Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Narendra Saputra
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PREDIKSI LATIHAN FISIK MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) BERDASARKAN DATA BMI Muhammad Rafif Rabbani; Iftikhar Rizqullah; Narendra Saputra; Muhammad Wifqi Aufal Maulana; Arif Setiawan
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.8990

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong pemanfaatan kecerdasan buatan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk bidang kebugaran dan kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi latihan fisik berdasarkan status Indeks Massa Tubuh (BMI) menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). Dataset yang digunakan terdiri dari 500 data dengan atribut jenis kelamin, tinggi badan, berat badan, dan klasifikasi BMI. Data tersebut diproses melalui tahapan preprocessing dan pelatihan model KNN, dengan nilai k=5. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 92%, dengan precision dan recall tinggi pada semua kelas, mulai dari sangat kurus hingga obesitas. Sistem ini mampu mengklasifikasikan status tubuh dan memberikan rekomendasi latihan seperti bulking, maintenance, atau cutting sesuai kebutuhan individu. Penelitian ini menunjukkan bahwa KNN efektif dalam membangun sistem prediksi sederhana berbasis data BMI, serta membuka peluang pengembangan lebih lanjut di bidang teknologi kesehatan
PREDIKSI PENJUALAN GAME MENGGUNAKAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION Narendra Saputra; Shifaul Akmal Dzauqi; Dwika Mahendra; Diana Laily Fithri
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v6i2.9105

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan penjualan global video game menggunakan algoritma Linear Regression berdasarkan beberapa fitur seperti platform, genre, dan tahun rilis. Dataset yang digunakan memiliki 1.659 entri dan 11 atribut. Data mengalami proses preprocessing seperti pembersihan nilai kosong dan one-hot encoding. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Linear Regression tidak cocok digunakan pada dataset ini, karena nilai R² yang negatif (-0.1111) dan MSE yang cukup tinggi (7.5634). Penelitian ini merekomendasikan penggunaan algoritma machine learning lain yang lebih kompleks
Co-Authors Arif Setiawan Diana Laily Fithri Dwika Mahendra Iftikhar Rizqullah Muhammad Rafif Rabbani Muhammad Wifqi Aufal Maulana Shifaul Akmal Dzauqi