Jurnal Cakrawala Informasi

Performansi Algoritma K-Means pada Penentuan Cluster Covid-19

Faqih Ahyar Prayoga, Rengga Pratama Putra, Ghani Ayang Arjuna, Siska Narulita — Sat, 30 Dec 2023 00:00:00 +0700

Pada awal Maret 2020, Indonesia dilanda pandemi Corona Virus atau sering kita sebut dengan Covid-19. Virus ini menyebabkan infeksi pada saluran pernapasan seperti flu ketika menyerang manusia. Di Indonesia sendiri penyebaran Covid-19 sangatlah cepat, misalnya di daerah Jawa Barat sehingga pemerintah kesulitan menangani cepatnya penyebaran virus Covid-19. Sebagai salah satu upaya untuk mempercepat penanganan penyebaran Covid-19, diperlukan pengelompokan wilayah yang terjangkit agar penanganannya tepat. Pengelompokan data ini dapat dilakukan menggunakan metode data mining clustering dengan algoritma K-Means. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performansi algoritma K-Means pada pengelompokan wilayah terjangkit Covid-19. Proses pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan bantuan tool Rapidminer. Hasil penelitian menunjukkan nilai DBI 0,459 dimana nilai tersebut non-negatif atau lebih besar sama dengan 0 yang berarti cluster yang dihasilkan semakin baik.

Performansi Algoritma C4.5 untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa

Sat, 30 Dec 2023 00:00:00 +0700

Lulus tepat waktu adalah salah satu ciri keberhasilan mahasiswa dalam meraih gelar sarjana. Namun pada kenyataannya, mahasiswa tidak selalu menyelesaikan dalam waktu empat tahun. Lulusan merupakan gelar status yang dicapai mahasiswa setelah proses pendidikan sesuai dengan persyaratan kelulusan yang diberikan oleh program studi. Kelulusan tepat waktu termasuk dalam komponen pengukuran mutu lembaga pendidikan tinggi. Karena merupakan kriteria dalam proses akreditasi program studi dan institusi oleh Badan Akreditasi Perguruan Tinggi (BAN PT). Perguruan tinggi sebaiknya memiliki serta menerapkan prosedur untuk mengelola dan mengevaluasi standar kelulusan mahasiswa yang mempresentasikan kinerja perguruan tinggi dalam peningkatan mutu. Oleh karena itu, perlu dilakukan untuk mengelola kelulusan mahasiswa, yaitu tercapainya masa studi mahasiswa sesuai dengan lama studi yang telah terjadwal. Pada penelitian ini, algoritma data mining yang digunakan adalah C4.5 untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. Algoritma ini termasuk dalam klasifikasi dengan kategori numerik. Pada penelitian ini algoritma C4.5 memprediksi kelulusan dengan nilai accuracy 85,96%.

Performansi Algoritma Decision Tree (C4.5) untuk Prediksi Penyakit Jantung

Petra Valentino, Siska Narulita — Sat, 30 Dec 2023 00:00:00 +0700

Gangguan pada jantung terus meningkat dan menjadi penyakit yang mematikan. Perlunya diagnosis secara dini terhadap penyakit ini, namun hal itu sangat sulit dilakukan. Hal ini dikarenakan kurangnya tenaga ahli medis yang terlatih dan sumber daya lain yang dibutuhkan untuk melakukan diagnosis dan perawatan yang tepat bagi pasien penyakit jantung. Proses evaluasi menggunakan hasil prediksi yang akurat terhadap resiko gagal jantung sangat membantu penderita dalam mencegah serangan jantung yang parah dan dapat meningkatkan angka keselamatan dari penderita penyakit ini. Diantara cara yang paling efektif dalam mengidentifikasi dan melakukan prediksi pada penyakit jantung adalah dengan pemanfaatan algoritma data mining. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model terbaik untuk prediksi penyakit jantung menggunakan algoritma data mining Decision Tree (C4.5). Berdasarkan hasil penelitian yang telah selesai dilakukan, dapat diambil kesimpulan bahwa nilai akurasi terbaik diperoleh pada model prediksi yang menggunakan perbandingan data training dan data testing sebesar 90%:10% yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 88,35%. Model prediksi ini diharapkan dapat menjadi alat pendukung dalam diagnosis penyakit jantung, sehingga dapat dilakukan pencegahan serangan jantung yang parah dan dapat meningkatkan persentase angka keselamatan bagi penderita.

Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Siswa Penerima Beasiswa Di SMKS Patriot Nusantara Jakarta Dengan Metode Analytical Hierarchy Process Berbasis Java Desktop

Salna Tilawati, Irwan Agus, Adhityo Kuncoro — Sun, 31 Dec 2023 00:00:00 +0700

Patriot Nusantara Private Vocational High School (SMKS) is an educational institution in Jakarta, Patriot Nusantara SMKS organizes educational assistance programs through scholarships. There are various types of scholarships given, namely scholarships given to underprivileged and high achieving students. The Student Study Assistance Scholarship (BBS) is a type of scholarship for economically disadvantaged students, while the Academic Achievement Improvement Scholarship (PPA) is a scholarship given to high-achieving students. To find patterns in determining scholarship recipients, a decision support system was built, through research. This research uses the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. This method is used to evaluate and make multi-criteria decisions. It evaluates various alternatives based on different criteria and assigns a relative score to each alternative. Based on the results of this research, it produces better and more accurate calculations. If previously selection took 10 hours, now with the decision support system the selection time is shorter.

Sistem Pendukung Keputusan Kinerja Guru Dengan Metode Analitycal Hierarchy Pada SMK Patriot Nusantara Jakarta

Sutarjo Sutarjo, Irwan Agus, Adhityo Kuncoro — Sun, 31 Dec 2023 00:00:00 +0700

Patriot Nusantara Private Vocational High School (SMKS) is an educational institution in Jakarta, Patriot Nusantara SMKS organizes a teacher performance assessment program. In the process of assessing the performance of teachers at Patriot Nusantara Jakarta Vocational School, the conventional method is used by filling out a questionnaire carried out by the school principal and the assessment team, then the questionnaire is summarized. The large number of teachers makes it difficult for school principals and assessment teams to determine the best teacher decisions. To find patterns in teacher performance assessment, a decision support system was built, through research. This research uses the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. This method is used to evaluate and make multi-criteria decisions. It evaluates various alternatives based on different criteria and assigns a relative score to each alternative. Based on the results of this research, it produces better and more accurate calculations. If previously selection took 1 day, now with the decision support system the selection time is shorter.