Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

IMPLEMENTASI RANCANG BANGUN APLIKASI MOBILE NOTEBOOK MENGGUNAKAN WATERFALL: IMPLEMENTATION OF MOBILE NOTEBOOK APPLICATION DESIGN USING WATERFALL Ahvan Muharam; Enda Suhadi; Tiki Ramdhani; Imam Saepul Azmi; Ali Akbar Rismayadi
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Vol. 2 No. 2 (2022): Juli : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi
Publisher : Barenlitbangda Kabupaten Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1196.165 KB) | DOI: 10.55606/juitik.v2i2.157

Abstract

Aplikasi Mobile Notebook merupakan gabungan melalui teknologi penyimpan dan juga akivitas manusia mengacu pada interaksi antar manusia dan teknologi pada proses database sqlite dan mysql di servenya, serta dukungan pada aplikasi android sehingga menghasilkan data yang disimpan akan lebih aman dan catatan tidak mudah hilang. Pada saat ini buku catatan yang terdapat di mobile/handphone masih ada kekurangan diantaranya fitur yang ibisa dibilang belum lengkap, seperi tidak adanya pencarian dan tidak support nya pada system operasi IOS. Dengan dibuatnya aplikasi mobile notebook menggunakan metode waterfall sebuah metode klasik yang bersifat sistematis secara berurutan dalam membangun sebuah aplikasi mobile mulai dari tahap desain menggunakan unified modeling language (UML) seperti use icase diagram, activity diagram, JAVA sebagai Bahasa Pemograman, Pengujian aplikasi menggunakan Smartphone Android. Aplikasi mobile notebook ini dapat menyimpan dan mensingkron kan data catatan ke server serta bisa di share link kan apabila pengguna tidak membawa Smartphone .
KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NN DENGAN OPTIMASI BOBOT (FORWARD): CLASSIFICATION OF BREAST CANCER USING K-NN ALGORITHM WITH WEIGHT OPTIMIZATION (FORWARD) Ahvan Muharam; Enda Suhadi; Tiki Ramdhani; Imam Saepul Azmi; Fitriyani
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Vol. 2 No. 2 (2022): Juli : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi
Publisher : Barenlitbangda Kabupaten Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (203.707 KB) | DOI: 10.55606/juitik.v2i2.158

Abstract

Tujuan dari studi eksplorasi ini adalah untuk mengembangkan dan menilai model prediksi yang berpotensi dapat digunakan sebagai biomarker kanker payudara, berdasarkan data antropometrik dan parameter yang dapat dikumpulkan di analisis darah rutin, Untuk masing-masing dari 166 peserta beberapa fitur klinis diamati atau diukur, termasuk usia, BMI, Glukosa, Insulin, HOMA, Leptin, Adiponektin, Resistin dan MCP-1. Algoritma pembelajaran mesin (regresi logistik, hutan acak, mesin vektor pendukung) di implementasikan dengan mengambil sebagai prediktor jumlah variabel yang berbeda. Itu model yang dihasilkan dinilai dengan pendekatan Monte Carlo Cross-Validation iuntuk imenentukan iinterval ikepercayaan i95% iuntuk isensitivitas, ispesifisitas idan iAUC imodel. iMendukung imodel imesin ivektor imenggunakan Glukosa, Resistin, Usia, dan BMI sebagai prediktor yang memungkinkan prediksi kehadiran kanker payudara pada wanita dengan sensitivitas berkisar antara 82 dan 88% dan spesifisitas berkisar antara 85 dan 90%. Interval kepercayaan 95% untuk AUC adalah [0.87, i0.91] Temuan ini memberikan bukti yang menjanjikan bahwa model yang menggabungkan parameter usia, BMI dan metabolism mungkin menjadi alat yang ampuh untuk biomarker kanker payudara yang murah dan efektif