Garuda - Garba Rujukan Digital

KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG Muhammad Muharrom
SYNTAX Jurnal Informatika Vol 8 No 1: Mei 2019
Publisher : Universitas Singaperbangsa Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35706/syji.v8i1.1856

Abstrak. Salah satu penyakit yang tidak menular adalah penyakit jantung namun penyakit jantung merupakan penyakit mematikan nomor satu di dunia, beberapa penelitian telah dilakukan untuk mendiagnosa pasien dengan benar namun belum diketahui metode yang paling akurat dalam memprediksi penyakit jantung. Dalam penelitian ini komparasi algoritma Naive Bayes dan k-Nearest Neighbors untuk mengetahui algoritma yang paling akurat dalam memprediksi penyakit jantung. Hasil pengujian kedua algoritma dari 4 percobaan diketahui bahwa algoritma K-Nearest Neighbors memiliki nilai akurasi rata-rata yang lebih tinggi, yaitu 89,34% dengan AUC sebesar 0.916, sedangkan algoritma Naive Bayes memiliki nilai rata-rata akurasi 86,73% dengan AUC sebesar 0.908. Dengan demikian algoritma k-Nearest Neighbors dapat memprediksi penyakit jantung dengan lebih baik dibandingkan dengan algoritma Naive Bayes

PENERAPAN DATA MINING DENGAN NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI SISWA SEKOLAH MENENGAH ATAS DALAM PENENTUAN PERGURUAN TINGGI Muchammad Farrell Putro; Edhi Prayitno; Juarni Siregar; Muhammad Muharrom
Akrab Juara : Jurnal Ilmu-ilmu Sosial Vol 6 No 2 (2021): Mei
Publisher : Yayasan Azam Kemajuan Rantau Anak Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58487/akrabjuara.v6i2.1473

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui klasifikasi penentuan perguruan tinggi negeri atau swasta berdasarkan dataset yang telah didapatkan beserta atribut nilai UN, Nilai non akademis, nilai UAS dan Psikotes yang akan digunakan datamining menggunakan metode naïve bayes dan proses perhitungannya menggunakan manual excel dengan rumus yang sudah ditentukan. Jumlah data ada 22 yang dijadikan rujukan dalam hasil penentuan, 2 data objek sebagai data testing dimana Penelitian ini memberikan hasil bahwa prediksi klasifikasi data mining menggunakan naïve bayes sesuai dengan klasifikasi data training.

APLIKASI PERHITUNGAN BERAT BADAN IDEAL MENGGUNAKAN METODE IMT BERBASIS ANDROID Ade Setiawan; Tika Adilah M; Muhammad Muharrom; Musriatun Napiah
Jurnal Akrab Juara Vol 4 No 4 (2019)
Publisher : Yayasan Akrab Pekanbaru

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

Knowledge of normal weight is very important. Many general public whose lifestyle is unhealthy and irregular. One pattern of unhealthy living is excessive consumption of food. So that the height and weight are not balanced. When we consume too much food excessively, this can cause obesity. Because various kinds of diseases arise due to obesity problems. So from this we the authors make an android-based application whose function is to socialize the importance of ideal body weight. Of course many methods are used to find out the ideal weight category. Here the author uses the IMT (Body Mass Index) method to calculate and determine the ideal weight category and the tools used are eclipse indigo.

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENJUALAN ALAT OLAHRAGA PADA BFIT BLUPLAZA BEKASI Saipul Saipul; Muhammad Muharrom; Edhi Prayitno; Juarni Siregar
Akrab Juara : Jurnal Ilmu-ilmu Sosial Vol 6 No 4 (2021): November
Publisher : Yayasan Azam Kemajuan Rantau Anak Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58487/akrabjuara.v6i4.1570

