Pub Date : 2021-09-30DOI: 10.24843/jik.2021.v14.i02.p05
Kajal Saini, Hunny Saini, A. Gaur
India’s keystone is Agriculture. Around 70 percent of India’s revenue comes from Agriculture. Conversely the population of India amplifies each and every day which requires efficient and well planned decision making techniques for the production of crops. In this research paper we find the intensification of the structures which prevent destruction of crops due to uneven and heavy rainfall. The goal is achieved by the concept of Embedded System design using IOT technology. This is done automatically without any human interference. Here we first identifies the water level in the agriculture field during rainfall by using water level sensors , if the water level exceeds there limit that will cause spoilage of crop then the device are automatically cover the agriculture field. It also identifies the temperature of the crops by using temperature sensor during the sunny days, if the heat causes spoilage of crops due to intensive sun rays then the device will automatically covers the agriculture field. After covering the agriculture field it will send the alert message using GSM module to the farmer and simultaneously the water of rain is collected through piles that will be reuse later for irrigation. To achieve this we use microcontroller , Solar panels, GSM module, DC motor, sensors, Switched-mode power supply (SMPS), Rechargeable battery
{"title":"KS IOT Based Automation System to Prevent Crop Vandalization by Rain Water in Agricultural Regions","authors":"Kajal Saini, Hunny Saini, A. Gaur","doi":"10.24843/jik.2021.v14.i02.p05","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/jik.2021.v14.i02.p05","url":null,"abstract":"India’s keystone is Agriculture. Around 70 percent of India’s revenue comes from Agriculture. Conversely the population of India amplifies each and every day which requires efficient and well planned decision making techniques for the production of crops. In this research paper we find the intensification of the structures which prevent destruction of crops due to uneven and heavy rainfall. The goal is achieved by the concept of Embedded System design using IOT technology. This is done automatically without any human interference. Here we first identifies the water level in the agriculture field during rainfall by using water level sensors , if the water level exceeds there limit that will cause spoilage of crop then the device are automatically cover the agriculture field. It also identifies the temperature of the crops by using temperature sensor during the sunny days, if the heat causes spoilage of crops due to intensive sun rays then the device will automatically covers the agriculture field. After covering the agriculture field it will send the alert message using GSM module to the farmer and simultaneously the water of rain is collected through piles that will be reuse later for irrigation. To achieve this we use microcontroller , Solar panels, GSM module, DC motor, sensors, Switched-mode power supply (SMPS), Rechargeable battery","PeriodicalId":31227,"journal":{"name":"KLIK Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer","volume":"33 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"84759754","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-09-30DOI: 10.24843/jik.2021.v14.i02.p04
Dewa Ayu Indah Cahya Dewi, I. Widyantara
Through image compression, can save bandwidth usage on telecommunication networks, accelerate image file sending time and can save memory in image file storage. Technique to reduce image size through compression techniques is needed. Image compression is one of the image processing techniques performed on digital images with the aim of reducing the redundancy of the data contained in the image so that it can be stored or transmitted efficiently. This research analyzed the results of image compression and measure the error level of the image compression results. The analysis to be carried out is in the form of an analysis of JPEG compression techniques with various types of images. The method of measuring the compression results uses the MSE and PSNR methods. Meanwhile, to determine the percentage level of compression using the compression ratio calculation. The average ratio for JPEG compression was 0.08605, the compression rate was 91.39%. The average compression ratio for the DWT method was 0.133090833, the compression rate was 86.69%. The average compression ratio of the SVD method was 0.101938833 and the compression rate was 89.80%.
