Oral manifestations of gastrointestinal disorders

Backgroud: A considerable number of gastrointestinal disorders (GIDs) of varied nature (inflammatory, infectious, genetic and other etiology) may produce alterations in the hard and soft oral tissues. Among these are Crohn?s disease, ulcerative colitis, celiac and gastroesophageal reflux disease. Material and Methods: Article search was done using the National library of medicine (PubMed) database using different search terms and analyzed according to their importance. Results: A large variety of GIDs can give rise to oral lesions, including: RAS like ulceration, mucosal tags, cobblestoning, mucogingivitis, labial and facial swelling, pyostomatitis vegetans, disgeusia and dental abnormalities, among others. Although in most cases the gastrointestinal signs and symptoms highlight in the clinical picture, a considerable percentage of these patients are affected by oral manifestations before the onset of gastrointestinal symptoms. This lesions can cause significant functional and aesthetics damages as well deteriorate the patient quality of life. Conclusions: Although the frequency of oral manifestations is variable across GIDs and in most cases is non-specific, these alterations may precede the underlying disease and therefore can facilitate an opportune diagnosi

APPLICATION OF BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK ALGORITHM FOR CIHERANG RICE IMAGE IDENTIFICATION

Rice is a food source for carbohydrates that are most consumed in Indonesia, because of this the production is higher compared to other food crops. There are several superior rice varieties planted by the farmers, one of them is Ciherang. This type is widely planted by farmers because has high selling as economic value and can be used as premium rice. The existence of several types of rice that had a high sales value makes some person was deceitfulness by mix the rice with premium quality with bad quality. Many people do not know the problem of distinguishing types of rice from one to another that has the same shape. Classification techniques using the backpropagation neural network algorithm and image processing are used to identify one of the most preferred types of rice, Ciherang. The network architecture model on the backpropagation algorithm is very influential on the value of accuracy. In determining the best network’s architectures, 4 times attempted where network architecture with 5 nodes in the input layer, 8 nodes in the hidden layer, and 1 node in output layer produce the highest accuracy of 82,66%

Web Usage Mining Guna Analisis Pola Akses Pengunjung Website dengan Association Rule

Pengaruh internet erat dengan kehidupan masyarakat, terutama dalam menyediakan kemudahan akses informasi melalui website. Website digunakan oleh lembaga pendidikan khususnya kampus sebagai media promosi, media informasi, publikasi, dan pengenalan profil kampus. Pemanfaatan website secara optimal dapat memberikan pelayanan terbaik bagi pengunjung, sehingga kepercayaan dan citra positif terhadap kampus pun dapat meningkat. Penting bagi pengelola untuk memperhatikan juga meningkatkan kualitas website, salah satunya dengan menerapkan web usage mining. Web usage mining bermanfaat untuk menggali informasi yang didapatkan dari web, dengan memahami data aktivitas pengunjung agar dapat mengetahui kelebihan dan kekurangan website. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui serta melakukan analisis pola akses pengunjung website Unsika dengan web usage mining menggunakan Association Rule. Algoritma yang digunakan adalah Modified Apriori dengan teknik hashing. Teknik hashing digunakan untuk mengurangi waktu pencarian dengan menyimpan data ke dalam array sebagai key dan value pada saat proses iterasi. Berdasarkan hasil penelitian, dengan nilai minimum support 2 dan minimum confidence 65%, rule yang terbentuk yaitu sebanyak 27 dengan nilai support tertinggi 2.20%, nilai confidence tertinggi adalah 100%, dan lift ratio tertinggi sebesar 91

Identifikasi Varietas Jagung Mutiara Berdasarkan Data Citra Digital Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor

Jagung adalah salah satu tanaman pangan penghasil karbohidrat yang penting di Indonesia selain padi dan gandum. Di Indonesia sendiri setiap tahun dapat menghasilkan jumlah jagung yang sangat banyak. Terbukti pada tahun 2017 indonesia dapat memproduksi jagung sebanyak 22.59 juta ton. Jumlah ini sangat berarti bagi perekonomian di Indonesia. Salah satu jagung yang paling banyak ditanam di Indonesia adalah jagung mutiara. Namun, cukup sulit untuk membedakan setiap viarietas jagung karena bentuk dan warna cenderung sama. Salah satu untuk mengetahui suatu varietas jagung, ialah dengan melakukan klasifikasi varietas jagung dengan memanfaatkan data hasil pengolahan citra setiap jagung. Salah satu metode klasifikasi yang digunakan ialah K-NN. Setiap citra jagung diambil nilai area, parimeter, width, length, metric dan eccentricity menggunakan aplikasi Matlab guna mengetahui bentuk dari suatu jagung, lalu dikumpulkan sebanyak 250 data. Data yang telah dikumpulkan dibagi berdasarkan rasio perbandingan 70% data latih 30% data uji dan menerapkan nilai k yaitu 3, 5 dan 7. Proses klasifikasi menggunakan aplikasi Rstudio berbasis cloud. Hasil penelitian yang didapat, diketahui bahwa pengujian pada k = 3 mendapatkan nilai akurasi tertiggi dibandingkan nilai k yang lain. Akurasi yang didapat yakni sebesar 93.24% diikuti recall 91.89% precision 94.44% specificity 94.59% error rate 6.76% dan f-measure 0.9315.Kata Kunci: Jagung, K-Nearest Neighbor, Pengolahan Citra Digital, Ekstrasi Ciri, Rstudi

