Mobile-Bayesian Diagnostic System for Childhood Infectious Diseases

About 5.9 million children under the age of 5 died in 2015, Preterm birth, delivery complications and infections source a great number of neonatal deaths. the Sustainable Development goals (SDGs) 3.2 is to end preventable deaths of newborns and children under 5 years of age, with a target to reduce neonatal mortality to at least 12 per 1,000 live births and under-5 mortality to at least as low as 25 per 1,000 live births in all countries. However quality and accessible healthcare service is essential to achieve this goal whereas most undeveloped and developing countries still have poor access to quality healthcare. with the emergences on mobile computing and telemedicine, this work provide diagnostics alternative for childhood infectious diseases using Naïve Bayesian classier which has been proven to be efficient in handling uncertainty as regards learning of incomplete data. In this research, sample data was collected from hospitals to model a pediatric system using Naïve Bayes classifier, which produce a 70% accuracy level suitable for a decision support system. The model was also integrated into a SMS platform to enable ease of usage

Membangun Game Pembelajaran High Performance Computing (HPC) dengan Pendekatan Case-based Reasoning (CBR)

Badan ekonomi kreatif (BEKRAF) adalah badan yang menangani ekonomi kreatif di Indonesia yang dituntut untuk dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi kreatif nasional. Kepala BEKRAF mengungkapkan bahwa salah satu prioritas sector ekonomi kreatif yang akan dikembangkan adalah game. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah game pembelajaran High Performance Computing atau HPC dengan pendekatan Case-based Reasoning (CBR). CBR merupakan metode untuk menyelesaikan masalah baru dengan membandingkan solusi dari masalah yang sama pada masa lampau. Tahapan metode penelitian ini diantaranya analisis, perancangan game (merancang game play), fitur game, dan elemen-elemen lain yang akan digunakan dalam game, perancangan system (merancang system game dengan UML), perancangan tampilan pengguna (User Interface), implementasi (berupa produk game)

Perancangan Software Bimbingan dan Pengembangan Karir Siswa dalam Pengambilan Keputusan dan Konsultasi

AbstrakTujuan dari penelitian ini mengemukakan pengembangan model sebuah perangkat lunak konseling siswa untuk melengkapi sebuah media sistem konsultasi bimbingan karir siswa. Perancangan software ini untuk mengkaji diri, mengenal diri sendiri, minat, bakat, kemampuan, pemilihan, penyesuaian sehingga siswa berupaya untuk mempersiapkan diri dengan meningkatkan kemampuan spiritual, pendidikan dan pelatihan, ketrampilan intelektual, ketrampilan berkomunikasi dan inter atau intra personal skill demi kehidupan di masa depan yang berupa alat penelusuran minat bakat berupa bimbingan dan pengembangan karir siswa. Penerapan metode certainty factor dapat merealisasikan jumlah kepercayaan dalam keputusan karir yang diambil dimana faktor kepastian dapat digunakan dengan berbagai kondisi. Dalam penelitian ini harus mengumpulkan nilai certainty factor keseluruhan kondisi yang ada. Penggunaan metode Certainty Factor (CF) dapat menunjukan tingkat kebenaran, keakuratan dari kemungkinan dalam pemilihan karir. Perancangan software bimbingan dan pengembangan karir dapat membantu konselor dalam  pemilihan karir yang diminati dengan terlebih dahulu menjawab pertanyaan pada user interface software.Kata kunci: Model Software, Certainty Factor,  Bimbingan, Pengembangan Karir, Pengambilan Keputusan AbstractThe purpose of this study suggests the development of a model student counseling software to complement a media student career guidance consulting system. The design of this software to assess themselves, know themselves, interests, talents, abilities, selection, adjustment so that students try to prepare themselves by improving spiritual skills, education and training, intellectual skills, communication skills and inter or intra personal skill for life in front in the form of talent interest search tools in the form of guidance and career development of students. The application of the certainty factor method can realize the amount of confidence in the career decision taken where the certainty factor can be used under various conditions. In this research must collect the value of certainty factor overall condition. The use of the Certainty Factor (CF) method can show the degree of truth, the accuracy of the possibilities in career selection. The design of software guidance and career development can help counselors in the selection of careers in interest by first answering questions on the user interface software.Keywords: Application Model, Conseling, Career Development, Decision Maker, Certainty Facto

Multiple Retrieval Case-based Reasoning - Klinisches Entscheidungsunterstützungssystem auf unvollständigen Datenbanken in Anwendung für das Tumorboard

