cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Universitas Ngudi Waluyo
Contact Email
ekonurhermansyah@unw.ac.id
Phone
+628561717901
Journal Mail Official
abdulrohman15@gmail.com
Editorial Address
Jl. Diponegoro no 186 Gedanganak - Ungaran Timur, Kab. Semarang Jawa Tengah
Location
Kab. semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
"JAMASTIKA" Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
Published by Universitas Ngudi Waluyo
ISSN : -     EISSN : 28097521     DOI : 10.35473
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Terbit dua kali setahun pada bulan April dan Oktober berisi tulisan ilmiah tentang mahasiswa teknik informatika, tulisan yang dimuat berupa hasil penelitian dari mahasiswa Teknik Informatika.
Arjuna Subject : Umum - Umum
Articles 133 Documents
 10   11   12   13   14 
Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Berbasis Web Di SDN 2 Alasrejo Menggunakan PHP & MySQL Nur Dina Kamelia; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru (PPDB) Berbasis Web di SDN 2 Alasrejo dengan menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan sistem manajemen basis data MySQL. Sistem ini dikembangkan sebagai solusi untuk mengatasi proses PPDB yang sebelumnya masih konvesional, yaitu menggunakan formulir kertas dan dilanjutkan dengan input data manual kedalam Microsoft excel, yang dinilai tidak efisien dan memakan banyak waktu. Pemanfaatan website di dunia Pendidikan tidak hanya berfungsi sebagai sarana penyampaian informasi, tetapi juga dikembangkan menjadi sistem online untuk mendukung berbagai aktivitas sekolah, seperti sistem PPDB online. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode waterfall yang meliputi tahapan Analisis, Desain, Pengkodean, dan Pengujian. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem informasi berbasis web yang memiliki fungsionalitas utama untuk mempermudah proses pendaftaran, memfasilitasi administrasi, mendukung pengelolaan data pendaftar, dan menyediakan output resmi berupa surat pengumuman kelulusan PPDB setelah data diverifikasi dan diproses. Diharapkan sistem ini dapat menjadikan proses pendataan dan penerimaan siswa baru di SDN 2 Alasrejo menjadi lebih cepat, efisien, dan mendukung pengelolaan data yang terstruktur. Kata Kunci: Sistem Informasi, Penerimaan Siswa Baru, Berbasis Web, PHP, MySQL, metode waterfall.   This study aims to design and develop a Web-Based New Student Admission Information System (PPDB) at SDN 2 Alasrejo using the PHP programming language and the MySQL database management system. This system is developed as a solution to address the conventional PPDB process at SDN 2 Alasrejo, which previously used paper forms and required manual data entry into Microsoft Excel. This conventional method was deemed inefficient and time-consuming. The utilization of websites in the education sector is not only for disseminating information but is also being developed into online systems to support various school activities, such as the online PPDB system. The method used in this research is the waterfall method, which includes the stages of Analysis, Design, Coding, and Testing. The result of this study is a web-based information system with primary functionalities to simplify the registration process, facilitate administration, support data management of applicants, and provide official output in the form of an admission announcement letter after the data has been verified and processed. It is hoped that this web-based PPDB information system will make the process of new student data collection and admission at SDN 2 Alasrejo faster, more efficient, and support structured data management.  Keyword: Information System, New Student Admission, Web-Based, PHP, MySQL, Waterfall Method
Analisis Data Mining dengan Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Siswa Berprestasi di MTS miftahul ulum bengkak Siti Maghfiroh; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis terhadap data nilai siswa di MTs Miftahul Ulum Bengkak dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering, sehingga dapat diperoleh pengelompokan siswa berdasarkan tingkat prestasinya. secara objektif dan efisien. Latar belakang penelitian ini adalah masih digunakannya metode manual dalam penentuan siswa berprestasi yang cenderung subjektif dan memakan waktu lama. Penelitian ini menggunakan lima jenis data nilai siswa sebagai bahan analisis Penelitian ini berfokus pada lima mata pelajaran inti, yaitu Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Matematika, IPA, dan IPS, yang digunakan sebagai dasar dalam proses analisis. Proses analisis dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner Studio dengan tahapan menentukan jumlah cluster, perhitungan jarak menggunakan Euclidean Distance, dan pembentukan cluster berdasarkan kemiripan nilai rata-rata