Jerawat merupakan penyakit kulit yang mengakibatkan peradangan kronis yang biasanya terdapat di wajah, leher, dan lengan. Terdapat berbagai jenis jerawat yaitu blackhead, whitehead, papula, pustula, nodul dan cystic. Telah banyak upaya yang dilakukan untuk mengenali jenis jerawat, seperti tindakan pemeriksaan langsung atau menggunakan alat skin analyzer, kedua cara ini sangat tidak efektif dalam pengenalan jenis jerawat. Penelitian ini melakukan identifikasi jenis jerawat berdasarkan tekstur dari jerawat, penelitian ini menggunakan salah satu metode jaringan saraf tiruan yang yaitu algoritma backpropagation, dimana dengan menggunakan metode ini dapat melakukan identifikasi jenis jerawat dengan cepat. selain menggunakan algoritma backpropagation, penelitian ini juga melakukan ekstrasi ciri pada citra jerawat dengan metode GLCM dan menghasilkan nilai ciri dengan menggunakan 4 fitur GLCM yaitu contrast, correlation, engery, dan homogeneity. Data yang digunakan pada penelitian ini dibagi menjadi dua yaitu data latih sebanyak 120 data dan data uji sebanyak 18 data. Tingkat akurasi yang didapat dalam mengindentifikasi jenis jerawat mendapat 56,67%, dimana nilai epoch yang digunakan adalah 10000 dengan nilai error adalah 0,01. Nilai akurasi yang dihasilkan masih dibawah 70%, terdapat beberapa penyebab nilai akurasi kecil seperti data yang digunakan masih kurang, bentuk pola dari jerawat yang memiliki kemiripan, sehingga jaringan mengalami kesulitan dalam melakukan identifikasi jenis jerawat.
Tangerang Live App adalah Portal Aplikasi Android dan iOS milik Pemerintah Kota Tangerang yang dibuat untuk meningkatkan pelayanan publik kepada masyarakat sehingga lebih mudah dan efisien (semua layanan dapat dijangkau). Tangerang Live dapat bermanfaat bagi Masyarakat dalam memperlancar proses administrasi melalui pemanfaatan teknologi dan memenuhi kebutuhan informasi. Permasalahan pada penelitian ini dilatarbelakangi oleh dibutuhkannya evaluasi untuk mengetahui tingkat keberhasilan aplikasi. Tingkat keberhasilan aplikasi akan terukur dari berdasarkan kepuasan pengguna pada saat menggunakan aplikasi ini. Urgensi penelitian ini didasarkan belum adanya analisis tingkat keberhasilan aplikasi tangerang Live, sehingga tujuan dari penelitian ini yaitu menganalisis keberhasilan pengguna aplikasi Tangerang Live menggunakan teori Information System Model (ISSM). Metode yang digunakan deskriptif kuantitatif dengan enam variabel dari metode Delon and McLean, dengan jumlah 100 orang responden yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil dari penelitian ditemukan pengaruh positif sebesar 63,3% dari koefisien determinasi variabel kepuasan pengguna. Sehingga temuan yang didapat menunjukkan bahwa kualitas sistem, kualitas informasi, dan kualitas layanan terbukti memiliki dampak positif dan signifikan terhadap kepuasan dan penggunaan pengguna. Novelty dari penelitian yaitu terdapat analisis keberhasilan pengguna aplikasi Tangerang Live yang nantinya menjadi menjadi tolak ukur dan masukan bagi Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Tangerang untuk dapat memaksimalkan penggunaan dan layanan aplikasi Tangerang Live.
