Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Katarak dengan Metode Certainty Factor

The eye is one of the most vital parts of the human body, which of course must be maintained. Unhealthy eyes will have a bad impact on the sufferer because it can interfere with the sufferer's activity process. One of the simplest and most common eye diseases suffered by humans is cataracts. Symptoms of cataracts occur painlessly so that many sufferers do not realize that they have cataracts. In Indonesia, the main cause of visual impairment and blindness is cataracts. Cases of blindness caused by cataracts occur due to a condition where the lens of the eye becomes cloudy and cataracts do not only occur at an early age but at all ages even though cataracts are a type of blindness that can be avoided and can be cured through treatment. Therefore an expert system is needed to help diagnose cataracts so that prevention can be done as much as possible. One method that can be used by expert systems is the assurance factor method. The advantage of the assurance factor method is that it can provide settlement solutions with the value of disease symptoms given by experts. With the superiority of the assurance factor method, this study will discuss the application of the assurance factor in the diagnosis of cataracts. To diagnose cataracts, there are 18 symptoms with 3 types of disease, namely congenital, juvenile, and traumatic cataracts. This study used 5 data tests based on the symptoms felt by people with cataracts to produce accurate predictions for each type of cataract where 86.0762% congenital cataracts in the first test data, 94.0595% juvenile cataracts in the second test data, 92.5128% traumatic cataracts in the third test data, 92.2440 % juvenile cataracts in the fourth test data, and 90.2080% juvenile cataracts in the fifth test data

PROFIL PENGRAJIN SONGKET DI DESA LIMBANG JAYA I KECAMATAN TANJUNG BATU KABUPATEN OGAN ILIR PROVINSI SUMATERA SELATAN

Tulisan ini bertujuan untuk menganalisis profil pengrajin songket di Desa Limbang Jaya I ditinjau dari faktor sosial demografi, pendapatan rata-rata per bulan, dan produktivitas pengrajin. Produktivitas yang diteliti meliputi rata-rata jumlah helai songket yang dihasilkan dalam 1 bulan, rata-rata lama waktu kerja (menenun) per hari, rata-rata lama pengerjaan 1 kain, dan jumlah motif songket yang dapat dibuat. Berdasarkan penelitian lapangan, pengrajin songket Desa Limbang Jaya I mayoritas berumur 28-41 tahun, berstatus menikah dengan suami mayoritas berprofesi sebagai pengrajin pandai besi. Pengrajin juga berpendidikan rendah dan sudah menjalani profesi sebagai pengrajin selama 21-30 tahun. Hasil tenunnya rata-rata 3-4 helai per bulan dengan jam kerja per hari 3-8 jam dan lama pengerjaan 1 kain rata-rata 7-10 hari. Pendapatan bersih per bulan dari pengrajin rata-rata kurang dari Rp 1.000.000,-. Hasil dari analisis biplot yang tingkat representatifnya sebesar 53,9% menunjukkan bahwa pendapatan pengrajin songket Desa Limbang Jaya I lebih dipengaruhi oleh jumlah kain yang dihasilkan, dan tidak/kurang dipengaruhi oleh kemahiran (penguasaan variasi motif), umur, pengalaman kerja sebagai penenun, jam kerja, dan tingkat pendidikan. Lama pengerjaan kain berpengaruh secara negatif terhadap pendapatan

Detection Learning Style Vark for Out of School Children (OSC)

Learning style is different for every learner especially for out of school children or OSC. They are not like formal students, they are learners but they don't have a teacher as a guide for learning. E-learning is one of the solutions to help OSC to get education. E-learning should have preferred learning styles of learners. Data for identifying the learning style in this study were collected with a VARK questionnaire from 25 OSC in junior high school level from 5 municipalities in Palembang. The validity of the questionnaire was considered on basis of experts' views and its reliability was calculated by using Cronbach's alpha coefficients (α=0.68). Overall, 55% preferred to use a single learning style (Uni-modal). Of these, 27,76% preferred Aural, 20,57% preferred Reading Writing, 33,33% preferred Kinaesthetic and 23,13% preferred Visual. 45% of OSC preferred more than one style, 30% chose two-modes (bimodal), and 15% chose three-modes (tri-modal). The Most preferred Learning style of OSC is kinaesthetic learning. Kinaesthetic learning requires body movements, interactivities, and direct contacts with learning materials, these things can be difficult to implement in eLearning, but E-learning should be able to adopt any learning styles which are flexible in terms of time, period, curriculum, pedagogy, location, and language

Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar dalam Diagnosa Penyakita Malaria

