Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Teknik Informatika (JILKOMSITI)
Arif Rahman, Muhamad
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PREDIKSI KELANGSUNGAN HIDUP PENDERITA HEPATITIS DENGAN MENGGUNAKAN NAIVE BAYES, K-NN DAN SVM Arif Rahman, Muhamad; Dwi, Rosmala
JURNAL ILMU KOMPUTER, SISTEM INFORMASI, TEKNIK INFORMATIKA Vol 1 No 2 (2022)
Publisher : PT Akom Media Informatika

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

Abstract

Hepatitis adalah salah satu penyakit yang mengancam kesehatan bukan hanya di negara Indonesia akan tetapi juga dunia. Melihat dari bahayanya penyakit hepatitis yang mengancam kesehatan, maka diperlukan penanggulangan yang tepat untuk menangani penyakit hepatitis. Salah satu cara menangani penyakit hepatitis bisa dengan memanfaatkan data mining. Data mining dapat dimanfaatkan untuk memprediksi penyakit hepatitis berdasarkan data-data masa lalu. Pada penelitian ini akan memanfaatkan data mining untuk memprediksi kelangsungan hidup penderita hepatitis. Pada penelitian ini juga akan dilakukan perbandingan algoritma Naïve Bayes, K-NN dan SVM. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan akurasi tertinggi terdapat pada algoritma Naïve Bayes dengan nilai akurasi sebesar 93.55%.
PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENEMUKAN POLA PEMBELIAN PADA TOKO ONLINE Arif Rahman, Muhamad; Dwi, Rosmala
JURNAL ILMU KOMPUTER, SISTEM INFORMASI, TEKNIK INFORMATIKA Vol 2 No 2 (2023)
Publisher : PT Akom Media Informatika

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan metode data mining, khususnya algoritma apriori, untuk mengidentifikasi pola pembelian pelanggan di toko online Strawlution. Data yang digunakan mencakup transaksi pelanggan dan produk yang dibeli, serta menggunakan data sekunder seperti catatan dan laporan arsip. Proses penelitian meliputi identifikasi masalah, pengumpulan data, analisis awal, dan preprocessing untuk memastikan kualitas data. Algoritma apriori digunakan untuk mengekstraksi aturan asosiasi dari data transaksi, mengungkap pola pembelian yang signifikan untuk meningkatkan strategi pemasaran, manajemen stok, dan kepuasan pelanggan.
Co-Authors Dwi, Rosmala