PREDICTION OF MALARIA INCIDENCE IN BANGGAI REGENCY USING EVOLVING NEURAL NETWORK

ABSTRAKSI: Malaria merupakan penyakit endemis di sebagian besar wilayah Indonesia, terutama di daerah pedesaan dan terpencil. Banggai, salah satu kabupaten di provinsi Sulawesi Tengah, merupakan daerah endemis tinggi malaria, dengan Annual Parasite Incidence (API) pada tahun 2010 mencapai 7.88‰. Kejadian dan penyebaran malaria sangat dipengaruhi oleh sejumlah faktor lingkungan dan cuaca, terutama curah hujan dan suhu. Oleh karena itu pada studi ini dibangun suatu sistem prediksi kejadian malaria yang dikaitkan dengan faktor lingkungan dan cuaca agar bisa membantu Kementerian Kesehatan dalam pengendalian malaria. Adapun metode yang digunakan adalah Evolving Neural Network (ENN). Metode ini menggabungkan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dan Algoritma Genetika (AG).Sistem prediksi yang dihasilkan dari studi ini menghasilkan performansi yang cukup bagus untuk memprediksi kejadian malaria berdasarkan faktor cuaca. Performansi terbaik saat memprediksi kejadian malaria pada tahun 2008 adalah MAPE 21.3%, akurasi 75%, dan F-value 84.21%, dimana sistem menghasilkan performansi terbaik saat melakukan prediksi di musim kemarau dengan MAPE 13.18%, akurasi 100%, dan F-value 100%. Sedangkan untuk memprediksi kejadian malaria pada tahun 2009, dihasilkan MAPE 15.29%, akurasi 75%, dan F-value 40%, dimana sistem menghasilkan performansi terbaik saat melakukan prediksi di musim hujan dengan MAPE 3.1%, akurasi 100%, dan F-value 100%. Hasil ini membuktikan bahwa ada korelasi yang cukup antara cuaca dan kejadian malaria.ENN mengurangi proses trial-and-error dalam membangun arsitektur JST secara signifikan hingga 96%, dan memperbaiki performansi hingga 14.84% dalam MAPE, 25% dalam accuracy, dan 40% dalam F-value.Kata Kunci : Malaria, Prediksi, Evolving Neural Network, Jaringan Syaraf Tiruan, Algoritma GenetikaABSTRACT: Malaria is an endemic disease in most of Indonesian area, especially in rural and remote areas. Banggai, one of regencies in Central Sulawesi province, is a high endemic area of malaria with Annual Parasite Incidence (API) in 2010 reached 7.88‰. The incidence and spreading of malaria were influenced by environmental and weather factors, particularly rainfall and temperature. Therefore this study would like to developed a malaria incidence prediction system based on environmental and weather factors, so that it may assist Indonesian Ministry of Health to control malaria. The method used to solve the problem was Evolving Neural Network (ENN). This method was a mixture between Artificial Neural Network (ANN) and Genetic Algorithm (GA).The result of this study shows that the prediction system has acceptable performance for predicting malaria incidence based on weather factors. The best performance while predicting malaria incidence in 2008 was MAPE 21.3%, accuracy 75%, and F-value 84.21%. The best season to predict was dry season with MAPE 13.18%, accuracy 100%, and F-value 100%. As for predicting malaria incidence in 2009, was resulted MAPE 15.29%, accuracy 75%, and F-value 40%. The best season to predict was rainy season with MAPE 3.1%, accuracy 100%, and F-value 100%. These findings proved that there was a sufficient correlation between weather and malaria incidence.ENN reduced trial-and-error process in constructing ANN architecture very significaltly. The reduction was up to 96%. ENN also improved the performance of ANN up to 14.84% in MAPE, 25% in accuracy, and 40% in F-value.Keyword: Malaria, Prediction, Evolving Neural Network, Artificial Neural Network, Genetic Algorith

Analisis Perbandingan Evolution Strategies dan Differential Evolution pada Prediksi Data Time Series (Studi Kasus : Prediksi Tingkat Inflasi di Indonesia)

