Articles
48 Documents
<![CDATA[Analisis Sistem Pemeringkatan Perangkingan Calon Mahasiswa Baru di STKIP Bumi Persada Lhokseumawe ]]>
<![CDATA[Teuku Afriliansyah]]>;
<![CDATA[Merri Hari Yanni]]>
<![CDATA[ Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering (J-AISE) Vol 2, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Negeri Lhokseumawe ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30811/jaise.v2i1.3083
<![CDATA[Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan (STKIP) Bumi Persada Lhokseumawe kembali menerima calon mahasiswa baru melalui beberapa jalur penerimaan. Salah satunya yaitu pada jalur Prestasi dan Kurang Mampu. Berdasarkan hasil survei dan wawancara yang dilakukan dengan Kepala Bagian Sistem Informasi STKIP Bumi Persada Lhokseumawe, masih terdapat banyak kekurangan dalam melakukan seleksi jalur Penerimaan melalui program tersebut, diantaranya yaitu terdapat perbedaan format data nilai akademik dari masing-masing sekolah, proses seleksi yang masih dilakukan secara manual serta perhitungan akhir pada nilai perankingan yang berubah ubah. Berdasarkan masalah yang ada, diperlukan membangun sebuah sistem pendukung keputusan untuk seleksi jalur prestasi dan Kurang Mampu (PdKM). Terdapat dua metode yang akan digunakan dalam perancangan sistem pendukung keputusan ini yaitu Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dan metode Analytic Hierarchy Process (AHP). Pada penelitian ini metode AHP bertugas untuk menghitung bobot kriteria penerimaan sedangkan metode MOORA digunakan untuk menentukan ranking calon mahasiswa. Adapun Kriteria yang digunakan yaitu data yang diambil dari rata-rata nilai rapor semester 1 – 5, nilai prestasi non-akademik, akreditasi sekolah, dan rata-rata peringkat banding jumlah siswa semester 1 - 5. Analisis hasil dilakukan menggunakan 100 data sampel, yang terdiri dari 45 data siswa SMA/MA dan 55 data siswa SMK/MAK. Saat hasil penerimaan sistem perankingan dan hasil penerimaan di STKIP Bumi Persada Lhokseumawe yang di uji, terdapat 86 siswa SMA/MA, atau sekitar 86% yang sama-sama diterima. Sedangkan untuk siswa SMK/MAK, terdapat 60 siswa, atau sekitar 60% yang sama-sama diterima. Analisis hasil menunjukkan bahwa saat bobot kriteria sistem diaplikasikan pada kedua metode perhitungan, hasil yang diberikan adalah siswa pada hasil penerimaan sistem perankingan memiliki nilai akhir yang lebih besar dari siswa pada hasil penerimaan STKIP Bumi Persada Lhokseumawe.]]>
<![CDATA[Pemanfaatan Open Data Kit (ODK) pada Monitoring dan Evaluasi ]]>
<![CDATA[M Khadafi]]>
<![CDATA[ Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering (J-AISE) Vol 3, No 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Negeri Lhokseumawe ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30811/jaise.v3i1.4191
<![CDATA[Abstrak— teknologi informasi terus berkembang seinring dengan perkembangan zaman, banyak pilihan aplikasi maupun sistem dalam penyelesaian suatu masalah. Monitoring juga sangat berperan dalam fungsinya mengevaluasi setiap kegiatan, tentunya didukung oleh teknologi yang mudah. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan alternatif pemanfaatan teknologi agar proses monitoring hingga mendapatkan analisa yang berlangsung efektif dan efisien. Open Data Kit (ODK) dikembangkan sebagai sarana pengumpulan data untuk kebutuhan monitoring, memilih sistem ODK ini memberikan efisiensi pada proses koleksi data maupun pemuktahiran data. Pemanfaatan sistem ODK sangat membantu pelaksanaan survey bagi penelitian. Cara penggunaannya mudah dan sederhana, serta dapat dikembangkan sesuai dengan kebutuhan monitoring dan dapat divisualisasi dengan flatform lainnya untuk visualisasi.Kata kunci: monitoring, ODK, survey, visualisasiAbstractThe information technology continues to develop in line with the progress of time, offering a variety of application and system choices for solving problems. Monitoring also plays a significant role in evaluating each activity, certainly supported by easily accessible technology. This research aims to provide an alternative utilization of technology to ensure that the monitoring process leads to effective and efficient analysis. Open Data Kit (ODK) was developed as a means of collecting data for monitoring purposes; choosing the ODK system brings efficiency to the data collection and updating processes. The utilization of the ODK system greatly assists in conducting surveys for research. Its usage is straightforward and simple, and it can be customized according to monitoring needs and visualized with other platforms for visualization.Keywords: monitoring, ODK, survey, visualization]]>
