Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Jurnal ICT : Information Communication & Technology
Ahmad Fathurrozi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Penerapan Algoritma Saw Pada Sistem Penilaian Anggota Terbaik Ukm Granat Rizky Alfiansyah; Prima Dina Atika; Ahmad Fathurrozi
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 10, No 1 (2023): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v10i1.987

Abstract

The purpose of determining the best members is to appreciate the achievements of members so as to motivate other members to be able to organize optimally and be able to survive in the organization for a long time. Although the purpose is very simple. It turns out that the process is very complex, takes so long that it gives rise to the opportunity for errors to occur in determining who is the right member. Especially if the UKM GRANAT has members with an assessment that is not much different from other members, then in its determination it is sometimes very subjective. Actually, there are several assessment criteria in the decision-making process for selecting the best members, namely: attendance, activeness, responsibility, professionalism, initiative, behavior. Therefore, it is necessary to build a system that can help decision making to determine the selection process objectively, namely by using the SAW (Simple Additive Weighting) method.
Sistem Pendeteksi Penyakit Kardiovaskular Berbasis Web Dengan Framework Flask Menggunakan Metode Random Forest Resty Nandya; Prima Dina Atika; Ahmad Fathurrozi
Jurnal ICT: Information Communication & Technology Vol. 22 No. 2 (2022): JICT-IKMI, December 2022
Publisher : LPPM STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penyakit Kardiovaskular atau Cardiovascular (CVD) menurut definisi WHO (WorldHealthOrganization) adalah sekelompok gangguan jantung dan pembuluh darah, seperti penyakit jantung koroner, penyakit serebrovaskular, penyakit arteri perifer, penyakit jantung kongenital, penyakit jantung rematik, dan trombosis vena dalam. Menurut data yang diberikan oleh WHO (World Health Organization), Penyakit Kardiovaskular menjadi penyebab kematian nomor satu secara global dan diperkirakan 17,9 juta orang meninggal disetiap tahunnya. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem pendeteksi penyakit Kardiovaskular menggunakan metode RandomForest dengan tingkat akurasi yang lebih baik. Penelitian ini berbasis web dan dibangun dengan bahasa pemrograman Python. Adapun model yang sudah diperoleh akan diimplementasikan ke dalam aplikasi web menggunakan framework pengembangan web pada python yaitu Flask serta Heroku sebagai platform deployment. Dari penelitian yang telah dilakukan hasil akurasi algoritma RandomForest adalah sebesar 87,07% dengan variabel yang paling berpengaruh dalam pengklasifikasian adalah variabel systolic.
Co-Authors Prima Dina Atika Resty Nandya Rizky Alfiansyah