Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

KLASIFIKASI KATEGORI OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE Mardewi Mardewi; Nuru Yarkuran; Sofyan Sofyan; Firman Aziz
Journal Pharmacy and Application of Computer Sciences Vol. 1 No. 1: Februari: 2023: JOPACS
Publisher : Arlisaka Madani Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59823/jopacs.v1i1.19

Abstract

Dalam mencegah penyakit dan menjaga Kesehatan, setiap orang biasanya mengomsumsi obat. Namun banyak yang belum mengetahui kategori/jenis obat sebelum mengomsumsi obat tersebut. Masyarakat sebaiknya mengetahui kategori/jenis obat sebelum mengonsumsinya. Hal ini akan menimbulkan dampak negatif bagi kesehatan jika obat tersebut tergolong kedalam kategori/jenis obat keras. maka diperlukan klasifikasi kategori/jenis obat untuk membantu masyarakat agar dapat mendeteksi kategori/jenis obat. Penelitian ini mengusulkan untuk mengklasifikasi kategori/jenis obat menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan tiga kernel yaitu linear, polynomial, dan RBF. Data terdiri dari lima variabel prediktor yaitu Usia, Jenis Kelamin, Tingkat Tekanan Darah, Tingkat Kolesterol, dan Na to K. jumlah data sebanyak dua ratus record. Hasil menunjukkan bahwa akurasi terbaik dari ketiga kernel SVM didapatkan ketika menggunakan kernel linear dan polinomial. berbeda dengan kernel RBF yang memiliki akurasi yang lebih rendah dari kedua kernel tersebut. kernel linear dan polinomial menghasilkan akurasi sebesar 95.0% sedangkan RBF menghasilkan akurasi sebesar 94.5%.
Sistem Monitoring Status Meja Pada Restoran Berbasis Internet of Things (IOT) Mardewi Mardewi; Imran Iskandar; Sofyan Sofyan; Supriyadi La Wungo; Firman Aziz
Journal of System and Computer Engineering (JSCE) Vol 4 No 2 (2023): JSCE: Juli 2023
Publisher : Universitas Pancasakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61628/jsce.v4i2.816

Abstract

The condition of a busy restaurant sometimes makes it difficult for waiters to monitor and provide satisfactory service to customers. Customers must wave when they want to call waiters but feel ignored or not seen and will feel uncomfortable with the atmosphere and calm in the dining room. An Internet of Things (IOT) based desk status monitoring system is a concept that has the ability to transfer data over a network without the need for human-to-human interaction. This study proposes a table status monitoring system in IOT-based restaurants. This tool is made so that it can be applied to large rooms and crowded visitors. A device equipped with wireless communication to send data to the server, so that it can be monitored in real time. If the button on the tool is pressed, the system will send a signal to the relay to give a call sign warning to restaurant staff/waitresses. The results of this study indicate that status information from tables requesting service from waiters will respond to these service requests and help optimize service at restaurants so that they can satisfy their customers.