Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.532
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Risâlah, Jurnal Pendidikan dan Studi Islam JURTEKSI Jurnal Ilmiah Galuh Justisi Majalah Ilmiah Warta Dharmawangsa Syntax: Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Al-Fadlan: Journal of Islamic Education and Teaching Open Access DRIVERset
Ibnu Rusydi
Unknown Affiliation
Religion Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD

 1 
Penerapan Algoritma Naive Bayes Classifier Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Pasien Abdul Halim Hasugian; Ibnu Rusydi; Muthia Ramadhani
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 6, No 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v6i2.7813

Abstract

Ketika seseorang merasa nyaman dan menerima apa yang mereka harapkan, mereka dikatakan puas. ketika suatu jasa yang ditawarkan oleh perusahaan penyedia jasa dapat digunakan untuk mencapai kepuasan. Pelayanan adalah suatu tindakan atau perlakuan yang dilakukan untuk membantu, menyambut, berterima kasih, memenuhi, dan membantu dalam memenuhi kebutuhan orang lain.. Menurut keterangan sebelumnya, salah satu layanan yang akan sangat penting untuk menjaga kesejahteraan dan keberlangsungan sumber daya manusia di masa depan adalah pelayanan kesehatan.Dimana dalam penelitian ini menerapkan perhitungan Naive Bayes Classifier untuk mengukur tingkat kepuasan pasien. Dalam perhitungan ini menggunakan 5 parameter dan 2 label atau kelas untuk mengukur kepuasan. Berdasarkan dari data set yang dijadikan 80 data latih dengan 20 data uji. Perhitungan pengujian akhir memanfaatkan pendekatan Naive Bayes di dapatkan tingkat akurasinya adalah 100% diikuti oleh 100% untuk presisi terakhir adalah 100% untuk recall. Kesimpulan salah satu rekomendasi untuk memprediksi tingkat kepuasan pasien adalah dengan menggunakan model pengujian seperti Algoritma Naive Bayes. 
Co-Authors Abd Muin Abdul Halim Hasugian Dewi Asih Apriyanti Jovi Antares Muthia Ramadhani Zelvi Gustiana