Implementasi Korelasi untuk Seleksi Fitur pada Klasifikasi Jamur Beracun Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan

Jamur merupakan salah satu jenis flora yang tumbuh subur di negara tropis, salah satunya Indonesia. Jamur terdiri atas 2 jenis, yaitu jamur yang bisa dimakan (menyehatkan) dan jamur yang tidak bisa dimakan (jamur beracun). Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah meningkatkan keakuratan klasifikasi jamur dengan pendekatan analisis korelasi. Peningkatann akurasi dilakukan dengan menghilangkan atribut yang berkorelasi di atas 0,8. Dataset yang digunakan diambil dari Kaggle.com yang terdiri atas 22 variabel input, dan 2 variabel output. Setelah dilakukan simulasi dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan perambatan galat mundur, diperoleh hasil dari 22 variabel yang dipergunakan untuk mengklasifikasi jamur beracun atau tidak beracun, ditemukan ada 2 variabel yang secara bersama-sama tidak berkontribusi terhadap hasil klasifikasi dan cenderung menjadi variabel pengganggu. Dua variabel tersebut adalah variabel Bruises dan Ringtype. Dengan dihilangkannya 2 variabel tersebut, terjadi peningkatan keakuratan klasifikasi dari 97,97%, menjadi 99,02

Penerapan REST API Untuk Aplikasi Reservasi Dokter Praktik Berbasis Android (Studi Kasus: Klinik dr. Candra Safitri)

Reservasi merupakan salah satu hal penting untuk dilakukan ketika pasien ingin berobat di suatu instansi kesehatan. Pada klinik dr. Candra Safitri ini, proses reservasi pasien untuk berobat masih menggunakan cara yang konvensional yaitu dengan memaksa pasien untuk melakukan antri dengan cara datang langsung ke klinik dr. Candra Safitri. Kemudian, ketika pasien tiba di klinik, pasien diminta untuk mengambil nomor antrian yang tersedia pada klinik tersebut. Proses ini dinilai kurang efektif karena pasien harus melakukan antri yang panjang dan menunggu giliran untuk dipanggil ke ruang dokter. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk membuat sebuah aplikasi android untuk melakukan reservasi supaya pasien yang ingin berobat dapat melakukan reservasi tanpa datang langsung ke klinik untuk mengambil nomor antrian yang tersedia pada klinik dr. Candra Safitri ini. Pengembangan aplikasi ini dilakukan menggunakan metode RAD (Rapid Application Development) dengan tahapan Requirement Planning, User Design, Construction and Cutover. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi reservasi berbasis android dan didukung dengan website admin yang diimplementasikan di klinik dr. Candra Safitri supaya memudahkan pasien dalam melakukan reservasi. Berdasarkan pengujian aplikasi menggunakan metode Black Box, dapat ditarik kesimpulan bahwa hasil pengujian fungsionalitas dari website admin dan aplikasi mobile pasien semuanya sukses dan semua modul yang dibuat sudah sesuai dengan rancangan sistem

Vision-based chicken meat freshness recognition system using RGB color moment features and support vector machine

Chicken meat is a highly sought-after food product among various segments of the general population, known for its high nutritional value and easy accessibility. Presently, meat identification is primarily conducted manually, relying on visual inspection or tactile assessment of the meat's color and texture. However, this approach presents several limitations, particularly when consumers lack the discernment to differentiate the quality of chicken meat freshness. This research aims to identify the freshness level of chicken meat using the Support Vector Machine method, employing the extraction of RGB color moment features to determine the freshness of the meat. The feature extraction process involves calculating the percentage of intensity values for R (Red), G (Green), and B (Blue) in each chicken meat image. Based on the image processing results, the percentage of intensity values, particularly in the R and B parameters, can be used as determining factors. The study involves software testing using fresh and non-fresh chicken meat. The developed system can identify the freshness level of fresh chicken meat with an accuracy rate of 71.6% using the linear kernel SVM and 60.5% using the RBF kernel SVM.  This research represents a significant step toward the automation of chicken meat freshness assessment, potentially reducing food waste and enhancing food safety in the food industry. Further research and development could improve the system's accuracy and expand its applications in various food quality control settings.Chicken meat is a highly sought-after food product among various segments of the general population, known for its high nutritional value and easy accessibility. Presently, meat identification is primarily conducted manually, relying on visual inspection or tactile assessment of the meat's color and texture. However, this approach presents several limitations, particularly when consumers lack the discernment to differentiate the quality of chicken meat freshness. This research aims to identify the freshness level of chicken meat using the Support Vector Machine method, employing the extraction of RGB color moment features to determine the freshness of the meat. The feature extraction process involves calculating the percentage of intensity values for R (Red), G (Green), and B (Blue) in each chicken meat image. Based on the image processing results, the percentage of intensity values, particularly in the R and B parameters, can be used as determining factors. The study involves software testing using fresh and non-fresh chicken meat. The developed system can identify the freshness level of fresh chicken meat with an accuracy rate of 71.6% using the linear kernel SVM and 60.5% using the RBF kernel SVM.  This research represents a significant step toward the automation of chicken meat freshness assessment, potentially reducing food waste and enhancing food safety in the food industry. Further research and development could improve the system's accuracy and expand its applications in various food quality control settings

