Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Akrab Juara : Jurnal Ilmu-ilmu Sosial
Untung Rohwadi
Unknown Affiliation
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Medicine & Pharmacology

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
OPTIMASI ALGORITMA GENETIKA PADA ALGORITMA C4.5 UNTUK DETEKSI DINI PENYAKIT DIABETES Wisti Dwi Septiani; Untung Rohwadi
Akrab Juara : Jurnal Ilmu-ilmu Sosial Vol 6 No 5 (2021)
Publisher : Yayasan Azam Kemajuan Rantau Anak Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Diabetes melitus termasuk ke dalam 3 besar penyakit yang paling mematikan di Indonesia. Berdasarkan data WHO pada tahun 2013, diabetes menyumbang sebesar 6,5% pada kematian penduduk Indonesia. Diabetes merupakan penyakit kronis yang ditandai dengan tingginya kadar gula (glukosa) dalam darah yang melebihi batas normal. Penelitian sebelumnya menggunakan metode klasifikasi data mining Algoritma C4.5 dan menunjukkan tingkat akurasi 95,96%. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan nilai akurasi Algortima C4.5 dengan melakukan optimasi penambahan fitur seleksi Algoritma Genetika.Hasl dari penelitian lanjutan ini adalah pohon keputusan dan terjadi peningkatan nilai akurasi dari 95,96% menjadi 96,54% untuk prediksi deteksi dini penyakit diabetes.
OPTIMASI ALGORITMA GENETIKA PADA ALGORITMA C4.5 UNTUK DETEKSI DINI PENYAKIT DIABETES Wisti Dwi Septiani; Untung Rohwadi
Akrab Juara : Jurnal Ilmu-ilmu Sosial Vol. 6 No. 5 (2021)
Publisher : Yayasan Azam Kemajuan Rantau Anak Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Diabetes melitus termasuk ke dalam 3 besar penyakit yang paling mematikan di Indonesia. Berdasarkan data WHO pada tahun 2013, diabetes menyumbang sebesar 6,5% pada kematian penduduk Indonesia. Diabetes merupakan penyakit kronis yang ditandai dengan tingginya kadar gula (glukosa) dalam darah yang melebihi batas normal. Penelitian sebelumnya menggunakan metode klasifikasi data mining Algoritma C4.5 dan menunjukkan tingkat akurasi 95,96%. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan nilai akurasi Algortima C4.5 dengan melakukan optimasi penambahan fitur seleksi Algoritma Genetika.Hasl dari penelitian lanjutan ini adalah pohon keputusan dan terjadi peningkatan nilai akurasi dari 95,96% menjadi 96,54% untuk prediksi deteksi dini penyakit diabetes.
C4.5 ALGORITHM OPTIMIZATION WITH BACKWARD ELIMINATION SELECTION FEATURE FOR CREDITWORTHINESS ASSESSMENT Untung Rohwadi; Amrin; Rudianto
Akrab Juara : Jurnal Ilmu-ilmu Sosial Vol. 10 No. 2 (2025): Mei
Publisher : Yayasan Azam Kemajuan Rantau Anak Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Credit is now a trend in society. Credit problems are the history of incorrect use of credit cards. The impact can cause bad credit. If customers do not pay the debt that has been agreed with the bank, they can increase their credit risk. In this study, researchers applied the C4.5 algorithm without optimization and the C4.5 Algorithm with Backward Elimination Feature Selection Optimization to classify creditworthiness status. Researchers used 481 vehicle credit records with "bad" and "good" reviews. The independent variables used in the study were dependent status, age, last education, marital status, occupation, company status, income, employment status, house condition, length of stay and down payment. From the results of the study and testing, the performance of the C4.5 model without backward elimination for creditworthiness assessment provided a truth accuracy level of 91.90% with an area under the curve (AUC) value of 0.915. While the performance of the C4.5 model with backward elimination provided a truth accuracy level of 94.80% with an area under the curve (AUC) value of 0.973. This proves that optimization with backward elimination can improve the performance of the classification method used.
Co-Authors amrin Rudianto Wisti Dwi Septiani