on Physical & Formal Sciences PELS (Procedia of Engineering and Life Science) Procedia of Social Sciences and Humanities Jurnal Algoritma Indonesian Journal of Islamic Studies Publikasi Pengabdian Masyarakat Komputer dan Teknologi (PUNDIMASKOT) JOINCS (Journal of Informatics, Network, and Computer Science) SAGA: Journal of Technology and Information Systems Jurnal Penelitian Innovative Technologica: Methodical Research Journal PEDAMAS (Pengabdian Kepada Masyarakat) SAINTEK Physical Sciences, Life Science and Engineering Indonesian Journal of Applied Technology Journal of Internet and Software Engineering Prosiding Seminar Nasional Unimus Advances in Cancer Science Journal of Electrical Engineering Manajemen Pelayanan Kesehatan IJHCS Smatika Jurnal : STIKI Informatika Jurnal
Uce Indahyanti
Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 64 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Ilmiah KOMPUTASI

 1 
Prediksi Penyakit Hipertensi Menggunakan Metode Decison Tree dan Random Forest: Aditya, M. Fahrul Rizki; Azizah, Nuril Lutvi; Indahyanti, Uce
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 1 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 1, Maret 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.1.3503

Abstract

Hipertensi merupakan isu kesehatan masyarakat yang penting dimana jarang menyebabkan gejala nyata pada kesehatan fungsional pasien. Hipertensi merupakan faktor resiko utama pada penyakit jantung coroner, gagal jantung serta stroke. Faktor penyebab terjadinya hipertensi adalah umur, jenis kelamin, Riwayat keluarga, genetic, kebiasaan merokok, obesitas, kurang aktivitas fisik, stress, dan penggunaan esterogen. Saat ini teknologi semakin berkembang. Dalam konteks perkembangan teknologi, komunitas medis diberikan kemudahan dengan adanya solusi berbasis teknologi. Salah satu di antaranya adalah program yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk deteksi penyakit hipertensi, dengan implementasi dalam bidang kecerdasan mesin (machine learning). Penelitian ini bertujuan memberikan kontribusi terhadap pengembangan aplikasi yang dapat membantu para profesional medis, terutama dokter dan rumah sakit, dalam mendiagnosis penyakit hipertensi dengan tingkat akurasi yang optimal. metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu decision tree dan random forest. tTahapannya meliputi pemrosesan ulang data hingga evaluasi. Metode decision tree menghasilkan akurasi mencapai 100%, dan hasil yang sama juga diperoleh dari metode random forest. Dengan keduanya meraih akurasi maksimal, penelitian ini memperkuat kemampuan kedua metode tersebut dalam mendiagnosis serta mengelola penyakit hipertensi secara efektif
Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit Menggunakan Metode Random Forest Firmansah, Noval; Uce Indahyanti; Ade Eviyanti
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 22 No. 4 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 4, Desember 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.22.4.3515

Abstract

Penelitian ini menggunakan data dari Kaggle, yang terdiri dari 32,581 baris dan 12 kolom, untuk mengembangkan model prediksi kelayakan kredit. Tujuan penelitian adalah mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kelayakan kredit dan mengembangkan model yang akurat dalam memprediksi apakah seorang peminjam layak atau tidak menerima kredit. Penelitian melibatkan langkah-langkah pra-pemrosesan data, termasuk imputasi missing value dan penanganan outlier, serta pembagian dataset menjadi data latih dan data uji. Hasil menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 93,28%, dengan parameter terbaik 'max_depth': 30, 'min_samples_leaf': 1, 'min_samples_split': 2, dan 'n_estimators': 100. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman kelayakan kredit dan pengembangan model prediksi yang dapat digunakan oleh lembaga keuangan untuk pengambilan keputusan kredit yang lebih tepat.
Co-Authors Abidin, Husnul Ade Eviyanti Ade Eviyanti Aditya, M. Fahrul Rizki Afidah, Dewi Nur Aisha Hanif Alfinda Ayu Hadikasari Anis Farihah, Anis Ariansyah, Achmad Arif Senja Fitrani Arif Senja Fitroni Aris Hendra Prayoga Astutik, Ika Ratna Indra Awalludin, Krisna Azizah, Risma Nur Azmuri Wahyu Azinar Berlian Putri Pertiwi Busono, Suhendro Cecep Kusmana Cholifah, Cholifah Cholifah, Cholifah Cindy Cahyaning Astuti Dafit Setiawan Jaya Damasta, Ifanda Reza Deby Kurniawan Armananda Dewi Komala Sari Edi Widodo, Edi Eko Agus Suprayitno Eriyanto, Sandi Eko Fahmawati, Zaki Nur Fahmi, M. Yusril Fery Febbyanto Firdausi Usqi Salsabilah Firmansah, Noval Fitri Nur Latifah Fitroni, Arif Senja Hadikasari, Alfinda Ayu Hamzah Setiawan Ika Ratna Indra Astutik Irwan Alnarus Kautsar Khubro, Jamaluddin Jumadil Krisfianto, Moh Ifan Krisnaningsih, Diah Kurniawan, Wildan Lely Ika Mariyati Lily Puspa Dewi Maghfiroh, Alfiah Malihatin S, Ulfah Mauliana, Metatia Intan Metatia Intan Mauliana Moch. Aji Bagus Firmansyah Mochamad Alfan Rosid Mochammad Donni Kurniawan Muhammad Arsyad Dhani Muhammad Syamsuddin Nisak , Umi Khoirun Novia Ariyanti Nuril Lutvi Azizah Pertiwi, Berlian Putri Prayugah, Indra Putra, Rolando Jordan Permana Rafiiqa, Tasya Ramdansyah, Adiffanani Ratih Puspitasari Rohman Dijaya Rolando Jordan Permana Putra Setiawan, Hamzah Siti Nur Haliza Suhendro Busono Suhendro Busono Sukarjadi Sukarjadi Sumadyo, Sasmito Bagus Sumarno Sumarno Suryani, Siti Dwi Suseno Ardiansyah Syahrul Ibnu Rafi Tutut Anjarsari Umi Khoirun Nisak Usabili, Syaikhina Vevy Liansari via nabila banda Wahyu Santoso Yahya Anugerah Dwi Khurrota A'yunan Yoyok Supriyono Yulian Findawati Yulius Hari Yunianita Rahmawati Yunianita Rahmawati, Yunianita Yuwanto, Mahmud Adi Zaki Nur Fahmawati Zamorano, Ifan