siswa. Berdasarkan hasil analisis, penerapan algoritma K-Means mampu mengelompokkan data siswa ke dalam tiga kelompok utama yang mewakili perbedaan tingkat prestasi., yaitu Cluster 0 yang berisi 7 siswa berprestasi tinggi, Cluster 1 berisi 3 siswa berprestasi sedang, dan Cluster 2 berisi 1 siswa berprestasi rendah. Berdasarkan hasil analisis, metode K-Means Clustering terbukti efektif dalam mengelompokkan data secara akurat sesuai dengan karakteristik yang dimiliki masing-masing siswa. dan dapat membantu pihak sekolah dalam mengidentifikasi siswa berprestasi berdasarkan data nilai akademik. Kata Kunci: Data, K-Means Clustering, Siswa Berprestasi, MTs Miftahul Ulum Bengkak. The purpose of this study is to analyze student grade data at MTs Miftahul Ulum Bengkak by applying the K-Means Clustering algorithm, so that student grouping can be obtained based on their achievement level. objectively and efficiently. The background of this study is that manual methods are still used in determining high-achieving students which tend to be subjective and time-consuming. This study uses five types of student grade data as analysis material. This study focuses on five core subjects, namely Indonesian, English, Mathematics, Science, and Social Studies, which are used as the basis for the analysis process. The analysis process is carried out using RapidMiner Studio software with the stages of determining the number of clusters, calculating distances using Euclidean Distance, and forming clusters based on the similarity of students' average scores. Based on the results of the analysis, the application of the K-Means algorithm is able to group student data into three main groups that represent differences in achievement levels, namely Cluster 0 which contains 7 high-achieving students, Cluster 1 contains 3 medium-achieving students, and Cluster 2 contains 1 low-achieving student. Based on the analysis results, the K-Means Clustering method proved effective in accurately grouping data according to each student's characteristics and can help schools identify high-achieving students based on academic grades. Keywords: Data Mining,K-Means Clustering,High-Achieving Students, MTs Miftahul Ulum Bengkak.
Klasifikasi Penyakit Paru-Paru Menggunakan Algoritma Decision Tree Studi Kasus Pada Data Medis Alviatur Rizqiyah; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penyakit paru-paru dan paru-paru adalah salah satu masalah kesehatan yang penting, dan membutuhkan diagnosis yang cepat dan tepat agar bisa membantu dokter dalam mengambil keputusan. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sistem yang menggunakan Decision Tree untuk mengklasifikasikan penyakit paru-paru, yang merupakan pendekatan yang mudah dipahami dan efisien. Data yang digunakan berasal dari sumber terbuka dan telah diproses terlebih dahulu, yaitu membersihkan data, normalisasi, dan memilih fitur dengan metode Chi-Square. Alasan memilih Decision Tree adalah karena kemampuannya dalam membuat model yang bisa dijelaskan oleh para dokter dan mampu menangani berbagai jenis data. Hasil uji coba menunjukkan bahwa model ini mampu mengenali jenis penyakit paru-paru dengan tingkat akurasi yang baik, serta menampilkan gambar pohon keputusan yang membuat proses diagnosis lebih transparan. Penelitian ini menunjukkan kemungkinan menggunakan Decision Tree sebagai alat bantu dalam sistem bantuan keputusan medis, khususnya dalam klasifikasi penyakit paru-paru, dan membuka peluang untuk dikembangkan lebih lanjut dengan sistem berbasis kecerdasan buatan di bidang kesehatan. Kata Kunci: Penyakit Paru-paru, Algorima Decision Tree, Klasifikasi Medis, Seleksi Fitur, Sistem Pendukung Keputusan.   Lung disease is one of the significant health problems and requires rapid and accurate diagnosis to assist doctors in decision-making. This study aims to develop a system that can classify lung diseases using the Decision Tree method, which is an easily understandable and efficient approach. The data used comes from open sources and has been preprocessed, including data cleaning, normalization, and feature selection using the Chi-Square method. The reason for choosing Decision Tree is its ability to create models that can be explained to doctors and handle various types of data. The experimental results show that this model can accurately recognize types of lung diseases and display a decision tree diagram, making the diagnosis process more transparent. This research demonstrates the potential use of a Decision Tree as an aid in medical decision support systems, particularly in classifying lung diseases, and opens up opportunities for further development with artificial intelligence-based systems in the healthcare field. Keyword: Lung Disease, Decision Tree Algorithm, Medical Classification, Feature Selection, Decision Support System.
