Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi
Simamora, Valentino
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Mechanical Engineering Transportation

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Perbandingan Implementasi Algoriitma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Desiani, Anita; Simamora, Valentino; Irmeilyana, Irmeilyana
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 5, No 1 (2024): Transformasi Digital: Tren dan Tantangan dalam Era Revolusi Industri 4.0
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v5i1.7619

Abstract

Jantung merupakan organ penting pada manusia. Jantung memiliki peran aktif dalam memompa darah ke seluruh tubuh. Selama mejalankan tugasnya, jantung dapat mengalami berbagai macam penyakit. Kita dapat melakukan klasifikasi terhadap penyakit jantung untuk mengetahui jumlah rata-rata manusia yang terserang penyakit jantung. Untuk mendapatkan algoritma yang terbaik, kita perlu melakukan perbandingan. Pada penelitian ini, algortima yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes. Dari hasil penelitian pada K-NN diperoleh hasil akurasi, presisi, dan recall sebesar 100% sedangkan Naïve Bayes mendapat hasil akurasi, presisi, dan recall sebesar 85%-85,5%. Maka algoritma yang terbaik adalah Naïve Bayes. 
Klasifikasi Penyakit Hati Menggunakan Perbandingan Implementasi Algoritma Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Simamora, Valentino; Desiani, Anita; Irmeilyana, Irmeilyana
Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) Vol 6, No 1 (2024): ELKOM
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/elkom.v6i1.18424

Abstract

Hati merupakan organ kelenjar dalam tubuh manusia. Hati manusia memiliki bobot kira-kira mencapai 1200 hingga 1500 gram. Sebagai kelenjar terbesar dalam tubuh manusia, hati dapat terserang berbagai macam penyakit. Kita dapat melakukan klasifikasi mengenai penyakit hati yang bertujuan memperoleh jumlah rata-rata manusia yang terserang penyakit hati. Dengan penelitian ini, kita bisa membandingkan dan menyimpulkan algoritma mana yang paling tepat untuk diterapkan pada proses klasifikasi terhadap penyakit hati. Pada penelitian ini algoritma yang digunakan ialah algoritma pertama Naïve Bayes dan algoritma kedua K-Nearest Neighbor (K-NN). Dari hasil penelitian maka diperoleh bahwa Naïve Bayes memberikan nilai akurasi, presisi dan recall sebesar 85%-85,5% yang mana ini dapat dikatakan cukup baik namun belum baik. Sedangkan K-NN dapat memberikan nilai sempurna pada akurasi, presisi dan recall yaitu 100%. Maka algoritma yang terbaik dan dapat digunakan adalah algoritma K-NN
Co-Authors Anita Desiani Irmeilyana