Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA) AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Ichsan Nul Iman
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Optimasi Prediksi Penyakit Paru-Paru dan Kanker Paru melalui Integrasi Algoritma Random Forest Ari Sandika; Fajar Restu Ramadhan; Ichsan Nul Iman; Jiar Jihad
Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia Vol 2 No 3 (2024): Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA)
Publisher : Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penyakit paru-paru dan kanker paru merupakan dua masalah kesehatan utama yang signifikan di Indonesia, dengan tingkat morbiditas dan mortalitas yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan prediksi penyakit paru-paru dan kanker paru melalui penerapan algoritma Random Forest yang diintegrasikan dengan teknik optimasi fitur. Data yang digunakan meliputi informasi demografi, gejala klinis, serta faktor gaya hidup seperti kebiasaan merokok dan riwayat aktivitas fisik. Penelitian ini dilaksanakan dalam dua tahapan: pertama, pengujian model Random Forest tanpa optimasi fitur, dan kedua, penerapan optimasi fitur menggunakan teknik Forward Selection. Hasil pengujian awal menunjukkan bahwa model Random Forest tanpa optimasi mencapai akurasi sebesar 88,74%, dengan presisi 81,50%, dan recall 98,25%. Setelah optimasi fitur, akurasi meningkat menjadi 91,32%, dengan presisi 94,50%, dan recall 89,80%. Penelitian ini juga mengidentifikasi faktor-faktor paling signifikan dalam prediksi penyakit paru-paru dan kanker paru, seperti usia, kebiasaan merokok, dan tingkat aktivitas fisik. Temuan ini menegaskan bahwa integrasi algoritma Random Forest dengan optimasi fitur dapat meningkatkan akurasi prediksi secara signifikan, yang pada gilirannya dapat mendukung deteksi dini dan pengelolaan penyakit paru-paru dan kanker paru dengan lebih efektif.
Pengembangan Sistem Absensi Guru Dan Murid Berserta Penggajian Guru Di SMP PGRI BOJONGGEDE Ichsan Nul Iman; Fajar Restu Ramadhan; Wasis Haryono
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 2 No. 4 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi terintegrasi berbasis web guna meningkatkan efisiensi manajemen absensi guru dan murid, serta proses penggajian guru di SMP PGRI Bojonggede. Sistem yang ada saat ini masih mengandalkan proses manual yang rentan terhadap kesalahan dan memakan waktu. Metodologi pengembangan yang digunakan adalah prototyping dengan framework Laravel dan database MySQL. Sistem yang dikembangkan mencakup modul manajemen pengguna dengan berbagai peran (Admin, Kepala Sekolah, Kepala TU, Guru, Murid, Orang Tua), fitur pencatatan absensi harian menggunakan simulasi pemindaian QR code, penjadwalan kelas guru, serta perhitungan gaji guru otomatis berdasarkan data kehadiran dan komponen gaji yang dikonfigurasi. Selain itu, sistem ini menyediakan fitur pengumuman sekolah yang dapat ditargetkan ke berbagai peran pengguna dan laporan global untuk monitoring oleh Kepala Sekolah dan Kepala TU. Hasil pengembangan menunjukkan bahwa sistem dapat menyajikan informasi absensi secara real-time, mengotomatisasi proses penggajian, dan memfasilitasi komunikasi internal melalui pengumuman, sehingga diharapkan dapat meningkatkan akurasi data dan efektivitas operasional sekolah.
Co-Authors Ari Sandika Fajar Restu Ramadhan Haryono, Wasis Jiar Jihad