Muqarrabin, Khalis Al
Unknown Affiliation

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

Found 2 Documents
Search

Classification of Asthma Diseases Using Machine Learning Models at Arun Hospital Muqarrabin, Khalis Al; Fadlisyah, Fadlisyah; Safari, T Mirzal
Journal of Advanced Computer Knowledge and Algorithms Vol. 2 No. 2 (2025): Journal of Advanced Computer Knowledge and Algorithms - April 2025
Publisher : Department of Informatics, Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/jacka.v2i2.21229

Abstract

Asthma is one of the chronic diseases that significantly affects the quality of life of patients. This study aims to classify asthma disease based on patient data from Arun Hospital using the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. The dataset consists of 330 patient data with attributes such as allergy, itchy throat, and shortness of breath. The data went through preprocessing, transformation, and normalization stages. The KNN model was tested with a value of k = 3, resulting in three main classifications: Mild Asthma, Moderate Asthma, and Severe Asthma. The evaluation results showed a high accuracy rate, with an average of more than 90%. In addition, the model was implemented in the form of a system that visualizes the dataset, KNN analysis, and model evaluation. These findings demonstrate the potential of the KNN algorithm to provide accurate predictions and support the diagnosis of asthma disease effectively.
Implementation Of Single Moving Average In Gold Price Movement Analysis Muqarrabin, Khalis Al; Fikry, Muhammad; Asrianda, Asrianda; Khaidar, Al
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering Vol 5, No 4 (2025): Desember (On Progress)
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/jaise.v5i4.8519

Abstract

Penelitian ini didasarkan pada pentingnya prediksi harga emas sebagai salah satu komoditas yang memiliki volatilitas tinggi. Permasalahan yang diangkat adalah ketidakpastian pergerakan harga emas yang memerlukan metode peramalan yang sederhana namun efektif. Tujuan dari penelitian ini untuk memberikan wawasan lebih dalam tentang bagaimana SMA dapat digunakan dalam analisis pergerakan harga emas dan membantu investor dalam membuat stategi investasi yang lebih baik. Penelitian ini menggunakan metode Single Moving Average (SMA) untuk menganalisis pergerakan harga emas, dengan SMA dihitung berdasarkan rata-rata harga penutupan emas selama 5 dan 10 hari. Akurasi prediksi dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Squared Error (MSE) yang membandingkan hasil perhitungan SMA dengan harga emas aktual untuk menilai efektivitas metode ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SMA cukup akurat dalam meramalkan tren harga emas jangka pendek, meskipun terdapat sedikit keterlambatan dalam respons terhadap perubahan harga yang mendadak. Metode SMA dapat menjadi alat peramalan yang sederhana dan efektif untuk tren harga emas, terutama untuk periode jangka pendek.