<![CDATA[Penggunaan Model Aplikasi SIAPIK berbasis Android dalam penyusunan Laporan Keuangan UMKM ]]>
<![CDATA[Muhammad Arifai]]>
<![CDATA[ Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering (J-AISE) Vol 2, No 2 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Negeri Lhokseumawe ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30811/jaise.v2i2.3906
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untukmengetahui hasil penyusunan laporan keuanganmodelaplikasi Sistem Informasi Aplikasi Pencatatan Informasi Keuangan (SIAPIK) yang berbasis android dalammenghasilkanlaporan keuangan yang informatif dan akuntabel sesuai dengan standar akuntansi untuk EMKM. Studi ini dilakukan pada UMKMCahaya Collection Lhokseumaweyang selama ini hanya melakukan pencatatansederhanapada buku kas dan tidak terinci dengan jelas. Hasil dari penelitian dapat digunakan untuk membantuUMKMdalam melakukan pencatatan akuntansi serta menyusunpelaporan keuangan yang sesuai dengan aturan yang berlaku. DampaknyaUMKMdapat merencanakanlaba yang dihasilkanuntuk periode yang akan datang. Jenis penelitian ini adalah penelitian terapan. Metode penelitian yang digunakanyaitu metode bersifat deskriptif yang menerangkan hasil penyusunan dengan tepat melaluidata yang mendukungdariwawancara, kepustakaan (libraryreview)dan dokumentasi berupa laporan keuangan. Data yang digunakan oleh penulis untuk menyusun laporan keuangan yaitu bulan Desember 2019. Hasil penelitianini menunjukkan terdapat perbedaaan yang signifikan hasil penggunaan model SIAPIK dalam penyusunan laporan keuangan tahunan UMKM AbstractThis study aims to determine the results of financial reports preparation using android based by application model of Financial Information Recording Application (SI APIK) in compiling the financial reports that drawing informative and accountable information in accordance with accounting standards for EMKM. This study was conducted on the UMKM Cahaya Collection Lhokseumawe, which so far has only kept simple records in the cash book and is not clearly detailed. The results of study can be used to assist UMKM in carrying out accounting records and compiling financial reports in accordance with applicable regulations. The impact of UMKM can plan the profits generated for the coming period. This type of research is applied research. The research method used is a descriptive method that explains the results of the preparation properly through supporting data from interviews, literature (library review) and documentation in the form of financial reports. The data used by the authors to compile financial reports is December 2019. The results of this study indicate that there are significant differences in the results of after using the SIAPIK model in preparing the UMKM annual financial reports.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Aplikasi Data Mining untuk Klasifikasi Pemakaian Obat dengan Metode Naïve Bayes pada Puskesmas Bandar baru ]]>
<![CDATA[Itsna Fachrina]]>;
<![CDATA[Indrawati Indrawati]]>;
<![CDATA[Atthariq Atthariq]]>
<![CDATA[ Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering (J-AISE) Vol 1, No 1 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Negeri Lhokseumawe ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30811/jaise.v1i1.2213
