Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pilar Nusa Mandiri
Shidiq, Muhammad Ja’far
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS TINGKAT KEBERHASILAN CRYOTERAPY MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK Rahayu, Sri; Nugraha, Fitra Septia; Shidiq, Muhammad Ja’far
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 15 No 2 (2019): Pilar Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information System Periode Septemb
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1052.218 KB) | DOI: 10.33480/pilar.v15i2.599

Abstract

Human health is very important to always pay attention especially after someone has been declared suffering from an illness that can inhibit positive activities. One of the most feared diseases of the 20th century is cancer. This disease requires treatment that is quite expensive. Alternative treatments are cryotherapy or ice therapy. But cryotherapy also has side effects, it is necessary to do research on its success by taking into account certain conditions of the parameters. So the purpose of this study is to analyze the success of cryotherapy so that the dataset can be used as one of the benchmarks for the success of the cryotherapy tratment method. The method used in this study is the machine learning method of Neural Network with 500 training cycles, learning rate of 0,003 and momentum 0,9 which results in a good classification of obtaining quite high accuracy of 87,78% and AUC value of 0,955.
ANALISIS ALGORITMA KLASIFIKASI NEURAL NETWORK UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT KANKER PAYUDARA Nugraha, Fitra Septia; Shidiq, Muhammad Ja’far; Rahayu, Sri
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 15 No 2 (2019): Pilar Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information System Periode Septemb
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1163.432 KB) | DOI: 10.33480/pilar.v15i2.601

Abstract

Salahsatu penyebab kematian utama adalah kanker. Kanker yang paling umum pada wanita adalah kanker payudara. Penyakit ini jika dapat diketahui sejak dini dapat ditanggulangi bahkan dicegah. Teknik datamining klasifikasi dapat digunakan untuk memprediksi pasien mana yang terkena kanker payudara dan tidak dengan beberapa parameter yang ada. Dengan menggunakan metode Neural Network dan tools Rapid Miner 9.0 bertujuan untuk memprediksi diagnosis kanker payudara dan kemudian menghasilkan nilai accuracy 71,83%, precision 81,08% dan recall 69,17% dengan AUC sebesar 0,806 yang artinya klasifikasi dinyatakan cukup sehingga pasien dengan parameter yang ada dapat diprediksi mana saja yang merupakan pasien kanker payudara dan mana yang bukan, sehingga pola ini dapat digunakan sebagai tolak ukur diagnosis sehingga dapat dideteksi lebih dini dan diharapkan dapat menekan angka kematian akibat kanker payudara.
Co-Authors Nugraha, Fitra Septia SRI RAHAYU