Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Aqil Zidane, Muhammad
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PENILAIAN KOMPARATIF METODE KLASIFIKASI NEURAL NETWORK DAN RANDOM FOREST UNTUK KNOWLEDGE DISCOVERY PADA PENYAKIT DIABETES Aqil Zidane, Muhammad; Naufaldihanif, Rihan; Nuraini Kusuma, Aisha; Hanggara, Bryan; Clark Peter Wijaya, Adley; Ditha Tania, Ken; Kurnia Sari, Winda
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.v9i3.13828

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan data mining dalam prediksi diabetes, yang menjadi isu penting dalam bidang kesehatan dan teknologi informasi. Permasalahan utama yang diangkat adalah tingginya angka penderita diabetes yang sering terlambat terdiagnosis, yang berdampak pada meningkatnya risiko komplikasi serius dan biaya perawatan yang tinggi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi diabetes yang lebih akurat menggunakan teknik data mining. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik pengumpulan data melalui analisis dataset diabetes menggunakan algoritma klasifikasi seperti Random Forest, dan Neural Network. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 96,88% dibandingkan metode Neural Network dengan akurasi sebesar 89,23%, yang mengindikasikan bahwa metode Random Forest ini efektif dalam mendeteksi potensi pre-diabetes lebih dini. Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa pemanfaatan data mining dapat meningkatkan akurasi prediksi pre-diabetes serta memberikan rekomendasi bagi tenaga medis dalam pengambilan keputusan diagnostik.
PENGUJIAN WEBSITE MENGGUNAKAN SELENIUM IDE PADA JDIH PESAWARAN MENGGUNAKAN METODE EQUIVALENCE PARTITIONING Fathoni, Fathoni; Haidar Afif Mufid, Muhammad; Aqil Zidane, Muhammad; Attika Putri, Shopi; Wirnanti, Rintan; Ibrahim, Ali
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.13939

Abstract

Perkembangan teknologi mendorong instansi pemerintah untuk meningkatkan kualitas website sebagai wadah informasi publik, salah satunya adalah JDIH Pesawaran yang menyediakan dokumen hukum terorganisir. Namun, peluang bug pada fitur-fitur website dapat mengurangi kemampuan sistem, terutama dalam melakukan validasi masukan dari suatu data. Penelitian ini bertujuan untuk menguji fungsionalitas website JDIH Pesawaran menggunakan Selenium IDE dan metode Equivalence Partitioning untuk menguji dan menemukan celah sistem. Metode Black Box Testing diterapkan dalam klasifikasi input valid dan invalid dari empat fitur utama: login, instansi, data admin, dan jabatan. Hasil pengujian 19 test case menunjukkan 78,95% sesuai harapan dan 21,05% mengalami ketidaksesuaian terutama pada validasi panjang karakter di kolom instansi dan jabatan yang melebihi 200 karakter. Hal ini menunjukkan perlunya perbaikan batasan input dan optimasi tampilan. Penggunaan Selenium IDE terbukti mempercepat proses pengujian secara otomatis dan minim akan kesalahan. Penelitian ini menyarankan untuk mengombinasi metode pengujian dan tools automation lainnya untuk meningkatkan akurasi serta pusat pada pengembangan validasi data dan keamanan sistem di penelitian selanjutnya
Co-Authors Ali Ibrahim Attika Putri, Shopi Clark Peter Wijaya, Adley Fathoni Fathoni Haidar Afif Mufid, Muhammad Hanggara, Bryan Ken Ditha Tania Kurnia Sari, Winda Naufaldihanif, Rihan Nuraini Kusuma, Aisha Wirnanti, Rintan