<![CDATA[Salah satu elemen penting dalam meningkatkan kualitas layanan kesehatan adalah ketersediaan obat-obatan yang memadai. Perlu adanya cara untuk mengelola obat dengan benar, efisien dan efektif secara berkelanjutan dengan koordinasi yang baik. Terbatasnya pengetahuan manajemen sehingga kegiatan pelayanan pada puskesmas dalam menyediakan obat masih menggunakan cara yang bersifat konvensional yang hanya berorientasi pada produk yang terbatas dan belum menggunakan sistem komputerisasi sehingga sulit bagi puskesmas untuk mengetahui data obat yang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi keberhasilan metode naïve bayes dalam mengklasifikan pemakaian obat-obatan, obat mana saja yang memiliki tingkat pemakaian yang banyak diperlukan pada unit pelayanan kesehatan. Penerapan metode naïve bayes data mining akan menghasilkan tiga kategori obat, yaitu kategori obat dengan pemakaian yang banyak, sedang, dan sedikit yang dapat digunakan sebagai referensi perencanaan inventaris pada tahun berikutnya. Penelitian ini berhasil menerapkan metode naïve bayes ke dalam aplikasi. Hasil presentase akurasi pengujian pertama adalah 78,58%, pengujian kedua adalah 76,67%, pengujian ketiga adalah 84%AbstractOne of the important elements in improving the quality of health services is the availability of adequate medicines. There needs to be a way to administer drugs properly, efficiently and effectively in a sustainable manner with good coordination. Limited knowledge of management so that service activities at the health center in providing medicine still use conventional methods which are only oriented towards limited products and have not used a computerized system so that it is difficult for puskesmas to find out the available drug data. This study aims to determine the level of accuracy of the success of the naïve Bayes method in classifying the use of drugs, which drugs have a high level of use in health care units. The application of the naïve Bayes data mining method will produce three categories of drugs, namely the category of drugs with high, moderate, and small use that can be used as a reference for inventory planning in the following year. This research succeeded in applying the naïve Bayes method to the application. The result of the percentage accuracy of the first test is 78.58%, the second test is 76.67%, the third test is 84%]]>
<![CDATA[Sistem Deteksi Wajah Untuk Pencatatan Kehadiran Mahasiswa Di Kelas Menggunakan Metode Convolutional Neural Network ]]>
<![CDATA[Syifa Zahrah]]>;
<![CDATA[Azhar Azhar]]>;
<![CDATA[Musta’inul Abdi]]>
<![CDATA[ Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering (J-AISE) Vol 2, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Negeri Lhokseumawe ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30811/jaise.v2i1.3873
<![CDATA[Kehadiran mahasiswa dalam suatu pembelajaran di kelas seringkali menjadi syarat wajib dalam dunia pendidikan, dan menjadi tolak ukur dalam menilai mahasiswa. Terkadang masih dijumpai praktik curang oleh mahasiswa dalam absensi agar mencapai kehadiran minimal. Dari sisi administrasi, absensi berbasis kertas berpotensi pemborosan dan juga memperpanjang tahapan administrasi karena membutuhkan rekapitulasi manual. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan Deep Learning dengan arsitektur CNN untuk mengenali wajah. Selain gambar wajah, sistem juga akan memvalidasi absensi dengan kesesuaian lokasi dan waktu. Kehadiran mahasiswa dalam proses pembelajaran sangat diperlukan untuk mengetahui jumlah mahasiswa. Penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistem pendeteksian wajah dalam mengenali mahasiswa di dalam kelas, kemudian menangkap dan mendeteksi seluruh wajah mahasiswa secara akurat serta melakukan pengujian terhadap sistem, dimana hal ini dilakukan untuk mengetahui sejauh mana sistem dapat bekerja, dalam penerapannya penelitian ini menggunakan algoritma Convolutional Neural Network sebagai metode DeepLearning yang dapat digunakan untuk mengenali dan mengklasifikasi sebuah objek. Sistem ini berhasil mendeteksi 8 dari 10 wajah mahasiswa dan memiliki presentase keakuratan sebesar 80%, dengan jumlah data 300 uji gambar wajah.]]>
<![CDATA[Implementasi Kriptografi Dengan Metode Advanced Encryption Standard (AES) Untuk Realtime Chat Berbasis Mobile Pada E-Learning Politeknik Negeri Lhokseumawe ]]>
