AbstrakTeknologi informasi secara terus menurus berkembang dengan sangat pesat, sehingga kemampuan komputer dapat mengatasi berbagai problem yang di hadapi oleh penggua. Dengan salah satu perkembangan teknologi informasi dapat memberikan sebuah solusi untuk mengatasi masalah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk merancang system informasi perumahan yang berguna untuk mengembangkan link pemasaran perumahan. Adapun metode yang digunakan adalah Model Waterfall dimana pada metode ini dilakukan secara bertahap yang mana dimulai dari tahapan analisa kebutuhan system, desain system, implementasi dan pengujian unit, pengujian system dan perawatan system. Perancangan system informasi ini menggunakan bahasa pemograman PHP dan MySQL untuk databasenya. Untuk design webnya menggunakan framework Bootstrap. Bootstrap merupakan framework untuk membangun design web secara responsive. Dengan penerapan metode Waterfall ini maka hasil dari rancangan aplikasi ini dapat memberikan sebuah informasi berupa harga, lokasi, fasilitas, desain rumah, tipe rumah dan dapat juga menggunakan simulasi KPR (Kredit Pemilikan Rumah) bagi user yang menggunakan kredit dalam pembelian rumah. Kata Kunci: Perumahan, Waterfall, Bootstrap, Web Mobile
Sign Language use to communicate to people with dissabilities. American Sign Language (ASL) one of popular sign language. Histogram of Oriented Gradient (HOG) can be use as feature extraction. Then feature stored in database. K-Nearest Neighbor use to measure distance between feature train and feature test. There are three distance use in this paper consist of Euclidean Distance, Manhattan Distance and Chebychev Distance. The best result are 0,99 when using Euclidean Distance and Manhattan Distance with k=3 dan k=5
Pneumonia is an inflammatory parenchymal disease caused by various microorganisms, including bacteria, micro bacteria, fungi, and viruses. This study used an X-ray to find out whether or not there was pneumonia. The objective of this study was to classify the X-ray results whether or not there was pneumonia in a fast and precise way through a program to produce good accuracy. The classification method used in this study were K-Nearest Neighbor (KNN) and Gray Level Co-Occurrence (GLCM) for the extraction method. There are several stages before being classified, namely cropping, resizing, contrast stretching, and thresholding. The results showed that the best accuracy per class was 66.20% for K = 5.
Opinion classification is an analysis that aims to determine the sentiments of the community or a group about a particular entity. Opinion classification can be categorized as positive, negative, and neutral. This research of the classification of public opinion was conducted on the MyRepublic internet service provider. At the moment, MyRepublic has reached seven provinces in Indonesia. MyRepublic has used a lot of media to communicate with its customers, especially Twitter. MyRepublic Twitter account is MyRepublicid with a number of followers of 9,414. This research uses comments or tweets from followers that can be used to see opinions from followers of My Republic, whether positive or negative. The comments or tweets classification on Twitter is using naïve Bayes method. The data used is 1,553. As much as 70% of the data from each category is used as training data and the remaining 30% as testing data. The naïve Bayes method produces positive accuracy value of 0.976%, negative accuracy value of 0.82895%, and neutral accuracy value of 0.8333%, with an average of 0.87949%. Based on the result, it can be concluded that the naïve Bayes method is able to classify the data very well. Intisari-Klasifikasi opini adalah analisis yang bertujuan untuk menentukan sentimen komunitas atau kelompok tentang entitas tertentu. Klasifikasi opini dapat dikategorikan sebagai positif, negatif, dan netral. Klasifikasi opini publik ini dilakukan pada penyedia layanan internet MyRepublic. Saat ini, MyRepublic telah menjangkau tujuh provinsi di Indonesia. MyRepublic menggunakan banyak media untuk berkomunikasi dengan pelanggannya, terutama menggunakan Twitter. Akun MyRepublic di Twitter adalah MyRepublicid dengan jumlah pengikut 9.414. Makalah ini mengambil komentar atau tweet dari pengikut yang dapat digunakan untuk melihat pendapat dari pengikut My Republic, positif atau negatif. Klasifikasi komentar atau tweet di Twitter menggunakan metode naïve Bayes. Dari sejumlah 1.553 data yang digunakan, diambil 70% dari masingmasing kategori sebagai data latih dan 30% sisanya sebagai data uji. Metode Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi positif 0,976%, negatif 0,82895%, dan netral 0,8333%, sehingga memiliki rata-rata 0,87949%. Dengan hasil akurasi ini dapat disimpulkan bahwa metode Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan data dengan baik.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.