Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
PERAN KOMITE NASIONAL PEMUDA INDONESIA DALAM MENANAMKAN NILAI-NILAI BELA NEGARA DI PROVINSI DKI JAKARTA
Authors: I Wayan Midhio, Suprapto Suprapto, Fica Adi Nugraha
Journal: Manajemen Pertahanan: Jurnal Pemikiran dan Penelitian Manajemen Pertahanan
Year: 2019
Topics: Social Studies; Youth Development
Abstract: This journal is about KNPI role as an evidence that responsingof youth challange and nation history. Youth generation must repositioning they’re acts by leaving the hedonic and foreign cultures which are not appropriate with Pancasila Way. The role’s must implementating by youth generations and collaborating with all civilian components to instilling Bela Negara values in the midle of youth generation problems who lost their identity as an Indonesian. The aim’s of this journal is discovering KNPI roles in instilling Bela Negara values in DKI Jakarta province, and conception of role, SWOT analisys, and Bela Negara Values is a base of analisys. The research method’s is qualitative, descriptive analisys. Observation results about KNPI role are KNPI as an instrument to developing mentality, educating, and distributing youth people who respect with ancient culture of their nations for nation progrsifity and welfare. KNPI Jakarta’s distributing and suppoting youth interests by programs that properly with the skill of DKI Jakarta people.
Pengaruh Properti Kopolimer Zwitterionic Sulfobetaine terhadap Kemampuan Adsorpsi-Desorpsi Gel pada Ion Logam Berat
Authors: Eva Oktavia Ningrum, Rachma Maristika Irtany, Muhammad Yazid Mubarok, Suprapto Suprapto, Nurlaili Humaidah
Journal: Seminar Nasional Teknik Kimia" Kejuangan"
Year: 2019
Topics: Chemistry; Material Science
Abstract: In 2016, it was stated that 92.1% of the quality of river water in Indonesia was polluted by a heavy metal ion. Such heavily polluted water is not feasible to use, let alone consumed. In this study, NIPAM-co-DMAAPS gel which consists of monomer N-isopropylacrylamide (NIPAM) and N, N’-dimethyl (acrylamidopropyl) ammonium propane sulfonate (DMAAPS) was synthesized to be applied as an adsorbent to overcome the environmental pollution. DMAAPS is thermosensitive and zwitterionic. This zwitterionic has two charges, positive and negative, in the same repeating unit, which can be used to adsorb cations and anions simultaneously. While NIPAM is thermosensitive, it is used as a spacer to avoid inter-chain, intra-chain, and intra-group bonding between charged groups on DMAAPS zwitterion homopolymers. It is also used as an adsorption agent because the ability to change from hydrophilic to hydrophobic with temperature change. In this research, poly (NIPAM-co-DMAAPS) properties such as functional groups, hydrophobic or hydrophilic properties, viscosity, transition temperature and correlation with its gel adsorption ability were evaluated in various concentrations of NIPAM: DMAAPS of 95: 5, 90: 10, and 85: 15 in Cr (NO3) 3 solutions as the source of Cr3+ ion which are dominantly found in electroplating waste. Poly (NIPAM-co-DMAAPS) was synthesized through free radical polymerization reactions with N, N, N’, N’-tetramethylenediamine (TEMED) as an accelerator, ammonium peroxodisulfate (APS) as the initiator. Whereas for gel synthesis, cross-linker of N, N’-methyl-enebisacrylamide (MBAA) was added. The polymerization reaction …
PEMETAAN POTENSI LABORATORIUM KALIBRASI MASSA SEBAGAI PENGUATAN KETERTELUSURAN PENGUKURAN DI INDONESIA
Authors: Endi Hari Purwanto, Suprapto Suprapto
Journal: Jurnal Standardisasi
Year: 2019
Topics: Metrology; Laboratory Science
Abstract: Aktivitas penilaian kesesuaian bidang kalibrasi di Indonesia berkembang dengan cukup pesat, diiringi dengan perkembangan akreditasi ketertelusuran lab. kalibrasi di Indonesia. Seiring dengan itu ketersediaan informasi ketertelusuran kalibrasi pada laboratorium kalibrasi pun senantiasa berkembang sesuai dengan kebutuhan pelanggan. Perkembangan ketertelusuran kalibrasi di Indonesia terpolarisasi pada wilayah tertentu, daerah Jakarta-Tangerang dan sekitarnya, informasi ketertelusuran kalibrasi yang ada, belum dapat menyediakan informasi yang memetakan pola ketertelusuran kalibrasi standar massa di Indonesia sehingga diperoleh: 1) potensi pengembangan laboratorium kalibrasi untukarea baru (rintisan), 2) pengembanganlaboratorium dengan standar massa yang belum termanfaatkan dan 3) pengembangan pada laboratorium yang telah termanfaatkan namun belum optimal. Metode yang …
DEPOSISI LAPISAN TIPIS DLC (DIAMOND-LIKE CARBON) DENGAN TEKNIK CVD (CHEMICAL VAPOUR DEPOSITION) PADA PERMUKAAN MACHINERY STEEL HQ 805
Authors: Didy Suharlan, Viktor Malau, Tjipto Sujitno, Suprapto Suprapto
Journal: PROSIDING SEMINAR NASIONAL ENERGI & TEKNOLOGI (SINERGI)
Year: 2019
Topics: Material Science; Chemical Engineering
