A Comparative Study on Hepatitis C Predictions Using Machine Learning Algorithms

Hepatitis C virus (HCV) is known to be the major cause of chronic liver disease. Based on research, HCV has caused more than 100.000 cases of liver cancer per year. This virus has become the cause of at least 280.000 deaths. To diagnose HCV, it takes at least two different tests, namely serological assays and molecular tests, which are quite costly and complex. With Machine Learning technology, the diagnosis of any disease or virus can be made by detecting different patterns or relationships. Therefore, this study aims to predict the Hepatitis C virus using different machine learning algorithms and find out the best model for the classification of Hepatitis C disease. Furthermore, this study shows some visualizations to find out the relationships between attributes. We used different machine learning algorithms, namely K-Nearest Neighbour, Support Vector Machine, Random Forest, Neural Network, Naïve Bayes, and Logistic Regression. The performance of those different machine learning algorithms was evaluated using four different metrics, which are classification accuracy, precision, recall, and F-1 score. The classification accuracy results are 96.5%, 96.7%, 97.3%, 97.1%, 96%, 97.9% each for k-NN, SVM, RandomFores, Neural Network, Naïve Bayes and Logistic Regression. Based on the results, each model showed high performance, but Logistic Regression performs the best result. With the results conducted by this study, it is hoped that it can help the diagnosis process of HCV based on laboratory data. However, it is important to communicate the shortcomings and some possible improvements for each model. Keywords: Machine Learning, Predictions, Hepatitis C Viru

Implementation of Finite State Automata in an Amusement Park Automatic Ticket Selling Machine

Introduction: Amusement Park is a place that provides various attractions for entertainmentpurpose. People can enjoy games, rides such as roller coaster rides, merry-go-round, etc.Over the time, technology has grown. Many things that are usually done manually by humansare now being replaced by computers. With an automated ticket selling machine, the processof buying the ticket of an amusement park becomes easier for the user. Automata theory is atheoretical branch that has not been widely known to many yet plays essential role in the fieldof computer science. The main concept of automata theory itself is how to make machinesworks automatically. Therefore, this study aims to show the implementation of the concept ofAutomata theory in an amusement park automatic ticket selling machine.Methods: Themethod used to develop the application is formal methods known as Finite State Automata.We also used Sequential Linear method to design the application. Formal method is amathematical modelling that links the production, development, and verification of softwareand hardware. In this application, the concept of Finite State Automata was applied torecognize and then capture the pattern on the process of ticket selling machine.Results: Theresult of this study shows that Finite State Automata can become one of the alternatives todesign an automatic ticket selling machine for an amusement park by reading each inputgiven by the user and then converts it to the language know by the Finite StateAutomata.Discussion: In this application, the payment method is by inserting a certainamount of cash into the machine and the machine will proceed to the next process. However,for future development another payment method can be added. For example, instead ofinserting cash, user can choose to pay using debit as well as credit card

Penerapan Konsep Finite State Automata (FSA) pada Mesin Pembuat Ice Cream Otomatis

Technology is a tool that helps humans in carrying out an activity. With the use of technology in the industrial field, more goods are being produced. One type of technology that has a large part in the industry is automatic machinery. An automatic machine is a series of technologies intended to change activities that are manual to automatic that have the aim to improve the process of making goods, and have a higher quality product. Automata Theory is a branch of science that is not yet well known to many people but has an important role in the field of computer science. The main concept of the automata theory itself is how to make machines work automatically. Therefore, this study aims to apply the concept of the Automata theory to the automatic ice cream maker. This study discusses two methods for analyzing and supporting applications which are simulations of the ice cream maker itself. The formal method used to analyze the workings from reading the input to updating to give the final result of the machine. Another method used is the prototyping method where this method is used for the application of automatic ice cream maker applications in this study. The results of this study indicate that Finite State Automata can be an alternative for analyzing automatic ice cream making machines by reading the input provided by the user and then developing the patterns used.Teknologi adalah alat yang berfungsi untuk membantu manusia dalam melakukan suatu aktifitas. Dengan penggunaan teknologi dalam bidang industri membuat hasil produksi barang lebih banyak. Salah satu teknologi yang memiliki dampak paling besar di bidang industri yaitu mesin otomatis. Mesin otomatis adalah suatu rangkaian teknologi yang bertujuan untuk merubah kegiatan yang bersifat manual ke otomatis yang memiliki tujuan untuk mempercepat proses pembuatan barang, dan memiliki hasil barang yang lebih berkualitas. Teori Automata adalah cabang ilmu yang belum dikenal banyak orang namun memiliki peranan penting dalam bidang ilmu komputer. Konsep utama dari teori automata itu sendiri adalah bagaimana membuat mesin bekerja secara otomatis. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menunjukkan implementasi konsep teori Automata pada mesin pembuat ice cream otomatis. Penelitian ini menggabungkan dua metode untuk menganalisis dan merancang aplikasi yang merupakan simulasi dari mesin pembuat ice cream itu sendiri. Metode formal digunakan untuk menganalisa cara kerja mesin mulai dari pembacaan input hingga penyelesaian untuk memberikan hasil akhir dari mesin. Metode lainnya yang digunakan adalah metode prototyping dimana metode ini digunakan untuk merancang aplikasi simulasi dari mesin pembuat ice cream otomatis dalam penelitian ini. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Finite State Automata dapat menjadi salah satu alternatif untuk menganalisa mesin pembuat ice cream otomatis dengan membaca input yang diberikan oleh pengguna kemudian mengenali pola-pola yang dimasukkan

