Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah SIGMA: Informatics Engineering Journal of UPB
Aswan S Sunge
STT Pelita Bangsa
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Penerapan Algoritma C4.5 Pada Klasifikasi Kelahiran Bayi Prematur Di Desa Setia Mekar Aswan S Sunge; Ana Angelia Aditasari
Jurnal SIGMA Vol 8 No 2 (2018): Maret 2018
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (733.921 KB)

Abstract

Abstrak Setiap ibu pasti ingin melahirkan anak dengan sempurna dan sehat. banyak hal yang menyebabkan bayi baru lahir meninggal, beberapa diantaranya adalah kekurangan gizi pada saat dalam kandungan, janin yang memiliki kelainan pada tubuh, faktor kelahiran prematur. Kematian akibat kehamilan prematur tentunya menjadi masalah yang serius. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi persalinan prematur, seperti faktor plasenta dan janin, faktor ibu atau ibu, dan faktor gaya hidup. Permasalahan yang terjadi di kawasan Tambun Selatan khususnya di Desa Setia Mekar pada tahun 2017 dimana terdapat bayi yang lahir secara spontan akibat mengancam persalinan prematur sehingga kehamilan tidak dapat dipertahankan sehingga menambah jumlah kelahiran prematur. Oleh karena itu penulis tertarik dan ingin mengulas untuk mengetahui ciri-ciri ibu bersalin prematur dan normal. Dari hasil pengujian yang dilakukan terhadap 130 data dengan menggunakan metode Rapidminer dan Algoritma C4.5 menghasilkan matriks kounfusi dan kurva ROC dengan nilai akurasi 80.77%. Nilai akurasi tersebut dapat dikatakan cukup baik untuk mengetahui karakteristik ibu melahirkan prematur dan normal. Kata kunci: Data Mining, algoritma C4.5, kelahiran prematur
Analisa Data Mining Dengan Metode Klasifikasi Untuk Produk Cacat Pada PT. Shuangying International Indonesia Arif Siswandi; Aswan S Sunge; Rani Yuliani Wulandari
Jurnal SIGMA Vol 8 No 2 (2018): Maret 2018
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (399.531 KB)

Abstract

Abstrak Shuangying International Indonesia adalah perusahaan dari negara China pembuat produk plastik otomotif (komponen interior dan eksterior mobil) yang berdiri pada tahun 2000 di negara China, sedangkan di indonesia mulai beroperasi pada 23 maret 2016. Perkembangan produk otomotif di Indonesia sangat berkembang, hal itu terlihat banyaknya jenis kendaraan otomotif dari luar negeri yang berproduksi dan berbisnis di Indonesia. Pada perusahaan terdapat sebuah bagian pemeriksaan pada Departemen Quality yang bertugas untuk memeriksa produk sebelum dikirim ke pelanggan. Banyaknya produk cacat pada saat proses produksi terbuang karena tidak memiliki pengambilan keputusan secara klasifikasi untuk produk cacat yang bisa membantu mempermudah proses pemeriksaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa data mining dengan metode klasifikasi untuk produk cacat pada PT. Shuangying International Indonesia dengan algoritma C4.5. Dalam penelitian ini, hasil yang didapatkan dari beberapa atribut menghasilkan sebab-akibat produk cacat dalam mengklasifikasikan menjadi produk OK dan NOK. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak perusahaan untuk meningkatkan laba perusahaan tersebut. Metode klasifikasi yang digunakan dalam data mining adalah Decision Tree karena dapat menghasilkan output sesuai dengan aturan yang ada, dapat menyajikan data produk cacat. Penelitian menggunakan Algoritma C4.5 untuk menghasilkan aturan klasifikasi produk cacat dari data 90 data training diperoleh produk OK (37), NOK (57) dan hasil akurasi sebesar 95.56%, yang menunjukan bahwa algoritma C4.5 cocok digunakan untuk mengukur produk cacat pada suatu perusahaan. Kata kunci: algoritma C4.5, data mining, decision tree, produk cacat.
Co-Authors Ana Angelia Aditasari Arif Siswandi Awaludin Awaludin Faradill Laksmita Devi Rani Yuliani Wulandari