Claim Missing Document
Check
Articles

Found 24 Documents
Search

KLASIFIKASI PENDERITA PENYAKIT HIPERTIROID MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE Hermansyah, Deny; Laga, Sinarring Azi; Sihotang, Ellen Theresia; Natasya, Alya Rizky
TRANSFORMASI Vol 21, No 1 (2025): TRANSFORMASI
Publisher : STMIK BINA PATRIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56357/jt.v21i1.428

Abstract

Hipertiroidisme merupakan kondisi dengan produksi hormon tiroid berlebihan oleh kelenjar tiroid, sehingga meningkatkan metabolisme tubuh. Diagnosis penyakit tersebut cukup menantang karena memiliki gejala yang beragam. Keragaman tersebut dapat diatasi melalui teknologi informasi data mining dengan memanfaatkan prediksi penyakit berdasarkan data yang tersedia. Berdasarkan pada hal tersebut maka tujuan dari penelitian ini adalah menggelompokkan pasien penderita hipertiroidisme berdasarkan algoritma Decision Tree. Data yang digunakan adalah data primer sejumlah 100 pasien dengan 12 atribut gejala. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa model klasifikasi yang terbentuk memiliki tingkat akurasi tinggi. Nilai presisinya sebesar 84,81% untuk perempuan dan 85,71% untuk laki-laki. Nilai recall sebesar 95,71% untuk perempuan dan 60% untuk laki-laki. Berdasarkan pada hasil tersebut maka alogritma Decision Tree cukup efektif untuk digunakan pada proses klasifikasi pasien hipertirodisme berdasarkan gejala yang diamati.
Rancang Bangun Basis Data Dengan Studi Kasus Penjualan Hewan Ternak Melalui Aplikasi Dengan ERD Dan PDM Aqil, Zharif Ra'is; Gumelar, Mustofa Maulana Lingga; Mukhlis, Iqbal Ramadhani; Hermansyah, Deny
Computing Insight : Journal of Computer Science Vol 6 No 1 (2024)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/comp_insight.v6i1.21547

Abstract

Promosi hewan adalah bagian penting dari industri hewan dan membutuhkan manajemen informasi yang layak dan tepat.Ini menanyakan hal-hal untuk merencanakan dan membangun database yang sempurna untuk mendukung metode menjual hewan menggunakan aplikasi. Sebuah studi kasus telah dilakukan untuk membedakan kebutuhan informasi tertentu dan merencanakan kerangka kerja database yang dapat secara efektif mengawasi transaksi, stok, dan data klien. Strategi pengembangan kerangka kerja menggunakan pendekatan pengembangan program komputer yang meliputi pengujian prasyarat, perencanaan konseptual, perencanaan fisik, implementasi, dan pengujian. Analisis sosial digunakan dalam program database untuk memastikan kejelasan data, normalisasi, dan konektivitas antar substansi. Penggunaan teknologi modern, seperti bahasa pemrograman modern dan manajemen database yang andal, semakin meluas.
Fostering a Smart Business Community: The Bluru Bangkit Sidoarjo(BBS) MSME Association: Pendampingan Smart Business Community Paguyuban UMKM Bluru Bangkit Sidoarjo (BBS) Nurul Hasanah Uswati Dewi; Deny Hermansyah; Reza Tianto
Dinamisia : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 9 No. 5 (2025): Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/

Abstract

Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) play a vital role in driving local and national economic growth, providing employment, and supporting household livelihoods. However, many MSMEs, especially those within the Bluru Bangkit Sidoarjo (BBS) Association, continue to face persistent challenges due to conventional business practices. Manual bookkeeping, non-standardized production processes, and the mixing of personal and business finances often lead to inefficiency, poor decision-making, and low competitiveness. This community service program aims to enhance the competitiveness and independence of BBS MSMEs by introducing production standardization and digital financial management through the FinTrack application. The program employs a combination of training sessions and tailored mentorship to equip MSME members with practical skills in production process management and digital financial operations. The initiative targets 80% adoption of Standard Operating Procedures (SOPs) in production and 75% independent utilization of FinTrack for financial recordkeeping. Early results show that MSME members demonstrate increased confidence, improved accuracy in bookkeeping, and greater consistency in product quality. This program aligns with the National Research Master Plan (RIRN) and supports several Sustainable Development Goals (SDGs), particularly SDG 8 (Decent Work and Economic Growth) and SDG 9 (Industry, Innovation, and Infrastructure). In the long term, this initiative is expected to strengthen business independence, foster innovation, and enhance the resilience of local economies through a sustainable Smart Business Community (SBC) model.
KLASIFIKASI PENDERITA PENYAKIT HIPERTIROID MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE Hermansyah, Deny; Laga, Sinarring Azi; Sihotang, Ellen Theresia; Natasya, Alya Rizky
TRANSFORMASI Vol 21, No 1 (2025): TRANSFORMASI
Publisher : STMIK BINA PATRIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56357/jt.v21i1.428

Abstract

Hipertiroidisme merupakan kondisi dengan produksi hormon tiroid berlebihan oleh kelenjar tiroid, sehingga meningkatkan metabolisme tubuh. Diagnosis penyakit tersebut cukup menantang karena memiliki gejala yang beragam. Keragaman tersebut dapat diatasi melalui teknologi informasi data mining dengan memanfaatkan prediksi penyakit berdasarkan data yang tersedia. Berdasarkan pada hal tersebut maka tujuan dari penelitian ini adalah menggelompokkan pasien penderita hipertiroidisme berdasarkan algoritma Decision Tree. Data yang digunakan adalah data primer sejumlah 100 pasien dengan 12 atribut gejala. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa model klasifikasi yang terbentuk memiliki tingkat akurasi tinggi. Nilai presisinya sebesar 84,81% untuk perempuan dan 85,71% untuk laki-laki. Nilai recall sebesar 95,71% untuk perempuan dan 60% untuk laki-laki. Berdasarkan pada hasil tersebut maka alogritma Decision Tree cukup efektif untuk digunakan pada proses klasifikasi pasien hipertirodisme berdasarkan gejala yang diamati.