Metode Fuzzy ID3 Untuk Klasifikasi Status Preeklamsi Ibu Hamil

Angka Kematian Ibu (AKI) di Indonesia meningkat terus mulai tahun 2007 (SDKI 2012). Salah satu penyebab utamanya adalah penyakit hipertensi. Istilah hipertensi pada ibu hamil disebut dengan preeklamasi. Metode Fuzzy Decision Tree Iterative Dichotomiser 3 (ID3) digunakan untuk mengelompokkan penyakit preeklamsi menjadi 3 kelas yaitu normal, waspada preeklamsi ringan, dan bahaya preeklamsi berat. Pada penelitian ini terdapat 6 variabel yang digunakan yaitu tekanan darah sistolik, tekanan darah diastolik, usia ibu, usia kehamilan, protein urine, dan odema. Tujuan dari klasifikasi adalah membantu tenaga medis dalam memberikan tindakan kepada pasien (ibu hamil) agar diagnosisnya tepat sasaran dan lebih cepat dalam membantu pengambilan keputusan. Tahapan metode ID3 adalah melakukan inisialisasi nilai atribut fuzzy, perhitungan entropy, dan mencari nilai information gain. Uji coba sistem menggunakan algoritma k-fold cross validation serta menghitung akurasi menggunakan confusion matrix. Berdasarkan hasil uji coba, k-fold 5 mempunyai akurasi terbesar yaitu 98,44%, presisi terbesar 96,66%, dan recall terbesar 97,61%

Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penjurusan Slta dengan Metode Id3 dan C4.5.

Penjurusan sekolah dalam jenjang SLTA merupakan permasalahan yang komplek, hal ini dikarenakan jumlah siswa yang terus bertambah dan banyaknya syarat yang harus dipenuhidalam menentukan jurusan, akibatnya proses penjurusan kurang tepat dan tidak sesuai minat siswa. Jika penjurusan sesuai dengan kemampuan dan minat/bakat siswa maka merea dapatbelajar dengan nyaman dan dapat menghasilkan lulusan yang kompeten sesuai bidangnya. Tujuan penelitian ini adalah membantu guru dalam proses penyeleksian pemilihan jurusansehingga proses yang dihasilkan dari seleksi ini lebih akurat dan objektif. Indikator atau kriteria yang akan digunakan dalam penyeleksian ini adalah nilai Matematika, Fisika, Biologi, Kimiauntuk semester 1 dan semester 2, Nilai Psikotest (IQ), Saran Psikotest, Angket/Minat Siswa, Saran Bimbingan Konseling. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metodeklasifikasi pohon keputusan ID3 dan C4.5. karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam menentukan keputusan. Hasil dari klasifikasi kedua algoritma akan di analisa untuk enentukan algoritma mana yang paling optimal kinerjanya. Kedua algoritma ini akan dibandingkan kinerjanya dengan mencari recall, pressicion, accuracy terbesar dan Nilai error rate terkecil yang dicapai. Hasil akhir dari penelitian ini, bahwa kinerja algoritma C4.5 lebih baik dari pada algoritma ID3 karena memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dari pada algoritma ID3

A Hybrid Tabu Search and Genetic Algorithm Imputation Approach for Incomplete Data

The common problem for data collection is happening missing value during the data collection and processing process that the quality of the data testing is decreased. A computational based technique for dealing with missing values, namely Genetic Algorithm Imputation (GAI). The usage was used to estimate the dataset's missing values. GAI generates the optimal set of missing values with the acquisition of information as a function of fitness to measure individual solutions' performance. GAI conducts continuous searching until the missing criteria value is found according to best fitness. So, it is trapped in optimal conditions temporarily. The improvement of GAI with tabu search is known as TS-GAI, that strength is two metaheuristic techniques modified at the mutase stage to distract the local optima's search.  In applying missing values, this technique works better when many possible values are used instead of the mixed attribute having missing values. Because the new generation chromosome values generate many opportunities to make up for the missing values. The experimental results show that the TS-GAI shows better performance on 30% MV with a fitness value of 0.212. It converges at 159 iterations. Generally, TS-GAI is a faster iteration than simple GAI and it has a lower RMSE level than other imputation techniques

E-learning Berbasis Iso 19796-1 dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw)

