Kulit merupakan organ terluar yang menjadi pelindung pertama bagi tubuh manusia. Kulit yang tidak terjaga kesehatannya dapat menimbulkan berbagai penyakit kulit. Salah satu penyebab penyakit ini adalah bakteri yang bersarang pada kulit.Tetapi, penyakit kulit sering dianggap remeh karena sifatnya yang cenderung tidak berbahaya dan tidak menyebabkan kematian. Hal tersebut sangat salah karena jika penyakit kulit terus menerus dibiarkan dapat menyebabkan penyakit tersebut semakin menyebar dan sulit untuk diobati. Kurangnya informasi dan pengetahuan tentang penyakit kulit dan cara penanganan awal mengakibatkan seseorang dapat terkena penyakit kulit tingkat akut. Dari permasalahan di atas, perlu adanya pengembangan sistem pakar untuk diagnosa penyakit kulit pada manusia menggunakan metode Naive Bayes. Metode ini adalah bagian dari teknik probabilitas yang mampu menangani masalah ketidakpastian dengan memprediksi probabilitas data baru berdasarkan pengalaman dari data lama. Dari hasil implementasi didapatkan data terdiri dari 366 kasus gejala dan 6 jenis penyakit kulit,sehingga kesimpulannya adalah sistem yang dikembangkan menjadi sebuah Pengembangan Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Kulit pada Manusia Menggunakan Metode Naive Bayes dengan nilai akurasi sebesar 92 %.
Tanaman kubis merupakan salah satu sayuran yang banyak dikonsumsi masyarakat, dalam produksi bibit tanaman kubis sering mengalami hambatan karena serangan hama. Salah satu komponen dalam keberhasilan produksi kubis adalah masa perkembangan bibit, yang dikhawatirkan banyak mendapat serangan hama. Dalam penelitian ini pengolahan citra digital digunakan untuk mengidentifikasi hama/penyakit terhadap bibit tanaman kubis. Penelitian ini dimulai dengan pengumpulan citra daun tanaman kubis. Tahapan selanjutnya adalah pre-processing citra dengan menghilangkan background dari citra masukan kemudian dilakukan proses grayscale untuk mendapatkan nilai yang akan digunakan untuk proses selanjutnya. Hasil tersebut kemudian akan dihitung dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Proses training dilakukan dengan Sequential Training yang kemudian dilakukan proses testing. Hasil dari klasifikasi dipengaruhi oleh proses segmentasi yang dilakukan serta input parameter yang digunakan saat proses training. Dari hasil pengujian menunjukkan rata-rata akurasi hasil klasifikasi mencapai 80.55%.
Abstract. Frozen Food Sales Prediction System Case Study of Supermama Frozen Food Using the Monte Carlo Method. Frozen processed food is increasingly popular, so frozen food stores are getting easy to find. Supermama Frozen Food is a store that sells a variety of frozen foods. Not all frozen food stocks can get sold out before their expiration dates. This causes the store's profits to decrease. Therefore, a frozen food sales prediction system was necessarily made to help the store estimate its stock to minimise store losses. The research method used in predicting sales was the Monte Carlo method. Testing methods used were accuracy and MAPE. The test results of using accuracy were 89.66%, and MAPE error accuracy test showed 12.6%. Based on the results, it is concluded that the Monte Carlo method can predict frozen food sales.Keywords: forecasting, frozen food, Monte Carlo, sales prediction Abstrak. Makanan yang diolah dengan cara dibekukan semakin digemari masyarakat sehingga toko makanan beku menjadi mudah ditemui. Supermama Frozen Food merupakan salah satu toko yang menjual aneka makanan beku. Tidak semua stok makanan beku terjual habis hingga masa konsumsi berakhir. Hal tersebut membuat keuntungan toko menurun. Oleh karena itu di buatlah sistem prediksi penjualan makanan beku yang dapat mengestimasi stok sehingga meminimalisir kerugian toko. Metode yang digunakan dalam memprediksi penjualan yaitu metode Monte Carlo. Pengujian metode yang digunakan yaitu akurasi dan MAPE. Hasil pengujian menggunakan akurasi ialah 89.66% dan pengujian akurasi error MAPE menghasilkan nilai 12.6%. Berdasar hasil pengujian metode tersebu, metode Monte Carlo disimpulkan dapat digunakan dalam prediksi penjualan frozen food.Kata Kunci: forecasting, frozen food, Monte Carlo, prediksi penjualan.
Sistem pakar yang merupakan bagian dari kecerdasan buatan adalah sistem komputer yang mampu menirukan penalaran seorang pakar dengan keahlian tertentu. Sistem pakar yang berupa perangkat lunak dapat menggantikan peran seorang pakar (manusia) dalam proses pengambilan keputusan berdasarkan gejala-gejala yang disuplai oleh operator. Sampai pada tingkat keyakinan (certainty) tertentu. Pada karya tulis ini dijelaskan sistem pakar emosi wanita Jawa mengenai implementasi sistem pakar dalam studi kasus tingkat emosi wanita Jawa. Faktor penentu yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan. Pada sistem ini bergantung pada 2 tipe masukan yang pertama adalah pertanyaan yang diberikan kepada responden terkait dengan aspek suami, anak, orang tua, saudara dan pekerjaan mereka sedangkan faktor yang kedua adalah nilai-nilai CF pakar yang didapat dari seorang pakar. Pada akhirnya, nilai yang didapat dari kedua faktor tersebut akan diproses menggunakan rumus certainty factor. Sistem yang dibuat hanya dapat digunakan oleh wanita Jawa. User harus memberikan jawaban dari semua pertanyaan yang diberikan oleh sistem. Setelah semua pertanyaan dijawab, sistem akan menampilkan hasil nilai untuk mengidentifikasi bahwa user tersebut mempunyai tingkat emosi tidak pemarah, agak pemarah, cukup pemarah, pemarah, atau sangat pemarah. Selanjutnya sistem akan memberi saran yang sesuai dengan tingkat emosi user. Tingkat keakurasian yang didapatkan pada sistem ini adalah 100%.
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.