Abstract:Abstract: Technological developments open up opportunities to improve health services, especially in the diagnosis of female reproductive health problems. This research discusses the development of an expert system at Utama…
ama General Hospital in Kisaran to assist in the early diagnosis of female reproductive diseases. The problems that occur in this article are the absence of knowledge about dangerous diseases, lack of awareness of reproductive health diseases, remote and hard-to-reach locations of health facilities, high costs for consultations and drugs, and long time to get diagnostic results. The method used in solving these problems is Case Based Reasoning (CBR), where the system uses the experience of previous cases to handle new cases. The process involves collecting patient data, building a knowledge base, and developing an expert system using the CBR approach. Test results show the system is able to provide accurate diagnosis based on the symptoms inputted by the user. Solutions for each disease are displayed, providing useful information for further treatment. In conclusion, the development of this expert system is expected to improve the accessibility and quality of women's reproductive health services by providing fast and appropriate solutions.
Keywords: case based reasoning (CBR) method; expert system; main public hospital kisaran; women's reproduction.
Abstrak: Perkembangan teknologi membuka peluang untuk meningkatkan layanan kesehatan, terutama dalam diagnosis masalah kesehatan reproduksi wanita. Artikel ini membahas pengembangan sistem pakar di Rumah Sakit Umum Utama Kisaran untuk membantu diagnosis dini penyakit reproduksi wanita. Masalah yang terjadi pada penelitian ini yaitu Tidak adanya pengetahuan tentang penyakit berbahaya, kurangnya kesadaran akan penyakit kesehatan reproduksi, lokasi fasilitas kesehatan yang terpencil dan sulit dijangkau, biaya tinggi untuk konsultasi dan obat, serta waktu yang lama untuk mendapatkan hasil diagnosa. Adapun metode yang digunakan dalam menyelesaikan masalah tersebut adalah Case Based Reasoning (CBR), di mana sistem menggunakan pengalaman kasus sebelumnya untuk menangani kasus baru. Proses melibatkan pengumpulan data pasien, pembentukan basis pengetahuan, dan pengembangan sistem pakar menggunakan pendekatan CBR. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu memberikan diagnosis akurat berdasarkan gejala yang diinputkan oleh pengguna. Solusi untuk setiap penyakit ditampilkan, memberikan informasi yang berguna untuk penanganan lebih lanjut. Kesimpulannya, pengembangan sistem pakar ini diharapkan meningkatkan aksesibilitas dan kualitas layanan kesehatan reproduksi wanita dengan memberikan solusi yang cepat dan tepat.
Kata kunci: metode case based reasoning (CBR); reproduksi wanita; rumah sakit umum utama kisaran; sistem pakar.
Abstract:Abstract: Facial recognition is widely used in areas such as video surveillance and database management. Facial images have been used as a preferred biometric feature in many identity recognition systems to obtain good image…
mage results in image segmentation. A good image must pay attention to several factors, namely high resolution, good contrast, image sharpness, consistent colors, lack of noise and appropriate lighting conditions. In this face recognition research, using canny edge detection method for 10 original images paired with 10 other images. The original faces taken are male and female. Canny edge detection has a low error rate in image segmentation compared to other edge detections. The purpose of this study is to determine the edge of the image in I-rat and can display the results of a good segmentation of facial images. The results of the test data with data stored in the database in the study is 1 face image produces 67.69% accuracy and 26.92% and 8 other face images produce 100% accuracy. The average success rate of 10 experiments using image segmentation is 89.461%. In conclusion, the canny edge detection method can provide accurate results in the face recognition process.
