Perbandingan Kinerja Neural Network dengan Metode Klasifikasi Tradisional dalam Mendiagnosis Penyakit Jantung: Sebuah Studi Komparatif

Dalam dunia medis, penyakit jantung menjadi salah satu penyebab kematian terbanyak. Oleh karena itu, perlu dikembangkan sistem yang dapat membantu dalam deteksi dan diagnosis penyakit jantung. Dalam penelitian ini, kami menggunakan proses neural network untuk membantu dalam deteksi penyakit jantung dengan menggunakan data training dan testing yang telah dikumpulkan. Data yang digunakan terdiri dari berbagai fitur klinis dan faktor risiko yang dikumpulkan dari pasien yang terkena penyakit jantung. Hasil dari penelitian lain untuk mendiagnosa penyakit jantung dengan metode klasifikasi tradisional menunjukkan akurasi: Logistic Regression 88.52%, K-Nearest Neighbors 78.69%, Random Forest Classifier 86.89%, dan Tuned K-Nearest Neighbors 85.25%. Sedangkan, model neural network yang dikembangkan dapat mengklasifikasikan pasien berdasarkan kondisi jantung mereka dengan akurasi mencapai 91%. Proses pelatihan model melibatkan penggunaan algoritma optimasi RMSprop, dengan cross-validation dan parameter tuning yang dilakukan untuk mencapai hasil terbaik. Model ini mampu memproses input dengan kecepatan tinggi dan menghasilkan hasil klasifikasi yang akurat. Neural network dapat membantu diagnosis awal penyakit jantung bagi tenaga medis. Namun, peningkatan akurasi dan keandalan membutuhkan penelitian lebih lanjut dengan data yang lebih besar dan fitur klinis yang beragam. Dengan optimalisasi model ini, diharapkan penanganan penyakit jantung menjadi lebih efektif dan efisien

Klasifikasi Teks Multilabel pada Artikel Berita Menggunakan Long Short-Term Memory dengan Word2Vec

Multilabel text classification is a task of categorizing text into one or more categories. Like other machine learning, multilabel classification performance is limited to the small labeled data and leads to the difficulty of capturing semantic relationships. It requires a multilabel text classification technique that can group four labels from news articles. Deep Learning is a proposed method for solving problems in multilabel text classification techniques. Some of the deep learning methods used for text classification include Convolutional Neural Networks, Autoencoders, Deep Belief Networks, and Recurrent Neural Networks (RNN). RNN is one of the most popular architectures used in natural language processing (NLP) because the recurrent structure is appropriate for processing variable-length text. One of the deep learning methods proposed in this study is RNN with the application of the Long Short-Term Memory (LSTM) architecture. The models are trained based on trial and error experiments using LSTM and 300-dimensional words embedding features with Word2Vec. By tuning the parameters and comparing the eight proposed Long Short-Term Memory (LSTM) models with a large-scale dataset, to show that LSTM with features Word2Vec can achieve good performance in text classification. The results show that text classification using LSTM with Word2Vec obtain the highest accuracy is in the fifth model with 95.38, the average of precision, recall, and F1-score is 95. Also, LSTM with the Word2Vec feature gets graphic results that are close to good-fit on seventh and eighth models.Klasifikasi teks multilabel adalah tugas mengategorikan teks ke dalam satu atau lebih kategori. Seperti pembelajaran mesin lainnya, kinerja klasifikasi multilabel terbatas ketika ada data kecil berlabel dan mengarah pada kesulitan menangkap hubungan semantik. Dibutuhkan teknik klasifikasi teks multilabel yang dapat mengelompokkan empat label dari artikel berita untuk penelitian ini. Deep Learning adalah metode yang diusulkan untuk memecahkan masalah dalam klasifikasi teks multilabel. Beberapa contoh metode deep learning yang digunakan untuk pengklasifikasian teks antara lain Convolutional Neural Networks, Autoencoder, Deep Belief Networks, dan Recurrent Neural Networks (RNN). RNN merupakan salah satu arsitektur yang paling popular yang digunakan dalam Pemrosesan Bahasa Alami (PBA) karena struktur recurrent cocok untuk proses teks bervariabel panjang. Salah satu metode deep learning yang diusulkan pada penelitian ini adalah RNN dengan penerapan arsitektur Long Short-Term Memory (LSTM). Dalam penelitian ini untuk mendapatkan model yang optimal pada klasifikasi teks dilakukan percobaan trial dan error menggunakan LSTM dengan fitur word embedding Word2Vec 300 dimensi. Dengan tuning hyperparameter dan membuat perbandingan delapan model LSTM yang diusulkan dengan dataset skala besar, dan untuk menunjukkan bahwa LSTM dengan fitur Word2Vec dapat mencapai kinerja yang baik dalam klasifikasi teks. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi teks menggunakan LSTM dengan fitur Word2Vec memperoleh akurasi tertinggi pada model kelima dengan 95,38%, sedangkan rata-rata nilai presisi, recall, dan F1-score adalah 95%. Selain itu, LSTM dengan fitur Word2Vec mendapatkan hasil grafik yang dekat dengan good-fit untuk model ketujuh dan kedelapan.  &nbsp

