Abstract:Abstract: Breast cancer is the leading cause of death for women globally, exacerbated by late detection. This study proposes a breast cancer risk prediction framework using XGBoost with SelectKBest feature selection. It…
aims to improve the accuracy and efficiency of early detection through exploratory data analysis, coding, SMOTE to address class imbalance, and feature selection (k=29). As a result, the XGBoost model achieved 98.1% accuracy, 98.1% recall, 98.1% f1-score, and 98.2% precision on test data, highlighting the importance of feature selection. These results are promising in patient prioritization (triage) for further examination, helping medical personnel identify high-risk patients, thus improving resource allocation efficiency. These findings validate SelectKBest and pave the way for the development of a machine learning-based clinical decision support system for breast cancer early detection workflows. This research contributes significantly to the application of machine learning to support early breast cancer detection.
Keywords: breast cancer; feature selection; machine learning; risk prediction; XGBOOST.
Abstrak: Kanker payudara menjadi penyebab utama kematian wanita global, diperparah deteksi yang terlambat. Penelitian ini mengusulkan kerangka prediksi risiko kanker payudara menggunakan XGBoost dengan seleksi fitur SelectKBest. Tujuannya meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi dini melalui analisis data eksploratif, pengkodean, SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, dan seleksi fitur (k=29). Hasilnya, model XGBoost mencapai akurasi 98.1%, recall 98.1%, f1-score 98.1%, dan presisi 98.2% pada data uji, menyoroti pentingnya seleksi fitur. Hasil ini menjanjikan dalam penentuan prioritas pasien (triage) untuk pemeriksaan lebih lanjut, membantu tenaga medis mengidentifikasi pasien berisiko tinggi, sehingga meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya. Temuan ini memvalidasi SelectKBest dan membuka jalan bagi pengembangan sistem pendukung keputusan klinis berbasis machine learning untuk alur kerja deteksi dini kanker payudara. Penelitian ini berkontribusi signifikan dalam penerapan machine learning untuk mendukung deteksi dini kanker payudara.
Kata kunci: kanker payudara; pembelajaran mesin; prediksi risiko ; seleksi fitur; XGBOOST.
Abstract:Abstract: Water irrigation is a crucial aspect of agriculture that often becomes the primary concern for farmers, especially because suboptimal management can lead to decreased crop yields and reduced income. So far, farmers…
mers have been practicing irrigation manually, where plants are watered twice a day, in the morning and evening, based on weather conditions without considering soil temperature or moisture levels. Based on the observations conducted, it was found that excessive water application increases water accumulation, resulting in nutrient loss from the soil and even root diseases. The objective of this study is to develop a system utilizing an ESP32 microcontroller and sensors to detect soil moisture, with a machine learning-based K-Nearest Neighbor (KNN) model, enabling farmers to remotely monitor and control their crops using an Android device. The testing results showed that with input data of 32°C temperature, 40% soil moisture, and 60% air humidity, the system produced a nearest distance of 0.000 and 0.541 from the closest k-nearest neighbors, with a status label of "needs water." As a result, the relay activates the water pump to irrigate the field. Meanwhile, for data with a nearest distance of 0.897, the system identified the status as "does not need water," indicating that the soil remains wet or moist. This study is expected to help reduce farmers' workloads by optimizing water usage according to plant needs and improving crop quality and yield.
