Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Innovative: Journal Of Social Science Research Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak
Topan Sukma Saputra
Universitas Gunadarma
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Cara Meningkatkan Penghasilan Berdasarkan Isyarat Ayat Al-Qur’an Apipudin Apipudin; Topan Sukma Saputra; Mulyadi Mulyadi
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 3 No. 6 (2023): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v3i6.6413

Abstract

Makna al-Qur’an tidak hanya terbatas pada makna teks (lafadz), tetapi sangatlah berlapis. Dari mulai makna lafadz (teks), makna isyarat, makna ibrah, makna lathaif dan makna haqaiq. Makna isyarat, makna ibrah, makna lathaif, dan makna haqaiq tidak Nampak pada teks, tetapi tersembunyi dibalik teks tersebut. Penelitian ini bertujuan mengungkap secara analisis makna isyarat dalam al-Qur’an khususnya dalam menambah penghasilan. Kajian ini menggunakan metode deskriptif analisis terhadap teks-teks al-Qur’an khususnya yang mengisyaratkan penambahan pengahasilan. Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini yaitu mengumpulkan ayat-ayat yang mengisyaratkan penambahan penghasilan. Kajian ini termasuk kajian pustaka yang terdiri dari sumber primer dan skunder. Sumber primer dalam kajian ini ayat-ayat al-Qur’an. Sementara sumber skunder dalam kajian ini berupa hadis, jurnal, internet dan kajian terdahulu yang ada hubungannya baik langsung maupun tidak langsung. Dalam penelitian ini ayat-ayat yang menunjukan cara meningkatkan penghasilan, baik secara isyarat, maupun berupa ayat langsung
Implementasi Algoritma K-NN, Decision Tree, dan Random Forest pada Sistem Deteksi Diabetes Melitus Muhamad Daniel Rivai; Topan Sukma Saputra; Nurasiah; Muji Lestari; Sandhi Prajaka; Ali Akbar
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 3 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i3.267

Abstract

Diabetes Melitus (DM) merupakan penyakit metabolik yang ditandai oleh peningkatan kadar glukosa darah akibat gangguan produksi maupun efektivitas kerja insulin. Sebagai salah satu masalah kesehatan yang terus mengalami peningkatan dan berpotensi menyebabkan komplikasi serius hingga kematian, diperlukan metode klasifikasi yang mampu mengidentifikasi faktor-faktor yang berkaitan dengan kejadian Diabetes Melitus secara akurat. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan kinerja algoritma K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree, dan Random Forest dalam mengklasifikasikan data Diabetes Melitus berdasarkan sejumlah atribut, meliputi usia, jenis kelamin, polyuria, polydipsia, polyphagia, sudden weight loss, weakness, genital thrush, visual blurring, itching, irritability, delayed healing, partial paresis, muscle stiffness, alopecia, dan obesity. Metode penelitian dilakukan melalui penerapan ketiga algoritma dengan evaluasi berdasarkan akurasi, presisi, recall, F1-Score, dan Area Under Curve (AUC). Hasil pengujian menunjukkan bahwa Random Forest memberikan performa terbaik dengan akurasi 92,16%, presisi 91,89%, recall 97,14%, F1-Score 94,44%, dan AUC 0,9768. Nilai tersebut lebih tinggi dibandingkan Decision Tree dengan akurasi 88,24% dan AUC 0,8464 serta KNN dengan akurasi 74,51% dan AUC 0,8393. Dengan demikian, Random Forest merupakan algoritma paling optimal dalam mengklasifikasikan dan membedakan pasien Diabetes Melitus berdasarkan atribut yang digunakan.
Co-Authors Ali Akbar Apipudin Apipudin Muhamad Daniel Rivai Muji Lestari Mulyadi Nurasiah Sandhi Prajaka