Deteksi Dini Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Neural Network Berbasiskan Algoritma Genetika

Diabetes or Diabetes Mellitus (DM) is a disease in which the glucose content in the blood can not be processed by the body. Based on the case of many diabetic patients, first action is needed as a solution of the problem of diabetes by predicting to detect early diabetes. This is necessary because often medical decisions are made based on experience and rational reasoning. Prediction of diabetes can be done by using some data of diabetic patients who have been stored in the database to make a pattern for the determination of diabetes with Artificial Intelligen technique so that the result of inaccurate diagnosis can be avoided. In this study the authors apply Genetic Algorithm (GA) to optimize Neural Network (NN) model by searching the best parameter value on Neural Network (NN) model. The experimental results showed a decrease in RMSE value which means an increase in predicted accuracy value, ie from 0.402 +/- 0,035 to 0.396 +/- 0,032.The optimization of the NN model prediction, the relevant policy makers can determine the prediction of diabetes more accurately.</p

Komparasi Model Prediksi Kurs Pada Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Neural Network Berbasis Genetic Algorithm dan Particle Swarm Optimization

Data from Bank Indonesia shows that the rupiah exchange rate against dollar weakened at the beginning of the Covid-19 pandemic. This exchange rate volatility is an important problem in the Indonesian economy. Therefore, the prediction model for the exchange rate against the dollar is needed during the Covid-19 pandemic to predict the exchange rate during the Covid-19 Pandemic. This study is proposed to compare the prediction of the rupiah exchange rate against the dollar using the GA-based Neural Network algorithm and the PSO-based Neural Network algorithm. Initially the data was collected in the period 2019 to 2021, then the data is preprocessed. Validation used the k-fold validation technique with a ratio of 70:30, while the evaluation is carried out with the output of RMSE. The results showed that the performance of PSO and GA was the same, namely 0.020 +/- 0.006

Analisis Sentimen Pindah Ibu Kota Berbasis Naive Bayes Classifier

Perkembangan media sosial memudahkan pengguna dalam percepatan akses informasi di internet. Akses informasi yang awalnya sulit diperoleh begitu mudah sekarang ini. Media sosial memungkinkan penggunanya tidak hanya mengonsumsi tapi juga berpartisipasi, membuat, mengomentari dan menyebarkan beragam konten dalam berbagai format. Banyak media sosial yang berkembang di internet, salah satu yang banyak digemari adalah Twitter. Twitter merupakan media sosial yang memungkinkan para penggunanya untuk berinteraksi secara personal ataupun terbuka. Melalu fitur hashtag para pengguna Twitter dapat mengetahui topik yang sedang dibahas secara real-time. Selain itu kata kunci pada Twitter dapat pula menjadi sumber perbincangan oleh pengguna. Salah satu topik yang ramai diperbincangkan di Twitter adalah terkait issue pemindahan ibu kota Indonesia. Namun dibalik hal tersebut terdapat kontroversi dari  pihak yang merasa  pro dan kontra, masing-masing memiiki sudut pandang sendiri.  Hal ini menyebabkan munculnya fenomena perdebatan khususnya di Twitter yang sebenarnya menunjukkan perhatian kolektif mengenai wacana publik. Kecenderungan pengguna Twitter dalam memposting konten dapat diketahui dengan cara analisa sentiment. Pada penelitian ini diusulkan metode Naive Bayes Classifier (NBC) untuk menganalisa sentimen terhadap wacana pemerintah di media massa online Twitter pada topik pemindahan ibukota Indonesia dengan cara mengklasifikasikan menjadi positif, dan negatif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai akurasi yang diperoleh sebesar 94,33%. Dengan dilakukannya analisa sentimen ini diharapkan dapat diketahui permasalahan yang terdapat pada kontroversi topik pemindahan ibukota, sehingga dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi untuk kepentingan lebih lanjut

Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)