<![CDATA[Rizky F]]>;
<![CDATA[Anwar Anwar]]>
<![CDATA[ Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering (J-AISE) Vol 1, No 2 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Negeri Lhokseumawe ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30811/jaise.v1i2.2520
<![CDATA[E-Learning merupakan sebuah sistem atau konsep pendidikan yang memanfaatkan ilmu teknologi informasi dan komputer dalam proses belajar mengajarnya.. Untuk mengoptimalkan kinerja E-Learning, kebutuhan akan E-Learning pun harus diikuti oleh fitur yang memadai, salah satunya adalah fitur Group Chat pada tiap mata kuliah. Namun, dikarenakan proses Chatting menggunakan koneksi internet, komunikasi yang berlangsung belum tentu aman dari tindakan kejahatan seperti penyadapan atau manipulasi pesan. Oleh karena itu, diperlukan penerapan kriptografi pada komunikasi Chatting tersebut. Metode kriptografi yang digunakan adalah algoritma Advanced Encyption Standard (AES) dengan panjang kunci sebesar 128-bit. Proses komputasi enkripsi yang dilakukan menggunakan kunci yang berbeda-beda pada tiap mata kuliah sehingga membuat chipertext untuk kata yang sama menjadi berbeda. Jika terjadi manipulasi pesan, maka akan terdapat pemberitahuan bahwa pesan tersebut telah dimanipulasi keasliannya. Performa kecepatan algoritma AES berpengaruh pada spesifikasi perangkat android yang digunakan dan kinerja CPU. Pengujian kecepatan enkripsi dilakukan dengan rentang panjang pesan dari 16 karakter sampai dengan 1506 karakter untuk lima kali percobaan. Dari pengujian tersebut diperoleh hasil bahwa pada proses enkripsi membutuhkan waktu yang cukup lama jika dibandingkan dengan proses dekripsi. Proses dekripsi membutuhkan waktu rata-rata selama 3,64 ms lebih cepat dari pada proses enkripsi. Kemudian pengukuran efektifitas kriptografi dilakukan menggunakan metode Avalanche Effect menghasilkan nilai sebesar 50% untuk pengujian beda plaintext dan 49% pada pengujian beda kunci. AbstractE-Learning is an educational system or concept that utilizes information technology and computers in the learning process. To optimize the performance of E-Learning, the need for E-Learning must also be followed by adequate features, one of which is the Group Chat feature in every course. However, because the Chat process uses an internet connection, the communication that takes place is not necessarily safe from criminal acts such as wiretapping or message manipulation. Therefore, it is necessary to apply cryptography to the Chat communication. The cryptographic method used is the Advanced Encryption Standard (AES) algorithm with a key length of 128-bits. The encryption process is carried out using different keys in each course so that it makes the ciphertext for the same word will be different. If a message occurs, there will be a notification that the message has been manipulated. The Encryption speed testing is carried out with a message length range from 16 characters to 1506 characters for five tests. From these tests, it was found that the encryption process takes a long time when compared to the decryption process. The decryption process takes an average of 3.64 ms faster than the encryption process. Then the measurement of the effectiveness of cryptography using the Avalanche Effect method produces a value of 50% for the plaintext difference test and 49% for the key difference test.]]>
<![CDATA[RANCANG BANGUN ALAT PENDETEKSI SUHU PADA PENYANGRAI BIJI KOPI BERBASIS INTERNET of THINGS ]]>
<![CDATA[Amri Amri]]>;
<![CDATA[Husaini Husaini]]>
<![CDATA[ Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering (J-AISE) Vol 3, No 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Negeri Lhokseumawe ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30811/jaise.v3i1.4136