Keywords: accuracy; canny edge detection; face recognition; image; segmentation
Abstrak : Pengenalan wajah banyak digunakan dalam diberbagai bidang seperti pengawasan video dan manajemen basis data. Gambar wajah telah digunakan sebagai ciri biometrik yang disukai di banyak sistem pengenalan identitas untuk mendapatkan hasil citra yang bagus dalam segmentasi citra. Citra yang baik harus memperhatikan beberapa faktor yaitu resolusi tinggi, kontras yang baik, ketajaman citra, warna yang konsisten, kurangnya noise dan kondisi pencahayaan yang sesuai. Pada penelitian pengenalan wajah ini, menggunakan metode deteksi tepi canny untuk 10 citra asli yang dipasangkan dengan 10 citra lainnya. Wajah asli yang diambil berjenis kelamin laki-laki dan perempuan. Deteksi tepi canny memiliki tingkat kesalahan rendah dalam segmentasi citra dibandingkan dengan deteksi tepi lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan tepi gambar secara akurat dan dapat menampilkan hasil segmentasi citra wajah yang baik. Hasil dari data uji dengan data yang tersimpan di database dalam penelitian adalah 1 citra wajah menghasilkan akurasi 67,69% dan 26,92% dan 8 citra wajah lainnya menghasilkan akurasi 100%. Rata-rata tingkat keberhasilan dari 10 kali percobaan dengan menggunakan segmentasi citra adalah 89,461%. Kesimpulan, metode deteksi tepi canny dapat memberikan hasil yang akurat dalam proses pengenalan wajah.
Kata Kunci : akurasi; deteksi tepi canny; citra; pengenalan wajah; segmentasi
Abstract:Abstract: The advancement of information technology and knowledge has facilitated the production of quality information. The use of information technology has penetrated all fields, especially in the teaching domain at higher…
igher education institutions, aiding in valuable decision-making processes. This research focuses on STMIK Royal Kisaran, which faces challenges in increasing the number of doctoral-educated lecturers. To address this limitation, the study explores the implementation of a Decision Support System (DSS) using the Profile Matching method. Lecturers in higher education play a crucial role in providing education, conducting research, and contributing to society. In an effort to enhance the qualifications of lecturers, this research designs a Decision Support System using the Profile Matching method. The aim of this research is to provide recommendations for prospective lecturer candidates to pursue a Doctoral degree based on criteria factors such as length of service, functional position, research score, dedication score, age, and recognition score. Data from 46 lecturers at STMIK Royal Kisaran who meet the criteria are used to test the validity and effectiveness of the Decision Support System (DSS). Through structured analysis, it is demonstrated that the Decision Support System using the Profile Matching method successfully provides recommendations for suitable lecturer candidates to pursue doctoral studies.
Keywords : decision support systems; higher education; information Technology; lecturer qualifications; profile matching.
Abstrak: Kemajuan teknologi informasi dan ilmu pengetahuan telah menghadirkan kemudahan dalam menghasilkan informasi yang berkualitas, penggunaan teknologi informasi sudah memasuki segala bidang terutama bidang pengajaran pada perguruan tinggi dan membantu pengambilan keputusan yang bernilai. Penelitian ini berfokus pada STMIK Royal Kisaran yang mengalami kendala dalam meningkatkan jumlah dosen berpendidikan Doktor. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini mengeksplorasi penerapan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dengan menggunakan metode Profile Matching. Dosen pada pendidikan tinggi mempunyai peran penting dalam memberikan pendidikan, melakukan penelitian, dan memberikan kontribusi kepada masyarakat. Dalam upaya meningkatkan kualifikasi dosen, penelitian ini merancang Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode Profile Matching. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi kandidat calon dosen untuk mengejar gelar Doktor dengan berlandaskan faktor kriteria seperti lama kerja, jabatan fungsional, nilai penelitian, nilai pengabdian, umur, dan nilai rekognisi. Data dari 46 dosen STMIK Royal Kisaran yang memenuhi kriteria digunakan untuk menguji validitas dan efektivitas Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Melalui analisis terstruktur, menunjukkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Profile Matching berhasil memberikan rekomendasi calon dosen yang layak direkomendasikan untuk melanjutkan studi ke jenjang Doktor.
Kata Kunci : kualifikasi dosen; pencocokan profil; pendidikan yang lebih tinggi; sistem pendukung keputusan; teknologi Informasi.
Abstract:Abstract: For all people in the world, the application of information and communication technology has become something that is used in everyday life. All information can be accessed easily using current developments in…
various technologies. The process of searching for various information on the internet has become a habit of today's society. One of the information that people often seek is about health. Several available online health consultation service applications provide considerable benefits for all users. One method used for the UI and UX design process is design thinking. The average user of the application is 18-35 years old. The user interface provided in this application is not yet user friendly, especially for the elderly. User interface (UI) and user experience (UX) are important so that users feel comfortable when using an application.
Keywords: information technology; consulting application; UI/UX; design thinking
Abstract: Bagi seluruh masyarakat di dunia, penerapan teknologi informasi dan komunikasi menjadi hal yang sudah digunakan dalam kehidupan sehari-hari. Seluruh informasi dapat diakses dengan mudah menggunakan perkembangan berbagai macam teknologi saat ini. Proses mencari berbagai informasi di internet sudah menjadi kebiasaan masyarakat saat ini. Salah satu informasi yang sering dicari oleh masyarakat yaitu tentang kesehatan. Beberapa aplikasi layanan konsultasi kesehatan online yang tersedia memberikan manfaat yang cukup besar bagi seluruh pengguna. Salah satu metode yang digunakan untuk proses desain UI dan UX adalah design thinking. Pengguna aplikasi tersebut rata-rata berusia 18-35 tahun. Tampilan user interface yang disediakan pada aplikasi tersebut belum bersifat user friendly, terutama bagi kalanagn lansia. User interface (UI) dan user experience (UX) menjadi hal penting supaya pengguna merasakan kenyamanan pada saat menggunakan sebuah aplikasi.
Keywords: teknologi informasi; aplikasi konsultasi; UI/UX; design thinking
Abstract:Abstract: Based on the era of globalization people in East Kotawaringin almost all people have used social media, for example, as a personal post some use it to see the promotion of beauty products fashion, and others. The…
he KOTIM community has many who use social media, especially the Young Generation Z who have often used to buy products on social media, for example, Instagram, TikTok, and Facebook. This study will be made using the TOPSIS method for ranking to know which social media is often used by consumers. The researcher also made a questionnaire with Google form that will be tested for the validity or not of the data obtained using SPSS. The object of research is made in East Kotawaringin. The purpose of this study was to determine which social media is often used by the public to purchase decisions in the Kotim Regency. The result of the calculation using the TOPSIS method the social media platform with the highest rating is considered the best choice for decision-making, in this case, TikTok with a rating value of 1. It can be concluded that the social media platform that is widely used by KOTIM residents to make decisions is TikTok.
Keywords: buying decision; social media; TOPSIS
Abstract: Berdasarkan era globalisasi bahwa masyarakat di Kotawaringin Timur hampir seluruh masyarakat telah menggunakan media sosial, contohnya sebagai postingan pribadi ada juga yang menggunakan sebagai melihat promosi produk kecantikan dan fasion dan lainnya. Karena masyarakat KOTIM sudah banyak yang menggunakan media sosial apalagi para anak muda generasi z yang sudah sering menggunakan untuk membeli produk pada media sosial contohnya media sosial instagram, TikTok, dan juga facebook. Pada penelitian ini akan dibuat menggunakan metode TOPSIS untuk perangkingan agar mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh konsumen. Peneliti juga membuat kuisoner dengan google form yang akan diuji valid atau tidak nya data yang didapat dengan menggunakan SPSS. Objek penelitian yang dibuat berada di Kotawaringin Timur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh masyarakat terhadap keputusan pemebelian pada wilayah kabupaten KOTIM. Hasil dari perhitungan menggunakan metode TOPSIS platform media sosial dengan peringkat tertinggi dianggap sebagai pilihan terbaik untuk pengambilan keputusan, dalam kasus ini adalah TikTok dengan peringkat nilai 1. Dapat disimpulkan bahwa platform media sosial yang banyak digunakan oleh penduduk KOTIM untuk mengambil keputusan adalah TikTok.
Keywords: keputusan pembelian; media sosial; TOPSIS
Abstract:Abstract: Gross Regional Domestic Product (GRDP) is one of the most important socio-economic indicators. In order to gain a more comprehensive understanding of the current economic situation and regional differences, estimating…
imating GRDP using integration of satellite imagery and official statistics data can provide valuable information. This research estimates the GRDP value in 2022 by using data in 2019 to 2021 related to two aspects, agriculture and non-agriculture. Soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), and land cover (LC) used as agriculture aspect, while nighttime light (NTL), human settlement index (HSI), land area, and population per regency/city used as non-agriculture aspect. GRDP estimation are produced with machine learning approach using support vector machine (SVM) and random forest (RF) method. Correlation test on each variable shows only land area that does not have a significant correlation with GRDP. RF model then chosen as the best model with RMSE, MSE, MAE, and R2 value of 0.2549; 0.5049; 0.7727; and 0.2543, respectively. The estimated values acquired in several regencies/cities have rather near, some even very close to the official statistics values.
Keywords: GRDP; satellite imagery; machine learning; random forest; support vector machine
Abstrak: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator sosio-ekonomi yang penting. Penghitungan nilai PDRB dengan pendekatan yang melibatkan kombinasi data citra satelit dan statistik resmi dapat memberikan informasi serta pemahaman yang lebih komprehensif. Penelitian ini melakukan estimasi nilai PDRB pada tahun 2022 menggunakan data tahun 2019 hingga 2021 dengan melibatkan dua aspek, agrikultur dan non-agrikultur. Data soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), dan tutupan lahan (land cover/LC) digunakan sebagai aspek agrikultur, sementara data citra cahaya malam (NTL), human settlement indeks (HSI), luas wilayah kabupaten/kota, dan jumlah populasi per kabupaten/kota digunakan sebagai aspek non-agrikultur. Estimasi PDRB dihasilkan dengan menggunakan pendekatan machine learning berupa support vector machine (SVM) dan random forest (RF). Pengecekan korelasi antarvariabel menunjukkan bahwa hanya variabel luas wilayah tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai PDRB. Model random forest kemudian dipilih sebagai model terbaik dengan nilai evaluasi RMSE, MSE, MAE, dan berturut-turut sebesar 0.2549, 0.5049, 0.7727, dan 0.2543. Nilai estimasi yang diperoleh di beberapa kabupaten/kota cukup mendekati, bahkan ada yang sangat dekat dengan nilai statistik resmi.
Kata kunci: PDRB; citra satelit; machine learning; random forest; support vector machine
Abstract:Abstract: Technology-based learning media is currently widely developed in accordance with the 21st-century learning model. Many subject matters are better delivered when using technology-based media. One of the media that…
at can be used is Augmented Reality. Based on this, the purpose of this study is to develop Augmented Reality in conveying the material of nets and ribs in Build Space. Augmented Reality is developed using 3D modeling, rigging, and animating methods, which are then combined using Unity. The results of the development of Augmented Reality applications in understanding the nets and ribs of this building space have been validated by experts and users. The validation results of this Augmented Reality application are rated Very Good.
Keywords: augmented reality; nets; ribs; spatial building.
Abstrak: Media pembelajaran berbasis teknologi saat ini banyak dikembangkan sesuai dengan model pembelajaran abad 21. Banyak materi pelajaran yang lebih baik disampaikan bila menggunakan media berbasis teknologi. Salah satu media yang dapat digunakan adalah Augmented Reality. Berdasarkan hal tersebut, tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan Augmented Reality dalam menyampaikan materi jaring-jaring dan rusuk pada Bangun Ruang. Augmented Reality ini dikembangkan dengan menggunakan metode 3D modeling, rigging dan animating, yang selanjutnya digabungkan dengan menggunakan Unity. Hasil pengembangan aplikasi Augmented Reality dalam memahami jaring-jaring dan rusuk dari bangun ruang ini telah divalidasi oleh ahli dan user. Hasil validasi aplikasi Augmented Reality ini dinilai Sangat Baik.