Abstract: Baja HQ (High Quality) 805 merupakan machinary steel yang banyak digunakan dalam industri otomotif, industri plastik (cut blades), industri pesawat terbang (gear components), machinery, industri kelapa sawit (shaft thresher end shaft press). Dalam pemakaiannya komponen-komponen tersebut akan mengalami keausan, sehingga memperpendek umur pemakaian komponen. Untuk mengatasi masalah tersebut perlu dilakukan modifikasi permukaannya. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk pelapisan DLC adalah plasma chemical vapour deposition (plasma CVD). Deposisi lapisan DLC dilakukan pada berbagai variasi waktu t (3 dan 5 jam) dan tekanan p (1, 2., 1, 4., 1, 6., 1, 8 dan 2, 0 mbar) pada temperatur konstan yaitu 4000C. Sebagai sumber karbon digunakan campuran gas metana (CH4) dan Argon (Ar) dengan perbandingan 24: 76 (% volume). Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari dan mengetahui pengaruh deposisi lapisan tipis DLC (Diamond-Like Carbon) menggunakan metode CVD (Chemical Vapour Deposition) terhadap kekerasan dan kekasaran permukaan baja HQ 805. Karakterisasi yang dilakukan adalah uji keras mikro dan uji kekasaran permukaan untuk material awal maupun material yang dilapisi dengan DLC. Hasil uji kekerasan mikro Vickers (micro hardness tester) maupun uji kekasaran permukaan (roughness tester) menunjukkan bahwa untuk variasi waktu t (3 dan 5 jam), secara umum kekerasan mempunyai kecenderungan meningkat. Kekerasan tertinggi sebesar 625 VHN dicapai pada kondisi p= 1, 4 mbar yang awalnya 327 VHN. Untuk variasi tekanan pada waktu deposisi 5 jam, ternyata …
Pembuatan HZSM-5 Mesopori: Pengaruh Agen Desilikasi Sodium Hidroksida dan Potasium Hidroksida
Authors: Jimmy Jimmy, Dhiyaul Helmy Susanti, Achmad Roesyadi, Suprapto Suprapto
Journal: Prosiding SENIATI
Year: 2019
Topics: Chemistry; Chemical Engineering
Abstract: Biomassa, batubara dan gas alam dapat dikonversi menjadi gas sintesis (CO dan H2), untuk selanjutnya dikonversi menjadi biofuel yang identik dengan bahan bakar fosil (gasoline, kerosin dan solar) sehingga dapat digunakan langsung pada kendaraan dan permesinan tanpa modifikasi. Proses ini dikenal dengan sintesis Fischer-Tropsch. Zeolit HZSM-5 mikropori gagal dalam melakukan katalisis molekul-molekul besar, karena keterbatasan difusi pada kanal mikropori dan deposisi karbon dalam sistem pori. Zeolit mesopori dikenal juga sebagai zeolit hirarki karena mengandung campuran mikropori dan mesopori dalam strukturnya. Desilikasi alkali merupakan metode yang paling banyak digunakan untuk meningkatkan mesoporositas zeolit melalui pengurangan kadar silikon dalam zeolit. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pembuatan HZSM5 mesopori dari amonium ZSM-5 dengan variasi agen desilikasi (KOH dan NaOH). Katalis HZSM-5 dibuat dari ammonium ZSM-5 melalui proses kalsinasi, desilikasi menggunakan larutan NaOH dan KOH dan pembentukan fase amorf menggunakan larutan HNO3. Impregnasi Fe dan Co pada HZSM-5 dengan loading 10% dan variasi kadar Fe dalam Fe-Co sebesar 10, 20, 30, 40, 50%. Hasilnya direduksi dengan aliran gas hidrogen. Kesimpulannya,(1) Desilikasi NaOH berhasil mempertahankan struktur kristal HZSM-5, sedangkan KOH mengubah struktur kristal HZSM-5;(2) Desilikasi NaOH menghasilkan HZSM-5 dengan kenaikan diameter pori dari 2,104 nm menjadi 3,029 nm, kenaikan luas permukaan dari 266, 28 m2/g menjadi 526, 03 m2/g, peningkatan volume pori dari 0, 14 cc/g …
OPTIMASI FORMULA TABLET EKSTRAK BAWANG DAYAK (Eleutherine americana Merr.) DENGAN FACTORIAL DESIGN
Authors: Dewi Supri Asih, Suprapto Suprapto
Journal: Prosiding University Research Colloquium
Year: 2019
Topics: Pharmacy; Pharmaceutical Science
Abstract: Bawang dayak (Eleutherine americana Merr.) memiliki kemampuan sebagai antioksidan. Amilum digunakan sebagai bahan pengikat dan starch 1500 sebagai bahan penghancur. Tujuan penelitian untuk mengetahui interaksi dan efek dari amilum dan starch 1500 ditinjau dari sifat fisik dan antioksidannya serta memperoleh formula optimum dari kombinasi amilum dan starch 1500 pada tablet. Ekstraksi bawang dayak dilakukan dengan metode maserasi menggunakan etanol 96%. Granulasi basah dilakukan dengan konsentrasi amilum dan starch 1500 (7: 35) mg,(21: 17, 5) mg,(7: 17, 5) mg, dan (21: 35). Uji kualitas granul meliputi kecepatan alir, sudut diam, dan pengetapan. Uji sifat fisik tablet meliputi keseragaman bobot, kekerasan, kerapuhan serta waktu hancur tablet. Optimasi formula menggunakan metode factorial design, selanjutnya diverifikasi dan dianalisis menggunakan aplikasi SPSS. Hasil penelitian …
Evaluasi Tata Kelola Teknologi Informasi Bidang Aplikasi Dan Informatika Dinas Komunikasi Dan Informatika Kabupaten Madiun Dengan Menggunakan Kerangka Kerja COBIT 4.1 Pada …
Authors: Rahmania Kumalasari, Yusi Tyroni Mursityo, Suprapto Suprapto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Information Technology; COBIT 4.1
Abstract: Instansi pemerintahan mempunyai tugas dan wewenang daerah mengenai bidang komunikasi dan informatika yaitu Diskominfo Kabupaten Madiun. Terdapat bidang di Diskominfo melaksanakan tugas nya, salah satu bidang yaitu aplikasi dan informatika mempunyai tugas menyusun kebijakan teknis, program, monitoring, evaluasi dan pelaporan. Diskominfo Kabupaten Madiun membutuhkan sebuah tata kelola TI yang baik agar memiliki pengelolaan Layanan TI yang sesuai dengan tujuan dan menjalankan tugas organisasi dengan COBIT 4.1 pada domain delivery and support (DS) berfokus pada layanan dan Monitor and Evaluate (ME) berfokus pada tata kelola TI. Tujuan penelitian ini mengukur nilai maturity level dan nilai kesenjangan (GAP analysis) antara kondisi saat ini (as-is) dan nilai harapan (to-be). Penentuan responden menggunakan pemetaan RACI chart dan dilakukannya pengumpulan data dengan observasi dan wawancara. Berdasarkan data yang didapat hasil yang diperoleh domain DS nilai maturity 1, 97 dan domain ME maturity 2, 02 berada pada level repeatable level 2, 07. Dan untuk gap pada target yang ingin dicapai sub-domain DS8 dan DS13 sejumlah 2, 00 dan sub-domain DS yang lain sejumlah 1, 00. Untuk domain ME yang ingin dicapai berada pada level 1, 00. Usulan rekomendasi berupa SOP dan bestpractice yang bersifat formal agar tercapainya layanan dan tata kelola TI yang ada pada bidang aplikasi dan informatika tercapai. Sebuah rekomendasi subdomain DS2 berupa dokumentasi pengelolaan pemantauan secara berkala, dokumentasi analisis resiko, dokumentasi pengawasan kinerja pihak ke-tiga …
