Garuda - Garba Rujukan Digital

SPK Pemilihan Calon Pendonor Darah Potensial dengan Algoritma C4.5 dan Fuzzy Tahani Mahmud Yunus; Harry Soekotjo Dachlan; Purnomo Budi Santoso
Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (841.125 KB)

Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah aplikasi Sistem Penunjang Keputusan (SPK) yang dapat menghasilkan daftar calon pendonor darah potensial berdasarkan hasil penambangan data pada database transaksi pelayanan donor darah dengan menggunakan algoritma data mining C4.5 dan database Fuzzy Tahani. Algoritma data mining C4.5 digunakan untuk melakukan explorasi data guna menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah variabel input dengan variabel target dalam bentuk pohon keputusan (decision tree). Variabel input meliputi atribut (1) golongan darah; (2) jenis kelamin; (3) usia; (4) berat badan; (5) tekanan darah; (6) kadar hemoglobin (HB); dan (7) kadar hematocrit (HCT), sedangkan variabel output/targetnya adalah atribut Donor Lagi yang berisikan nilai ‘Ya’ atau ‘Tidak’. Metode database fuzzy model Tahani digunakan untuk melakukan perangkingan data hasil penambangan dengan melakukan query fuzzy yang melibatkan variabel fuzzy (1) usia; (2) tekanan darah; (3) berat badan dan (4) kedekatan tempat tinggal.Data pembelajaran untuk membentuk aturan pohon keputusan adalah data transaksi donor darah yang terjadi pada tahun 2010 hingga 2011. Pengukuran keakuratan prediksi terhadap data calon pendonor darah potensial yang dihasilkan, dilakukan dengan membandingkannya dengan data transaksi donor darah yang terjadi pada periode tahun 2012. Akurasi hasil prediksinya adalah (1) 90,56% untuk semua golongan darah; (2) 88,64% untuk golongan darah A; (3) 93,33% untuk golongan darah B; (4) 84,62% untuk golongan darah AB dan (5) akurasi prediksi sebesar 91,03% untuk golongan darah O. Ratarata tingkat akurasi prediksi pemilihan calon pendonor darah potensial dengan algoritma data mining C4.5 adalah sebesar 89,64%.Kata kunci: pohon keputusan, data mining, algoritma C4.5, dan database fuzzy Tahani.

Pemberian Harakat Bahasa Arab Menggunakan Metode N-Gram dan C5.0 Ajib Hanani; Harry Soekotjo Dachlan; Purnomo Budi Santoso
Jurnal EECCIS Vol 9, No 1 (2015)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (662.412 KB)

This research is about an Arabic diacritizer using N-Gram (Quad Gram) and C5.0. The input of application is an undiacritized Arabic sentence. Quad Gram and matching word to known patterns are used to diacritize the undiacritized Arabic sentence. C5.0 is used to simplify the rules for diacritizing the final diacritic mark of word. The output of application is a diacritized Arabic sentence based on morphological and syntactic rules. Then, the diacritized Arabic sentence is converted into speech and spoken by talking avatar using text to speech API. The result of N-Gram (Quad Gram) and matching word to known patterns gives an accuracy of 96% based on morphological rules. The result of C5.0 gives an accuracy of 94% based on syntactic rules. Finally, the result of integrating N-Gram (Gram Quad) and C5.0 gives an accuracy of 90% based on morphological and syntactic rules.Index Terms — Arabic Diacritics, C5.0, N-Gram, Text to Speech.

Multiple Intelligence Menentukan Jurusan di SMA Menggunakan Teknik Multi-Attribute Decision Making Moh. Ahsan; Purnomo Budi Santoso; Harry Soekotjo Dachlan
Jurnal EECCIS Vol 9, No 1 (2015)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (455.82 KB)

Decision Support System is an application that can assist students in determining the direction in senior high school (SMA) based on Multiple Intelligence tests using techniques MADM (Multiple-Attribute Decesion Making) by the method of Simple Additive Weighting (SAW) and Analytic Hierarchy Process (AHP). Multiple Intelligence is used to determine the intelligence possessed by the students based on test results. The input of this system is the student academic data, questionnaire specialization, psychologists and test data is Multiple Intelligence.The results of analysis system showed that the most influential factor in determining of the majors based on interest is the interest of students, academic grades, test psychologist and wishes of parents. The recommendations manual majors only based on the value of report cards, grades National Examination and Intelegent Quotient scores. Accuracy in the calculation of the value system based SAW method has an accuracy of 80% according to the student's choice. While the decision by the AHP method has an accuracy of 30% in accordance with the student's choice.Index Terms —Multiple Intelligence, Multi-Attribute Decision Making, Simple Additive Weighting Method and Analytic Hierarchy Process.

Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kambing Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor Mira Orisa; Purnomo Budi Santoso; Onny Setyawati
Jurnal EECCIS Vol 8, No 2 (2014)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (307.542 KB)

