In a situation that is still being hit by the COVID19 Pandemic until now, it has an impact on the way people meet the needs of life, both primary and secondary needs. In one case, the pandemic also affected the shopping patterns of people who required them to shop online in order to reduce activities outside the home. So in this study the authors conducted research on the topic of Decision Support Systems in the selection of E-Marketplace. In this case, the author applies the VIKOR and Rank Order Centroid methods in assessing several sites or applications that are generally used by the public in online shopping activities. The alternatives used are Shopee, Lazada, Tokopedia, Bukalapak and Facebook Marketplace. For the criteria used, namely by using an assessment based on the User Interface, Product Completeness, Service Response, Transaction Process, and Delivery Service. The test results obtained are based on the calculation of the VIKOR method and the Rank Order Centroid against the alternatives and criteria used, Shoopee as the best alternative by obtaining a VIKOR index value of 1. Thus, it can be seen that the VIKOR method and Rank Order Centroid has been successfully applied to the recommendation system for marketplace selection.
Warts are a skin health problem, usually characterized by small, rough bumps on the surface of the skin caused by a virus, known as the human papillomavirus (HPV). The common way of treating warts is with immunotherapy, which is the treatment of warts by strengthening the body's immune system. In the process of predicting and diagnosing warts, it can be done by applying Machine Learning. This study focuses on the comparison of the K-Nearest Neighbor classification method with Random Forest to see the level of accuracy in predicting the success of the treatment of warts. Data for Immunotheraphy was obtained from the UCI Machine Learning Repository with a total of 90 data records, 7 attributes and 1 attribute class. Based on the results of testing the K-Nearest Neighbor and Random Forest methods to see the accuracy of the prediction of the success of the data being tested, the results obtained are the accuracy of the KNN method of 90.00% and the Random Forest method with an accuracy of 85.50%. From the results obtained from the tests that have been carried out, it is known that the Random Forest method is a better method than K-Nearest Neighbor in predicting accuracy in the Immunotheraphy Dataset.
Pada penelitian ini bertujuan untuk melakukan komparasi terhadap metode Naïve Bayes dan Random Forest dalam klasifikasi data pasien penyakit liver. Adapun data pengujian yang digunakan yaitu Indian Liver Patient Dataset (ILPD) yang diperoleh dari UCI Machine Learning Repository. Dataset tersebut memiliki 583 record data, 10 kriteria, dan 1 variable kelas serta dengan jumlah kelas sebanyak 2 kelas atribut, serta data set tersebut berjenis multivariate. Terdapat beberapa tahapan preprocessing yang dilakukan, antara lain normalisasi data yang diujikan, selanjutnya dilakukan analisis klasifikasi menggunakan metode naïvebayes dan random forest. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dalam memperoleh nilai akurasi perhitungan klasifikasi menggunakan Confusion Matrix, maka metode Random Forest memperoleh hasil yang terbaik yaitu dengan peroleh akurasi sebesar 70.60 % bila dibandingkan dengan Naïve Bayes yang hanya memperoleh akurasi sebesar 55.80 %. Sehingga Random Forest memiliki performa kinerja yang lebih unggul dalam perolehan akurasi yang dihasilkan dalam klasifikasi penyakit liver.
Perancangan dan pembangunan sistem informasi manajemen berbasis website pada Masjid Taqwa Al-Falah Ranting Muhammadiyah Pasar VII Tembung didasari atas hasil wawancara dengan Pimpinan Ranting Muhammadiyah Pasar VII Tembung yang dimana memiliki permasalahan dalam melakukan pendataan keanggotaan, serta transparansi laporan keuangan. Maka dengan membangun sebuah Sistem berbasis Website yang nantinya dapat memberikan manfaat bagi Masjid Taqwa Al-Falah Ranting Muhammadiyah Pasar VII Tembung dalam pengelolaan informasi kegiatan, penyimpanan database keanggotaan, serta pencatatan dokumen dan laporan keuangan. Dengan adanya Sistem Informasi Manajemen tentunya memberikan kemudahan yang dapat membantu menyelesaikan permasalahan pengelolaan informasi pada Masjid Taqwa Al-Falah Ranting Muhammadiyah Pasar VII Tembung.
Dalam riset ini bertujuan untuk menguji dan menerapkan metode AHP dan Weighted Product dalam pengambilan keputusan untuk penentuan peringkat dari hasil evaluasi kinerja asisten pengajar. Bobot kriteria diperoleh berdasarkan perhitungan nilai dari metode AHP dan Weighted Product digunakan untuk perhitungan perankingan alternatif terbaik dari data yang digunakan. Data pengujian yang digunakan bersumber dari UCI iMachine Learning iRepository yaitu Teaching Assistant Evaluation Dataset yang merupakan data evaluasi kinerja dari asisten pengajar yang memiliki 151 record data, 5 kriteria, dan 1 variable kelas serta data set tersebut berjenis multivariate. Hasil dari pengujian metode AHP dan Weighted Product pada penelitian ini menunjukkan bahwa kedua metode tersebut mampu dalam menghasilkan nilai bobot kriteria secara objektif berdasarkan bobot Eigen Vector AHP serta dapat menghasilkan perangkingan alternatif terbaik melalui perhitungan Weighted Product dengan menghasilkan A134 dengan nilai preferensi akhir yaitu 0.0107 sebagai ialternatif terbaik sedangkan A96 dengan nilai preferensi akhir sebesar 0.0034 sebagai ialternatif iterendah dengan waktu eksekusi yang diperoleh yaitu 1.27 detik.
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.