Analisis Sentimen Terhadap Bantuan Kuota Internet Dari Kemendikbud Dimasa Covid-19 Menggunakan Algoritma C5.0

ABSTRAK Kuota kemendikbud merupakan bantuan kouta internet yang diberikan kemendikbud untuk para pelajar dan tenaga pengajar guna memfasilitasi pembelajaran daring yang diakibatkan pandemi Covid-19. Bantuan kuota dilakukan karena para pelajar yang mengeluhkan semakin banyak kuota internet yang dikeluarkan pada masa pembelajaran daring. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis sentimen pengguna media sosial twitter terhadap kuota kemendikbud dengan menggunakan metodologi Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan algoritma C5.0 dan menguji algoritmanya. Serta untuk hasil performa dari algoritma C5.0 menggunakan confusion matrix.  Hasil akurasi C5.0 yaitu 74%. Ini mengalami kenaikan dari penelitian sentimen analisis dengan data twitter sebelumnya yaitu dengan akurasi sebesar 66%. Tetapi untuk pada penelitian ini presentasi untuk kelas netral pada precision dan recall serta kelas negatif pada recall rendah karena data training yang digunakan bisa dikatakan tidak balance

Rancang Bangun Perpustakaan Digital Berbasis Document Management System pada Fakultas Ilmu Komputer UNSIKA

A book is a reading tool for everyone, it is very important for an institution to keep knowledge going and generate new knowledge. In the library of the Faculty of Computer Science Unsika, one of the obstacles that is the library space where the books are less adequate and difficult to find the title of research for final students because the title should not be the same. Development of a library with Document Management System based is a method in solving the problem, it is expected to provide solutions in achieving a document management. Can accommodate all books uploaded by users, given permissions and speed in the deployment to all users. Development of this modeling tool using the method. Which is in accordance with the wishes of customers. Database storage using MySQL, Object Oriented Programming (OOP) programming language using the Code Igniter (CI) framework. Based on the results of simple random sampling of 35 respondents 86.80% say agree to the digital library. the concept of document management system required large storage media, server and good local connectivity. This function can also be a stepping stone to do research

Focal palmoplantar and gingival keratosis ? A rare genodermatoses : case report

Focal palmoplantar and gingival keratosis syndrome is a rare dominant inherited disease with an early onset in life. Clinically, the condition is characterized by pressure related thickening of the epidermis of the palms and soles, usually accompanied by pain and different levels of skin involvement and thickness between patients. Recently, we observed a 38-year-old woman with multiple non-removable, painless white plaques of variable size and thickness on the attached gingiva and a white plaque widespread across the hard palate. By further questioning, the patient comments that she has thick yellowish focal plaques in both soles of her feet. Histopathological analysis revealed a hyperplastic and hyperorthokeratinized stratified squamous epithelium with basal hyperplasia. The spinous, granular and stratum corneum showed dispersed basophilic keratohyalin granules. At higher magnification, the keratinocytes contained paranuclear bodies, seen as round eosinophilic condensation that indented the nuclei. Based on these findings the final diagnosis was rendered as focal palmoplantar and gingival keratosis

Optimasi Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Mendeteksi Hate Speech Pilkada Karawang

The rise of hate speech on social media can harm various parties, including the candidate for regional head of Karawang Regency in 2020, but because of the large number of comments, the sanctions given to violators are not evenly distributed. To make it easier for Bawaslu to give sanctions to violators and to provide a deterrent effect to the Karawang community so that hate speech does not occur again. Therefore, this study was conducted by classifying positive and negative comments. The methodology used is Knowledge Discovery in Database (KDD) by dividing the data into 4 scenarios. The results obtained state that the Support Vector Machine (SVM) Algorithm with scenario "2" on a linear kernel gets the highest accuracy value of "72.66%". Then the results of the 4 scenarios were optimized by Particle Swarm Optimization which got the highest accuracy value, namely the linear and polynomial kernels in the 4th scenario with 90:10 data sharing of "78.00%". Other evaluation values ​​also experienced the same increase, starting from precision, recall, and f1-score. It can be concluded that the Support Vector Machine algorithm optimized with Particle Swarm Optimization can increase the accuracy value.Maraknya ujaran kebencian di media sosial bisa saja merugikan berbagai pihak termasuk calon kepala daerah Kabupaten Karawang tahun 2020, namun karena banyaknya jumlah komentar mengakibatkan sanksi yang diberikan kepada para pelanggar belum merata. Untuk memudahkan bawaslu dalam memberikan sanksi kepada para pelanggar dan dapat memberikan efek jera kepada masyarakat karawang agar tidak terjadi lagi ujaran kebencian. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan mengklasifikasi komentar positif dan negatif. Metodologi yang digunakan yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan pembagian data dibagi menjadi 4 skenario. Hasil yang didapatkan menyatakan bahwa Algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan skenario “2” pada kernel linear mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar “72.66%”. Kemudian hasil 4 skenario tersebut dioptimasi oleh Particle Swarm Optimization yang mendapatkan nilai akurasi tertinggi yakni pada kernel linear dan polynomial di skenario ke 4 dengan pembagian data 90:10 sebesar “78.00%”. Nilai evaluasi yang lain pun mengalami kenaikan yang sama mulai dari presisi, recall, dan f1-score. Dapat disimpulkan bahwa algoritma Support Vector Machine dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization dapat meningkatkan nilai akurasi