Claim Missing Document
Check
Articles

Comparison of coronary heart disease prediction using basic model and ensemble learning Rachmat, Rachmat; Iskandar, Syamsul Bhahri; Kasmawaru, Kasmawaru; Suherwin, Suherwin
Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) Vol 8 No 2 (2025): June: Intelligent Decision Support System (IDSS)
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35335/idss.v8i2.298

Abstract

Coronary heart disease (CHD) remains one of the leading causes of death worldwide, highlighting the urgent need for accurate early detection. This study aims to compare the performance of various machine learning models—including Decision Tree, K-Nearest Neighbor (KNN), Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, and Stacking Ensemble—in predicting CHD using the UCI Heart Disease Dataset. The models were evaluated using five metrics: accuracy, precision, recall, F1-score, and AUC. The results indicate that Stacking and Logistic Regression achieved the highest AUC scores (0.80), while XGBoost obtained the best F1-score (0.40). Simpler models such as Decision Tree and KNN showed relatively lower performance. In addition, feature importance analysis using permutation methods revealed that features like number of major vessels (ca), thalassemia (thal), ST depression (oldpeak), and age play a critical role in prediction accuracy. These findings demonstrate that ensemble learning approaches, especially Stacking and XGBoost, can effectively improve diagnostic performance and offer strong potential for clinical decision support systems (CDSS) in the early detection of coronary heart disease.
Analisis Perbandingan Metode Neural Network Dan K -Nearest Neighbor Dalam Pemanfaatan Kembali Jasa Rawat Inap Pada Rumah Sakit Umum Ibrahim, Abdul; Rachmat, Rachmat
e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Vol. 10 No. 1 (2021): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v10i1.823

Abstract

Berdasarkan penelitian diatas penulis menyarankan menggunakan metode optimasi Particall Swarm Optimization (PSO) sehingga akurasi yang didapat lebih baik dari penelitian ini Penyesuaian jumlah populasi dapat memberikan optimasi yang lebih baik, tetapi diikuti dengan penambahan waktu komputasi. Sehingga dapat akurasi yang akan didapatkan jauh lebih tinggi dibandingkan dengan metode yang sekarang ini. Penambahan metode PSO ini diharapakan juga bisa membantu dalam peneliti dibidang datamining ini.NN dan k-NN merupakan salah satu algoritma untuk regresi maupun klasifikasi sudah secara sukses diimplementasikan di berbagai bidang Pada penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi dengan menggabungkan algoritma NN dan k-NN dengan metode seleksi atribut dimana menggunakan metode NN k = 10 didapat akurasi 25,00% sedangkan dengan menggunakan metode k-NN k = 10 akurasi 15,00% dan Precission NN sebesar 12,50%, Precission k-NN sebesar 10,00%, recall NN sebesar 11,11% sama dengan recall k-NN sebesar 11,11%.
Pembangunan Sistem AI Berdasarkan Analisis Aktivitas Digital Untuk Mengidentifikasi Gaya Belajar Siswa Suherwin, Suherwin; Rachmat, Rachmat; Said, Irfan; Asia, Siti Nur
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.991

Abstract

Studi ini menyarankan untuk membangun sistem berbasis AI untuk mengidentifikasi gaya belajar siswa dengan menganalisis aktivitas digital mereka dalam sistem manajemen pembelajaran (LMS) atau platform pendidikan online lainnya. Sistem ini menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk memproses data seperti frekuensi login, pola interaksi konten, waktu yang dihabiskan untuk aktivitas, dan perilaku navigasi. Dengan memetakan perilaku ini ke dalam kerangka gaya belajar yang telah ditetapkan (misalnya, visual, auditori, kinestetik), sistem AI memberikan wawasan waktu nyata tentang preferensi masing-masing siswa. Efektivitas hasil pendidikan sangat dipengaruhi oleh keberagaman gaya belajar siswa, dan metode tradisional untuk mengidentifikasi gaya belajar sering kali bergantung pada kuesioner atau observasi manual, keduanya memakan waktu dan dapat dipengaruhi oleh bias.
Optimalisasi Algoritma Ant Miner Berbasis Fuzzy Untuk Penemuan Informasi Tersembunyi Pada Dataset Hepatitis Dengan Menggunakan Teknik Feature Selection Rachmat, Rachmat; Rafli R, Muh.
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.1032