{"title":"Usage analysis of SVD, DWT and JPEG compression methods for image compression","authors":"Dewa Ayu Indah Cahya Dewi, I. Widyantara","doi":"10.24843/jik.2021.v14.i02.p04","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/jik.2021.v14.i02.p04","url":null,"abstract":"Through image compression, can save bandwidth usage on telecommunication networks, accelerate image file sending time and can save memory in image file storage. Technique to reduce image size through compression techniques is needed. Image compression is one of the image processing techniques performed on digital images with the aim of reducing the redundancy of the data contained in the image so that it can be stored or transmitted efficiently. This research analyzed the results of image compression and measure the error level of the image compression results. The analysis to be carried out is in the form of an analysis of JPEG compression techniques with various types of images. The method of measuring the compression results uses the MSE and PSNR methods. Meanwhile, to determine the percentage level of compression using the compression ratio calculation. The average ratio for JPEG compression was 0.08605, the compression rate was 91.39%. The average compression ratio for the DWT method was 0.133090833, the compression rate was 86.69%. The average compression ratio of the SVD method was 0.101938833 and the compression rate was 89.80%.","PeriodicalId":31227,"journal":{"name":"KLIK Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer","volume":"12 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"90453187","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-09-30DOI: 10.24843/jik.2021.v14.i02.p03
Devi Dwi Hariyanti, Gede Aditra Pradnyana, I. G. M. Darmawiguna
Penjurusan merupakan suatu proses penempatan atau penyaluran dalam pemilihan program pengajaran kepada siswa. Tujuan dari penentuan penjurusan itu sendiri adalah agar kelak dikemudian hari pelajaran yang diberikan kepada siswa lebih terarah. SMA Laboratorium Undiksha memiliki permasalahan dalam penentuan penjurusan dan pembagian kelas siswa. Proses penentuan jurusan membutuhkan waktu yang cukup lama, masih menggunakan perhitungan manual di excel dalam menentukan penjurusan siswa. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan Pengembangan Sistem Prediksi Penjurusan Kelas Siswa Menggunakan Kombinasi Metode Naive Bayes Dan K-Medoid. Ada 22 kriteria yang digunakan dalam penentuan jurusan kelas siswa yaitu, jenis kelamin, nilai raport semester 3 sampai dengan semester 5, nilai matematika semester 3 sampai dengan semester 5, nilai ipa semester 3sampai dengan semester, nilai ips semester 3 sampai dengan semester 5, nilai bahasa indonesia semester 3 sampai dengan semester 5, nilai bahasa inggris semester 3 sampai dengan semester 5, minat siswa 1, minat siswa 2 dan minat orang tua. Berdasarkan hasil perhitungan kinerja metode, didapatkan nilai akurasi sebesar 76% yang menunjukkan bahwa metode yang digunakan memiliki nilai akurasi yang cukup baik dalam memprediksi jurusan siswa. Precision yang dihasilkan sebesar 84,33% menunjukkan kategori data yang diklasifikasi telah sesuai dengan kategori yang sebenarnya. Recall yang dihasilkan sebesar 70,67% menunjukkan tingkat keberhasilan metode dalam mengenali suatu kategori sudah baik.
{"title":"Kombinasi Metode Naive Bayes dan K-Medoid dalam Memprediksi Penjurusan Siswa di Sekolah Menengah Atas","authors":"Devi Dwi Hariyanti, Gede Aditra Pradnyana, I. G. M. Darmawiguna","doi":"10.24843/jik.2021.v14.i02.p03","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/jik.2021.v14.i02.p03","url":null,"abstract":"Penjurusan merupakan suatu proses penempatan atau penyaluran dalam pemilihan program pengajaran kepada siswa. Tujuan dari penentuan penjurusan itu sendiri adalah agar kelak dikemudian hari pelajaran yang diberikan kepada siswa lebih terarah. SMA Laboratorium Undiksha memiliki permasalahan dalam penentuan penjurusan dan pembagian kelas siswa. Proses penentuan jurusan membutuhkan waktu yang cukup lama, masih menggunakan perhitungan manual di excel dalam menentukan penjurusan siswa. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan Pengembangan Sistem Prediksi Penjurusan Kelas Siswa Menggunakan Kombinasi Metode Naive Bayes Dan K-Medoid. Ada 22 kriteria yang digunakan dalam penentuan jurusan kelas siswa yaitu, jenis kelamin, nilai raport semester 3 sampai dengan semester 5, nilai matematika semester 3 sampai dengan semester 5, nilai ipa semester 3sampai dengan semester, nilai ips semester 3 sampai dengan semester 5, nilai bahasa indonesia semester 3 sampai dengan semester 5, nilai bahasa inggris semester 3 sampai dengan semester 5, minat siswa 1, minat siswa 2 dan minat orang tua. Berdasarkan hasil perhitungan kinerja metode, didapatkan nilai akurasi sebesar 76% yang menunjukkan bahwa metode yang digunakan memiliki nilai akurasi yang cukup baik dalam memprediksi jurusan siswa. Precision yang dihasilkan sebesar 84,33% menunjukkan kategori data yang diklasifikasi telah sesuai dengan kategori yang sebenarnya. Recall yang dihasilkan