Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIKSI (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi)
Jefri Jaya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Mathematics Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI TINGKAT RISIKO IBU HAMIL Jefri Jaya
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 13 No. 1 (2025): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/jiksi.v13i1.32856

Abstract

Risiko yang dialami pada ibu hamil merupakan hal yang harus diperhatikan serius karena risiko tersebut dapat mempengaruhi kesehatan pada ibu dan janin bahkan dapat menyebabkan kematian. Oleh karena itu dilakukan perbandingan hasil evaluasi klasifikasi tingkat risiko pada ibu hamil dengan menggunakan algoritma XGB, SVM, DT dan menggunakan teknik resampling data RUS, ROS dan SMOTE untuk menentukan model dan teknik resampling yang baik. Hasil evaluasi rata - rata dari ketika sebelum dan sesudah menggunakan teknik resampling bahwa model XGB memiliki hasil accuracy 0.827, sedangkan pada model DT memiliki hasil accuracy 0.767, kemudian model SVM memiliki hasil accuracy 0.722. Sehingga dari perbandingan hasil evaluasi dapat disimpulkan bahwa model XGB memberikan hasil yang lebih baik dari model DT dan SVM. Sedangkan pada implementasi teknik resampling data ROS dan SMOTE memberikan hasil evaluasi yang baik untuk metode XGB kemudian SMOTE memberikan hasil yang baik untuk DT namun semua teknik resampling tidak memberikan hasil yang baik untuk model SVM.
Co-Authors