Penerapan Data Mining Dalam Mengklasifikasikan Tingkat Kasus Covid-19 di Sulawesi Selatan Menggunakan Algoritma Naive Bayes

COVID-19 adalah penyakit yang disebabkan oleh virus Corona baru, yaitu SARS-CoV-2. Gejala paling umum yang dirasakan oleh korban COVID-19 adalah demam, batuk kering, dan mudah lelah. Virus ini menyebar hampir ke seluruh negara termasuk Indonesia. Penularan virus secara langsung antar manusia akan mengakibatkan peningkatan jumlah kasus. Sejauh ini, terdapat lebih dari 100 kandidat vaksin COVID-19 yang sedang dikembangkan, dan diantaranya masih dalam tahap uji coba. Namun, vaksin yang benar-benar efektif untuk COVID-19 belum ditemukan. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan tingkat kasus COVID-19 di Sulawesi Selatan sebagai salah satu upaya antisipasi terhadap persebaran virus Corona dan mengurangi jumlah kasus COVID-19. Metode yang dilakukan pada penelitian ini yaitu menggunakan salah satu algoritma data mining yaitu Algoritma Naive Bayes sebagai algoritma klasifikasi dimana pada penelitian ini menggunakan 23 data latih dengan data 2 diantaranya tidak diklasifikasikan dengan tepat sehingga hanya menghasilkan akurasi sebesar 91

Diagnosa Penyakit Kulit Menggunakan Case Based-Reasoning dan Self Organizing Maps

This study aims to compare the results of the accuracy and speed of the system in diagnosing skin diseases using the case based reasoning (CBR) method with the indexing method and without using indexing. Self-organizing maps (SOM) are used as an indexing method and the process of finding similarity values uses the nearest neighbor method. Testing is done with two scenarios. The first scenario uses CBR without indexing self-organizing maps, the second scenario uses CBR with indexing self-organizing maps. The accuracy of the diagnosis of skin diseases at a threshold ≥80 for CBR without indexing self-organizing maps is 93.46% with an average retrieve time of 0.469 seconds while CBR testing using SOM indexing is 92.52% with an average retrieve time of 0.155 seconds. The results of comparison of CBR methods without using show higher results than using SOM indexing, but the process of retrieving CBR using SOM is faster than not using indexin

KLASIFIKASI RASA JERUK SIAM BERDASARKAN WARNA DAN TEKSTUR BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

Jeruk merupakan salah satu buah yang sangat populer di kalangan masyarakat Indonesia karena memiliki rasa yang segar, enak, dan memiliki banyak manfaat bagi kesehatan. Kandungan vitamin C yang melimpah membuat buah ini banyak dijadikan sebagai suplemen kesehatan sehingga jeruk memiliki nilai komersial dan pangsa pasar yang besar. Untuk mendapatkan manfaat yang maksimal dari buah ini, diperlukan kualitas jeruk yang baik, dilihat dari segi rasa dan tingkat kematangan buah jeruk. Salah satu jenis jeruk yang populer adalah jeruk siam. Akan tetapi, dari segi rasa buah jeruk asam dan manis masih sulit untuk dibedakan jika hanya dilihat oleh mata. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan sistem klasifikasi rasa buah jeruk siam berdasarkan warna dan tekstur kulit menggunakan jaringan syaraf tiruan berbasis pengolahan citra digital. Pada penelitian ini, rasa jeruk dibagi ke dalam 2 kelas, yaitu manis dan asam. Metode yang diusulkan terdiri atas 7 tahapan utama yaitu tahap akuisisi citra, preprocessing, segmentasi menggunakan Otsu Thresholding, penghilangan noise citra biner menggunakan K-Means, operasi morfologi, ekstraksi fitur warna serta tekstur, dan klasifikasi menggunakan jaringan syaraf tiruan. Beberapa skenario pengujian dilakukan dan diperoleh skenario penggabungan fitur warna LAB dengan fitur tekstur contrast, correlation, energy dan homogeneity yang menghasilkan akurasi tertinggi. Adapun nilai akurasi, precision, dan recall yang diperoleh, yaitu 98,75%, 100%, dan 97,56%. Hal ini menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasian rasa buah jeruk ke dalam kelas manis atau asam

The implementation of mamdani fuzzy logic in determining student concentration in the computer engineering program

The selection of a concentration is an important stage for students in the Computer Engineering program at the State University of Makassar before entering the fifth semester. Each student must choose one of the concentrations in the fields of networking, embedded systems, or smart systems. This concentration selection has a significant impact on academic activities and future career abilities. However, the lack of awareness among students about their talents and interests has resulted in many students having difficulty in choosing the right concentration. To address this issue, this research proposes using the Mamdani fuzzy logic method to assist students in selecting the appropriate concentration based on their talents and interests. The approach is carried out by collecting information through questionnaires filled out by students who have completed the fourth semester of the Computer Engineering program. The collected data is then processed using the concepts of Mamdani fuzzy logic in the MATLAB environment to generate concentration scores for each field. The research results show the effectiveness of Mamdani fuzzy logic in determining the concentration of students in networking, embedded systems, and smart systems, with an accuracy rate of up to 80%. By using the appropriate linguistic variables, students' levels of interest and abilities in each field can be accurately represented. This research has benefits for students and the university in identifying the right concentration that aligns with the interests and abilities of students at the State University of Makassar

Clustering Produksi Perikanan Budidaya Laut Berdasarkan Provinsi Menggunakan Algoritma K-means

Indonesia is a large maritime country, and most of its territorial waters are larger than its land area. Due to the vastness of the oceans, the large number of large and small islands makes Indonesia a potential area for marine cultivation. In general, the existing data based on the Central Statistics Agency (BPS) of Marine Aquaculture Production for each province in Indonesia only applies to production data which only produces detailed data on total marine aquaculture production in tonnes per year, and takes a long time. To classify very large data, a method is needed that can use the K-Means algorithm to classify the highest, middle, and lowest opportunities in the field of marine aquaculture from 2004 to 2018. The results implemented in python consisted of 26 provinces in klaster 1 (C1), 3 provinces in klaster 2 (C2), and 5 provinces in klaster 3 (C3)

Klasifikasi Kematangan Daun Selada Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan K-Nearest Neighbors

  Abstract— Selada adalah salah satu jenis daun sayur yang paling banyak dibudayakan. Daun Memiliki ciri khas warnanya masing-masing. Daun sendiri akan mengalami perubahan warna ketika sudah matang atau memasuki masa panennya. Berdasarkan perbedaan warna ini petani atau masyarakat yang menanam tanam selada melakukan panen. Namun, Cara ini memiliki kekurangan karena mata manusia memiliki keterbatasan dalam membedakan warna sehingga selada yang dipanen terkadang masih belum masanya atau sudah melewati masa panennya. Maka dari itu dibuatlah suatu sistem pengolahan citra digital untuk dapat mengklasifikasikan kematangan daun selada dengan metode dan proses yang tepat. Penelitian ini mengusulkan Klasifikasi Kematangan Daun Selada Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan K-Nearest Neighbor. Dalam Penelitian ini diguanakan 60 dataset citra daun selada. Proses dan Metode yang diusulkan yaitu, akuisisi citra, prepocessing, segmentasi dengan metode thresholding dan operasi morfologi, dan terakhir tahap klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh tingkat akurasi sebesar 98%. Diharapkan sistem ini dapat membantu petani selada dan dapat menjadi standar untuk menciptakan sistem yang lebih baik