Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Pamungkas, Wisnu Yogi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PENDETEKSI PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN CART DECISION TREE Nugroho, Rosyid Eko; Pamungkas, Wisnu Yogi; Jaman, Jajam Haerul
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5184

Abstract

Hepatitis merupakan penyakit menular yang menjadi penyebab utama kematian di seluruh dunia. Penelitian ini mengusulkan penggunaan metode CART decision tree untuk mendeteksi penyakit hepatitis secara dini. Model ini dilatih dan dievaluasi menggunakan data klinis untuk mengidentifikasi pola dan indikator signifikan dalam diagnosis hepatitis. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 99,17%, menunjukkan efektivitas model dalam mendeteksi hepatitis. Implementasi model ke dalam sebuah website memungkinkan pengguna untuk menerima prediksi berdasarkan data klinis, meningkatkan deteksi dini dan kesadaran akan resiko hepatitis.
PENDETEKSI PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN CART DECISION TREE Nugroho, Rosyid Eko; Pamungkas, Wisnu Yogi; Jaman, Jajam Haerul
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5184

Abstract

Hepatitis merupakan penyakit menular yang menjadi penyebab utama kematian di seluruh dunia. Penelitian ini mengusulkan penggunaan metode CART decision tree untuk mendeteksi penyakit hepatitis secara dini. Model ini dilatih dan dievaluasi menggunakan data klinis untuk mengidentifikasi pola dan indikator signifikan dalam diagnosis hepatitis. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 99,17%, menunjukkan efektivitas model dalam mendeteksi hepatitis. Implementasi model ke dalam sebuah website memungkinkan pengguna untuk menerima prediksi berdasarkan data klinis, meningkatkan deteksi dini dan kesadaran akan resiko hepatitis.
Co-Authors Jaman, Jajam Haerul Nugroho, Rosyid Eko