Perbandingan Ekstraksi Fitur Untuk Klasifikasi COVID-19, MERS, dan SARS Menggunakan Algoritma Extreme Learning Machine

Pada tahun 2019, terjadi kemunculan suatu wabah penyakit COVID-19. Wabah penyakit tersebut telah mengguncang dunia sehingga menyebabkan pandemi secara global. Selain COVID-19, terdapat dua wabah penyakit lain juga diakibatkan oleh virus corona yaitu MERS (Middle East Respiratory Syndrome) dan SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome) yang sudah menjadi ancaman serius pada beberapa dekade terakhir. Ketiga wabah penyakit tersebut menyebabkan jutaan kasus serta ribuan orang yang meninggal di seluruh dunia. Berdasarkan permasalahan tersebut, perlu adanya penelitian yang dilakukan untuk klasifikasi penyakit COVID-19, MERS, dan SARS berdasarkan hasil pemeriksaan X-ray menggunakan perbandingan ekstraksi fitur GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix) dan GLDM (Gray Level Difference Matrix) serta klasifikasi ELM (Extreme Learning Machine). Pada penelitian ini menggunakan beberapa parameter uji coba diantaranya yaitu arah sudut, jumlah  pada k-fold, serta jumlah hidden node. Hasil terbaik pada penelitian ini diperoleh menggunakan metode ekstraksi fitur GLDM dengan uji coba pada sudut , k-fold 10, serta hidden node 25 yang menghasilkan akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas masing-masing sebesar 100% dengan waktu yang dibutuhkan yaitu 0.00042 detik. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa hasil ekstraksi fitur GLDM lebih unggul daripada ekstraksi fitur GLCM

Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbour Pada Penyakit Jantung

Jantung adalah organ paling penting yang dimiliki oleh manusia. Apabila terjadi kerusakan yang disebabkan penyempitan pembuluh darah, maka akan menyebabkan penyakit jantung. Penyakit jantung menempati urutan pertama kematian utama di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan orang yang mempunyai penyakit jantung atau tidak dengan beberapa tahapan pemeriksaan medis. Evaluasi terhadap data yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan confusion matrix. Penelitian dilakukan dengan menggunakan variabel penelitian sebanyak 13 dan jumlah data sebanyak 1025. Data tersebut kemudian   dibagi menjadi data training dan testing dengan perbandingan 80:20. Menggunakan metode K-Neirest Neighbour dapat diperoleh nilai K yang menunjukkan akurasi terbaik dalam pengklasifikasian. Nilai K yang menunjukkan evaluasi terbaik yang diperoleh dalam penelitian ini adalah nilai K = 2 dengan akurasi 89 %, sensitifitas (recall) 82 %, dan spesitifitas 97 %

Analisis Sensitivitas Model Penularan Koinfeksi COVID-19 dan HIV/AIDS

Penularan koinfeksi COVID-19 dan HIV/AIDS merupakan masalah kesehatan masyarakat yang menjadi pusat perhatian terutama di negara-negara berkembang di dunia. Artikel ini merupakan salah satu kajian untuk mempelajari kejadian penularan koinfeksi COVID-19 dan HIV/AIDS.  Model yang digunakan terdiri dari delapan kompartemen antara lain: rentan, vaksinasi, COVID-19, infeksi COVID-19, infeksi HIV, AIDS, koinfeksi COVID-19 dan HIV, koinfeksi COVID-19 dan AIDS.  Analisis kestabilan titik ekuilibrium model dan kontrol optimalnya telah dibahas sebelumnya. Hasil dari analisis tersebut digunakan sebagai landasan teori untuk melakukan analisis sensitivitas parameter modelnya. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah menentukan parameter model yang paling sensitif terhadap kasus penularan koinfeksi COVID-19 dan HIV/AIDS. Metode studi literatur digunakan untuk mendukung analisis sensitivitas parameter model. Simulasi modelnya menggunakan software Maple dengan data sekunder. Parameter laju kontak COVID-19, laju kontak HIV, laju kesembuhan infeksi COVID-19 dan angka kematian akibat AIDS merupakan parameter yang paling sensitif terhadap kasus penularan koinfeksi COVID-19 dan HIV/AIDS. Parameter laju kontak COVID-19 dan laju kontak HIV adalah parameter yang paling sensitif terhadap peningkatan kasus penularan koinfeksi COVID-19 dan HIV/AIDS karena nilai indeks sensitivitasnya tertinggi dibandingkan parameter lainnya. Sedangkan, parameter laju kesembuhan infeksi COVID-19 dan angka kematian akibat AIDS memiliki nilai indeks sensitivitas terendah dibandingkan parameter lainnya. Parameter laju kesembuhan infeksi COVID-19 dan angka kematian akibat AIDS adalah parameter yang paling sensitif terhadap penurunan kasus penularan koinfeksi COVID-19 dan HIV/AIDS