Metode Pembuatan Biodiesel berkualitas tinggi dengan menggunakan dua tahap transesterifikasi
Authors: S Suprapto, J Jimmy
Year: 2019
Topics: Chemical Engineering; Renewable Energy
Abstract: Invensi ini berhubungan dengan metode pembuatan biodiesel (metil ester asam lemak) berkualj_tas tinggi menggunakan dua tahap transesterifikasi, yang meliputi langkah-langkah berikut: a). esterifikasi asam lemak bebas menggunakan metanol dan asam sulfat; b). memisahkan lapisan bawah (minyak dan metj-1 ester) dan lapisan atas (metanol s j_sa dan asam sulf at ) pada akhir proses esterifikasi; c). transesterifikasi minyak hasiL esterifikasi dengan reaksi_ alkoholisis tahap pertama menggunakan metanol dan katalis a1ka1i pada temperatur 300C selama 10 menit, untuk membentuk produk mentah bi_odiesel pertama dan gllserol; d). memisahkan gliseror dari produk mentah biodieser pertama; e). transesterifikasi produk mentah biodieser pertama dengan reaksi alkoholisis tahap kedua tanpa penambahan metanol dan katalis alkari pada temperatur 300c selama 10 menit, unt.uk membentuk produk …
PEMBUATAN HZSM-s MESOPORI DENGAN METODE DESILIKASI MENGGUNAKAN AGEN POTASIUM HIDROKSIDA
Authors: J Jimmy, A Roesyadi, S Suprapto
Year: 2019
Topics: Chemistry; Chemical Engineering
Abstract: Aaa I. i+ acu'r-r u digunakan secara ruas daf am proses adsorpsi,: e:': sahan dan katalitik karena propertinya yang unik dan:'eniliki mikropori yang homogen, stabilrtas termal yang tinggl, berslfat asam, dan kemampuan unik untuk menstabifkan spesies logam (Wang et aL., 20LO). 7 aa1 I+ 4EUr-Lu HZSM-5 mikropori gagal daram melakukan katalisis mol-eku1-morekur besar, karena keterbatasan difusi pada kanal mikropori dan deposisi karbon dal_am sistem pori. Konstruksi materi-al HZSM-5 deng'an ukuran pori yang berbeda dapat meninqkatkan efisiensi reaksi dan memperpanjang umur katalis dengan penundaan deaktivasi akibat coking. penggunaan
Analysis of Production Factors in Lanting Kuning Business
Authors: Ratna Setyawati Gunawan, Suprapto Suprapto, Istiqomah Istiqomah
Journal: ICORE
Year: 2019
Topics: Business Analysis; Agricultural Economics
Abstract: This study examines the use of production factors in lanting kuning (food made from cassava, shaped like a small circle, and fried to dry like chips) producers in Sumpiuh District, Banyumas Regency. Researchers are interested in conducting research on lanting kuning because the number of producers decreases almost in every year. This study has the following research questions. First, how the influence of the production factors used such as capital, raw materials, and labor on the number of lanting kuning production. Second, how is the level of efficiency of the use of these production factors. The purpose of this study is to analyze the effect of capital, raw materials, and labor on the number of lanting kuning production, and analyze the level of efficiency of production factors based on the returns to scale. The research method used is a survey. Determination of the number of samples using the Slovin formula, found …
GEOLOGI DAN PENENTUAN KUNCI FOTO GEOLOGI, IDENTIFIKASI DATARAN BEKAS RAWA DAN GUNUNG API PURBA DI DESA SELOHARJO DAN SEKITARNYA, KECAMATAN KRETEK, KABUPATEN BANTUL, DAERAH …
Authors: MUCHLIS SETIAWAN, Suprapto SUPRAPTO, Agus Harjanto
Year: 2019
Topics: Geology; Geomorphology
Identifikasi Penyakit Pada Kambing Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto
Authors: Zaiful Bahar, Nurul Hidayat, Suprapto Suprapto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Veterinary Medicine; Fuzzy Logic
Abstract: Kambing merupakan salah satu sumber protein hewani yang diminati oleh masyarakat Indonesia setelah sapi. dan ayam. Namun, penyakit pada ternak kambing merupakan suatu hal penting yang harus diperhatikan, karena dapat menimbulkan kerugian bagi peternak bahkan dapat menyebabkan kematian ternak. Permasalahan mengenai gejala penyakit kambing dapat diselesaikan dengan menggunakan sistem. Maka dibuatlah sistem untuk mengidentifikasi penyakit pada kambing, sehingga peternak bisa mengetahui jenis penyakit yang menyerang dan menanganinya secara tepat. Metode yang digunakan adalah fuzzy tsukamoto. Metode Fuzzy Tsukamoto adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengolah nilai masukan gejala menjadi identifikasi penyakit. Langkah awal metode ini memasukkan nilai gejala penyakit. Kemudian melakukan perhitungan fuzzifikasi, perhitungan inferensi serta perhitungan defuzzifikasi. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan dalam penelitian ini menghasilkan pengujian akurasi dari 50 data uji sebesar 94%.