Penanganan penyakit pada ternak kambing sejak dini dapat menghindari penularan penyakit ke ternak kambing lain dalam satu kawanan dan dapat menyelamatkan ternak dari kematian. Terbatasnya jumlah pakar di daerah pedesaan untuk menangani terjadinya penyakit pada ternak kambing, serta kurangnya penyebaran pengetahuan, menyebabkan diperlukannya sistem pakar untuk diagnosis penyakit kambing. Sistem pakar diagnosis penyakit kambing dibangun dengan bahasa pemrograman web PHP dan database MySQL. Representasi pengetahuan menggunakan kaidah produksi, proses inferensi menggunakan forward chaining dan proses perhitungan nilai kepastian terjadinya penyakit dilakukan menggunakan metode certainty factor. Para peternak dapat mendiagnosis penyakit yang terjadi pada kambing dan mengetahui cara penanganan penyakit dengan menjawab pertanyaanpertanyaan yang diajukan sistem. Informasi pengetahuan pada sistem dapat diupdate,ditambah, atau dihapus oleh pakar (admin). Uji coba sistem pada 25 kasus untuk pakar 1 menghasilkan tingkat akurasi sebesar 84%. Sedangkan pada pakar 2 untuk jumlah kasus yang sama menghasilkan tingkat akurasi sebesar 80%. Sistem dapat menghasilkan keluaran untuk setiap masukan yang diberikan oleh user (peternak). Semakin yakin user pada gejala yang dialami kambing mereka, maka semakin tinggi prosentase tingkat kepastian penyakit yang diperlihatkan oleh sistem.Kata Kunci— forward chaining, metode certainty factor, penyakit ternak kambing, sistem pakar.

Integrasi Sistem Pakar dan Algoritma Genetika untuk Mengidentifikasi Status Gizi pada Balita Eka Larasati Amalia; Harry Soekotjo Dachlan; Purnomo Budi Santoso
Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (534.209 KB)

Status gizi pada balita sangat dipengaruhi oleh asupan gizi pada menu makanan yang diberikan.Untuk mendapatkan menu makanan yang tepat dengan jenis status gizi dan kebutuhan nutrisinya diperlukan integrasi dari dua sistem yaitu Sistem Pakar (SP) dan Algoritma Genetika (AG).Data masukan gejala dari pengguna akan diproses di dalamSP untuk mendapatkan jenis status gizi. Hasil dari proses SP, data nutrisi dan datamasukan bahan pangan diproses di dalam AG menghasilkan menu makanan sesuai dengan kondisi status gizi. Dalam pengujian ini digunakan 453 data menu makanan yang telah terkandung jumlah kalori pada tiap-tiap menu makanannya.Dari data tersebut dibentukpopulasi yang merepresentasikan solusi menu makanan dalam 1 hari. Pada penelitian ini satu kromosom terdiri dari 3 gen yang merepresentasikan menu makanan untuk makan pagi, siang, dan malam. Seleksi Roullete Whell, probabilitas crossover, probabilitas mutasi dan elitism digunakan untuk mendapatkan nilai fitness yang optimum terhadap kandungan nutrisi berdasarkan jenis status gizi. Keluaran yang dihasilkan adalah menu makanan yang sesuai nutrisi.Hasil analisis berupa jenis status gizi merupakan hasil dari SP. Hasil dari nutrisi adalah kebutuhan nutrisi balita per hari dan hasil AG adalah menu makanan yang direkomendasikan.Kata Kunci—Status Gizi Balita, Sistem Pakar, Algoritma Genetika

Sistem Koreksi Soal Essay Otomatis Dengan Menggunakan Metode Rabin Karp Sahriar Hamza; M. Sarosa; Purnomo Budi Santoso
Jurnal EECCIS Vol 7, No 2 (2013)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (507.506 KB)

Setiap proses pembelajaran memerlukan suatu evaluasi berupa ujian. Berdasarkan jenis ujian dapat dilakukan dalam tiga bentuk, yaitu ujian pilihan ganda, ujian isian singkat dan ujian esai. Ujian dalam bentuk pilihan ganda dan ujian singkat merupakan jenis ujian yang seringkali digunakan khusunya dalam ujian elearning, namun dua jenis ujian tersebut memiliki kelemahan terutama untuk materi-materi tertentu jika dibandingkan ujian dalam bentuk esai. Ujian dengan sistem esai dapat melatih menyampaikan sesuatu informasi secara verbal. Ujian esai juga menuntut pemahaman yang lebih baik akan suatu ilmu dan dapat digunakan untuk mengukur tingkat pemahamam manusia akan suatu ilmu secara lebih mendalam. Pada proses elearning jenis ujian yang banyak digunakan adalah jenis ujian pilihan ganda dan ujian singkat. Alasannya adalah kemudahan dalam proses penilaian. Perangkat Komputer yang menjadi komponen penting dalam proses e-learning lebih mudah dalam melakukan penilaian ujian pilihan ganda dan ujian singkat secara akurat dibandingkan dengan melakukan penilaian dalam ujian esai.Kata Kunci Rabin Karp, hashing, k-gram, tokenaizing, filtering, stemming, web

Modifikasi ACO untuk Penentuan Rute Terpendek ke Kabupaten/Kota di Jawa Ahmad Jufri; Sunaryo Sunaryo; Purnomo Budi Santoso
Jurnal EECCIS Vol 8, No 2 (2014)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (280.028 KB)

This research focused on modification ACO algorithm. The purpose of this research was to obtain better performance by modifying the algorithm of Ant Colony Optimization (ACO), particularly in terms of computational speed while maintaining the quality of the solution. Modifications made in this research is the calculation of the probability of the next city to be visit, the ant trail intensity calculations, and modification number of ants to follow the size of the problem. From the results of this research it can be concluded that by modifying the probability of the next city to be visit and the intensity of the ant trail can maintain the quality of the resulting solution with a percentage of 99.8% while the number of ants that used 35% of the size of the problem. In terms of memory usage, modification ACO algorithm is more efficient than the original ACO algorithm with an average of 7%. In addition, the time required to generate the shortest path on average three times faster than the original ACO.Keywords – ACO, ACO Modified, Shortest Path

Title

Found 7 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 7 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 7 Documents
Search