Coffee is one of Indonesia's foreign exchange earners and plays an important role in the development of the plantation industry. In previous studies, coffee bean quality research has been carried out using the ANN method using color features. RGB and GLCM. However, the results carried out in the study only had an accuracy value of up to 47%. Therefore, this study aims to improve the performance of coffee bean quality classification using four machine learning methods and 7 color features. From the results obtained, it shows that MultilayerPerceptron is better starting with RGB color with an accuracy of 38% split ratio 90:10. HSV has an accuracy of 57% split ratio 90:10. CMYK has an accuracy of 63% split ratio 90:10. LAB has a 58% curation split ratio of 90:10. The YUV type has an accuracy of 58% split ratio 90:10. Furthermore, the HSI color type has an accuracy of 42% split ratio 90:10. The HCL color type has an accuracy of 65% split ratio 90:10 and LCH has an accuracy of 78% split ratio 90:10. In testing, it can be concluded that the MultilayerPerceptron method is better than other methods for the coffee bean classification process.
Pemilihan Jurusan pada SMA Negeri 3 Pontianak selalu dilakukan pada tiap tahun ajaran baru untuk para calon siswa. Penjurusan pun terbagi atas kelas MIA (Matematika Ilmu Alam) dan IIS (Ilmu-Ilmu Sosial). Agar bakat dan potensi para calon siswa dalam proses pembelajaran dapat berkembang secara maksimal, maka para calon siswa dalam mengambil penjurusan yang ingin dipilih harusnya tepat pada potensi akademik dalam diri mereka sendiri. Maka, agar tidak salah sasaran dibutuhkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan yang mampu membantu menentukan jurusan terbaik bagi setiap siswa melalui metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis). Cara kerja metode MOORA adalah dengan memberikan bobot pada masing-masing kriteria yang sudah ditentukan yakni Nilai rata-rata Matematika, Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, IPA, dan IPS serta Tingkatan nilai IQ pada masing masing calon siswa. Hasil perhitungan dari 50 sampel data calon siswa yang diolah menghasilkan keputusan yang terdiri dari 33 siswa untuk 6 kelas IPA dan 17 siswa untuk 3 kelas IPS. Hasil pengujian pun dapat disimpulkan bahwa penerapan metode MOORA dalam Sistem Pendukung Keputusan menghasilkan sebuah sistem yang memberikan hasil akhir rekomendasi.
Pencapaian suatu negara dalam memberikan jaminan di bidang kesehatan dapat menjadi indikator untuk mengetahui tingkat keberhasilan pembangunan sebuah negara. Di Indonesia khususnya Kota Pontianak tingkat kesehatan masih menjadi sebuah tantangan yang harus diselesaikan. Sebagai upaya memudahkan proses identifikasi kesehatan masyarakat dan mengetahui tingkat kesehatan suatu wilayah di Kota Pontianak, maka pada penelitian ini akan mengimplementasikan clustering K-Means dalam pengelompokkan setiap wilayah kecamatan berdasarkan 5 buah variabel indikator mortalitas derajat kesehatan untuk memudahkan Dinas Kesehatan kota Pontianak mengetahui tingkat kesehatan masyarakat di setiap wilayah kecamatan. Hasil dari penelitian ini berupa sistem klasterisasi data kesehatan yang mampu menghasilkan tiga buah cluster meliputi tingkat kesehatan rendah, sedang, dan tinggi. Cluster 1 memiliki nilai CBR 0,24; CDR 0,73; IMR 0,27; FMR 0,12; dan MMR 0,14 berisi 3 wilayah kecamatan. Cluster 2 beranggota 1 kecamatan memiliki nilai CBR 0,57; CDR 0,34; IMR 1, FMR 1, dan MMR 0. Dan cluster 3 memiliki nilai CBR 0,95; CDR 0,06; IMR 0,11; FMR 0,27; dan MMR 0,87; berjumlah 2 kecamatan. Pengujian fungsional memperoleh hasil yang sesuai berdasarkan perancangan sistem. Sedangkan pengujian interface memperoleh nilai persentase 88% yang menunjukkan hasil sangat baik.
Penjadwalan merupakan masalah umum yang terjadi pada institusi pendidikan. Dalam pembuatan jadwal mata pelajaran diperlukan ketelitian dengan mempertimbangkan berbagai faktor seperti pembagian tugas mengajar guru, jumlah ruangan yang tersedia, dan slot waktu agar tidak terjadi bentrok antar jadwal. Waktu yang dibutuhkan juga cukup lama jika pembuatan jadwal dilakukan secara manual. Berdasarkan permasalahan tersebut diperlukan sebuah sistem yang dapat mempermudah pembuatan jadwal untuk meminimalisir kejadian bentrok antar jadwal. Aplikasi yang dibangun berbasis web dengan mengimplementasikan algoritma Artificial Bee Colony yang mampu menyelesaikan permasalahan optimasi seperti penjadwalan. Pengujian dilakukan dengan menggunakan data sebanyak 1195 jadwal. Hasil pengujian menggunakan parameter colony size sebesar 6, limit sebesar 5, dan max iterations sebanyak 5 iterasi menghasilkan solusi optimal dengan nilai rata-rata fitness sebesar 0.95. Dari hasil pengujian menunjukkan jadwal paling optimal yang dihasilkan memiliki jumlah bentrok sebanyak 0 jadwal dan tidak ada jadwal yang melanggar hard constraints.
Introduction: This study aims to investigate the relationship between Neutrophil- Lymphocyte Ratio (NLR), Platelet-Lymphocyte Ratio (PLR) with Erectile Dysfunction (ED) and Peyronie's disease (PD). Methods: We conducted a meta-analysis of the observational study by searching for the appropriate keywords in eight databases. The risk of publication bias of the included studies was assessed by Egger's test and Kendall's t. The data extraction was carried out for each study and analysed using Revman 5.0. Results: There were eleven eligible studies out of the 411 studies retrieved. Eight studies were conducted on cases of erectile dysfunction, and three studies on Peyronie's disease. There was a significant relationship between NLR, PLR and ED (SMD: 0.59, 95% CI: 0.33-0.85 and SMD: 0.64, 95% CI: 0.13-1.16, respectively). The same was also found for PD. The active phase of PD tended to have higher NLR (SMD: 0.68, 95% CI: 0.43-0.92) and PLR (SMD: 0.27, 95% CI: 0.06-0.49) compared to the chronic phase. No publication bias was found in both ED and PD studies. Conclusions: NLR and PLR indicate an ongoing inflammatory process in both ED and PD. These findings can be used as markers of treatment and prognosis of both diseases in sexual health care.
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.