The number of patient visits to the laboratory is unstable sometimes decreasing and increasing, when the increase in the number of visits to the laboratory makes everything disrupted because the number of patients who come is not proportional to the staff who are working / assigned at that time in the laboratory. So that some patients do not even get thorough service and even some patients wait too long in the queue. This causes services in the laboratory to be hampered, disrupted and become less than optimal. So the laboratory must be able to overcome this problem by knowing the number of visits to the laboratory in the future. So the researchers conducted this study with the aim of providing accurate information regarding the prediction of the number of patient arrivals to the laboratory with the application of the Monte Carlo Method. This method is a method that is often used to solve problems that are often related to uncertainty. The data used in this study is the last 3 years of patient arrivals to the laboratory with the frequency of arrivals from January to December. The results of this research are compacted accuracy of 87% in 2020 and 91% in 2021. So that the laboratory can take action on services in the future and make this research as a reference material. 

pdf/peningkatan-pelayanan-laboratorium-dengan-memprediksi-mk7va9ubhl.pdf

Peningkatan Pelayanan Laboratorium Dengan Memprediksi Kedatangan Pasien Menggunakan Metode Monte Carlo

Buah apel merupakan merupakan salah satu buah-buahan yang memiliki banyak penggemar dengan kandungan buah seperti tinggi serat, vitamin C, dan berbagai macam antioksidan. Satu buah apel diketahui mengandung 95 kalori, yang sebagian besarnya berasal dari kandungan karbohidrat di dalamnya. Pemilihan buah apel untuk dikonsumsi adalah buah dengan kualitas yang bagus yaitu tidak terlalu muda dan tidak busuk.  Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun sistem klasifikasi jenis jeruk berdasarkan daun sehingga diketahui kelebihan dan kekurangan metode KNN dan untuk mengetahui tingkat akurasi metode KNN. Aplikasi ini menggunakan metode KNN dan menggunakan eksraksi fitur meanR, meanG, meanB, standR, standG, standB, contras, correlation, energy, homogeneity, perimeter, area, accentricity. Pada penelitian ini untuk menentukan kualitas baik dan buruk, data seluruhnya ada 117 diantara lain data Training 74 dan testing 43 dan penelitian ini memiliki nilai akurasi tertinggi yaitu K5 dengan total sebesar 88.37%. 
Apples are one of the fruits that have many fans with fruit content such as high fiber, vitamin C, and various kinds of antioxidants. One apple is known to contain 95 calories, most of which come from the carbohydrate content in it. The selection of apples for consumption is fruit with good quality, which is not too young and not rotten. The purpose of this research is to design and build a citrus type classification system based on leaves so that the advantages and disadvantages of the KNN method are known and to determine the accuracy of the KNN method. This application uses the KNN method and uses feature extraction meanR, meanG, meanB, standR, standG, standB, contrast, correlation, energy, homogeneity, perimeter, area, accentricity. In this study, to determine good and bad quality, there were 117 data in total, including training data 74 and testing 43 and this study had the highest accuracy value, namely K5 with a total of 88.37%. 
 

Klasifikasi Kualitas Buah Apel Berdasarkan Warna dan Bentuk Menggunakan Metode KNN

Persediaan alat tulis kantor (ATK) pada sekolah memiliki peran penting dalam mendukung kelancaran proses pembelajaran dan administrasi. Manajemen persediaan yang efisien menjadi faktor kunci dalam mengoptimalkan penggunaan anggaran sekolah dan memastikan ketersediaan ATK yang memadai. Adapun permasalahan yang terjadi adalah pengelolaan persediaan ATK yang belum termanajemen dengan baik dalam memperkirakan persediaan ATK untuk tahun berikutnya di SD-SMP Putri Deli dengan berdasarkan banyak permintaan ATK sebelumnya dan masih diperiksa secara manual. Simulasi diperlukan untuk memprediksi jumlah ATK dimasa yang akan datang sehingga menghindari kerugian yang besar dan dapat mengkoordinir dan meminimalisir pengeluaran anggaran belanja dan dapat melihat banyaknya kebutuhan yang diperlukan. Dalam penelitian ini diimplementasikan Metode Monte Carlo dalam memprediksi persedian ATK berdasarkan data permintaan ATK pada tahun 2020 dan 2021. Simulasi Monte Carlo merupakan salah satu metode probabilistik yang menentukan peluang didasarkan kepada bilangan acak. Tujuan diadakan nya penelitian ini adalah agar dapat membantu mempermudah dalam memprediksi persediaan ATK pada tahun berikutnya. Berdasarkan hasil pengujian prediksi menggunakan Monte Carlo maka diperoleh tingkat akurasi 77%-93% sehingga memudahkan dalam proses penyediaan stok ATK. 

