Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Indonesian Journal Computer Science (ijcs)

Klasifikasi Risiko Strok Menggunakan Algoritma Random Forest dengan Teknik Knowledge Discovery in Database Athallah, Deni; Fathoni, Fathoni; Rachmad, Muhammad Ichsan Farrel
Indonesian Journal Computer Science Vol. 4 No. 1 (2025): April 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/5tbkg781

Abstract

Strok merupakan suatu kondisi ketika aliran darah ke otak mengalami gangguan, yang dapat menyebabkan kerusakan otak bahkan kematian. Strok juga merupakan penyebab utama kematian dan kecacatan yang terjadi pada seluruh dunia. Dengan tingkat kecelakaan yang tinggi, deteksi dini strok sangat diperlukan untuk mengurangi risiko strok. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi risiko strok berdasarkan algoritma Random Forest dengan melalui pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD). Dataset yang digunakan merupakan dataset dari platform Kaggle yang terdiri dari 35.000 data pasien dengan 18 atribut relevan yang telah melalui proses pembersihan dan fitur pemilihan untuk mencapai akurasi prediksi yang optimal. Model training dilakukan dengan membagi data sebesar 80% data training dan 20% data testing. Hasil dari evaluasi mengunakan confusion matrixnya menunjukkan bahwa Algoritma Random Forest memiliki akurasi sebesar 87,47% dengan precision pada kelas 1 sebesar 96,40% dan recall sebesar 68,53%, serta precision pada kelas 0 sebesar 84,51% dan recall sebesar 98,51%. Namun, tantangan utama dalam penelitian ini adalah ketidakseimbangan data, yang mempengaruhi kemampuan model dalam mengenali kasus strok secara merata. Penelitian selanjutnya dianjurkan untuk menerapkan teknik penyeimbangan data serta menggabungkan Random Forest dengan algoritma lain guna meningkatkan akurasi dan keandalan prediksi.
Klasifikasi Opini Tidak Informatif Pada Program Makan Bergizi Gratis (MBG) Menggunakan Random Forest Syabilla, Lailla Syal; Natasyah, Mei Intan; Fathoni, Fathoni; Siahaan, Jeremiah Alwin
Indonesian Journal Computer Science Vol. 5 No. 1 (2026): April 2026
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijcs.v5i1.12509

