Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.909
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI JISICOM (Journal of Information System, Infomatics and Computing) Jurnal Infortech Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri Media Jurnal Informatika Jurnal Informatika Terpadu Computer Science (CO-SCIENCE) Paradigma Al-Ijtimā: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Mugi Raharjo
UNIVERSITAS NUSA MANDIRI
Religion Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Energy Environmental Science Library & Information Science Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Infortech

 1 
KOMPARASI ALGORITMA UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT ISPA (INFEKSI SALURAN PERNAPASAN AKUT) MUSRIATUN NAPIAH; RACHMAT ADI PURNAMA; MUGI RAHARJO; WAEISUL BISMI
Jurnal Infortech Vol 4, No 2 (2022): Desember 2022
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/infortech.v4i2.13644

Abstract

Infeksi saluran pernapasan akut atau  sering disebut sebagai ISPA adalah terjadinya infeksi yang parah pada bagian sinus, tenggorokan, saluran udara, atau paru-paru. Infeksi yang terjadi lebih sering disebabkan oleh virus meski bakteri juga bisa menyebabkan kondisi ini. salah satu masalah di dalam dunia medis adalah ketidak seimbangan antara pasien dan dokter. Selain itu, sebagian besar dari masyarakat tidak terlatih medis sehingga, apabila mengalami gejala penyakit yang di derita belum tentu dapat memahami cara-cara penanggulangannya. Sangat disayangkan apabila gejala-gejala yang sebenarnya dapat ditangani lebih awal menjadi penyakit yang lebih serius. Dalam penelitian ini bertujuan untuk menggunakan data dari pasien ISPA yang ada di Puskesmas Kelurahan Penjaringan 1 untuk mengetahui bagaimana penyakit tersebut menyebar, dan terdeteksi keberadaannya dengan gejala yang dirasakan menggunakan metode machine learning dengan perbandingan tiga algoritma dengan melalui proses akuisisi data - preprocessing – Classification – output. Dengan adanya pembelajaran mesin pada kumpulan data klinis dan paraklinis diharapkan bisa untuk mendiagnosis secara akurat. Hasil dari penelitian menggunakan machine learning yang digunakan Naïve Bayes, hasil akurasi yang di peroleh sebesar 98% dengan Kappa Score 95%, K-Nearest Neighbour hasil akurasi yang di peroleh sebesar 94% dengan Kappa Score 87%, sedangkan dengan menggunakan SVM di peroleh akurasi sebesar 99% dengan Kappa Score 97%.
Co-Authors Alwi Nur Hafidz Arfhan Prasetyo Erwin Dwi Setiawan Evita Fitri Fauzi Rizki Arbie Hani Harafani Ibnu Ansori Jekri Pefriand Jordy Lasmana Putra Laga Kamalmalik Muhamad Hasan Musriatun Napiah Rachmat Adi Purnama Rian Septian Anwar Ridwansyah Rifaldi Aldori Susafa'ati Susafa'ati Susafa’ati Susafa’ati Tommi Alfian Armawan Sandi Waeisul Bismi WITRIANA ENDAH PANGESTI