Journal of Informatics and Data Science (J-IDS) is a scientific journal managed by the Computer Science Study Program, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Negeri Medan, Indonesia. J-IDS will be published 2 times a year (June and November). Articles can be written in English. Articles are research results with a maximum plagiarism of 20%. Manuscripts submitted to J-IDS will be reviewed by at least 2 reviewers. Manuscripts must be submitted through the Open Journal System (OJS) in .doc or .docx format. J-IDS is registered at the National Library with the International Standard Serial Number (ISSN): 2964-0415 (Online). J-IDS uses Turnitin and Mendeley plagiarism checks for reference management, and is supported by Crossref (DOI) for the identification of scholarly works. The focus and scope of J-IDS includes Artificial Intelligence, Science Computation, Data Mining, Data Science, Big Data, Natural Language Processing, Computer Vision, Expert Systems, Text and Web Mining, and Parallel Processing.
Melody Transcription from Monophony Audio with Fast Fourier Transform
Music has been an inseparable part of human life since ancient times. One form of music that is often studied is monophonic music, which consists of a single note played at a time. In the digital era, melody transcription has become an important aspect of music processing, allowing sound to be converted into musical notation. This study focuses on melody transcription from monophonic sound recordings using the Fast Fourier Transform (FFT) method. The research aims to analyze the accuracy of FFT in extracting frequency components from monophonic signals and converting them into musical notation. The research methodology involves collecting monophonic sound recordings from piano and guitar, preprocessing the audio to remove noise and normalize volume, applying FFT to extract frequency features, and mapping these frequencies into musical notation. The evaluation process is conducted using Dynamic Time Warping (DTW) and a confusion matrix to measure accuracy, precision, recall, and F1-score. The results show that the FFT-based transcription system achieves an accuracy rate of 99.24% for piano and 98.86% for guitar. The study also highlights the impact of noise and audio quality on transcription accuracy, as well as the limitations of FFT in detecting closely spaced frequencies. Despite these limitations, FFT proves to be an efficient method for melody transcription in simple monophonic music. Future research could explore hybrid approaches combining FFT with other pitch detection algorithms to improve transcription accuracy.
Copyright (c) 2025 Journal of Informatics and Data Science
Application of Random Forest for Heart Disease Classification with SMOTE Approach to Balance Data
In order to increase the accuracy and efficiency in heart disease detection, this work intends to develop a Random Forest algorithm based on machine learning into a heart disease prediction model. There are 255 samples in the dataset including 17 independent variables covering lifestyle and health elements. This work uses the SMote (Synthetic Minority Over-sampling Technique) technique to balance the class distribution by including synthetic data to the minority class given the data imbalance between the "Yes" (heart disease) and "No" (no heart disease) classes. With an accuracy of 94.7% and an AUC of 0.983, the Random Forest model built showed quite good results indicating that this model can effectively separate persons with and without heart disease. This work shows that the application of SMOTE considerably enhances model performance in handling data imbalance issues and helps to build machine learning-based predictive systems for heart disease classification. This work is novel in the use of the SMOTE technique to overcome data imbalance in heart disease prediction, so providing an efficient solution for data-driven medical decision making.
Development Of An Expert System For Identifying Dental Diseases Using Certainty Factor Method (Case Study : UPT Puskesmas Parmaksian)
Dental health is crucial for human well-being, yet awareness of its significance is often low. This study addresses the need for an expert system to identify dental diseases, employing the Certainty Factor method. This method allows the system to express the level of certainty in expert statements, facilitating personalized use. The developed expert system calculates Certainty Factor values for each symptom, resulting in an 83% accuracy rate in identifying dental diseases based on tests conducted with 47 out of 56 cases. This research contributes to the field by providing an effective tool for dental disease identification, enhancing both awareness and practical applications in oral health.