Pewarnaan Fraksional Fuzzy pada Graf Fuzzy Beserta Aplikasinya dalam Penjadwalan Ujian

Himpunan fuzzy dari waktu ke waktu terus berkembang. Himpunan fuzzy dikembangkan bersamaan dengan teori graf menghasilkan teori baru dinamakan graf fuzzy. Sebagaimana dalam teori graf terdapat pewarnaan, pada graf fuzzy juga terdapat pewarnaan. Inti pembahasan dari penelitian ini adalah pewarnaan fraksional fuzzy pada graf fuzzy. Pembahasan diawali dengan konsep dasar graf fuzzy dan pewarnaan graf fuzzy. Kemudian diakhiri dengan aplikasi penerapan pada penjadwalan ujian mahasiswa matematika.   Fuzzy sets will continue to develop from year to year. The development of fuzzy sets and graph theory resulted a new theory called fuzzy graphs. Similar to graph theory, fuzzy graphs also have coloring techniques. The main discussion of this research is fuzzy fractional coloring on fuzzy graphs. The discussion begins with the basic concepts of fuzzy graphs and fuzzy graph coloring. Then, at the end of the discussion also includes the application on scheduling student math exams

I-Spring Suite as an Alternative Media for Algebraic Expression

A The limitation of technology-based learning media available at SMP Muhammdiyah 1 Godean motivate researcher  to develop learning media that can supplement alternative media and also assist the difficulty faced by the students, especially in algebraic expression material. This research uses the Analysis, Design, development, Implemnetation and Evaluation (ADDIE) model. The subjects of this research is students of VII grade of SMP Muhammdiyah 1 Godean. Before being trialled into small and large classes, learning media will be validated by material and media experts. The result of the research obtained that the assessment of the material expert obtained 84% and from media expert get 95% with the predicate very feasible. Meanwhile the result of smaal and large trials obtained 83% and 82% who said the mdia was very feasible. So from these result it can be concluded that th learning media developed by researchers are feasible for use

Simulasi Numerik Model Vaksinasi Transmisi Virus Influenza dengan Incidence Rate

Model Vaksinasi Transmisi Virus Influenza dengan Incidence Rate ini merupakan model vaksinasi [1] yang ditambahkan asumsi laju tingkat jenuh (Incidence Rate)  . Analisis terhadap eksistensi solusi periodik menunjukkan bahwa tidak memuat orbit periodik pada himpunan positif kelas yang divaksin. Simulasi diberikan dengan nilai parameter yang berbeda terhadap nilai laju individu yang divaksin terinfeksi dan laju kontak yang berbeda. Kemudian simulasi dan potret phase yang diperoleh diinterpretasikan dan dibandingkan dengan model sebelumnya. Hasil menunjukkan bahwa dengan adanya laju tingkat jenuh (Incidence Rate), kejadian individu terinfeksi baru sedikit daripada model sebelumnya

Pengaruh Reduksi Fitur Pada Klasifikasi Kanker Paru Menggunakan CNN Dengan Arsitektur GoogLeNet

Kanker paru merupakan jenis kanker dengan  penyebab kematian terbanyak. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis kanker paru apakah termasuk kedalam kelas lung adenocarcinoma, benign lung tissue, lung squamous cell carcinoma berdasarkan citra histopatologi menggunakan metode CNN arsitektur GoogLeNet serta reduksi fitur PCA. Evaluasi model yang digunakan pada penelitian ini menggunakan confusion matrix. Data yang digunakan dalam penelitian ini sejumlah 15000 data yang terbagi menjadi 3 kelas dengan masing-masing kelas berjumlah 5000 data. Pada penelitian ini parameter uji coba yang digunakan yaitu probabilitas dropout dan jumlah batchsize. Lalu, metode reduksi fitur yang digunakan yaitu PCA. Hasil terbaik yang diperoleh yaitu pada pembagian data 90:10 dengan nilai probabilitas dropout 0.9 dan jumlah batchsize 8 dengan memperoleh nilai akurasi, sensitivitas, spesifitas berturur-turut yaitu 99.95%, 99.97%, dan 99.86% serta membutuhkan waktu training selama 93 menit 27 detik