Abstract

Pemerintahan Prabowo-Gibran meluncurkan kebijakan strategis Program Makan Bergizi Gratis (MBG) untuk menjamin pemenuhan hak dasar anak atas pangan yang aman, sehat, dan bergizi. Urgensi program ini didasarkan pada angka stunting di Indonesia tahun 2024 yang mencapai 14%, sehingga peluncuran kebijakan Program Makan Bergizi Gratis (MBG) memicu diskusi publik yang masif di platform media sosial X dengan jumlah pengguna mencapai 24,7 juta orang. Namun, volume data yang besar tersebut menghadirkan masalah "Data Sampah" (Noise) berupa spam, promosi jualan, hingga akun bot yang berpotensi menyebabkan bias pada analisis opini publik terhadap program Program Makan Bergizi Gratis (MBG). Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi opini tidak informatif dengan mengimplementasikan algoritma Random Forest berbasis Knowledge Discovery in Database (KDD) sebagai tahap pra-pemrosesan sebelum analisis sentimen lanjutan. Data yang digunakan berjumlah 10.000 tweet bersumber dari Kaggle, diproses melalui lima tahapan KDD meliputi Data Selection, Data Preprocessing, Data Transformation, Data Mining, dan Data Evaluation dengan menggunakan RapidMiner. Representasi fitur dilakukan dengan pembobotan TF-IDF dan validasi model menggunakan k-fold Cross Validation dengan k=10. Hasil evaluasi menunjukkan model mencapai akurasi 82,03%, precision 93,78%, recall 68,61%, dan F-Measure 79,24%. Hasil ini membuktikan bahwa pendekatan KDD berbasis Random Forest efektif digunakan sebagai pipeline filter noise yang terstruktur untuk teks media sosial berbahasa Indonesia, khususnya pada domain opini kebijakan pemerintah.
Co-Authors Abdul Aziz Zaenal Buchori Acta, Muhammad Fakhri Nadrota Adeliani, Adeliani Aditya Ainul Haqiqi Agil Kusuma, Dimas Agus Pracoyo Akbar Kurniawan, Iqbal Akrom, Muhammad Adib Al Akbar, M. Rizki Al Mas Ud, Khalid Aldhy Rizhaldy S.G Alghifari, Muhammad Ali Ibrahim Alifayoezra, Muhammad Dzaky Amelia Amelia Andriani Parastiwi Angelina Tompunu, Keisha Anggina, Edith Apriansyah Putra Arba'i, Sultan Ari Wedhasmara Arinie, Putri Mutiara Asyiq, Abdullah Asyiq, Abdulloh Athallah, Deni Aulia, Cantika Auliya, Lana Nur Azmi Zaky, Muhammad Baidhawi, Alif Dedy Kurniawan Demetria, Putri Dewi Aprilliana Aprilliana Donny Radianto Dwiyansyah, Octa Egga Asoka Eka Afrianti Eka Saputra Fachry Abda El Rahman Faiq, Al Ikhsan Fauzi, Muhamad Rizal Febriansyah, Dian Firman Muntaqo Gurruh Dwi Septano Hadipurnawan Satria Hamdani, Riky Hariza Marshella, Siti Hendrawan, Deni Agus Heni Siswanto Herman Hariyadi Ari Murtono Herry Setiawan Hieronymus Soerjatisnanta Huda, Hisbullah Ikbal Ikbal Inda Kesuma S Istiqomah, Amalia Windy James Reinaldo Jodi Pratama, Muhammad Komarudin Achmad Luh Putu Ratna Sundari M Baihaqi M. Alfanshuril Hakim Maharani Maharani, Maharani Maroni Maroni Masrury, Farhan Maulina, Novaria Mira Afrina Mohammad Khalid Mohammad Luqman Muarif, Moh. Syamsul Muhammad Adryan Munir Rifa'i Muhammad Akib Muhammad Dzulkifli Muhammad Kurniawan, Hafiz Muhammad Naufal Suhaimi Nabilatulrahmah, Raihana Natasyah, Mei Intan Nicky Andre Prabatama NIZAR, MOHAMMAD Nugraha, Allan Patma, Tundung Subali Pratama Putra, Daffa Putri, Salsanabila Mariestiara Putri, Septhia Charenda Rachmad, Muhammad Ichsan Farrel Rahman, Muhammad Fadhil Rahmat Izwan Heroza Raihana Putri, Naila Ramadhani, Trie Adriana Rezky, Muhammad Riansyah, M Bintang Naufal Risyahputri, Aliyananda Rizka Mumtaz, Fadia Rizki, Raditya Dafa Rulyanti Dyah Prawesti Saimi, Saimi Salsa Kinanty, Reina Setia, Arvhi Randita Siahaan, Jeremiah Alwin Sidik Nurcahyo Siswoko Siswoko Sofuan Jauhari Sony Oktapriandi Sriwijaya, Sayid Bahri Suci Fitriani, Suci Syabilla, Lailla Syal Syahputra Zaki, Imam Syahrul Akhmal Hidayatulloh Tammam, Bimmo Fathin Tarmukan Tarmukan Therina Lakeisyah, Eka Tri Alfandy, Muhammad Vina Yulia Anhar Wahyu Tri Wahono Waton, Muhammad Nasrul Wibowo, Suluh Arif Widia Wahyuningtyas F Winarno, Totok Yanis Alhafidz Akhmad Yudith Mimbar Ali Sakti Yulianto Yulianto Zahrona Arifatul Maula