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma Ant Miner berbasis fuzzy untuk penemuan informasi tersembunyi pada dataset hepatitis dengan menggunakan teknik feature selection. Dataset hepatitis yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 155 sampel dan 19 atribut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Ant Miner berbasis fuzzy dapat menemukan informasi tersembunyi pada dataset hepatitis dengan akurasi sebesar 92,31% dan sensitivitas sebesar 95,45%. Teknik feature selection yang digunakan dalam penelitian ini dapat memilih atribut yang paling relevan dengan kelas target dan meningkatkan akurasi algoritma. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan untuk pengembangan sistem pendukung keputusan yang lebih akurat dan efektif dalam diagnosis dan pengobatan hepatitis.
Sistem Otomatisasi Gerbang Dengan Verifikasi Identitas Berbasis RFID Dan Deteksi Wajah Menggunakan Yolov5 Alamsyah, Djalu Trisna; Rachmat, Rachmat
Jurnal Teknologi Elektro Vol 16, No 1 (2025)
Publisher : Electrical Engineering, Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/jte.2025.v16i1.009

Abstract

Abstrak— Penulis termotivasi untuk membuat alat atau merancang sebuah alat dimana alat tersebut mampu mendeteksi Masyarakat Universitas Mercu Buana dengan data berupa para Mahasiswa Dari urgensi yang didapat munculnya beberapa khasus yang penulis sendiri alami seperti kehilangan helmt bahkan alat komunikasi atau alat kuliah lainnya.Dapat mendeteksi mahasiswa ataupun bukan mahasiswa secara efektiv dengan adanya algoritma YOLO V5 yang bekerja pada perancangan alatMetode eksperimen ini merupakan metode kuantitatif terutama digunakan apabila penelitian bertujuan untuk melakukan percobaan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas/perlakuan/perlakuan tertentu terhadap variabel terikat/hasil/hasil dalam kondisi terkendali metode yang digunakan sebagai object Detection adalah algoritma YOLO, merupakan salah satu bagian dari algoritma You Only Look Once yang dapat diguakan sebagai object Detection. Pada hasil implementasi hasil code “and” dapat dijelaskan bahwa pada tahapan ini adalah hasil printah yang dibuat untuk perancangan alat, pada sensor RFID dan berlanjut ke pendeteksian wajah pada sensor Camera dan menghasilkan Output Gate Servo terbukaberupa sebuah alat yang dibuat atau berfungsi mendeteksi melalui sensor Camera dan RFID dengan output nya yaitu Gate yang akan terbuka ketika pembacaan Image Processing sesuai dengan data para Mahasiswa Universitas Mercu Buana sebuah gerbang pintu otomatis yang bekerja sesuai perintah dengan Image Procesing dan adanya sensor Camera dan RFID yang dirancang secara Prototype. Prototype ini dibuat menggunakan mikrokontroler ESP-32CAM dengan algoritma YOLOv5.Dari hasil kesimpulan 4 kondisi diatas, dapat disimpulkan ketika deteksi wajah mahasiswa terverifikasi sesuai maka akan muncul perintah pada program YOLOv5 didalam visula code dan akan menyesuaikan masing – masing data dengan RFID sebelumnya dan juga dengan nilai confidancenya dan gate akan terbuka, lalu ketika data mahasiswa tidak terdeteksi seperti pada tabel diatas bagian mahasiswa Afri maka program akan memberikan pemberitahuan bahwa data RFID terverifikasi namun data deteksi muka tidak terverifikais sesuai, dan gate tidak akan terbuka lalu program akan terulang dari awal.
Human-AI Interaction dengan Antarmuka Suara dalam Bahasa Lokal/Dialek Nusantara Suherwin, Suherwin; Asia, Siti Nur; Rachmat, Rachmat
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 3 (2025): Agustus - October
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i3.3113