Perancangan Sistem Informasi Buku Tamu Berbasis Tamu Berbasis Website Dengan Notifikasi Whatsapp di Kantor Bawaslu Situbondo Risqiyati Amilia Ningsih; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini dilakukan di kantor Bawaslu untuk merancang sistem pencatatan tamu berbasis web dengan notifikasi WhatsApp sebagai upaya meningkatkan efisiensi administrasi kunjungan yang selama ini masih manual, sebagai solusi untuk permasalahan Pencatatan kedatangan tamu yang masih dilakukan secara manual. Pencatatan ini dilakukan dengan cara manual sering kali menyebabkan beberapa kendala seperti sulit mencari data, informasi yang tidak konsisten, serta risiko kehilangan dokumen. Penelitian ini menggunakan metode prototipe yang terdiri dari beberapa tahapan, yaitu pengumpulan kebutuhan, perancangan, pembuatan, dan evaluasi sistem secara berulang hingga memenuhi kebutuhan pengguna. Sistem ini dibangun dengan PHP, basis data MySQL, dan terdapat integrasi API WhatsApp untuk memberi tahu secara otomatis kepada pihak yang berkaitan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini memiliki kemampuan untuk mempercepat proses pencatatan dan pencarian data tamu, meningkatkan akurasi informasi, serta memudahkan pengiriman notifikasi kepada pihak yang dituju. Penerapan sistem ini memberikan dampak positif terhadap efisiensi, akuntabilitas, dan kualitas pelayanan di lingkungan Kantor Bawaslu Situbondo. Kata Kunci: Buku tamu, Sistem informasi, Website, WhatsApp, Bawaslu Situbondo.
Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Analisis Pola Pembelian Konsumen (Studi Kasus : Toko Sembako) ila, Sufatun Aila; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola perilaku pembelian konsumen di Toko Sembako dengan memanfaatkan metode asosiasi menggunakan algoritma Apriori. Data transaksi penjualan dikaji untuk mengidentifikasi hubungan produk yang sering dibeli secara bersamaan. Dengan menetapkan batas minimum support sebesar 18% dan minimum confidence sebesar 85,7%, diperoleh sejumlah aturan asosiasi yang menunjukkak keterkaitan yang signifikan antar produk,khususnya pada barang kebutuhan pokok seperti beras, minyak goreng, gula, dan mie instan. Temuan menunjukkan bahwa produk-produk tersebut kerap kali muncul bersamaan dalam transaksi pembelian, memberikan peluang strategis untuk pengembangan metode pemasaran seperti bundling produk. Hasil ini juga bermanfaat dalam pengambilan keputusan terkait pengelolaan persediaan, penataan produk di toko, dan perencanaan promosi yang lebih efektif. Selain itu, penelitian ini membuktikan bahwa algoritma Apriori merupakan alat yang handal dalam meningkatkan efesiensi operasional pada toko sembako. Kata Kunci: Data mining, Algoritma Apriori, Asosiasi, Pola Pembelian, Toko Sembako.             This study aims to analyze consumer purchasing behavior patterns at a grocery store by applying association methods using the Apriori algorithm. Sales transaction data were examined to identify relationships between products frequently purchased together. By setting a minimum support threshold of 18% and a minimum confidence level of 85.7%, several association rules were generated, revealing strong correlations among staple goods such as rice, cooking oil, sugar, and instant noodles. The findings indicate that these products often appear together in purchase combinations, offering strategic opportunities for marketing approaches like product bundling. The results also support more effective decision-making in inventory management, product arrangement, and promotional planning. Furthermore, this research demonstrates that the Apriori algorithm is a reliable tool for enhancing operational efficiency in grocery retail settings. Keywords: Data mining, Apriori algorithm, Association rules, Purchase patterns, Grocery store
Sistem Informasi Buku Tamu Dinas Kebudayaan Pariwisata Kepemudaan dan Olahraga (Disbudparpora) Berbasis Website Riatul Jannah; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pencatatan buku tamu merupakan salah satu kegiatan penting dalam mendukung administrasi dan pelayanan publik di instansi pemerintahan. Namun, proses yang masih dilakukan secara manual sering menimbulkan berbagai kendala, seperti sulitnya pencarian data, kurang terjaminnya kerapian arsip, hingga risiko kehilangan data. Penelitian ini bertujuan merancang Sistem Informasi Buku Tamu Berbasis Website pada Dinas Kebudayaan Pariwisata Kepemudaan dan Olahraga (Disbudparpora) sebagai solusi atas permasalahan tersebut. Sistem dikembangkan menggunakan metode waterfall dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Melalui sistem ini, pencatatan dan penyimpanan data tamu dapat dilakukan secara otomatis, terstruktur, dan terintegrasi, sehingga memudahkan pegawai dalam mengelola informasi kunjungan serta kualitas pelayanan administrasi tamu di Disbudparpora. Kata Kunci: Sistem Informasi, Buku Tamu, Website, Disbudparpora
