A Performance Assessment on Various Data mining Tool Using Support Vector Machine

Data mining is essentially the discovery of valuable information and patterns from huge chunks of available data. Two indispensable techniques of data mining are clustering and classification, where the latter employs a set of pre-classified examples to develop a model that can classify the population of records at large, and the former divides the data into groups of similar objects. In this paper we have proposed a new method for data classification by integrating two data mining techniques, viz. clustering and classification. Then a comparative study has been carried out between the simple classification and new proposed integrated clustering-classification technique. Four popular data mining tools were used for both the techniques by using six different classifiers and one clustered for all sets. It was found that across all the tools used, the integrated clustering-classification technique was better than the simple classification technique. This result was consistent for all the six classifiers used. For both of the techniques, the best classifier was found to be SVM. From the four tools used, KNIME found to be the best in terms of flexibility of algorithm. All comparisons were drawn by comparing the percentage accuracy of each classifier used

Classification of Mild Cognitive Impairment with Deep Transfer Learning Approach using CWT based Scalogram Images

Mild Cognitive Impairment (MCI) is a condition that can occur as a person gets older, and faces problems like recognition, memory, and language skills. Early detection of MCI is crucial, as it can progress to more severe conditions like Alzheimer's disease. This study proposes a method to use Scalogram images, obtained by applying Continuous Wavelet Transform (CWT) to EEG signals and pre-trained models like ResNet50, VGG16, InceptionV3, Inception_ResNetV2 through transfer learning to classify MCI and Healthy Control (HC). Fine-tuning of the models is also used to improve the results, and various performance metrics are employed for classification. The study concludes that Inception_ResNetV2 transfer learning yielded good results, while ResNet50 and InceptionV3 transfer learning with fine-tuning resulted in higher accuracy using a low learning rate

Studi Karakteristik Biolistrik Membran Telur Bebek Sebagai Bahan Dielektrik

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik biolistrik yang ada pada membran telur bebek meliputi nilai kapasitansi, impedansi dan konstanta dielektrik membran dengan perlakuan perendaman membran pada konsentrasi larutan elektrolit yang berbeda. Pengukuran nilai biolistrik membran dilakukan dengan metode dielektrik pada rangkaian plat kapasitor sejajar yang ditengahnya disisipkan membran telur bebek sebagai bahan dielektrik kemudian dihubungkan pada LCR meter GW-instek seri 816. Frekuensi yang digunakan adalah frekuensi rendah berkisar antara 100 Hz – 2000 Hz. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin besar frekuensi yang diberikan maka nilai kapasitansi, impedansi dan konstanta dielektrik membran telur bebek semakin rendah. Perendaman membran pada larutan elektrolit mempengaruhi karakteristik biolistrik membran. Semakin besar konsentrasi yang diberikan nilai kapasitansi dan konstanta dielektrik membran meningkat dan nilai impedansinya menurun. Dari nilai konstanta dielektrik yang dihasilkan dapat disimpulkan bahwa membran telur bebek dapat digunakan sebagai alternatif bahan dielektrik karena memiliki konstanta dielektrik yang lebih besar dibandingkan dengan konstanta dielektrik udara

Studi Pengukuran Konstanta Dielektrik Minyak Goreng Curah Dengan Menggunakan Metode Dielektrik

Telah dilakukan penelitian tentang studi pengukuran konstanta dielektrik minyak goreng curah dengan menggunakan metode dielektrik. Pengukuran konstanta dielektrik dilakukan pada minyak goreng curah dengan persentase 100%. Pengukuran konstanta dielektrik dilakukan pada frekuensi 100 Hz hingga 2000 Hz dengan rentang 50 Hz. Pengukuran dilakukan dengan menggunakan plat kapasitor dari lempengan tembaga dengan ukuran 20×10 mm2 dengan jarak 5 mm. Bahan dielektrik berupa lemak diletakkan pada bagian tengah plat kapasitor dan dihubungkan dengan LCR meter GW-instek seri 816. Hasil penelitian menunjukkan nilai konstanta dielektrik minyak goreng curah mengalami penurunan seiring dengan bertambahnya frekuensi yang diberikan

Four-dimensional data assimilation and balanced dynamics

The problem of spurious excitation of gravity waves in the context of four-dimensional data assimilation is investigated using a simple model of balanced dynamics. The model admits a chaotic vortical mode coupled to a comparatively fast gravity wave mode, and can be initialized such that the model evolves on a so-called slow manifold, where the fast motion is suppressed. Identical twin assimilation experiments are performed, comparing the extended and ensemble Kalman filters (EKF and EnKF, respectively). The EKF uses a tangent linear model (TLM) to estimate the evolution of forecast error statistics in time, whereas the EnKF uses the statistics of an ensemble of nonlinear model integrations. Specifically, the case is examined where the true state is balanced, but observation errors project onto all degrees of freedom, including the fast modes. It is shown that the EKF and EnKF will assimilate observations in a balanced way only if certain assumptions hold, and that, outside of ideal cases (i.e., with very frequent observations), dynamical balance can easily be lost in the assimilation. For the EKF, the repeated adjustment of the covariances by the assimilation of observations can easily unbalance the TLM, and destroy the assumptions on which balanced assimilation rests. It is shown that an important factor is the choice of initial forecast error covariance matrix. A balance-constrained EKF is described and compared to the standard EKF, and shown to offer significant improvement for observation frequencies where balance in the standard EKF is lost. The EnKF is advantageous in that balance in the error covariances relies only on a balanced forecast ensemble, and that the analysis step is an ensemble-mean operation. Numerical experiments show that the EnKF may be preferable to the EKF in terms of balance, though its validity is limited by ensemble size. It is also found that overobserving can lead to a more unbalanced forecast ensemble and thus to an unbalanced analysis