Copyright (c) 2024 Journal of Informatics and Data Science
Sentiment Analysis of Twitter Users Regarding Taxation Topics in Indonesia Utilizing Multinomial Naive Bayes
The country's income is heavily dependent on taxes, which contribute to improved public well-being. Public confidence in tax authorities plays a key role in increasing tax receipts. Therefore, it is important to measure this level of confidence. One of the methods used is sentimental analysis, which helps to understand public views on regulations, services, performance, and tax policies. One of the purposes of this study is to measure the sentiment of Twitter users towards taxation in Indonesia. Sentiment analysis involves data collection processes, initial data processing, separation of datasets, feature extraction, classification, and evaluation. The classification model used is Multinomial Naive Bayes with a comparison of 80% training data and 20% test data. The results show that 89.65% of tweets about taxation in Indonesia have negative sentiment. The model evaluation was carried out on two test scenarios, namely initial data and randomly under-sampleed data. Classification on initial data achieved accuracy of 89.97%, precision of 46.68%, and sensitivity of 33.61%. Whereas on undersampling data results, accuration reached 53.28%, accurateness of 52.66%, and sensibility of 52.52%. Analysis showed significant differences between the two scenarios in which undersammpling techniques resulted in a more balanced distribution of data. Despite this, the model still faces difficulties in classifying positive and neutral data due to the dominance of negative sentiment.
Classification of North Sumatra Batak Ulos Based on Ethnicity Using Convolutional Neural Network Algorithm Approach
Ulos is a piece of cloth produced through a weaving process that reflects a rich cultural heritage and has high value. The patterns contained in woven ulos often contain philosophical meanings, reflecting the traditional values, beliefs and history of the communities that produce them. However, in reality there are still many Batak young men and women and the general public who are not yet able to distinguish between types of ulos. This research aims to help identify types of uos with the hope of providing deeper insight into the diversity of ulos based on ethnicity in North Sumatra. The dataset used in this research consists of 600 datasets which are divided into 6 types of ulos. Before the classification process is carried out, the data is cleaned through data preprocessing by cropping the image data to produce the same image data size. The research results show a classification accuracy rate of 96%. This finding confirms that the Convolutional Neural Network (CNN) method can be applied to classify ulos based on ethnicity. This has important implications in increasing understanding and appreciation of the traditional arts of the Batak tribe and supporting efforts to preserve this valuable cultural heritage
EXPERT SYSTEM FOR IDENTIFYING DENTAL DISEASES USING THE DEMPSTER-SHAFER METHOD BASED ON ANDROID
The ability of an expert system to identify symptoms is not as optimal as that of a specialist because there are still uncertainties that can cause errors in identification. Therefore, the Dempster-Shafer method is used to calculate expert system uncertainty. This dental disease identification system is designed as an Android application. Then, system accuracy is tested by comparing system identification results with test data from medical records of patients with dental disease. From the results of the tests that have been carried out, the match value is obtained for as many as 26 suitable cases. So as to produce a percentage of accuracy of 86.67% in 30 cases. Overall, it can be concluded that the use of the Dempster-Shafer method in this expert system is valid for identifying dental diseases.
Performance Comparison of VGG16, VGG19 and Alexnet Pre-Trained Transfer Learning Architecture Models in the Convolutional Neural Network Algorithm in Classification of Lung Disease
This study aims to comprehend the performance of transfer learning architectures (VGG16, VGG19, and Alexnet) in a Convolutional Neural Network for classifying lung diseases. Another objective is to determine the most superior transfer learning approach in this classification scenario. The dataset consists of 5 classes: normal lungs, pneumonia, bronchopneumonia, tuberculosis, and bronchitis. The data was sourced from Sinar Husni Deli Serdang Hospital through the radiology laboratory. The dataset was divided 80:20 for training and testing, with hyperparameters including a batch size of 32, 50 epochs, and optimization using Adaptive Momentum Optimization with a learning rate of 0.001. The research findings reveal that the VGG19 transfer learning architecture achieves the best performance with an accuracy of 59.17%, precision of 62%, recall of 59.2%, and an f-1 score of 58.8%. VGG16 ranks second with an accuracy of 55.83%, precision of 58%, recall of 55.8%, and an f-1 score of 55.2%. Alexnet has an accuracy of 49.17%, precision of 53.2%, recall of 49.2%, and an f-1 score of 50.6%. In an external test with 50 data points, VGG16 attains an accuracy of 54%, VGG19 scores 42%, and Alexnet records 46%. These models perform better in classifying normal lungs and tuberculosis compared to pneumonia, bronchopneumonia, and bronchitis. Analysis of lung image data demonstrates that homogeneity of RGB pixel values within a class supports transfer learning performance in classification. Conversely, heterogeneity in RGB pixel values can diminish the evaluation of that class.
