Implementasi Model Regresi Logistik dalam Klasifikasi Kebutuhan Ruang ICU Terhadap Pasien Positif COVID-19

Coronavirus Disease 19 (COVID-19) is a type of disease caused by a virus called SARS-CoV-2. The origin of the infection came from Huanan Seafood Market, Wuhan City, Hubei Province, People's Republic of China. The virus attacks the lungs and is indicate to spread to other organs such as the heart, blood vessels, kidneys, intestines, and brain. SARS-CoV-2 virus infection can threaten the life safety of infected patients by attacking the respiratory system and can spread to other organs that trigger comorbidities. The condition of COVID-19 patients with comorbidities is a consideration for ICU admission. Statistics state that 1 in 5 COVID-19 patients undergo treatment in a hospital, and 1 in 10 of them require treatment in the ICU (Intensive Care Unit). In this study, the classification of ICU room needs on COVID-19 patients based on comorbidities and certain conditions using a logistic regression model. Logistic regression implemented with consideration of the data and research variables having a categorical data scale. The data is divide into two, training data and testing data with a ratio of 80%:20%. The purpose of this research is to get the accuracy of the classification. The results showed that the level of accuracy reached 87.29%.Coronavirus Disease 19 (COVID-19) merupakan jenis penyakit yang disebabkan oleh suatu virus bernama SARS-CoV-2. Awal mula infeksi berasal dari Pasar Seafood Huanan, Kota Wuhan, Provinsi Hubei, Republik Rakyat Tiongkok. Virus tersebut menyerang organ paru-paru dan terindikasi dapat menyebar pada organ lain seperti, jantung, pembuluh darah, ginjal, usus, dan otak. Infeksi virus SARS-CoV-2 mampu mengancam keselamatan hidup pasien terinfeksi dengan menyerang sistem pernapasan dan dapat menyebar ke organ lain yang memicu penyakit penyerta. Kondisi pasien COVID-19 dengan penyakit penyerta (komorbid) atau kondisi tertentu menjadi pertimbangan admisi ruang ICU. Statistik menyatakan bahwa 1 dari 5 pasien COVID-19 menjalani perawatan di rumah sakit, dan 1 dari 10 diantaranya membutuhkan penanganan di ruang ICU (Intensive Care Unit). Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kebutuhan ruang ICU dilakukan pada pasien COVID-19 berdasarkan penyakit penyerta dan kondisi tertentu menggunakan model regresi logistik. Regresi logistik digunakan dengan pertimbangan data dan variabel penelitian memiliki skala data kategori. Data dibagi menjadi dua yaitu data training dan data testing dengan rasio perbandingan 80%:20%. Tujuan penelitian adalah mendapatkan nilai akurasi dari klasifikasi yang dilakukan. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi mencapai 87,29%

ANALISIS TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI BERBASIS COBIT 4.1 PADA PERUSAHAAN DISTRIBUTOR DIGITAL PRINTING

Sebagian besar perusahaan telah mengandalkan Teknologi Informasi (TI) untuk menyelesaikan kegiatan administrasi, pengolahan data dan efisiensi proses bisnis perusahaan. Penerapan TI dalam suatu perusahaan membutuhkan investasi di bidang TI yang cukup besar, untuk itu diperlukan tata kelola TI yang dapat meyelaraskan TI dengan tujuan bisnis. Salah satu perusahaan distributor digital printing telah menerapkan TI untuk mendukung operasional perusahaan. Namun demikian perusahaan tersebut belum menyadari pentingnya tata kelola TI. Penelitian ini dilakukan untuk melakukan analisa tata kelola TI berbasis framework COBIT 4.1 pada perusahaan distributor digital printing. Hasil analisa menunjukkan bahwa penerapan TI pada perusahaan masih terbatas pada fungsi operasional dan berada pada level satu (initial/Ad Hoc)

Perancangan Aplikasi Registrasi Serta Konsultasi Pada Pelayanan Puskesmas Berbasis Android

Saat masyarakat akan berobat ke puskesmas, sering dijumpai calon pasien yang ingin berobat ramai didepan loket antrean. Antrean pada puskemas terjadi diakibatkan oleh kebutuhan akan layanan melebihi kapasitas yang ada pada fasilitas layanan yang terdapat dalam sistem, sehingga terjadi penumpukan antrean. Di puskesmas pun tidak terdapat layanan yang membantu pasien untuk mengonsultasikan penyakitnya secara online dan hal tersebut juga menyusahkan pasien apabila penyakit yang diderita pasien kambuh disaat jam operasional puskesmas telah tutup. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa permasalahan yang terjadi dan memberikan solusi dengan menggunakan metode FIFO (First-In, First-Out). Hasil penelitian ini yaitu dirancang sebuah aplikasi registrasi dan konsultasi pada pelayanan puskesmas yang memudahkan pasien untuk mendapat nomor antrean dan melakukan konsultasi secara online