sebesar 70,67% menunjukkan tingkat keberhasilan metode dalam mengenali suatu kategori sudah baik.","PeriodicalId":31227,"journal":{"name":"KLIK Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer","volume":"16 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"86291621","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Sistem Pembelajaran Online (SPON) merupakan media pembelajaran e-learning antara dosen dan mahasiswa di universitas Multi Data Palembang. SPON mulai digunakan untuk membantu proses pembelajaran sampai dengan sekarang. Semenjak adanya COVID-19 penggunaan SPON semakin meningkat. Sejak digunakan pada tahun 2019, belum ada penelitian mengenai evaluasi usability/kebergunaan dari learning management system SPON sehingga perlu adanya penelitian mengenai evaluasi usabillity untuk mengetahui kualitas SPON dan untuk menilai keberhasilan pelaksanaan sistem pembelajaran online (SPON) dalam proses perkuliahan pada universitas Multi Data Palembang. Penelitian ini menggunakan teori Jacob Nielsen untuk mengukur kebergunaan sistem pembelajaran online (SPON) pada universitas Multi Data Palembang. Hasil penelitian ini dapat menjadi masukan untuk pengukuran kebergunaan learning management system (SPON) dari sisi pengguna dan menjadi acuan untuk pengembangan SPON di masa yang mendatang. Berdasarkan perhitungan rata – rata keseluruhan variabel Jacob Nielsen kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini menyatakan bahwa learning management system SPON berada di kategori sangat baik yang berarti bahwa SPON merupakan e-learning yang sangat usable/dapat digunakan untuk mendukung kegiatan proses belajar mengajar online pada Universitas Multi Data Palembang, sehingga di dapat hasil yang sangat significant untuk kelanjutan proses belajar dan mengajar yang dilakukan dilingkungan kampus Universitas Multi Data Palembang.
{"title":"ANALISIS PENGUKURAN MODEL SISTEM PEMBELAJARAN ONLINE DENGAN MENGGUNAKAN TEORI JACOB NIELSEN","authors":"Jacob Nielsen, B. melakukan","doi":"10.56869/klik.v2i2.320","DOIUrl":"https://doi.org/10.56869/klik.v2i2.320","url":null,"abstract":"Sistem Pembelajaran Online (SPON) merupakan media pembelajaran e-learning antara dosen dan mahasiswa di universitas Multi Data Palembang. SPON mulai digunakan untuk membantu proses pembelajaran sampai dengan sekarang. Semenjak adanya COVID-19 penggunaan SPON semakin meningkat. Sejak digunakan pada tahun 2019, belum ada penelitian mengenai evaluasi usability/kebergunaan dari learning management system SPON sehingga perlu adanya penelitian mengenai evaluasi usabillity untuk mengetahui kualitas SPON dan untuk menilai keberhasilan pelaksanaan sistem pembelajaran online (SPON) dalam proses perkuliahan pada universitas Multi Data Palembang. Penelitian ini menggunakan teori Jacob Nielsen untuk mengukur kebergunaan sistem pembelajaran online (SPON) pada universitas Multi Data Palembang. Hasil penelitian ini dapat menjadi masukan untuk pengukuran kebergunaan learning management system (SPON) dari sisi pengguna dan menjadi acuan untuk pengembangan SPON di masa yang mendatang. Berdasarkan perhitungan rata – rata keseluruhan variabel Jacob Nielsen kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini menyatakan bahwa learning management system SPON berada di kategori sangat baik yang berarti bahwa SPON merupakan e-learning yang sangat usable/dapat digunakan untuk mendukung kegiatan proses belajar mengajar online pada Universitas Multi Data Palembang, sehingga di dapat hasil yang sangat significant untuk kelanjutan proses belajar dan mengajar yang dilakukan dilingkungan kampus Universitas Multi Data Palembang.","PeriodicalId":31227,"journal":{"name":"KLIK Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer","volume":"21 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-09-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"89500304","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Kemajuan teknologi sangat berpengaruh dalam bidang pendidikan. Dengan kemajuan teknologi, dalam proses penyampaian materi semakin bervariasi dan semakin menarik. Salah satu dampak positifnya, para siswa akan lebih berminat dalam menjalani proses belajar. mata pelajaran Biologi kelas VII semester satu dan semester dua, ada banyak materi yang dibahas, dan akan lebih sulit jika semua materi tersebut hanya dijelaskan dari buku panduan saja, seperti pada SMP Negeri 10 Prabumulih, guru mata pelajaran Biologi kelas VII masih menggunakan metode manual pada saat penyampaian materi, hanya dari buku panduan biologi yang disediakan sekolah. Sistem belajar yang seperti itu akan membuat para siswa tidak begitu memperhatikan apa yang diterangkan oleh guru, mereka akan cepat merasa bosan dan akhirnya sibuk pada kegiatannya masing-masing. Penelitian ini bertujuan menciptakan media pembelajran mata pelajaran Biologi agar dapat membantu Proses Belajar dan Mengajar yangberjalan. Dalam perancangan menggunakan Adobe Flash CS3 Professional. Dengan tersedianya media pembelajaran ini menjadikan siswa – siswi SMP Negri 10 Prabumulih cepat dan tanggap dalam menerima materi yang diberikan.
