Kegiatan investasi saat ini menjadi salah satu alternatif pengelolaan keuangan bagi masyarakat. Karena dengan adanya investasi mampu menjalankan kembali roda perekonomian yang sempat menurun karena akibat dari kejadian Covid-19. Dengan adanya investasi ini dapat memberikan keuntungan bagi investor dalam jangka panjang.  Investasi ini dapat memberikan kemudahan bagi masyarakat maupun pihak pemerintah yang membutuhkan bantuan dana investor untuk pembangunan proyek yang memberikan manfaat bagi khalayak umum. Pada saat ini penyelenggaraan investasi pada pemerintah daerah masih sangat terbatas dalam proses publikasi dan pendataannya. Sehingga beberapa proyek yang tertunda karena terkendala dana dari investor.  
Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut maka diperlukan penelitian yang memiliki tujuan untuk mewadahi informasi peluang dan potensi investasi berbasis website untuk memudahkan para investor menemukan peluang investasi di Bandung. Metode waterfall digunakan dalam pengembangan sistem informasi potensi dan peluang investasi ini. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang mampu mengelola dan menginformasikan. Hasil pengujian sistem menggunakan blackbox testing mendapat hasil 100% menampilkan bahwa sistem investasi dapat berjalan sesuai target awal pembuatan sistem.

Demam Berdarah Dengue (DBD) sering menjadi penyakit yang endemis di setiap wilayah tropis dan di Sebagian wilayah subtropis. Virus ini disebarkan dalam suatu wilayah dengan cepat melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti. Ratusan ribu penderita DBD yang disebabkan oleh nyamuk Aedes aegypti di tahun 2016. Keberlangsungan hidup nyamuk dapat dipengaruhi beberapa faktor, salah satunya adalah perubahan iklim yang dapat berpengaruh pada pola infeksi penyakit yang disebar sehingga menyebabkan risiko tinggi untuk penyebaran penyakit di suatu wilayah.
Penelitian ini dilakukan untuk menemukan pengaruh iklim yang paling berdampak terhadap tingkat kasus DBD di Kota Bandung menggunakan algoritma Partial Least Square (PLS) untuk mendapatkan hasil korelasinya dan variabel yang paling berpengaruh akan dilakukan prediksi menggunakan algoritma Support Vector Regression (SVR) yang disajikan berupa website. Hasil korelasi pada PLS menunjukkan bahwa unsur iklim kelembapan yang paling berpengaruh terhadap kasus DBD dengan nilai cross-loadings sebesar 0,315 dan nilai akurasi koefisien determinasi (R2) adalah 0,099. Pada algoritma SVR, kombinasi partisi data terbaik adalah dengan perbandingan 80:20 yang mana data train dan data test  dengan nilai parameter masing-masing memiliki nilai C = 10, gamma = 1, dan epsilon = 0,05. Hasil regresi dari data kasus DBD memiliki nilai akurasi dari Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,0123 dan R2 sebesar 0,588.
 
Kata Kunci: DBD, PLS, SVR, Website

Kanker payudara merupakan penyebab utama kematian yang pada umumnya terjadi pada wanita. Kanker payudara merupakan kanker yang paling banyak di derita masyarakat Indonesia sekaligus kanker yang paling banyak mengakibatkan kematian. Kasus-kasus baru kanker payudara 70% didominasi dengan kanker payudara yang sudah pada stadium lanjut. Metode Variable-Centered Intelligent Rule System (VCIRS) merupakan sistem pakar yang digunakan pada penelitian ini dalam pendeteksi gejala awal kanker payudara. Berdasarkan hasil yang telah diperoleh, aplikasi mobile dirancang untuk digunakan sebagai prediksi penyakit kanker payudara dengan stadium awal. Aplikasi tersebut melakukan pemindaian atau melakukan input mammografi dengan fitur image processing dan perhitungan sistem pakar sesuai dengan jawaban pengguna berdasarkan gejala yang timbul. Berdasarkan pengujian accuracy, precision, dan recall pada sistem pakar memperoleh hasil 100%. Sedangkan berdasarkan uji alpha, semua fitur dapat berjalan dengan baik.