Penerapan Data Mining Dan Tekonologi Machine Learning Pada Klasifikasi Penyakit Jantung

Saat ini, dalam dunia kesehatan, data analisis dapat diproses untuk mendeteksi dan mendiagnosa penyakit. Dengan perkembangan teknologi, peranan data mining, dan kebutuhan studi digunakan untuk memecahkan masalah tersebut. Maka dari itu, kami memutuskan untuk mengklasifikasikan penyakit jantung menggunakan 3 teknik machine learning: Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Random Forest, dan Tuned K-Nearest Neighbors dengan bahasa pemrograman python. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mempunyai 13 fitur, 1 variabel label, dan 303 contoh di mana 138 menderita karena penyakit cardiovascular dan 165 sehat. Pengukuran yang digunakan untuk membandingkan kinerja teknik data mining yaitu akurasi, presisi, recall, dan f-measure. Hasilnya menunjukkan bahwa Logistic Regression merupakan teknik dengan kinerja terbaik dan mendapatkan akurasi tertinggi 88,52%

simulasi RFID dari supply chain management menggunakan blockchain

Blockchain is a collection of blocks that are placed in a sequential order and can hold data containing past transactions. The blockchain has various qualities and benefits, including the fact that it is decentralized and immutable. Blockchain is widely employed in different sectors due to its advantages; one example is supply chain management. In this study, supply chain management is performed with two RFID simulation scenarios, where RFID antennas operate as supply chain management nodes grouped in such a manner as to establish a flow of goods delivery trips, and then products travel is carried out with RFID tags as product IDs. This study creates a simulation tool that can include supply chain management data into the blockchain, having transparency, traceability, and data security.Keywords: Blockchain, Supply chain management, RFID, Data Security, Transparency, Traceability, Immutable.Blockchain merupakan sekumpulan block yang tersusun secara berurut, block-block tersebut mampu menyimpan data berisi transaksi yang telah dilakukan sebelumnya. blockchain memiliki beberapa sifat dan keunggulan diantaranya terdesentralisasi dan immutable. Berkat keunggulan yang dimiliki oleh blockchain, Blockchain banyak dimanfaatkan pada bidang lain yang salah satu contohnya adalah supply chain management. Pada penelitian ini supply chain management dijalankan dengan 2 skenario simulasi menggunakan teknologi RFID,  dimana antenna RFID berfungsi sebagai node-node pada supply chain management disusun sedemikian rupa untuk membentuk alur perjalanan penghantaran barang, kemudian perjalanan barang dilakukan dengan Tag RFID sebagai ID produk. Penelitian ini menghasilkan program simulasi yang dapat menampung data supply chain management kedalam blockchain, memiliki transparansi, ketertelusuran, serta menyediakan keamanan pada data