Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Vindi Fitria
STMIK Amik Riau
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Penyakit Kanker Paru: Implementation of Decision Tree Algorithm and Support Vector Machine for Lung Cancer Classification Dhini Septhya; Kharisma Rahayu; Salsabila Rabbani; Vindi Fitria; Rahmaddeni Rahmaddeni; Yuda Irawan; Regiolina Hayami
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 3 No. 1 (2023): MALCOM April 2023
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v3i1.591

Abstract

Kanker paru merupakan satu dari banyaknya penyebab kematian di dunia dengan persentase 11.6%, dengan tingkat kematian hingga 18,4%. Kanker paru merupakan salah satu penyakit yang mematikan karena kanker ini sulit dideteksi sebelum berubah menjadi penyakit yang serius dan saat ini belum ada metode skrining yang efektif untuk deteksi dini kanker paru. Pada penelitian ini dilakukan teknik klasifikasi yang merupakan suatu metode pengelompokkan data yang memiliki karakter yang sama ke dalam beberapa kelompok. Teknik klasifikasi yang diteliti membandingkan 2 algoritma yaitu, algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine (SVM) untuk mengetahui algoritma yang memberikan hasil terbaik. Dalam penelitian ini akan dilakukan seleksi fitur menggunakan forward selection yang bertujuan untuk menaikkan nilai akurasi. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapatkan hasil dari algoritma SVM menggunakan feature selection mempunyai nilai akurasi yang lebih unggul yaitu 62,3% menggunakan splitting data 80:20.
Klasifikasi Teks untuk Mendeteksi Depresi dan Kecemasan pada Pengguna Twitter Berbasis Machine Learning: Text Classification for Detecting Depression and Anxiety among Twitter Users based on Machine Learning Kharisma Rahayu; Vindi Fitria; Dhini Septhya; Rahmaddeni Rahmaddeni; Lusiana Efrizoni
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 3 No. 2 (2023): MALCOM October 2023
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v3i2.780

Abstract

Depresi adalah gangguan mental yang mempengaruhi kesejahteraan dan kualitas hidup seseorang.Pengaruh sosial menyebabkan penderita depresi dan gangguan kecemasan mengabaikan orang-orang di sekitarnya. Jadi mereka beralih ke media sosial seperti Twitter untuk mendapatkan dukungan. Penderita depresi pengguna Twitter sulit untuk diidentifikasi berdasarkan tweet. Oleh karena itu pemodelan klasifikasi teks untuk penderita depresi sangat diperlukan agar mengetahui seberapa banyak pengguna twitter yang mengalami depresi dan kecemasan. Klasifikasi teks  merupakan metode untuk mengelompokkan data yang sejenis ke dalam kelompok yang sesuai. Algoritma yang digunakan dalam membuat pola penderita depresi adalah algoritma Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, dan K-Nearest Neighbor (KNN). Penggunaan keempat algoritma bertujuan untuk melihat kinerja algoritma terbaik. Hasil percobaan yang dilakukan diperoleh bahwa algoritma  Random Forest pada splitting data 80:20 memiliki kinerja yang lebih baik, dengan nilai akurasi sebesar 0.957 atau 96%. Hasil penelitian ini dapat digunakan oleh pengguna untuk mengetahui penderita depresi dan kecemasan.
Co-Authors Dhini Septhya Efrizoni, Lusiana Hayami, Regiolina Kharisma Rahayu Rahmaddeni Rahmaddeni Salsabila Rabbani Yuda Irawan