{"title":"RANCANG BANGUN MEDIA PEMBELAJARAN BIOLOGI DI SMP NEGRI 10 PRABUMULIH","authors":"M. T. Roseno, Y. Pratomo, Diah Triesia","doi":"10.56869/klik.v2i2.267","DOIUrl":"https://doi.org/10.56869/klik.v2i2.267","url":null,"abstract":"Kemajuan teknologi sangat berpengaruh dalam bidang pendidikan. Dengan kemajuan teknologi, dalam proses penyampaian materi semakin bervariasi dan semakin menarik. Salah satu dampak positifnya, para siswa akan lebih berminat dalam menjalani proses belajar. mata pelajaran Biologi kelas VII semester satu dan semester dua, ada banyak materi yang dibahas, dan akan lebih sulit jika semua materi tersebut hanya dijelaskan dari buku panduan saja, seperti pada SMP Negeri 10 Prabumulih, guru mata pelajaran Biologi kelas VII masih menggunakan metode manual pada saat penyampaian materi, hanya dari buku panduan biologi yang disediakan sekolah. Sistem belajar yang seperti itu akan membuat para siswa tidak begitu memperhatikan apa yang diterangkan oleh guru, mereka akan cepat merasa bosan dan akhirnya sibuk pada kegiatannya masing-masing. Penelitian ini bertujuan menciptakan media pembelajran mata pelajaran Biologi agar dapat membantu Proses Belajar dan Mengajar yangberjalan. Dalam perancangan menggunakan Adobe Flash CS3 Professional. Dengan tersedianya media pembelajaran ini menjadikan siswa – siswi SMP Negri 10 Prabumulih cepat dan tanggap dalam menerima materi yang diberikan.","PeriodicalId":31227,"journal":{"name":"KLIK Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer","volume":"20 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-09-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"81205179","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Perancangan aplikasi E-Counseling keshatan berbasis android (studi kasus: rumah sakit umum daerah kota Prabumulih), pada penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian deskriptif kualitatif, dengan metode perancangan sistem UML (Unified Modeling Languange), dan metode pengembangan sistem yaitu SPIRAL. Aplikasi dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman HTML dan PHP, dengan database MySQl, yang dibantu dengan XAMPP dan Sublime Text yang memiliki 12 tabel. Pengujian sistem yang digunakan adalah black box testing (pengujian kotak hitam).
