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:Abstract: Good pronunciation plays a crucial role in enhancing students' confidence, encouraging active participation in learning, and preparing them for academic and professional opportunities, such as English-language…
interviews. Poor pronunciation during scholarship or job interviews can hinder the interviewer's understanding, thereby reducing the chances of acceptance. This study aims to improve students' pronunciation fluency and develop a learning medium based on Automatic Speech Recognition (ASR) technology. The method employed involves the development of Progressive Web Apps (PWA) integrated with ASR technology from the app.lumi.education platform, supported by manual labeling for pronunciation validation. The research was conducted at LKP Vijaya Learning Centre, Tanjungbalai City. The results demonstrate that ASR-based media significantly enhances students' pronunciation accuracy and confidence. Thus, the integration of ASR technology into PWA effectively supports innovative and efficient pronunciation learning.
Keywords: automatic speech recognition; language learning; pronunciation; web-based application.
Abstrak: Pengucapan yang baik berperan penting dalam meningkatkan kepercayaan diri siswa, mendorong partisipasi aktif dalam pembelajaran, dan mempersiapkan mereka menghadapi peluang akademik maupun profesional, seperti wawancara berbahasa Inggris. saat menghadapi wawancara beasiswa atau pekerjaan berbahasa Inggris, pengucapan yang buruk dapat mengurangi pemahaman pewawancara, sehingga mengurangi peluang diterima. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kelancaran pengucapan siswa dan mengembangkan media pembelajaran berbasis teknologi Automatic Speech Recognition (ASR). Metode yang digunakan adalah pengembangan Progressive Web Apps (PWA) yang terintegrasi dengan ASR dari aplikasi app.lumi.education, didukung oleh pelabelan manual untuk validasi pengucapan. Penelitian dilakukan di LKP Vijaya Learning Centre, Kota Tanjungbalai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media berbasis ASR secara signifikan meningkatkan akurasi pengucapan dan kepercayaan diri siswa. Dengan demikian, integrasi teknologi ASR dalam PWA terbukti mendukung pembelajaran pengucapan secara inovatif dan efisien.
Kata kunci: aplikasi berbasis web; pengenalan suara otomatis; pembelajaran bahasa; pengucapan
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: This system for predicting volcanic eruptions will produce information that can help BMKG in making decisions to provide warnings to residents around the mountain. This will also help in mitigating volcanic eruptions,…
ptions, evacuating residents in volcanic eruptions. By using artificial neural networks with the backpropagation method, it can be used to predict volcanic eruptions. To conduct this test, criteria and factors that influence this volcanic eruption are needed. This method is tested using Matlab 6.1 software. In this test, various patterns will be carried out to compare the results of the network. From the various patterns tested, it can be seen that the number of epochs used affects the test results and will achieve the desired goal. The more epochs used, the faster the goal will be achieved. Where in the 4-2-1 pattern the goal was found in the 7th epoch with an error value of 0.0987135. This 4-2-1 pattern states that this network is tested with 4 input layers, 2 hidden layers and 1 output layer. The α value (α = learning rate) used is the Default value of 0.1. With this backpropagation method, you get more accurate results by getting smaller error values.
Keywords: backpropagation, matlab 6.1, layer, epoch, goal
Abstrak: Sistem untuk memprediksi gunung meletus ini akan menghasilkan informasi yang bisa membantu BMKG dalam mengambil keputusan untuk memberikan peringatan kepada warga sekitar gunung. Hal ini juga akan membantu dalam mitigasi bencana gunung meletus , evakuasi warga sekitar dalam bencana gunung meletus. Dengan menggunakan jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation bisa digunakan untuk memprediksi gunung meletus. Untuk melakukan pengujian ini dibutuhkan kriteria dan faktor yang mempengaruhi gunung meletus ini. Metode ini diuji dengan menggunakan software Matlab 6.1. Pada pengujian ini akan dilakukan dengan berbagai pola untuk membandingkan hasil dari jaringan tersebut. Dari berbagai pola yang diuji dapat dilihat bahwa jumlah epoch yang dipakai mempengaruhi hasil pengujian dan akan mencapai goal yang diinginkan. Semakin banyak epoch yang dipakai maka akan semakin cepat goal tersebut dicapai. Dimana pada pola 4-2-1 goal ditemukan pada epoch ke 7 dengan nilai eror 0,0987135. Pola 4-2-1 ini menyatakan bahwa jaringan ini diuji dengan 4 jumlah input layer, 2 hidden layer dan 1 output layer. Nilai α (α = learning rate) yang digunakan adalah nilai Default yaitu 0.1. Dengan metode backpropagation ini mendapatkan hasil yang lebih akurat dengan mendapatkan nilai eror yang lebih kecil .