Antiinflamation Napolion (Nanoparticles Lotion) Formulation Combination Of Gelenggang Leaf Extract And Red Betel
Authors: Suprapto Suprapto
Journal: Jurnal Farmasi (Journal of Pharmacy)
Year: 2019
Topics: Pharmacy; Nanotechnology
Abstract: Obat antiinflamasi sintetis umumya memiliki efek samping yang berbahaya jika digunakan terus menerus, sehingga diperlukan obat herbal sebagai alternatif penggunaan. Nanopartikel lotion kombinasi ekstrak daun Gelenggang dan Sirih Merah adalah salah satu pengobatan herbal alternatif untuk rasa sakit dan bengkak karena peradangan. Hasil ekstraksi dengan mtode maserasi didapatkan ekstak daun Gelenggang sebanyak 34, 95 gram dengan rendemen 11, 65% dan ekstrak Sirih merah sebanyak 30, 24 gram dengan rendemen 15, 25%. Hasil uji skrining fitokimia didapatkan hasil bahwa terdapat kandungan flavonoid dari kedua ekstrak tersebut sebagai agen antiinflamasi. Nanopartikel yang dihasilkan dari pengukuran dengan menggunakan Particle siza analizer (PSA) adalah sebesar 833, 1 nm. Formulasi lotion dilakukan dengan menggabungkan fase minyak dan fase air serta dibuat dalam lima formula. Pengujian antiinflamasi dilakukan secara in vivo dengan cara menginduksikan karagenin 1% dan kemudian diukur penghambatan oedem kaki tikus dengan plestimometer. Dari hasil uji antiinflamasi menunjukkan bahwa nanopartikel lotion kombinasi ekstrak daun Gelenggang dan Sirih Merah memiliki efek antiinflamasi. Nanopartikel lotion 10%(4 mg/200 g BB) dan 40%(16 mg/200 g BB) memiliki khasiat yang hampir sama dengan natrium diklofenak (50 mg/200 g BB), sedangkan nanopartikel lotion 20%(8 mg/200 BB) memiliki efek antiinflamasi yang lebih besar. Kata Kunci: Inflamasi, Cassia alata L, Piper crocatum Ruiz, Nanopartikel, lotion
Prediksi Harga Beras menggunakan Metode Least Square
Authors: Brillian Ghulam Ash Shidiq, Muhammad Tanzil Furqon, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Statistics; Machine Learning
Abstract: Bahan pokok merupakan suatu hal yang wajib untuk dipenuhi guna menunjang keberlangsungan hidup untuk semua manusia, salah satu bahan pokoknya yaitu beras. Beras adalah sebuah komoditi yang utama dari bahan pokok yang dibutuhkan oleh manusia di sebagian negara di dunia. Akibatnya jika harga bahan pokok beras mengalami naik-turun harga yang tidak menentu (fluktuasi) yang dapat menyebabkan penurunan terhadap daya beli dari masyarakat yang mempunyai penghasilan rendah, penggilingan padi berhenti beroperasi untuk menghindari kerugian. Oleh karena itu, untuk menghindari serta mengurangi resiko dari masalah ketahanan pangan pada masa yang akan datang, dibutuhkan sebuah sistem yang mampu melakukan prediksi harga beras agar dapat membantu mengurangi terhadap resiko kerugian dan dapat menjamin harga beras dapat dijangkau oleh masyarakat luas. Dalam pembuatan sistem ini tentunya dibutuhkan metode data berkala (time series) yang dapat mengolah data asli (real) agar dapat melakukan prediksi harga bahan pokok beras secara tepat. Pada penelitian ini menggunakan metode Least Square. Pada metode ini dapat melakukan prediksi harga beras dengan menggunakan data pada masa lampau untuk menjadi pedoman peramalan pada masa yang akan datang. Dari hasil prediksi tersebut maka dilakukan perhitungan pencarian kesalahan terkecil (error) menggunakan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Data pada penelitian ini menggunakan sebanyak 132 data. Yang terdiri dari 132 data latih dan 12 data uji data terakhir. Setelah dilakukan proses prediksi maka didapatkan hasil …
Prediction of Liver Cancer Based on DNA Sequence Using Ensemble Method
Authors: Lailil Muflikhah, Nashi Widodo, Wayan Firdaus Mahmudy
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Bioinformatics
Abstract: Chronic hepatitis B virus (HBV) infection is strongly associated with liver cancer. The DNA sequence of the virus is integrated into the human genome and affected the cell cycle. HBx is a virus gene that is responsible to replicate for survival even though it has a high mutation rate. Machine learning methods are an effective way in biological analysis and are widely used in diagnosis to make a prediction. This study is addressed to predict liver cancer using a machine learning method based on the DNA sequence of HBV. However, unbalanced data impacts the performance evaluation of the learning method, especially for sensitivity and specificity. Therefore, this paper is proposed the ensemble method to improve the performance of prediction. We compare several classifier methods including Naive Bayes, GLM, KNN, SVM, and C5.0 Decision Tree. The results show that the ensemble method achieves a high …
Analisis Sentimen Komentar pada Media Sosial Twitter tentang PPKM Covid-19 di Indonesia dengan Metode Naïve Bayes
Authors: Aldi Bagus Sasmita, Bayu Rahayudi, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Penyebaran COVID-19 yang masih berlangsung membawa banyak perubahan, tidak terkecuali negara Indonesia. Penanganan yang tepat bagi setiap sektor untuk menghadapi pandemi ini masih terus berjalan, diantaranya adalah penetapan kebijakan untuk mencegah penyebaran virus. Upaya penetapan kebijakan yang dilakukan pemerintah untuk memutus angka penyebaran COVID-19 adalah Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat yang disebut PPKM. Kebijakan yang diterapkan oleh pemerintah ini mendapat beragam tanggapan dari masyarakat melalui banyak media terutama dalam bentuk komentar. Media sosial Twitter menjadi ruang argumentasi yang efektif khususnya bagi fenomena yang sedang banyak dibicarakan termasuk di dalamnya kebijakan PPKM. Berbagai tanggapan dalam bentuk komentar perlu dilakukan analisis sentimen dengan klasifikasi tanggapan positif atau negatif yang berperan sebagai penyaring. Tujuan dilakukannya studi mengenai metode Naive Bayes ini adalah untuk mengetahui nilai akurasi dalam klasifikasi sentimen masyarakat pada media sosial Twitter dalam menanggapi kebijakan PPKM yang dilakukan pemerintah di Indonesia. Hasil dari penelitian yang dilakukan kali ini mengutarakan bahwa algoritma Naive Bayes Classifier dengan menggunakan Library Filtering NLTK memiliki hasil akurasi yang paling tinggi dengan Library Filtering yang lain seperti Library Filtering Tala dan Library Filtering Combined Stopword. Nilai akurasi yang didapatkan oleh Library Filtering NLTK sebesar 77, 2%, Library Filtering Tala sebesar 76, 6%, dan Library Filtering Combined Stopword sebesar 75, 2%.
