Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering)
Saputra, Marco
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS POLA GEJALA PCOS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING Aulia, Cantika; Robani, M Tsabita; Nadrota Acta, Muhammad Fakhri; Mas Ud, Khalid Al; Saputra, Marco; Tania, Ken Ditha; Sari, Winda Kurnia
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 9 No 1 (2025)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v9i1.4939

Abstract

Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means untuk mengelompokkan pasien PCOS berdasarkan intensitas gejala. PCOS adalah gangguan hormonal yang sulit didiagnosa karena gejalanya beragam. Dengan menggunakan algoritma K-Means, hasil clustering menunjukkan tiga kategori utama: ringan, sedang, dan berat. Setiap klaster mencerminkan kombinasi gejala seperti siklus menstruasi tidak teratur, pertumbuhan rambut berlebih, dan perubahan suasana hati. Pendekatan ini efektif dalam membantu pemahaman pola distribusi gejala PCOS serta mendukung pengambilan keputusan medis yang lebih tepat.
Co-Authors Aulia, Cantika Ken Ditha Tania Mas Ud, Khalid Al Nadrota Acta, Muhammad Fakhri Robani, M Tsabita Winda Kurnia Sari