Kata kunci: backpropagation ; epoch ; goal ; layer ; matlab 6.1
Abstract:Abstract: Heart disease is one of the leading causes of death worldwide, making early detection and accurate diagnosis crucial for reducing mortality rates and improving patient outcomes. This study aims to evaluate the…
effectiveness of four machine learning algorithms—Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and K-Nearest Neighbors (KNN)—in predicting heart disease, with a focus on enhancing model performance using Linear Discriminant Analysis (LDA) for feature reduction. Among the models, SVM achieved the highest accuracy at 84.24%, followed by Logistic Regression at 83.70%. Although Random Forest and KNN showed lower accuracies, all models benefited from LDA's dimensionality reduction. This study suggests that SVM, combined with LDA, offers an optimal solution for early and accurate heart disease prediction in the healthcare industry.
Keywords: feature reduction; heart disease; linear discriminant analysis (LDA); machine learning; SVM
Abstrak: Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia, sehingga deteksi dini dan diagnosis yang akurat sangat penting untuk menurunkan angka kematian dan meningkatkan hasil pengobatan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas empat algoritma pembelajaran mesin—Regresi Logistik, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbors (KNN)—dalam memprediksi penyakit jantung, dengan fokus pada peningkatan kinerja model menggunakan Analisis Diskriminan Linear (LDA) untuk reduksi fitur. Di antara model yang diuji, SVM mencapai akurasi tertinggi sebesar 84,24%, diikuti oleh Regresi Logistik dengan 83,70%. Meskipun Random Forest dan KNN menunjukkan akurasi yang lebih rendah, semua model memperoleh manfaat dari reduksi dimensi yang diberikan oleh LDA. Studi ini menunjukkan bahwa SVM yang dikombinasikan dengan LDA merupakan solusi optimal untuk prediksi penyakit jantung secara dini dan akurat dalam industri kesehatan.
Kata kunci: linear discriminant analysis (LDA); machine learning; penyakit jantung; reduksi fitur; SVM.
Abstract:Abstract: Brain cancer is a serious medical condition that requires intensive and meticulous care. One of the critical steps in identifying brain cancer is the accurate measurement of tumor volume. Magnetic Resonance Imaging…
ging (MRI) is one of the most important diagnostic tools used in the medical field for brain visualization. In this discussion, we will explain how the Active Contour method can be used to calculate brain tumor volume in MRI images and how 3D visualization can assist doctors in making better diagnoses and treatment decisions. The Active Contour method, also known as the “Snake,†is an image processing technique used to identify the contours or edges of objects in images. This method works by defining an initial curve around the desired object and then iteratively shifting the curve to match the actual contour of the object in the image. In this study, the Active Contour method will be applied to brain MRI images to identify tumor edges. This research represents an important step in improving the care of brain cancer patients, enabling more accurate diagnoses and more effective treatments
Keywords: active contour; brain cancer diagnosis; 3D visualization; tumor volume
Abstrak: Kanker otak merupakan kondisi medis yang bersifat serius dimana memerlukan perawatan yang intensif dan teliti. Salah satu langkah penting dalam mengidentifikasi kanker otak adalah dengan mengukur volume tumor secara akurat. Citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah salah satu alat diagnostik yang paling penting dalam bidang medis yang digunakan untuk visualisasi otak. Dalam pembahasan ini, akan dijelaskan bagaimana metode Active Contour dapat digunakan untuk menghitung volume tumor otak pada citra MRI dan bagaimana visualisasi 3D dapat membantu dokter dalam diagnosis dan perawatan yang lebih baik. Metode Active Contour, juga dikenal sebagai “Snake,†yaitu teknik pengolahan citra yang digunakan untuk mengidentifikasi kontur atau tepi objek dalam citra. Metode ini bekerja dengan mendefinisikan suatu kurva awal di sekitar objek yang diinginkan dan kemudian menggeser kurva tersebut secara iteratif untuk menyesuaikan dengan kontur objek yang sesungguhnya dalam citra. Dalam penelitian ini, metode Active Contour akan diterapkan pada citra MRI otak untuk mengidentifikasi tepi tumor. Penelitian ini merupakan langkah penting dalam meningkatkan perawatan pasien yang terkena kanker otak dan memungkinkan diagnosis yang lebih tepat dan perawatan yang lebih efektif.
