Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.282
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Jurnal Riset Informatika Jurnal Mantik Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer INTI Nusa Mandiri Profitabilitas Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Jurnal Teknik Komputer dan Informatika (JTeKI)
Zulia Imami Alfianti
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Sistem Informasi Akuntansi Pegawai (KOSIPA ) PT ENVICON EKATAMA Komalasari, Yuli; Laetussaadah, Lela; Mustomi, Dede; Alfianti, Zulia Imami
PROFITABILITAS Vol 2 No 1 (2022): JURNAL PROFITABILITAS
Publisher : Sistem Informasi Akuntansi Kampu Kabupaten Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/profitabilitas.v2i1.1111

Abstract

Koperasi Pegawai was established to facilitate employees in managing employee funds that are stored and loaned for employees at PT. Envicon Ekatama. Guaranteed service for Koperasi participants needs to be made and designed systems that can support existing businesses.. The computer system at the Koperasi PT. Envicon Ekatama has not been used in its administration such as data input, savings,loan and installment data, as well as reporting requirements. In this study, the Employee Cooperative Information System (KOSIPA) with SQL programming language has been implemented, starting with analyzing the existing system, analyzing needs, creating and designing systems and software and hardware specifications, so that the system can run as expected.
ANALISIS KANKER PARU-PARU MENGGUNAKAN ALGORITMA LOGISTIC REGESSION DAN RANDOM FOREST Alfianti, Zulia Imami; Ginabila, Ginabila; Fauzi , Ahmad; Pratiwi, Risca Lusiana
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 8 No 1 (2026): EDISI 27
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v8i1.7063

Abstract

Kanker paru-paru merupakan salah satu jenis kanker dengan tingkat kematian tertinggi di dunia, yang disebabkan oleh faktor gaya hidup seperti merokok dan konsumsi alkohol, serta faktor genetik. Mengingat deteksi dini konvensional memerlukan waktu dan biaya besar, penelitian ini mengusulkan pendekatan Machine Learning yang lebih efisien untuk memprediksi risiko penyakit. Menggunakan algoritma Logistic Regression dan Random Forest pada dataset Survey Lung Cancer yang berisi 309 responden dengan 16 variabel gaya hidup dan kesehatan , penelitian ini melibatkan tahapan data understanding, data preparation (termasuk encoding dan scaling), modeling, dan evaluation. Hasil analisis menunjukkan performa yang sangat baik untuk kedua algoritma dengan nilai Akurasi 96,77% dan nilai Presisi, Recall, serta F1-score mencapai 0,9833. Meskipun metrik utama identik, perbandingan kurva ROC menunjukkan bahwa model Random Forest (AUC = 0,958) sedikit lebih unggul dari Logistic Regression (AUC = 0,917). Berdasarkan analisis, faktor usia (AGE) teridentifikasi sebagai variabel paling berpengaruh terhadap risiko kanker paru-paru, diikuti oleh konsumsi alkohol, alergi, dan tekanan sosial7. Hasil ini diharapkan menjadi referensi dalam pengembangan sistem prediksi dan deteksi dini berbasis Machine Learning.
Co-Authors Ahmad Fauzi Ahmad Fikri Amin Akrom, Akrom Dede Mustomi Deni Gunawan Eko Yulianto Fauzi , Ahmad Fauzi Ahmad Muda Ginabila Ginabila Ginabila, Ginabila KOMALASARI, YULI Laetussaadah, Lela Mochammad Abdul Azis Pratiwi, Risca Lusiana Siti Fauziah Sugiono