Optimasi Parameter K pada Algoritma K-nearest Neighbour untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus

Diabetes Mellitus merupakan salah satu penyakit kronis yang mematikan. Penyakit yang juga dikenal dengan nama penyakit kencing manis ini terjadi akibat kadar glukosa di dalam darah terlalu tinggi. Diabetes Mellitus banyak diteliti di banyak negara pada saat ini karena peningkatan penderita yang banyak dan sangat mengkhawatirkan. Menurut WHO saat ini lebih dari 246 juta jiwa menderita diabetes dan diperkirakan akan meningkat menjadi 380 juta jiwa pada tahun 2025 apabila tidak dilakukan penanganan yang serius. Dibetes menyebabkan penyakit lain / komplikasi yang setiap tahunya mengakibatkan kematian hingga 3,8 juta jiwa. Data mining merupakan kegiatan menemukan sebuah pola, aturan dan pengetahuan baru dari sebuah dataset. Salah satu fungsi mayor data mining adalah klasifikasi. KNN merupakan salah satu algoritma klasifikasi data mining terbaik dan banyak digunakan. Algoritma KNN bekerja dengan cara menghitung kedekatan data testing dengan keseluruhan data training. K dalam KNN merupakan variabel jumlah tetangga terdekat yang akan diambil untuk proses klasifikasi. Jumlah K=1 akan membuat hasil klasifikasi terasa kalu karena hanya memperhitungkan satu tetangga terdekat atau satu record karakteristik data terdekat. Sedangkan jumlah K yang terlalu banyak akan menghasilkan klaasifikasi yang samar. Penelitian ini menghasilkan K terbaik pada percobaan K=13 dengan akurasi 75,14%. K=13 merupakan nilai k paling optimal diantara percobaan klasifikasi KNN menggunakan nilai K=1 sampai dengan K=49

Algoritma Apriori Untuk Asosiasi Transaksi Penjualan Benang di PT Hana Text

Dalam catatan sejarah industri di Indonesia, Industri tekstil menjadi sektor yang terlama di Negara indonesia dan mempunyai pondasi yang baik dari produsen bahan baku hingga sampai ke konsumen. Produk tekstil turut memberikan sumbangsih nomor tiga dari semua potensial ekspor Indonesia. Benang adalah salah satu faktor yang menentukan kualitas produk dari industry tekstil. Komoditi benang yang makin  beragam dengan kualitas yang berbeda tentu harus diperhitungkan agar tidak menimbulkan kerugian pada perusahaan. Dengan penerapan algoritma apriori untuk mengetahui asosiasi transaksi penjualan benang, mampu memperkecil kerugian yang mungkin terjadi dalam perusahaan sehingga alur stok barang pun bisa terjaga untuk memenuhi kebutuhan produsen kain dan kualitas benang pun bisa terjaga lebih baik

Association Rule Mining untuk Penentuan Media Promosi Pendaftaran Mahasiswa Baru dengan Metode Apriori

Jumlah perguruan tinggi swasta di Jawa Tengan terdapat 247 perguruan tinggi, persaingannya semakin ketat. Maka dari itu dibutuhkan inovasi agar dapat beradaptasi dan bertahan. Keunggulan perguruan tinggi harus ditonjolkan dalam mempromosikan perguruan tinggi tersebut. STMIK Widya Pratama disetiap tahunnya melakukan promosi untuk menjaring mahasiswa baru. Adapun media promosi yang digunakan berupa brosur, poster, spanduk, radio, koran, bagian pendaftaran, teman, dosen/staf, sosial media. Data dibagian pendaftaran semakin lama bertambah besar dari tahun ke tahunnya, maka dari itu perlu diolah. Model pengolahan data yang digunakan adalah  data mining agar dapat menyelesaiakan permasalahan dalam menemukan atribut-atribut yang terjadi besamaan adalah Association rules (aturan asosiasi). Tahapan metode penelitian yang dilakukan adalah: Extraction, Prepocessing, algoritma data mining dan rule. Pada penelitian ini di hasilkan bahwa jika teman maka sosial media, dengan batasan nilai support min 0,3 dan minimal confidence 0,5. Algoritma apriori dapat membetuk pola kombinasi dengan aturan asosiasi setelah melakukan perhitungan nilai support dan confidenc

Segementasi Nasabah Tabungan Pada BMT XXX dengan Metode Fuzzy C Means dan Model RFM

Setiap perusahaan akan berlomba lomba untuk meningkatkan pelayanan kepada pelanggan, agar pelanggan tidak berpindah ke pesaing. BMT XXX juga tidak menginginkan nasabahnya berpindah ke pesaing. Pada tahun 2019 nasbah BMT XXX mencapai 4882 nasabah, akan tetapi yang aktif melakukan transaksi penabungan hanya 1392 nasabah. BMT mengalami kesulitan dalam menginterpretasikan data, karena data yang tersaji dalam bentuk manual. Untuk membantu BMT dalam mengelompokkan nasabah yang potensial menggunakan metode fuzzy C Means dan model RFM (Recency, Frequency, dan  Monetary). Metode Fuzzy C means  digunakan karena dapat menggelompokkan data yang lebih besar dan lebih kokoh pada data oulier, dalam menentukan cluster atau kelompok dengan derajat keanggataan. Langkah langkah metode penelitian yang dilakukan adalah pengumpulan data, pengolahan data, metode yang diusulkan, eksperimen metode, validasi hasil atau pengujina. Hasil pengujian dengan Davies Bouldin Index diperoleh 0,464 dengan jumlah klaster sebanyak 6. Dengan kelas nasbah superstar sebanyak 79 nasabah, golden sebanyak 462 nasabah, typical customer  124 nasabah, occantional customer sebanyak 271 nasabah, everyday sopper  239 nasabah, dormant cusomer  217 nasabah. Dengan adanya data tersebut dapat digunakan oleh BMT XXX pengambilan keputusan dalam hal menentukan strategi marketing untuk meningkatkan pelanggan agar pelanggan selalu aktif melakukan penabungan. Kata Kunci : Segementasi nasabah, fuzzy c means, RF

Case Based Reasoning Untuk Mendeteksi Penyakit Kucing Dengan Metode KNN

Kucing adalah hewan kesayangan yang sangat populer dikalangan masyarakat Indonesia. Ketersediaan dokter tidak sebanding dengan banyaknya masyarakat yang mencintai kucing serta pemilik juga banyak yang belum mengetahui cara pemeliharaan dengan benar. Jenis penyakit yang dialami kucing sangat banyak maka dari itu membutuhkan penanganan dan pengobatan yang berbeda-beda. Maka untuk dapat mendiagnosa penyakit pada kucing dibutuhkan sebuah sistem dengan berbasis Case Based Reasoning(CBR) dengan metode K Nearest Neighbor. Case Base Reasoning (CBR) dapat penyelesaikan masalah berdasarkan masa lalu yang sama untuk menyelesaikan masalah yang baru, dalam memecahkan kasus baru maka mengingat kasus lama. Algoritma K Nearest Neighbor memilih data  sejumlah K yang paling dekat dari data baru. Metode penelitian yang digunakan adalah CHRISP –DM (Cross Industry Process for data mining)  dengan tahapan sebagai berikut: Fase Pemahaman Bisnis, Fase Pemahaman data, Fase Pengolahan Data, Fase Pemodelan, Fase Evaluasi dan Fase penyebaran. Data yang didapat 320 data, setelah melalukan fase pengolahan data menjadi 250 data. Pengujian akurasi didapatkan akurasi yang paliing tinggi adalah dengan menggunakan nilai K= 3 dengan tingkat akurasi sebesar 97 %