Implementing Combined FEFO and FIFO Methods in Inventory System (Case Study: UD Ilham Pilly Beef Merchant)
Stock inventory is an important aspect of supply chain management. The success of the company's operations in maintaining stock availability and avoiding losses due to damage or expiration of goods is very dependent on the use of the right method of managing inventory. The purpose of this study is to combine the FEFO (first expired first out) and FIFO (first in first out) methods in the UD. Ilham Pilly Beff Merchant stock inventory system to avoid losses due to expired goods and increase stock rotation because the FEFO and FIFO methods are operational management in determining inventory. The results of this study are that the system that has been designed can facilitate managers in the process of collecting data on incoming and outgoing goods so that the risk of managing product stocks can be minimized and with an inventory system that has been built
Copyright (c) 2023 Journal of Informatics and Data Science
Analysis of Prediction of Glove Production Quantity Using Sugeno's Fuzzy Logic (Case Study: PT Medisafe Technologies)
Purpose: These days there are often problems in the world sometimes have uncertain or vague answers. Therefore, fuzzy logic is one method for conducting such uncertain analysis. This thesis discusses the application of fuzzy logic Analysis of Prediction of Glove Production Quantities using the Sugeno method. The problem that is solved is to predict or predict the amount of production of goods because some workers in the company predict production figures by filling or the minds of the workers themselves based on the previous year's production output data Study method/design/approach: The first step for this study is to determine the input and output variables that are firm sets and then convert each variable into a fuzzy set consisting of Little, Medium, and Many by fuzzification process. It then processes the fuzzy set data through base rules defined by the minimum method to retrieve the smallest membership degree value previously calculated through the membership function representation. And the last one is the Sugeno Method Defuzzification, which is to find the value of the average weight centrally Results/Findings: Based on prediction analysis calculations using Stock and production data from December 2018 to January 2023, the predicted amount obtained in the following year is higher than the actual production amount in the previous year. In January 2022, the actual production output obtained from PT. Medisafe Technologies amounted to 181,822,894 pcs, while the prediction results from calculations using the Sugeno fuzzy logic model amounted to 327,147,796 pcs. The error accuracy value using MAPE is 1.66%, which means that the accuracy of truth is 99.4%. So forecasting the amount of production using the Sugeno fuzzy logic model is very good for the company. Novelty / Originality / Value: The novelty of this study lies in the development of a model using the fuzzy sugeno method to predict the amount of glove production. This approach discusses to forecast the number of glove production in a company per month interval based on data on the amount of production in the previous year as an output variable and raw material inventory data as an input variable.
EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSING DISEASES IN CATTLE USING DEMPSTER-SHAFER METHOD (Case Study: Aek Gareder Farm)
Sapi merupakan salah satu jenis hewan ternak yang populer di Indonesia. Mereka biasanya digunakan sebagai sumber protein, seperti susu dan daging, namun beberapa petani juga menggunakannya untuk produksi bulu dan kulit. Jumlah ternak meningkat secara signifikan setiap tahunnya. Untuk memperoleh ternak yang berkualitas, pengembangan ternak harus memperhatikan peraturan perundang-undangan, nutrisi yang tepat, dan memperhatikan kesehatan ternak. Salah satu tantangan dalam menjaga kualitas ternak adalah adanya penyakit yang menyerang ternak. Kurangnya pengetahuan peternak mengenai penyakit ternak menjadi kendala bagi mereka. Pada penelitian ini dikembangkan sistem pakar dengan metode Dempster-Shafer untuk mendiagnosis penyakit pada sapi di peternakan Aek Gareder. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode Dempster-Shafer, membangun sistem pakar yang memudahkan diagnosis penyakit sapi bagi peternak, dan mengevaluasi validitas dan efektivitas sistem pakar. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi diagnosis sistem pakar mencapai 95%. Dengan hadirnya sistem pakar ini diharapkan dapat meningkatkan pengetahuan peternak, memudahkan diagnosis penyakit ternak, dan memberikan kontribusi positif terhadap pemeliharaan ternak secara keseluruhan.