Rancang Bangun Sistem Reservasi Kamar pada Manadia Guest House Manado berbasis Web

The development of the technological world is currently experiencing increasingly rapid development. Information technology is no longer just a field of science but also an integral part of the world of business, industry, education and social relations. The hotel or lodging business is one of the growing businesses because it operates 24 hours a day throughout the year without exception regarding holidays. This can be one of the opportunities for the industrial world including the hotel industry to take advantage of advances in information technology by developing computerized systems that can be a means to facilitate those that hotel or lodging services. With the development of a computerized system, processes such as booking a room, providing information to consumers can be done easily. This research aims to design a room reservation system in one of the inns in the city of Manado, Manadia Guest House. The analysis and design of the system in this study uses the UML (Unified Modeling Language) approach, while the system development uses the Prototyping method. The results of this study are a computerized system designs which can be used to facilitate and improve the business processes that exist at Manadia Guest House.Perkembangan dunia teknologi saat ini mengalami perkembangan yang semakin pesat. Teknologi informasi tidak lagi hanya sekedar bidang ilmu namun juga menjadi suatu bagian yang lekat dengan dunia bisnis, industri, pendidikan dan hubungan sosial. Bisnis penginapan adalah salah satu bisnis yang sedang berkembang oleh karena bisnis penginapan beroperasi selama 24 jam perhari sepanjang tahun tanpa pengecualian mengenai hari libur. Kesempatan ini dapat menjadi salah satu peluang untuk dunia industri termasuk industri perhotelan untuk memanfaatkan kemajuan teknologi informasi dengan mengembangkan sistem terkomputerisasi yang dapat menjadi sarana untuk memudahkan konsumen ataupun mereka yang menggunakan jasa layanan hotel/penginapan. Dengan dikembangkannya sistem yang terkomputerisasi maka proses-proses seperti pemesanan kamar, penyajian informasi kepada konsumen dapat dilakukan dengan mudah. Penelitian bermaksud untuk merancang suatu sistem reservasi kamar pada salah satu penginapan di kota Manado yakni Manadia Guest House. Analisis dan perancangan sistem dalam penelitian ini menggunakan metode pendekatan UML (Unified Modeling Language), sedangkan pengembangan sistem menggunakan metode Prototyping. Hasil dari penelitian ini merupakan rancangan sistem yang terkomputerisasi dimana dapat digunakan untuk memudahkan dan meningkatkan jalannya proses bisnis yang ada pada Manadia Guest House

Penerapan Algoritma J48 Decision Tree Untuk Analisis Tingkat Kemiskinan di Indonesia

Kemiskinan telah menjadi masalah sosial dan tantangan bagi masyarakat di seluruh dunia yang terus dicari penyelesaiannya. Berdasarkan identifikasi dari Badan Program Pembangunan PBB (UNDP) yang bekerjasama dengan Oxford Poverty and Human Development Initiative (OPHI), 1.3 miliar penduduk dunia teridentifikasi sebagai penduduk miskin pada bulan September tahun 2018. Di tingkat nasional, Indonesia, tingkat kemiskinan tertinggi terjadi pada tahun 1999 dengan persentase sebesar 23.43%. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik Indonesia (BPS), penduduk miskin di Indonesia mencapai 25.95 juta orang dengan persentase 9.82% pada tahun Maret 2018. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kemiskinan menggunakan dimensi dasar dari indeks pembangunan manusia (IPM) menggunakan metode data mining dan machine learning yakni algoritma J48 Decision Tree. Akurasi dari model prediksi yang telah dibuat menunjukan hasil yang baik yakni sebesar 88.6% dimana dengan kata lain model prediksi yang dikembangkan dapat digunakan untuk membantu para pembuat kebijakan maupun para pemangku kepentingan untuk mengambil keputusan.   Kata kunci—Angka Kemiskinan, Indeks Pembangunan Manusia, Algoritma J48 Decision Tree, Data Mining, Machine Learnin