Keywords: k-nearest neighbor (KNN); mikrokontroller ESP32; machine learning; water irrigation
Abstrak: Irigasi air merupakan aspek penting dalam pertanian yang menjadi perhatian utama petani, terutama karena pengelolaan yang kurang optimal berdampak pada penurunan hasil panen dan pendapatan. Selama ini, praktik irigasi oleh petani dilakukan secara manual, di mana penyiraman tanaman dilakukan dua kali sehari pada pagi dan sore berdasarkan kondisi cuaca tanpa memperhatikan suhu atau kelembaban tanah. Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan, ditemukan masalah yaitu pemberian air secara berlebih menyebabkan akumulasi air meningkat mengakibatkan kehilangan nutrisi tanah dan bahkan penyakit akar. Tujuan penelitian ini menciptakan sistem yang dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor untuk mendeteksi kelembaban tanah, dengan model K-Nearest Neighbor (KNN) berbasis machine learning sehingga memudahkan petani untuk mengontrol tanaman mereka dari jarak jauh menggunakan android. Hasil pengujian yang dilakukan dengan data inputan berupa suhu 32°C, kelembaban tanah 40% dan kelembaban udara 60%, sistem menghasilkan jarak terdekat sebesar 0.000 dan 0.541 dari k-nearest terdekat dengan label status "butuh air". Maka relay akan mengaktifkan pompa air untuk mengairi lahan. Kemudian, pada data dengan jarak terdekat 0.897, sistem mengidentifikasi status "tidak butuh air", menunjukkan bahwa kondisi tanah masih basah atau lembab. Penelitian ini diharapkan dapat membantu meringankan beban kerja petani mengoptimalkan penggunaan air sesuai dengan kebutuhan tanaman dan meningkatkan kualitas hasil panen.
Kata kunci: irigasi air; k-nearest neighbor (KNN); mikrokontroller ESP32; machine learning
Abstract:Analisis sentimen adalah proses mengidentifikasi dan mengklasifikasikan opini dalam teks menjadi kategori tertentu seperti positif, negatif, atau netral. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan produk…
pada platform e-commerce menggunakan algoritma Naive Bayes. Dataset ulasan produk diambil dari Kaggle, terdiri dari ribuan ulasan dengan label sentimen. Metodologi mencakup tahap preprocessing teks, ekstraksi fitur menggunakan teknik TF-IDF, dan penerapan algoritma Naive Bayes untuk klasifikasi sentimen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memberikan akurasi sebesar 94%, membuktikan kemampuannya dalam analisis sentimen dengan dataset teks pendek
Abstract:Abstract: Welfare is one of the things that determines the progress of a region, to achieve the welfare of its people, especially in the economic sector, a technique is needed to measure welfare that continues to change.…
This study aims to analyze the differences in the level of community welfare in Central Java Province by grouping regions based on several indicators. Grouping is done using data from various sources that include the main indicators of welfare. The method used in this study uses the K-Means data mining algorithm to group regional data according to their level of welfare. The results of the analysis divide the regions into three categories: Medium Welfare Level, which includes Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, and Pekalongan City and Tegal City, High Welfare Level, consisting of Magelang City, Surakarta City, Salatiga City, and Semarang City; and Low Welfare Level, covering Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Batang, Pekalongan, Pemalang, Tegal, and Brebes Regencies. The findings show that the C2 region has a longer average length of schooling, higher per capita expenditure, and better HDI, reflecting a higher quality of life. This study provides an overview of welfare inequality in Central Java Province and suggests the need for more focused policies to improve the quality of life in each category of region.
Keywords: clustering; k-means; welfare
Abstrak: Kesejahreraan merupakan salah satu hal yang menentukan kemajuan suatu wilayah, untuk mencapai kesejahteraan masyarakatnya terutama di bidang ekonomi di perlukan teknik untuk mengukur kesejahteraan yang terus berubah, Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbedaan tingkat kesejahteraan masyarakat di Provinsi Jawa Tengah dengan mengelompokkan wilayah berdasarkan beberapa indikator. Pengelompokan dilakukan menggunakan data dari berbagai sumber yang mencakup indikator-indikator utama kesejahteraan. Metode yang di gunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma data mining K-Means untuk mengelompokkan data wilayah menurut tingkat kesejahteraannya. Hasil analisis membagi wilayah menjadi tiga kategori: Tingkat Kesejahteraan Sedang, yang mencakup Kabupaten Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, serta Kota Pekalongan dan Kota Tegal, Tingkat Kesejahteraan Tinggi, terdiri dari Kota Magelang, Kota Surakarta, Kota Salatiga, dan Kota Semarang; dan Tingkat Kesejahteraan Rendah, mencakup Kabupaten Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Temuan menunjukkan bahwa wilayah C2 memiliki rata-rata lama sekolah yang lebih panjang, pengeluaran per kapita yang lebih tinggi, dan IPM yang lebih baik, mencerminkan kualitas hidup yang lebih tinggi. Penelitian ini memberikan gambaran tentang ketidakmerataan kesejahteraan di Provinsi Jawa Tengah dan menyarankan perlunya kebijakan yang lebih terfokus untuk meningkatkan kualitas hidup di setiap kategori wilayah.
