IMPROVING THE PERFORMANCE OF SUPPORT VECTOR MACHINE WITH FORWARD SELECTION FOR PREDICTION OF CHRONIC KIDNEY DISEASE

Chronic kidney disease is a disorder that affects the kidneys and arises due to various factors. Chronic kidney disease, usually develops slowly and is chronic. For prevention and control, proper treatment is needed, so that detection of this disease can play a very important role. This study aims to determine the level of accuracy in predicting chronic kidney disease through SVM based on forward selection and to determine the performance of Feature Selection which is applied to the SVM method in solving problems in chronic kidney disease. This research was conducted an experiment on the SVM method using various kinds of kernels and it was seen that SVM with the dot kernel was 98.50% with AUC 1,000 which was superior to the polynominal kernel and RBF. However, when the experiment was carried out again by applying FS to SVM, it was found that SVM+FS with the RBF kernel outperformed the other kernels by 99.75% with AUC 1,000. So it can be concluded that the Forward Selection of SVM has succeeded in improving its performance, especially in this case, namely the prediction of chronic kidney diseas

Mengenal Warna, Angka, Huruf Dan Bentuk Pada Anak Usia Dini Melalui Animasi Interaktif

Lima tahun pertama pada anak merupakan usia yang sangat penting untuk perkembangannya. Pendidikan dalam mengenal warna, angka, huruf dan bentuk sebagai awal pembelajaran untuk lebih mengenal benda atau sesuatu yang berada di sekitarnya. Anak kurang memahami pengenalan sesuatu di lingkungan sekitarnya dikarenakan apa yang diajarkan kurang menarik sehingga rasa ingin tahu anak berkurang. Penelitian ini dibuat dalam bentuk sebuah aplikasi berbasis multimedia dengan metode waterfall sebagai media pembelajaran yang bertujuan untuk membantu pembelajaran dalam memudahkan anak mengenal warna, angka, huruf dan bentuk sehingga anak tidak cepat merasa jenuh dan bosan dalam proses pembelajaran

Seleksi Mobil Berdasarkan Fitur dengan Komparasi Metode Klasifikasi Neural Network, Support Vector Machine, dan Algoritma C4.5

Seleksi mobil berdasarkan fitur menggunakan komparasi metode Neural Network, Support Vector Machine, dan Algoritma C4.5. Komparasi metode tersebut dipilih karena terdapat kelebihan dan keistimewaan dari masing-masing metode, juga karena terdapat penelitian terdahulu yang telah melakukan uji klasifikasi kendaraan dengan menggunakan metode Algoritma C4.5 dan Neural Network, dan memberikan usulan dengan menggunakan metode Support Vector Machine serta belum ada penelitian tentang klasifikasi kendaraan dengan menggunakan metode Support Vector Machine. Data yang digunakan bersumber dari PT. Tunas Mobilindo Perkasa. Data yang diteliti ini merupakan data mobil serta penjualan mobil di PT. Tunas Mobilindo Perkasa dengan periode tahun 2013. Untuk menerapkan metode Neural Network, Support Vector Machine dan Algoritma C4.5 ini digunakan perangkat lunak RapidMiner. Hasil penerapan ini kemudian dikomparasi menggunakan Confusion Matrix dan Kurva ROC. Berdasarkan penelitian ini terbukti bahwa metode Algoritma C4.5 memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan Neural Network dan Support Vector Machine

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Terbaik Dengan Metode TOPSIS

Semakin berkembangnya perusahaan developer property menjadikan calon pembeli akan kesulitan dalam memilih perumahan yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Pemilihan tempat tinggal huni bisa dilihat dari beberapa kriteria diantaranya rumah harus sehat, nyaman dan aman. Dalam penelitian ini penulis mengambil data perumahan sebanyak tiga sampel perumahan di daerah Depok Jawa Barat. Dimana, tujuan dari penelitian ini membuat sistem pendukung keputusan(SPK) yang dapat membantu calon pembeli dalam pemilihan perumahan. Sistem pendukung keputusan berfungsi untuk membantu dalam pengambilan keputusan untuk memecahkan suatu masalah terutama berbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS) merupakan suatu metode yang memiliki konsep yang didasarkan pada kedekatan suatu alternatif terhadap solusi ideal yang disebut juga dengan nilai preferensi. Kriteria yang digunakan dalam pemilihan perumahan diantaranya Harga(H), Lokasi(L), Fasilitas Umum(FU), Perijinan(P), dan Desain Rumah(DR). Setelah dilakukan pengujian TOPSIS diketahui bahwa dari 3 sampel perumahan dihasilkan nilai preferensi yang lebih tinggi dengan nilai 0,6456 , sehingga hasil keputusan pemilihan perumahan yang terbaik adalah Perumahan yang ke 3. Dengan demikian, metode TOPSIS mampu memberikan rekomendasi pemilihan perumahan terbaik dengan hasil perhitungan lebih cepat dan akurat sehingga informasi yang dihasilkan dapat digunakan sebagai pendukung keputusan

