Classification of Poverty Levels Using k-Nearest Neighbor and Learning Vector Quantization Methods

Poverty is the inability of individuals to fulfill the minimum basic needs for a decent life. The problem of poverty is one of the fundamental problems that become the central attention of the local government. One of the government efforts to overcome poverty is using the alleviation programs. Government often faces some difficulties to sort out of the poverty levels in the society. Therefore it is necessary to conduct a study that helps the government to identify the poverty level so that the aid did not miss the targets. In order to tackle this problem, this paper leverages two classification methods: k-nearest neighbor (k-NN) and learning vector quantization (LVQ). The purpose of this study is to compare the accuracy of the value of both methods for classifying poverty levels. The data attributes that are used to characterize poverty among others include: aspects of housing, health, education, economics and income. From the testing results using both methods, the accuracy of k-NN is 93.52%, and the accuracy of LVQ is 75.93%. It can be concluded that the classification of poverty levels using k-NN method gives better performance than using LVQ method

Kajian Pendekatan Penempatan Ligan Pada Protein Menggunakan Algoritma Genetika

Penempatan ligan pada protein atau molecule docking merupakan bidang komputasi yang sedang berkembang. Metode molecular docking adalah metode yang bermanfaat untuk mencari kombinasi interaksi protein dan  ligan serta menjadi dasar penemuan obat secara simulasi. Molecular docking yang digunakan adalah flexible docking dan jenis protein-ligand docking. Pendekatan algoritma genetika merupakan metode alternatif yang bisa digunakan untuk simulasi molecular docking. Hasil dari pendekatan algoritma genetika yaitu berupa penempatan posisi docking yang optimum. Penerapan algoritma genetika dalam docking tidak berlaku untuk semua protein dan ligan.  Dalam penerapannya tingkat homologi mempengaruhi keberhasilan dari docking

Komparasi Deteksi Kecurangan pada Data Klaim Asuransi Pelayanan Kesehatan Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost)

Pada era informasi ini banyak proses digitalisasi di berbagai bidang kehidupan maka semakin penting juga informasi yang didapatkan dari kumpulan data yang ada. Dampak dari perkembangan ini adalah semakin mudah terlihat kejanggalan pada data yang biasa terjadi dikarenakan adanya praktek kecurangan atau fraud. Deteksi adanya fraud pada layanan kesehatan penting dilakukan untuk dalam pengambilan keputusan yang diambil penyedia layanan kesehatan. Fraud pada layanan kesehatan itu sendiri merupakan masalah utama yang sering dialami penyedia layanan kesehatan saat ini yang merugikan banyak pihak di dalamnya. Oleh karena itu, penelitian ini membahas bagaimana cara mendeteksi fraud pada pelayanan kesehatan dengan cara machine learning. Machine learning adalah cara peningkatan kemampuan mesin dalam menyelesaikan masalah yang baru. Metode machine learning yang digunakan adalah klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan metode klasifikasi Extreme Gradient Boosting (XGBoost) yang hasilnya dibandingkan untuk melihat model yang lebih baik. Hasil yang didapatkan adalah hasil yang berhasil mendeteksi data fraud pada data pelayanan kesehatan tersebut dengan performa klasifikasi yang baik dalam membantu memberikan referensi pada penyedia layanan dalam mendeteksi fraud . Metode XGBoost menghasilkan performa klasifikasi yang baik dengan menghasilkan nilai Balanced Accuracy dan nilai Recall sebesar 0.9995 dan 0.9994

Analisis Dinamika Harga Saham yang Dipengaruhi oleh Analisis Sentimen di Media Sosial Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Saham dapat dideskripsikan sebagai tanda penyertaan modal pribadi atau pihak (badan usaha) dalam suatu perusahaan atau perseroan terbatas. Indeks LQ-45 terdiri atas 45 saham yang terpilih berdasarkan likuiditas perdagangan saham dan disesuaikan setiap enam bulan atau dua periode, maka saham yang terdapat dalam indeks tersebut akan selalu berubah. Analisis sentimen atau opinion mining merupakan studi komputasi dalam opini, sentimen, dan emosi yang diungkapkan dalam sebuah teks. Algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi adalah Support Vector Machine yang termasuk dalam algoritma supervised learning yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan teks secara otomatis. Pada penelitian ini, pre-processing teks yang digunakan adalah case folding, tokenizing, normalization, stopwords, dan stemming. Hasil klasifikasi untuk analisis sentimen dengan algoritma SVM menghasilkan accuracy rata-rata sebesar 75%. Kata-kata yang sering muncul pada masing-masing perusahaan, pada dataset sentimen positif adalah kata “bantu”, “kuat”, dan “sehat”. Sedangkan pada dataset negatif didominasi oleh kata “turun”, “tahan”, dan “bawah”. Hasil korelasi Rank Spearman menunjukkan beberapa perusahaan saham yaitu ANTM, BMRI, dan TLKM menghasilkan bahwa sentimen positif memiliki korelasi yang lemah dengan harga saham, sedangkan sentimen negatif tergolong tidak memiliki korelasi dengan harga saham

