Hipertensi merupakan faktor utama dalam perkembangan penyakit seperti stroke, gagal jantung, infark miokard, fibrilasi atrium, penyakit arteri perifer, dan diseksi aorta. Prediksi dini jenis hipertensi dari riwayat kesehatan merupakan hal yang penting agar kita dapat mengetahui penyakit yang disebabkan olehnya. Prediksi ini dapat diperoleh dengan memanfaatkan teknologi machine learning untuk menemukan pengetahuan baru dari data dasar sehingga menemukan pola yang valid, berguna, dan mudah dipelajari. Model klasifikasi neural network diusulkan dalam penelitian ini. Kontribusi kami dalam penelitian ini adalah membuat model klasifikasi neural network. Kami melihat peneliti sebelumnya hanya mengejar nilai akurasi yang tinggi semata. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, kami menggunakan teknik optimasi hyperparameter gridsearch cv pada model klasifikasi artificial neural network. Parameter yang digunakan dalam model ini yaitu solver='lbfgs', alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1. Nilai akurasi ketepatan prediksi dalam menentukan jenis hipertensi ini sebesar 85% yang menunjukan bahwa model yang dibangun tenyata sudah cukup baik dalam proses klasifikasi

Blockchain is a technology that is quite popular and has been adopted in various fields in recent years. This technology has caught the attention of researchers in the health sector because of its innovation which is considered capable of providing the necessary guarantees for the safe processing, sharing, and management of sensitive patient data. There are many problems with falsifying reports and withholding important information from patients, which is considered medical fraud. Hyperledger, a type of private Blockchain, is very suitable for healthcare applications. A private blockchain is a restricted type of blockchain network created by an entity. This type of network is limited to those with access permissions. In addition, private blockchains usually use a centralized verification system and are controlled by the network's creators. Hyperledger Fabric is one example of a permissioned blockchain that can play a role in implementing patient-centric, interoperable healthcare systems

No abstract

Game online merupakan jenis permainan yang memberikan kesenangan tersendiri bagi pemainnya, karena dapat dimainkan tidak hanya sendiri (singleplayer), namun dapat juga dimainkan dengan dua orang atau lebih (multiplayer) dari berbagai tempat, dan negara yang berbeda. Karena hal itu, banyak yang memainkan game online secara terus menerus sampai lupa waktu, bahkan dapat menyebabkan kecanduan. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem pakar untuk mendiagnosa gejala kecanduan game online sebagai sarana mengatasi masalah kecanduan game online tersebut. Aplikasi yang dikembangkan ini bertujuan untuk memprediksi tingkat pertumbuhan penduduk dengan hanya menganalisis data tersebut menggunakan metode Certainty Factor, yaitu metode untuk mengelola ketidakpastian dalam sisem berbasis aturan. Metode ini mampu menangani ketidakpastian jawaban yang ditemukan yaitu ketika pakar tidak dapat mendefinisikan hubungan antara gejala dengan penyebab secara pasti, dan pasien tidak dapat merasakan gejala dengan pasti. Dari hasil metode tersebut terdapat 3 jenis kecanduan online game yang didapat dari seorang pakar yaitu kecanduan ringan (kriteria antara 0.1 s/d 0.39), kecanduan sedang (kriteria antara 0.4 s/d 0.79), dan kecanduan berat (kriteria antara 0.8 s/d 1)

Indonesia is one of the countries with the best startup developments in the world which ranks 6th in the country with the highest number of startups. However, the quality of Indonesian human resources, which are able to meet the qualifications of startup companies, is still low. To that end, the devotees do community service, namely by holding a webinar with the theme "Startup for Gen-Z, Is It Possible?". This webinar aims to motivate, increase knowledge, and provide guidance to webinar participants, especially Generation Z, for a career in the startup world. Gen-Z can be a founder or work in a startup company. In addition, Gen-Z can also take advantage of startups to start small businesses. The stages of implementing this service are analysis, problem determination, solutions offered, outcomes, and evaluation. Participants expressed a high level of satisfaction with the implementation of the webinar “Startup for Gen-Z: Is It Possible?” with an average satisfaction evaluation result of 4,635 Likert scale 1 to 5.