Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.048
P-Index
This Author published in this journals
All Journal InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) FARABI: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Jurnal Arjuna : Publikasi Ilmu Pendidikan, Bahasa dan Matematika
Sawaluddin Sawaluddin
Universitas Sumatera Utara
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Social Sciences

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Kombinasi K-Nearest Neighbor (KNN) dan Relief-F untuk Meningkatkan Akurasi Pada Klasifikasi Data Rahmad Nurhadi Yusra; Opim Salim Sitompul; Sawaluddin Sawaluddin
InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Vol 6, No 1 (2021): InfoTekJar September
Publisher : Universitas Islam Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30743/infotekjar.v6i1.4106

Abstract

Dalam penelitian ini, penulis mengusulkan proses peningkatan akurasi pada K-Nearest Neighbor (KNN) dengan kombinasi seleksi fitur menggunakan metode Relief-F. Adapun penyebab kurang maksimalnya akurasi pada K-Nearest Neighbor dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya disebabkan oleh pengaruh atribut yang kurang signifikan dan persentase pengaruh yang cenderung rendah dari suatu data dalam menentukan kelas pada data baru. Metode Relief-F digunakan untuk melakukan seleksi pada atribut yang korelasinya kurang baik dari data yang diujikan. Pengujian dari metode yang diusulkan yaitu membandingkan akurasi yang diperoleh dari metode KNN tanpa menggunakan seleksi fitur dengan KNN menggunakan seleksi fitur Relief-F. Hasil pengujian yang diperoleh yaitu metode yang diusulkan mampu meningkatkan akurasi klasifikasi dari KNN dengan peningkatan yang diperoleh yaitu sebesar 10.32% setelah dibandingkan dengan pengujian KNN tanpa seleksi fitur.
Identifikasi Penyakit Diabetic Retinopathy menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ) Rudy Chandra; Erna Budhiarti Nababan; Sawaluddin Sawaluddin
InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Vol 6, No 1 (2021): InfoTekJar September
Publisher : Universitas Islam Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30743/infotekjar.v6i1.3913

Abstract

Diabetic retinopathy (retinopati diabetik) merupakan sejenis penyakit mata yang terjadi pada pengidap diabetes. Untuk mendeteksi jenis penyakit ini, dokter mata biasanya akan melakukan pemeriksaan dengan cara memeriksa mata dengan pupil lebar dan komprehensif. Adapun hambatan dalam mendeteksi retinopati diabetik adalah alat pemeriksaan yang belum masif dan belum memadai serta masih memakan waktu dalam mengidentifikasi tahap demi tahap pada retina manual. Berdasarkan masalah tersebut dibutuhkanlah suatu sistem untuk membantu dokter dalam mengidentifikasi retina yaitu dengan menerapkan pattern recognition menggunakan algoritma Learning Vector Quantization (LVQ). Sistem yang dijalankan dengan memasukkan citra tetina kemudian akan melaui proses preprocessing citra dan ekstraksi fitur statistik untuk mendapatkan hasil yang sesuai untuk dilakukan identifikasi menggunakan LVQ. Data retina yang digunakan terbagi menjadi 3 yaitu data training, data validation dan data testing. Pada data validation diuji dan mendapatkan hyperparameter untuk membentuk model jaringan terbaik yaitu pada epoch 50 dan learning rate 0,001. Kemudian dilakukan pelatihan hingga menghasilkan bobot akhir dengan algoritma pelatihan LVQ. Bobot akhir tersebut akan digunakan pada proses pengujian dengan data uji dan menghasilkan accuracy 82% sensitivity 80% dan precision 83,33%
Komparasi Metode Simple Additive Weighting dan Weighted Product dengan Kombinasi Pembobotan Atribut Information Gain Agung Prabowo; Sawaluddin Sawaluddin; Ade Candra
InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Vol 5, No 2 (2021): InfoTekJar Maret
Publisher : Universitas Islam Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30743/infotekjar.v5i2.3657