Malaria merupakan sebuah penyakit yang berasal dari parasit yang dinamakalkan n dengan parasit plasmodian. Parasit ini dapat menular dari satu manusia ke manusia yang lainnya melalui perantara nyamuk malaria atau disebut dengan nyamuk anopheles. Terdapat 4 jenis malaria meliputi, Malaria Tertiana, Malaria Tropis, Malaria Ovale, dan Malaria Quartana. Pada umumnya tanda penyakit malaria diawali dengan gejala sakit kepala, demam, mual, menggigil, sakit kepala, muntah, flu dan juga mual. Gejala malaria biasanya terjadi pada manusia ketika sudah berada di 10-15 hari di dalam tubuh manusia. Karena kurangnya fasilitas dan minimnya pengetahuan masyarakat mengenai gejala penyakit malaria dapat menunda diagnosa penyakit malaria sehingga terlambat. Sehingga tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem pakar untuk membantu mendiagnosa penyakit malaria dengan menggunakan metode Certainty Factor. Adapun akurasi sistem pakar yang dihasilkan pada penelitian ini untuk mendiagnosa penyakit Malaria meliputi Malaria Tertiana, Malaria Tropika, Malaria Ovale dan Qurtana dengan tingkat akurasinya masing-masing adalah 56,1946% untuk Malaria Tertiana, 54,7038% untuk Malaria Tropika, 56,0473% Malaria Ovale dan 54,0473% Malaria Quartana. Dari akurasi yang diperoleh, akurasi yang paling tinggi adalah Malaria Ovale. Dari akurasi yang dihasilkan dapat membantu masyarakat dan juga tenaga kesehatan dalam mendiagnosa jenis penyakit malaria yang di derita

Development of An Expert System for The Diagnosis of Kidney Disease Using the Certainty Factor Method

Kidney disease is a prevalent health issue affecting millions of people globally. Early and accurate diagnosis of kidney diseases can help in the timely and effective management of the condition. Expert systems, such as those using the Certainty Factor (CF) method, can provide doctors with valuable assistance in diagnosing kidney diseases more efficiently and accurately. This study aims to develop a kidney disease diagnosis expert system using the CF method. The developed system consists of data collection, data storage, and data processing components, with the CF method used to calculate diagnostic confidence levels and decision-making based on predetermined rules. The knowledge acquisition process was carried out by interviewing three nephrologists to obtain rules for diagnosing kidney diseases. The expert system's evaluation is conducted by comparing the system's diagnostic accuracy with a specialist doctors. The results show that the developed expert system has an accuracy rate of 85.7% in diagnosing kidney diseases. The system also has a user-friendly interface, which allows doctors to input symptoms and obtain a diagnosis quickly and accurately. The developed system has several advantages over traditional diagnosis methods. It can diagnose multiple kidney diseases simultaneously and provide a differential diagnosis, allowing doctors to choose the most appropriate treatment plan for their patients. The system also has the potential to reduce diagnostic errors and improve patient outcomes

A Reasoning Technique for Taxonomy Expert System of Living Organisms

Taxonomy of living organisms can help scientists to sort organisms in order and help them to identify new organisms by finding out which their groups. It also is easier to study organisms when they are sorted in groups. Taxonomy of living organisms system is a important basic part of ecology system. Researcher should know about any organisms that they noted in an ecology. Integration between classification taxonomy of Living Organisms and technology information will have many advantages for researchers and ecology information system. The expert system is one solution to help the problem of classification of living organisms that are authentic and novelty, and can provide advice to the user when the user needs an information about a living organism. One of the important things on the expert system is Reasoning technique. This paper used Production rule as Reasoning technique. Production rule has two reasoning method; forward chaining and backward chaining. Forward chaining method with backward chaining modified is used for inference engine in taxonomy expert system of living organisms. The method is actually forward chaining but in reasoning proccess it takes one hyphothesis of taxonomy level to help the process so the process can be faster to find solution for identification of living organisms

Klasifikasi Penyakit Kanker Paru-Paru Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Iterative Dichotomizer 3 (ID3)

Kanker paru-paru merupakan penyakit yang disebabkan oleh keganasan tumor dari bronkus. Pada tahun 2020 terdapat kasus kematian mencapai 30.843 jiwa. Agar menghambat angka kematian akibat kanker paru-paru, diperlukan alat untuk deteksi dini akibat kanker paru-paru. Pada penelitian ini menggunakan dataset kanker paru-paru yang memiliki 309 data. Teknik uji yang digunakan pada dataset kanker paru-paru ini adalah percentage split dan k-fold cross validation dengan algoritma naive bayes dan iterative dichotomizer 3 (ID3). Parameter penilaian yang digunakan untuk menentukan algoritma terbaik adalah akurasi, presisi dan recall. Hasil penelitian yang menggunakan teknik uji percentage split, diperoleh nilai akurasi, presisi dan recall tertinggi pada algoritma naive bayes yaitu akurasi sebesar 87%, presisi sebesar 91% dan recall sebesar 94% untuk kelas YES (positif lung cancer). Penelitian yang dilakukan dengan teknik uji menggunakan k-fold cross validation memberikan nilai terbaik pada algoritma ID3 dengan nilai akurasi 92%, presisi sebesar 94% dan recall sebesar 97% untuk kelas YES (positif lung cancer). Dengan demikian, penelitian yang dilakukan dengan metode k-fold cross validation memiliki nilai yang lebih tinggi dibandingkan nilai menggunakan teknik uji percentage split. Hal tersebut memberikan kesimpulan bahwa pada penelitian ini, diperoleh algoritma terbaik yaitu ID3 dengan teknik uji k-fold cross validation pada dataset kanker paru-paru

