Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Musamus Journal Of Research Information and Communication Technology

Sistem Klasifikasi Produksi dan Visualisasi Progres Pertumbuhan Tanaman Padi marsujitullah marsujitullah
Musamus Journal Of Research Information and Communication Technology Vol 2 No 1 (2019)
Publisher : Faculty Of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35724/mjrict.v2i1.2602

Abstract

Abstrak. Pemerintah saat ini sangat sulit dalam melihat perkembangan pertumbuhan tanaman padi terkini di daerah mulai dari tingkat distrik hingga ke tingkat Kabupaten Merauke. Informasi yang perlu diketahui adalah masa pembibitan, pertumbuhan dalam proses penggarapan hingga waktu panen dan beberapa kendala-kendala kegagalan panen yang diakibatkan oleh hama penyakit tanaman pangan maupun keadaan lingkungan seperti banjir. Estimasi hasil produksi tanaman padi dapat dengan mudah diketahui jika informasi ini tersedia. Sistem ini dibuat berbasis web dan mobile, sistem berbasis web ditujukan dapat menampilkan status lahan dalam bentuk warna yang berbeda, data tanaman dan jenis gangguan hama penyakit sedangkan aplikasi mobile dibangun untuk melakukan perubahan status lahan, masukkan data lahan dan tracking data lahan berdasarkan titik koordinat melalui GPS yang terdapat di perangkat mobile. Metode hiversine digunakan menghitung luas lahan sebagai parameter utama dan spesifikasi bibit, kondisi lahan dan kendala-kendala kegagalan panen sebagai parameter pendukung untuk mengetahui estimasi produksi tanaman. Hasil data yang telah dilakukan di beberapa Distrik pada Kabupaten Merauke.
Sistem Klasifikasi Produksi dan Visualisasi Progres Pertumbuhan Tanaman Padi marsujitullah marsujitullah
Musamus Journal Of Research Information and Communication Technology Vol 2 No 1 (2019): MJRICT
Publisher : Faculty Of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35724/mjrict.v2i1.2602

Abstract

Abstrak. Pemerintah saat ini sangat sulit dalam melihat perkembangan pertumbuhan tanaman padi terkini di daerah mulai dari tingkat distrik hingga ke tingkat Kabupaten Merauke. Informasi yang perlu diketahui adalah masa pembibitan, pertumbuhan dalam proses penggarapan hingga waktu panen dan beberapa kendala-kendala kegagalan panen yang diakibatkan oleh hama penyakit tanaman pangan maupun keadaan lingkungan seperti banjir. Estimasi hasil produksi tanaman padi dapat dengan mudah diketahui jika informasi ini tersedia. Sistem ini dibuat berbasis web dan mobile, sistem berbasis web ditujukan dapat menampilkan status lahan dalam bentuk warna yang berbeda, data tanaman dan jenis gangguan hama penyakit sedangkan aplikasi mobile dibangun untuk melakukan perubahan status lahan, masukkan data lahan dan tracking data lahan berdasarkan titik koordinat melalui GPS yang terdapat di perangkat mobile. Metode hiversine digunakan menghitung luas lahan sebagai parameter utama dan spesifikasi bibit, kondisi lahan dan kendala-kendala kegagalan panen sebagai parameter pendukung untuk mengetahui estimasi produksi tanaman. Hasil data yang telah dilakukan di beberapa Distrik pada Kabupaten Merauke.
FA-KNN: Hybrid Algoritma Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus Dedy Abdianto Nggego; Rahmat Taufik R.L Bau; Nilfred Patawaran; Marsujitullah Marsujitullah
Musamus Journal Of Research Information and Communication Technology Vol 5 No 2 (2023): MJRICT
Publisher : Faculty Of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35724/mjrict.v5i2.5440

Abstract

Penanganan yang tepat dan tepat waktu dari Diabetes Melitus menjadi sangat penting karena penyakit ini dapat menyebabkan berbagai komplikasi serius. Komplikasi jangka panjang meliputi gangguan pada mata (retinopati), ginjal (nefropati), saraf (neuropati), jantung dan pembuluh darah (kardiovaskular), serta risiko luka yang sulit sembuh hingga amputasi pada ekstremitas. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Firefly Algorithm (FA) atau algoritma kunang-kunang dan KNN dalam melakukan klasifikasi terhadap penyakit diabetes melitus, dimana FA akan digunakan untuk melakukan pencarian parameter yang paling optimal untuk KNN. Metode penelitian yang digunakan yaitu metode eksperimen dengan melakukan skenario perubahan pada jumlah populasi kunang-kunang dan juga perubahan nilai k-fold validation untuk melakukan pembagian dataset. Hasil akurasi terbaik didapatkan pada populasi 100 dan 150 dengan nilai k=5 yaitu sebesar 76.3% dengan parameter K pada KNN yang diperoleh yaitu 15 dan P adalah 2