ABSTRAKSI: Prediksi dapat memberikan gambaran tentang masa depan yang paling mendekati kenyataan. Untuk memprediksi data masa depan dapat dilakukan dengan menggunakan data historis masa lalu dengan cara mempelajari polanya sampai dihasilkan suatu model prediksi yang optimal. Metode tersebut dinamakan metode prediksi data time series. Evolutionary Algorithms (EAs) dapat digunakan untuk membangun model prediksi tersebut. Kelebihan dari EAs adalah mampu menghasilkan banyak solusi sekaligus sehingga model prediksi yang dihasilkan lebih beragam.Evolution Staregies (ES) merupakan salah satu jenis EAs yang sering digunakan untuk menyelesaikan permasalahan optimasi. Differential Evolution (DE) merupakan kelas dari ES. DE memiliki skema yang hampir sama dengan ES. Perbedaan yang sangat signifikan adalah pada proses pembangkitan individu baru dimana DE bersifat semi terarah sedangkan ES bersifat acak. Pada Tugas Akhir ini dilakukan analisis perbandingan performansi antara ES dan DE dari segi kecepatan dan akurasi pada prediksi data time series dengan studi kasus yang digunakan adalah prediksi tingkat inflasi di Indonesia.Berdasarkan observasi yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa akurasi DE pada masalah prediksi data time series sedikit lebih baik daripada ES. Waktu yang diperlukan DE untuk membangun fungsi prediksi optimal juga jauh lebih cepat. Namun untuk data dengan tingkat fluktuasi tinggi dan sulit diprediksi seperti data tingkat inflasi di Indonesia, penggunaan metode prediksi data time series dengan mengimplementasikan ES maupun DE kurang mampu untuk mengadaptasi pola data historis tersebut sehingga prediksi yang dihasilkan kurang optimal.Kata Kunci : prediksi data time series, Evolutionary Algorithms (EAs), Evolution Staregies (ES), Differential Evolution (DE)ABSTRACT: Forecasting can provide a description of the future that most closely to reality. Forecasting the future data could be done by using past historical data by studying the pattern to produce an optimal forecasting model. This method is called time series data forecasting. Evolutionary Algorithms (EAs) can be used to build the forecasting model. The advantages of EAs is able to generate many solutions at once so the prediction model became more vary.Evolution Staregies (ES) as a type of EAs is often used to solve optimization problems. Differential Evolution (DE) is belongs to the class of ES. DE has a similar scheme with ES. The most significant difference is in the process of generating new individuals which DE is semi-directed whereas ES is random. This final project is created to analyse and compare the performance between ES and DE in terms of speed and accuracy in time series data forecasting using inflation rate forecasting in Indonesia as a case study.Based on the observations, the forecasting accuracy of DE on time series data forecasting is better than ES. DE is also much faster than ES in building an optimal forecasting function. But for data with high-level fluctuations and unpredictable as inflation rate in Indonesia, using the time series data forecasting by implementing DE and ES is less able to adapt the pattern of historical data so that the result of forecastings are less than optimal.Keyword: time series data forecasting, Evolutionary Algorithms (EAs), Evolution Staregies (ES), Differential Evolution (DE

Aplikasi Pengelolaan Transaksi Niaga dan Simpan Pinjam di Koperasi Pegawai Republik Indonesia (KP-RI) Hikmat Ciamis

ABSTRAKSI: Pada proyek akhir ini telah dibuat sebuah aplikasi yang mampu mencatat dan mengelola data transaksi niaga dan simpan pinjam di Koperasi Pegawai Republik Indonesia (KP-RI) Hikmat Ciamis.Saat ini, pengelolaan data transaksi di KP-RI Hikmat masih dilakukan secara manual, di mana setiap data transaksi dicatat pada sistem yang belum terkomputerisasi. Hal ini seringkali menyulitkan pihak koperasi dalam hal monitoring data. Dengan adanya aplikasi pengelolaan transaksi niaga dan simpan pinjam ini diharapkan dapat membantu dan mempermudah pihak KP-RI Hikmat Ciamis dalam kegiatan pencatatan dan pengelolaan data transaksi serta dalam melakukan monitoring data.Proyek akhir ini diimplementasikan dengan arsitektur client-server, menggunakan bahasa pemrograman Delphi dan basis data MySQL.Kata Kunci : KP-RI Hikmat Ciamis, transaksi niaga, simpan pinjam, Delphi,ABSTRACT: In this final project has been developed an application for recording and managing commercial and saving and loan transaction in Koperasi Pegawai Republik Indonesia (KP-RI) Hikmat Ciamis.Nowadays, commercial and saving and loan transaction data management have been done manually, which recorded in uncomputerized system for every transaction data. Sometimes it makes cooperative side became difficult when data monitoring. With the existence of application for managing commercial and saving and loan transaction hopefully it could help and simplify KP-RI Hikmat Ciamis in recording and managing transaction and also data monitoring.This final project is implemented with client-server architecture using Delphi programming language and MySQL database.Keyword: KP-RI Hikmat Ciamis, commercial transaction, saving and loan

Momentum Backpropagation Optimization for Cancer Detection Based on DNA Microarray Data

Early detection of cancer can increase the success of treatment in patients with cancer. In the latest research, cancer can be detected through DNA Microarrays. Someone who suffers from cancer will experience changes in the value of certain gene expression.  In previous studies, the Genetic Algorithm as a feature selection method and the Momentum Backpropagation algorithm as a classification method provide a fairly high classification performance, but the Momentum Backpropagation algorithm still has a low convergence rate because the learning rate used is still static. The low convergence rate makes the training process need more time to converge. Therefore, in this research an optimization of the Momentum Backpropagation algorithm is done by adding an adaptive learning rate scheme. The proposed scheme is proven to reduce the number of epochs needed in the training process from 390 epochs to 76 epochs compared to the Momentum Backpropagation algorithm. The proposed scheme can gain high accuracy of 90.51% for Colon Tumor data, and 100% for Leukemia, Lung Cancer, and Ovarian Cancer data