Penerapan Metode Monte Carlo Dalam Simulasi Pengelolaan Persediaan Alat Tulis Kantor

This research aims to optimize free-range chicken hatchery production at Hacci Farm using the Monte Carlo method, which is known for its ability to overcome uncertainty and variability in production. The data in this research uses chicken seed production data in 2022 and 2023 which is then used as input in the Monte Carlo simulation. The simulation results reveal that the Monte Carlo method provides more accurate predictions regarding free-range chicken seed production. Through this simulation, Hacci Farm can predict the amount of free-range chicken hatchery production in the future and can prepare more effective strategic steps in hatchery management to increase operational efficiency, reduce risks, and maximize free-range chicken production results. The results of implementing the Monte Carlo method show quite high accuracy, namely 98.7% in 2022 and 97.95% in 2023, this can help in planning and managing resources optimally. It is hoped that the use of this method can make a significant contribution in increasing the quality and quantity of free-range chicken production at Hacci Farm, as well as providing a model that can be adopted by other farms for similar purposes. 

pdf/optimization-of-kampung-chicken-seedling-production-using-1pjphfi9hx.pdf

Optimization of Kampung Chicken Seedling Production Using the Monte Carlo Method (Case Study on Hacci Farm)

Tanaman Salak (Salacca zalacca Gaertn. Voss.) di Negeri Mamala Kecamatan Leihitu Kabupaten Maluku Tengah merupakan salah jenis buahan yang banyak dibudidayakan oleh petani. Sejauh ini informasi tanaman salak yang dibudidayakan di Negeri Mamala belum banyak diinformasikan terutama terkait keragaman morfologi dan karakter pencirinya. Penelitian bertujuan untuk menganalisis keragaman morfologi tanaman salak di Negeri Mamala, Kecamatan Leihitu, Kabupaten Maluku Tengah beserta karakter penciri tanamannya. Penelitian menggunakan metode survei dan pengambilan sampel tanaman salak untuk pengukuran dilakukan secara acak. Penelitian dilakukan terhadap 30 tanaman salak milik petani berumur &gt;3 tahun terhadap 48 karakter morfologi. Karakter yang dianalisis berupa karakter pohon, pelepah, daun, bunga, buah, biji. Data hasil pengukuran dianalisis menggunakan Hierarchical Cluster Analysis (HCA) terhadap 48 karakter morfologi untuk mendapatkan dendogram persentase kemiripan morfologi kemudian dilanjutkan dengan Principle Component Analysis (PCA) terhadap 29 karakter morfologi untuk menentukan karakter penciri tanaman. Hasil HCA didapatkan dua kelompok besar tanaman salak dengan koefisien ketidak miripan sebesar 28%. Kelompok pertama terdiri atas 29 aksesi yang mengelompok dengan koefisien kemiripan 82% (ketidakmiripan 18%), sedangkan kelompok kedua hanya terdiri atas satu aksesi yang memiliki koefisien ketidakmiripan sebesar 28% dengan kelompok pertama. Hasil PCA didapatkan total keragaman sebesar 27.60%%, dimana didapatkan karakter penciri berupa panjang helaian daun, panjang tangkai daun, panjang pelepah, jumlah anak daun menyatu di ujung daun, diameter duri terpanjang di pelepah, dan jumlah tulang halus pada anak daun. Karakter tersebut teridentifikasi sebagai karakter penciri tanaman salak jenis Salacca zalacca. 

Karakteristik Morfologi Tanaman Salak (Salacca zalacca Gaertn. Voss.) di Negeri Mamala Kecamatan Leihitu Kabupaten Maluku Tengah

Dengan adanya sistem simulasi prediksi jumlah mahasiswa baru ini, diharapkan dapat memprediksi jumlah mahasiswa baru yang masuk pada setiap tahun kedepan nya. Menerapkan metode Monte Carlo dan juga menerapkan aplikasi simulasi prediksi dapat mempermudah dalam menentukan jumlah penerimaan mahasiswa baru pada Universitas Muhammadiyah Bengkulu. Pengumpulan data yang dilakukan dengan cara obeservasi secara langsung ke objek dengan mengambil sampel data yang sudah ada di tahun 2015 â€“ 2019. Dalam penelitian ini digunakan  metode monte carlo untuk prediksi calon  mahasiswa baru. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui jumlah calon mahasiswa baru, yang diharapkan hasilnya dapat memberikan informasi dan masukan bagi pihak perguruan tinggi dalam membuat kebijakan kedepannya. Dari hasil pengujian ini didapatkan hasil bahwa dengan menerapkan metode monte carlo dapat memprediksi jumlah calon mahasiswa baru, dengan metode monte carlo dan tingkat akurasi sebesar 92.49 %.