Di era moderenisasi ini perkembangan teknologi berkembang sangat pesat diberbagai aspek. banyak dari berbagai aspek ini merasakan dampak dari perkembangan teknologi ini, terutama aspek yang terasa adalah dibidang penjualan. BFIT adalah sebuah retail yang bergerak dibidang penjualan alat-alat olahraga. Pada BFIT proses penjualan masih di lakukan dengan cara yang manual. Mulai dari proses penjualan ke customer, penotaan barang, dan laporan penjualan, semua masih sangat manual. diperlukannya Sistem Pengolahan Data yang sudah terkomputerisasi agar dapat menunjang kinerja perusahaan agar dapat berjalan dengan optimal. Maka diperlukanya perancangan sistem informasi yang Meliputi Pendataan Penjualan, Stok Barang dan Laporan Penjualan Adapun metode yang digunakan dalam pembuatan perancangan sistem ini adalah metode prototype yang di rasa sangat cocok. Dan Hasil dari perancangan aplikasi ini adalah terealisasinya suatu aplikasi website yang dapat memudahkan promosi produk ke konsumen di berbagai daerah dan juga membantu perusahaan dalam mengelola barang dan laporan penjualan.

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENJUALAN ALAT OLAHRAGA PADA BFIT BLUPLAZA BEKASI Saipul Saipul; Muhammad Muharrom; Edhi Prayitno; Juarni Siregar
Akrab Juara : Jurnal Ilmu-ilmu Sosial Vol. 6 No. 4 (2021): November
Publisher : Yayasan Azam Kemajuan Rantau Anak Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58487/akrabjuara.v6i4.1570

Di era moderenisasi ini perkembangan teknologi berkembang sangat pesat diberbagai aspek. banyak dari berbagai aspek ini merasakan dampak dari perkembangan teknologi ini, terutama aspek yang terasa adalah dibidang penjualan. BFIT adalah sebuah retail yang bergerak dibidang penjualan alat-alat olahraga. Pada BFIT proses penjualan masih di lakukan dengan cara yang manual. Mulai dari proses penjualan ke customer, penotaan barang, dan laporan penjualan, semua masih sangat manual. diperlukannya Sistem Pengolahan Data yang sudah terkomputerisasi agar dapat menunjang kinerja perusahaan agar dapat berjalan dengan optimal. Maka diperlukanya perancangan sistem informasi yang Meliputi Pendataan Penjualan, Stok Barang dan Laporan Penjualan Adapun metode yang digunakan dalam pembuatan perancangan sistem ini adalah metode prototype yang di rasa sangat cocok. Dan Hasil dari perancangan aplikasi ini adalah terealisasinya suatu aplikasi website yang dapat memudahkan promosi produk ke konsumen di berbagai daerah dan juga membantu perusahaan dalam mengelola barang dan laporan penjualan.

KLASIFIKASI JENIS BUNGA MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN ALGORITMA DECISION TREE Tri Haryumi, Hening; Dimas Pramudya Irawan; Sandi Apriliansyah; Tazkiyah Hani Aulia; Nico Brando Rajagukguk; Muhammad Muharrom
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 7 No. 1 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v7i1.10796

Penelitian ini bertujuan untuk mengotomatisasi identifikasi jenis bunga melalui penerapan teknik pengolahan citra digital dan algoritma Decision Tree. Metode ini diharapkan mampu mengatasi keterbatasan klasifikasi manual yang bersifat subjektif dan memerlukan waktu lama. Penelitian dilakukan menggunakan pendekatan kuantitatif eksperimental dengan dataset sebanyak 926 citra bunga yang terbagi ke dalam tiga kelas. Data dibagi menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Proses pra-pemrosesan citra meliputi penyeragaman ukuran menjadi 50 × 50 piksel dan ekstraksi fitur melalui proses flattening sehingga menghasilkan vektor fitur berdimensi 7500. Model Decision Tree dilatih menggunakan kriteria Entropy dengan pengaturan hyperparameter max_depth sebesar 10. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 72,6% dengan nilai F1-score rata-rata sebesar 0,71. Hasil ini menunjukkan bahwa integrasi pengolahan citra digital sederhana dengan algoritma Decision Tree dapat menjadi solusi yang efektif, efisien, dan mudah diinterpretasikan untuk klasifikasi jenis bunga.

Title

Found 6 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 6 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 6 Documents
Search