Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal DoubleClick : Journal of Computer and Information Technology International Journal of English and Applied Linguistics (IJEAL)
Rohmah, Nisaur
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Languange, Linguistic, Communication & Media

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Perbandingan Akurasi Metode Naive Bayes dan Metode Random Forest dalam Mendiagnostik Penyakit Kanker Payudara Rohmah, Nisaur; Safitri, Eka Ayu; Alinta, Cici; Oktalina, Yuyun; Setiawan, Wahyudi
DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology Vol. 8 No. 2 (2025): Edisi Februari 2025
Publisher : Universitas PGRI Madiun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25273/doubleclick.v8i2.20383

Abstract

Kanker payudara merupakan penyakit yang mempunyai dampak signifikan terhadap kesehatan wanita di seluruh dunia. Dalam penelitian ini, kami menggunakan data dari kumpulan data Wisconsin Diagnostic untuk membandingkan kinerja dua metode klasifikasi dalam diagnosis kanker payudara: Naive Bayes dan Random Forest. Metode Naive Bayes menggunakan pendekatan probabilitas sederhana untuk mengklasifikasikan data, sedangkan Random Forest membuat beberapa pohon keputusan dan menggabungkannya untuk meningkatkan akurasi prediksi. Sebelum membandingkan performa kedua algoritma, dilakukan proses preprocessing data yang meliputi identifikasi fitur, deteksi outlier, dan normalisasi. Kedua algoritma tersebut dilatih dan diuji menggunakan data dari dataset Wisconsin Diagnostic yang terdiri dari 569 sampel dengan 32 atribut dan 2 kelas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Naive Bayes menghasilkan akurasi sebesar 0.932, precision sebesar 0.933, recall sebesar 0.931, dan F1-score sebesar 0.932. Sedangkan Random Forest menghasilkan akurasi sebesar 0.9442, precision sebesar 0.945, recall sebesar 0.944, dan F1-score sebesar 0.944. Dalam konteks ini, Random Forest sedikit lebih akurat dibandingkan Naive Bayes, namun keduanya baik untuk mendiagnosis kanker payudara jinak dan ganas. Penelitian ini memberikan wawasan tentang efektivitas Naive Bayes dan Random Forest dalam membantu diagnosis kanker payudara berdasarkan kumpulan data klinis modern. Meskipun hasilnya menunjukkan bahwa Random Forest lebih unggul dalam hal akurasi, penting untuk mempertimbangkan konteks dan karakteristik kumpulan data ketika memilih algoritma klasifikasi yang tepat untuk aplikasi medis.
Implementing DDL In English Learning Application for University Students In Indonesia: Student’s Prespective Zakiyah, Fitriyatuz; Eka Susylowati; Rohmah, Nisaur
International Journal of English and Applied Linguistics (IJEAL) Vol. 6 No. 1 (2026): Volume 6 Nomor 1 April 2026
Publisher : ITScience (Information Technology and Science)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/ijeal.v6i1.8282

Abstract

This research aimed to analyze the appropriate design for implementing the DDL approach on a web-based English learning platform and students' perspectives on using the DDL to enhance students understanding on English grammar. The post-test and pre-test were employed to measure DDL effectiveness in improving students understanding of English grammar. The 5-point Likert questionnaire was also used to know students’ prespective of its approach. The data was then analyzed quantitatively. The results showed that the students generally have positive experience of exploring DDL instruction in the web. It also supports independent learning, promoting engagement, curiosity, and self-discovery in the learning process. However, several challenges limit its positive impacts.
Co-Authors Alinta, Cici Eka Susylowati Oktalina, Yuyun Safitri, Eka Ayu Wahyudi Setiawan Zakiyah, Fitriyatuz