No abstract

Data mining merupakan proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data yang berupa ilmu pengetahuan. penelitian ini melakukan analisa data dengan menggunakan data mining dan metode algoritma apriori. Sistem yang dibangun ditujukan untuk pemenuhan dalam penentuan pola pembelian obat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database Mysql pada studi kasus Apotik rumah sakit umum majene. Sistem ini dibangun berdasarkan kebutuhan pengguna yang diperoleh melalui metode wawancara dan studi lapangan dengan jumlah data yang diperoleh yaitu 250 data . Metodelogi pengembangan sistem yang digunakan yaitu metode Research and Development (R & D). yang terdiri Analisis, Desain, Pengkodean dan Pengujian. Hasil pengujian dengan algoritma apriori dan sistem yang dibangun menunjukan hasil yang telah memenuhi kebutuhan dalam penentuan pola pembelian obat di rumah sakit berdasarkan kecenderungan pembelian obat oleh pelanggan

Increasing the number of vehicles, especially cars, raises some quite complicated problems. One of them is parking availability. Searching for empty parking slots is often be problematic related to time efficiency issues. In this paper, we proposed the detection of parking slots using GLCM and similarity measure. There are four main step that using in this paper. The first step is getROI, then feature extraction using GLCM method. For the classification step, similarity measure with Euclidean distance is used and the last step we calculate the accuracy. Detection of parking slots using gray level co-occurrence matrices and similarity measure is pretty good, marked by an average accuracy rate that is above 95% in all three datasets with different weather.

Automatic classification of tuna image needs a good segmentation as a main process. Tuna image is taken with textural background and the tuna’s shadow behind the object. This paper proposed a new weighted thresholding method for tuna image segmentation which adapts hierarchical clustering analysisand percentile method. The proposed method considering all part of the image and the several part of the image. It will be used to estimate the object which the proportion has been known. To detect the edge of tuna images, 2D Gabor filter has been implemented to the image. The result image then threshold which the value has been calculated by using HCA and percentile method. The mathematical morphologies are applied into threshold image. In the experimental result, the proposed method can improve the accuracy value up to 20.04%, sensitivity value up to 29.94%, and specificity value up to 17,23% compared to HCA. The result shows that the proposed method cansegment tuna images well and more accurate than hierarchical cluster analysis method.

Donor darah adalah proses pengambilan darah dari seorang yang sehat dengan dinyatakan memenuhi syarat dengan meninjau beberapa faktor seperti seperti pengukuran tekanan darah, golongan darah, kadar hemoglobin (Hb), status pendonor, konsultasi medis  dan sebagainya. Klasifikasi adalah proses menemukan fungsi atau model yang dapat membedakan suatu konsep atau kelas data untuk memprediksi kelas suatu objek yang tidak diketahui. Penelitian ini dilakukan untuk mencari metode terbaik berdasarkan perbandingan nilai akurasi menggunakan 100 data latih donor darah dari RSUD Majene yang diproses dengan mengimplementasikan metode K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor menunjukkan performa yang lebih baik dengan tingkat akurasi sebesar 86%  sedangkan algoritma Naïve Bayes memperoleh nilai akurasi sebesar 76%.

The availability of information related to disasters is one of the efforts so that the public better understands the actions that must be taken to minimize the risks that occur. However, the availability of this information, especially in the Majene Regency area, is currently still quite minimal. In fact, Majene is one of the areas with a fairly high Disaster Risk Index. This activity embraces the Voluntary Corps (KSR) PMI Majene Headquarters Unit as a partner considering that KSR is one of the organizations engaged in the humanitarian field and actively participates in disaster management. The activities carried out include the use of a disaster education information system by providing training to KSR members in managing the system and creating disaster education content. The results of the activities obtained show an increase in the ability of KSR members in terms of management and content creation using Canva and hopes that the disaster education information system that has been built can continue to be used for the dissemination of disaster information.

Classification of web pages manually requires quite a long time because most of the available web pages are not structured, so the classification method is needed quickly and accurately. Naïve Bayes algorithm with a good probabilistic approach in classifying web pages, seen from the advantages that are included in the classical category with a simple probability concept. However, this algorithm provides pretty good performance for many modern cases with large data. For the process of extracting information from web pages, it is proposed to use JSOUP which is a java library that provides a good API for extracting, manipulating data, and completing the initial data cleaning using the best methods from DOM, and CSS. The use of the JSOUP library makes it possible to be able to do web page analysis without having to save web documents to a computer store, so computer storage resources will be constant even though the amount of training data is increased. In this study, implementing JSOUP as a tool for extracting information from web pages and Naïve Bayes algorithm for classification of web pages.

Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang semakin maju di era sekarang memunculkan berbagai permasalahan baru pula. Hal tersebut sangat dirasakan oleh para pelaku industri. Hal seperti ini tentu saja akan memberi tuntutan tersendiri pada para pelaku bisnis, sehingga dituntut untuk dapat mengambil langkah yang bijaksana dari pilihan-pilihan alternatif yang ada untuk mendukung keputusan agar tujuan perusahaan dapat tercapai. Adapun sampel yang akan menjadi tempat penelitian ini adalah perusahaan sabun mapaccing. Namun perusahaan ini tergolong masih baru, sehingga tentu saja perhitungan laba/kentungan pada perusahaan ini masih menggunakan cara manual. Cara seperti ini tentu saja tidak akan mampu memberikan hasil yang akurat dan cepat melihat banyaknya konsumen perusahaan tentu saja harus mencari solusi yang efektif untuk menangani masalah tersebut. Berdasarkan permasalahan pada setiap perusahaan, adanya optimasi keuntungan menjadi hasil utama dalam proses produksi pada perusahaan. Perhitungan dan analisis yang tepat sangat dibutuhkan untuk mendukung tercapainya keuntungan yang maksimal dari perusahaan. Maka dari itu, dibutuhkan sebuah yang digunakan untuk mendapatkan hasil optimasi keuntungan maksimum yang akurat dan efisien, dan salahsatu hal yang daoat diaplikasi adalah dengan penerapan algoritma genetika untuk melakukan optimasi laba/keuntungan disebuah perusahaan atau industry.