Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal DoubleClick : Journal of Computer and Information Technology Journal Of Natural Science and Technology Adpertisi
Thabrani R
Universitas Dipa Makassar
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisa Kelayakan Pembelajaran Tatap Muka Sekolah Dimasa Pandemi Dengan Metode Naive Bayes Thabrani R; Muhardi; Faisal
JNSTA ADPERTISI JOURNAL Vol. 2 No. 1 (2022): Januari 2022
Publisher : JNSTA ADPERTISI JOURNAL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (226.625 KB)

Abstract

Awal tahun 2020, dunia digemparkan dengan adanya fenomena coronavirus disease 2019 (COVID-19) yang pertama kali dilaporkan pada tanggal 31 Desember 2019, menyusul laporan sekelompok kasus 'virus pneumonia' di Wuhan, provinsi Hubei, China. Dengan adanya COVID-19, pemerintah memberlakukan masa pandemi. Pemberlakuan masa pandemi berdampat pada pelaksanaan pendidikan di Indonesia yaitu dengan memberlakukan pembelajaran jarak jauh melalui pembelajaran daring. Penerapan pembelajaran daring menimbulkan kendala sehingga berdasarkan hasil evaluasi pemerintah, terdapat kebutuhan pembelajaran tatap muka. Maka, penulis melakukan penelitian dengan klasifikasi data untuk menghitung nilai probabilitas dengan metode Naive Bayes, diharapkan penelitian ini dapat membantu Dinas Pendidikan Provinsi Sulawesi Selatan dalam mengambil keputusan pemberian izin pelaksanaan pembelajaran tatap muka sekolah dimasa pandemi. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian adalah Penelitian Kualitatif. Berdasarkan hasil penelitian dengan pengujian confussion matrix dengan teknik split validasi, penggunaan metode klasifikasi naïve bayes terhadap dataset yang telah diambil pada objek penelitian diperoleh tingkat akurasi sebesar 73% atau termasuk dalam kategori Good. Sementara nilai Precision sebesar 92% dan Recall sebesar 86% dapat dikatakan bahwa pembelajaran tatap muka sekolah dimasa pandemi dapat dilakukan.
Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Kualitas Sperma Nurlindasari Tamsir; Thabrani R; St. Amina H. Umar; Vivi Rosida
DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology Vol 6, No 2 (2023): Perkembangan Teknologi Informasi
Publisher : Universitas PGRI Madiun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25273/doubleclick.v6i2.14126

Abstract

Masalah infertilitas antara pasangan suami istri menjadi masalah penting yang dapat mengganggu keharmonisan rumah tangga. Faktor terbesar penyebab infertilitas bagi pria adalah masalah kualitas sperma. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi untuk memprediksi kualitas sperma dengan menerapkan algoritma Naive Bayes berbasis Web,. Metode Naïve Bayes digunakan dalam memprediksi resiko seseorang mengalami gangguan kesuburan. Dalam proses prediksi, teknik Laplace Correction digunakan untuk menghindari probabilitas 0 (nol) yang dapat menyebabkan Naïve Bayes Classifier tidak dapat mengklasifikasi sebuah data inputan dengan baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan teknik Laplace Correction pada algoritma Naïve Bayes dapat memprediksi 23 dari 25 data pengujian untuk prediksi kualitas sperma sehingga menghasilkan akurasi sebesar 92% dan nilai error rate sebesar 8% serta hasil pengujian black box menunjukan bahwa 7 (tujuh) modul yang dibuat telah berjalan dengan baik.
Co-Authors Faisal Muhardi Nurlindasari Tamsir St. Amina H. Umar Vivi Rosida