Protokol Otentikasi Menggunakan Konstruksi Matriks Komutatif Atas Matriks Aljabar Max-Plus

Aljabar max-plus adalah himpunan dilengkapi operasi penjumlahan didefinisikan sebagai operasi maksimum dan operasi perkalian didefinisikan sebagai operasi penjumlahan.Konsep aljabar max-plus diperluas untuk membentuk suatu himpunan matriks atas aljabar max-plus.Lebih lanjut himpunan matriks atas aljabar max-plus merupakan struktur semiring non komutatif.Linde dan Puente [1] telah mengkonstruksi suatu matriks yang bersifat komutatif terhadap operasi perkalian pada matriks atas aljabar max-plus, selanjutnyaMuanalifah dan Sergeev[2] menggunakan konstruksi matriks komutatif tersebut untuk diaplikasikan pada kriptografi, yaitu pada protokol pertukaran kunci Stickel. Artikel ini akan mengembangkan protokol pertukaran kunci tersebut menjadi suatu protokol otentikasi. Fungsi protokol otentikasi yaitu untuk memastikan kebenaran identitas pihak pengirim kepada pihak penerima, agar tidak terjadi pemalsuan data pengirim.Penggunaan matriks komutatif atas aljabar max-plus dimaksudkan untuk meningkatkan keamanan protokol otentikasi dari pihak yang hendak menyadap protokol otentikasi tersebut. The max-plus algebra is a set that completed addition operations defined as maximum operations and multiplication operations defined as addition operations. The concept of max-plus algebra is extended to form a matrix set over max-plus algebra. Furthermore, the set of matrices over max-plus algebra is a noncommutative semiring structure. Linde and Puente [1] has constructed a matrix that is commutative to multiplication operations on matrices over max-plus algebra, then Muanalifah and Sergeev[2] uses the commutative matrix construction to be applied to Stickel key exchange protocol. This article will develop the key exchange protocol into an authentication protocol.The function of the authentication protocol is to ensure the correctness of the identity of the sending party to the receiving party, so that falsification of sender data does not occur. The use of commutative matrices over max-plus algebra is intended to increase the security of authentication protocols from those who want to intercept the authentication protocol

Analisis Sensitivitas Model SEIV pada Kasus Penularan Penyakit Polio

The trend of polio transmission cases until 2023 is still fluctuating and does not tend to decrease monotonically. This incident is important to discuss, especially about the factors that influence cases of polio transmission. One of the studies used to describe the incidence of polio transmission is through mathematical model analysis. One of the mathematical models used to represent the incidence of polio transmission is a dynamic model with the Susceptible-Exposed-Infected-Vaccinated (SEIV) compartment. The SEIV model analyzed in this study involves seven parameters. If the value of each parameter fluctuates, it will affect cases of polio transmission. Therefore, this research aims to analyze the influence of each parameter in the SEIV model on cases of polio transmission. The method used in this research is the literature study method. Secondary data in this study was used to create a SEIV model simulation. The findings of this research are that two parameters have the greatest influence on cases of polio transmission. The infection transmission rate parameter is the most influential parameter in terms of increasing cases of polio transmission because the sensitivity index value is the highest among the other six parameters. Meanwhile, the natural death rate parameter is the parameter that has the most influence on reducing cases of polio transmission. This is because based on the sensitivity index value, the death rate parameter has the lowest sensitivity index value among the other six parameters

Komutatif Matriks ordo 2×2 Atas Aljabar Max-Plus

Pada aljabar klasik, tidak semua matriks saling komutatif, begitu juga di aljabar max-plus. Pada artikel ini kita akan membahas tentang komutatif matriks ordo  atas aljabar max-plus. Selanjutkan kita akan mengkaji matriks komutatif dengan dimensi dalam aljabar maxplus terdiri atas beberapa kelas diantaranya matriks normal, matriks circulant dan generalisasi matriks Kleene star