Abstract:Abstract: A digital library is a service system that capable in supporting access to information objects automatically using a computer technology. In this study, the authors aimed to develop a digital library application…
n based on SLiMS 9 bulian at MAN 1 Bukittinggi library, especially in terms of content with the addition of e-book features, and changing the character of its applications into mobile version, which were previously local (intranet). The methods used were research and development, while system development used the Waterfall model. This study succeeded to develop a digital library application based on SLiMS 9 at MAN 1 Bukittinggi library. The development of the digital library in this study has been carried out through testing, including three types of product tests, namely validity test, practicality test, and effectiveness test, each of which was tested using a questionnaire instrument. The product validity test obtained an average value of 0.88 in the valid category; the product practicality test obtained an average value of 0.90 in the very practical category; and the product effectiveness test obtained an average value of 0.94 in the high effectiveness category. Based on the product test results that have been described, the digital library development product in this study was declared feasible and applicable as a digital library, and can be accessed via mobile by users, such as students, teachers, and library members of MAN 1 Bukittinggi.
Keywords: Digital Library; Mobile Application; Research and Development; SLiMS 9
Abstrak: Perpustakaan digital merupakan sebuah sistem yang memiliki layanan yang mendukung akses objek informasi secara otomasi menggunakan teknologi komputer. Dalam studi ini, peneliti bermaksud mengembangkan aplikasi perpustakaan digital berbasis SLiMS 9 bulian pada perpustakaan MAN 1 Bukittinggi, khususnya dari sisi content-nya dengan penambahan fitur e-book, serta mengubah sifat aplikasinya menjadi bersifat mobile, yang mana sebelumnya bersifat lokal (intranet). Metode dalam studi ini adalah penelitian dan pengembangan, sedangkan pengembangan sistem dilakukan menggunakan model Waterfall. Penelitian ini berhasil mengembangkan aplikasi perpustakaan digital berbasis SLiMS 9 pada perpustakaan MAN 1 Bukittinggi. Pengembangan perpustakaan digital dalam penelitian ini telah dilakukan melalui pengujian, meliputi tiga jenis uji produk, yaitu uji validitas, uji praktikalitas, dan uji efektivitas, yang setiap pengujiannya dilakukan menggunakan instrumen angket. Uji validitas produk memperoleh nilai rerata 0,88 dengan kategori Valid; uji praktikalitas produk memperoleh nilai rerata 0,90 dengan kategori Sangat Praktis; dan uji efektivitas produk memperoleh nilai rerata 0,94 dengan kategori Efektivitas Tinggi. Berdasarkan hasil uji produk yang telah diuraikan, produk pengembangan perpustakaan digital dalam penelitian ini dinyatakan layak dan dapat diterapkan sebagai perpustakaan digital, serta dapat diakses secara mobile oleh para pengguna, yaitu siswa, guru, dan anggota perpustakaan MAN 1 Bukittinggi.
Kata kunci: Aplikasi Mobile; Perpustakaan Digital; Penelitian dan Pengembangan; SLiMS 9
Abstract:Abstract: Glaucoma is the second leading eye disease of blindness after cataracts. An ophthalmologist does a glaucoma examination with an eye screening that will produce a retinal image. The diagnosis's result of the retinal…
inal image is subjective because each doctor has dissent and a condition experienced. This research builds a system to identify retinal images in the category of glaucoma or normal patients. The purpose of this system as a tool is to help ophthalmologists diagnose glaucoma. This process begins by changing the colour of an image to validity. The image is extracted using the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and produces five features than the result of the five features used as input to neural network Learning Vector Quantization (LVQ). The amount of retinal image data used 60 data for learning and 20 for testing. And the number of neurons used is 12, and the epoch of as many as 1000 was obtained based on the results comparison of variations against 8, 10, 12, 18, and 20 neurons with 500, 900, 1000, and 1100 epochs. The learning process results from the value of weights that will be used in the testing process. The results of this study obtained an accuracy rate of 85%, a precision of 89%, and a recall of 80%.
