Garuda - Garba Rujukan Digital

Bukit, Dhani Syahputra

Universitas Sumatera Utara

Author-ID : 3797926

Automotive Engineering Control & Systems Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Nursing Public Health

Published : 5 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

1

Klasifikasi Informasi Kesehatan Pada Data Media Sosial Menggunakan Support Vector Machine dan K-Fold Cross Validation Nainggolan, Pauzi Ibrahim; Prasvita, Desta Sandya; Bukit, Dhani Syahputra
Malikussaleh Journal of Mechanical Science Technology Vol 5, No 2 (2021): Malikussaleh Journal of Mechanical Science and Technology
Publisher : Malikussaleh University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/mjmst.v5i2.6317

Media sosial saat ini memberikan informasi yang mampu mempengaruhi masyarakat. Sehingga, kini media sosial memiliki peranan signifikan sebagai sumber rujukan yang baru oleh maysarakat. Informasi kesehatan merupakan informasi yang sering dicari oleh pengguna media sosial. Penderita penyakit mencari informasi melalui media sosial terlebih dahulu sebelum bertemu dengan tenaga kesehatan. Tetapi kebanyakan informasi tidak dapat dipastikan sebagai informasi yang sesuai. Kesalahan terkait informasi kesehatan bisa membahayakan penderita. Ini bermakna, informasi yang terdapat pada media sosial perlu mendapatkan pengesahan pakar atau tenaga kesehatan. Penelitian ini betujuan untuk mengetahui penggunaan media sosial oleh tenaga kesehatan sebagai media konsultasi dan memberikan informasi yang tidak bertentangan dengan etika profesionalisme. Penelitian ini menggunakan teknik kalasifikasi Support Vector Machine (SVM). Validasi klasifikasi data yang diperoleh dilaksanakan menggunakan K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan SVM dalam klasifikasi kesesuaian informasi kesehatan dengan akurasi 70% pada data yang digunakan..

Klasifikasi Informasi Kesehatan Pada Data Media Sosial Menggunakan Support Vector Machine dan K-Fold Cross Validation Pauzi Ibrahim Nainggolan; Desta Sandya Prasvita; Dhani Syahputra Bukit
Malikussaleh Journal of Mechanical Science Technology Vol 5, No 2 (2021): Malikussaleh Journal of Mechanical Science and Technology
Publisher : Malikussaleh University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/mjmst.v5i2.6317

Media sosial saat ini memberikan informasi yang mampu mempengaruhi masyarakat. Sehingga, kini media sosial memiliki peranan signifikan sebagai sumber rujukan yang baru oleh maysarakat. Informasi kesehatan merupakan informasi yang sering dicari oleh pengguna media sosial. Penderita penyakit mencari informasi melalui media sosial terlebih dahulu sebelum bertemu dengan tenaga kesehatan. Tetapi kebanyakan informasi tidak dapat dipastikan sebagai informasi yang sesuai. Kesalahan terkait informasi kesehatan bisa membahayakan penderita. Ini bermakna, informasi yang terdapat pada media sosial perlu mendapatkan pengesahan pakar atau tenaga kesehatan. Penelitian ini betujuan untuk mengetahui penggunaan media sosial oleh tenaga kesehatan sebagai media konsultasi dan memberikan informasi yang tidak bertentangan dengan etika profesionalisme. Penelitian ini menggunakan teknik kalasifikasi Support Vector Machine (SVM). Validasi klasifikasi data yang diperoleh dilaksanakan menggunakan K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan SVM dalam klasifikasi kesesuaian informasi kesehatan dengan akurasi 70% pada data yang digunakan..

Title Search

Found 2 Documents Search Journal : Malikussaleh Journal of Mechanical Science Technology

Abstract

Abstract

Title

Found 2 Documents
Search
Journal : Malikussaleh Journal of Mechanical Science Technology