JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science)最新文献_第5页

Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk Memprediksi Tingkat Kematian Dini Kanker dengan Dataset Early Death Cancer 比较数据挖掘分类算法，以预测癌症的早期死亡率与癌症晚期死亡病例的数据

JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Pub Date : 2019-07-12 DOI: 10.31328/jointecs.v4i2.1008

Panny Agustia Rahayuningsih

{"title":"Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk Memprediksi Tingkat Kematian Dini Kanker dengan Dataset Early Death Cancer","authors":"Panny Agustia Rahayuningsih","doi":"10.31328/jointecs.v4i2.1008","DOIUrl":"https://doi.org/10.31328/jointecs.v4i2.1008","url":null,"abstract":"Penyakit Kanker merupakan sepuluh besar penyakit pembunuh di dunia. Kanker merupakan penyakit yang ganas dan sulit disembuhkan jika penyebarannya sudah terlalu luas. Akan tetapi, pendeteksian sel kanker sedini mungkin dapat mengurangi resiko kematian. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksikan tingkat kematian dini kanker pada penduduk Eropa dengan menggunakan 5algoritma klasifikasi yaitu: Desecion Tree, Naïve Bayes, k-Nearset Neighbour, Random Forest dan Neural Network dari algoritma tersebut algoritma mana yang dianggap paling baik untuk penelitian ini. Pengujian dilakukan dengan beberapa tahapan penelitian antara lain: dataset (pengumpulan data), pengolahan data awal, metode yang diusulkan, pengujian metode menggunakan 10-fold cross validation, evaluasi hasil dan uji beda t-test. Nilai alpha yang digunakan adalah 0.05. jika probabilitasnya >0.05 maka H0 diterima. Sedangkan jika probabilitasnya <0.05 maka Ho ditolak.Hasil dari penelitian yang mendapatkan performe terbaik dengan nilai akurasi sebesar 98,35% adalah algoritma Neural Network. Sedangkan, hasil penelitian menggunakan uji t-test algoritma dengan model terbaik yaitu: algoritma Random Forest dan Neural Network, algoritma Naïve Bayes lumanyan baik, algoritma Desecion Tree cukup baik dan algoritma yang kurang baik adalah algoritma K-Nearset Neighbour (K-NN).","PeriodicalId":259537,"journal":{"name":"JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science)","volume":"2 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-07-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121256321","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 1

Penilaian Kinerja Karyawan di Kantor RUPBASAN Kelas II Blitas Dengan Menggunakan Fuzzy Simple Additive Weighted RUPBASAN II班的员工绩效评估使用了简单的模糊附加限制

JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Pub Date : 2019-07-12 DOI: 10.31328/JOINTECS.V4I2.1009

Ahmad Desma Syahputra, Fitri Marisa

{"title":"Penilaian Kinerja Karyawan di Kantor RUPBASAN Kelas II Blitas Dengan Menggunakan Fuzzy Simple Additive Weighted","authors":"Ahmad Desma Syahputra, Fitri Marisa","doi":"10.31328/JOINTECS.V4I2.1009","DOIUrl":"https://doi.org/10.31328/JOINTECS.V4I2.1009","url":null,"abstract":"Pengukuran kinerja suatu perusahaan sangat penting guna evaluasi dan perencanaan masa depan. Penilaian prestasi karyawan mutlak harus dilakukan untuk mengetahui prestasi yang hendak dicapai setiap karyawan. Untuk itu setiap perusahaan mempunyai cara yang berbeda dalam melakukan penilaian prestasi kerja karyawan. Dalam praktiknya, kegiatan penilaian atas prestasi kerja para karyawan harus dilakukan dengan metode yang baik dan tepat, sehingga tidak terjadi kesalahan dalam penilaian. Hasil penilaian yang dilakukan harus dapat menjamin perlakuan yang adil serta memuaskan bagi para karyawan yang dinilai, sehingga pada gilirannya menumbuhkan loyalitas dan semangat kerja. Ada beberapa alat bantu yang sudah umum digunakan untuk melakukan penilaian prestasi kerja karyawan, yaitu dengan metode performance apparsial. Akan tetapi metode ini memiliki beberapa masalah diantaranya adalah penilaian masih bersifat samar, terjadi efek halo, kecenderungan terpusat, dipengaruhi umur, ras dan jenis kelamin. Sistem pendukung keputusan merupakan alat bantu yang dapat digunakan untuk melakukan penilaian prestasi kerja karyawan dengan cara memperbaiki metode penilaian dari performance apparsial. Metode Fuzzy Simple Additive Weighting dipilih untuk melakukan penilaian dan perangkingan prestasi kerja karyawan. Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini dapat diimplementasikan untuk penilaian prestasi kerja karyawan kontrak di kantror RUPBASAN kelas II Blitar.","PeriodicalId":259537,"journal":{"name":"JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science)","volume":"91 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-07-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125699381","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 2

