Penerapan Fuzzy Multi Criteria Decision Making (Fmcdm) Untuk Diagnosis Penyakit Tropis

Diagnosis penyakit tropis yang dilakukan oleh seorang dokter dan penentuan tindakan medis terhadap pasien harus dilakukan secara cermat dan berhati-hati. Kesalahan diagnosis dan tindakan medis bisa berakibat fatal dan bisa membahayakan nyawa pasien. Diagnosis dan pengobatan terhadap beberapa penyakit bahkan membutuhkan keahlian seorang dokter spesialis. Permasalahan saat ini adalah penyebaran dokter spesialis yang belum merata di Indonesia. Petugas medis yang ada di daerah mungkin hanya mantri, bidan, atau dokter umum yang kurang ahli dalam menangani penyakitpenyakit khusus, sehingga perawatan dan pengobatan pasien kurang optimal. Makalah ini menerapkan fuzzy multi criteria decision making (FMCDM) yang merupakan salah satu metode yang bisa membantu pengambil keputusan dalam melakukan pengambilan keputusan terhadap beberapa alternatif keputusan yang harus diambil dengan beberapa kriteria yang akan menjadi bahan pertimbangan. Makalah ini menggunakan bilangan triangular fuzzy untuk menentukan diagnosa penyakit tropis berdasarkan data gejala, hasil akuisisi pengetahuan dari dokter dimana ada beberapa gejala yang sama. Penyakit yang digunakan sebagai alternatif pada makalah ini adalah penyakit malaria, demam berdarah dan demam tifoid. Penerapan fuzzy dengan menggunakan bilangan triangular fuzzy dilanjutkan dalam sebuah implementasi sistem dengan menggunakan matlab versi 7 yang dapat mendukung diagnosis penyakit tropis di daerah

JAVA VIRTUAL MACHINE PADA SISTEM OPERASI WINDOWS XP UNTUK MENGEKSEKUSI SISTEM PENJUALAN

Interpreter bytecode Java biasa disebut JVM (Java Virtual Machine) yang disediakan oleh Sun Microsystem untuk setiap platform. Dengan teknik ini program yang didistribusikan merupakan hasil kompilasi .class yang bentuknya sama untuk setiap platform. Kemudian nanti setelah .class ini hendak dijalankan maka barulah diinterpretasikan oleh masing-masing JVM yg ada pada setiap platform. Dalam makalah ini menjelaskan JVM menterjemahkan beberapa instruksi pada sistem penjualan menggunakan aplikasi NetBeans IDE 7.0 pada sistem operasi Windows XP dimana pada aplikasi tersebut terdapat Java Virtual Machin

Comparative Analysis of SVM and Perceptron Algorithms in Classification of Work Programs

Government agencies are required to mobilize every aspect of publication which is carried out every year which must be accounted for and also carried out for each device that receives it such as assisted villages by utilizing available apbd funds in maximizing work programs designed so that they can be implemented optimally and effectively. by getting the best from all aspects of the work program implementation, of course there are important points in designing an annual work program without exception. data mining itself can help the department of population, family planning, women's empowerment and child protection in analyzing each work program design from before it is implemented onwards to look at various aspects of past data whose grouping is in the form of classification. The purpose of this study is to build a classification model with the addition of a sigmoid activation function that uses svm and perceptron to obtain a comparison value for the accuracy of the algorithm used to obtain the best working program design. The classification results are used to get the best value for classifying the best P2KBP3A work program dataset where it can be seen that the average accuracy value is 87.5%, the f1 value is 82.2%, the precision value is 80.2%, and the recall value is 87.5% so that the final result of the research results obtained a good accuracy value

JAVA VIRTUAL MACHINE PADA SISTEM OPERASI WINDOWS XP UNTUK MENGEKSEKUSI SISTEM PENJUALAN

Interpreter bytecode Java biasa disebut JVM (Java Virtual Machine) yang disediakan oleh Sun Microsystem untuk setiap platform. Dengan teknik ini program yang didistribusikan merupakan hasil kompilasi .class yang bentuknya sama untuk setiap platform. Kemudian nanti setelah .class ini hendak dijalankan maka barulah diinterpretasikan oleh masing-masing JVM yg ada pada setiap platform. Dalam makalah ini menjelaskan JVM menterjemahkan beberapa instruksi pada sistem penjualan menggunakan aplikasi NetBeans IDE 7.0 pada sistem operasi Windows XP dimana pada aplikasi tersebut terdapat Java Virtual Machin

PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM) UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT TROPIS