{"title":"PERANCANGAN APLIKASI E-COUNSELING KESEHATAN BERBASIS ANDROID STUDI KASUS : RUMAH SAKIT UMUM DAERAH KOTA PRABUMULIH","authors":"Nur Aini, Ariansyah, M. A. dermawan","doi":"10.56869/klik.v2i2.268","DOIUrl":"https://doi.org/10.56869/klik.v2i2.268","url":null,"abstract":"Perancangan aplikasi E-Counseling keshatan berbasis android (studi kasus: rumah sakit umum daerah kota Prabumulih), pada penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian deskriptif kualitatif, dengan metode perancangan sistem UML (Unified Modeling Languange), dan metode pengembangan sistem yaitu SPIRAL. Aplikasi dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman HTML dan PHP, dengan database MySQl, yang dibantu dengan XAMPP dan Sublime Text yang memiliki 12 tabel. Pengujian sistem yang digunakan adalah black box testing (pengujian kotak hitam).","PeriodicalId":31227,"journal":{"name":"KLIK Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer","volume":"153 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-09-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"73462256","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Kebutuhan akan informasi sekarang ini sudah sangat menuntut akan kecepatan, ketepatan serta kebenaran dan ini akan terus berlangsung. Informasi itu sendiri ada yang dicari dan adapula yang ditujukan kepada kita. Tidak semua informasi dapat kita terima diwaktu yang tepat, hal ini mengharuskan informasi tersebut harus dijaga kemurniannya sampai ke tujuan. Selain itu banyaknya pengirim dan penerima informasi mengharuskan pengolahan datanya harus baik. Sehingga diciptkan LAN (Local Area Network) sampai dengan internet, sehingga banyak perusahaan atau institusi bahkan dunia pendidikan juga tidak ketinggalanuntuk menerapkan teknologi internet pada jaringan lokalnya. Dalam skripsi ini akan diperkenalkan suatu software yang dapat mengatasi measalah tersebut. MDaemon dari perusahaan Deerfield merupakan software yang akan dipaparkan dalam penelitian. Dalam software ini setiap orang akan memiliki username dan password sendiri yang tidak boleh diketahui orang lain, sehingga informasi akan terjamin kebenarannya.
{"title":"IMPLEMENTASI MDAEMON SEBAGAI MAIL SERVER INTRANET DI UNIVERSITAS BINA DARMA PALEMBANG","authors":"Ubaidillah Ubaidillah, Serly Oktarina, Ruswa Dwipa, Usep Teisnajaya, Anggoro Aryo","doi":"10.56869/klik.v2i2.269","DOIUrl":"https://doi.org/10.56869/klik.v2i2.269","url":null,"abstract":"Kebutuhan akan informasi sekarang ini sudah sangat menuntut akan kecepatan, ketepatan serta kebenaran dan ini akan terus berlangsung. Informasi itu sendiri ada yang dicari dan adapula yang ditujukan kepada kita. Tidak semua informasi dapat kita terima diwaktu yang tepat, hal ini mengharuskan informasi tersebut harus dijaga kemurniannya sampai ke tujuan. Selain itu banyaknya pengirim dan penerima informasi mengharuskan pengolahan datanya harus baik. Sehingga diciptkan LAN (Local Area Network) sampai dengan internet, sehingga banyak perusahaan atau institusi bahkan dunia pendidikan juga tidak ketinggalanuntuk menerapkan teknologi internet pada jaringan lokalnya. Dalam skripsi ini akan diperkenalkan suatu software yang dapat mengatasi measalah tersebut. MDaemon dari perusahaan Deerfield merupakan software yang akan dipaparkan dalam penelitian. Dalam software ini setiap orang akan memiliki username dan password sendiri yang tidak boleh diketahui orang lain, sehingga informasi akan terjamin kebenarannya.","PeriodicalId":31227,"journal":{"name":"KLIK Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer","volume":"26 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-09-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"78109119","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-04-30DOI: 10.24843/jik.2021.v14.i01.p05
Hilda Farida Husniah, Toni Arifin
Penyakit Hepatitis merupakan penyakit peradangan pada sel-sel hati, yang disebabkan oleh infeksi (virus, bakteri, parasite), obat-obatan (termasuk obat tradisional), mengkonsumsi alkohol, lemak yang berlebihan dan penyakit autoimmune. Penyebab terjadinya Hepatitis adalah sering disebabkan oleh Virus Hepatitis B dan C. Prevalensi Hepatitis di Indonesia pada tahun 2013 sebesar 1,2% meningkat dua kali dibandingkan Riskesdas tahun 2007 yang sebesar 0,6%. Nusa Tenggara Timur merupakan provinsi dengan prevalensi Hepatitis tertinggi pada tahun 2013 yaitu sebesar 4,3%. Para peneliti berusaha membuat terobosan dengan membuat penelitian untuk klasifikasi prediksi pasien Hepatitis dengan teknik data mining. Naïve bayes merupakan metode yang digunakan untuk memprediksi probabilitas dimasa depan berdasarkan pengalaman dimasa lalu dan terbukti memiliki tingkat akurasi tinggi dan kecepatan yang tinggi dalan perhitungannya. Particle Swarm Optimization digunakan untuk meningkatkan akurasi dari metode. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah metode Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization dapat meningkatkan akurasi yang baik. Hasil penelitian menggunakan Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization memiliki akurasi confusion matrix sebesar 91.90% dan AUC sebesar 0.946 terbukti bahwa memiliki hasil yang bagus dibanding Naïve Bayes memiliki akurasi confusion matrix sebesar 88.52% dan AUC 0.896.