DNA sequence of hepatitis B virus clustering using hierarchical k-means algorithm
Authors: Lailil Muflikhah, Wayan Firdaus Mahmudy
Year: 2019
Topics: Bioinformatics; Machine Learning
Abstract: Hepatitis B virus infection is one of the causes of hepatocellular carcinoma. It is a kind of DNA virus and has highly various genetic. In bioinformatics research, molecular evolution analysis is implemented to extract information from DNA sequence to nucleotide composition. The large volume of DNA sequence and costly complicates calculating of non-numerical nature of data, it is essential in the clustering task for describing data. Therefore, we propose the clustering method for the sequence using the Hierarchical k-Means clustering algorithm. The method is addressed to improve k-Means by defining an initial cluster center through the mean result of the hierarchical clustering method. The experiment result showed that the proposed method obtained higher performance measures than the conventional k-Means cluster algorithm.
Prediction of hypertention drug therapy response using K-NN imputation and SVM algorithm
Authors: Lailil Muflikhah, Nurul Hidayat, Dimas Joko Hariyanto
Journal: Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Hypertention is a degenerative disease but it is a serious problem in the world. Approximately, there are 65 million patients that are diagnosed hypertention in ratio 1: 3 adults and it is 28% American’s prehypertention [1]. However, it is only 31% that the targeted blood pressure is achieved which the systolic blood pressure is less than 140 mmHg and or the diastolic blood pressure is less than 90 mmHg. In Indonesia, the prevalence of hypertention reaches 31.7%. Based on the previous research, it was found that 65.8% of patients in Harapan Kita polyclinic were detected having hypertention and only 39.3% reached the blood pressure target [2]. The 66% of hypertensive patients consume medicine on regular, and 60.7% of those have not reached the targeted blood pressure. As the previous research at the heart polyclinic of RSU dr. Saiful Anwar Malang shows that it is only 20.3% of hypertensive patients achieve the target of blood pressure [3]. These results show a high rate of uncontrolled hypertention. Uncontrolled hypertention is a risk factor for cardiovascular events which is caused of the coronary heart disease and the cerebrovascular disease [4]. Based on the World Health Organization (WHO), uncontrolled hypertention is effect to 7 million deaths in each productive age and 64 million disabilities [5]. Therefore, the efforts to decrease blood pressure is addressed to achieve the targets by adequate therapy. It is a very important to reduce mortality and morbidity of the related hypertention diseases. The most causes of hypertention are multi-factorial, including the related activity of the renin angiotensin system, increasing sympathetic system …
Klasifikasi Penerimaan Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (Studi Kasus Desa Kedungjati)
Authors: Vidya Capristyan Pamungkas, Lailil Muflikhah, Rendi Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Social Sciences
Abstract: Kemiskinan adalah kondisi ketidakmampuan seseorang untuk memenuhi kebutuhan pokok untuk hidup yang layak. Angka kemiskinan yang terus meningkat, terutama di kabupaten Jombang dari tahun ketahun hingga tahun 2017 mencapai 131, 16 jiwa, berbagai cara telah dilakukan pemerintah untuk memberantas kemiskinan, salah satunya adalah Program Keluarga Harapan atau PKH, didesa Kedungjati petugas desa yang melakukan survey kepala keluarga masih menggunakan cara yang manual, yaitu dengan mendatangi setiap kepala keluarga dan mencatat satu persatu kriteria yang dibutuhkan oleh petugas. Sistem klasifikasi penerimaan program keluarga harapan menggunakan Learning vector quantization (LVQ). LVQ merupakan metode klasifikasi yang memliki pola dimana keluaran setiap unit adalah representasi dari kelas atau kategori. Vektor bobot dari keluaran setiap unit merupakan representasi dari vector ke suatu kelas. Vektor bobot memiliki aturan sendiri selama pelatihan. Sebagai metode klasifikasi, LVQ melakukan banyak pelatihan sampai berulang-ulang sampai dengan mendapatkan hasil maksimum, sehingga LVQ dapat meminimumkan error yang terjadi dalam proses. LVQ melakukan proses pelatihan dan pengujian untuk mendapatkan hasil klasifikasi, pada penelitian ini, menggunakan 5 parameter uji dengan hasil paling maksimal yaitu learning rate 0, 7, DecAlpha 0, 3, Epoch 2, dan Minalpha 0.01 dengan menggunakan 2 bobot yang mewakili kelas 0 dan kelas 1, mendapatkan hasil akurasi sebesar 100%.
