Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Amplifier: Jurnal Ilmiah Bidang Teknik Elektro dan Komputer
Pebrianti, Lidia
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Metode AHP Pada Sistem Pendukung Keputusan Wisata Taman Kota Medanw Pebrianti, Lidia; Sirait, Gian Patar P.; Purba, Yeremia Tiopan Pandapotan
JURNAL AMPLIFIER : JURNAL ILMIAH BIDANG TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER Vol. 12 No. 1 (2022): Amplifier Mei Vol. 12, No 1 2022
Publisher : UNIB Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33369/jamplifier.v12i1.21679

Abstract

Parks are the most alternative tourist attractions. With an open area, as well as a lot of various plants, it really supports the general public just to relax with the family. When traveling, tourists usually decide to visit interesting tourist destinations. The number of tourist destinations available, often makes tourists confused about choosing a destination according to their preferences. Therefore, this research is intended for tourists to be able to determine park tourism destinations in Medan based on several categories based on beauty, security, and facilities. One of the computational methods intended to assist in current decision making is a decision support system or Analytic Hierarchy Process (AHP). In a decision support system, any information can be processed into the best alternatives as an alternative decision result. From the results of the questionnaire analysis stage, 20 out of 31 respondents had difficulty in choosing a park tourism destination. After using the AHP method, the first place is The Le Hu Garden with a weight of 0.501, the second is followed by Taman Cadika Pramuka with a weight of 0.488, and in the last order Taman Sri Deli with a weight value of 0.473.
PERBANDINGAN METODE ALGORITMA SUPERVISED NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM KLASIFIKASI PENDERITA STUNTING DI KABUPATEN DELI SERDANG Pebrianti, Lidia; Simamora, Elmanani; Manullang, Sudianto; Taufiq, Insan; Chairunisah, Chairunisah
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13649

Abstract

Fenomena gizi buruk di Indonesia dipengaruhi oleh kualitas kesehatan sumber daya manusia (SDM) yang rendah, yang umumnya disebabkan oleh konsumsi pangan yang tidak seimbang. Kondisi ini terlihat pada anak-anak yang mengalami gangguan fisik dan psikis akibat kurangnya asupan gizi yang dibutuhkan. Dalam penelitian ini, dilakukan perbandingan antara dua algoritma, yaitu Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM), untuk mengklasifikasikan penderita stunting di Kabupaten Deli Serdang. Penelitian menggunakan dataset dari Dinas Kesehatan Deli Serdang, dengan jumlah data sebanyak 422 sampel. Data tersebut dibagi menjadi beberapa split, yaitu 60:40, 70:30, 80:20, dan 90:10, untuk melihat performa masing-masing algoritma pada proporsi pembagian data yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) lebih tinggi daripada dengan hasil Naive Bayes. Dari pengujian variansi, didapati bahwa Support Vector Machine (SVM) memiliki variansi sebesar 2,87%, sementara Naive Bayes menunjukkan variansi sebesar 28,35%. Hal ini menandakan bahwa Support Vector Machine (SVM) lebih konsisten kinerjanya di berbagai pembagian dataset. Dengan kata lain, Support Vector Machine (SVM) tidak hanya lebih akurat tetapi juga lebih stabil dalam performanya dibandingkan dengan Naive Bayes, menegaskan keunggulannya sebagai metode yang lebih andal untuk kasus klasifikasi stunting ini.
Co-Authors Chairunisah Chairunisah, Chairunisah Manullang, Sudianto Purba, Yeremia Tiopan Pandapotan Simamora, Elmanani Sirait, Gian Patar P. Taufiq, Insan