<![CDATA[Abstrak — Salah satu proses pegolahan biji kopi pasca panen yaitu dengan melakukan penyangraian. Penyangraian kopi ini sendiri dilakukan dengan cara pemanasan kembali pada biji kopi. Pemanasan ini dapat dilakukan dengan tiga tingkatan suhu yang berbeda. Proses sangrai membutuhkan sistem pengontrol dan sistem monitor suhu agar mendapatkan biji kopi sesuai dengan standar yang ada. Oleh karena itu telah dibuat sebuah alat pengontrolan suhu pada penyangraian biji kopi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui suhu dan waktu yang tepat untuk penyangrai kopi. Penelitian ini di bangun menggunakan arduino, sensor thermocople, kompor listrik dan motor DC. Sistem kontrol yang digunakan pada alat ini berupa mikrokontroler arduino dan juga android. Data penelitian telah diperoleh dengan cara mengukur selisih pengukuran serta respon sensor dan alat yang tersedia. Berdasarkan analisis data, diperoleh hasil dari pengujian pada penyangraian kopi dengan berat 500 gram, kopi matang pada suhu 112 oc dengan waktu sangrai 26-30 menit. Kecepatan respon motor pada sistem penyangrai 9.6 detik. Kecepantan respon kompor pada sistem penyangraian 9.6 detik. Kecepatan proses untuk pengolahan data dari sensor Thermocople menjadi informasi dalam bentuk tingkat suhu 26 detik karna tergantung pada kecepatan sinyal internet.Kata kunci — arduino uno, sensor thermocople,kompor listrik,motor DC,android.]]>
<![CDATA[Perancangan Mobile Learning Bahasa Arab Menggunakan QR-Code ]]>
<![CDATA[Nurul Husna]]>;
<![CDATA[Indrawati Indrawati]]>;
<![CDATA[Amri Amri]]>
<![CDATA[ Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering (J-AISE) Vol 1, No 1 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Negeri Lhokseumawe ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30811/jaise.v1i1.2220
<![CDATA[Bahasa Arab adalah salah satu mata pelajaran yang di berikan kepada peserta didik pada tingkat sekolah dasar. Pada umumnya, media pembelajaranya menggunakan buku dan pembelajaran tatap muka sangat kurang menarik dan siswa pun cepat jenuh. maka dibutuhkan aplikasi pembelajaran berbasis mobile yaitu “Perancangan Mobile Learning Bahasa Arab Menggunakan Qr-Code”. Aplikasi pembelajaran ini dirancang dengan beberapa model pembelajaran yaitu teks, gambar dan suara. Perancangan ini menggunakan algoritma linear congruet method sebagai pengacakan soal. Penelitian ini bertujuan untuk menambah pengetahuan siswa dalam belajar bahasa arab, untuk menguji kemampuan metode LCM sebagai pengacakan soal yang terdapat pada latihan dalam aplikasi. serta untuk mengetahui kelayakan aplikasi pembelajaran ini baik digunakan atau tidak. output penelitian ini berupa piranti sistem m-learning, yang dapat dijadikan sebagai media alternatif belajar siswa diluar kelas dan memberikan kemudahan belajar bahasa Arab secara mobile. Data penelitian telah diperoleh dengan cara user melakukan pretest yaitu 25% yang mencapai kategori baik, persentase meningkat setelah user melakukan postest yaitu 75% yang mencapai kategori sangat baik. Pada pengujian kelayakan sistem mengggunakan metode beta mendapatkan nilai yaitu 154,5 yang berada di rating antara 147-175 (sangat puas). sehingga antarmuka sistem layak untuk diimplementasikan pada sistem.AbstractArabic is one of the subjects given to students at the elementary school level. In general, the learning media using books and face-to-face learning are very unattractive and students quickly get bored. hence a mobile-based learning application is needed, namely "Designing Arabic Mobile Learning Using Qr-Code". This learning application is designed with several learning models, namely text, images and sound. This design uses a linear congruence algorithm as a randomization method. This study aims to increase students' knowledge in learning Arabic, to test the ability of the LCM method as randomization of questions contained in the exercises in the application. as well as to find out the feasibility of this learning application whether it is used or not. The output of this research is in the form of an m-learning system tool, which can be used as an alternative media for student learning outside the classroom and provides convenience for learning Arabic by mobile. The research data has been obtained by means of the user pretest, namely 25% who reached the good category, the percentage increased after the user did the postest, namely 75% who reached the very good category. In testing the feasibility of the system using the beta method, it gets a value of 154.5 which is in a rating between 147-175 (very satisfied). so that the system interface is feasible to be implemented on the system.]]>