Detection of Participants Facial Expressions in Video Conference Using Convolutional Neural Network Algorithm
Purpose: The purpose of this research is to develop an architecture based on the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm to detect facial expressions during video conferences. The goal is to address the problem of understanding participants' emotions and expressions during online video conferencing sessions. The aim is to create a system that can analyze facial expressions in images and determine the corresponding emotions. Methods/Study design/approach: Data was collected by capturing facial expression images from 10 students using a webcam. Preprocessing techniques, such as cropping, converting images to grayscale, and data augmentation, were applied to ensure data variation. The CNN model was trained using the processed data and evaluated using test data (a subset of the dataset), new data (external data) and video conference recording. Result/Findings: The CNN model achieved a high training accuracy of 97.5% using an image size of 128x128 and 2000 epochs. The model architecture consists of 2 Conv2D layers, 3 BatchNormalization layers, 2 MaxPooling layers, 2 dropout layers, 1 flat layer, 1 dense layer, and 1 output layer. When tested on facial expression data, the model achieved with 97,5% accuracy on the training data and 93,33% accuracy on the test data. The model was also able to detect the facial expressions of participants in the video conference. Novelty/Originality/Value: The novelty of this research lies in developing a CNN-based system to detect facial expressions in video conferences by analyzing facial images. This approach addresses the challenge of understanding participants' emotions and expressions during online video conferencing sessions, which can contribute to better communication and interaction among participants.
Simulasi Virtual Private Network (VPN) Menggunakan Open VPN Pada Machine Virtual Ubuntu 22.04
Perkembangan teknologi serta jangkauan internet yang membuat orang-orang lebih mudah dalam mengakses internet dan melakukan pekerjaan walau terhalang jarak. Akan tetapi jangkauan internet tersebut membuat seseorang dapat mengakses privasi orang lain. Oleh karena itu peneliti melakukan penelitian œSimulasi Virtual Private Network (VPN) Menggunakan Open VPN Pada Machine Virtual Ubuntu 22.04, dimana OpenVPN dapat membantu pengguna dalam pertukaran data dengan aman. Server Ubuntu menyediakan layanan berupa OpenVPN yang mampu menciptakan tunnel server VPN sendiri dan dapat membatasi siapa saja yang dapat mengakses jaringan tersebut. Pada penelitian ini digunakan metode penelitian studi literatur sebagai pedoman dalam pengumpulan data untuk perancangan pembuatan VPN pada Ubuntu, serta dilakukan analisis pada isi data yang dikumpulkan. Hasil yang diperoleh ialah ketika sistem operasi/perangkat pengguna mengaktifkan VPN, maka sistem operasi/perangkat lain tidak dapat mengakses perangkat pengguna.
CLUSTERING TINGKAT KEPARAHAN TBC BERDASARKAN CITRA RONTGEN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOIDS BERBASIS WEB
Tuberkulosis (TBC) adalah penyakit menular yang ditumbulkan dari kuman TB (Mycobacterium tuberculosis). 90% pasien yang terkonfirmasi TBC paru-paru tidak memberikan gejala (asymptomatic). Salah cara untuk mendiagnosis dan menganalisis penyakit yang diderita pasien dengan gambar dua dimensi atau sampel yang disebut dengan citra medis salah satu nya adalah dengan metode foto rontgen. Dengan rontgen kita dapat mengetahui kerusakan seperti apa yang terjadi pada paru-paru penderita yang diakibatkan bakteri yang menyerang. Dan dari banyaknya data citra rontgen tersebut masih belum memiliki label dari tingkat keparahan kerusakan paru-paru yang di derita pasien, dengan adanya pengelompokan tingkat keparahan kerusakan paru-paru tbc menggunakan metode data mining yaitu algoritma K-Medoids clustering menghasilkan label dari tingkat kerusakan paru-paru dengan mengelompokan data ke beberapa cluster berdasarkan kemiripan datanya. Berdasarkan hasil penelitian, teridentifikasi 3 cluster, yaitu cluster 0 dengan tingkat kerusakan paru-paru Lesi Inaktif terdapat 31 data, cluster 1 dengan tingkat kerusakan paru-paru Lesi aktif terdapat 120 data, dan cluster 2 dengan tingkat kerusakan paru-paru Luluh Paru terdapat 24 data. Sehingga diharapkan sangat membantu dalam mengetahui label dari tingkat kerusakan paru-paru yang diderita pasien.