Suatu Analisis Profil Pengrajin Songket di Desa Limbang Jaya I Kecamatan Tanjung Batu Kabupaten Ogan Ilir

Tulisan ini bertujuan untuk menganalisis hubungan faktor-faktor yang menunjukkan profil pengrajin songket di Desa Limbang Jaya I ditinjau dari faktor sosial demografi, pendapatan rata-rata per bulan, dan produktivitas pengrajin.  Produktivitas yang diteliti meliputi rata-rata jumlah helai songket yang dihasilkan dalam 1 bulan, rata-rata lama waktu kerja (menenun) per hari, rata-rata lama pengerjaan 1 kain, dan jumlah motif songket yang dapat dibuat. Berdasarkan analisis deskripsi, pengrajin songket Desa Limbang jaya I mayoritas berumur 28-41 tahun, berstatus menikah dnegan mayoritas suaminya berprofesi sebagai pengrajin pandai besi.  Pengrajin juga berpendidikan rendah dan sudah menjalani profesi sebagai pengrajin selama 21-30 tahun. Hasil tenunnya rata-rata 3-4 helai per bulan dengan jam kerja per hari 3-8 jam dan lama pengerjaan 1 kain rata-rata 7-10 hari. Pendapatan bersih per bulan dari pengrajin rata-rata kurang dari Rp 1.000.000,-. Hasil dari analisis biplot yang tingkat representatifnya sebesar 53,9% menunjukkan bahwa pendapatan pengrajin songket Desa Limbang Jaya I lebih dipengaruhi oleh jumlah kain yang dihasilkan, dan tidak/kurang dipengaruhi oleh kemahiran (penguasaan variasi motif klasik), umur, pengalaman kerja sebagai penenun, jam kerja, dan tingkat pendidikan.  Lama pengerjaan kain berpengaruh  secara negatif terhadap pendapatan

Perbandingan Algoritma C4.5 dan Adaptive Boosting dalam Klasifikasi Penyakit Alzheimer

Penyakit alzheimer adalah penyakit yang menyerang sistem saraf di dalam otak. Penyakit ini dapat menyebabkan terganggunya aktivitas sehari-hari, ingatan yang tidak terorganisir, dan berkurangnya daya ingat. Deteksi dini penyakit alzheimer dapat memanfaatkan pendekatan matematis menggunakan data mining. Data mining memiliki model-model klasifikasi yang dapat digunakan untuk mendeteksi dini penyakit alzheimer. Beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk klasifikasi diantaranya adalah C4.5 dan Adaptive Boosting (AdaBoost) yang diterapkan pada penelitian ini untuk mengklasifikasikan penyakit alzheimer. Perbandingan kedua algoritma ini bertujuan untuk memperoleh algoritma mana yang paling tepat dalam klasifikasi penyakit alzheimer. Untuk menguji kedua algoritma ini digunakan dua teknik pengujian yaitu percentage split dan k-fold cross validation. Pada percentage split dipilih ukuran split sebesar 80% untuk data latih dan 20% sebagai data uji dan k-fold cross validation dipilih nilai k sebesar 10. Hasil penerapan dari kedua algoritma diperoleh bahwa untuk k-fold cross validation bekerja lebih baik dibandingkan dengan percentage split. Hal ini dikarenakan k-fold cross validation meningkatkan persentase nilai presisi, recall, dan akurasi dari masing-masing algoritma. Untuk kinerja masing-masing algortima, AdaBoost dalam penggunaanya bekerja lebih baik dibandingkan dengan C4.5 dengan nilai presisi, recall dan akurasi secara berturut-turut, yaitu 91.5%, 91% dan 91.15%. Dari hasil yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa algoritma AdaBoost dengan teknik k-fold cross validation memiliki performa yang paling baik dalam melakukan klasifikasi penyakit alzheimer dibandingkan algoritma dan teknik pengujian lainnya

ANALISIS KEBUTUHAN WAKTU ALGORITMA INSERTION SORT, MERGE SORT, DAN QUICK SORT DENGAN KOMPLEKSITAS WAKTU

Sorting is a crucial problem in data processing or database. Data  processing will be more simple if the data has been sorted. Sorting problem requires special  techniques to make the process of sorting faster. The techniques are named as sorting algorithms. The reliability of an algorithm can be measured by its time complexities. The time complexity T(n) is the number of operations performed in an algorithm for N data input. One of time complexities is Big-O or worst case. The Worst case (Big-O) is a time complexities for the worst condition of an algorithm.   This study will analyze the time complexity of the algorithms Insertion Sort, Merge Sort and Insertion Sort based on their Big-O (worst case). Each algorithm will be calculated its complexity time in two ways. The first is calculated based on their steps in sorting process and the second is calculated based on their coding and running program using C++. The time complexity of Merge Sort is O(n log n) and time complexity of Quick Sort and Insertion Sort is O(n2), it means the time complexity of Merge Sort is less and faster for large N data input than Quick Sort and Insertion Sort. Otherwise Insertion Sort is faster for small N data input than Merge Sort and Quick Sort. Quick sort needs much time to sort data not only for small N data input but also for large N data input. It means Quick Sort doesn’t work well in worst case