Kata Kunci: clustering; k-means; kesejahteraan
Abstract:Abstract: In the manufacturing industry, production scheduling become an important aspect that affects operational efficiency and customer satisfaction. The main challenge in scheduling is optimizing the use of resources…
to meet demand by minimizing production costs and time. Suboptimal scheduling can lead to problems such as delays in stocking, stock buildup, and increased operational costs. Thus, a method can to handle the complexity and uncertainty in the production process is needed. The Fuzzy Tahani Model is an approach in decision support systems. this can be used to help companies achieve more efficient and adaptive production scheduling, to consider various variables such as demand, production capacity, and inventory levels. This research aims to develop and implement the model in the context of production scheduling, with the hope of improving operational performance and customer satisfaction. At this time, the proposed Fuzzy Model Tahani technology is in TKT 4, which is the validation stage of technology components in a laboratory environment. The system creates an optimal production schedule based on fuzzy rules and defuzzification results, making it a useful tool for production decisions.
Keywords: fuzzy model tahini; decision support system; production optimization; production scheduling.
Abstrak: Dalam industri manufaktur, penjadwalan produksi adalah aspek penting yang mempengaruhi efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Tantangan utama dalam penjadwalan adalah mengoptimalkan penggunaan sumber daya untuk memenuhi permintaan dengan meminimalkan biaya dan waktu produksi. Penjadwalan yang tidak optimal dapat menyebabkan masalah seperti keterlambatan pengiriman, penumpukan stok, dan peningkatan biaya operasional. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang mampu menangani kompleksitas dan ketidakpastian dalam proses produksi. Fuzzy Model Tahani adalah salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk membantu perusahaan mencapai penjadwalan produksi yang lebih efisien dan adaptif, dengan mempertimbangkan berbagai variabel seperti permintaan, kapasitas produksi, dan tingkat persediaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan model tersebut dalam konteks penjadwalan produksi, dengan harapan dapat meningkatkan performa operasional dan kepuasan pelanggan. Pada saat ini, teknologi Fuzzy Model Tahani yang diusulkan berada pada TKT 4, yaitu tahap validasi komponen teknologi dalam lingkungan laboratorium. Sistem ini menciptakan jadwal produksi yang optimal berdasarkan aturan fuzzy dan hasil defuzzifikasi, menjadikannya alat yang berguna untuk pengambilan keputusan produksi.
Kata kunci: fuzzy model tahani; optimasi produksi; penjadwalan produksi; sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: One of the main health problems in children is stunting which is one of the concerns in the Sustainable Development Goals (SDGs). Specifically in Indonesia, the prevalence of stunting in 2024 is 21.6%. This figure…
ure is still relatively high, because the target prevalence of stunting is 14%. This study aims to implement machine learning knowledge through the Classification And Regression Trees (CART) algorithm based on Ant Be Colony (ABC) feature selection which aims to determine the increase in accuracy in analyzing stunting datasets. The data used comes from Kaggle which consists of 16500 datasets. The dataset consists of gender, age, birth length, birth weight, body length, body weight, breastfeeding and stunting status. The research methods used are data collection, data preprocessing, classification, and evaluation using K-fold cross validation. The results obtained in this research are the implementation of the CART algorithm obtained a value of 89.86% and the results of CART with Ant Be Colony (ABC) feature selection, which obtained an accuracy value of 93.65%. This shows that there is an increase in the accuracy value in the use of CART algorithm optimization and Ant Be Colony (ABC) feature selection by 3.76%. With the research results that have been obtained, it can be categorized as excellent accuracy value excellent. It is hoped that further research can be carried out by adding other classification algorithms or adding feature selection.