Penerapan Fuzzy Tahani Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD) Berbasis Web. (Studi Kasus: Desa Bakti Makmur, Kecamatan Bagan Sinembah, Provinsi Riau)
Pandemi COVID-19 memberikan dampak perekonomian indonesia semakin terpuruk sehingga mempengaruhi tingkat kemiskinan semakin tinggi. Hal ini ditimbulkan karena menurun nya tingkat produktivitas individu ataupun perusahaan, adanya batasan kegiatan perekonomian indonesia yang menyebabkan banyak orang yang kehilangan mata pencaharian sehingga mendorong bertambahnya jumlah penduduk miskin. Sehingga diharapkan pemerintah wajib membuat kebijakan untuk mengatasi permasalahan tersebut yaitu dengan program Bantuan Langsung Tunai Dana Desa (BLT-DD). Penelitian ini bertujuan untuk membantu dalam menentukan penerima yang layak untuk mendapat bantuan. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode Fuzzy Tahani. Pada penelitian ini metode pengumpulan data menggunakan metode kualitatif melalui wawancara dan observasi. Sistem pendukung keputusan ini berbasis web dengan bahasa pemrograman PHP dengan basis data menggunakan MySQL. Dimana hasil penelitian ini yaitu sebuah aplikasi yang dapat memberikan rekomendasi calon penerima yang akan menerima bantuan sehingga mempermudah dalam penentuan penerima Bantuan Langsung Tunai Dan Desa (BLT-DD). Kata Kunci: BLT-DD, Fuzzy Tahani, Sistem Pendukung Keputusan
IMPLEMENTASI METODE BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN DI PROVINSI SUMATERA UTARA
Tingkat kerugian masyarakat yang tinggi disebabkan oleh terjadinya bencana alam. Hal ini dikarenakan minimnya informasi yang diterima masyarakat tentang potensi bencana di sekitar mereka. Dengan demikian, kesadaran masyarakat akan tanggap bencana sangat rendah. Oleh karena itu, informasi cuaca sangat penting untuk kelancaran aktivitas dan aktivitas manusia, termasuk melihat besarnya curah hujan. Adapun tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui model terbaik yang digunakan untuk memprediksi curah hujan di Provinsi Sumatera Utara dan mengetahui trend curah hujan pada tahun yang akan datang. Data yang diambil pada penelitian ini merupakan data time series curah hujan yang terdapat di 6 stasiun di Provinsi Sumatera Utara pada 10 tahun terakhir yang meliputi Stasiun Meteorologi Sibolga, Stasiun Meteorologi Aek Godang, Stasiun Meteorologi Silangit, Balai Besar Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika Wilayah I Medan, Stasiun Klimatologi Deli Serdang, dan Stasiun Meteorologi Binaka. Penelitian ini menggunakan metode terbaik dalam memprediksi yaitu metode backpropagation. Hasil yang sudah dilakukan pada data curah hujan Provinsi Sumatera Utara didapat model terbaik dengan iterasi optimal sebesar 1000 iterasi, pada uji coba learning rate didapat learning rate optimal 0,1 dan mendapatkan jumlah node hidden 5 yang terbaik. Pada proses pengujian didapat hasil MSE 0,047 dan 0,022 dan nilai RMSE 0,0022 dan 0,00049. Kata Kunci: jaringan syaraf tiruan, Backpropagation, Prediksi, Curah Hujan
SISTEM PAKAR DETEKSI COVID-19 MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR BERBASIS MOBILE ANDROID
Coronavirus mulai masuk ke indonesi pada tanggal 2 maret 2020 bermula dari warga indonesia yang berkontak fisik dengan warga jepang di sebuah acara klub dansa di Jakarta. Kasus Covid-19 terus menyebar dengan pesat, tercata pada Tanggal 30 Juni 2021 terdapat 2.178.272 kasus positif. Kemajuan teknologi kecerdasan buatan dibidang medis telah memunculkan sistem pakar yang dapat menggantikan para ahli sebagai deteksi awal Covid-19. Dikarenakan mahalnya melakukan rapid test, swab test dan test PCR (polymerase chain reaction) serta kurangnya tenaga ahli dalam menangani kasus Covid-19 ini. Sistem pakar dengan metode forward chaining dan certainty factor berbasis android dapat mampu membantu seseorang dalam mendeteksi awal secara mandiri apakah pengguna termasuk positif atau negatif Covid-19..