Computational examination to reveal Kaempferol as the most potent active compound from Euphorbia hirta against breast cancer by targeting AKT1 and ERα
Authors: Muhammad Hermawan Widyananda, Fatchiyah Fatchiyah, Lailil Muflikhah, Siti Mariyah Ulfa, Nashi Widodo
Journal: Egyptian Journal of Basic and Applied Sciences
Year: 2023
Topics: Computational Biology; Bioinformatics
Abstract: Breast cancer belongs to diseases with the highest mortality rates. Euphorbia hirta is an herbal plant with various pharmacological properties and is predicted to have good anti-breast cancer properties. This current study analyzed a potent compound from E. hirta as an anti-breast cancer candidate and predicted its mechanism. The Bioactive compounds in E. hirta were screened for drug-likeness, toxicity, membrane permeability, and bioactivity. Protein target prediction utilized four databases, followed by functional annotation analysis. Molecular docking employed AutoDock Vina, and molecular dynamic simulation used Yet Another Scientific Artificial Reality Application with parameters reflecting human cell physiology. Kaempferol was the potent compound in E. hirta that passed the screening and was predicted to have better anti-breast cancer activity than that of other compounds. Kaempferol targets AKT1 and …
Profiling DNA sequence of SARS-Cov-2 virus using machine learning algorithm
Authors: Lailil Muflikhah, Muh Arif Rahman, Agus Wahyu Widodo
Journal: Bulletin of Electrical Engineering and Informatics
Year: 2022
Topics: Bioinformatics; Machine Learning
Abstract: Corona virus disease-19 (COVID-19) is growing rapidly because it is an infectious disease. This disease is caused by a virus belonging to the type of DNA virus with very diverse genetics. This study proposes a feature extraction method using k-mer to obtain nucleotide frequencies in protein coding. In profiling viral DNA sequences, this study proposes to obtain similarity by country using hierarchical k-means, where the results are averaged by the hierarchical clustering method and then find the initial cluster center. The experimental results show that the silhouette, purity, and entropy are 0.867, 0.208, and 0.892, respectively. Then, we apply the Gini index feature selection to find the important components as characteristics in each country. The selected components are implemented using the ensemble method, Random Forest, to evaluate their performance. The experimental results showed high performance, including sensitivity, accuracy, specificity, and area under the curve (AUC).
Improving Performance for Diabetic Nephropathy Detection Using Adaptive Synthetic Sampling Data in Ensemble Method of Machine Learning Algorithms
Authors: Lailil Muflikhah, Fitra A Bachtiar, Dian Eka Ratnawati, Riski Darmawan
Journal: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika
Year: 2024
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Nephropathy is a severe diabetic complication affecting the kidneys that presents a substantial risk to patients. It often progresses to renal failure and other critical health issues. Early and accurate prediction of nephropathy is paramount for effective intervention, patient well-being, and healthcare resource optimization. This research used medical records from 500 datasets of diabetic patients with imbalanced classes. The main goal of this study is to get high-performance predictive models for nephropathy. So, this study suggests a new way to deal with the common problem of having too little or too much data when trying to predict nephropathy: adding more data through adaptive synthetic sampling (ADASYN). This technique is particularly pertinent in ensemble machine-learning methods like Random Forest, AdaBoost, and bagging (Adabag). By increasing the number of instances of minority classes, it tries to reduce the bias that comes with imbalanced datasets, which should lead to more accurate and strong predictive models in the long run. The experimental results show an improving 4% rise in performance evaluation such as precision, recall, accuracy, and f1-score, especially for the ensemble methods. Two contributions of this research are highlighted here: first, the utilization of adaptive synthetic sampling data to improve the balance and diversity of the training dataset. The second contribution is incorporating ensemble methods within machine learning algorithms to enhance the accuracy and robustness of diabetic nephropathy detection.
Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Pembiayaan Anggota (Studi Kasus: Koperasi Simpan Pinjam Pembiayaan Syariah …
Authors: Hinandy Nur Anisa, Edy Santoso, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Decision Making; Operations Research
Abstract: Koperasi Simpan Pinjam Pembiayaan Syariah Tunas Artha Mandiri (KSPPS TAM) adalah lembaga keuangan syariah berupa koperasi simpan pinjam berlokasi di Kabupaten Nganjuk. Dalam 3 tahun terakhir, permintaan pembiayaan anggota meningkat, karena menyulitkan koperasi untuk menentukan anggota layak mendapatkan bantuan pembiayaan atau tidak. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah dua metode untuk penelitian ini. Hal-hal yang didapat melalui kedua metode, yaitu tingkat akurasi yang optimal dan ketepatan penyediaan pembiayaan anggota. Metode AHP dipilih karena suatu masalah kompleks diubah menjadi hirarki, sedangkan metode SAW dipilih karena penjumlahan terbobot dengan rating kinerja. Penelitian ini menggunakan 3 kriteria, yaitu penghasilan, pekerjaan, dan kemampuan membayar angsuran. Memperoleh nilai akurasi metode AHP dengan 5 data sebesar 100% dan 50 data sebesar 90%. Sementara itu, hasil akurasi yang diperoleh metode SAW dengan 5 data sebesar 80% dan 50 data sebesar 78%. Hasil analisis penilaian akurasi yang diperoleh metode AHP lebih akurat daripada metode SAW.
Implementasi Algoritme K-Means Clustering Dan Naive Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Diagnosa Penyakit Pada Kucing
Authors: Puji Indah Lestari, Dian Eka Ratnawati, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Veterinary Science
Abstract: Kucing dewasa ini telah menjadi hewan peliharaan yang digemari masyarakat. Hal tersebut dikarenakan banyak manfaat yang didapat dari memelihara kucing, diantaranya adalah sebagai penghibur, bahkan sekarang di negara maju kucing banyak dipertandingkan dalam ajang cat show. Perawatan terhadap kucing terutama masalah kesehatan sangatlah penting karena beberapa penyakit pada kucing dapat menular pada manusia. Keterbatasan pemilik hewan dalam mendiagnosis gejala penyakit dengan pola memiliki gejala yang sama diantara beberapa penyakit, menjadi penyebab pemilik peliharaan mengalami kesulitan dalam melakukan diagnosis. Oleh sebab itu perlu ada sebuah sistem yang dapat mendiagnosa penyakit sehingga pemilik peliharaan dapat segera mengetahui penyakitnya dan dapat segera ditangani. Pada penelitian ini dapat memanfaatkan metode K-Means Naive Bayes (KMNB) untuk diagnosa pada kucing. Pendekatan KMNB terbentuk dengan penggabungan teknik clustering dan klasifikasi. Pada tahap awal clustering pada K-Means dimanfaatkan untuk mengelompokkan data yang sama. Selanjutnya klasifikasi data berdasarkan kategori menggunakan metode Naive Bayes. Data yang memiliki kesalahan pada tahap pertama kemudian diklasifikasikan berdasarkan kategori pada tahap yang kedua. Berdasar pada hasil pengujian yang telah dilakukan dengan membandingkan hasil dari pengelompokkan pada K-Means konvensional membuktikan bahwa KMNB dapat memberikan rata-rata akurasi tertinggi sebesar 90% sedangkan K-Means konvensional memiliki rata-rata akurasi tertinggi sebesar 71,379%.