Pengaruh Kosentrasi Gula Dan Variasi Medan Listrik Dalam Madu Lokal Terhadap Perubahan Sudut Putar Polarisasi

Penelitian ini dilakukan agar dapat diperoleh analisa tentang pengaruh Perubahan konsentrasi glukosa dan kuat medan listrik dalam madu lokal terhadap Perubahan sudut putar polarisasi cahaya. Pengukuran Perubahan sudut putar polarisasi cahaya dilakukan dengan cara memancarkan cahaya terpolarisasi melewati sampel yang berupa madu murni dan madu yang diberi tambahan glukosa. Sampel selanjutnya diberi pengaruh medan listrik luar (0 kV/m atau tanpa medan – 25 kV/m) yang dihasilkan dari kapasitor plat sejajar. Setelah diberi pengaruh medan listrik luar dilakukan pengamatan Perubahan sudut putar polarisasi cahaya pada madu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin besar kuat medan listrik yang mengenai madu dengan tambahan glukosa akan menghasilkan Perubahan sudut putar polarisasi yang semakin besar. Selain itu, besarnya konsentrasi glukosa di dalam madu juga mempengaruhi besarnya Perubahan sudut putar polarisasi cahaya. Perubahan sudut putar polarisasi cahaya akan meningkat secara linier akibat pengaruh medan listrik luar dan konsentrasi glukosa dalam madu murni

Pengaruh Larutan Belimbing Wuluh (Averrhoa Bilimbi) Dan Larutan Jeruk Nipis (Citrus Aurantifolia) Terhadap Potensial Membran Alga Nitella SP. Yang Tercemar Tembaga (Cu)

Salah satu jenis logam berat yang banyak mencemari perairan saat ini yaitu tembaga (Cu) yang disebabkan oleh limbah hasil pengolahan industri pelapisan logam. Tembaga merupakan unsur mikro mineral yang dibutuhkan tubuh dalam jumlah sedikit dan akan bersifat racun jika terakumulasi berlebihan. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengukur dan menganalisis pengaruh larutan belimbing wuluh dan larutan jeruk nipis terhadap potensial membran Nitella sp. dalam air tercemar logam Cu. Pengukuran potensial membran alga menggunakan mikroelektroda yang dirangkai dengan mikroskop dan osiloskop. Mikroskop digunakan untuk mengamati struktur sel alga, sedangkan osiloskop digunakan untuk menampilkan gelombang yang menunjukkan nilai potensial membran alga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin tinngi konsentrasi Cu menyebabkan nilai potensial membran alga semakin menurun. Nilai potensial membran alga mulai bertambah naik menuju nilai normalnya seiring pemberian larutan belimbing wuluh dan larutan jeruk nipis dengan berbagai konsentrasi yang mana konsentrasi efektif larutan belimbing wuluh adalah 8% dan larutan jeruk nipis adalah 16% sampai 20%

Potensi Tanaman Genjer (Limnocharis Flava) Untuk Mengurangi Kadar Logam Berat (Pb Dan Cu) Serta Radionuklida Dengan Metode Fitoremediasi

Genjer merupakan salah satu tanaman yang sering dikonsumsi oleh masyarakat. Tanaman ini merupakan tanaman gulma yang hidup diperairan rawa. Sekarang ini pencemaran air banyak terjadi dimana-mana, baik disebabkan oleh logam berat maupun radionuklida. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk memulihkan lingkungan tercemar yaitu menggunakan metode fitoremediasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis seberapa efektifkah tanaman genjer dalam menyerap limbah logam berat dan radionuklida. Pengujian konsentrasi logam berat dilakukan menggunakan alat AAS (Atomic Adsorption Spectrofotometer ), serta persentase unsur dalam tanaman diukur menggunakan XRF (X-Ray Fluorescence), dan kandungan radionuklida diukur menggunakan detektor Geiger Muller. Limbah yang digunakan untuk penelitian adalah limbah buatan, dimana untuk uji logam digunakan campuran air sumur dengan Pb(NO3)2 dan CuSO4.5(H2O) dengan konsentrasi 5 ppm, sedangkan limbah buatan uji radionuklida digunakan pupuk NPK Phonska mutiara. Dari hasil pengukuran menunjukkan bahwa tanaman genjer mampu mengakumulasi logam berat dan radionuklida. Presentase massa unsur pada tanaman genjer yaitu unsur kalium sebesar 41,7%. Dari hasil pengukuran ini diasumsikan bahwa radionuklida yang berada ditanaman adalah radionuklida kalium-40 dan besar aktivitas yang didapatkan yaitu sebesar 1,117 nCi