{"title":"Implementasi Algoritma Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Memprediksi Penyakit Hepatitis","authors":"Hilda Farida Husniah, Toni Arifin","doi":"10.24843/jik.2021.v14.i01.p05","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/jik.2021.v14.i01.p05","url":null,"abstract":"Penyakit Hepatitis merupakan penyakit peradangan pada sel-sel hati, yang disebabkan oleh infeksi (virus, bakteri, parasite), obat-obatan (termasuk obat tradisional), mengkonsumsi alkohol, lemak yang berlebihan dan penyakit autoimmune. Penyebab terjadinya Hepatitis adalah sering disebabkan oleh Virus Hepatitis B dan C. Prevalensi Hepatitis di Indonesia pada tahun 2013 sebesar 1,2% meningkat dua kali dibandingkan Riskesdas tahun 2007 yang sebesar 0,6%. Nusa Tenggara Timur merupakan provinsi dengan prevalensi Hepatitis tertinggi pada tahun 2013 yaitu sebesar 4,3%. Para peneliti berusaha membuat terobosan dengan membuat penelitian untuk klasifikasi prediksi pasien Hepatitis dengan teknik data mining. Naïve bayes merupakan metode yang digunakan untuk memprediksi probabilitas dimasa depan berdasarkan pengalaman dimasa lalu dan terbukti memiliki tingkat akurasi tinggi dan kecepatan yang tinggi dalan perhitungannya. Particle Swarm Optimization digunakan untuk meningkatkan akurasi dari metode. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah metode Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization dapat meningkatkan akurasi yang baik. Hasil penelitian menggunakan Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization memiliki akurasi confusion matrix sebesar 91.90% dan AUC sebesar 0.946 terbukti bahwa memiliki hasil yang bagus dibanding Naïve Bayes memiliki akurasi confusion matrix sebesar 88.52% dan AUC 0.896.","PeriodicalId":31227,"journal":{"name":"KLIK Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer","volume":"25 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"79414012","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-04-30DOI: 10.24843/jik.2021.v14.i01.p06
Tezza Fazar Tri Hidayat, G. Garno, A. Ridha
Relokasi ibu kota Indonesia kini telah diresmikan oleh Presiden Joko Widodo pada 26 Agustus 2019 ke Kalimantan, ini adalah sejarah baru dalam sejarah Indonesia karena belum pernah terjadi sebelumnya, sehingga memunculkan banyak pendapat atau tanggapan dari masyarakat. Analisis sentimen adalah kegiatan yang digunakan untuk menganalisis pendapat atau opini seseorang tentang suatu topik. Twitter adalah media sosial yang digunakan untuk mengekspresikan pendapat pengguna dan menyatukannya pada suatu topik. Support Vector Machine adalah metode text mining yang mencakup metode klasifikasi dan Term Frequency - Inverse Document Frequency adalah metode pembobotan karakter. SVM dan TF-IDF dapat digunakan untuk menganalisis sentimen opini publik tentang topik pemindahan ibukota Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan opini publik tentang topik memindahkan Ibu Kota Indonesia dari ribuan tweet yang telah dikumpulkan dan disaring. Tweet pada dari 22-29 Maret 2020 telah diproses menjadi 992 tweet dan terdiri dari 221 data dengan label positif dan 771 data negatif. Dan menggunakan metode SVM yang memiliki akurasi 77,72% dan dikombinasikan dengan TFIDF yang meningkatkan akurasinya menjadi 78,33%.
