Antisipasi dan penanganan penyakit difteri dengan tepat sangat diperlukan oleh Pemerintah Indonesia. Oleh karena itu, informasi dari masyarakat terkait penyakit difteri sangat diperlukan oleh instansi yang berwenang. Hasil dari analisa informasi tersebut dapat menjadi salah satu rujukan dalam mengevaluasi antisipasi dan penanganan kepada masyarakat. Dalam penelitian ini, sebanyak 290 informasi terkait penyakit difteri dari masyarakat telah diambil dari data media sosial yaitu Twitter. Sedangkan, analisa data telah dilakukan menggunakan metode kecerdasan buatan berbasis semantic analysis yaitu Naïve Bayes (NB). Dalam percobaan ini, data yang dikenali telah diklasifikasikan ke dalam opini negatif dan positif. Berdasarkan hasil analisa data menunjukkan bahwa sebesar 94.5% bernilai negatif dan 5.5% bernilai positif. Hal ini menunjukkan bahwa masyarakat menganggap layanan Pemerintah terhadap penanganan penyakit difteri masih kurang percaya.

Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan langkah-langkah kerja metode Backpropagation Neural Network (BPNN) dalam mengenali pola Aksara Lontara Bugis Makassar dan menjelaskan seberapa akurat dalam mengenali pola aksara Lontara Bugis Makassar. Dari hasil pengujian, diperoleh tingkat akurasi sebesar 76.08%, dengan parameter learning rate sebesar 0,02, epoch maksimum sebesar 50 epoch dan hidden layer sebanyak 90 neuron berdasarkan ciri 8. Adapun, performa mean square error (MSE) sebesar 0.00424 telah diperoleh. Namun demikian, waktu yang dibutuhkan saat proses pembelajaran terbilang cukup lama yaitu 16 menit 56 detik. Berdasarkan hasil pengujian metode BPNN dapat direkomendasikan untuk mengenali pola aksara Lontara Bugis Makassar dalam rangka menunjang pembelajaran kepada masyarakat.

Pemilihan pegawai teladan merupakan hal yang sangat penting, dengan diadakannya pemilihan pegawai teladan diharapkan dapat meningkatkan kinerja pegawai khususnya di Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini yaitu kedisiplinan, kerjasama, komitmen dan integritas dengan masing-masing kriteria mempunyai subkriteria. Sistem Pendukung Keputusan pemilihan pegawai teladan menggunakan metode Analytical Hierarchy Proces (AHP) digunakan dalam menentukan bobot setiap kriteria dan sub kriteria untuk melakukan perangkingan pegawai. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka didapatkan hasil dengan nilai tertinggi 11,89. Diharapkan dengan adanya penelitian ini dapat memberikan rekomendasi kepada pimpinan dalam pemilihan pegawai teladan.

No abstract

Pemilihan kepala desa merupakan salah satu pesta demokrasi warga desa, pemilihan yang dilakukan di daerah tingkat desa untuk menentukan pemimpin desa atau kepala desa. Sistem pendukung keputusan merupakan suatu alternatif sistem yang bertujuan untuk membantu mengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah yang bersifat semi terstruktur maupun yang tidak terstruktur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode Profile Matching sebagai salah satu metode pengambilan keputusan yang mampu membantu pihak desa dalam menyeleksi calon kepala desa sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Penelitian ini menghasilkan suatu sistem yang dapat membantu memberikan rekomendasi kepala desa terbaik berdasarkan perhitungan kriteria yang telah ditetapkan oleh pihak penyeleksi.