Garuda - Garba Rujukan Digital

Ria Astriratma

Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta

Author-ID : 2405989

Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Public Health Social Sciences Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

1

PERBANDINGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN POHON KEPUTUSAN UNTUK PREDIKSI CHURN Helena Nurramdhani Irmanda; Ria Astriratma; Sarika Afrizal
Jurnal Sistem Informasi Vol 11, No 2 (2019)
Publisher : Universitas Sriwijaya

Churn merupakan suatu kecenderungan pelanggan untuk berhenti dari suatu produk atau layanan dan kemudian berpindah ke perusahaan lain. Customer churn merupakan masalah yang serius yang harus ditangani untuk keberlangsungan suatu perusahaan. Penanganan customer churn berawal dari ketepatan suatu perusahaan memprediksi customer mana yang diduga akan melakukan churn. Salah satu pendekatan dalam memprediksi customer churn adalah data mining. Penelitian ini membandingkan dua metode klasifikasi dalam data mining yaitu jaringan syaraf tiruan dan pohon keputusan untuk memprediksi customer churn pada industri perbankan. Hasil penelitian menunjukan bahwa jaringan syaraf tiruan memiliki tingkat akurasi lebih baik dibanding pohon keputusan yaitu 86%. Selain itu jaringan syaraf tiruan juga memiliki nilai precision yang lebih baik daripada pohon keputusan, yaitu sebesar 71%. Akan tetapi untuk nilai recall, pohon keputusan memiliki nilai recall lebih baik dibanding dengan jaringan syaraf tiruan yaitu sebesar 58%.

SPK Berbasis Web Menggunakan Logika Fuzzy Untuk Diagnosa Penyakit Jantung Ria Astriratma; Mayanda Mega Santoni; Helena Nurramdhani Irmanda
Jurnal Sistem Informasi Vol 12, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Sriwijaya

Penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistem pengambilan keputusan berbasis web menggunakan logika fuzzy untuk mendiagnosa penyakit jantung pada seseorang. Untuk membangun sistem ini digunakan Fuzzy Inference System dari pengetahuan yang ada pada dokter sehingga diperoleh aturan (rule) untuk melakukan diagnosa. Langkah pada Fuzzy Inference System yaitu Fuzzifier, Fuzzy Inference Engine dan Defuzzifier. Fungsi keanggotaan segitiga dan trapesium digunakan untuk mendapatkan nilai derajat keanggotaan pada setiap variabel. Root Sum Square (RSS) digunakan untuk mendapatkan nilai fuzzy dari aturan yang memenuhi kondisi suatu pasien. Nilai RSS yang diperoleh akan dipetakan ke nilai tunggal (crisp) dengan menggunakan teknik Centroid of Area (CoA) untuk mendapatkan hasil diagnosa penyakit jantung. Penelitian ini menggunakan dataset Cleveland dari Machine Learning Repository. Hasil diagnosa pada sistem ini menghasilkan akurasi 64% dengan tingkat sensitivitas sebesar 89.83% dan tingkat spesifisitas sebesar 73.17%.

SPK BERBASIS WEB MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG Ria Astriratma; Mayanda Mega Santoni; Helena Nurramdhani Irmanda
Jurnal Sistem Informasi Vol 12, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Sriwijaya

Penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistem pengambilan keputusan berbasis web menggunakan logika fuzzy untuk mendiagnosa penyakit jantung pada seseorang. Untuk membangun sistem ini digunakan Fuzzy Inference System dari pengetahuan yang ada pada dokter sehingga diperoleh aturan (rule) untuk melakukan diagnosa. Langkah pada Fuzzy Inference System yaitu Fuzzifier, Fuzzy Inference Engine dan Defuzzifier. Fungsi keanggotaan segitiga dan trapesium digunakan untuk mendapatkan nilai derajat keanggotaan pada setiap variabel. Root Sum Square (RSS) digunakan untuk mendapatkan nilai fuzzy dari aturan yang memenuhi kondisi suatu pasien. Nilai RSS yang diperoleh akan dipetakan ke nilai tunggal (crisp) dengan menggunakan teknik Centroid of Area (CoA) untuk mendapatkan hasil diagnosa penyakit jantung. Penelitian ini menggunakan dataset Cleveland dari Machine Learning Repository. Hasil diagnosa pada sistem ini menghasilkan akurasi 64% dengan tingkat sensitivitas sebesar 89.83% dan tingkat spesifisitas sebesar 73.17%. Kata kunci: SPK, Logika Fuzzy, Diagnosa Jantung

Title Search

Found 3 Documents Search Journal : JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 3 Documents
Search
Journal : JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal)