Search Articles & Publications

Showing 2576 articles found for "Ring"

Klasifikasi Penyakit Alzheimer Menggunakan Data Mining Decision Tree

Yulina Sari, Zaehol Fatah
Abstract: Penyakit Alzheimer adalah penyakit neurodegeneratif yang mempengaruhi otak dan secara bertahap mengurangi kemampuan seseorang untuk berpikir, mengingat, dan berfungsi secara mandiri. Ini merupakan jenis demensia yang paling… ing umum, dengan gejala awal yang biasanya terjadi pada individu di atas 65 tahun, meskipun dapat juga terjadi pada usia yang lebih muda. Beberapa gejala awal Alzheimer termasuk lupa akan peristiwa baru-baru ini, kesulitan menyelesaikan tugas sehari-hari, dan kebingungan tentang waktu atau tempat. Gejala penyakit dapat memburuk seiring berjalannya waktu, seperti kehilangan kemampuan berkomunikasi, perubahan suasana hati yang signifikan, dan penurunan fungsi fisik. Diagnosis tahap awal untuk penyakit Alzheimer dapat meningkatkan efisiensi terapi. Deteksi dini penyakit Alzheimer dapat memanfaatkan pendekatan matematis pada data mining untuk menganalisis data. Klasifikasi adalah salah satu metode data mining yang dapat diterapkan untuk pendeteksian dini atau prediksi penyakit Alzheimer. Penelitian yang berkenaan dengan klasifikasi penyakit Alzheimer belum banyak dilakukan. Oleh karena itu, penelitian ini akan membandingkan performa algoritma C4.5 dan algoritma AdaBoost dalam klasifikasi penyakit Alzheimer menggunakan teknik pengujian percentage split dan k-fold cross validation. Selain itu, penelitian ini akan menggunakan metode Algoritma Decision Tree karena dapat ditafsirkan dengan mudah oleh manusia dan memililki akurasi yang tinggi sebesar 26.3%. Dapat mengubah data yang ada menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan, sehingga dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih sederhana.

Gambaran Luka Pada Pasien Dengan Diabetes Melitus Di Poliklinik Wilayah Kota Surakarta: Studi Kasus

Maryatun, Firmanda Novita Sari, Melika Putri Pebrianti, Muhammad Mudhofar, Prisca Ayu Fadila, Husnalisa Rahadhatul A, Marsandra Dyah
Abstract: Abstrak merupakan ringkasan singkat dari makalah untuk membantu pembaca cepat memastikan masalah utama penelitian, solusi dari penyelesaian masalah yang ditemui, tujuan penelitian serta hasil sementara penelitian yang bisa… sa berupa angka/persentase sesuai dengan kebutuhan penelitian. Abstrak harus jelas dan informatif, memberikan pernyataan untuk masalah yang diteliti serta solusinya. Panjang abstrak antara 90 hingga 230 kata. Hindari singkatan yang tidak biasa dan definisikan semua simbol yang digunakan dalam abstrak. Menggunakan kata kunci yang terkait dengan topik penelitian direkomendasikan

Klasifikasi Otomatis Jamur Shiitake Dan Galerina Beracun Menggunakan Teachable Machine: Studi Kasus Pengolahan Citra Digital

Siti Sulaiha, Zaehol Fatah
Abstract: Pelatihan ini mengembangkan model klasifikasi otomatis untuk membedakan jamur Shiitake yang dapat dikonsumsi dan jamur Galerina beracun, menggunakan Teachable Machine dan teknik pengolahan citra digital. Jamur dikenal sebagai… bagai sumber nutrisi dan komponen bioaktif yang beracun sering kali sulit dikenali. Gambar jamur dukumlkan dari berbagai sumber, diproses, dan dimasukkan ke dalam model keterampilan pemrograman. Konfigurasi model seperti epoch, batch size, dan learning rate dioptimalkan untuk mencapai akurasi maksimal. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi model sebesar 100% dengan nilai loss 0.25, yang menunjukkan performa yang sangat baik dalam mengklasifikasi jamur. Setelah diuji, model ini siap untuk di-deploy dalam aplikasi yang membantu identifikasi jamur dan memberikan solusi yang lebih efisien dan akurat.

Mendeteksi Penyakit Huanglongbing (HBL) Pada Tanaman Jeruk: Penerapan Teachable Machine Dalam Citra Digital