Kata kunci: augmented reality; bangun ruang; jaring-jaring; rusuk
Abstract:Abstract: The habit of smoking is dangerous because of the addictive substances that make cigarettes addictive. Its addictive nature poses a significant risk, affecting personality with stress, depression and nervous disorders.…
orders. Body factors that indicate smoking include blood sugar levels, dental caries, and hemoglobin. To address this, research has been conducted with focused efforts to understand and address the risks associated with smoking and its impact on overall health. This research aims to choose the best method for predicting smokers by using feature selection techniques. The feature selection algorithms uses for that are Analysis of Variance (ANOVA), Recursive Feature Elimination (RFE), and Genetic Algorithm (GA) to select optimal attributes and uses the k-fold cross validation technique as the validation of the Artificial Neural Network algorithm. The data includes various parameters such as age, height, weight, vision, blood pressure, cholesterol, triglycerides, hemoglobin, AST, ALT, GTP, gender, dental caries and tartar. Hearing ability, urine protein content, and tartar were selected. The results showed that using the Analysis of Variance method showed higher accuracy (77.101%) compared to the Genetic Algorithm method (74.64%) and the Recursive Feature Elimination method (76.08%). Selection of relevant attributes increases the predictions and insights of the Artificial Neural Network model about the effects of smoking on health.
Keywords: artificial neural network; analysis of variance; genetic algorithm; recursive feature elimination; smoker prediction
Abstrak: Kebiasaan merokok berbahaya karena adanya zat adiktif yang membuat rokok menjadi ketagihan. Sifatnya yang membuat ketagihan menimbulkan risiko yang signifikan, mempengaruhi kepribadian dengan stres, depresi, dan gangguan saraf. Faktor tubuh yang mengindikasikan kebiasaan merokok antara lain kadar gula darah, karies gigi, dan hemoglobin. Untuk mengatasi hal ini, penelitian telah dilakukan dengan upaya terfokus untuk memahami dan mengatasi risiko yang terkait dengan merokok dan dampaknya terhadap kesehatan secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk memilih metode terbaik dalam memprediksi perokok dengan menggunakan teknik seleksi fitur. Metode seleksi fitur yang digunakan adalah Analysis of Variance (ANOVA), Recursive Feature Elimination (RFE), dan Genetic Algorithm (GA) untuk memilih atribut yang optimal dan menggunakan teknik k-fold cross validation sebagai validasi algoritma Artificial Neural Network. Data tersebut mencakup berbagai parameter seperti umur, tinggi badan, berat badan, penglihatan, tekanan darah, kolesterol, trigliserida, hemoglobin, AST, ALT, GTP, jenis kelamin, karies gigi dan karang gigi. Kemampuan pendengaran, kandungan protein urin, dan karang gigi dipilih. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Analysis of Variance menunjukkan akurasi yang lebih tinggi (77,101%) dibandingkan dengan metode Genetic Algorithm (74,64%) dan metode Recursive Feature Elimination (76,08%). Pemilihan atribut yang relevan meningkatkan prediksi dan wawasan model Jaringan Syaraf Tiruan tentang dampak merokok terhadap kesehatan.