Dewasa ini, media sosial berkembang pesat di internet, salah satu yang banyak digemari adalah Twitter. Berbagai topik ramai diperbincangkan di Twitter mulai dari ekonomi, politik, sosial, budaya, hukum dan lain-lain. Salah satu topik yang ramai diperbincangkan di Twitter adalah terkait isu pemindahan ibu kota Indonesia. Namun dibalik hal tersebut terdapat kontroversi dari  pihak yang merasa  pro dan kontra, masing-masing memiiki sudut pandang yang berbeda.  Hal ini menyebabkan munculnya fenomena perdebatan khususnya di Twitter yang sebenarnya menunjukkan perhatian kolektif mengenai wacana publik tersebut. Analisis sentimen adalah proses mengekstraksi, memahami dan mengolah data berupa teks yang tidak terstruktur secara otomatis guna mendapatkan informasi sentimen yang terdapat pada sebuah kalimat pendapat atau opini. Dalam penerapan analisis sentimen menggunakan metode machine learning terdapat beberapa metode yang sering digunakan. Dalam penelitian ini diusulkan metode Support Vector Machine (SVM) untuk diterapkan pada tweets topik pemindahan ibu kota Indonesia untuk tujuan klasifikasi kelas sentimen pada media sosial twitter. Teknis klasifikasi  dilakukan dengan cara mengklasifikasikan menjadi 2 kelas yakni positif dan negatif. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan terhadap tweets sentimen pemindahan ibu kota dari media sosial twitter sebanyak 1.236 tweets (404 positif dan 832 negatif) menggunakan SVM diperoleh akurasi =96,68%, precision=95.82%, recall=94.04% dan AUC = 0,979. AbstractToday, social media is growing fast on the internet.One of the most popular social media is Twitter. Many topics are discussed on Twitter such as economic, politic, social, culture, and law. One of the hot topics discussed on Twitter is the issue of relocating Indonesia's capital city. However, there is controversy from supporters and opponents. They have different views. This issue leads to a phenomenon of debate on Twitter that actually shows a collective concern about the public discourse. Sentiment analysis is a process of extracting, understanding and processing unstructured data to get sentiment information which is found in an opinion sentence. Application of sentiment analysis using machine learning methods shows that there are several methods that are often used. In this study, the Support Vector Machine (SVM) method is proposed to be applied to tweets on the topic of relocating Indonesia's capital city for sentiment classification on social media twitter. The classification technique is carried out into 2 classes, namely positive and negative. Based on testing on the sentiment of relocating Indonesia's capital city from social media twitter from 1,116 tweets (404 positive and 832 negative) using SVM obtained accuracy = 96.68%, precision = 95.82%, recall = 94.04% and AUC = 0.979

Deteksi Dini Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Neural Network Berbasiskan Algoritma Genetika

Diabetes or Diabetes Mellitus (DM) is a disease in which the glucose content in the blood can not be processed by the body. Based on the case of many diabetic patients, first action is needed as a solution of the problem of diabetes by predicting to detect early diabetes. This is necessary because often medical decisions are made based on experience and rational reasoning. Prediction of diabetes can be done by using some data of diabetic patients who have been stored in the database to make a pattern for the determination of diabetes with Artificial Intelligen technique so that the result of inaccurate diagnosis can be avoided. In this study the authors apply Genetic Algorithm (GA) to optimize Neural Network (NN) model by searching the best parameter value on Neural Network (NN) model. The experimental results showed a decrease in RMSE value which means an increase in predicted accuracy value, ie from 0.402 +/- 0,035 to 0.396 +/- 0,032.The optimization of the NN model prediction, the relevant policy makers can determine the prediction of diabetes more accurately

Sentiment Analysis Regarding Candidate Presidential 2024 Using Support Vector Machine Backpropagation Based

This research has the potential to make an important contribution to the development of computationally-based sentiment analysis, particularly in the political context. Anies Baswedan, Ganjar Pranowo, and Prabowo Subianto, three candidates for the presidency of Indonesia, are examined using a Backpropagation-based Support Vector Machine (SVM) methodology in this study. This approach is used to categorize emotions into three groups: neutral, adverse, and favorable. Between July 1 and July 30, 2023, data on tweets mentioning the three presidential contenders was gathered. After processing the data, SVM was used while lowering the backpropagation process. The study's findings demonstrate that the performance of the model in determining public sentiment is greatly enhanced by the application of backpropagation-based SVM techniques. For each presidential contender, the evaluation was conducted using the f1 score, recall, and precision metrics. The evaluation's findings indicate that while the model struggles to distinguish between favorable and negative feelings toward particular presidential contenders, it performs better when categorizing neutral feelings. The SVM model is more accurately able to identify popular sentiment toward the three presidential candidates when the backpropagation approach is used. The results of the sentiment analysis are also represented by word clouds for each presidential contender, giving an intuitive sense of the words that are frequently used in public discourse. This study sheds light on the possibilities of using Twitter data to analyze political sentiment using the backpropagation-based SVM algorithm.