Audiatul Jinan, Zaehol Fatah
Abstract: Jeruk merupakan komoditas holtikultura dengan nilai ekonomi tinggi di indonesia, namun penyakit Hunglongbing (HBL), yang disebabkan oleh bakteri Candidatus Liberibacter asiaticus (Clas) dan disebabkan oleh vektot serangga… a Diaphorina citri, menjadi ancaman serius bagi produksi jeruk. Gejala HBL, seperti daun menguning, tunas terhambat, dan buah yang mengerut, menyebabkan penurunan kualitias dan kuantitas hasil jeruk yang signifikan. Deteksi dini penyakit ini sangat penting untuk mengurangi dampaknya, namun deteksi pada tahap awal sering kali terhambat kerena gejala baru muncul pada tahap lanjut. Salah satu solusi  yang menjajikan adalah penggunaan teknologi pembelajaran mesin dalam analisis citra digital. Teachable Machine, sebuah Platform dari Google, Digunakan untuk melatih model pembelajaran esin yang dapat mendeteksi gejala HBL pada tanaman jeruk secara cepat dan akurat dengan memanfaatkan citra digital. Data set gambar daun jeruk sehat dan yang terinfeksi HBL diperoleh melalui Platform Pencairan gambar, dan model pelatihan dilakukan dengan menyusaikan  parameter seperti epoch, batch size, dan learning rate. Evaluasi model menunjukkan akurasi klasifikasi yang signifikan, memberikan solusi deteksi dini yang efisien dan mudah diakses oleh petani. Penggunaan Teachable Machine menawarkan alternatif praktis bagi petani untuk mengidentifikasi penyakit tahap awal, yang dapat meningkatkan pengelolaan kesehatan tanaman jeruk dan mengurangi kerugian ekonomi akibat HBL. Hasil ini menekankan potensi besar teknologi  pembelajaran mesin dalam meningkatkan keberlanjutan pertanian melalui deteksi penyakit yang lebih cepat dan akurat.

Implementasi Algoritma K-Means Menggunakan Metode Clustering Untuk Menentukan Penjualan Produk Laris Dan Tidak Laris Di Grosir Chintiya

Anggun Yunita Putri, Syafrijon, Khairi Budayawan
Abstract: Grosir Chintiya menghadapi tantangan dalam pengelolaan stok barang, yang sering kali menyebabkan kelebihan stok pada produk kurang diminati dan kekurangan stok pada produk yang diminati. Hal ini memengaruhi efisiensi operasional… rasional dan profitabilitas perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan menerapkan algoritma K-Means clustering untuk mengelompokkan produk berdasarkan pola penjualannya, sehingga dapat mengidentifikasi produk laris dan tidak laris secara lebih akurat.K-Means clustering adalah metode yang efektif untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik, dengan menentukan sejumlah cluster terlebih dahulu. Melalui analisis data penjualan selama empat bulan terakhir, penelitian ini mengembangkan model untuk mengelompokkan produk Grosir Chintiya menjadi beberapa kategori berdasarkan tingkat penjualan. Hasil analisis ini diharapkan dapat memberikan wawasan penting untuk pengelolaan stok yang lebih efisien dan strategi pengadaan barang yang lebih tepat sasaran.Manfaat penelitian ini mencakup kontribusi teoritis dalam pengembangan metode analisis data untuk manajemen inventaris, manfaat praktis bagi Grosir Chintiya berupa peningkatan kepuasan pelanggan melalui ketersediaan produk yang sesuai kebutuhan, serta manfaat penelitian yang memperkuat landasan penerapan teknologi informasi dalam strategi bisnis grosir. Selain itu, penelitian ini memberikan kontribusi bagi institusi akademik dengan meningkatkan reputasi kampus dalam penelitian berbasis teknologi informasi yang relevan dan aplikatif.Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya membantu Grosir Chintiya dalam meningkatkan efisiensi operasional, tetapi juga memberikan solusi berbasis data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik, serta membuka peluang kolaborasi antara dunia akademik dan industri.

Urgensi Kesehatan Mental Pada Mahasiswa Telkom University Purwokerto Akibat Bullying

Muhammad Parama Iswara, Najwan Aufa Athailla, Loena Edwyna Elchafidzah H., Nayla Rizqika Falsa, Annashifa Nuari Aulia Z, Kazzaiyara Zuhra Amalia I
Abstract: Kesehatan mental merupakan aspek penting dalam kehidupan mahasiswa, terutama dalam menghadapi berbagai tekanan selama masa perkuliahan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis urgensi kesehatan mental pada mahasiswa… Telkom University Purwokerto yang terdampak bullying. Bullying, baik secara verbal, fisik, maupun daring, dapat menyebabkan gangguan psikologis seperti stres, kecemasan, depresi, hingga menurunnya prestasi akademik. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kualitatif dengan wawancara mendalam kepada mahasiswa yang pernah mengalami bullying. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dampak bullying tidak hanya memengaruhi kesehatan mental individu, tetapi juga hubungan sosial dan motivasi belajar mereka. Studi ini menekankan pentingnya intervensi berupa dukungan psikologis, kampanye anti-bullying, serta penguatan sistem pendampingan mahasiswa untuk menciptakan lingkungan kampus yang aman dan mendukung. Kesadaran kolektif akan kesehatan mental di kalangan mahasiswa harus ditingkatkan guna meminimalkan dampak negatif bullying dan mendorong terciptanya suasana akademik yang harmonis.