Implementasi Metode K-Means Clustering Dengan Davies Bouldin Index Pada Analisis Faktor Penyebab Perceraian

Basically, divorce is the release of the marital relationship between partners. In this country, the number of divorce cases has reached its peak in the last six years. Many reasons can lead to divorce, such as financial problems, leaving a partner, domestic violence, or polygamy. In this study, the K-Means clustering method, which is assisted by the Davies Bouldin index, shows an advantage in solving clustering problems. Rapid Studio software is used to process secondary data. The data were tested with the values k=3, k=5, and k=7. The results showed that the k=3 group obtained a value of -0.419, the k=5 group obtained a value of -0.423, and the k=7 group obtained a value of -0.337. Thus, it can be concluded that the K-Means clustering method using the Davies Bouldin index has a value of k=7, which is the best cluster compared to the values of k=3 and k=5. The following clusters were generated from research conducted on the K-Means method with a value of k = 7 using the Davies Bouldin Index: Cluster_0 consists of "Provinsi Jawa Barat", Cluster_1 consists of "Kota Tasikmalaya", Custer_2 consists of "Cirebon" and "Indramayu", Cluster_3 consists of "Tasikmalaya", "Kuningan" and "Subang", Cluster_4 consists of "Bogor", "Cianjur", "Sumedang

ANALISIS KECELAKAAN BERLALU LINTAS DI KOTA JAKARTA DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS

In the city area of Jakarta, accidents in traffic enter problems that almost often occur at any time. Not a few victims suffered property damage, but victims also suffered minor injuries, serious injuries and even lost their lives. To analyze the number of accident incidents in traffic around the Jakarta city area which took casualties, researchers used a clustering method with the K-Means algorithm which was processed through rapidminer software. From the clustering of traffic accidents data obtained the level of accuracy in clusters 1 and 2 with the same accuracy that is equal to 20%, while cluster 3 gets an accuracy value of 10

SELEKSI MOBIL BERDASARKAN FITUR DENGAN KOMPARASI METODE KLASIFIKASI NEURAL NETWORK, SUPPORT VECTOR MACHINE, DAN ALGORITMA C4.5

Seleksi mobil berdasarkan fitur menggunakan komparasi metode Neural Network, Support Vector Machine, dan Algoritma C4.5. Komparasi metode tersebut dipilih karena terdapat kelebihan dan keistimewaan dari masing-masing metode, juga karena terdapat penelitian terdahulu yang telah melakukan uji klasifikasi kendaraan dengan menggunakan metode Algoritma C4.5 dan Neural Network, dan memberikan usulan dengan menggunakan metode Support Vector Machine serta belum ada penelitian tentang klasifikasi kendaraan dengan menggunakan metode Support Vector Machine. Data yang digunakan bersumber dari PT. Tunas Mobilindo Perkasa. Data yang diteliti ini merupakan data mobil serta penjualan mobil di PT. Tunas Mobilindo Perkasa dengan periode tahun 2013. Untuk menerapkan metode Neural Network, Support Vector Machine dan Algoritma C4.5 ini digunakan perangkat lunak RapidMiner. Hasil penerapan ini kemudian dikomparasi menggunakan Confusion Matrix dan Kurva ROC. Berdasarkan penelitian ini terbukti bahwa metode Algoritma C4.5  memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan Neural Network dan Support Vector Machine

Penerapan Particle Swarm Optimization pada Metode Neural Network untuk Perawatan Penyakit Kutil melalui Immunotherapy