Keywords: glaucoma; LVQ; GLCM
Abstrak: Glaukoma merupakan penyakit mata penyebab kebutaan nomor dua setelah katarak. Pemeriksaan penyakit glaukoma dilakukan oleh dokter spesialis mata dengan cara skrining mata yang akan menghasilkan citra retina. Hasil diagnosa citra retina oleh dokter bersifat subjektif karena setiap dokter memiliki pendapat yang berbeda serta kondisi yang dialami. Penelitian ini membangun sistem untuk mengidentifikasi citra retina mata kedalam kategori penderita glaukoma atau normal. Tujuan pembuatan sistem ini sebagai alat bantu bagi dokter mata dalam mendiagnosa glukoma. Proses ini diawali dengan mengubah warna citra menjadi keabuan, kemudian citra tersebut diekstraksi menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan menghasilkan lima nilai fitur yang kemudian hasil dari kelima fitur tersebut digunakan sebagai masukan jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ). Jumlah data citra retina yang digunakan sebanyak 60 data untuk learning dan 20 data untuk testing. Dan untuk jumlah neuron yang digunakan yaitu 12 dan epoch sebanyak 1000 yang didapat berdasarkan hasil perbandingan variasi terhadap neuron sejumlah 8, 10, 12, 18, 20 dengan jumlah epoch sejumlah 500, 900, 1000 dan 1100. Hasil dari proses learning yaitu nilai bobot yang akan digunakan sebagai bobot di proses testing. Hasil penelitian ini diperoleh tingkat akurasi sebesar 85%, presisi sebesar 89% dan recall sebesar 80%.
Kata kunci: glaukoma; LVQ; GLCM
Abstract:Abstract: This study uses the C4.5 classification algorithm to determine creditworthness, clasification aims to divide the assigned object intoin a number of categories called classes. In this study, the authorusing data…
mining and C4.5 algorithm as the selection method. The criteria used are loan installments, prospective customer income, termloan time, status of prospective customers. This study resulted in a classification modeldecision tree using the C4.5 algorithm is included in the Excellent category Classification with an accuracy value of 98.33% and a classification error of 1.67%,so that this study uses 70% training data and 30% test data. From resultthe calculation obtained shows that the C4.5 algorithm can be usedto determine the feasibility of granting credit to Koperasi Jaya customers Together (KORJABE).
Keywords: Analysis, Credit Eligibility, C4 Algorithm, Data Mining, Method
Abstrak: Penelitian ini menggunakan metode Algoritma C4.5 klasifikasi untuk menentukan kelayakan kredit, klasifikasi bertujuan untuk membagi objek yang ditetapkan ke dalam satu nomor kategori yang disebut kelas. Dalam penelitian ini, penulis menggunankan data mining dan algoritma C4.5 sebagai metode pemilihannya. Kriteria yang digunakan yaitu , angsuran pinjaman,penghasilan calon nasabah,jangka waktu pinjaman ,status calon nasabah. Penelitian ini menghasillkan model klasifikasi pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 termasuk dalam kategori Excellent Classification dengan nilai akurasi sebesar 98,33% dan klasifikasi eror 1,67%, sehingga penelitian ini kan menggunakan data latih 70% dan data uji 30%. Dari hasil perhitungan yang diperoleh menunjukan bahwa algoritma C4.5 dapat digunakan untuk menen tukan kelayakan pemberian kredit kepada nasabah Koperasi Jaya Bersama (KORJABE).
Kata kunci: Algoritma C4.5, Analisis, Data Mining, Kelayakan Kredit, Metode
Abstract:Abstract: In the current digital era, almost all health care sectors require fast, precise, detailed, and valid services. The results of observations show that during lectures, students still have difficulty understanding…
g the flow of input, process, and output of a good application, and do not know and have an idea about Application Software in Health Care Facilities that are already running in health facilities because some students do Field Work Practices. placed in health care facilities institutions still use manual systems with paper and recording in ledgers, during the current pandemic. In this study, an electronic medical record information system was designed and built as a student learning application regarding health service applications, system accuracy test using ISO 9126, where ISO 9126 looks at Functionability, Reliability, usability, efficiency, maintainability, and portability of a good system and provides recommendations if there are findings that the system does not meet the needs. The results of this study obtained the value of the Information System that was built only 75,92593 % which is the result of quality measurement so that this application does not fall into the category of the ISO 9126 standard because there are Portability Characteristics, namely Adaptability and Installability elements are not met, for these finding recommendations for improvements are given so that the system can run perfectly. according to the need for use.