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi kemampuan kecerdasan buatan (AI) dalam memahami perintah suara yang diucapkan dalam bahasa lokal atau dialek Nusantara, yang memiliki keragaman fonetik, intonasi, dan kosakata khas daerah. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model pengenalan suara berbasis deep learning yang mampu mengenali perintah suara dalam berbagai dialek lokal Indonesia dengan akurasi tinggi. Penelitian ini melibatkan tahapan pengumpulan data audio dari penutur asli berbagai daerah, yang mencakup berbagai dialek dan aksen lokal. Selanjutnya, data yang terkumpul menjalani proses pra-pemrosesan untuk membersihkan noise dan menormalkan variasi suara. Model pengenalan suara dilatih menggunakan pendekatan transfer learning, memanfaatkan model pretrained yang kemudian disesuaikan dengan data lokal melalui teknik fine-tuning. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Word Error Rate (WER) dan Command Accuracy untuk mengukur tingkat kesalahan dan akurasi model dalam mengenali perintah suara. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi pengenalan suara dalam dialek lokal lebih rendah dibandingkan dengan Bahasa Indonesia baku, namun teknik data augmentation dan fine-tuning model pretrained dapat menurunkan tingkat kesalahan hingga 15–20%. Selain itu, uji pengguna menunjukkan bahwa teknologi AI yang mendukung dialek lokal meningkatkan tingkat kenyamanan, kepercayaan, dan penerimaan pengguna. Penelitian ini menekankan pentingnya pengembangan dataset suara daerah yang lebih beragam dan desain antarmuka suara yang adaptif, guna memastikan teknologi AI yang lebih inklusif secara linguistik dan kultural.
Rate' Singing: Religious humming as a marker of cultural identity in Makassar’s life cycle rituals Khaeruddin, Khaeruddin; Rachmat, Rachmat
Dewa Ruci: Jurnal Pengkajian dan Penciptaan Seni Vol. 19 No. 1 (2024)
Publisher : Pascasarjana Institut Seni Indonesia Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33153/dewaruci.v19i1.5992

Abstract

This research on traditional arts related to religion or belief aims to uncover the life cycle flow of the Makassarese people through Rate's singing. The specific objectives of this research are to answer the following questions: (1) What is the function of Rate' singing? (2) Why is Rate's singing currently rarely performed in Makassar ethnic communities? (3) How can the regeneration of Rate's singing be achieved? This ethnographic qualitative research employs various data collection methods, including observation, interviews, and document studies. The research was conducted in Makassar and Gowa cities. The results indicate the following: (1) The function of Rate' in the Makassarese community is primarily as a medium for prayer, an invitation for good fortune, a rejection of bad luck, a confirmation of customary procedures, and a means of ethical education for the next generation. Rate' singing in sacred Makassarese activities aims to bring people closer to God; (2) The period of turmoil in Sulawesi, starting with the arrival of Japan and followed by the struggle for Indonesian independence, influenced the continuity of traditional art in South Sulawesi, particularly Makassarese art. After the security in South Sulawesi gradually recovered, the community began to focus on improving their welfare, viewing cultural arts, especially traditional ceremonies, as wasteful and non-materially beneficial; (3) Rate' singing faced near extinction as the nobility, or karaeng descendants, began to lose their traditional culture. The remaining Pa'Rate' are few and elderly, with no successors to inherit their knowledge. As a form of literature, the traditional way of conveying Rate' is known only to older generations. The transmission of ma'Rate's skills is conducted within the Parate family itself.
PENILAIAN KUALITAS AIR TERKAIT POTENSI AIR ASAM TAMBANG DARI PERTAMBANGAN BATUBARA Kasim, Hasni; Yusuf, Muh.; Rachmat, Rachmat; Haslinda, Haslinda; Basmar, Muh Fahmi
Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran Vol. 7 No. 2 (2024): Volume 7 No. 2 Tahun 2024
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jrpp.v7i2.26777