Analisis Service Quality pada Aplikasi DANA berdasarkan Sudut Pandang Pelanggan di Daerah Bandung Menggunakan Metode Servqual dan Model Kano

In the current era of technological advances, all daily activities undergo changes, which were initially manual to digital. Currently, activities are dominated by using mobile applications, for example, in payment transaction systems that are carried out digitally. DANA is one of the most widely used e-wallets by people today. The purpose of this study was to determine the level of customer satisfaction with the quality of service provided by the DANA application and the attributes that have an influence on consumers and the presence or absence of attributes that can change the level of customer satisfaction. The method used  is the servqual Method and Kano Model. The Servqual method measures service quality by measuring customer expectations about service quality and their perceptions of the services they receive, then the Kano Model has or no attributes that can change the level of customer satisfaction. the higher the service quality of DANA, the higher the profit and the company lasts longer. This research was conducted in the area of ​​West Bandung with the object of society aged 18-25 years. Based on the results of the analysis using the servqual method, each Servqual indicator has a negative GAP, which means that it is necessary to improve its services by the Fund. The responsiveness dimension has the highest average Gap value of -0.89. While the results of the management using the canoe model there are 10 attributes that affect the level of customer satisfaction. Attributes X6 and X7 are Basic Needs (must have), X8 and X9 affect customer satisfaction based on their desires (O) then the presence of attributes X2, X3, X4, X5, X10 and X11 will increase customer satisfaction, but if there is none it will not lower their satisfaction (A). The Fund should improve its services in this Attractive category because it can increase customer satisfaction significantly. Based on Servqual Method Analysis and Kano Model, Dana needs to improve indicators for customer satisfaction.Pada era kemajuan teknologi saat ini, semua kegiatan sehari-hari mengalami perubahan, yang pada awalnya bersifat manual menjadi bersifat digital. Saat ini, aktivitas didominasi menggunakan aplikasi mobile seperti contohnya, pada sistem transaksi pembayaran yang dilakukan secara digital. DANA adalah salah satu e-wallet yang sangat banyak dipakai oleh orang-orang sekarang ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan terhadap kualitas pelayanan yang diberikan oleh aplikasi DANA dan atribut yang memiliki pengaruh terhadap konsumen serta menyelidiki ada atau tidak adanya atribut yang dapat mengubah tingkat kepuasan pelanggan. Metode yang dipakai adalah Metode Servqual dan Model Kano. Metode Servqual mengukur kualitas layanan dengan mengukur harapan pelanggan tentang kualitas layanan dan persepsi mereka tentang layanan yang mereka terima, lalu Model Kano menyelidiki ada atau tidak adanya atribut dapat mengubah tingkat kepuasan pelanggan. Semakin meningkatnya kualitas pelayanan DANA, maka semakin tinggi keuntungan dan perusahaan bertahan lebih lama. Penelitian ini dilakukan didaerah Bandung Barat dengan objek masyarakat usia 18-25 tahun. Berdasarkan hasil analisis menggunakan metode servqual bahwa setiap indikator Servqual mempunyai GAP negatif yang artinya perlu untuk ditingkatkan pelayanannya oleh pihak Dana. Dimensi responsivenes (daya tanggap) memiliki nilai rata-rata Gap tertinggi yaitu -0,89. Sementara hasil pengelolaan menggunakan model kano ada 10 atribut yang mempengaruhi tingkat kepuasan pelanggan. Atribut X6 dan X7 merupakan Basic Needs (harus ada), X8 dan X9 mempengaruhi kepuasan pelanggan berdasarkan keinginan mereka (O) lalu keberadaan atribut X2, X3, X4, X5, X10 dan X11 akan meningkatkan kepuasan pelanggan, tetapi jika tidak ada pun tidak akan menurunkan kepuasan mereka (A). Pihak Dana sebaiknya meningkatkan pelayanannya dalam kategori Attractive ini karena dapat meningkatkan kepuasan pelanggan yang signifikan. Berdasarkan analisis Metode Servqual dan Model Kano, pihak Dana perlu untuk meningkatkan indikator-indikator demi kepuasan pelanggan

