cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Padang Tekno
Contact Email
padang.tekno.corp@gmail.com
Phone
+6285156829831
Journal Mail Official
padang.tekno.corp@gmail.com
Editorial Address
Kota Kisaran Kab. Asahan, Sumatera Utara.
Location
Kab. asahan,
Sumatera utara
INDONESIA
Journal Of Global Computer Science
Published by PT. Padang Tekno Corp
ISSN : -     EISSN : 30642205     DOI : https://doi.org/10.59435/jgcs
Core Subject :
Journal Of Global Computer Science is an authoritative academic journal that publishes cutting-edge research across all areas of computer science. With a focus on fostering global collaboration and innovation, the journal features peer-reviewed articles that cover a wide spectrum of topics, from theoretical computer science to practical applications in emerging technologies. The journal serves as a critical resource for researchers, educators, and professionals who are dedicated to advancing the field and driving technological progress on a global scale
Arjuna Subject : -
Articles 2 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 1 No. 2 (2025): JGCS - AUGUST" : 2 Documents clear
Perancangan Sistem Informasi JDIH Pemerintah Daerah Kabupaten Banyuwangi Bagian Hukum Supri Arrohman; Achmad Baijuri
Journal Of Global Computer Science Vol. 1 No. 2 (2025): JGCS - AUGUST
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jgcs.v1i2.2025.31

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang Sistem Informasi Jaringan Dokumentasi dan Informasi Hukum (JDIH) untuk Pemerintah Kabupaten Banyuwangi, Bagian Hukum. Sistem ini bertujuan untuk mempermudah akses masyarakat terhadap berbagai dokumen hukum, termasuk peraturan perundang-undangan, keputusan pengadilan, peraturan daerah, serta dokumen hukum lainnya. Bukan hanya itu, sistem ini juga bisa memberikan informasi terbaru terkait Kabupaten Banyuwangi. Dengan adanya sistem ini, diharapkan informasi hukum dapat diakses dengan lebih cepat, transparan, dan efisien oleh masyarakat. Metode yang digunakan oleh peneliti adalah metode waterfall, yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Tahap-tahap diatas dilakukan secara berurutan untuk memastikan sistem memenuhi semua kebutuhan pengguna. Pemodelan sistem menggunakan Business Process Modelling Notation (BPMN) digunakan untuk memetakan alur proses bisnis, sedangkan Unified Modeling Language (UML) untuk menggambarkan struktur dan interaksi sistem. Diharapkan sistem ini tidak hanya meningkatkan kemudahan akses terhadap informasi hukum di Kabupaten Banyuwangi, tetapi juga membantu pemerintah dalam mengelola dokumentasi hukum dengan lebih terstruktur dan terintegrasi, mendukung pelaksanaan JDIH secara lebih efisien.
Penggunaan Metode Naive Bayes untuk Prediksi Penyakit Diabetes Leni Fadhilah; Fadhilah; Irma Yunita
Journal Of Global Computer Science Vol. 1 No. 2 (2025): JGCS - AUGUST
Publisher : PT. Padang Tekno Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/jgcs.v1i2.2025.39

Abstract

Prediksi penyakit diabetes menjadi salah satu tantangan penting dalam dunia kesehatan mengingat meningkatnya prevalensi penyakit ini secara global. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Naive Bayes dalam memprediksi risiko diabetes berdasarkan dataset medis yang berisi berbagai fitur seperti usia, berat badan, kadar gula darah, tekanan darah, dan riwayat keluarga. Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam mengolah data dengan asumsi independensi antar variabel. Pada penelitian menggunakan metode Naive Bayes menunjukkan bahwa memiliki capaian tingkat akurasi sebesar 83.75% dengan precision untuk kelas "Yes" sebesar 86.47% dan recall sebesar 93.50%, yang menandakan performa yang cukup baik dalam mendeteksi pasien diabetes. Namun, performa model dalam mendeteksi pasien non-diabetes perlu ditingkatkan mengingat recall untuk kelas "No" hanya mencapai 51.35%. Hasil ini menunjukkan bahwa Naive Bayes adalah metode yang sederhana namun efektif untuk memprediksi diabetes, dan dapat dikembangkan lebih lanjut untuk membantu pengambilan keputusan medis secara lebih akurat.

Page 1 of 1 | Total Record : 2

 1 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 2 No. 2 (2026): JGCS - AUGUST Vol. 1 No. 2 (2025): JGCS - AUGUST Vol. 1 No. 1 (2025): JGCS - FEBRUARY