Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Bisnis Digital dan Sistem Informasi Jurnal Ilmu Komputer dan Matematika
Deka Setia Negara
Universitas Muhammadiyah Kudus
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Engineering Library & Information Science Mathematics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN ALGORITMA NEURAL NETWORK DENGAN LINIER DISCRIMINANT ANALYSIS (LDA) PADA KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES Fida Maisa Hana; Deka Setia Negara; Khoirul Umam Haqiqi
JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI Vol 1, No 1 (2020): JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/bidisfo.v1i1.890

Abstract

AbstrakSalah satu penyakit kronis yang banyak diderita oleh penduduk Indonesia adalah Diabetes Melitus(DM), penyakit ini ditandai dengan nilai kadar glukosa dalam darah di atas normal. Penyakit ini termasukpenyakit yang rumit dan mematikan, oleh karena itu dibutuhkan perawatan medis yang kontinu agar resikoterjadinya komplikasi bisa dihindari. Guna menganalisa pasien pengidap penyakit diabetes sejak dini,Pencatatan terhadap penyakit ini banyak dilakukan agar dapat dilakukan pencegahan. Salah satu yangdilakukan adalah dengan menggunakan teknik klasifikasi data mining. Teknik klasifikasi digunakan untukmemprediksi pasien mana yang terkena penyakit diabetes dan tidak. Dalam penelitian ini menggunakanAlgoritma kasifikasi data mining neural network dan linier Discriminant Analysis (LDA). Hasil penelitianmenunjukan akurasi sebesar 90.38% dengan algoritma Linear Discriminant Analysis (LDA) dan akurasisebesar 95,19% didapat pada saat menggunakan algoritma Neural Network. Algoritma Neural Networkmenghasilkan akurasi lebih baik daripada algoritma Linear Discriminant Analysis (LDA) dalam klasifikasipenyakit diabetes.Kata Kunci: Data Mining, Klasifikasi, Neural Network, LDA, Diabetes
IMPLEMENTASI ALGORITMA CART DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES Fida Maisa Hana; Widya Cholid Wahyudin; Saiful Ulya; Deka Setia Negara
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA Vol 4, No 1 (2023): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN MATEMATIKA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jikoma.v4i1.1786

Abstract

Diabetes is a metabolic disease caused by a lack of insulin production in the pancreas, this results in an imbalance of sugar in the blood so that the concentration of blood sugar levels increases. Patients with diabetes from year to year are increasing. Estimates from the International Diabetes Federation (IDF), there are 382 million people suffering from diabetes in 2012. It is estimated that by 2035 the number will increase to 592 million people. Recording of this disease needs to be done so that prevention can be done. One of the records that can be done is by utilizing data mining classification techniques. This study implements the CART (Classification And Regression Trees) algorithm in the classification of diabetes. The highest accuracy results were obtained when classification using the CART algorithm without pruning and prepruning was 100%. Meanwhile, pruning and prepruning produce an accuracy of 96.15%.Keywords : data mining, classification, diabetes, CART.
Co-Authors Fida Maisa Hana Khoirul Umam Haqiqi Saiful Ulya Widya Cholid Wahyudin