Analisis Target Pemasaran Menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus: Hotel Sutan Raja Soreang)

Sutan Raja Hotel and Convention Center Soreang conducted a marketing technique by sending a random marketing team to do a promotion. The marketing team sent randomly may not be able to achieve the expected target. In order to achieve the target, the placement of the appropriate marketing team will get more efficient results. Customer data that has been stored when a customer registers for check-in at Sutan Raja Hotel and Soreang Convention Center, can be utilized to create marketing support strategies that can be very useful for the Hotel. Data used in marketing strategy decision support include data from the customer's home city, gender, main segment, and duration of stay that is analyzed using the K-Means Clustering Algorithm so that the right customer cluster is known for the promotion approach. Data will be processed using Weka data processing software with K-Means Clustering Algorithm and K = 3 so that the data will produce three clusters. With the final result of Cluster 0 in Jakarta City, male gender, OTA segment play, and 1 day stay duration. Cluster 1, Jakarta City, male gender, individual segment play, and duration of stay for 3 days. Cluster 2 Bandung City, male gender, individual segment play, and duration of stay of 2 days.Sutan Raja Hotel and Convention Center Soreang memiliki departemen sales and marketing untuk melakukan pemasaran. Sutan Raja Hotel and Convention Center Soreang melakukan teknik pemasaran dengan mengirimkan tim pemasaran yang secara acak untuk melakukan promosi. Tim Pemasaran yang dikirim secara acak belum tentu dapat mencapai target yang diharapkan. Agar mencapai target, penempatan tim pemasaran yang sesuai akan mendapatkan hasil yang lebih efisien. Data pelangan yang sudah tersimpan pada saat pelanggan melakukan registrasi check in di Sutan Raja Hotel and Convention Center Soreang, dapat dimanfaatkan untuk membuat strategi pendukung pemasaran yang dapat sangat berguna untuk Hotel tersebut. Data yang dipakai dalam pendukung keputusan strategi pemasaran antara lain data kota asal pelanggan, gender, main segment, dan durasi menginap yang dianalisa menggunakan Algoritma K-Means Clustering sehingga diketahui cluster pelanggan yang tepat untuk dilakukan pendekatan promosi. Data akan diolah menggunaka software pengolah data Weka dengan Algoritma K-Means Clustering dan nilai K=3 sehingga data akan menghasilkan tiga cluster. Dengan hasil akhir Cluster 0 Kota Jakarta, gender pria, main segment OTA, dan durasi menginap 1 hari. Cluster 1 Kota Jakarta, gender pria, main segment individual, dan durasi menginap 3 hari. Cluster 2 Kota Bandung, gender pria, main segment individual, dan durasi menginap 2 hari

Implementation of Android-based Application for learning Legu Salai Dance

The development of the technology has influenced the way of learning. Besides the conventional learning, the Android-based applications which run on smartphones potentially become complement for learning process. The implementation of Android application has developed in various fields including art and culture. This research mainly discusses about the implementation of the Legu Salai dance learning application, which is built based on Android and testing the functionality of the application. The purpose of making the application is to introduce the Legu Salai dance, to provide related information about the dance and as a learning tool of the dance movements. The research stage uses the Waterfall methods which is modeled by Unified Modeling Language. The application is built using the Java programming language, while the testing process uses the black box testing method. User who want to learn the Legu Salai dance can install the applications on Android smartphone and can accessed the available features. The application can display information about Legu Salai dance in the form of text, images, audio and video. The test results indicate that the application can function according to its design. This application can be an alternative medium to learn and introduce the Legu Salai dance as one of Indonesia’s cultural wealth. For future development, the features of the application can be extended by adding the information about the variation and formation the Legu Salai dance and also provide the information about the traditional costume which is wear by the dancer

Penerapan Algoritma Decision Tree C4.5 Untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop out Di Universitas Advent Indonesia