Sistem Pakar Tes Kepribadian Menggunakan Metode Naive Bayes 人格测试系统专家采用了天真的贝斯方法

JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Pub Date : 2019-07-12 DOI: 10.31328/JOINTECS.V4I2.1010

Khalid Aji

{"title":"Sistem Pakar Tes Kepribadian Menggunakan Metode Naive Bayes","authors":"Khalid Aji","doi":"10.31328/JOINTECS.V4I2.1010","DOIUrl":"https://doi.org/10.31328/JOINTECS.V4I2.1010","url":null,"abstract":"Ilmu Psikologi merupakan disiplin ilmu yang secara umum bertujuan untuk memahami perilaku sesama manusia. Dalam prakteknya ilmu psikologi sebagian besar masih menggunakan cara-cara dan metode lama dalam proses memahami dan mempelajari ilmu psikologi suatu objek. Salah satu metode lama yang masih digunakan dalam ilmu psikologi yakni dengan cara membuat lembaran-lembaran kuisioner atau serangkaian pernyataan yang akan diberikan kepada objek yang akan dipelajari lalu kuisioner-kuisioner tersebut diisi oleh masing-masing objek.Melihat hal tersebut perlu pemanfaatan teknologi untuk membuat aplikasi bidang psikologi, khususnya pada sub bidang kepribadian dimana aplikasi tersebut menggunkan pengetahuan komputer dibidang kecerdasan buatan khususnya cabang sistem pakar untuk membantu klasifikasi kepribadian seseorang dengan menggunkana metode Naive Bayes. Sebab, metode ini mempunyai tingkat akurasi yang lebih baik dibandingan model klasifikasi lainnya. Metode Naive Bayes merupakan salah satu metode klasifikasi yang efektif dan efisien karena proses pengklasifikasiannya bekerja secara independen pada setiap fitur objek yang akan diklasifikasi.Berdasarkan hasil perbandingan pengujian sistem dengan menggunakan metode Naive Bayes dengan 100 data learning dan menguji 10 data testing, perbandingan untuk uji sistem pakar memiliki hasil akurasi 70%. Berdasarkan penelitian yang dilakukan hasil akurasi menunjukkan bahwa metode yang digunakan cukup baik untuk klasifikasi menentukan jenik kepribadian Introvert atau Ekstrovert. Dapat disimpulkan semakin banyak data yang digunakan maka semakin besar pula nilai akurasinya.","PeriodicalId":259537,"journal":{"name":"JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science)","volume":"21 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-07-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126436785","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 1

Analisis Sentimen Twitter Debat Calon Presiden Indonesia Menggunakan Metode Fined-Grained Sentiment Analysis 情绪分析推特辩论卡隆印尼总统孟古纳坎方法细粒度情绪分析

JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Pub Date : 2019-07-12 DOI: 10.31328/JOINTECS.V4I2.1004

