Garuda - Garba Rujukan Digital

Maxsi Ary

Universitas Bina Sarana Informatika

Author-ID : 2644127

Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

ANALISIS MODEL SISTEM ANTRIAN PADA PELAYANAN ADMINISTRASI Maxsi Ary
Jurnal Tekno Insentif Vol 13 No 1 (2019): Jurnal Tekno Insentif
Publisher : Lembaga Layanan Pendidikan Tinggi Wilayah IV

Abstrak - Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis model sistem antrian yang digunakan pada bagian pelayanan administrasi kampus AMIK BSI Bandung. Analisa model sistem antrian memiliki pola kedatangan berdistribusi poisson, dan ukuran keefektifan sistem antrian menggunakan WinQSB. Model antrian pada pelayanan administrasi kampus menggunakan single channel single phase. Hasil analisis model sistem antrian menunjukkan bahwa tidak perlu penambahan petugas pelayanan dengan idle time lebih besar dari 83%. Model pola kedatangan berdistribusi poisson, ukuran keefektifan pelayanan administrasi 8,33% untuk rata-rata kedatangan 1, 16.67% untuk rata-rata kedatangan 2, dan 25% untuk rata-rata kedatangan 3, sedangkan asumsi rata-rata pelayanan adalah 12. Abstract - The purpose of this research is to analyze the model of queuing system used in the administration of campus AMIK BSI Bandung. The queue system model analysis has a Poisson distributed arrival pattern, and the queue system's queue effectiveness uses WinQSB. Model queue on campus administration services using single channel single phase. The result of queuing system model analysis shows that there is no need for additional service officer with idle time greater than 83%. The model of arrival pattern is Poisson distributed administrative service effectiveness measure 8.33% for average arrival 1, 16.67% for arrival average 2, and 25% for arrival average 3, while the average service assumption is 12.

Ukuran Akurasi Klasifikasi Penyakit Mesothelioma Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Backward Elimination Maxsi Ary; Dyah Ayu Feby Rismiati
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Vol 5 No 1 (2019): SATIN - Sains dan Teknologi Informasi
Publisher : STMIK Amik Riau

Tujuan dari penelitian ini adalah mengukur tingkat akurasi hasil klasifikasi objek menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan Backward Elimination. Pengukuran tingkat akurasi diperlukan untuk menentukan tindakan selanjutnya, misalnya dalam menentukan deteksi awal suatu penyakit mesothelioma. Mesothelioma adalah kanker langka yang mempengaruhi dinding sel tipis dari organ dan struktur internal tubuh manusia yang dapat ditemukan di pleura, peritoneum, dan jantung. Pengklasifikasian suatu objek dapat digunakan dengan beberapa metode. Proses klasifikasi data dari suatu objek dapat mempermudah dalam menentukan tindakan selanjutnya. Nilai akurasi pengukuran algoritma K-Nearest Neighbor digunakan sebagai nilai awal penentuan tingkat akurasi setelah dilakukan seleksi fitur backward elimination. Algoritma K-Nearest Neighbor digunakan untuk klasifikasi pada objek. Backward Elimination digunakan untuk memilih atribut yang paling relevan pada proses klasifikasi. Proses seleksi fitur menggunakan Backward Elimination dilakukan bersamaan dengan proses pemodelan menggunakan K-Nearest Neighbor untuk menemukan subset fitur (set atribut) yang paling relevan. Objek penelitian diperoleh dari machine learning repository dengan nama dataset penyakit mesothelioma. Transformasi data dikelompokkan kedalam data training dan data testing. Hasil yang menarik pada penelitian adalah nilai tingkat akurasi lebih besar dari nilai awal dan set atribut terbaik setelah dilakukan seleksi fitur backward elimination.

Title

Found 2 Documents
Search

Abstract

Abstract

Title Search

Found 2 Documents Search

Abstract

Abstract

Title

Found 2 Documents
Search