One of the factors that determine the quality of higher education is the percentage of students' ability to complete their studies on time. At present, the problem of student failure and the factors causing it to be an interesting topic to research. Higher education institutions need to detect the behavior of students who have an "undesirable" status so that the factors causing their failure can be identified. Based on the description above, it is necessary to analyze student data such as Gender, Age, Religion, Residence, Social Studies, Discipline, and Debt, based on student data that is as much as 98 data so that it can be used in data mining processing. Where data mining is used to dig and get information from large amounts of data. One of the data mining methods is data classification. By using the classification method with the concept of the C4.5 Decision Tree Algorithm, it produces an accuracy of 90.00%, the result of precision is 87.50, and the result of the recall is 100%. It is hoped that it can increase the desire of the University or Higher Education Institution to provide good thoughts, views, and new policies to students who have problems in lectures, in other words maximizing students in an effort to increase the percentage of student interest in college.Salah satu faktor yang menentukan kualitas perguruan tinggi adalah persentasi kemampuan mahasiswa untuk menyelesaikan studi tepat waktu. Saat ini, masalah kegagalan studi siswa dan faktor - faktor penyebabnya menjadi topik yang menarik untuk diteliti. Perguruan tinggi perlu mendeteksi perilaku mahasiswa yang memiliki status “tidak diinginkan” tersebut sehingga dapat diketahui faktor - faktor penyebab kegagalannya. Berdasarkan uraian di atas, diperlukan analisa terhadap data-data mahasiswa sepeti Jenis Kelamin, Umur, Agama, Tempat tinggal, IPS, Disiplin, dan Hutang, berdasarkan data mahasiswa yang dimiliki sebanyak 97 data sehingga bisa dimanfaatkan dalam pengolahan data mining. Di mana data mining digunakan untuk menggali dan mendapatkan informasi dari data dengan jumlah besar. Salah satu metode data mining adalah pengklasifikasian data. Dengan menggunakan Metode Klasifikasi dengan konsep Algoritma Decision tree C4.5 menghasilkan accuracy sebesar 90.00%, hasil dari precision adalah 87.50, dan hasil dari recall sebesar 100%. Diharapkan dapat meningkatkan keinginan Lembaga Universitas atau Perguruan tinggi untuk memberikan pikiran yang baik, pandangan, dan  kebijakan  baru kepada mahasiswa yang memiliki permasalahan dalam perkuliahan, dengan kata lain memaksimalkan mahasiswa dalam upaya peningkatan persentase minat kuliah mahasiswa

Aplikasi Pemilihan Fakultas di Universitas Klabat Bagi Calon Mahasiswa Menggunakan Metode DSS Fuzzy

Memilih fakultas sebagai kelanjutan dari  para peserta didik di tingkat SMA  yang telah tamat, tidaklah semudah yang diharapkan hal ini disebabkan untuk mencocok minat yang sesuai dengan kemampuan akademik yang dimiliki dari setiap peserta didik. Berdasarkan hal tersebut maka, dirasa perlu untuk memberikan arahan secara pasti kepada peserta didik kelas XII tersebut untuk dapat memilih fakultas yang akan diambil. Untuk itu pada penelitian ini peneliti menyelesaikan masalah tersebut dengan melakukan analisis kemampuan dari peserta didik kelas XII tersebut untuk mendapatkan minat yang sesuai berdasarkan prestasi akademik selama 3 tahun (6 semester). Nilai yang diperoleh tersebut diolah dengan menggunakan analisis Decision Support System (DSS) yang diterapkan pada metode Fuzzy pada perhitungan Simple Additive Weight (SAW) untuk mengetahui secara kuantitatif kemampuan dari peserta didik tersebut, dengan menarik bobot kemampuan akademik yang dimiliki peserta didik tersebut untuk mendapatkan fakultas yang sesuai dengan karakteristik bidang ilmu yang menjadi kekuatannya. Dari sinilah sistem akan menyarankan minat kepada peserta didik tersebut untuk mendapatkan fakultas yang sesuai dengan kemampuan akademik yang dimilikinya. Untuk memastikan bahwa aplikasi peminatan yang diperoleh pada aplikasi dapat dibangun, maka digunakan rekayasa perangkat lunak menggunakan metode Spiral. Hasil penelitian menunjukan bahwa sistem keputusan yang dibangun dapat memberikan saran dalam memilih fakultas berdasarkan kemampuan akademis yang dimiliki calon mahasiswa  yang bersumber dari nilai akademik SMA semester 1 – 6 dengan menggunakan perhitungan SAW yang diimplementasikan kedalam website.   Keywords : Fuzzy, DSS, SAW, Metode Spiral, Aplikasi Penentu Program Stud