One of the main causes of death is cancer. The most common cancer in women is breast cancer. This disease if it be known early could be overcome and even prevented. Data classification techniques could be used to predict which patients had breast cancer and not with some parameters. Using the Neural Network method and Rapid Miner 9.0 tools aims to predict breast cancer diagnosis and then produced an accuracy value of 71,83%, precision 81,08% and recall of 69,17% with AUC of 0,806 which means that the classification was good so that patients with parameters there could be predicted which ones were breast cancer patients and which were not, so this pattern could be used as a benchmark for diagnosis so that it could be detected earlier and was expected to reduce the number of deaths from breast cancer.
Memiliki keturunan yang sehat, normal dan tidak beresiko bukan hal mudah didapatkan, pada kondisi tertentu melahirkan secara normal bukan solusi terbaik, operasi sesar bisa menjadi salah satu opsi yang dianggap relatif aman sejauh ini. Namun, karena sesar merupakan operasi besar, besar pula risikonya. Maka perlu pertimbangan yang matang mengenai metode melahirkan dengan normal atau operasi sesar. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi harus menggunakan metode sesar atau tidak dengan memperhitungkan parameter yang ada yaitu diantaranya Age, Delivery Time, Delivery, Blood, Heart sehingga dapat memprediksi keselamatan ibu dan bayi dalam proses lahiran dengan menggunakan metode Neural Network dengan 80 dataset caesarian, training cycles 200, learning rate 0.01 dan momentum 0.9 dan menghasilkan akurasi sebesar 71,25% dan dengan nilai AUC (Area Under Curve) sebesar 0,721 yang artinya mendapat status fair classification.
Manusia merupakan makhluk sosial yang pastinya membutuhkan orang lain untuk memenuhi kebutuhan hidupnya. Ciri dari makhluk sosial adanya interaksi contohnya berkomunikasi. Media untuk berkomunikasi dimasa kini sangatlah bervariasi, salah satunya adalah sosial media. Whatsapp merupakan sarana atau media komunikasi online yang tergolong dalam aplikasi chatting yang menghadirkan fitur obrolan bersama atau grup, dimana beberapa pengguna bisa melakukan obrolan secara bersamaan dalam satu chat. Fitur tersebut sangat membantu dan mempermudah pengguna untuk melakukan percakapan secara bersamaan dengan pengguna lainnya, tanpa harus saling bertatap muka secara langsung, bahkan bisa digunakan sebagai media untuk mendiskusikan suatu pembahasan yang sifatnya penting sehingga bisa menghasilkan suatu keputusan. Pesantren Nurul Ihsan menggunakan aplikasi whatsapp sebagai media komunikasi dan diskusi. Model yang penulis terapkan dalam penelitian ini menggunakan Technology Acceptance Model. Hasil dari penelitian menjelaskan bahwa Persepsi guru tentang kemudahan dalam penggunaan grup whatsapp membuat guru berpersepsi bahwa grup whatsapp bermanfaat sebagai media komunikasi dan diskusi dikalangannya. Persepsi guru tentang manfaat grup whatsapp dan sikap guru untuk mencoba menggunakan grup whatsapp membuat guru berniat untuk menggunakannya. Niat guru untuk menggunakan grup whatsapp membuat grup whatsapp diterima dan digunakan sebagai media komunikasi dan diskusi guru.
The purpose of this study is to apply a linear regression algorithm to predict the accuracy of product shipments using administration, production and delivery as attributes that will be compared with existing targets which are the results of agreements between companies and customers used. as the dependent variable. In this study it was found that a linear method is feasible and effective for predicting administration, production and delivery of targets for accuracy of product shipments in the company. From the results of the prediction formula obtained, the prediction formula is implemented in the July 2018 data as test data. The results obtained from the prediction formula have an accuracy of 91.67%. From previous studies, which say that linear regression is feasible and effective for data use, they must make predictions. Likewise with this research where the results obtained in testing data are feasible and effective for the company.
Human health is very important to always pay attention especially after someone has been declared suffering from an illness that can inhibit positive activities. One of the most feared diseases of the 20 th century is cancer. This disease requires treatment that is quite expensive.Alternative treatments are cryotherapy or ice therapy. But cryotherapy also has side effects, it is necessary to do research on its success by taking into account certain conditions of the parameters. So the purpose of this study is to analyze the success of cryotherapy so that the dataset can be used as one of the benchmarks for the success of the cryotherapy tratment method. The method used in this study is the machine learning method of Neural Network with 500 training cycles, learning rate of 0,003 and momentum 0,9 which results in a good classification of obtaining quite high accuracy of 87,78% and AUC value of 0,955.Abstrak -Kesehatan manusia sangat penting untuk selalu diperhatikan apalagi setelah seseorang sudah dinyatakan mengidap suatu penyakit yang dapat menghambat aktifitas positif. Salah satu penyakit yang paling ditakuti pada abad ke 20 ini adalah kanker. Penyakit ini memerlukan pengobatan yang cukup mahal. Alternatif pengobatannya adalah cryotherapy atau terapi es. Namun cryotherapy juga mempunyai efek samping, perlu dilakukan penelitian akan keberhasilannya dengan memperhitungkan kondisi tertentu dari parameter yang ada. Maka tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis keberhasilan cryoteraphy sehingga dataset tersebut dapat digunakan sebagai salah satu tolak ukur keberhasilan metode pengobatan cryotherapy. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode machine learning Neural Network dengan training cycles 500, learning rate 0,03 dan momentum 0,9 yang menghasilkan klasifikasi baik yaitu memperoleh akurasi cukup tinggi 87,78% dan nilai AUC sebesar 0,955.
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.