Diagnosis penyakit tropis yang dilakukan oleh seorang dokter dan penentuan tindakan medis terhadap pasien harus dilakukan secara cermat dan berhati-hati. Kesalahan diagnosis dan tindakan medis bisa berakibat fatal dan bisa membahayakan nyawa pasien. Diagnosis dan pengobatan terhadap beberapa penyakit bahkan membutuhkan keahlian seorang dokter spesialis. Permasalahan saat ini adalah penyebaran dokter spesialis yang belum merata di Indonesia. Petugas medis yang ada di daerah mungkin hanya mantri, bidan, atau dokter umum yang kurang ahli dalam menangani penyakitpenyakit khusus, sehingga perawatan dan pengobatan pasien kurang optimal. Makalah ini menerapkan fuzzy multi criteria decision making (FMCDM) yang merupakan salah satu metode yang bisa membantu pengambil keputusan dalam melakukan pengambilan keputusan terhadap beberapa alternatif keputusan yang harus diambil dengan beberapa kriteria yang akan menjadi bahan pertimbangan. Makalah ini menggunakan bilangan triangular fuzzy untuk menentukan diagnosa penyakit tropis berdasarkan data gejala, hasil akuisisi pengetahuan dari dokter dimana ada beberapa gejala yang sama. Penyakit yang digunakan sebagai alternatif pada makalah ini adalah penyakit malaria, demam berdarah dan demam tifoid. Penerapan fuzzy dengan menggunakan bilangan triangular fuzzy dilanjutkan dalam sebuah implementasi sistem dengan menggunakan matlab versi 7 yang dapat mendukung diagnosis penyakit tropis di daerah

JAVA VIRTUAL MACHINE PADA SISTEM OPERASI WINDOWS XP UNTUK MENGEKSEKUSI SISTEM PENJUALAN

Interpreter bytecode Java biasa disebut JVM (Java Virtual Machine) yang disediakan oleh Sun Microsystem untuk setiap platform. Dengan teknik ini program yang didistribusikan merupakan hasil kompilasi .class yang bentuknya sama untuk setiap platform. Kemudian nanti setelah .class ini hendak dijalankan maka barulah diinterpretasikan oleh masing-masing JVM yg ada pada setiap platform. Dalam makalah ini menjelaskan JVM menterjemahkan beberapa instruksi pada sistem penjualan menggunakan aplikasi NetBeans IDE 7.0 pada sistem operasi Windows XP dimana pada aplikasi tersebut terdapat Java Virtual Machin

Klasifikasi Penyakit Daun Pada Tanaman Jagung Menggunakan Algoritma Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors dan Multilayer Perceptron

Corn is one of the substitute staple foods in Indonesia after rice. Maize crops grown in Indonesia often experience considerable losses due to maize plant diseases. Generally, plant diseases are initially caused by morphological changes in the leaves. Accurate detection and classification of diseases that appear on the leaves will prevent the widespread spread of the disease. This study will compare classification algorithms, namely Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, and Multilayer Perceptron to find the best algorithm in the classification of leaf disease in corn plants, namely, cercospora leaf spot gray, common rust, and northern leaf blight using the VGG-16 deep learning model used as image feature extraction. The results showed that the Multilayer Perceptron algorithm produced the best values with accuracy, precision, and recall of 97.4% each

Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Naive Bayes Pada Klasifikasi Ras Kucing

Salah satu hewan peliharaan yang paling populer ialah kucing. Kucing dipilih menjadi hewan peliharaan manusia karena tingkahnya sangat lucu. Kucing memiliki variasi ras yang sangat banyak. Terdapat 315 ras kucing pada seluruh dunia yang mana setiap ras kucing mempunyai ciri-ciri tertentu, akibat banyaknya terjadi perkawinan silang antara kucing kampung dan kucing ras dalam penentuan ras kucing menjadi lebih sulit. Seiring perkembangan zaman yang begitu cepat, perkembangan teknologi informasi pengenalan objek citra menjadi subjek yang sangat menarik dan tentunya berkaitan erat dengan data informasi. Maka peneliti akan melakukan komparasi antara algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes (NB) pada klasifikasi citra ras kucing dengan memanfaatkan model Deep Learning SqueezeNet sebagai proses ekstraksi fitur pada citra. Dari hasil penelitian ini akan membuktikan secara empiris perbedaan antara accuracy, precision dan recall dari setiap algoritma. Hasil yang diperoleh menunjukan bahwa, dalam hal klasifikasi yang terbaik yaitu algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan nilai accuracy 88.4%, precision 88.5% dan recall 88.4% sedangkan yang terendah adalah algoritma Naive Bayes (NB) dengan nilai accuracy 79.5%, precision 79.9% dan recall 79.5%