Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Patria Artha Technological Journal
Khairan, Amal
Universitas Khairun
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Memprediksi Resiko Penyakit Jantung Ranjasmara, Muhammad; Khairan, Amal; Tempola, firman; rosihan, rosihan
Patria Artha Technological Journal Vol 4, No 2 (2020): Patria Artha Technological Journal
Publisher : Department of Electrical Engineering, University of Patria Artha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33857/patj.v4i2.351

Abstract

Kematian akibat penyakit jantung terus meningkat dan tak mengenal usia muda dan tua. World Health Organization menyebutkan 7,3 juta penduduk dunia meninggal akibat dari penyakit jantung. Bahkan disebutkan penyakit jantung adalah salah penyakit nomor satu paling mematikan. Untuk itu penting diketahui resiko dari pentakit jantung dengan menerapkan model-model yang ada pada machine learning. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengimplementasikan metode Naive Bayes untuk memprediksi penyakit jantung, serta dilakukan ujii kinerja algoritma dengan menghitung presisi, recall dan akurasi. Adapun Kriteria-kriteria yang digunakan pada penelitian ini yaitu umur, jenis kelamin, jenis sakit dada, tekanan darah, kolestrol, kadar gula, elektrokardiografi, tekanan jantung, angina induksi, old-peak, segmen_st, Fluoroskopi, denyut jantung. Sedangkan class yang diprediksi ada 2 beresiko dan tidak beresiko. Hasil dalam penelitian ini menunjukan bahwa metode berhasil memprediksi atau mengklasifikasi pasien beresiko penyakit jantung dan tidak beresiko penyakit jantung dengan persentase precision 90%, recall 100% serta mendapatkan akurasi 92.85% dan termaksuk exellent classification.
Pemanfaatan Algoritma Apriori Untuk Analisa Pola Penjualan Produk Kobe Pada Cv.Ananda Jaya Berbasis Web Putra, Surya Adi Pratama; Lutfi, Salkin; Tempola, firman; Fuad, Achmad; Khairan, Amal
Patria Artha Technological Journal Vol 5, No 1 (2021): Patria Artha Technological Journal
Publisher : Department of Electrical Engineering, University of Patria Artha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33857/patj.v5i1.394

Abstract

Dalam penelitian ini berfokus pada penerapan data mining dengan algoritma apriori untuk menemukan pola minat pembelian dari konsumen dalam membeli kombinasi barang tertentu berdasarkan data transaksi penjualan pada produk kobe. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode data mining algoritma apriori untuk menganalisa pola penjualan pada stok produk kobe sekaligus merancang suatu perangkat lunak dengan algoritma apriori pada data penjualan produk kobe menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Metode yang digunakan adalah algoritma apriori dengan melakukan analisa pola penjualan pada produk kobe dan memanfaatkan data dari transaksi penjualan. Hasil penelitian menunjukan bahwa proses perhitungan pada sistem dimulai dari mencari nilai support untuk setiap item produk kobe dan kombinasi per item produk kobe. Dari pola pembelian yang ditemukan maka dapat digunakan oleh CV.Ananda Jaya Ternate dalam meningkatkan pemasaran dengan mengetahui besar kemungkinan pembelian produk dengan kombinasi barang tertentu berdasarkan penjualan pada produk kobe serta berguna dalam mengontrol persediaan produk kobe.
Co-Authors ACHMAD FUAD Lutfi, Salkin Putra, Surya Adi Pratama Ranjasmara, Muhammad rosihan, rosihan Tempola, firman