Sistem Deteksi Konten Negatif pada Teks Website Menggunakan Metode Random Forest
Internet saat ini telah mengalami perkembangan yang signifikan sebagai sarana untuk mencari informasi yang memberikan dampak positif bagi kehidupan sehari-hari masyarakat. Namun, di samping itu, internet juga menjadi tempat yang efektif untuk menyebarkan informasi yang memberikan dampak negatif, seperti penyebaran konten negatif kepada masyarakat. Untuk mengatasi masalah ini, pemerintah telah menetapkan sistem laporan dan DNS (Domain Name System) yang dikenal sebagai Trust Positif. Namun, upaya tersebut masih tergolong tidak efektif karena hanya didasarkan pada DNS dan laporan masyarakat. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggunakan metode Machine Learning untuk membuat model klasifikasi konten negatif website berdasarkan isi teks website. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Random Forest. Proses penelitian dimulai dengan melakukan preprocessing pada data teks dengan pendekatan NLP (Natural Language Processing) dan kemudian mengaplikasikan metode Machine Learning. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa Random Forest cukup efektif dalam penelitian ini, dengan nilai accuracy sebesar 92%, precision sebesar 77%, dan recall sebesar 86%. Nilai tersebut didapatkan melalui pengujian dengan menggunakan 526 url website.
Implementasi Algoritma Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Aplikasi OLX di Playstore
Analisis sentiment adalah menganalisis opini, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap, dan emosi orang-orang terhadap entitas seperti produk, layanan, organisasi, individu, masalah, peristiwa, topik, dan atributnya. Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu algoritma klasifikasi yang bisa digunakan untuk sentimen analisis. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan review OLX Google Play Store menggunakan analisis sentimen yang telah dikumpulkan dan disaring. Hasil dari penelitian ini sangat berguna bagi pemilik aplikasi untuk mengambil keputusan di masa depan. Penelitian ini menggunakan 2500 data ulasan aplikasi OLX dari Google Play Store. Pada tahap pertama penelitian ini menggunakan Case Folding, Filtering, Tokenizing, Slang Word, Stopwords, Stemming, kemudian melakukan Konversi kalimat lalu mentransformasi teks ke vector dengan TfidfVectorizer. Pada tahap kedua melakukan spilt data menjadi dua bagian dengan perbandingan 80% dan 20%, yaitu 80% bagian untuk data training dan 20% bagian untuk data testing. Pada tahap terakhir membangun model sehingga diperoleh akurasi sebesar 85%, precision negatif sebesar 86% dan positif sebesar 82% , serta recall negatif sebesar 91% serta postif sebesar 73% dan f1-score sebesar 85%. Dapat disimpulkan dari sentimen analisis aplikasi OLX berdasarakan ulasan di Playstore memuat lebih banyak ulasan negatif dibandingkan ulasan positif, hal ini dapat menjadi bahan evaluasi untuk kedepannya bagi pemilik aplikasi.
Klasifikasi Gambar Catat Meter Menggunakan Convolutional Neural Network
Listrik merupakan kebutuhan pokok manusia dalam menjalankan setiap kegiatan, yang pemakaiannya dapat diukur menggunakan KWH Meter. Di Indonesia pelanggan listrik dibagi menjadi dua yaitu Prabayar dan Pascabayar. Pelanggan listrik pascabayar memerlukan pencatatan angka yang tertulis pada KWH meter untuk mengetahui rupiah tagihan listrik yang harus dibayarkan. Dalam pelaksanaan pencatatan angka tersebut, tidak jarang ditemukan kendala seperti pagar rumah pelanggan yang terkunci sehingga petugas tidak berhasil memotret angka stan meter. Oleh karena itu PLN rutin melakukan validasi atas keseluruhan data pencatatan meter. Penelitian ini bertujuan untuk memvalidasi data catat meter yang berupa gambar dan diklasifikasikan kedalam tiga kelas menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur Resnet34. Pada penelitian ini mendapat hasil tingkat akurasi tertinggi sebesar 97.50%. Kata Kunci: Listrik, KWH, Klasifikasi, CNN, Resnet34.