Sistem Klasifikasi Kinerja Satpam Menggunakan Metode Naїve Bayes Classifier

Intisari - PT. Garuda Merah Indoensia merupakan perusahaan BUJP yang menangani pendidikan dan pelatihan Satpam (Satuan Pengamanan). Saat ini di perusahaan tersebut dalam menilai kinerja satpam menggunakan sistem “teman menilai teman” yang bisa menimbulkan hasil kinerja yang tidak akurat. Satpam merupakan bentuk pengamanan swakarsa yang bertugas membantu Polri dibidang penyelenggaraan keamanan dan ketertiban masyarakat, terbatas pada lingkungan kerjanya. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah sistem yang mampu melakukan klasifikasi kinerja baik, cukup, dan buruk yang dilihat dari kemampuan, kepribadian dan ketrampilan masing-masing satpam dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Metodologi penelitian ini dimulai dengan mengajukan pertanyaan berupa kuesioner kepada satpam yang bekerja pada sebuah instansi, kemudian dilakukan wawancara dengan direktur Pusdiklat satpam. Data tersebut akan digunakan sebagai data sampel.   Proses   penerapan   metode   Naive   Bayes   Classifier   untuk   klasifikasi   kinerja   satpam menggunakan perhitungan numerik tiga variabel. Pengujian klasifikasi menggunakan 39 data uji dan menghasilkan prosentase nilai kebenaran sebesar 92,31%, prosentase kinerja baik 20,51%, kinerja cukup 71,79%, kinerja buruk 7,69%. Dengan demikian aplikasi ini bisa digunakan untuk membantu mengetahui kinerja satpam. Kata Kunci - Klasifikasi, Kinerja Satpam, Naïve Bayes Classifie

Implementasi Aplikasi Berbasis Mobile Untuk Pelayanan Jasa Kesehatan

Health is one of the important aspects of society's life. Karangampel Health Center is one of the health centers that provide public health services in general. There are several health services provided by the puskesmas including regular medical practices, specialist doctors practices, KIA service practices (Mother and Child Health), and KB service practices. Currently, the queue system at the puskesmas does not yet use the computerization so it is less effective. Many patients who have signed up complain because they don't know for sure the operational schedule at the health center. The purpose of this study was to build a mobile-based computerization application that contains information about the doctor's practice schedule, registering online, the patient's examination history, as well as submitting an online reference letter. The app also had a feature to get an ambulance call quickly. This research method includes observations and System Designers using Systems development of life cycle (SDLC) by the prototype method, and the creation of the system so that it produces a Mobile-based puskesmas information system. Applications are made, then the test is carried out using a black box. The test results result in a value of 80% so it shows that the application is worth usin

PREDIKSI PENJUALAN SEPEDA MOTOR HONDA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

Prediksi penjualan merupakan salah satu cara untuk meningkatkan laba perusahaan. Peramalan dipergunakan untuk menyeterakan antara perbedaan waktu yang sekarang dan yang akan datang terhadap kebutuhan. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dapat mengaplikasikan dengan baik metode peramalan. Data yang diperoleh dibagi menjadi data pelatihan dan pengujian. Dengan menggunakan berbagai operator di software Rapidminer diperoleh hasil Root Mean Square Error (RMSE) terendah yaitu 45327.969 windowing 12, yang artinya data 12 bulan pertama adalah data yang krusial atau penting sebagai acuan untuk meramalkan/memprediksi penjualan sepeda motor Honda. Perusahaan dapat memprediksi jumlah permintaan konsumen terhadap produk pada tahun berikutnya, selanjutnya ditindaklanjuti ke bagian produksi

The Improvement of Artificial Neural Network Accuracy Using Principle Component Analysis Approach

An important problem in a classification system is how to get good accuracy results. A way to increase the accuracy of a classifier system is to improve the number of input data attributes. Improving the number of input data attributes can be done using the Principal Component Analysis (PCA) method. The aim of this research is to reduce the number of input data attributes to increase the accuracy in a mushroom classification system. The research method used in this study started from collecting datasets from Kaggle.com related to mushroom-classification, then the data visualization process was carried out using pie charts then a dimension reduction process was carried out to reduce the number of variables using the PCA method. The next step is the training and testing of the artificial neural network. The architecture of artificial neural network used is backward error propagation with the number of hidden layers as much as 2 layers with the number of cells as many as 3 and 2. The training data used is 80%, while the testing data is 20%. Based on the test results, obtained an accuracy of 100% with 150,000 iterations and using 11 input variables from 22 existing input variables. By adding Principal Component Analysis part of the development that can improve the accuracy and performance of Artificial Neural Network