UKDLSM Repository (Univ. Katolik De La Salle)
Not a member yet
3958 research outputs found
Sort by
EKSPLORASI PERSEPSI MASYARAKAT LANSIA TERHADAP FAKTOR RESIKO PENYAKIT GAGAL GINJAL DI WILAYAH PUSKESMAS KOLONGAN KABUPATEN MINAHASA UTARA
Get PDFLatar Belakang: Gagal ginjal merupakan salah satu penyakit yang memiliki dampak tidak hanya bagi pasien tapi juga keluarga pasien dan menyerang berbagai usia. Prevalensi pengidap gagal ginjal di dunia terus menerus mengalami kenaikan Pada saat ini kebanyakan orang memiliki persepsi bahwa faktor resiko terjadinya gagal ginjal adalah karena pola hidup sesorang yang kurang baik seperti mengkonsumsi minuman bersoda, kopi, teh dan konsumsi obat kronis yang tidak teratur serta ada yang belum diketahui.
Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi persepsi masyarakat lansia terhadap faktor resiko penyakit gagal ginjal di wilayah Puskesmas Kolongan Kabupaten Minahasa Utara.
Metode: Metode dalam penelitian ini adalah deskriptif kualitatif dengan jumlah sampel 15 orang yang diambil dengan purposive sampling dan teknik snowball. Pengumpulan data menggunakan in-depth interview.
Hasil Penelitian: Hasil penelitian ini menghasilkan 2 tema yaitu Pengetahuan tentang penyakit gagal ginjal dengan sub tema yaitu Kurangnya pengetahuan tentang gagal ginjal, Pemahaman yang tepat tentang gagal ginjal, Informasi tentang penyakit gagal ginjal dan tema kedua yaitu keyakinan tentang penyakit gagal ginjal dengan sub tema Keyakinan tentang komplikasi penyakit gagal ginjal, Keyakinan dalam menyikapi pencegahan gagal ginjal.
Kesimpulan: Tingkat pengetahuan yang cukup serta sumber informasi yang memadai dapat membantu mengurangi resiko gagal ginjal serta keyakinan yang baik dapat mempengaruhi persepsi terkait faktor resiko penyakit gagal ginjal.
Kata Kunci: Gagal Ginjal, Persepsi, Lansia
Kepustakaan: 15 Buku, 5 Jurnal, 9 Website
IMPLEMENTASI ALGORITMA LONG SHORT-TERM MEMORY UNTUK MENDETEKSI TINGKAT KEMIRIPAN PADA TANDA TANGAN
Get PDFSebuah hal yang dapat ditiru melalui berbagai teknik pemalsuan, sangat sulit untuk diidentifikasi oleh mata manusia. Pemalsuan tanda tangan merupakan masalah serius yang sering terjadi dalam berbagai organisasi. Dalam konteks keamanan dan validitas dokumen, tanda tangan dianggap sebagai salah satu metode autentikasi yang penting dan sering disalahgunakan untuk keuntungan pribadi seseorang. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Long-Short Term Memory (LSTM) dengan tujuan mendeteksi kemiripan pada tanda tangan. Algoritma LSTM dipilih karena memiliki kemampuan untuk mengolah data berurutan, yang sesuai dengan karakteristik yang ada pada tanda tangan.
Pengumpulan data berupa gambar dilakukan melalui repository Universitas Katolik De La Salle Manado, berdasarkan nama-nama dosen yang ada dalam Fakultas Teknik Informatika. Data yang telah terkumpul akan dilakukan pemrosesan awal untuk menyederhanakan data dan augmentation data untuk meningkatkan kualitas data. Arsitektur LSTM akan dirancang menjadi sebuah model kemudian dilatih menggunakan dataset yang telah diproses, kinerja dari model kemudian akan dievaluasi menggunakan confusion matrix. Berdasarkan hasil dari confusion matrix performa LSTM dalam mendeteksi klasifikasi terhadap gambar tanda tangan mencapai tingkat akurasi sebesar 98.57%. Hasil akurasi yang dihasilkan menunjukkan bahwa model LSTM dapat mengidentifikasi tanda tangan berdasarkan kelas yang telah ditentukan dan memberikan tingkat kemiripan terhadap tanda tangan yang di masukan. Model yang telah dilatih akan dibuat menjadi aplikasi web agar dapat memungkinkan pengguna mengunggah gambar tanda tangan dan menerima hasil verifikasi secara instan.
Kata Kunci: Deep Learning, LSTM, Klasifikasi Gambar, Tanda Tangan
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TEMPAT WISATA DI KABUPATEN SITARO MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
Get PDFPulau Siau adalah salah satu pulau yang ada di Kabupaten Sitaro, Provinsi Sulawesi Utara yang dikenal dengan pulau yang mempunyai kekayaan alam serta, panorama alam yang sangat indah sehingga banyak menarik perhatian para wisatawan asing. Pulau Siau ini memiliki beberapa panorama alam yang dijadikan tempat wisata, sehingga Pulau Siau ini banyak dikenal oleh wisatawan. Namun dalam hal menentukan tempat wisata tentunya harus sesuai dengan kriteria calon wisatawan. Untuk kriteria yang digunakan ada lima di antaranya: fasilitas, jarak, biaya masuk, transportasi, dan biaya transportasi. Untuk itu dibutuhkan sebuah sistem dalam bidang kepariwisataan yang diharapkan dapat dipakai untuk memperoleh informasi serta keputusan tempat wisata secara efektif. Untuk itu penelitian ini dilakukan agar memberikan kemudahan kepada wisatawan dalam menentukan tempat wisata di Kabupaten Sitaro.