/pdf/penerapan-metode-monte-carlo-pada-simulasi-prediksi-jumlah-26oa8rym.pdf

Penerapan Metode Monte Carlo pada Simulasi Prediksi Jumlah Calon Mahasiswa Baru Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Jambu biji sering disebut juga jambu klutuk, jambu siki, jambu batu dan bangkok. Tingkat kematangan buah jambu biji dapat ditentukan dengan cara melihat berbagai faktor. Bentuk adalah salah satu faktor yang berperan mengidentifikasi objek tertentu. Klasifikasi buah jambu biji dapat dilihat dari bentuk maupun warnanya. Terdapat dua cara untuk mengklasifikasi buah jambu biji yaitu secara destruktif dan non-destruktif. Kematangan buah jambu biji secara destruktif dilakukan dengan membuka buah jambu biji untuk mengetahui jenisnya berdasarkan warna daging dan biji. Maka di bangunlah sebuah aplikasi Matlab untuk menentukan jenis jambu biji berdasarkan warna, bentuk dan teksturnya. K-Nearest Neighbor dapat melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut sehingga hasilnya bisa lebih akurat. Principal Component Analysis (PCA) adalah teknik statistik untuk menyederhanakan kumpulan data banyak-dimensi menjadi dimensi yang lebih rendah (extration feature). Kombinasi antara K-Nearest Neighbor dengan Principal Component Analysis mengahasilkan akurasi yang cukup tinggi untuk penentuan jenis jambu biji menggunakan data latih dengan jumlah 36 data jambu biji dan data uji dengan jumlah 9 data jambu biji.

Klasifikasi Jenis Buah Jambu Biji Menggunakan Algoritma Principal Component Analysis dan K-Nearest Neighbor

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis Inovasi Pelayanan Kunjungan Anak Didik Lembaga pembinaan khusus anak (LPKA) Klas II Pekanbaru Pada Saat Covid-19 dengan metode penelitian kualitatif. Menggunakan instrument penelitian observasi, wawancara dan dokumentasi. Teori yang digunakan adalah Inovasi Menurut Djamaludin Ancok (2012:38) dengan indikator Inovasi Proses, Inovasi Struktur Organisasi, Inovasi Dalam Hubungan, Inovasi Metode dan Inovasi Pelayanan. Informan dalam pelaksanaan penelitian ini penulis menetapkan narasumber yang  berkompeten antara lain Kepala Lembaga Pembinaan Khusus Anak Klas II Pekanbaru,Kasi Pembinaan, Kasubsi Pendidikan dan BIMKEMAS, Kasubsi Perawatan, Keluarga dan Anak ( Narapidana). Adapun hasil penelitian atas Inovasi Pelayanan Kunjungan Anak Didik Lembaga Pembinaan Khusus Anak Klas II Pekanbaru Pada Saat Covid-19 sudah menerapkan pola layanan kunjungan berbasis teknologi dengan pola daring sebagai  upaya pembaruan atas pendemi covid 19 yang terjadi saat ini, namun masih ada beberapa kendala baik dari segi sarana dan prasarana yang belum mendukung secara kseluruhan baik dari segi kualitas maupun kuantitas peralatan daring yang dibutuhkan secara bersamaan di LPKA Klas II Pekanbaru.

Inovasi Pelayanan Kunjungan Anak Didik Lembaga Pembinaan Khusus Anak (LPKA) Klas II Pekanbaru Pada Saat Covid-19

Penelitian ini dilaksanakan di Desa Tanjung Punak Kecamatan Rupat Utara Kabupaten Bengkalis Dalam pembangunan obyek-obyek wisata pantai tersebut belum tertata dan kelola dengan baik,  baik sarana-prasarana fasilitas jalan yang menuju Dumai ke Rupat dan Rupat Utara masih ada jalan tanah yang rusak. Hal ini disebabkan terbatasnya biaya untuk mengembangkan obyek wisata pantai tersebut, sehingga PAD belum maksimal. Namun hal demikian rasa antusias dan kemauan masyarakat desa Tanjung Punak untuk mengembangkan dan memanfaatkan sumber daya alam di kawasan pesisir sepanjang pantai. Hal ini membuktikan dengan adanya sekelompok masyarakat yang sadar wisata sebagai usaha yang peduli dengan keindahan pantai dan lingkungan alam wisata di desa tersebut. Ini menunjukan antusiasnya masyarakat untuk mengelola pantai dan fasilitas yang telah ada, namun tatakelola manajemen kepariwisataan belum efektif terlaksana. Berdasarkan hal di atas perlunya pengkajian secara mendalam pada upaya peningkatan PAD desa disektor pariwsata di desa Tanjung Punak Kecamatan Rupat Utara Kabupaten Bengkalis