Model Prediksi Risiko Kredit Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Uny Khafifah; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sektor keuangan memiliki peran penting dalam memberikan fasilitas kredit kepada nasabah, baik individu maupun perusahaan. Namun, setiap keputusan pemberian kredit mengandung tingkat risiko tertentu, terutama terkait kemungkinan nasabah gagal membayar kewajibannya. Oleh karena itu, diperlukan metode yang efektif untuk mengelola dan memprediksi risiko kredit. Salah satu metode yang banyak digunakan adalah algoritma Decision Tree C4.5, yang mampu menghasilkan model pengambilan keputusan yang mudah dipahami dan diinterpretasikan. Penelitian ini menerapkan algoritma C4.5 untuk membangun model prediksi risiko kredit nasabah, dengan tujuan membantu lembaga keuangan dalam mengevaluasi kelayakan kredit secara lebih akurat dan objektif. Proses klasifikasi dilakukan dengan mengelompokkan data nasabah ke dalam kategori risiko tertentu berdasarkan atribut-atribut seperti pendapatan, lama bekerja, jumlah pinjaman, dan status pembayaran sebelumnya.Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree C4.5 mampu membentuk struktur pohon keputusan yang menggambarkan hubungan antar atribut dan menghasilkan aturan klasifikasi (rule set) yang mudah diinterpretasikan. Dari pengujian yang dilakukan, model memperoleh tingkat akurasi sebesar 82,75%, menunjukkan bahwa metode ini cukup efektif dalam mengklasifikasikan tingkat risiko kredit nasabah. Kata Kunci: Prediksi Risiko Kredit, Algoritma C4.5, Decision Tree, Data Mining, RapidMiner.
Sistem Informasi Pembuatan Surat SKCK Berbasis Website Di Kantor Desa Banyuputih: Sistem Informasi Nurin Naimah; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kemajuan teknologi informasi yang berkembang dengan pesat telah membawa perubahan besar dalam peningkatan mutu pelayanan publik, khususnya di lingkungan pemerintahan desa. Penerapan teknologi informasi diwujudkan melalui sistem informasi berbasis web yang dirancang guna mendukung kegiatan administrasi pembuatan Surat Pengantar SKCK (Surat Keterangan Catatan Kepolisian). Tujuan dari penelitian ini ialah merancang sekaligus menerapkan sistem informasi berbasis web untuk pembuatan Surat Pengantar SKCK Kantor Desa Banyuputih, agar pelayanan masyarakat menjadi lebih cepat, akurat serta transparan. Penelitian ini menggunakan metode waterfall yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian sistem. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa sistem yang dibangun mampu menyederhanakan proses penerbitan surat, mempercepat proses validasi data, serta mengurangi potensi kesalahan yang biasanya muncul pada sistem manual. Dengan adanya sistem ini, masyarakat dapat mengajukan permohonan secara daring, sementara aparat desa dapat memverifikasi dan mencetak surat secara otomatis. Penerapan sistem ini diharapkan mampu meningkatkan efektivitas pelayanan publik serta menjadi langkah nyata dalam mendorong terwujudnya e-Government di tingkat pemerintahan desa. Kata Kunci: Sistem Informasi, SKCK, Web, Desa Banyuputih   The rapid progression of information technology has produced substantial changes across many areas of society changes to the improvement of public service quality, particularly within village administrations. One form of this technological implementation is the development of a web-based information system designed to assist the administrative process of issuing SKCK (Police Record Certificate) introduction letters. The purpose of this study is to design and implement a web-based information system for issuing SKCK introduction letters in Banyuputih Village, aiming to make public services more efficient, accurate, and transparent. This research applies the waterfall method, which includes the stages of requirement analysis, system design, implementation, and testing. The results indicate that the developed system can simplify the process of letter issuance, accelerate data validation, and minimize errors commonly found in manual systems. Through this web-based system, residents can submit their applications online, while village officials are able to verify and print the letters automatically. The implementation of this system is expected to improve the effectiveness of public services and serve as a concrete step toward supporting the realization of e-Government at the village level. Keywords: Information System, SKCK, Web-based, Banyuputih Village
Prediksi Tingkat Stress dan Kesehatan Mental Mahasiswa Menggunakan Algoritma SVM Uswatun Hasanah; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kesehatan mental mahasiswa menjadi sangat penting yang perlu mendapatkan perhatian, mengingat tingginya tingkat stres akibat tuntutan akademik, masalah sosial, maupun tekanan finansial. Stres yang tidak terkendali dapat menurunkan prestasi akademik dan berisiko menimbulkan gangguan psikologis jangka panjang. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem yang mampu memprediksi tingkat stres dan kondisi kesehatan mental mahasiswa secara akurat. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam klasifikasi tingkat stres mahasiswa berdasarkan berbagai faktor seperti pola belajar, kualitas tidur, aktivitas sosial, serta kondisi psikologis lainnya. Data penelitian diolah menggunakan metode machine learning. Algoritma SVM dipilih karena kemampuannya menangani data kompleks dengan tingkat akurasi tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM efektif digunakan dalam memprediksi tingkat stres mahasiswa dengan akurasi mencapai 88%, sehingga dapat mendukung upaya pencegahan dini dan intervensi kesehatan mental di lingkungan perguruan tinggi. Kata Kunci: Stres Mahasiswa, Kesehatan Mental, Machine Learning, Support Vector Machine (SVM), RapidMiner.
Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Resiko Diabetes Aisyah Putri Sabrina; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Diabetes mellitus merupakan suatu kondisi yang ditandai oleh munculnya berbagai gejala akibat meningkatnya kadar gula darah (glukosa) yang disebabkan oleh kekurangan hormon insulin baik secara absolut maupun relatif. Penyakit ini berhubungan dengan gangguan metabolisme karbohidrat, protein, serta lemak yang disebabkan oleh berkurangnya sensitivitas jaringan terhadap insulin — kondisi ini dikenal sebagai resistensi insulin — atau akibat menurunnya produksi hormon insulin yang disebut defisiensi insulin. Penyakit ini tergolong berbahaya karena dapat menimbulkan berbagai komplikasi serius seperti gangguan ginjal, kerusakan penglihatan hingga kebutaan, penyakit pada kaki, serta meningkatkan risiko kematian.Indonesia sendiri menempati posisi keempat sebagai negara dengan jumlah penderita diabetes terbanyak setelah Amerika Serikat, Tiongkok, dan India. Jumlah penyandang diabetes di Indonesia diperkirakan akan mengalami peningkatan tajam hingga dua sampai tiga kali lipat pada tahun 2030 dibandingkan tahun 2000. Laporan dari World Health Organization juga menunjukkan bahwa pada tahun 2000 jumlah penderita diabetes di dunia telah mencapai 171 juta orang, dan angka tersebut diperkirakan meningkat menjadi 366 juta pada tahun 2030.Melalui pendekatan klasifikasi, berbagai pola dan hubungan tersembunyi dalam data kesehatan dapat diidentifikasi dengan lebih akurat. klasifikasi sangat penting untuk mendeteksi faktor risiko sejak dini sehingga dapat mendukung pencegahan serta perencanaan tindakan medis yang lebih tepat. Salah satu algoritma yang banyak digunakan dalam klasifikasi adalah Decision Tree, karena mampu menyajikan informasi dalam bentuk visual dan aturan yang mudah dipahami.Pada penelitian ini, pengklasifikasian dilakukan untuk mengidentifikasi faktor-faktor penyebab diabetes mellitus dengan memanfaatkan algoritma Decision Tree. Dengan mengubah data ke dalam bentuk pohon keputusan serta menghasilkan rule (aturan) klasifikasi, proses analisis menjadi lebih terstruktur dan mudah dipahami.Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Decision Tree mampu memberikan tingkat akurasi sebesar 79,82%. Akurasi ini membuktikan bahwa teknik klasifikasi berbasis pohon keputusan cukup efektif dalam membantu proses deteksi dini penyakit diabetes. Dengan demikian, metode ini dapat menjadi salah satu solusi pendukung pengambilan keputusan di bidang kesehatan, terutama dalam upaya pencegahan dan pengendalian diabetes mellitus.

Page 13 of 14 | Total Record : 133

 10   11   12   13   14 

Filter by Year

2022 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 4 No. 2 (2025): Volume 4 Nomor 2 Oktober 2025 Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Jamastika, Volume 4 Nomor 1 April 2025 Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Jamastika, Volume 3 Nomor 2 Oktober 2024 Vol. 3 No. 1 (2024): Jurnal Jamastika Vol.3 No.1 April 2024 Vol. 2 No. 2 (2023): Jurnal Jamastika Vol.2 No.2 Oktober 2023 Vol. 2 No. 1 (2023): Jurnal Jamastika Vol.2 No.1 April 2023 Vol. 1 No. 2 (2022): Jurnal Jamastika Vol.1 Vol.2 Oktober 2022 Vol. 1 No. 1 (2022): APRIL 2022