{"title":"Analisis Sentimen Opini Pemindahan Ibu Kota Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine","authors":"Tezza Fazar Tri Hidayat, G. Garno, A. Ridha","doi":"10.24843/jik.2021.v14.i01.p06","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/jik.2021.v14.i01.p06","url":null,"abstract":"Relokasi ibu kota Indonesia kini telah diresmikan oleh Presiden Joko Widodo pada 26 Agustus 2019 ke Kalimantan, ini adalah sejarah baru dalam sejarah Indonesia karena belum pernah terjadi sebelumnya, sehingga memunculkan banyak pendapat atau tanggapan dari masyarakat. Analisis sentimen adalah kegiatan yang digunakan untuk menganalisis pendapat atau opini seseorang tentang suatu topik. Twitter adalah media sosial yang digunakan untuk mengekspresikan pendapat pengguna dan menyatukannya pada suatu topik. Support Vector Machine adalah metode text mining yang mencakup metode klasifikasi dan Term Frequency - Inverse Document Frequency adalah metode pembobotan karakter. SVM dan TF-IDF dapat digunakan untuk menganalisis sentimen opini publik tentang topik pemindahan ibukota Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan opini publik tentang topik memindahkan Ibu Kota Indonesia dari ribuan tweet yang telah dikumpulkan dan disaring. Tweet pada dari 22-29 Maret 2020 telah diproses menjadi 992 tweet dan terdiri dari 221 data dengan label positif dan 771 data negatif. Dan menggunakan metode SVM yang memiliki akurasi 77,72% dan dikombinasikan dengan TFIDF yang meningkatkan akurasinya menjadi 78,33%.","PeriodicalId":31227,"journal":{"name":"KLIK Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer","volume":"18 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"85228831","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-04-30DOI: 10.24843/jik.2021.v14.i01.p07
N. Er, I. G. G. A. Kadyanan
Udatari is the first traditional dance platform in Indonesia which provides information about traditional events such as, dance tutorials, group dancer and dance attributes. The tight competition in the startup world, requires Udatari as a new startup to manage application users optimally. Knowing loyal users will help startups determine the right marketing strategy. In this study, the method used for clustering is the K-Means method where this method seeks to classify existing data into several groups provided that the data in one group have the same characteristics as each other. The model used for the clustering process is RFM, namely recency, frequency and monetary. The purpose of this clustering is to get the segmentation of users who have different Customer Lifetime Value. The second method for conducting classification is the Naïve Bayes method, where this method predicts future opportunities based on past experiences. The purpose of this classification is to predict new users into the user segmentation obtained from the clustering results. From the results of this study, the optimum k value for K-Means are 3 clusters with the largest CLV value in the second cluster where testing on this method uses the Silhouette Index. Furthermore, for the test results of the Naïve Bayes method, the average accuracy value is 97.44% where the accuracy of each class is 92.31% for cluster 0 (first cluster), 100% for the second cluster and 100% for the third cluster. Keywords: K-Means, Naïve Bayes, Loyalty, Segmentation, RFM
{"title":"User Loyalty Prediction Using Naive Bayes Method in \"Udatari\" an art Performance Marketplace","authors":"N. Er, I. G. G. A. Kadyanan","doi":"10.24843/jik.2021.v14.i01.p07","DOIUrl":"https://doi.org/10.24843/jik.2021.v14.i01.p07","url":null,"abstract":"Udatari is the first traditional dance platform in Indonesia which provides information about traditional events such as, dance tutorials, group dancer and dance attributes. The tight competition in the startup world, requires Udatari as a new startup to manage application users optimally. Knowing loyal users will help startups determine the right marketing strategy. In this study, the method used for clustering is the K-Means method where this method seeks to classify existing data into several groups provided that the data in one group have the same characteristics as each other. The model used for the clustering process is RFM, namely recency, frequency and monetary. The purpose of this clustering is to get the segmentation of users who have different Customer Lifetime Value. The second method for conducting classification is the Naïve Bayes method, where this method predicts future opportunities based on past experiences. The purpose of this classification is to predict new users into the user segmentation obtained from the clustering results. \u0000From the results of this study, the optimum k value for K-Means are 3 clusters with the largest CLV value in the second cluster where testing on this method uses the Silhouette Index. Furthermore, for the test results of the Naïve Bayes method, the average accuracy value is 97.44% where the accuracy of each class is 92.31% for cluster 0 (first cluster), 100% for the second cluster and 100% for the third cluster. \u0000Keywords: K-Means, Naïve Bayes, Loyalty, Segmentation, RFM","PeriodicalId":31227,"journal":{"name":"KLIK Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer","volume":"69 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"85494559","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：