Abstract

Dengan pemahaman yang lebih baik tentang kompleksitas masalah ini, diharapkan dapat dirumuskan langkah-langkah penanganan dan mitigasi yang lebih efektif untuk melindungi kualitas air dan kelestarian lingkungan di wilayah yang terkena dampak kegiatan pertambangan batubara. Kondisi ini berpeluang meningkatkan risiko pencemaran logam berat terhadap lingkungan perairan, terutama di sungai-sungai di sekitar lokasi penambangan, misalnya sungai. Dalam konteks ini, studi kualitas air terkait dengan potensi asam tambang.
ANALISIS PROKSIMAT DAN ULTIMAT DALAM MENENTUKAN KUALITAS BATUBARA: SEBUAH PENDEKATAN KLASIFIKASI Kasim, Hasni; Yusuf, Muh.; Rachmat, Rachmat; Haslinda, Haslinda; Basmar, Muh Fahmi
Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran Vol. 7 No. 2 (2024): Volume 7 No. 2 Tahun 2024
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jrpp.v7i2.26779

Abstract

Batubara menjadi salah satu dari potensi bahan galian. Untuk dapat ditindaklanjuti sebagai potensi dalam pemanfaatan dan pengolahannya, senantiasa diperlukan informasi tentang kualitas batubara yang terdapat di daerah tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui kualitas batubara berdasarkan analisis proksimat dan ultimat. Pengambilan conto batubara dilakukan pada dua lokasi singkapan lapisan batuabara. Pada Stasiun Enre 1, dijumpai lapisan batubara dengan kedudukan N 96o E/15o dan ketebalan 70 cm, dengan hasil rata-rata nilai Moisture in air dried 2,33 %, Ash 37, 13 %, Volatile matter 20,47 %, Fixd carbon 40,05 %, total sulfhur 5, 48 %, Carbon 47, 45 %, Hidrogen 3, 52 %, Nitrogen 0,79 %, Oxigen 5, 61%. Pada Stasiun Enre 2, dijumpai lapisan batubara dengan kedudukan N 120o E/33o dan ketebalan 80 cm, dan hasil analisis proksimat dan ultimate didapatkan hasil rata-rata nilai Moisture in air dried 10,18 %, Ash 4,41 %, Volatile matter 24,76 %, Fixd carbon 60,64 %, total sulfhur 0,54 %, Carbon 66,28 %, Hidrogen 3, 71%, Nitrogen 1,29 %, Oxigen 23,75 %. Dapat disimpulkan bahwa batubara Enre 1 termasuk dalam very low grade coal, sedangkan batubara Enre 2 termasuk dalam high grade coal.
The Effectiveness of Interactive Learning Media Based on Augmented Reality in Enhancing Elementary School Students’ Learning Motivation Faisal, Faisal; Rachmat, Rachmat; Asia, Siti Nur; Suherwin, Suherwin; Ibrahim, Abdul
Journal of Tecnologia Quantica Vol. 2 No. 3 (2025)
Publisher : Yayasan Adra Karima Hubbi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70177/quantica.v2i3.2443

Abstract

This study aims to analyze the effectiveness of using augmented reality (AR) based learning media in enhancing the learning motivation of elementary school students. By employing a multiple linear regression approach on simulated data, this research evaluates the influence of several key factors, namely AR visualization quality, teacher support, ease of use, and supporting infrastructure. The analysis results show that AR visualization quality, teacher support, and ease of use significantly affect the improvement of learning motivation. The developed model has a coefficient of determination (R² ? 0.77), indicating that 77% of the variation in learning motivation can be explained by the independent variables, with a relatively small prediction error (RMSE ? 0.53). The F-test also confirmed that the model is overall significant. These findings indicate that the integration of AR in learning not only increases visual appeal but also strengthens the role of teachers and enhances students’ ease of interaction with the material. Nevertheless, this study is still based on simulated data, so further research with broader and more realistic empirical data is required to validate the results.