Prediction Of Tiger Shrimp Supply Using Time Series Anlysis Method Case Study CV.Surya Perdana Benur

Prediction of demand for tiger shrimp buyers using data from the company CV. Surya Perdana Benur. The process is carried out with the models in the Autoregressive Integrated Moving Average method. Tiger shrimp is a marine animal that is now widely cultivated by big company in Indonesia. Tiger shrimp has important economic value, so its existence must be maintained as part of Indonesian germplasm. The problem now faced by many tiger shrimp companies is the inadequate availability of goods for consumers. This time series data method is useful for predicting the availability of goods for consumers who want to buy goods at the company CV. Surya Perdana Benur. This time series data method is useful for predicting the availability of goods for consumers who want to buy goods at the company CV. Surya Perdana Benur. Autoregressive (AR), MovingAverage (MA), and Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model and will be evaluated through Mean Absolute Percent Error (MAPE). The initial process that will be carried out after the data is processed is model identification, estimation of model parameters, residual inspection, using forecasting models if the model has been fulfilled will be evaluated using MAPE until the results come out 14875.593875 to be able to predict the next buyer demand

Sistem Otomasi Atap Bangunan pada Gudang Pengeringan Jagung Berbasis Arduino Uno

Pada saat musim hujan, para petani jagung merasa cemas ketika mereka sedang menjemur hasil panen mereka. Rasa cemas tersebut akan bertambah pada saat menjemur jagung namun sedang berada di sawah atau di luar , dan dirumah sedang tidak ada orang. Dari kejadian itu para petani harus mengecek setiap waktu agar pada saat mendung gelap atau turun hujan jagung bisa langsung di tutup terpal, karena kawatir jagung basah terkena air hujan. Dari gambaran masalah diatas, penulis menemukan ide untuk membuat alat buka tutup atap gudang pengeringan jagung yang bisa bekerja secara otomatis. Alat tersebut menggunakan microcontroler Arduino Uno ditambah dengan sensor hujan dan sensor LDR (Light Dependent Resistor). Cara kerja alat ini adalah mendeteksi cuaca disekitar melalui sensor hujan dan sensor LDR, ketika sensor tidak menerima cahaya maka alat akan menterjemahkan akan terjadi hujan, sehingga alat akan menutup atap agar jagung terlindung dari air hujan. Ketika sensor mendeteksi sinar matahari alat akan menterjemahkan bahwa cuaca disekitar panas, sehingga alat akan membuka atap agar terkena sinar matahari. Sedangkan sensor hujan mendeteksi tetesan dari air hujan. Harapan dengan terciptanya alat buka tutup atap gudang pengeringan jagung otomatis mampu membantu masyarakat mengurangi rasa cemas ketika mengeringkan hasil panen jagung dimusim penghujan dan meringankan pekerjaan, sehingga dapat mengefisiensi waktu dan tenaga. Kata kunci : Arduino Uno, microkontroller, Sensor hujan, LDR, Driver motor, IC, Integrated Circuit&nbsp

SIMULASI PENJADWALAN KAPAL TAMBAT UNTUK PENCAPAIAN ZERO WAITING TIME DI DERMAGA JAMRUD UTARA DENGAN OPTIMASI ALGORITMA SEQUENTIAL SEARCHING

Sea transportation is one of the main transportation in Indonesia. The flow of the ships and goods is increasing from year to year. If those increase is not supported by proper infrastructure and facilities and also good services, those would cause traffic problems on the voyage that resulted in queue problems in the port. The uneffective and unefficient of arrival and service pattern for berthing vessels make the queue problems becomes more difficult to be solved.Ship berthing services system on North Jamrud is still done manually by helding meeting every day to determine the berthing position. Designing a scheduling management system of ship berthing by simulating the ship schedule will help the service process for port management and agent. Sequential searching algorithm is used to search and collect the ship arrival data by minimizing the total service time of the ships.The simulation showed that the berthing process of ships can be done quickly by ensuring that the service time of the ships is in accordance with the standard operation procedure. The mean of waiting time for passanger ship is 41 hours, for cargo ship is 47 hours, and for the dry bulk type of ship is 70 hours with R = 0.9 Keywords : Schedulling , Sequential Searching, Waiting tim

Klasterisasi Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering Untuk Memodelkan Wilayah Banjir

Setiap tahun selama musim hujan masalah banjir di provinsi Jawa Timur adalah bencana yang sering terjadi. Berdasarkan catatan Badan Penanggulangan Bencana (BNPB) dari 2014 hingga 2015 ada 574 bencana banjir di provinsi Jawa Timur, Banyak faktor yang menyebabkan terjadinya bencana banjir diantaranya adalah lambatnya informasi yang didapat sehingga diperlukan suatu pemodelan wilayah potensi banjir di Jawa Timur dengan menggunakan metode yang lebih akurat dan efisien dengan menggunakan suatu metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC). Metode ini akan digunakan untuk melakukan pengelompokkan dengan uji performansi menggunakan metode cophenetic correlation coefficient. Hasil dari penelitian ini divisualisasikan kedalam bentuk SIG. Berdasarkan hasil uji cluster optimal dengan elbow method, provinsi Jawa Timur terbagi menjadi 3 kelompok cluster daerah terdampak potensi banjir yaitu karakteristik rendah, sedang, tinggi. Hasil uji performa cluster menggunakan cophenetic correlation coefficient menunjukkan bahwa metode average linkage memberikan solusi cluster yang lebih baik dibandingkan dengan metode AHC lainnya yakni sebesar 0,9