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS BERBASIS WEB UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT COVID-19 MENGGUNAKAN METODE K-MEANS (Studi Kasus : Kabupaten Deli Serdang)
Tingkat penyebaran kasus Covid-19 di Indonesia diketahui masih cukup tinggi. Penambahan kasus Covid-19 juga belum mengalami penurunan yang signifikan. Persebaran yang juga sudah menyebar hampir ke seluruh wilayah di Indonesia, salah satunya di kabupaten Deli Serdang. Adanya 22 kecamatan di Deli Serdang yang menjadi persebaran kasus Covid-19. Untuk memudahkan dalam mengetahui informasi persebaran Covid-19 maka perlunya peneliti untuk menentukan tingkat persebaran terkait penyebarannya dalam menentukan wilayah mana saja yang beresiko. Untuk mengetahui informasi penyebaran Covid-19 maka di butuhkanlah sebuah Sistem Informasi Geografis untuk memetakan wilayah yang terdeteksi tingkat penyebarannya.
Klasifikasi Penyakit Demam Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation
Proses klasifikasi menggunakan komputer dapat diterapkan dengan menggunakan metode-metode klasifikasi salah satunya metode Jaringan Syaraf Tiruan dengan algoritma Backpropagation. Penerapan algoritma Backpropagation dalam Klasifikasi Penyakit Demam diawali dengan tahapan pelatihan pada data latih sebanyak 135 data, diperoleh variasi learning rate dan neuron hidden layer terbaik dengan cara trial dan error. Pengujian dilakukan pada data uji yaitu sebanyak 15 data, hasil pengujian berupa klasifikasi penyakit Demam yang dibandingkan hasilnya dengan target sebenarnya. Parameter- parameter optimal dalam klasifikasi penyakit Demam menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan algoritma Backpropagation adalah neuron pada hidden layer sebanyak 29 neuron, nilai learning rate 0.1, nilai MSE mencapai target error sebesar 0.001 dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid bipolar diperoleh tingkat akurasi 100%
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENJUALAN PADA TOKO UCOK IYAN
Toko Ucok Iyan merupakan salah satu toko yang bergerak dibidang penjualan bahan kebutuhan pokok yang memiliki tujuan utama yaitu meningkatkan penjualan secara pesat dan menjadi salah satu toko yang maju. Sistem pada perusahaan tersebut saat ini proses berjalannya dibantu dengan penggunaan komputer namun proses pendataan masih berupa manual dan belum adanya laporan bagi perusahaan tersebut. Beberapa produk miliknya diantaranya Rokok, Sembako, Makanan Ringan dan berbagai jenis barang lainnya. Sehingga hal ini masih menjadi hambatan bagi kecepatan, kemudahan dan akurasi data. Masalah yang timbul saat ini adalah laporan cetak terima barang yang masih dilakukan secara manual, sistem pembayaran yang belum menggunakan sistem terkomputerisasi, Sulitnya untuk mendata barang karna masih bersifat manual, Sulitnya memproses data pengiriman, karena kurang efektif jika barang yang sudah dikirim dimasukan ke data pengiriman dengan manual, Sulitnya menghitung hasil penjualan pertahun, karena terlalu banyak berkas untuk menampung data penjualan, dan sulit dalam mengetahui barang yang diretur. Dengan adanya rancang bangun sistem informasi penjualan ini maka diharapkan dapat mengurangi masalah yang terjadi pada perusahaan tersebut serta pemilik perusahaan dapat meningkatkan profit pada perusahaanya.
Copyright (c) 2022 Journal of Informatics and Data Science
Forecating Composite Stock Price Index (CSPI) Using Long Short Term Memory (LSTM)
The Composite Stock Price Index (CSPI) is an index that displays developments the whole movement of the company's share price in the stock market which refers to the Indonesia Stock Exchange (IDX). Before considering investment, investors can predict the Indonesian stock market is up and down by CSPI analysis. The main objective of this research is to propose forecasting model of CSPI using Long Short Term Memory (LSTM). The performance of LSTM model measured by Root Mean Square Error (RMSE). The results showed that the best LSTM models is model with number of neuron in hidden layer and epoch (iterations) were 10 and 10, respectively. The RMSE values achieved from the LSTM models for testing data is 0,0633. Visually, the prediction graph is almost similar with original data.