Unveiling the antibreast cancer mechanism of Euphorbia hirta ethanol extract: computational and experimental study
Authors: Muhammad Hermawan Widyananda, Lailil Muflikhah, Siti Mariyah Ulfa, Nashi Widodo
Journal: Journal of Biologically Active Products from Nature
Year: 2024
Topics: Cancer Research; Computational Biology
Abstract: Breast cancer, the most prevalent cancer in women globally, is characterized by a low survival rate. Euphorbia hirta is predicted to exhibit promising antibreast cancer properties. This study aimed to explore the active compounds present in the ethanol extract of E. hirta and elucidate their mechanism for countering breast cancer using computational and experimental methodologies. The active components of the E. hirta ethanol extract were determined using Liquid chromatography high-resolution mass spectrometry. Furthermore, the identified active compounds were subjected to computational analysis involving drug-likeness screening, membrane permeability, bioactivity, toxicity assessment and protein target prediction using QSAR principles followed by molecular docking and molecular dynamics simulations. In vitro experimental investigations included toxicity, rhodamine, apoptosis, cell migration and colony …
Analysis of resistance to Fungal Pathogen Hemileia Vastatrix of Liberica Coffee based on functional marker
Authors: Ninik N Wahibah, Rizka P Putri, Lailil Muflikhah, Atria Martina
Journal: International Journal of Phytopathology
Year: 2023
Topics: Plant Pathology; Genetics
Abstract: Coffee Leaf Rust (CLR) disease caused by fungal pathogen Hemileia vastatrix is one of devastated diseases in coffee plants. Disease RGA (resistance gene analog) primer pair CARF 005 has been reported for leaf rust-resistant screening in Arabica coffee and has never been reported in Liberica coffee. Previously, Liberoid Meranti 1 and 2 (Lim 1 and Lim 2) from Meranti Islands Indonesia were officially published by the government as CLR resistant cultivars and adaptive to peat soil. Our study aimed to analyze the resistance of Liberica coffee plants based on functional primer CARF 005. We sampled healthy plants of three Liberica genotypes (Lim 1, Lim 2, Bengkalis) in commercial farmer fields. DNA was extracted from young leaves, amplified and sequenced using CARF 005 primers. All samples generated DNA band about 400 bp. In addition, nucleotide sequences are similar to Arabica putative disease resistance gene. All the three sequences contain NB-ARC conserved domain which contribute to pathogenic-resistant trait. The regions also contain one motif sequence of P-loop/Walker-A domain. Our result confirmed that DNA fragments amplified by CARF 005 are linked to RGA region and eventually we suggested that CARF 005 can be used to identify resistance to CLR in Liberica. It will particularly contribute for supporting Liberica breeding program and conservation of Liberica germplasm
Klasifikasi Jamur Dapat Dimakan atau Beracun Menggunakan Naïve Bayes dan Seleksi Fitur berbasis Association Rule Mining
Authors: Muhammad Rafif Al Aziz, Muhammad Tanzil Furqon, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Data Mining
Abstract: Jamur merupakan komoditas makanan yang bernutrisi bagi tubuh. Bahkan jamur dapat menjadi obat bagi penyakit tertentu. Namun tidak semua jenis jamur berkhasiat atau bernutrisi bagi tubuh, terdapat jenis jamur yang bahkan dapat berakibat buruk bagi tubuh atau beracun. Oleh karena itu klasifikasi jamur yang dapat dimakan dan beracun sangat penting agar dapat mengkonsumsi jamur yang tepat. Metode klasifikasi yang digunakan untuk mengklasifikasikan jamur yang dapat dimakan atau beracun adalah Naive Bayes dengan seleksi fitur berbasis Association Rule. Sebelum dilakukan klasifikasi menggunakan Naive Bayes, dilakukan seleksi fitur berbasis Association Rule dengan menyeleksi fitur dalam rule yang memenuhi minimum support dan minimusm confident. Hasil akurasi terbaik dari klasifikasi jamur dengan Naive Bayes dan seleksi fitur adalah 95% dengan satu fitur terseleksi. Sedangkan dengan tujuh fitur terseleksi menghasilkan akurasi sebesar 94%. Jika tanpa seleksi fitur akurasi yang dihasilkan adalah 95%. Walaupun akurasi dengan seleksi fitur tidak lebih baik dari tanpa seleksi fitur, dengan menggunakan seleksi fitur performa komputasi model menjadi lebih efisien dan akurasi hanya turun sebesar 1% saja. Artinya seleksi fitur berbasis Association Rule dan klasifikasi menggunakan Naive Bayes berhasil dalam mengklasifikasikan.
A Support Vector Machine Based on Kernel K-Means for Detecting the Liver Cancer Disease.
Authors: Lailil Muflikhah, Widodo Widodo, Wayan Firdaus Mahmudy, Solimun Solimun
Journal: International Journal of Intelligent Engineering & Systems
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Medical Diagnostics
Abstract: Liver cancer can be caused by hepatitis B virus (HBV) infection. This genome virus inserts genetic material into its host. Moreover, each gene has numerous HBV DNA sequences due to its high mutation rate in replication. Thus, detecting virus is a difficult task. A support vector machine (SVM) is a robust machine-learning algorithm for detecting liver cancer disease. However, a high data volume can reduce its computation speed and performance measures. Therefore, we propose data simplification using Kernel k-means clustering method to construct the SVM classifier model by minimizing objective function as object distance. Based on experimental results, the proposed method’s performance evaluation was higher than SVM algorithm without kernel k-means, especially for the sensitivity significantly increased. The accuracy rate and AUC of the proposed method were around 98% and 0.95. Furthermore, the performance of proposed method is also predominant of the other machine learning: Random Forest, Naïve Bayes, Naural Network and C5. 0.
