Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Siti Fathonah, Nuraini
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASI LAPTOP MENGGUNAKAN METODE CONTENT BASED FILTERING DAN K-MEANS BERBASIS MOBILE Ikhsani Suwandy Futri, Nur; Siti Fathonah, Nuraini
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 2 (2023): JATI Vol. 7 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i2.6962

Abstract

Laptop adalah suatu perangkat yang memiliki ukuran yang kecil serta hemat daya. Pada saat ini laptop banyak digunakan oleh masyarakat dalam kegiatan yang menggunakan internet. Sehingga dengan banyaknya permintaan oleh masyarakat banyak pula perusahaan yang merancang atau membuat laptop dengan berbagai spesifikasi yang terdapat didalamnya. Maka dengan adanya hal tersbut sistem rekomendasi laptop sangat dibutuhkan oleh masyarakat agar menjadi suatu sistem yang memberikan saran mengenai laptop. Pada sistem rekomendasi ini menggunakan 2 metode yaitu K-Means dan Content Based Filtering. Berdasarkan hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa aplikasi yang telah dibangun dapat memberikan rekomendasi kepada pengguna yang akan membeli laptop berdasarkan spesifikasi yang diinputkan. Hasil yang diberikan pada perhitungan Content Based Filtering yaitu bernilai 14,4231 pada dokumen ke 1 sehingga yang direkomendasikan pada user yaitu dokumen yang ke 1. K-means dapat mengclusterkan harga laptop dengan menghasilkan 3 cluster yaitu cluster murah, cluster sedang dan cluster mahal. Maka dalam merekomendasikan laptop kedua metode dapat digunakan dengan baik berdasarkan spesifikasi yang diberikan dan mengclusterkan harga laptop berdasarkan cluster yang telah dibuat.
PEMANFAATAN ALGORITMA ADASYN DAN SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM MENINGKATKAN AKURASI PREDIKSI KANKER PARU-PARU Tiara Triani Br Sirait, Mustika; Siti Fathonah, Nuraini; Nurkamal Fauzan, Mohamad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10752

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi kanker paru-paru dengan memanfaatkan parameter ADASYN dan algoritma Support Vector Machine (SVM). Ketidakseimbangan data merupakan salah satu tantangan utama dalam klasifikasi medis, di mana kelas minoritas seringkali diabaikan oleh model prediksi konvensional. Hal ini menyebabkan rendahnya sensitivitas dan spesifisitas dalam mendeteksi kasus kanker paru-paru yang jarang terjadi. Untuk mengatasi masalah ini, ADASYN digunakan untuk menyeimbangkan dataset dengan menghasilkan sampel sintetis untuk kelas minoritas secara adaptif berdasarkan distribusi data, sehingga model dapat lebih responsif terhadap variasi dalam kelas tersebut. Algoritma SVM kemudian diterapkan pada dataset yang telah seimbang untuk memisahkan kelas dengan margin terbesar, yang bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi penggunaan ADASYN dan SVM berhasil meningkatkan kinerja model dengan mencapai skor akurasi sebesar 98.95%. Temuan ini menunjukkan bahwa pemanfaatan parameter ADASYN dalam pre-processing data dan penerapan SVM sebagai algoritma klasifikasi dapat secara signifikan meningkatkan akurasi prediksi pada kasus kanker paru-paru. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi penting bagi pengembangan sistem deteksi dini yang lebih efektif dan andal, yang pada akhirnya dapat meningkatkan hasil pengobatan dan keselamatan pasien.
Co-Authors Ikhsani Suwandy Futri, Nur Nurkamal Fauzan, Mohamad Tiara Triani Br Sirait, Mustika