p-Index From 2021 - 2026
6.703
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris Prosiding SNATIF Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Infotech Journal JUPITER (Jurnal Pendidikan Teknik Elektro) Jurnal Pendidikan Fisika dan Keilmuan (JPFK) Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) DoubleClick : Journal of Computer and Information Technology DIKEMAS (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Diklat Review : Jurnal manajemen pendidikan dan pelatihan Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Administrasi [SEMINASTIKA] bit-Tech Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Generation Journal Jurnal Abdi Insani Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Budimas : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Informa: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Nusantara Science and Technology Proceedings Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Multicience Jurnal Ekonomi TIERS Information Technology Journal Jurnal Ilmiah IT CIDA : Diseminasi Teknologi Informasi Jurnal Teknik Informatika Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi Digital Transformation Technology (Digitech) Proceeding of International Conference Health, Science And Technology (ICOHETECH) Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Pena Dimas: Jurnal Pengabdian Masyarakat SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Nusantara Journal of Computers and its Applications Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering SmartComp
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Infotech Journal

PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM) DAN NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG Muhammad Dion Febrian Tino; Herliyani Hasanah; Tri Djoko Santosa
INFOTECH journal Vol. 9 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/infotech.v9i1.5432

Abstract

Jantung merupakan salah satu organ terpenting yang ada pada tubuh manusia. Dengan ada nya jantung, darah dapat tersalurkan keseluruh tubuh dengan baik. diperlukannya sebuah pola klasifikasi penyakit jantung. Klasifikasi yang digunakan yaitu dengan metode Support Vector Machines (SVM) dan Neural Net kinerja yang sangat baik. Pada dataset ini memiliki total 416 instance. Confusion Matrix algoritma SVM terdapat 36 + 34 prediksi yang benar dan 7 + 7 prediksi yang salah. Confusion Matrix algoritma Neural Network terdapat 164 + 180 prediksi yang benar dan 41 + 33 prediksi yang salah. Algoritma SVM memiliki tingakat accuracy lebih tinggi dibandingkan algoritma Neural Net. Yang berisi nilai pada AUC 0.833, CA 0.83, F1 0.835, Precision 0.835 dan Recall 0.835.Berdasarkan hasil penelitian pada kedua algoritma, bahwa algoritma SVM dapat menyelesaikan masalah klasifikasi penyakit jantung lebih baik dengan nilai akurasi 83% sedangkan pada algoritma Neural Net memiliki nilai akurasi 82% dalam menyelesaikan penyakit jantung.
PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM) DAN NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG Tino, Muhammad Dion Febrian; Herliyani Hasanah; Tri Djoko Santosa
INFOTECH journal Vol. 9 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/infotech.v9i1.5432

