Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SemanTIK : Teknik Informasi Sang Pencerah: Jurnal Ilmiah Universitas Muhammadiyah Buton
Nur, Muh. Ilyas
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Social Sciences Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
MODEL KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA BERDASARKAN STATUS KEGANASAN MENGGUNAKAN ALGORTIMA RANDOM FOREST DAN DECISION TREE Kasau, Sukirno; Mirza Togubu, Diana; Hasmah, Hasmah; Nur, Muh. Ilyas; Rosdiana, Rosdiana; Sandrawati, Sandrawati
SemanTIK : Teknik Informasi Vol 8, No 2 (2022):
Publisher : Informatics Engineering Department of Halu Oleo University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55679/semantik.v8i2.28239

Abstract

Kanker payudara merupakan penyumbang kematian tertinggi di kalangan perempuan. penelitian ini bertujuan untuk membuat model aplikasi yang dapat menganalisis klasifikasi kanker payudara berdasarkan status keganasan (jinak atau ganas) menggunakan metode data mining dengan algoritma random forest dan decision tree. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set di Kaggle.com, yang terdiri dari 31 variabel dan 569 data. Data tersebut dibagi menjadi data training dan data test, kemudian diuji menggunakan algoritma random forest dan decision tree. Hasilnya, algoritma decision tree memiliki tingkat akurasi sebesar 95%, sedangkan algoritma random forest memiliki tingkat akurasi sebesar 97%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa kedua algoritma tersebut dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi kanker payudara berdasarkan tingkat keganasannya dan algoritma random forest memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan decision tree yaitu 97% versus 95%.Kata kunci; Kanker Payudara, Random Forest, Decision Tree
Pengaruh Edukasi Kesehatan Melalui Media Video Animasi Terhadap Pengetahuan dan Sikap Siswa Dalam Pencegahan Obesitas Pada Anak di SD IT Insan Cendekia Kota Baubau Arbi, Ni’mat Muhammad; Togobu, Diana Mirja; Nur, Muh. Ilyas
Sang Pencerah: Jurnal Ilmiah Universitas Muhammadiyah Buton Vol. 11 No. 3 (2025): Sang Pencerah: Jurnal Ilmiah Universitas Muhammadiyah Buton, Indonesia
Publisher : Lembaga Jurnal dan Publikasi Universitas Muhammadiyah Buton

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35326/pencerah.v11i3.7573

Abstract

Penelitian ini dilaksanakan dengan tujuan untuk mengeksplorasi efektivitas edukasi kesehatan melalui media video animasi terhadap pengetahuan serta sikap siswa dalam pencegahan obesitas anak di sekolah dasar Islam terpadu Insan Cendekia Kota Baubau. Seluruh siswa yang terlibat menjadi bagian dari populasi sekaligus sampel penelitian sehingga data yang diperoleh bersifat menyeluruh. Instrumen utama berupa kuesioner yang dirancang untuk mengukur pengetahuan dan sikap siswa sebelum serta sesudah intervensi. Pemilihan sampel dilakukan secara purposif dengan pertimbangan karakteristik yang sesuai dengan tujuan penelitian. Hasil analisis menunjukkan adanya perbedaan mencolok antara kelompok yang mendapatkan edukasi menggunakan media video animasi dengan kelompok kontrol. Media visual yang interaktif ini terbukti mampu meningkatkan pemahaman siswa mengenai pentingnya pencegahan obesitas sejak usia dini. Selain itu, siswa juga memperlihatkan perubahan sikap yang lebih positif dalam hal kesadaran menjaga pola hidup sehat. Analisis univariat dan bivariat memperkuat bukti bahwa video animasi bukan hanya memberikan informasi, tetapi juga membangun motivasi untuk mengubah perilaku. Temuan ini menegaskan bahwa media pembelajaran berbasis teknologi dapat dijadikan strategi efektif dalam upaya promotif dan preventif kesehatan di lingkungan sekolah dasar.
Co-Authors Arbi, Ni’mat Muhammad Hasmah Hasmah, Hasmah Kasau, Sukirno Rosdiana Rosdiana Sandrawati, Sandrawati Togobu, Diana Mirja Togubu, Diana Mirza