Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Komtekinfo Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer
Sonia Indhira
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Industrial & Manufacturing Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi Penyakit ISPA di Puskesmas Sonia Indhira; Yuhandri; Hendrik, Billy
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.541

Abstract

Perkembangan teknologi indonesia yang semakin pesat telah menandakan adanya perubahan transisi pada era kehidupan manusia yang baru Kemajuan teknologi memberikan dampak terhadap berbagai macam bidang, khususnya pekerjaan didalam dunia kesehatan seperti di Rumah Sakit. Salah satu penyakit yaitu Infeksi Saluran Pernapasan Akut atau yang kita sering sebut ISPA merupakan infeksi yang terjadi pada bagian sinus, tenggorokan, saluran udara, atau paru-paru. Kejadian penyakit batuk pilek pada balita di Indonesia diperkirakan 3 sampai 6 kali per tahun, yang berarti seorang balita rata- rata mendapat serangan batuk pilek sebanyak 3 sampai 6 kali setahun. Selain itu dari virus dan bakteri banyak factor-faktor penyebab terjadinya infeksi yaitu salah satunya dari asap rokok, system kekebalan tubuh pada anak-anak, dan lanjut usia yang sangat lemah membuat mereka semakin rentan terhadap serangan virus atau bakteri yang menyebabkan gejala infeksi. ISPA menjadi salah satu penyakit terbanyak yang diderita oleh anak-anak, baik dinegara berkembang maupun dinegara maju. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi penyakit ISPA di Puskesmas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes. Naïve Bayes dipilih karena merupakan salah satu dari metode pengklasifikasian yang simpel dan efisien. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data dari kasus ISPA yang ada pada Puskesmas Muaro Bodi dengan total mencapai 2.678 kasus. Dari 21 Responden didapat hasil pengolahan menggunakan metode Naïve Bayes yang terdiri dari 6 Responden ISPA Berat, 8 Responden ISPA Ringan dan 7 Responden Tidak ISPA. Tujuan akhir dari proses Klasifikasi penyakit ISPA dengan presentase kelas Penyakit ISPA lebih besar dari kelas Tidak ISPA. Maka dapat dinyatakan model proses Naïve Bayes termasuk layak digunakan sebagai penentuan hasil keputusan yang baik dalam hal prediksi dan klasifikasi.
Implementation Of The K-Means Clustering Algorithm For Grouping Heart Disease Risk Levels Sonia Indhira; Billy Hendrik
Jurnal ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 3 No. 3 (2023): November : Jurnal ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/juisik.v3i3.677

Abstract

Heart disease is a condition where the heart cannot carry out its duties properly, this disease occurs when blood to the heart muscle stops or becomes blocked, causing serious damage to the heart. The KMeans algorithm can be used to cluster heart disease groups to find out if someone is affected heart disease or not. The clustering method with the k-means algorithm in this research shows a new insight, namely grouping the risk level of heart disease based on 3 clusters. Cluster 1 is a category age with a fairly low risk level for heart disease or Low, namely 355 out of 1025 age categories tested, then cluster 2 is the age category with a moderate risk level for heart disease, namely 208 out of 1025 age categories tested, and finally cluster 3 is an age category with a fairly high age category level or High, namely 462 of 1025 age categories tested.
Co-Authors Billy Hendrik Hendrik, Billy Yuhandri