Pembangunan Pariwisata Dalam Peningkatan Pad Desa Di Desa Tanjung Punak Kec Rupat Utara Kabupaten Bengkalis

Penyusunan Perencanaan Pembangunan ini sangat penting untuk di laksanakan oleh Kepala Desa dan Perangkatnya. Tujuan dari perencanaan desa yang tersusun agar pembangunan kampung dapat berjalan dengan baik. Penyusunan Perencanaan Pembangunan Kampung tidak bisa dilaksanakan dengan baik tanpa adanya data dan informasi lengkap dan akurat baik dalam Profil Desa, Organisasi Dan Tatalaksana Pemerintahan Desa, Penyelenggaraan Pemerintahan Desa, Keuangan desa Dan Informasi Terkait Tentang Penyelenggaraan Pemerintahan Desa Dan Pemberdayaan Masyarakat. Jenis penelitian ini menggunakan penelitian data kualitatif dan analisis deskriptif. Adapun teori yang digunakan penulis yaitu Teori Nurcholis (Aguswan 2018:13) meliputi Profil Desa, Organisasi Dan Tatalaksana Pemerintahan Desa, Penyelenggaraan Pemerintahan Desa,Keuangan Dan Informasi Terkait tentang Penyelenggaraan Pemerintahan Desa Dan Pemberdayaan Masyarakat. Hasil penelitian ini adalah penyusunan perencanaan pembangunan ini masih belum optimal, hal ini terlihat dalam data dan informasi pada kampung jambai makmur masih belum optimal seperti masih kurangnya partisipasi masyarakat dalam mengikuti kegiatan Musrenbang, dan masih kurang lengkapnya profil desa

Penyusunan Perencanaan Pembangunan Kampung Jambai Makmur Kecamatan Kandis Kabupaten Siak

Handle everyday research tasks with reliable, citation-backed results

Your personal Research Agent to handle research tasks with citation-backed results

Popular Tasks used by Researchers

How can I help with your research?

Meet SciSpace

Get more enhanced response by uploading the PDFs you want me to reference.

No relevant PDFs in your library

SciSpace is the AI research assistant for academics. Run systematic literature reviews on 280M+ papers, and write papers with cited sources. Trusted by 1M+ students, PhDs & researchers.

SciSpace | AI for Research

Analyze PDFs

Code & Manuscripts

Funding & Grants

Literature & Patents

Medical & Clinical Data

Systematic Review

Visualize & Present

Web & Data

Build a Google Scholar-like website for your research.

Build a website

Create charts and images for your research

Create a Chart

Write a paper for submission to a journal

Draft a manuscript

Patent Search

Design eye-catching scientific posters in minutes.

Scientific Poster Generation

Systematic Literature Review

One task is running at the moment. Your messages will be shown right after.

Drag and drop or click here to browse

Loved by <highlight>1 million+</highlight> researchers

Extract a list of specific topics and their sources from unstructured text

Topics

Compare and analyze relevant papers that matches with your search

Papers

Get insights from PDFs and bookmarked papers from your library

My library

Recent searches

Try searching for:

Catch AI-generated content in scholarly and non-scholarly content

{ai} Detector

Ai Writer

Get PDF Summaries, highlighted text explanations 

Chat with PDF

Effortlessly create in-text citations and bibliographies in APA and 2,500 other formats

Citation generator

Get explanations, summaries, and answers on academic papers

Ease up your research workflow with {scispace}'s cohort of exciting AI tools

Elevate your academic writing skills and convey your ideas the way you want

Paraphraser

Explore our range of reading and writing tools

Your file is being prepared and should be ready in a few minutes. If it's a large file, it might take a bit longer. You can close this window, and we'll email you the file when it's done.

You have reached a maximum limit of <strong>{limit}</strong> columns in the table. Remove at least <strong>1</strong> column to add or create another one.

Eka

Author Tools

Chat about Author