<![CDATA[Sistem Pendistribusian Barang Pada Politeknik Negeri Lhokseumawe Berbasis Android ]]>
<![CDATA[Kamalia Putri]]>;
<![CDATA[Husaini Husaini]]>;
<![CDATA[Safriadi Safriadi]]>
<![CDATA[ Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering (J-AISE) Vol 2, No 2 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Negeri Lhokseumawe ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30811/jaise.v2i2.3878
<![CDATA[Proses pendistribusian barang habis pakai memiliki peranan yang penting dalam suatu instansi, yang mana proses tersebut berguna untuk memperlancar atau mempermudah penyaluran barang kepada pihak lainnya. Pada Politeknik Negeri Lhokseumawe pendistribusin dan permintaan barang masih dilakukan dengan cara pencatatan sehingga dapat mengakibatkan penumpukan data dan memakan waktu yang cukup lama ketika pihak unit atau jurusan mengajukan permintaan barang ke perlengkapan yang mengharuskan pihak tersebut datang langsung ke gedung perlengkapan, proses ini mengharuskan staff untuk menggunakan kertas disetiap permintaan barang yang dapat menyebabkan sampah kertas bertambah. Oleh sebab itu akan diperlukan sebuah sistem yang dapat mengatasi permasalahan tersebut, caranya yaitu dengan membuat sebuah sistem pendistribusian berupa aplikasi android. Untuk pengembangan aplikasi sistem pendistribusian barang habis pakai ini menggunakan metode RAD (Rapid Application Development). Aplikasi ini nanti akan menjadi tempat bagi pihak perlengkapan untuk mengelola data dalam proses pendistribusian dan permintaan barang. Berhasilnya aplikasi pendistribusian dapat dibuktikan dengan pengujian menggunakan metode black box, total keberhasilan adalah 14 dari 14 test case yang diuji, yang kemudian jumlah dari keberhasilan pengujian tersebut dihitung dengan menggunakan rumus, oleh karena itu dapat diperoleh hasil keberhassilan sebesar 100%. Data yang dimasukkan dalam Google Sheets dapat disinkronkan dengan baik atau dapat dikatakan berhasil. Sehingga baik dalam firebase maupun aplikasi, data barang yang dimasukkan ke Google Sheet sebelumnya semua dapat ditampilkan.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Penyakit Diabetic Retinopathy Menggunakan Multilayer Perceptron ]]>
<![CDATA[Umri Erdiansyah]]>;
<![CDATA[Ahmadi Irmansyah Lubis]]>;
<![CDATA[Guntur Syahputra]]>
<![CDATA[ Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering (J-AISE) Vol 2, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Negeri Lhokseumawe ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30811/jaise.v2i1.3084
<![CDATA[Diabetic Retinopathy merupakan salah satu komplikasi penyakit diabetes yang dapat menyebabkan kematian. Komplikasi ini berupa kerusakan pada retina mata. Kadar glukosa yang tinggi dalam darah dapat menyebabkan kapiler kecil pecah dan menyebabkan kebutaan. Penyakit ini dimulai dengan melemahnya atau rusaknya kapiler kecil di retina, memungkinkan darah mengalir dan kemudian menyebabkan penebalan jaringan, pembengkakan, dan pendarahan hebat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis diagnosis retinopati diabetik berupa data rekam medis. Multilayer Perceptron merupakan salah satu algoritma jaringan syaraf tiruan yang sering digunakan untuk klasifikasi data dan digunakan dalam proses klasifikasi pada penelitian ini. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari UCI Machine Learning Repository, kumpulan data dari University of Debrecen, Hongaria, termasuk data pasien untuk retinopati diabetik. Evaluasi hasil klasifikasi yang digunakan adalah confusion matrix. Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan, maka didapatkan hasil akurasi pada Multilayer Perceptron sebesar 71.80%, dengan nilai precision 72.50%, dan Recall 71.80%.]]>
