Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi
Sri Lestari
Universitas Duta Bangsa Surakarta
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Komprasi Algoritma Decision Tree, SVM dan ANN untuk Reservasi Hotel Dwi Hartanti; Afu Ichsan Pradana; Sri Lestari
Jurnal DutaCom Vol 16 No 1
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/dutacom.v16i1.2647

Abstract

Hotel adalah tempat peristirahatan sementara yang menyediakan fasilitas akomodasi dan layanan lainnya seperti kamar tidur, kamar mandi, restoran, kolam renang, spa, dan pusat kebugaran yang dikelola oleh perusahaan dengan melakukan pembayaran sesua ketentuan. Machine learning merupakan cabang dari kecerdaan buatan yang cara bekerjanya belajar dari pemikiran manusia dengan menggunakan algoritma matematika. Penelitian ini menggunakan Decission Tree, SVM, dan ANN. Tujuan penelitian membandingkan akurasi dari Decission Tree, SVM, dan ANN dalam identifikasi Reservasi Hotel. Hasil penelitian didapatkan Algortima Decision Tree didapatkan nilai akurasi sebesar 85.7%, Support Vector Machine (SVM), sebesar 82.71%, dan Artificial Neural Network (ANN) 80.48%.
Klasifikasi penyakit scabies pada sapi menggunakan metode Naïve Bayes Sri Lestari; Bondan Wahyu Pamengkas; Nibras Faiq Muhammad
INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi Vol 7 No 2 (2026): INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi
Publisher : LPPMPK - Universitas Muhammadiyah Cileungsi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37373/infotech.v7i2.2438

Abstract

Penyakit scabies pada sapi merupakan salah satu masalah kesehatan yang dapat memengaruhi produktivitas ternak. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengklasifikasikan penyakit scabies pada sapi menggunakan algoritma Naïve Bayes. Sebanyak 1500 dataset dengan 6 atribut yang terdiri dari jenis kelamin, usia, ruam, kerontokan bulu, kerak pada kulit, hasil tes. Proses klasifikasi Penelitian ini menerapkan tahapan menggunakan tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD). Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, metode Naïve Bayes mampu memberikan hasil klasifikasi yang baik dengan tingkat akurasi tertinggi mencapai 87,00% pada percobaan ke-20. Evaluasi menggunakan Hasil confusion matrix dan classification report memperlihatkan bahwa model memiliki nilai precision, recall, dan f1-score yang cukup seimbang pada setiap kelas pengujian. Berdasarkan hasil tersebut, metode Naïve Bayes terbukti efektif dan mampu menghasilkan klasifikasi penyakit scabies pada sapi dengan tingkat akurasi yang baik.
Co-Authors Afu Ichsan Pradana Bondan Wahyu Pamengkas Hartanti, Dwi Nibras Faiq Muhammad