Sequence Alignment Using Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms

The most basic process in sequence analysis is sequence alignment, usually solved by dynamic programming Needleman-Wunsch algorithm. However, Needleman-Wunsch algorithm has some lack when the length of the sequence which is aligned is big enough. Because of that, sequence alignment is solved by metaheuristic algorithms. In the present, there are a lot of new metaheuristic algorithms based on natural behavior of some species, we usually call them as nature-inspired metaheuristic algorithms. Some of those algorithm that are more efficient are firefly algorithm, cuckoo search, and flower pollination algorithm. In this research, we use those algorithms to solve sequence alignment. The results show that those algorithms can be used to solve sequence alignment with good result and linear time computation

Algoritma Genetika Ganda untuk Capacitated Vehicle Routing Problem

Capacitated vehicle routing problem (CVRP) adalah salah satu variasi dari vehicle routing problem (VRP) yang menggunakan batasan kapasitas pada kendaraan yang dipakai. Ada banyak metode yang telah diteliti untuk bisa menyelesaikan CVRP, namun penggunaan algoritma genetika masih belum memberikan hasil yang memuaskan. Untuk mempermudah menyelesaikan CVRP, dapat dilakukan dekomposisi pada CVRP agar terbagi menjadi beberapa daerah yang dapat diselesaikan secara independen. Berdasarkan hal tersebut, dirumuskan algoritma genetika ganda yang terlebih dahulu berusaha untuk mendekomposisi CVRP dan kemudian mencari rute terpendek pada setiap daerah menggunakan dua algoritma genetika sederhana yang berbeda. Algoritma genetika ganda kemudian dibandingkan dengan algoritma genetika. Untuk membandingkan dua algoritma tersebut, dibuat empat permasalahan yaitu P50, P75, P100, dan P125 dengan pengujian pada setiap permasalahan menggunakan empat belas variasi kapasitas kendaraan yang berbeda. Didapatkan hasil bahwa algoritma genetika ganda lebih baik dari algoritma genetika dari segi waktu komputasi dan generasi. Dari segi jarak, algoritma genetika ganda juga lebih baik dari algoritma genetika kecuali untuk beberapa kapasitas kendaraan yang kecil pada permasalahan P50 dan P75

KOMPARASI HASIL KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION

Diabetes Milletus merupakan penyakit yang ditandai dengan kenaikan kadar gula dalam darah. Penyebab penyakit ini biasanya disebabkan destruksi sel beta, kebiasaan pola makan, dan olah raga yang kurang teratur. Menurut asuhan keperawatan diabetes mellitus dibedakan dalam empat klasifikasi, tetapi dalam penelitian ini data penyakit diabetes mellitus diklasifikasikan menurut dr. Eko Yulianto diklasifikasikan dalam dua kelas. Jaringan syaraf tiruan merupakan sistem pemroses informasi seperti pemroses pada otak manusia. Jaringan syaraf tiruan telah banyak digunakan dalam banyak aplikasi, salah satunya untuk klasifikasi. Dalam penelitian ini menampilkan dua metode klasifikasi yaitu metode Backpropagation dan Learning Vector Quantization untuk permasalahan klasifikasi penyakit diabetes mellitus. Kesimpulan yang didapat bahwa dalam klasifikasi penyakit diabetes mellitus metode Backprogation memberikan kinerja lebih baik dibandingkan LVQ Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Backropagation, Learning Vector Quantization, Diabetes Mellitu

PEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS

Paper ini akan mengkaji tentang aplikasi MCDM (Multiple Criteria Decision Making) dalam permasalahan pemilihan guru berprestasi dengan kriteria penilaian: portofolio, tes tertulis, tes kepribadian, wawancara, membuat makalah dan presentasi. Dari metode ini dapat dibuat sebuah sistem pengambilan keputusan yang dapat digunakan secara efektif dan efesien. Dalam penelitian ini digunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) untuk pembobotan kriteria dan uji tingkat konsistensi terhadap matriks perbandingan berpasangan. Jika matriks telah konsisten maka dapat dilanjutkan ke proses metode TOPSIS (Technique For Orders Reference by Similarity to Ideal Solution) dalam melakukan perankingan untuk menentukan alternatif terpilih dengan menggunakan input bobot kriteria yang diperoleh dari metode AHP. Kata kunci: AHP, TOPSIS, MCDM, Guru Berprestasi