Septian Fendyputra Pratama, Ricsa Andrean, Aryo Nugroho

{"title":"Analisis Sentimen Twitter Debat Calon Presiden Indonesia Menggunakan Metode Fined-Grained Sentiment Analysis","authors":"Septian Fendyputra Pratama, Ricsa Andrean, Aryo Nugroho","doi":"10.31328/JOINTECS.V4I2.1004","DOIUrl":"https://doi.org/10.31328/JOINTECS.V4I2.1004","url":null,"abstract":"Media sosial, Twitter, saat ini telah banyak memberikan dampak besar dalam membangun opini, pandangan, sentimen, dan preferensi politik publik (menjelang Pemilihan Umum) berlangsung. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui percakapan di Twitter pada debat pertama calon presiden Republik Indonesia melalui hashtag dari kedua pasang calon. Selain itu, juga untuk mengetahui tentang kecenderungan masyarakat di Twitter terkait dengan debat yang sedang berlangsung tersebut cenderung positif, negatif, atau netral. Data percakapan di Twitter didapatkan melalui Twitter API yang diambil dengan bahasa Pemrograman R. Proses analisis sentimen ini menggunakan metode Fined-grained Sentiment Analysis yaitu, Jika satu tweet berisi lebih banyak kalimat positif daripada negatif, maka hasil keseluruhan akan positif dan bernilai (+1). Jika jumlah kalimat negatif lebih besar dari kalimat positif, maka hasil keseluruhan negatif dan bernilai (-1). Jika ada jumlah yang sama dari kalimat positif dan negatif dalam paragraf, maka hasilnya adalah netral dan bernilai (0). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa tweet sentimen dari kedua hashtag cenderung positif, lebih banyak daripada sentimen negatif dan netral.","PeriodicalId":259537,"journal":{"name":"JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science)","volume":"26 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-07-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131235922","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 9

Modifikasi Metode MFCC untuk Identifikasi Pembicara di Lingkungan Ber-Noise 对噪声环境中说话人的身份进行修改的MFCC方法

JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Pub Date : 2019-07-12 DOI: 10.31328/JOINTECS.V4I1.999

Yanuar Risah Prayogi

引用次数: 1

Pengembangan Laboratorium Virtual untuk Simulasi Uji Penetrasi Sistem Keamanan Jaringan 网络安全系统渗透测试模拟的虚拟实验室开发

JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Pub Date : 2019-07-12 DOI: 10.31328/JOINTECS.V4I1.1000

Fahru Roszy Mahtuf, Puspanda Hatta, Endar Suprih Wihidiyat

引用次数: 2

Image Smoothing Menggunakan Metode Mean Filtering 图像平滑蒙古纳坎方法均值滤波

JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Pub Date : 2019-07-12 DOI: 10.31328/JOINTECS.V4I2.1007

Imanuddin Imanuddin, Raza Oktafian, M. Munawir

引用次数: 3

Sistem Aplikasi Penentu Gaji Karyawan pada UD. Mebel DM Menggunakan Metode AHP Berbasis Website UD上的员工薪酬制度制度。DM家具使用基于网站的AHP方法

JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Pub Date : 2019-07-12 DOI: 10.31328/JOINTECS.V4I1.1002

Isbalaikana Larasati, Fitri Marisa

引用次数: 2

Segmentasi Citra Iris Mata Menggunakan Metode Otsu Thresholding 用大津Thresholding方法分割虹膜图像

JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Pub Date : 2019-07-12 DOI: 10.31328/JOINTECS.V4I1.1001