Sistem pakar secara umum adalah sistem yang mengadopsi kemampuan seorang pakar atau ahli untuk dimasukkan ke dalam komputer sehingga mampu menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh pakar. Sistem pakar saat ini banyak digunakan pada beberapa bidang salah satunya bidang kesehatan. Jerawat merupakan penyakit radang yang dapat terjadi pada bagian wajah, leher, dada dan punggung. Pengetahuan mengenai jenis jerawat pada masyarakat masih kurang sehingga dalam pengobatannya dilakukan dengan penangan yang tidak sesuai. Diperlukan pengetahuan pakar yang dapat membantu dalam melakukan diagnosis jenis penyakit jerawat. Web merupakan sebuah sistem yang disajikan dalam bentuk teks, gambar dan suara yang tersimpan dalam sebuah server web. Sistem pakar berbasis web dapat menjadi sebuah alternatif diagnosis awal penyakit jerawat. Pada penelitian ini metode pengembangan sistem pakar berbasis web menggunakan exrime programming. Berdasarkan hasil dari pengujian kuesioner terhadap sistem pakar diagnosis web jerawat berbasis web yang dilakukan sebanyak 61% setuju bahwa sistem pakar ini dapat membantu dalam melakukan diagnosis jerawat.The Application of a Web-Based Expert Acne Diagnosis System (Case Study: Navagreen Citra Raya)The expert system is a system that adopts the ability of an expert or expert to be entered into a computer so that it is able to solve problems as is done by experts. The expert system is currently widely used in several fields one of which is the health sector. Acne is an inflammatory disease that can occur on the face, neck, chest, and back. Knowledge about the types of acne in the community is still lacking so that the treatment is done with inappropriate handling. Expert knowledge is needed that can help in diagnosing the type of acne. The web is a system that is presented in the form of text, images, and sounds stored in a web server. A web-based expert system can be an alternative for early diagnosis of acne. In this research, the method of developing a web-based acne expert system uses extreme programming. Based on the results of the questionnaire testing of the expert system of web-based acne diagnosis conducted as many as 61% agree that this expert system can help in making a diagnosis of acne.
The purpose of this study is to describe virtual reality as a tourism marketing strategy, analyze in-depth to understand the concept of virtual reality, its role, and potential that can be used as a tourism marketing strategy to increase tourist visits to Pagar Alam City. This paper systematically integrates relevant research in existing fields, builds a research framework, and conducts a situa-tional analysis of virtual reality technology as a tourism promotion strategy through SWOT analy-sis. Based on the SWOT analysis, we tried to connect the potential of virtual reality with market-ing theory, to find the advantages of using virtual reality as a tourism marketing strategy to in-crease the attractiveness of tourist visits in the city of Pagar Alam in particular. The city of Pagar Alam as a tourist destination with 24 natural attractions and 27 cultural attractions, has good strengths and opportunities to take advantage of VR-based tourism strategies, these various tour-ist objects can be visualized well and in detail through a virtual environment so that they can in-fluence the desire of tourists to visit Pagar Alam city. Although the opportunities offered by VR in the tourism sector, especially in the city of Pagar Alam, are quite significant, there are still many challenges and problems that must be solved. One of them is about infrastructure readiness and awareness of tourism industry players in utilizing VR technology. This research was only con-ducted based on literature review publications collected in recent years and analyzed tourism in the city of Pagar Alam from the aspect of using digital information technology, promotional strategies, and government policies.
As a generalization, many modern consumers now favor using one of the many available e-commerce websites to do their shopping. Customers can save time and energy by shopping online instead of going out to physical stores because they can do so whenever they like, from wherever they like. Eighty percent of the dataset is used for training, while twenty percent is used for validation. With these default settings for the training data, the random forest algorithm is applied to the classification with 40 n estimators and linear SVC. Accuracy, precision, recall, and the F-measure are just a few of the quantitative metrics we employ to assess the quality of the model. Random forest has a 98.6% success rate, while linear SVC only achieves a success rate of 98%. Training data for a random forest can take up to 5 min, but training data for a linear SVC only takes 1 min. Sentiment analysis performed with machine learning's random forest algorithm and linear SVC on Go-Food reviews in Indonesian found that positive sentiment was still higher than negative sentiment as of June 2022.
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.