Cased-based Reasoning (CBR) ist ein Verfahren des maschinellen Lernens, das aufgrund des Wissens vergangener ähnlicher Fälle und ihren Lösungen Prognosen und Hilfestellungen zu einem neuen Fall liefert. Es besteht aus vier eigenständigen Phasen, die einen Kreislauf bilden. Der neue Fall und seine gewonnene Lösung werden im nächsten Durchlauf Teil dieses Kreislaufes und führen zu einer Erweiterung des bisherigen Wissens. Die Leistung des CBR hängt zum einen von der Größe und Informationsdichte der Datenbank ab und zum anderen maßgeblich von der korrekten Rangfolge der ähnlichen Fälle in der Retrieve-Phase, da alle folgenden Phasen von deren Ergebnissen betroffen sind. Mit den rasant wachsenden Datenbanken der heutigen Zeit steigert sich allerdings aus den verschiedensten Gründen auch die Menge an fehlenden Daten innerhalb dieser Datenbanken. Diese Tatsache hat zur Folge, dass das gesamte CBR auf solchen Datenbanken destabilisiert wird und besonders die Rangfolge der Retrieve-Phase darunter leidet, weil unvollständige Fälle weniger verlässlich gewertet werden können als vollständige Fälle. Überraschenderweise existieren für diese Problematik bisher kaum Arbeiten, welche den Einfluss der fehlenden Daten auf die Retrieve-Phase des CBR untersuchen und eine zuverlässige Lösung basierend auf modernen Verfahren bieten. Insbesondere fehlt es an einer umfassenden Lösung, welche unterschiedliche Arten von Variablen betroffen von unterschiedlichen Typen von fehlenden Daten verarbeiten kann. Als Antwort auf diese Fragestellung wird in dieser Arbeit das Multiple Retrieval Case-based Reasoning (MRCBR) vorgestellt und evaluiert. MRCBR ist ein Framework für CBR auf unvollständigen Datenbanken, das eine möglichste korrekte Rangfolge der ähnlichen Fälle mit Hilfe von modernen Methoden des maschinellen Lernens und der Statistik gewährleistet. Es bezieht die Verteilung der vollständigen Daten und die mögliche Verteilung der unvollständigen Daten in seine Berechnungen mit ein, indem es die Vorteile der Multiple Imputation und CBR in einem Verfahren effizient vereint. Das Verfahren wurde als Erweiterung des klinischen Entscheidungsunterstützungssystems für das Tumorboard (CBR-TDS) entworfen, damit dieses auf der unvollständigen Datenbank der Klinik für Strahlentherapie und Radioonkologie (MOSAIQ) fehlerfrei und vertrauenswürdig arbeiten kann. In diesem Hinblick wurde es optimiert und getestet. Des Weiteren ist es jedoch ein allgemeines Verfahren, das nicht auf diesen Anwendungsbereich allein beschränkt ist und für jedes CBR System angepasst werden kann. Es erlaubt die Verarbeitung der gängigen Arten von Variablen in medizinischen Datenbanken, numerische und kategoriale Variable, und aller Typen von fehlenden Daten. Die Methodik des MRCBR wurde mit acht konkurrierenden Methoden des letzten Standes der Technik verglichen, welche in der Lage sind CBR im Kontext von fehlenden Daten auszuführen. Die Ergebnisse auf der wahren vollständigen Datenbank bildeten die Referenz für die Einstufung der Ergebnisse der unterschiedlichen Verfahren mit Hilfe zweier verschiedener Fehlermaße. In vier repräsentativen Experimenten bestehend aus mehreren eigenständigen Versuchen wurden verschiedene Umgebungen und Bedingungen der fehlenden Daten realistisch simuliert und untersucht. Auch der Einfluss der Größe der Datenbank und andere Parameter des CBR wurden in Betracht gezogen. Für eine korrekte statistische Auswertung entsteht das Ergebnis jeder Methode in jedem Versuch aus der Mittelung von 200 einzelnen Ergebnissen. MRCBR hat in so gut wie allen Versuchen die bestehenden Methoden übertroffen und zeigte verlässliche stabile Ergebnisse in fast jedem der Experimente. Besonders in großen Datenbanken und einer großen Anzahl von unvollständigen Variablen konnte es seinen Abstand zu den anderen Methoden noch vergrößern. Die Analyse des Verhaltens der Verfahren zeigte, dass es keine Möglichkeit gibt fehlende Daten zu ignorieren ohne die Leistung des CBR drastisch zu reduzieren