Peningkatan pemasaran produk UMKM melalui pemanfaatan marketplace tokopedia dan facebook
Authors: Lailil Muflikhah, Agus Wahyu Widodo, Muh Arif Rahman, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Inovasi Hasil Pengabdian Masyarakat (JIPEMAS)
Year: 2024
Topics: Digital Marketing; E-commerce
Abstract: Salah satu bentuk usaha yang merupakan potensi desa dan mendapat dukungan dari pemerintah adalah Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). Namun, adanya keterbatasan dalam hal pemasaran menjadikan tidak nampaknya produk asli masyarakat setempat. Pentingnya dilakukan program Pengabdian kepada Masyarakat. Pada program ini bertujuan untuk meningkatkan pemasaran produk UMKM melalui pemanfaatan platform marketplace Tokopedia dan media sosial Facebook. Metode pengabdian masyarakat yang digunakan meliputi sosialisasi, pelatihan, dan pendampingan langsung kepada para pelaku UMKM di wilayah target. Tokopedia, digunakan sebagai marketplace toko online, sedangkan untuk Facebook sebagai sarana pengiklanan produk. Kegiatan ini bertujuan untuk memberikan pemahaman mengenai pentingnya digital marketing, serta keterampilan praktis dalam membuat dan …
Penggunaan Variasi Model pada Arsitektur EfficientNetV2 untuk Prediksi Sel Kanker Serviks
Authors: Duwi Purnama Sidik, Fitri Utaminingrum, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Deep Learning; Medical Imaging
Abstract: Kanker serviks merupakan salah satu penyakit yang menyebabkan kematian terbanyak pada wanita di seluruh dunia. Angka kematian ini disebakan kekurangnya kesadaran terhadap infeksi dan tidak adanya gejala awal yang jelas, sehingga penderita baru menyadari kondisi mereka sudah pada tahap lanjut yang lebih sulit untuk diobati. Dengan hal itu, diagnosis dini merupakan hal yang sangat penting tapi karena kurangnya tenaga medis yang terlatih menjadi masalah serius dalam diagnosis, terutama di wilayah dengan sumber daya kesehatan terbatas. Berdasarkan penelitian sebelumnya, metode Deep Learning telah digunakan untuk mendeteksi kanker serviks tapi memiliki akurasi yang kurang baik. Pada penelitian ini, mengunakan model EfficientNetV2 karena terbukti bisa mendeteksi gambar dengan kinerja dan efektivitas yang baik. Dataset terdiri dari 5 kelas dengan jumlah 5.000 gambar terbagi menjadi 3.000 data latih, 1.000 data validasi, dan 1.000 data uji. Hasilnya adalah Model EfficientNetV2-Large memiliki akurasi tertinggi sekitar 0.999. Perhitungan matriks evaluasi dari Model EfficientNetV2-Large memiliki nilai yang paling baik yaitu 0.998. Tapi didapatkan waktu Komputasi EfficientNetV2-Large terlama dan Model EfficientNetV2-B0 memiliki waktu komputasi tercepat dengan 198 detik. Secara keseluruhan, semua Model EfficientNetV2 menunjukkan kinerja baik yang mana memiliki kemampuan untuk memprediksi jenis sel kanker dengan baik.
Analisis Sentimen Twitter terhadap Kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat menggunakan Metode Support Vector Machine
Authors: Dhimas Wida Syahputra, Bayu Rahayudi, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: COVID-19 atau Coronavirus Desease-19 merupakan virus yang menginfeksi saluran pernapasan dengan gejala ringan hingga berat. Pemerintah memberlakukan peraturan yaitu Penerapan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) guna mengurangi jumlah positif COVID 19. Pro dan kontra terjadi diantara masyarakat. Masyarakat lazimya mengungkapkan pendapat di media sosial, seperti Twitter. Sehingga masyarakat dapat mengungkapkan opini masyarakat tentang kebijakan pemerintah mengenai PPKM. Dari opini masyarakat yang ada di Twitter kita dapat menganalisis sentimennya. Analilsis sentimen digunakan untuk menentukan sebuah komentar itu bersifat negatif atau positif. Dalam permasalahan ini analisis sentimen menentukan komentar masyarakat terhadap peraturan PPKM dalam media sosial Twitter. Digunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) guna mengetahui sentimen pada komentar tweet. Terdapat 500 dokumen komentar Twitter dengan perbandingan data latih dan data 80% dan 20%. Dilakukan pencarian parameter dengan hasil terbaik pada nilai degree kernel polynomial 3, nilai learning rate 0, 0001 dan nilai Complexity 1. Hasil pengujian K-Fold Cross Validation dengan menggunakan parameter terbaik yaitu rata rata akurasi yaitu 77, 2%, presisi 83, 3%, recall 68, 7% dan F measure 75, 11%.
Prediksi Curah Hujan dengan Empat Parameter menggunakan Backpropagation (Studi Kasus: Stasiun Meteorologi Ahmad Yani)
Authors: Aulia Herdhyanti, Lailil Muflikhah, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Meteorology
Abstract: Curah hujan merupakan jumlah air yang jatuh ke permukaan tanah selama periode tertentu. Curah hujan sendiri dicatat oleh BMKG (Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika) setiap hari. Menurut penelitian, curah hujan dipengaruhi oleh beberapa parameter yang di antaranya adalah temperatur, kelembaban udara, kecepatan angin, dan aktivitas matahari. Dalam memprakirakan cuaca diperlukan keakuratan yang tinggi karena cuaca sangat mempengaruhi kegiatan penduduk. Curah hujan yang tinggi dapat menyebabkan banjir. Oleh karena masalah ini, maka salah satu solusi yang dapat menyelesaikan masalah tersebut adalah dengan memprediksi curah hujan dengan metode backpropagation yang merupakan salah satu arsitektur jaringan syaraf tiruan yang memiliki jaringan multi-layer dan memproses pelatihan data secara maju dan mengoreksi kesalahan secara mundur. Penelitian ini menggunakan data curah hujan dengan parameter-parameter yang mempengaruhinya yaitu temperatur rata-rata, kelembaban udara, kecepatan angin, dan aktivitas matahari selama 19 bulan dari Stasiun Meteorologi Ahmad Yani di Semarang. Akurasi terbaik yang didapatkan dengan metode backpropagation adalah nilai MSE sebesar 0, 006952 didapatkan dengan menggunakan 2 hidden neuron, iterasi maksimum sebanyak 1000 iterasi, jumlah data latih sebanyak 70% dari jumlah dataset, dan nilai learning rate yaitu 0, 05.