Identifikasi objek (object recognition) merupakan suatu bidang keillmuan dari komputer vision yang menggambarkan suatu objek yang didasarkan pada sifat utama dari objek tersebut. Identifikasi objek pada citra digital membutuhkan teknik dan metode yang mampu untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi fitur-fitur yang terdapat pada citra digital, dimana komponen utamanya adalah warna sebagai dasar dari representasi objek pada citra digital. salah satu metode yang mampu menerapkan pengelompokan warna – warna objek pada citra digital sehingga dapat menjadi fitur utama dari objek pada citra digital adalah Hierarchical Agglomerative Clustering. Analisa dilakukan secara bertahap yaitu analisis sistem dan analisis algoritma agglomerative clustering. Proses analisa kemudian dilanjutkan dengan tahap perancangan yang mana dimulai dengan perancangan use case diagram dan perancangan flowchart. Akurasi dari algoritma Hierarchical Agglomerative Clustering cukup baik khususnya pada objek yang memiliki warna khusus atau warna yang telah menjadi ciri dari objek tersebut namun dapat menghasilkan pengenalan yang buruk jika objek yang berbeda memiliki warna dominan yang sama
The method used in this research was system development method. To collect data, interview and literature study was conducted. The software used to build the system was Visual Basic 6.0 and the results obtained were able to provide quick and accurate output. The results of this research was Decision Support System for Employees Recruitment. The system consist of five criteria, namely input for applicants, input for data criteria of administrative completeness, input for criteria of computer practice examination, input for written test criteria, input for weighting criteria, and data input for determining Final Calculation Value of Simple Additive Weight. There were also two reports, namely individual reports and rank reports. From the results of research, it can be concluded that the Decision Support System for Employees Recruitment at PT. Nusantara Sakti Ciptadana (NSC) Finance Kota Bengkulu Using SAW Method, were more efficient, complete and accurate.Keyword : Decision Support System, Simple Additive Weighting, SAW
The increasing number of students who graduated each year causes a lot of student data that need to be processed, causing difficulties in grouping the data. In this research apply Data Mining by using Clustering method to classify the quality of graduate students of Faculty of Computer Science Dehasen University of Bengkulu based on GPA and Study Program. The algorithm used is K-Means Clustering, where the data are grouped based on the same characteristics will be entered into the same group and the data set entered into the group does not overlap. Information displayed in the form of group ?? a group of graduate students who dominate the Study Program, so it is known to the group that has the best graduate quality. The results of this study will assist the University in analyzing the quality of graduated students and the most potential study programs. Software used to help this grouping is Rapid Miner. Keywords: K-Means Clustering, Study Program, Graduate Quality, Rapid Miner Abstrak: Semakin meningkatnya jumlah mahasiswa yang diluluskan setiap tahunnya menyebabkan banyaknya data mahasiswa yang perlu diolah sehingga menyebabkan kesulitan dalam pengelompokan data tersebut. Pada penelitian ini menerapkan Data Mining dengan menggunakan metode Clustering untuk mengelompokkan kualitas lulusan mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu berdasarkan IPK dan Program Studi. Algoritma yang digunakan yaitu K-Means Clustering, dimana data dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang sama akan dimasukkan ke dalam kelompok yang sama dan set data yang dimasukkan ke dalam kelompok tidak tumpang tindih. Informasi yang ditampilkan berupa kelompok � kelompok lulusan mahasiswa yang mendominasi Program Studi, sehingga diketahui kelompok yang memiliki kualitas lulusan terbaik. Hasil penelitian ini akan membantu pihak Universitas dalam menganalisa kualitas mahasiswa yang diluluskan dan program studi yang paling berpotensi diminati. Software yang digunakan untuk membantu pengelompokan ini adalah Rapid Miner. Keyword: K-Means Clustering, Program Studi, Kualitas Lulusan, Rapid Miner
Tiroid adalah merupakan salah satu bagian tubuh yang sangat penting bagi manusia, tiroid berbentuk kelenjar dan letaknya di bawah jakun pada leher. Penyakit gondok disebabkan oleh gangguan pada kelenjar tiroid. Berdasarkan data histori penderita yang disebabkan oleh kelenjar tiroid dapat dibuat rekomendasi prediksi penyakit tiroid yang membantu tenaga kesehatan. Klasifikasi merupakansalah satu teknik dari data mining yang dapat digunakan untuk membuat prediksi. Klasifikasi dapat dilakukan dengan decision tree salah satunya dengan algoritma C4.5. Penelitian ini bertujuan membuat klasifikasi data penyakait yang disebabkan oleh gejala kelenjar tiroid dan menerapkannya dalam pembangunan sistem. Implementasi sistem menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 2010 dan metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah metode waterfall.metode waterfall mampu melakukan analisa kebutuhan yang digunakan untuk mengetahui dari kelemahan sistem yang lama, kemudian membuat desain dari rancangan tersebut dan dilanjutkan dengan pembuatan rancangan sistem baru. Hasil dari penelitian adalah menghasilkan rule yang dapat membantu tenaga kesehatan di RSUD Hasanuddin Damrah Manna dalam mendiagnosa penyakit yang disebabkan oleh kelenjar tiroid.
Management Study Program is one of the study programs at the Faculty of Economics, The University of Dehasen Bengkulu. Every academic year, students who have fulfilled the credits or are in semester 6 or 7, submit a file for submission of titles to the staff of the study program, then the Head of Study Program will check related to the title submitted, if possible and in accordance with the disside of science, the title is issued will approved and the study program will appoint supervisor 1 and supervisor 2 from the student concerned. The application of the pattern for selecting students’ thesis titles at the Management Study Program, Faculty of Economics, The University of Dehasen Bengkulu was made using the Visual Basic .Net programming language and SQL Server 2008r2 database. In the application, the Levenstein Distance Algorithm has been applied to the new title submission form, where a comparison will be made against previously accepted titles that have been stored in the database. The title is accepted if the similarity level is below 50%, while the title is Rejected if the similarity level is above 50%. Based on the trial for submitting a new title, the application is able to provide information on whether the title is accepted or Rejected based on the Levenstein Distance Algorithm approach. Based on the results of the tests that have been carried out, the functionalities of the application run as expected and the application is able to display the results of the analysis through the stages of the Levenstein Distance Algorithm for the submission of new titles.
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.