Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Instink: Inovasi Pendidikan, Teknologi Informasi dan Komputer Infact: Jurnal Sains dan Komputer
Oskar
Institut Shanti Bhuana
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Perancangan Sistem Pemesanan Makanan Berbasis Website Pada Kantin (Institut Shanti Bhuana) Oskar; Noviyanti
Instink: Inovasi Pendidikan, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 2 No. 2 (2023): Edisi Oktober
Publisher : Prodi Pendidikan Teknologi Informasi

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

Abstract

Kantin Institut Shanti Bhuana (ISB) ini sebuah tempat para mahasiswa, dosen, dan staff-staff kampus untuk memesan makanan, karena kantin satu-satunya. Kantin Institut Shanti Bhuana (ISB) mempunyai masalah pada pemesanannya dengan menggunakan buku akan mengeluarkan banyak kertas. Maka dari itu hasil penelitian ini akan membangun konsep perancangan sistem pemesanan makanan berbasis website yang nantinya akan mempermudah pemesanan makanan bagi pelanggan, sistem ini menggunakan metode model waterfall. Perancangan sistem pemesanan makanan ini juga dirancang dengan konsep Entitas Relationship Diagram (ERD). Dengan adanya Perancangan Sistem Pemesanan Makanan Berbasis Website Pada Kantin (Institut Shanti Bhuana) dapat memudahkan para pelanggan yang akan memesan makanan untuk lebih mudah dan efisien, tentunya juga memudahkan para pelayan kantin (Institut Shanti Bhuana) untuk memberikan pelayanan yang lebih maksimal, dan cepat, perancangan sistem ini menggunakan metode waterfall.
Pengelolaan Data Penyakit Jantung Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Oskar; Fransiska Ria; Rupina; Noviyanti P
Infact: International Journal of Computers Vol. 8 No. 02 (2024): Jurnal Sains dan Komputer
Publisher : Universitas Kristen Immanuel

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61179/jurnalinfact.v8i02.531

Abstract

Penyakit jantung merupakan penyakit dengan angka kematian yang tinggi di seluruh dunia. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengelola data penyakit jantung dengan menggunakan metode data mining Naive Bayes. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes dapat mengklasifikasikan data penyakit jantung secara efektif dengan akurasi 79,92% dibandingkan hasil diagnosis medis. Namun metode Naïve Bayes masih memiliki kelemahan yaitu tidak dapat menghitung keakuratan klasifikasi. Dengan menggunakan teknik analisis data tingkat lanjut, hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan pedoman yang lebih baik dalam upaya penanganan penyakit jantung.
Co-Authors Fransiska Ria Noviyanti Noviyanti P Rupina