Kata kunci: active contour; diagnosis tumor otak; visualisasi 3D; volume tumor
Abstract:Abstract: The development of information technology has experienced rapid growth, especially the internet. The internet has made significant contributions, particularly in the business sector. The intense business competition…
ition and the rapid advancement of information technology have facilitated greater accessibility for customers in choosing industries. The Mazzuri Batu Bara industry is a business that sells coconut oil products and handcrafted items made from coconut. However, Mazzuri Batu Bara has not yet implemented services that make it easier for customers to purchase products efficiently and still relies on manual processes. Sales reports are recorded in ledgers, making the process inefficient for maintaining organized records. Customers are required to visit the industry in person to learn about the products available, which means they are unaware of the latest discounts and products on offer. One of the strategies to improve service and operations is to implement a Customer Relationship Management (CRM) system. The objective of this research is to assess the operability of the system design that has been developed. With the CRM design, sales can be enhanced to better meet customer needs. This system is designed to facilitate Mazzuri Batu Bara in selling products, processing data digitally, and improving customer service loyalty by retaining existing customers and attracting new ones.
Keywords: coconut oil; e-crm; industry mazzuri batu bara.
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi telah mengalami pertumbuhan yang sangat pesat terutama internet. Internet memberikan kontribusi yang sangat membantu dalam bidang bisnis. Persaingan bisnis yang ketat dan pesatnya pertumbuhan teknologi informasi memberikan kemudahan aksesbilitas pelanggan dalam memilih industri. Industri Mazzuri Batu Bara adalah usaha bisnis yang menjual produk minyak kelapa dan kerajinan tangan dari kelapa. Industri Mazzuri Batu Bara belum menerapkan layanan yang memudahkan pelanggan untuk membeli barang dengan mudah dan masih menggunakan layanan secara manual, data laporan penjualan masih digunakan dalam buku besar sehingga tidak efisien untuk melakukan pencatatan yang tertata rapi, pelanggan harus datang langsung ke industri untuk mengetahui produk apa yang dijual maka pelanggan tidak mengetahui diskon terbaru dan produk yang dijual di industri. Salah satu upaya dalam meningkatkan pelayanan dan operasional adalah dengan menerapkan konsep Customer Relationship Management (CRM). Tujuan pada penelitian ini adalah operabilitas hasil desain sistem yang telah dibuat. Dengan desain Customer Relationship Management (CRM), dapat meningkatkan penjualan dalam memenuhi kebutuhan pelanggan. Sistem ini dibuat untuk memudahkan Industri Mazzuri Batu Bara dalam menjual produk, mengolah data secara komputerisasi dan dapat meningkatkan loyalitas pelayanan kepada pelanggan dalam mempertahankan pelanggan dan menarik pelanggan baru.
Kata kunci: e-crm; industri mazzuri batu bara; minyak kelapa.
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
Abstract:Abstract: Learning media as a supporting tool for the teaching and learning process. For its use, it is borrowed from the Academic Division and the study program. Often lost and not properly recorded are problems that are…
e often experienced. Inventory management allows proper recording of assets owned. The availability of well-managed goods ensures timely academic services. This research aims to design a multisensor-based inventory and lending system that can improve the efficiency, transparency, and competitiveness of the organization. the method used is prototype with Evaluation of the prototype interface using heuristic evaluation, system quality testing using ISO 25010. Evaluation results obtained that the Internet of Things-based inventory and lending application has been well designed and meets the heuristic criteria. system quality test results have met stakeholder expectations, especially in terms of innovation and competitive advantage and provide satisfaction to users.
Keywords: inventory and lending system; ISO 25010; internet of things
Abstrak: Media pembelajaran sebagai alat pendukung terjadinya proses belajar mengajar. Untuk penggunaannya meminjam pakai dari Bidang Akademik maupun program studi. Sering hilang dan tidak tercatat dengan baik menjadi permasalahan yang sering di alami. Pengelolaan inventaris memungkinkan pencatatan yang tepat terhadap aset yang dimiliki. Ketersediaan barang yang terkelola dengan baik memastikan pelayanan akademik yang tepat waktu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem inventaris dan peminjaman barang berbasis multisensor yang dapat meningkatkan efisiensi, transparansi, dan daya saing organisasi. metode yang digunakan adalah prototype dengan Evaluasi antarmuka prototype menggunakan evaluasi heuristic, pengujian kualitas sistem menggunakan ISO 25010. Hasil evaluasi Evaluasi didapat bahwa aplikasi inventaris dan peminjaman barang berbasis Internet of Things telah dirancang dengan baik dan memenuhi kriteria-kriteria heuristic. hasil uji kualitas sistem telah memenuhi harapan stakeholder, terutama dalam hal inovasi dan keunggulan kompetitif serta memberikan kepuasan kepada pengguna.
Kata kunci: sistem inventaris dan peminjman; ISO 25010; internet of things