Human papillomaviruses (HPVs) merupakan virus yang menimbulkan infeksi pada permukaan kulit dan dapt menyebabkan tumor sampai dengan kanker, salh satu penyakit yang disebabkan oleh HPVs adalah kutil. Immunotheraphy dapat dimanfaatkan untuk mengobati penyakit kutil. Sehingga penelitian ini melakukan penerapan metode neural network dengan algoritma PSO yang bertujuan untuk mengetahui nilai akurasi dari metode neural network dengan algoritma PSO yang berperan membantu menganalisis apakah peran immunotherapy lebih efektif dalam penyembuhan penyakit kutil dan kanker kulit. Setelah dilakukan pengujian melalui aplikasi rapid miner diketahui bahwa model Neural Network (NN) dengan algoritma PSO memiliki nilai akurasi sebesar 87.78%. Hasil perhitungan, performance keakurasian AUC yang diperoleh masuk kedalam kategori Good Classification dengan nilai AUC sebesar 0,757 dan memiliki nilai RMSE 0.331. Dengan demikian, metode Neural Network dengan algoritma PSO dapat digunakan untuk perawatan penyakit kutil melalui immunotherapy

Opinion Mingng pada Twitter Menggunakan Metode Self Organizing Map

ABSTRAKSI: Twitter merupakan salah satu media jejaring sosial yang digunakan oleh masyarakat untuk menyampaikan ekspresinya dengan kapasitas maksimum 140 karakter. Ekspresi yang disampaikan melalui tweet ini dapat berupa fakta maupun opini. Opini merupakan kalimat subjektif yang menyatakan persepsi seseorang terhadap suatu objek. Dengan teknik orientation detection, opini dapat digolongkan menjadi 2 jenis yaitu positif dan negatif. Hasil dari analisis opini ini dapat memberikan informasi penting dan bermanfaat bagi seseorang atau perusahaan. Ada 2 pendekatan yang bisa digunakan untuk klasifikasi opini yaitu pendekatan supervised dan unsupervised.Pendekatan unsupervised atau semantic orientation merupakan pendekatan klasifikasi opini yang tidak membutuhkan pembelajaran sebelumnya. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Self Organizing Map (SOM) dengan memanfaatkan pos tagger lexicon berbahasa Indonesia. SOM merepresentasikan data dalam 2 dimensi dalam bentuk jaringan syaraf yang digunakan untuk men-training data. Setiap inputan data akan diberikan vector bobot, untuk menghitung similaritasnya. Output yang dipilih berupa data yang terbaik (best match unit) yang dihitung berdasar jarak terdekat dengan sample input menggunakn rumus Eucledian distance. Kelebihan dari pendekatan unsupervised terletak pada kemandirian belajarnya untuk mengenali pola tanpa pemodelan data sebelumnya.Pada tugas akhir ini dilakukan klasifikasi opini menggunakan metode SOM untuk melihat tingkat performansinya yang merupakan jenis metode dengan pendekatan unsupervised.Kata Kunci : opini, klasifikasi, pos tagger, self organizing mapABSTRACT: Twitter becomes one of social networking media which is used by people to conveyed their expression with 140 characters for its maximum capacity. Expression conveyed through this twit can be a fact or an opinion. Opinion is subjective sentence that explain a person’s perception of an object. In orientation detection technique, opinion can be classified into two types, those are positive and negative. The result of this opinion analysis can provide important information and benefit for someone or company. There are 2 approaches that can be used to classify opinion, they are supervised and unsupervised approach.Unsupervised approach or semantic orientation is an opinion classification approach that does not need previous learning. There is one method that can be used for this, that is Self Organizing Map (SOM) using post tagger lexicon Indonesian language. SOM represent data into two dimension in neural network form used to train the data. Every data input will be given weight vector to calculate the similarity. The selected output is the best data (best match unit) calculated based on closest distance to the input sample using Eucledian distance formula. The advantage of this unsupervised approach is its independence learning to recognize the pattern without prior data modeling.This final project will be performed opinion classification using SOM method to see the performance degree which is a kind of method with unsupervised method.Keyword: opinion, classification, pos tagger, self organizing ma

PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK MENINGKATKAN AKURASI PREDIKSI PEMASARAN BANK

Pemasaran bank dapat melalui promosi sebuah produk  dengan menghasilkan data dan informasi yang cukup kompleks dan luas sehingga akan merasa kesulitan dalam menganalisisnya. Neural network dapat menyelesaikan masalah khususnya sampel data besar yang di dapat di uci data set namun masih memiliki kekurangan pada pemilihan fitur yang sesuai dan optimal pada bobot atribut yang digunakan sehingga menyebabkan tingkat akurasi prediksi menjadi kurang tinggi, Algoritma PSO dapat meningkatkan bobot atribut dan meningkatkan akurasi suatu algoritma dan klasifikasi data yang lebih besar. Hasil penelitian menggunakan Neural network dan Algoritma PSO menunjukkan perbaikan yang lebih baik dan mengesankan dalam kinerja model neural network yang memiliki kelemahan dalam pemilihan fitur