Kata kunci: artificial neural network; analysis of variance; genetic algorithm; prediksi perokok; recursive feature elimination
Abstract:Abstract: Some people in Sei Silau Timur Village in Buntu Pane, Kisaran, have low incomes with the existence of a government policy in the food management program that cooperates with Bulog to ease the burden on the community…
unity by distributing Raskin to villages where people have low incomes. And not all people get the chance to receive RASKIN because the quota is limited. There needs to be a selection in determining the eligibility of RASKIN for the right people and avoiding mistakes. The selection process can be completed using the application of computer science. Based on this, a decision support system is needed that can be used by the Sei Silau Timur village head's office staff in distributing RASKIN rice, which later this application can help and benefit the village community. This research uses the AHP method, which is carried out by comparing a matrix of several criteria and alternatives. The final assessment result is implementing the AHP method, where criterion 4, namely Total Income, is selected, with Alternative 1 named Selamet.
Keywords: AHP; public; RASKIN; selection; SPK
Abstrak : Sebagian dari masyarakat di Desa Sei Silau Timur di kecamatan Buntu Pane, Kisaran mempunyai penghasilan yang rendah. Dengan adanya kebijakan pemerintah dalam program penanggulangan pangan yang bekerja sama dengan pihak Bulog untuk meringankan beban masyarakat dengan menyalurkan raskin ke desa-desa yang masyarakatnya berpenghasilan yang rendah. Dan tidak semua masyarakat mendapatkan kesempatan penerimaan RASKIN karena kuotanya terbatas. Perlu dilakukan dengan seleksi dalam penentuan pemberian kelayakan RASKIN kepada orang-orang yang tepat dan menghindari kekeliruan. Proses seleksi tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan penerapan secara ilmu komputer. Bedasarkan hal tersebut maka diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat dipergunakan oleh petugas kantor Kepala Desa Sei Silau Timur dalam proses pembagian beras RASKIN, yang nantinya aplikasi ini dapat membantu dan bermanfaat bagi masyarakat desa tersebut. Penelitian ini menggunakan metode AHP, dimana metode yang dilakukan dengan membandingkan matriks sejumlah kriteria dan alternatif. Hasil penilaian akhir yang terpilih merupakan implementasi dari metode AHP, dimana yang terpilih adalah kriteria 4 yaitu Jumlah Penghasilan dengan alternatif 1 bernama Selamet.
Kata Kunci: AHP; masyarakat; RASKIN; seleksi; SPK
Abstract:Abstract: Since information and communication technology has become ingrained in our daily lives, it has become easier to access information. However, there are some concerns. One of them is about fake news. The aim of this…
his study is to develop an Indonesian system for detecting false news by utilizing news headlines. The methods used are linear kernel support vector ma- chine and n-gram. According to the findings of the performance test that was carried out, the linear kernel support vector machine model employing the term frequency inverse document frequency unigram feature performs better than utilizing bigram. The precision value generated from the model performance test is 1.00. This means that the degree of accuracy in matching the requested information regarding fake news detection with the answers provided by the system is very good. Then the recall value generated is 0.99. This means the linear kernel support vector machine model using unigram news features is very effective for detecting fake news according to the text classification approach.
Keywords: classification; fake news; n-gram; support vector machine
Abstrak: Dengan adanya integrasi teknologi informasi dan komunikasi dalam kehidupan mem- buat kemudahan dalam mengakses informasi. Walaupun demikian, terdapat kekhawatiran akan beberapa hal. Salah satu di antaranya adalah berita palsu. Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem deteksi berita palsu berbahasa Indonesia berdasarkan judul berita. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine kernel linier dan n-gram. Berdasarkan hasil uji performa, model Support Vector Machine kernel linier yang menggunakan fitur term frequency inverse document frequency unigram menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan bi- gram. Nilai precision yang dihasilkan dari uji performa model sebesar 1,00. Ini berarti derajat akurasi dalam mencocokkan informasi yang diminta mengenai deteksi berita palsu dengan ja- waban yang diberikan oleh sistem sangat baik. Kemudian nilai recall yang dihasilkan sebesar 0,99. Ini berarti model Support Vector Machine kernel linier dengan menggunakan fitur berita unigram sangat efektif untuk mendeteksi berita palsu menurut pendekatan teks klasifikasi.
Kata kunci: klasifikasi; berita palsu; n-gram; support vector machine