SEGMENTASI MAHASISWA DENGAN ‘UNSUPERVISED’ ALGORITMA GUNA MEMBANGUN STRATEGI MARKETING PENERIMAAN MAHASISWA

Perkembangan teknologi informasi yang demikian cepat akan menghasilkan suatu data yang besar dan heterogen yang dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang tidak terkecuali dalam bidang pendidikan. Proses pendaftaran peserta didik baru atau mahasiswa baru akan menghasilkan suatu data mahasiswa mulai dari profil mahasiswa sampai dengan kegiatan proses belajar. pengolahan data yang benar akan dapat membantu mendapatkan suatu informasi yang akurat. Dengan memanfaatkan suatu algoritma pembelajaran mesin dalam melakukan segmentasi data mahasiswa akan dihasilkan informasi terkait prediksi penerimaan mahasiswa baru. K-Means Clustering dilakukan untuk mengelompokkan data mahasiswa berdasarkan tiga atribut yaitu wilayah asal pendaftar, program studi dan umur mahasiswa. Hasil dari pengolahan data klaster mahasiswa yang terbentuk adalah tiga cluster, dengan cluster pertama 1112 mahasiswa, cluster kedua 825 mahasiswa dan cluster ketiga sejumlah 744 mahasiswa. Berdasarkan klasterisasi yang dihasilkan diharapkan mampu memberikan rekomendasi kepada kegiatan marketing didalam menjaring calon mahasiswa baru. Kata Kunci : K-Means Clustering, Segmentasi, Klaster, Mahasisw

ALGORITMA K-NN GUNA KLASIFIKASI DAERAH POTENSI PEMAIN BULUTANGKIS TUNGGAL PUTRA DI INDONESIA

Bulutangkis merupakan salah satu cabang olahraga yang dipertandingkan di ajang olimpiade musim panas. Tercatat pembulutangkis Indonesia telah memperoleh 7 medali emas di ajang tersebut. Hingga saat ini Indonesai belum bisa menambah medali emas satupun dari cabang olahraga lain yang dipertandingkan di Olimpiade. Tak heran bulutangkis menjadi olahraga yang sangat penting di Indonesia. Meskipun bulutangkis bukan berasal dari Indonesia, namun Indonesia telah melahirkan banyak legenda bulutangkis sejak tahun 1960-an hingga sekarang. Di era digital sekarang sport science telah di kembangkan di berbagai negara untuk mendukung kinerja atlit dan official , namun hal ini jika tidak di dukung dengan regenerasi pemain muda, maka estafet prestasi akan menjadi terputus. Betapa pentingnya mempersiapkan pemain muda berpotensi untuk meneruskan tradisi pretasi di cabang bulutangkis. Indonesia merupakan salah satu negara dengan regenerasi pemain muda yang cukup lambat dibanding negara kompetitor yang lain seperti China, Korea Selatan dan Jepang. Implementasi algoritma K-Nearest Neighbor dapat digunakan untuk mengklasifikasikan wilayah dengan potensi atlit bulutangkis tunggal putra di Indonesia sehingga induk organisasi bulutangkis Indonesia lebih muda mendapatkan pemain tunggal putra berpotensi. Dengan menggunakan 1000 data peringkat nasional tunggal putra di Indonesia dan mengkalisifikasikannya menjadi 3 daerah yaitu daerah Berpotensi , cukup berpotensi, dan tidak berpotensi dengan nilai K optimal pada K1 sebesar 70.133 Kata Kunci: K-Nearst Neighbor, classification, badminton, Indonesia, data mining

GIS implementation and classterization of potential blood donors using the agglomerative hierarchical clustering method

The blood needs of PMI (Indonesian Red Cross) in the Surabaya City area are sometimes erratic, the problem occurs because the amount of blood demand continues to increase while the blood supply is running low. As the main objective of this research, data mining was applied to able to cluster the blood donor data in UTD-PMI Surabaya City Center which was to determine both potential and no potential donors and also visualize the pattern of donor distribution in Geographic Information System (GIS). Agglomerative Hierarchical Clustering was applied to obtain the clustering result from the existing of 8757 donors. The experiment result shown that the cluster quality was quite good which reached 0.6065410 using Silhouette Coefficient. We concluded the one interesting analysis that private male employees with blood type O, and live in the eastern part of Surabaya City are the most potential donors