OPTIMASI UMKM DI KEC.KEDUNGBANTENG KAB.BANYUMAS MELALUI PENDEKATAN IPTEK GUNA KETAHANAN EKONOMI PADA MASA PANDEMI COVID-19

ABSTRAKHadirnya Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) di Indonesia mampu meratakan pertumbuhan ekonomi hingga ke pelosok daerah. Tingginya penyerapan tenaga kerja dapat mengurangi tingkat pengangguran hingga menurunnya angka kemiskinan. Pandemi COVID-19 di Indonesia yang berlangsung dari pertengahan Maret 2020 hingga kini telah menimbulkan dampak pada sektor ekonomi Indonesia. Kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) pada kota-kota besar di Indonesia mengakibatkan kelumpuhan sektor ekonomi di berbagai wilayah salah satunya Banyumas. Metode yang dilakukan adalah dengan Participatory Action Research (PAR), dimana tim melakukan observasi guna mengidentifikasi permasalahan mitra UMKM, pelaksanaan dan evaluasi. Dari kegiatan yang telah dilaksanakan mitra cukup memahami tentang penggunaan IPTEK diantaranay konsep digital marketing dan mampu menggunakan internet untuk melakukan pemasaran. Meningkatnya kemampuan mitra dalam melakukan pemasaran diharapkan dapat membantu mitra untuk memperoleh pasar yang lebih luas dan meningkatkan daya saing mitra sebagai pelaku UMKM. Kata kunci: digital marketing; IPTEK; UMKM. ABSTRACTThe The presence of Micro, Small and Medium Enterprises (UMKM) in Indonesia is able to even out economic growth to remote areas. The high absorption of labor can reduce the unemployment rate and reduce the poverty rate. The COVID-19 pandemic in Indonesia which lasted from mid-March 2020 until now has had an impact on the Indonesian economic sector. The Large-Scale Social Restriction Policy (PSBB) in big cities in Indonesia has resulted in paralysis of the economic sector in various regions, one of which is Banyumas. The method used is Participatory Action Research (PAR), where the team conducts observations to identify the problems of UMKM partners, implementation and evaluation. From the activities that have been carried out, partners understand enough about the use of science and technology including the concept of digital marketing and are able to use the internet to do marketing. The increased ability of partners in marketing is expected to help partners to gain a wider market and increase the competitiveness of partners as UMKM actors.. Keywords: digital marketing; IPTEK; UMKM.

Optimasi Prediksi NilaiTukar Rupiah terhadap Dolar Menggunakan Neural Network Berbasiskan Algoritma Genetika

Nilai tukar adalah nilai mata uang sebuah negara yang dinyatakan dalam nilai mata uang negara lain. Sebagai contoh, nilai tukar rupiah (Rp) pada dolar Amerika Serikat (USD) adalah nilai satu dolar amerika dalam rupiah, begitu juga sebaliknya nilai satu rupiah terhadap dolar amerika. Korelasi nilai tukar ini kaitannya dengan pergadangan Internasional dimana etidakpastian nilai tukar menjadi permasalahan yang penting dalam bidang keuangan. Oleh karena itu diperlukan sebuah model prediksi guna memprakirakan nilai tukar dimasa depan. Hasil yang akurat dalam prediksi nilai tukar ini sangat bermanfaat bagi pemegang kepentingan dimasa depan. Pada peneltian ini prediksi data nilai tukar rupiah pada dolar dilakukan dengan menggunakan Neural Network berbasis algoritma genetika. Berdasarkan eksperimen yang dilakukan pada data time series nilai tukar rupiah pada dolar periode 1 Januari 2013 sd 30 Agustus 2018 yang berjumlah 1470 record menggunakan metode Neural Network berbasis algoritma Genetika, terbukti bahwa model optimasi tersebut mampu meningkatkan hasil akurasi prediksi yaitu dari 0,010 +/- 0,001 menjadi 0,008 +/- 0,001, terjadi penurunan nilai RMSE sebesar 0,002 yang berarti peningkatan akurasi prediksi