Abstract

Jantung merupakan salah satu organ terpenting yang ada pada tubuh manusia. Dengan ada nya jantung, darah dapat tersalurkan keseluruh tubuh dengan baik. diperlukannya sebuah pola klasifikasi penyakit jantung. Klasifikasi yang digunakan yaitu dengan metode Support Vector Machines (SVM) dan Neural Net kinerja yang sangat baik. Pada dataset ini memiliki total 416 instance. Confusion Matrix algoritma SVM terdapat 36 + 34 prediksi yang benar dan 7 + 7 prediksi yang salah. Confusion Matrix algoritma Neural Network terdapat 164 + 180 prediksi yang benar dan 41 + 33 prediksi yang salah. Algoritma SVM memiliki tingakat accuracy lebih tinggi dibandingkan algoritma Neural Net. Yang berisi nilai pada AUC 0.833, CA 0.83, F1 0.835, Precision 0.835 dan Recall 0.835.Berdasarkan hasil penelitian pada kedua algoritma, bahwa algoritma SVM dapat menyelesaikan masalah klasifikasi penyakit jantung lebih baik dengan nilai akurasi 83% sedangkan pada algoritma Neural Net memiliki nilai akurasi 82% dalam menyelesaikan penyakit jantung.
Co-Authors Abi Yudistira, Muhammad Abinaya Awalia Adristi Asyifa, Elga Adi Nugroho, Rezza Adi Putra Wiratama, Ryan Adji Rohman, Bagus Afu Ichsan Pradana Agustina Srirahayu Ahmad Tomi Alamsyah, Bintang Aljundi, Izudin Alvian Andrianto, Rahmad Amilia Ayu Lala Kusumaningtyas An-Najmutsaqib, An-Najmutsaqib Anik Sulistiyanti Anisatul Farida Ardi Lestari, Sofiana Ardian Saputra, Muhammad Ardina Juliani, Novita Arfian Panji Sjifa Arfiyan, Muhammad Ariya Budi Santoso Arlin Govinda Putra Artika Rahmawati, Dinda Arya Kusuma, Aldy Athallah Maulana Faiq, Muhammad Atina, Vihi Atsir, Ega Muhammad Azzahra, Afifah Bachtiar Estu Saputro Bahtiar Rifai, Afin Begti Rizal Nugroho, Nanda Bima Priambada, Garneza Bimantara, Anugrah Buana Perdana, Rendi Burhanudin, Latif Carlos Ximenes, Egidio Chris Hendrato, Jehian Christian Putra Pratama, Michael Claudia Swastikawati Daffa Rizki Putra Noordi Darmaji, Farid Dewi Anggraini, Puspita Dimas Dewanto, Ignatius Divia Putri, Radika Dwi Hartanti Dwi Refa, Arjuna Edy Kurniawan Eka Kurniawan, Geraldi Eko Purwanto Ester Anugrayningtyas Fajar Wahyu Hanafi Farid Darmaji Fathi Zakka, Danang Febriano Dos Santos, Lissandro Fitria Eko Nurjanah Galih, Rhezka Mahendra Hanan Assyauqi, Wildan Handreas Satria, Vieri Ibrahimovic, Ridho Ilham Amani Saiful Haq Ilyas Nurulloh, Muhammad Intan Oktaviani Karininna, AllisyaYunda Kasetyaningsih, Sufia Widi Lestari, Fany Lila Aprilia, Arlinda Marcelina, Indi Marcelino Jonatan Mashar, Muhammad Ali Maulana Firmansyah, Iqsal Maulid Ardiyan, Afrilza Maulindar, Joni Moh Muhtarom Muh Amin Faiz Nur Ridho Muh. Ali Mashar Muhamad Aldiyansyah Muhammad Dion Febrian Tino Muhtarom, Moh Mulindar, Joni Nada Febriani, Nada Naoki Priyanto, Braverindo Nastainu Huda Alriefna, Muhammad Nastiti, Faulinda Eli Nofikasari, Indah Novemy Triyandari Nugroho Nugroho Arif Sudibyo Nurchim Nurchim Nurmalitasari Nurmalitasari Nurmalitasari Nurmalitasari Oktaviani, Intan Pangestu, Arnan Dwi Pasha Alghifary, Haikal Perdana Artania, Ipung Permatasari, Hanifah Pineda Prima Yoga Pipin Widyaningsih Prasetyo, Adi Tri Pratama, Hafiz Primadinata, Dimas Purwanto, Moch. Edy Putri Ristiyani, Asyira Raihan Ardiansyah, Muhammad Rijalul Hakim, Hanan Risandi, Arfika Putri Rizky Fadrilah, Septian Rohmad Mansa, Abel Rudi Susanto Safa Ariesta, Syahada Saktiawan, Galang Saputra Jati, Nugroho Saputro, Khoirul Adi Sarah Raihan, Alexadria Septiano Ozora, Kevin Setya Pradhana, Wahyudi Soenoto, Danudiraja Sri Sumarlinda Sufia Widi K. Sulistyani, Widya Suwandana, Alung Syaiful, Ido Syakuro, Abdan Syiffa Yofika Ailsa, Asy Tegar, Alfiyan Tegar Budi Satria Tino, Muhammad Dion Febrian Tri Djoko Santosa Ulung Septiaji, Dimas valentino, deva Viesta Marbun, Randy Viesta Marbun Wahyu Aji, Jatmika Wahyudi, Risqi Widya Sulistyani Wiji Lestari WIJI LESTARI Wiji Lestari Wijiyanto Wira Hadikusuma, Ananda Yuana Alifya, Alexsa Yusuf Arifin, Burhan Zakharia, Ade Zakiya Nafis, Muhamad Zulfia Zahra, Kerin