Rancang Bangun Aplikasi Monitoring Pemberian Obat Bagi Pasien

Dalam melakukan pengontrolan obat secara langsung pada tiap pasien, perawat akan menghabiskan banyak waktu. Selain itu, kemungkinan terjadi kesalahan umumnya sering terjadi. Untuk menghindari terjadinya kesalahan tersebut telah dirancang dan dibuat perangkat yang digunakan untuk mengatur dan melakukan monitoring pemberian obat pada pasien. Adapun metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan 3 (tiga) cara yaitu observasi, wawancara, dan studi pustaka. Metode pengembangan sistem yang penulis gunakan adalah metode Rapid Application Development (RAD). Sebagai hasil, aplikasi ini terdiri dari beberapa class dalam sistem antara lain, perawat, pasien, obat, resep dokter dan history. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu perawat dalam mengontrol pemberian obat pasien

Implementasi Algoritma Nazief-adriani Pada Fitur Tebak Kata Di Web Edukasi Bahasa Indonesia

Salah satu aturan atau tata bahasa Bahasa Indonesia yang harus diketahui adalah mengenai pengenalan kata dasar dan kata berimbuhan. Dalam bidang komputasi, salah satu algoritma yang dikembangkan dan berhubungan dengan aspek kata dasar dan kata berimbuhan Bahasa Indonesia adalah algoritma Nazief-Adriani. Metodologi penelitian terdiri dari 5 tahap yaitu pengumpulan data, analisis, desain, implementasi dan penulisan laporan. Implementasi algoritma Nazief-Adriani dilakukan pada fitur permainan tebak kata yang digunakan untuk menebak kata dasar dari imbuhan yang ada. Sebagai hasil penelitian, algoritma Nazief-Adriani berhasil diimplementasikan dan diuji coba untuk beberapa kata imbuhan (pelatihan, pendidikan dan menghasilkan) pada permainan tebak kata dasar di Web Edukasi Bahasa Indonesia dengan baik namun kekurangan dari algoritma Nazief-Adriani adalah belum mampunya untuk mendeteksi dan menghapus afiks-infiks atau imbuhan tengah/sisipan

Random Adjustment - Based Chaotic Metaheuristic Algorithms for Image Contrast Enhancement

Metaheuristic algorithm is a powerful optimization method, in which it can solve problemsby exploring the ordinarily large solution search space of these instances, that are believed tobe hard in general. However, the performances of these algorithms signicantly depend onthe setting of their parameter, while is not easy to set them accurately as well as completelyrelying on the problem\u27s characteristic. To ne-tune the parameters automatically, manymethods have been proposed to address this challenge, including fuzzy logic, chaos, randomadjustment and others. All of these methods for many years have been developed indepen-dently for automatic setting of metaheuristic parameters, and integration of two or more ofthese methods has not yet much conducted. Thus, a method that provides advantage fromcombining chaos and random adjustment is proposed. Some popular metaheuristic algo-rithms are used to test the performance of the proposed method, i.e. simulated annealing,particle swarm optimization, dierential evolution, and harmony search. As a case study ofthis research is contrast enhancement for images of Cameraman, Lena, Boat and Rice. Ingeneral, the simulation results show that the proposed methods are better than the originalmetaheuristic, chaotic metaheuristic, and metaheuristic by random adjustment

Pengenalan Gerak Manusia Menggunakan Algoritma Relevance Vector Machine pada MSRC-12 Dataset

Relevance vector machine is a popular machine learning technique that is motivated by statistical learning theory. RVM can be used for gesture recognition which is one of the communication tools used by humans. This study proposes an experiment using the Relevance Vector Machine (RVM) algorithm on gesture data from Microsoft Research Cambridge-12 (MSRC-12) as a proposed solution to overcome unbalanced problems in data processing. The results of the study are the accuracy for 1-person motion model reaches 100% and the lowest accuracy with 5 people the motion model reaches 96%. Graphically, the more people or models, the lower the algorithm's accuracy