Pengaruh Sistem Hukum Dalam Dinamika Sosial Kehidupan Masyarakat

Muhammad Rafli Aprideano, Elisatris Gultom
Abstract: Sistem hukum memiliki peran sentral dalam membentuk dinamika sosial kehidupan masyarakat. Sebagai instrumen pengaturan, hukum berfungsi menciptakan keteraturan, keadilan, dan perlindungan hak asasi manusia. Namun, dalam… praktiknya, penerapan sistem hukum sering menghadapi tantangan, termasuk keberagaman budaya, ekonomi, dan nilai-nilai lokal yang berbeda. Penelitian ini bertujuan menganalisis bagaimana sistem hukum memengaruhi perubahan sosial, mengidentifikasi hambatan yang muncul, serta menawarkan rekomendasi untuk harmonisasi antara hukum dan dinamika sosial. Metode penelitian menggunakan pendekatan kualitatif dengan data sekunder dari literatur hukum dan sosiologi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem hukum yang responsif mampu mendorong perubahan sosial positif, seperti penghapusan diskriminasi dan peningkatan akses keadilan. Sebaliknya, sistem hukum yang kaku cenderung memicu konflik sosial dan ketidakpercayaan masyarakat terhadap institusi hukum. Oleh karena itu, diperlukan reformasi hukum yang inklusif dan adaptif terhadap kebutuhan masyarakat yang terus berubah. Kesimpulannya, keberhasilan sistem hukum sangat bergantung pada kemampuannya untuk menyesuaikan diri dengan dinamika sosial tanpa mengabaikan prinsip-prinsip dasar keadilan dan kemanusiaan.

Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Persediaan Stok Barang Menggunakan Metode K-Means Clustering

Ammar Farisi, Zaehol Fatah
Abstract: Data mining membantu bisnis membuat produksi yang menguntungkan dan penyesuaian operasional. Pengelolaan persediaan stok barang merupakan aspek krusial dalam manajemen bisnis ritel modern yang memerlukan pendekatan analitis… tis untuk optimalisasi. Data Mining dengan metode K-Means Clustering mampu menganalisis dan mengelompokkan pola persediaan stok barang. Tahapan yang dilakukan pra-pemrosesan data, implementasi K-Means Clustering, dan evaluasi model menggunakan metrik Sum of Squared Errors (SSE) dan Silhouette Score. Hasil analisis menggunakan metode Elbow menunjukkan tiga cluster optimal dengan nilai SSE final 51.69, menandakan kohesi internal yang baik. Evaluasi menggunakan Silhouette Score menghasilkan nilai 0.498, mengindikasikan keseimbangan yang baik antara kohesi dan separasi cluster. Hasil clustering mengidentifikasi tiga pola distinct dalam persediaan stok: Cluster 0 mendominasi periode akhir tahun dengan rentang stok 780-840 unit, Cluster 1 terkonsentrasi pada awal tahun dengan rentang 840-920 unit, dan Cluster 2 sebagai cluster transisi pada pertengahan tahun dengan rentang 840- 880 unit. Visualisasi temporal menunjukkan pola seasonal yang jelas dalam pengelolaan persediaan sepanjang tahun. Implementasi K-Means Clustering berhasil menghasilkan pengelompokan yang bermakna dan dapat diinterpretasikan dalam konteks manajemen inventori.

Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Perokok Usia Di Atas 15 Tahun

Angeli Dwiyanti Nur’azizah, Zaehol Fatah
Abstract: Merokok merupakan aktivitas yang dapat menimbulkan dampak buruk bagi kesehatan, baik untuk diri sendiri maupun untuk orang lain. Hal itu dikarenakan terdapat banyak kandungan yang berbahaya bagi kesehatan. Data mining merupakan… rupakan bagian dari data analytics dan disiplin ilmu data science yang memiliki manfaat luas dan tepat guna. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengelompokkan perokok dengan usia lebih dari 15 tahun di setiap Provinsi. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS). Metode yang digunakan adalah Clustering dengan algoritma K-Means menggunakan tools RapidMiner dan validasinya menggunakan operator Davies Bouldin Indeks untuk mencari nilai yang mendekati 0. Pengelompokkan perokok dengan rentan usia lebih dari 15 tahun yang dihasilkan dapat dilihat melalui 3 cluster, Cluster 1 merupakan tingkat perokok tinggi sejumlah 9 provinsi, Cluster 2 merupakan tingkat sedang dengan 17 provinsi dan Cluster 3 merupakan tingkat rendah dengan 8 provinsi.  

Penerapan Data Mining Untuk Analisis Data Sosial Media Menggunakan Metode K-Nearest Neoghbor (K-NN)

Della Natasya, Zaehol Fatah
Abstract: Penerapan data mining pada analisis data sosial media telah menjadi alat penting dalam mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang relevan dari data yang sangat besar dan beragam. Studi ini berfokus pada penggunaan teknik… nik data mining untuk menganalisis data sosial media dengan tujuan memahami perilaku pengguna, sentimen publik, dan pengaruh tren sosial terhadap berbagai sektor industri. Metodologi yang digunakan meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan data, analisis setimen, dan clustering. Hasil penelitian ini menunjukkan bagaimana data mining dapat memberikan wawasan mendalam yang bermanfaat bagi perusahaan untuk strategi pemasaran, manajemen reputasi, dan pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Penelitian ini juga menyoroti tantangan dan solusi dalam mengelola data sosial media yang besar dan beragam, serta pentingnya etika dalam pengolahan data.