Internet telah memasuki hampir seluruh aspek kehidupan di berbagai sektor.Internet lebih dianggapmenarik untuk dijadikan media pembelajaran karena fitur atau kontennya yang lebih banyak danmenarik dibandingkan buku cetak biasa. Tujuan e-learning ini adalah menciptakan mediapembelajaran yang dapat diakses secara luas serta menyajikan materi, latihan soal dan evaluasiyang lebih efisien. Sistem ini mampu mengukur kualitas e-learning yang digunakan dalampenyampaian pembelajaran, sehingga dapat meningkatkan pemahaman mahasiswa dalam belajarserta membantu dosen dalam menyampaikan materi pembelajaran.ISO 19796-1 dibuat secaragenerik untuk mengakomodasi kebutuhan di bidang standarisasi kualitas e-learning. Pada elearning ini, terdapat aplikasi yang mampu mengukur kualitas sistem e-learning, berdasarkan bobotprioritas yang sebelumnya ditentukan oleh stakeholder. Bobot prioritas inilah yang kemudiandiolah menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).Hasil penelitianini adalah aplikasiyang mampu menilai kualitas sistem e-learning berdasarkan ISO 19796-1 dan memberikanrekomendasi untuk perbaikan sistem. Lima kriteria dengan penilaian kurang dari bobot yang telahditentukan akan muncul sebagai perbaikan sistem

Fuzzy Type-2 Trapezoid Methods for Decision Making Salt Farmer Mapping

The need for domestic salt every year has increased, both for consumption and industrial salt. Some of the fisheries service programs include providing assistance to people's businesses, providing geomembrane, and online marketing training. A large number of salt farmers and official work programs have caused the implementation of the program to be less than optimal, resulting in low salt production. This study uses a type-2 fuzzy method by integrating two methods, namely type-2 Fuzzy Analytical Hierarchy Process AHP (FAHP) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Fuzzy type-2 has higher accuracy than fuzzy type-1 and is more efficient and more flexible in determining the linguistic scale for criteria. The Fuzzy Analytical Hierarchy Process AHP (FAHP) interval is used to determine the weight of the salt farmer mapping criteria. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS), used to determine. The findings of this study are that the indicators that most influence the mapping of salt farmers are land area, marketing, and market. The results of the mapping of salt farmers are the classification of salt farmer class groups and recommendations for improvement for each salt farmer. Hybrid type-2 Fuzzy Analytical Hierarchy Process AHP (FAHP) method and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), can be used for mapping salt farmers based on the consistency ratio value below 10 percent, 37 percent enter high class, 28 percent enter the middle class and 35 percent enter low clas

Design an Adaptive E-learning Application Architecture based on IEEE LTSA reference model

Adaptivity in the field of e-learning and an innovative framework for personalised adaptive e-learning is often considered to be new or in an early development stage. In this paper, we propose an architecture for development of adaptive e-learning system. This architecture is based on the IEEE 1484 LTSA (Learning Technology System Architecture) reference model. The learner model is based on the learners’ preference and knowledge level. According to these profiles, the learners are served with learning material that best matches their educational needs. Furthermore, we also accomodate the learner feeback regarding to difficulty level of learning material. The design of our proposed models is prepared using UML notation. Our goal is to assist the instructional designers in developing adaptive e-learning system based on the IEEE LTSA models efficiently

Implementasi Metode Naïve Bayes dan Information Gain Untuk Klasifikasi Penyakit dan Hama Tanaman Jagung

Jagung (Zea mays ssp. mays) adalah tanaman pangan ketiga terbesar setelah gandum dan beras, dan di Indonesia menempati posisi kedua setelah padi. Jagung dapat ditanam di daerah dengan suhu tinggi dan rendah serta curah hujan dan irigasi yang cukup. Namun jagung sangat rentan terhadap penyakit selama siklus hidupnya, yang dapat menurunkan kualitas dan kuantitasnya. Di Sumenep, Jagung dapat dikatakan sebagai bahan pangan pokok untuk sebagian masyarakat pedesaan atau pelosok. Penyebab terjadinya serangan pada tanaman jagung adalah ketidaktahuan petani dalam pencegahan dan penanganannya sehingga menyebabkan produksi jagung mengalami penurunan. Dinas pertanian kabupaten Sumenep juga belum mempunyai sistem untuk klasifikasi hama dan penyakit jagung. Tujuan penelitian ini adalah klasifikasi penyakit dan hama tanaman jagung menggunakan metode naïve bayes dengan information gain. Naïve Bayes digunakan untuk mengolah nilai-nilai probabilitas setiap gejala, dan nilai persentase dari setiap hama dan penyakit. Information Gain untuk menyeleksi bobot gejala yang paling berpengaruh dalam menentukan hama dan penyakit jagung. Hasil uji coba, akurasi naïve bayes dengan information gain dapat meningkatkan akurasi rata-rata sebesar 3,17 % dibanding klasifikasi tanpa seleksi fitur. Akurasi terbaik diperoleh dengan metode information gain dan naïve bayes sebanyak 15 fitur dari 47 fitur dengan akurasi sebesar 98,47 %. Penelitian ini merekomendasikan 15 fitur, dengan 3 fitur terbesar adalah tidak berbuah, daun berklorosis sebagian atau seluruh daun dan adanya bekas gigitan pada batang