Abstract

Pada penelitian ini menguji metode pengambilan keputusan dengan cara membandingkan metode lSimple lAdditive lWeighting (SAW) dengan lWeighted lProduct (WP) dalam hal proses pengambilan keputusan. Kemudian proses pembobotan atribut yaitu menggunakan perhitungan Information Gain untuk kedua metode tersebut. Data lyang ldigunakan lyaitu ldata lyang bersumber dari data mahasiswa aktif pada STIK-P Pembangunan Medan dalam seleksi penerima beasiswa. Data tersebut memiliki 70 data, 5 kriteria, 1 variable kelas. Hasil pembobotan atribut yang diperoleh dari perhitungan Information Gain yaitu IPK (C1) yaitu 0.361, Semester (C2) yaitu 0.029, lPenghasilan lOrang lTua (C3) yaitu 0.039, lTanggungan Orang lTua (C4) yaitu 0.012, dan Transportasi (C5) yaitu 0.027. Hasil dari pengujian dengan perhitungan metode SAW dan WP memiliki perbedaan dalam hasil perangkingan alternatif terbaik. Pada metode SAW menghasilkan A11 sebagai alternatif terbaik dengan waktu eksekusi program yaitu 0.05 detik. Sedangkan pada metode WP menghasilkan A27 sebagai alternatif terbaik dengan waktu eksekusi program yaitu 0.02 detik.
Peningkatan Nilai Keanggotaan Model Segitiga Samakaki Pada Metode Mamdani Dengan Menggunakan Defuzzyfication Mean Of Maximum (MOM) Peniel Sam Putra Sitorus; Poltak Sihombing; Sawaluddin Sawaluddin
InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Vol 6, No 1 (2021): InfoTekJar September
Publisher : Universitas Islam Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30743/infotekjar.v6i1.3911

Abstract

Di dalam paper ini membahas serta menguji mengenai membandingkan dua model segitiga untuk menaikkan fungsi keanggotaannya. Pada model membership function segitiga samakaki terdapat nilai yang menurun dan sedangkan di dalam segitiga siku-siku ternyata tidak terdapat nilai yang turun. Berhitung dengan metode mamdani, hasil input output dengan model segitiga samakaki lebih rendah dari pada model segitiga siku-siku. Ini menyebabkan bahwa model segitiga siku-siku ternyata tak termiliki belahan sisi turun dan titik atas nilai keanggotaannya satu, serta batas pendekatan variabel setelahnya tak termiliki. Di defuzzyfication mean of maximum ternyata model segitiga siku-siku tak meningkatkan membership function.
Analisis Penyelesaian Masalah Penugasan Pada Algoritma Matching Graf Bipartit Dan Metode Hungarian Fajrul Hasnan Sani; Sawaluddin Sawaluddin
FARABI: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol 6 No 1 (2023): FARABI
Publisher : Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UNIVA Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47662/farabi.v6i1.442

Abstract

Dalam dunia industri dapat dilihat bahwa untuk menempatkan karyawan dalam menyelesaikan permasalah tertentu pada bidang-bidang tertentu diperlukan penerapan dari masalah penugasan (Assignment Problem) agar diperoleh hasil yang optimal. Masalah penugasan sendiri merupakan masalah untuk memasangkan tepat satu untuk pekerja ke pekerjaan yang lain. Dalam hal ini penerapan proses penyelesaian dapat dilakukan menggunakan algoritma matching graf bipartit dan metode hungarian. Sehingga kedua metode ini mempunyai hubungan dalam sebuah aplikasi masalah penugasan di mana hasil dari kasus penerapan masalah penugasan memiliki solusi optimal yang sama yaitu bernilai 604.
Analisis Penyelesaian Pada Permasalahan Pure Integer Linear Programming Dengan Menggunakan Metode Branch And Bound Dan Cutting Plane Azhar Sinaga; Sawaluddin Sawaluddin
Jurnal Arjuna : Publikasi Ilmu Pendidikan, Bahasa dan Matematika Vol. 1 No. 5 (2023): Oktober : Jurnal Arjuna : Publikasi Ilmu Pendidikan, Bahasa dan Matematika
Publisher : Asosiasi Riset Ilmu Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/arjuna.v1i5.168

Abstract

The use of the Branch and Bound method has few errors but requires more calculations. Meanwhile, the Cutting Plane method reaches the optimum faster because with the addition of the Gomory constraint it is effective in eliminating continuous solutions. Cutting Plane method is better to use if there are few variables, namely 2 variables. In this study, it is shown how a Pure Integer Linear Programming problem is solved using the branch and bound and cutting plane methods with the problem of variable coefficient constraints on fractions and integers with 4 variables. And it is found that the Branch and Bound method is better used in pure integer linear programming problems with variable coefficients of fractional number constraints. While the Cutting Plane method is better used on the coefficients of integer constraints variables
Co-Authors Ade Candra Agung Prabowo Azhar Sinaga Erna Budhiarti Nababan Fajrul Hasnan Sani Opim Salim Sitompul Poltak Sihombing Rahmad Nurhadi Yusra Rudy Chandra Sitorus, Peniel Sam Putra