Peramalan Curah Hujan Di Kota Medan menggunakan Metode Support Vector Regression
Penelitian ini dilakukan pada data curah hujan Kota Medan. Selama ini curah hujan tidak dapat ditebak tinggi-rendahnya, sehingga banyak dari masyarakat yang masih kurang strategi dalam menghadapi naik turunnya curah hujan. curah hujan merupakan salah satu variabel penentu kondisi iklim, berkaitan langsung dengan keberhasilan bidang pertanian, dan perkebunan. Peningkatan jumlah penduduk, pembangunan dan perkembangan kota, pertumbuhan industri, kepadatan lalu lintas, deforestasi, dan lain sebagainya juga telah banyak menarik perhatian dalam masalah perubahan iklim. Oleh karena itu, digunakan metode SVR (Support Vector Regression) untuk memprediksi curah hujan setiap bulan di tahun yang akan datang agar membantu pihak-pihak yang terdampak curah hujan memantapkan strategi dalam menghadapi naik-turunnya curah hujan. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui peramalan curah hujan di Kota Medan dan mengetahui ketepatan peramalan. Hasil Prediksi SVR menunjukkan bahwa metode prediksi SVR ini sangat bagus digunakan untuk memprediksi curah hujan dengan ketepatan peramalan dilihat dari pengujian nilai RMSE terhadap nilai parameter pada model SVR. Adapun RMSE terbaik sebesar 0.038800637 dengan gamma sebesar 0.0005, C sebesar 0,0001, dan epsilon sebesar 1.
Analisis Survival Model Regresi Cox terhadap Laju Kesembuhan Pasien Penyakit Dispepsia di RSUD Kabupaten Aceh Tamiang
Analisis survival merupakan metode untuk menganalisis data berdasarkan waktu. Penelitian ini menganalisis faktor laju kesembuhan pasien dispepsia RSUD Kabupaten Aceh Tamiang menggunakan regresi cox proportional hazard. Populasi penelitian berupa rekam medis pasien dispepsia rawat inap di RSUD Kabupaten Aceh Tamiang pada Januari-Desember 2018, sedangkan sampel diambil sebanyak 87 pasien. Hasil menunjukkan faktor yang mempengaruhi laju kesembuhan pasien adalah infeksi Helicobacter pylori, dimana laju kesembuhan pasien yang tidak terinfeksi Helicobacter pylori 6,019 kali lebih cepat dari pasien terinfeksi Helicobacter pylori yang berarti pasien penderita penyakit dispepsia yang terinfeksi Helicobacter pylori memiliki laju kesembuhan lebih lama dari pasien tidak terinfeksi Helicobacter pylori.
IMPLEMENTASI ALGORITMA OTSU THRESHOLDING DENGAN MEDIAN FILTER DALAM SEGMENTASI CITRA DIGITAL NASKAH KUNO BATAK (STUDI KASUS: MUSEUM NEGERI PROVINSI SUMATERA UTARA)
ABSTRAK Sebagian dari naskah kuno Batak yang ada di Museum Negeri Provinsi Sumatera Utara mengalami kerusakan seperti robek, tulisan tidak terlihat jelas sehingga susah untuk dibaca dan terdapat noda di naskah tersebut karena usianya yang sudah puluhan bahkan ratusan tahun. Naskah kuno Batak tidak akan bertahan lama jika tidak ditangani atau dirawat dengan baik. Oleh sebab itu dibutuhkanya sebuah perawat yang dapat melestarikan naskah kuno Batak dengan jangka yang lebih lama. Salah satu cara untuk melestarikan naskah kuno Batak dan membuat naskah kuno Batak lebih dapat dibaca serta jelas, maka dapat dilakukan dengan cara segmentasi citra. Dengan segmentasi citra, naskah kuno Batak dapat diubah kedalam bentuk naskah kuno Batak citra digital yang dapat disimpan kedalam media penyimpanan. Segmentasi citra yang diterapkan adalah melakukan pemisahan background citra naskah kuno dengan teks naskah kuno Batak kedalam bentuk citra hitam dan puith, sehingga citra naskah kuno Batak yang tidak jelas dapat dibaca lebih baik. Segmentasi citra memerlukan metode, pada penelitian ini metode yang digunakan adalah Otsu Thresholding dengan Median Filter, tahapan metode Otsu Thresholding adalah mengubah citra naskah kuno kedalam citra luminosity grayscale, kemudian mengitung nilai rata-rata dan threshold, sehingga dilakukan pemisahan berdasarkan nilai threshold kemudian dilanjutkan dengan tahapan Median Filter sehingga menghasilkan citra naskah kuno Batak dengan pemisahan antara objek dan background citra. Kata Kunci: Naskah Kuno, Batak, Segmentasi, Citra, Otsu Thresholding, Median