M. Alamsyah

{"title":"Segmentasi Citra Iris Mata Menggunakan Metode Otsu Thresholding","authors":"M. Alamsyah","doi":"10.31328/JOINTECS.V4I1.1001","DOIUrl":"https://doi.org/10.31328/JOINTECS.V4I1.1001","url":null,"abstract":"Iridologi atau yang biasa disebut sebagai diagnosis iris adalah suatu metode kedokteran yang menyatakan bahwa tiap bagian pada tubuh manusia dapat direpresentasikan dengan wilayah yang terdapat pada iris mata (bagian yang berwarna pada pupil) dan dapat mengetahui seseorang yang telah mengalami gejala penyakit. Untuk menentukan gejala suatu penyakit yang diderita pasien pada umumnya akan dilakukan tes laboratorium, dimana tes ini cukup mahal dan terkadang menimbulkan luka serta hasilnya pun terkadang lama untuk diketahui, metode sebelumnya mampu melakukan segmentasi citra iris mata tapi sulit untuk pengambilan fokus iris mata yang akurat dan nilai tingkat pada akurasi karena antara sklera, iris mata dan pupil masih jadi satu. Oleh karena itu, pada penelitian ini mengimplementasikan segmentasi tiga kelas menggunakan metode otsu thresholding, metode otsu merupakan metode pencarian ambang batas atau treshold otomatis yang baik kemudian menggunakan metode tiga kelas dengan menentukan foreground, TBD (To Be Determinand) dan background. Metode ini mampu melakukan segmentasi citra iris mata dengan baik yaitu dengan akurasi 99.07 % dan nilai Area Under Curve (AUC) pada kurva relaive operating characteristic (ROC) sebesar 99.07 %.","PeriodicalId":259537,"journal":{"name":"JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science)","volume":"65 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-07-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"117044588","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 2

Klasterisasi Pengendalian Persediaan Aki Menggunakan Metode K-Means 电池控制的标准使用了从意义上说

JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) Pub Date : 2019-07-12 DOI: 10.31328/JOINTECS.V4I1.998

Ricsa Andrean, Septian Fendy, Aryo Nugroho

{"title":"Klasterisasi Pengendalian Persediaan Aki Menggunakan Metode K-Means","authors":"Ricsa Andrean, Septian Fendy, Aryo Nugroho","doi":"10.31328/JOINTECS.V4I1.998","DOIUrl":"https://doi.org/10.31328/JOINTECS.V4I1.998","url":null,"abstract":"Proses pengendalian persediaan merupakan bagian penting bagi perusahaan untuk melakukan penyediaan barang. Pengendalian persediaan dilakukan untuk memenuhi jumlah barang yang dibutuhkan pada saat pemasaran dilakukan, namun perusahaan memiliki permasalahan dalam menentukan jumlah persediaan barang dikarenakan jumlah barang yang dibutuhkan pada saat pemasaran berubah setiap waktu. Penelitian ini melakukan data mining guna membantu perusahaan agar dapat mengukur jumlah persediaan barang sebelum dipasarkan dengan melakukan penggalian data menggunakan salah satu metode data mining yaitu pengelompokan data. Pada penelitian ini melakukan mengelompokkan data laporan distribusi dan laporan penjualan pada perusahaan aki, data tersebut di kelompokkan menjadi 3 kelompok dengan menggunakan salah satu algoritma pengelompokan data yaitu K-Means, dari hasil pengelompokan digunakan untuk mengetahui kelompok produk yang diminati, sedang dan kurang diminati kemudian kelompok tersebut digunakan sebagai acuan persediaan banyak, sedang dan sedikit. Data yang digunakan merupakan data laporan distribusi dan laporan penjualan periode Januari – Desember 2018 dengan total sebanyak 125 produk. Setelah data tersebut diolah menggunakan algoritma K-Means, menunjukkan bahwa kelompok 1 dengan nilai objek data rendah merupakan kelompok produk yang kurang diminati, kelompok 2 dengan nilai objek data sedang merupakan kelompok produk diminati dalam kategori sedang, sedangkan kelompok 3 dengan nilai objek data tinggi merupakan kelompok produk yang banyak diminati.","PeriodicalId":259537,"journal":{"name":"JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science)","volume":"109 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-07-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127689314","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 4