Keywords: classification; feature selection; optimazation; stunting
Abstrak: Salah satu masalah kesehatan utama pada anak adalah stunting yang menjadi salah satu perhatian dalam Sustainable Development Goals (SDGs). Khusus di Indonesia angka Pravelensi stunting pada tahun 2024 di angka 21.6%. Angka ini masih tergolong tinggi, karena target angka pravelensi stunting ialah 14%. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan pengetahuan machine learning melalui algoritma Classification And Regression Trees (CART) berbasis seleksi fitur Ant Be Colony (ABC) yang bertujuan untuk mengetahui peningkatan akurasi dalam menganalisis dataset stunting. Data yang digunakan bersumber dari Kaggle yang terdiri dari 16500 dataset. Dataset terdiri dari jenis kelamin, usia, panjang lahir, berat lahir, panjangg badan, berat badan, menyusui dan status stunting. Metode penelitian yang digunakan adalah pengumpulan data, preprocessing data, klasifikasi, dan evaluasi menggunakan K-fold cross validation. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah Implementasi algoritma CART memperoleh nilai sebesar 89,86% dan hasil seleksi fitur CART dengan Ant Be Colony (ABC) memperoleh nilai akurasi sebesar 93,65%. Hal ini menunjukkan adanya peningkatan nilai akurasi pada penggunaan optimasi algoritma CART dan pemilihan fitur Ant Be Colony (ABC) sebesar 3,76%. Dengan hasil penelitian yang telah diperoleh dapat dikategorikan nilai akurasi yang diperoleh sangat baik. Diharapkan dapat dilakukan penelitian selanjutnya dengan menambahkan algoritma klasifikasi lain atau menambahkan seleksi fitur.
Kata kunci: klasifikasi; optimalisasi; seleksi fitur; stunting
Abstract:Abstract: The PPKS task force at Universitas Amikom Purwokerto has been established and is actively implementing various programs. However, complaints regarding cases of sexual violence are currently managed through WhatsApp,…
sApp, with limited guidance on the complaint procedures. As a result, many students are unaware of the PPKS task force or how to report incidents, creating obstacles for both the task force in identifying cases and for students seeking to file complaints. This study aims to provide students with an effective and accessible way to report incidents of sexual violence on campus. To develop the complaint information system, the Scrum methodology was used, involving team collaboration to easily adapt to changes throughout the development process. The resulting complaint information system for the prevention and handling of sexual violence has been successfully implemented and tested with students at Universitas Amikom Purwokerto. This system enables students to submit complaints seamlessly online. Testing results indicate that the system functions as intended and meets the expected outcomes.
Keywords: information system; PPKS; complaint; student; scrum
Abstrak: Satuan tugas PPKS Universitas Amikom Purwokerto sudah berjalan dan membuat program kerja, namun dalam proses pengaduan kasus kekerasaan seksual saat ini hanya menggunakan whatsapp dan kurangnya penjelasan tentang prosedur pengaduan yang ada. Banyak mahasiswa yang belum mengetahui adanya satgas PPKS di kampus dan cara pengaduan kasus. Hal tersebut menjadi kendala bagi satuan tugas PPKS dalam mengetahui kasus yang ada dan mahasiswa saat ingin melakukan pengaduan kasus. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sarana yang efektif dan mudah diakses bagi mahasiswa untuk melakukan pengaduan kasus apabila mahasiswa mengetahui tentang adanya kekerasaan seksual di lingkungan kampus. Tujuan Penelitian adalah untuk membantu memudahkan mahasiswa dalam melakukan aduan tentang adanya kasus kekerasaan seksual di lingkungan Universitas Amikom Purwokerto. Metode dalam pengembangan sistem adalah metode Scrum. Metode Scrum melibatkan keseluruhan tim yang ada di organisasi. Dengan adanya keterlibatan ini maka mudah dalam mengantisipasi perubahan yang terjadi selama pengembangan sistem. Sistem informasi pengaduan pencegahan dan penanganan tindak kekerasan seksual berhasil di terapkan dan diujikan kepada Mahasiswa Universitas Amikom Purwokerto. Dengan adanya sistem informasi pengaduan ini mahasiswa dapat dengan mudah dalam membuat aduan berbasis sistem. berdasarkan daftar uji yang dilakukan terhadap sistem yang dibuat maka dapat disimpulkan bahwa skenario yang diujikan sesuai dengan hasil yang diharapan.