PENERAPAN TEKNIK KLASIFIKASI PADA SISTEM REKOMENDASI MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

[Id]Sistem rekomendasi yang dibangun dalam penelitian ini adalah sistem rekomendasi yang dapat memberikan rekomendasi sebuah item terbaik kepada user. Dari sisi data mining, pembangunan sistem rekomendasi satu item ini dapat dipandang sebagai upaya untuk membangun sebuah model classifier yang dapat digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam satu kelas tertentu. Model classifier yang digunakan bersifat linier. Untuk menghasilkan konfigurasi model classifier yang optimal digunakan Algoritma Genetika (AG). Performansi AG dalam melakukan optimasi pada model klasifikasi linier yang digunakan cukup dapat diterima. Untuk dataset yang digunakan dengan kombinasi nilai parameter terbaik yaitu yaitu ukuran populasi 50, probabilitas crossover 0.7, dan probabilitas mutasi 0.1, diperoleh rata-rata akurasi sebesar 72.80% dengan rata-rata waktu proses 6.04 detik, sehingga penerapan teknik klasifikasi menggunakan AG dapat menjadi solusi alternatif dalam membangun sebuah sistem rekomendasi, namun dengan tetap memperhatikan pengaturan nilai parameter yang sesuai dengan permasalahan yang dihadapi.Kata kunci:sistem rekomendasi, klasifikasi, Algoritma Genetika[En]In this study was developed a recommendation system that can recommend top-one item to a user. In terms of data mining, it can be seen as a problem to develop a classifier model that can be used to classify data into one particular class. The model used was a linear classifier. To produce the optimal configuration of classifier model was used Genetic Algorithm (GA). GA performance in optimizing the linear classification model was acceptable. Using the case study dataset and combination of the best parameter value, namely population size 50, crossover probability 0.7 and mutation probability 0.1, obtained average accuracy 72.80% and average processing time of 6.04 seconds, so that the implementation of classification techniques using GA can be an alternative solution in developing a recommender system, due regard to setting the parameter value depend on the encountered problem.Keywords:Recommendation system, classification, Genetic Algorith

Kajian Ilmiah dan Deteksi Adiksi Internet dan Media Sosial di Indonesia Menggunakan XGBoost

Internet dan media sosial telah menjadi kebutuhan pokok manusia untuk mengakses informasi, terutama di masa pandemi COVID-19 saat ini. Hal ini penting untuk dikaji karena berdampak pada perilaku dan kesehatan psikologi seseorang. Berdasarkan sudut pandang filsafat sains, adiksi internet dan media sosial di Indonesia merupakan kenyataan saintifik karena telah memenuhi kriteria falsifikasi dan bisa diuji (testable) secara empiris. Hasil survei terhadap 1980 responden, diperoleh 25,56% responden teradiksi internet dan 20,2% teradiksi media sosial. Penelitian ini juga berhasil membangun model untuk mendeteksi adiksi internet dan media sosial menggunakan XGBoost, dengan F-Measure sebesar 69,23% untuk adiksi internet dan 67,66%  untuk adiksi media sosial. Oleh karena itu, fenomena adiksi internet dan media sosial ini perlu mendapatkan perhatian khusus agar dapat diantisipasi sejak dini

PREDIKSI TIME SERIES TINGKAT INFLASI INDONESIA MENGGUNAKAN EVOLUTION STRATEGIES

[INA]Prediksi tingkat inflasi bisa dilakukan dengan cara mempelajari data historis masa lalu yang dinamakan dengan metode prediksi data time series. Permasalahan pencarian model prediksi yang paling optimal berdasarkan pola data historis ini dapat dipandang sebagai sebuah permasalahan optimasi untuk mencari model prediksi yang menghasilkan tingkat error prediksi paling kecil. Evolution Staregies (ES) sering digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah optimasi numerik seperti itu. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan prediksi time series tingkat inflasi Indonesia dengan menggunakan ES.Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa akurasi prediksi yang didapatkan kurang optimal, dengan MAPE 6.54%. Hal ini dikarenakan data historis tingkat inflasi di Indonesia sangat fluktuatif. Namun untuk pola data linear, ES bisa mendapatkan hasil prediksi yang akurat.[EN]The inflation rate can be predicted by studying the history of past data, called time series prediction method. Problem in finding optimal prediction model based on historical data can be viewed as an optimization problem to find a predictive model that resulting the smallest prediction error rate. Evolution Staregies (ES) is often used to solve numerical optimization problems like that. Therefore, in this study was performed Indonesian inflation rate time series prediction using ES.Based on the study can be seen that the accuracy of prediction was less than optimal, with MAPE 6.54%. This was because the historical data of Indonesia inflation rate was very fluctuative. However, for linear data pattern, ES can obtain accurate prediction

Evolutionary Machine Learning : Pembelajaran Mesin Otonom Berbasis Komputasi Evolusioner

xvi, 495 hlm.; 24 c