Dalam menentukan tempat wisata, maka digunakan metode TOPSIS, di mana metode ini memiliki prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak dari solusi ideal negatif. Metode ini mampu memberikan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif. Alternatif yang dimaksud ini adalah tempat wisata terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Dari hasil penelitian ini, dibangun sistem pendukung keputusan untuk menentukan lokasi tempat wisata di Kabupaten Sitaro dengan menggunakan metode TOPSIS, sehingga dapat memberikan informasi rekomendasi tempat wisata dari nilai terbesar ke nilai terkecil, sesuai dengan kriteria yang dipilh oleh wisatawan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Metode TOPSIS, Tempat Wisata
Asuhan Keperawatan Pada, An.B.M Dengan Diagnosa Demam Berdarah Dengue (DBD), di Ruangan Melati RS Robert Wolter.Mongisidi.
Get PDFKEGIATAN KERJA PRAKTIK MAHASISWA FAKULTAS HUKUMUNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE MANADO PADA KANTOR LEMBAGA PEMASYARAKATAN KELAS IIA MANADO
Get PDFKEGIATAN KERJA PRAKTIK MAHASISWA FAKULTAS HUKUM UNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE MANADO PADA P.T HASJRAT ABADI MANADO
Get PDFKEGIATAN KERJA PRAKTIK MAHASISWA FAKULTAS HUKUM UNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE MANADO PADA KANTOR KEJAKSAAN TINGGI SULAWESI UTARA T.A 2022/2023
Get PDFAplikasi Analisis Sentimen Pemberian Vaksinasi Covid-19 Kepada Siswa SD Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Get PDFPROSEDUR PEMBAYARAN GAJI APARATUR SIPIL NEGARA PADA SEKRETARIAT DAERAH PROVINSI SULAWESI UTARA
Get PDFSISTEM PENDETEKSI KEBAKARAN BERBASIS INTERNET OF THINGS MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY LOGIC MAMDANI
Get PDFKebakaran adalah kejadian tak terduga yang dapat terjadi di mana saja dan tentu saja hal tersebut tidak diinginkan oleh siapa pun. Banyak faktor yang dapat menyebabkan kebakaran, seperti kesalahan dalam alur listrik, kebocoran tabung gas, kelalaian dalam mematikan kompor, dan lainnya. Kebakaran dapat menyebabkan kerugian fisik dan materi, bahkan dapat menyebabkan seseorang kehilangan nyawa.
Sebagai upaya untuk mengatasi masalah ini, maka akan dikembangkan sistem pendeteksi kebakaran menggunakan teknologi Internet of Things (IoT). Sistem ini akan menggunakan sensor suhu, api, dan gas, serta mengimplementasikan algoritma Fuzzy Logic Mamdani untuk mendeteksi kebakaran dengan lebih akurat. Begitu kebakaran terdeteksi, sistem akan memberikan notifikasi melalui aplikasi Telegram dan mengaktifkan pompa air untuk mengatasi situasi darurat. Fuzzy Logic Mamdani dipilih karena dapat memproses variabel yang kompleks dengan lebih baik, memberikan hasil yang lebih mudah dipahami, dan mempertimbangkan setiap data yang relevan. Metode ini telah terbukti efektif dalam membangun sistem kontrol yang menggunakan logika kabur. Dengan penggunaan teknologi IoT dan algoritma Fuzzy Logic Mamdani, diharapkan sistem pendeteksi kebakaran ini dapat membantu mengurangi dampak buruk kebakaran dan melindungi keselamatan masyarakat.
Dalam pembangunan sistem pendeteksi kebakaran, penulis menggunakan metodologi pengembangan perangkat lunak Scrum untuk memudahkan dalam proses pembangunan sistem dengan mengikuti beberapa tahapan di dalamnya, seperti initiate, plan and estimate, implement, dan review and restrospect. Adapun kakas pemodelan data yang digunakan untuk memodelkan sistem, yakni dengan menggunakan kakas pemodelan ERD dan Flowchart. Selain itu, bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun aplikasi web adalah PHP dan untuk membangun alat penulis menggunakan bahasa C.
Hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap sistem pendeteksi kebakaran telah memperoleh hasil yang baik, di mana sensor yang digunakan dapat mendeteksi suhu di sekitar, mendeteksi gas dan api, dan dapat memberikan pertolongan pertama saat terdeteksi kebakaran dengan mengeluarkan air melalui pompa yang digunakan.
Kata Kunci: Pendeteksi Kebakaran, Internet of Things, Fuzzy Logic Mamdan