Kata kunci: sistem informasi; PPKS; pengaduan; mahasiswa; scrum
Abstract:AbstractAl-Fazza Cosmetic Store is a store engaged in the sale of cosmetics. In an effort to develop and increase sales value, Al-Fazza Store began selling various accessories such as bracelets, necklaces, hair clips and…
headscarves. To get quality goods and maximum profit, supplier selection is important. However, supplier selection is a problem because each supplier has its own advantages and disadvantages and uniqueness. To help select suppliers at the Al-Fazza Cosmetic Store, the decision support system can provide decision recommendations quickly and accurately based on the criteria given by the decision maker. The method that will be used in processing data and determining decisions in this decision support system is simple additive weighting (saw). The decision results provided by this method can be used as recommendations by decision makers in determining the best supplier.
Keywords: simple additive weighting; information systems; decision support systems; suppliers
Abstrak: Toko Kosmetik Al-Fazza merupakan toko yang bergerak di bidang penjualan kosmetik. Dalam upaya untuk mengembangkan dan meningkatkan nilai penjualan, Toko Al-Fazza mulai menjual berbagai aksesoris seperti gelang, kalung, jepit rambut, dan jilbab. Untuk mendapatkan barang yang berkualitas dan keuntungan yang maksimal, pemilihan supplier merupakan hal yang penting. Akan tetapi, pemilihan supplier menjadi suatu permasalahan karena setiap supplier memiliki kelebihan dan kekurangan serta keunikannya masing-masing untuk membantu pemilihan supplier pada Toko Kosmetik Al-Fazza. Sistem pendukung keputusan tersebut dapat memberikan rekomendasi keputusan secara cepat dan tepat berdasarkan kriteria yang diberikan oleh pengambil keputusan. Metode yang akan digunakan dalam pengolahan data dan penentuan keputusan pada sistem pendukung keputusan ini adalah simple additive weighting (saw). Hasil keputusan yang diberikan oleh metode ini dapat digunakan sebagai rekomendasi oleh pembuat keputusan dalam menentukan supplier terbaik.
Kata kunci: simple additive weighting; sistem informasi; sistem penunjang keputusan;pemasok
Abstract:Abstract: Preventing stunting in toddlers is crucial for improving children's health and growth. Stunting occurs due to chronic nutritional deficiencies during the first 1,000 days of a child's life, affecting their height,…
ht, cognitive development, and immune system, which can reduce their future potential. Fruits play an important role in a toddler's diet because they are rich in vitamins, minerals, fiber, antioxidants, and other bioactive compounds that support physical growth and brain development. However, selecting the right fruits is vital because some fruits can cause digestive issues or allergies in toddlers. To assist parents in choosing the right fruits, a mobile-based expert system using the Certainty Factor method has been developed. This system provides recommendations based on the toddler's health condition and evaluates the nutritional content of fruits. With this system, parents can ensure that their toddlers receive optimal nutrition, contributing to stunting prevention and ensuring that the toddlers grow up healthy, intelligent, and with full potential in the future Choosing the right fruits and maintaining a balanced nutrition are crucial parts of supporting the sustainability of stunting prevention efforts.
Keywords: certainty factor method; expert system; fruit selection; stunting prevention; toddler nutrition
Abstrak: Pencegahan stunting pada batita sangat penting untuk meningkatkan kualitas kesehatan dan pertumbuhan anak. Stunting terjadi akibat kekurangan gizi kronis pada 1.000 hari pertama kehidupan batita, memengaruhi tinggi badan, perkembangan kognitif, dan sistem imun anak, yang berisiko mengurangi potensi masa depan mereka. Buah-buahan memiliki peran penting dalam pola makan batita, karena kaya akan vitamin, mineral, serat, antioksidan, dan senyawa bioaktif yang mendukung pertumbuhan fisik dan perkembangan otak. Namun, pemilihan buah yang tepat sangat penting karena beberapa buah dapat menyebabkan masalah pencernaan atau alergi pada batita. Untuk membantu orang tua dalam memilih buah yang sesuai, dikembangkan sistem pakar berbasis mobile dengan metode Certainty Factor. Sistem ini memberikan rekomendasi berdasarkan kondisi kesehatan batita, serta mengevaluasi kandungan nutrisinya. Dengan sistem ini, orang tua dapat memastikan bahwa batita mendapatkan nutrisi yang optimal dengan berkontribusi dalam pencegahan stunting dengan memastikan batita tumbuh sehat, cerdas, dan memiliki potensi penuh di masa depan. Pemilihan buah yang tepat dan nutrisi yang seimbang menjadi bagian penting dalam mendukung upaya keberlanjutan pencegahan stunting.
Kata kunci: batita; metode certainty factor; pemilihan buah; pencegahan stunting; sistem cerdas
Abstract:Abstract: Feature selection is a crucial process that is very important to improve the performance of machine learning models, in accordance with data preprocessing. The feature selection process can be considered as a global…
lobal combinatorial optimization problem in machine learning, which reduces the number of features, eliminates irrelevant data, and produces acceptable classification accuracy. The purpose of this study is to predict or determine the results of the electrical installation operation feasibility test based on data and obtain attribute selection features, and obtain accuracy level results. The Particle Swarm Optimization (PSO) approach is used to select the right characteristics to determine the results of the electrical installation operation feasibility test because attribute selection is needed in data analysis, because the PSO method will increase accuracy than just SVM in determining attribute selection. If SVM is used with PSO, the accuracy value is 96% and AUC is 0.994%, while the SVM method produces an accuracy level of 94.89% and AUC of 0.994%. With this finding, the accuracy value increases by 2%, making it a very good categorization category. It has been proven that the use of Particle Swarm Optimization (PSO) based algorithms can improve and improve results.
Keywords: PSO; SVM; Certification
Abstrak: Pemilihan fitur merupakan proses krusial yang sangat penting untuk meningkatkan kinerja model machine learning, sesuai dengan praproses data. Proses pemilihan fitur dapat dianggap sebagai masalah optimasi kombinatorial global dalam pembelajaran mesin, yang mengurangi jumlah fitur, menghilangkan data yang tidak relevan, dan menghasilkan akurasi klasifikasi yang dapat diterima. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi atau menentukan hasil uji kelayakan operasi instalasi listrik berdasarkan data dan memperoleh fitur pemilihan atribut, serta memperoleh hasil tingkat akurasi. Pendekatan Particle Swarm Optimization (PSO) digunakan untuk memilih karakteristik yang tepat untuk menentukan hasil uji kelayakan operasi instalasi listrik karena pemilihan atribut diperlukan dalam analisis data, karena metode PSO akan meningkatkan akurasi dari pada hanya SVM dalam menentukan pemilihan atribut. Jika SVM digunakan dengan PSO, nilai akurasinya adalah 96% dan AUC sebesar 0,994%, sedangkan metode SVM menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94,89% dan AUC sebesar 0,994%. Dengan temuan ini, nilai akurasi meningkat sebesar 2%, menjadikannya kategori kategorisasi yang sangat baik. Telah terbukti bahwa penggunaan algoritma berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dapat meningkatkan dan memperbaiki hasil.
Kata kunci: PSO; SVM; Sertifikasi