Keywords: Covid-19, Electronic Medical Records, Learning Media, ISO 9126
Abstrak: Pada era digital sekarang, hampir semua sektor pelayanan kesehatan membutuhkan pelayanan yang cepat, tepat, detail, dan valid. Hasil observasi menunjukkan bahwa selama perkuliahan mahasiswa masih kesulitan memahami alur input, proses, dan output dari suatu aplikasi yang baik, serta belum mengetahui dan mempunyai gambaran tentang Software Aplikasi di Fasilitas Pelayanan Kesehatan yang sudah berjalan di fasilitas kesehatan dikarenakan beberapa mahasiswa yang melakukan Praktek Kerja Lapangan ditempatkan di institusi fasilitas pelayanan kesehatan masih menggunakan sistem manual dengan kertas dan pencatatan di buku. Pada penelitian ini dirancang dan dibangun sebuah sistem informasi rekam medis elektronik sebagai aplikasi pembelajaran mahasiswa mengenai aplikasi pelayanan kesehatan, uji akurasi sistem menggunakan ISO 9126, dimana ISO 9126 menilik Functionability, Reliability, usability, efesiency, maintainability dan portability sistem yang baik serta memberi rekomendasi apabila ada temuan sistem yang belum sesuai kebutuhan. Hasil dari penelitian ini diperoleh nilai Sistem Informasi yang dibangun hanya 75,92593 % yang merupakan hasil pengukuran kualitas sehingga aplikasi ini tidak masuk kategori standar ISO 9126 karena ada Karakteristik Portability yaitu unsur Adaptability, dan Installability tidak terpenuhi, untuk temuan ini diberikan rekomendasi perbaikan agar sistem dapat berjalan sempurna sesuai kebutuhan penggunaannya.
Kata kunci: Covid-19, Media Pembelajaran, Rekam Medis Elektronik, ISO 9126
Abstract:Abstract: Question classification is a computer science system, which aims to analyze questions and can label each question based on existing categories. Questions can be collected from several materials or topics that are…
re many and different. Therefore, the researcher intends to create a classification system for quiz questions Data Warehouse and Business Intelligence which can be grouped into topics Data Warehouse, Business Intelligence, Data Analytics, and Performance Measurement. One way to solve this problem is by approach machine learning. In this study, researchers used a comparison of machine learning algorithms, namely the algorithm NaïveBayes and SupportVectorMachine using SMOTE and methods Cross-Validation The results of this study show the best accuracy results and are very helpful. The results obtained in the method cross-validation before SMOTE resulted in an accuracy rate of 82.02% for the results after going through the SMOTE stage of 94.79% on the algorithm Naïve Bayes, while the algorithm SupportVectorMachine get accuracy of 81.39% in the process before SMOTE for the results after going through SMOTE of 96.52%.
Keywords: Cross-Validation; Machine Learning; Naive Bayes; Support Vector Machine; Question Classification
Abstrak: Klasifikasi pertanyaan merupakan sebuah sistem ilmu komputer, yang bertujuan untuk menganalisis pertanyaan serta dapat memberi label pada setiap pertanyaan berdasarkan kategori yang ada. Pertanyaan soal dapat dikumpulkan dari beberapa materi atau topik yang banyak dan berbeda. Oleh karena itu, bermaksud untuk membuat sistem klasifikasi pertanyaan soal kuis Data Warehouse dan Business Intelligence yang dapat dikelompokkan menjadi topik Data Warehouse, Business Intelligence, Data Analitik, dan Pengukuran Kinerja. Cara yang dapat dilakukan untuk permasalahan ini dengan menggunakan pendekatan MachineLearning. Pada penelitian kali ini menggunakan perbandingan algoritma MachineLearning yaitu algoritma NaïveBayes dan SupportVectorMachine menggunakan metode SMOTE dan Cross-Validation. Hasil penelitian ini menunjukkan hasil akurasi yang terbaik dan sangat membantu. Hasil yang diperoleh pada metode cross-validation sebelum SMOTE menghasilkan tingkat akurasi sebesar 82.02% untuk hasil sesudah melalui tahap SMOTE sebesar 94.79 % pada algoritma Naïve Bayes, sedangkan pada algoritma Support Vector Machine menghasilkan akurasi sebesar pada proses sebelum SMOTE 81.39% untuk hasil sesudah melalui SMOTE sebesar 96.52%.
Kata kunci: Klasifikasi Pertanyaan; Pembelajaran Mesin; Naive Bayes; Support Vector Machine; Cross-Validation
Abstract:Abstract: In this research, a prediction system has been successfully developed to predict whether or not a prospective money borrower will run smoothly. Prospective borrowers who will borrow, some of the data that meet…
the criteria will be inputted by the office clerk into a prediction application system interface to be processed using the Data Mining method, namely the K-Nearest Neighbor Algorithm with the Codeigniter programming language 3. The results of the Euclidean calculation process are based on predetermined criteria Between training data (training) to testing data (test) will be displayed with a table that has been sorted from smallest to largest containing 9 closest neighbors according to the K value that has been determined, namely 9. The nine neighbors will be taken the dominant category. This dominant category can be used as a guideline that makes it easier for the leader to make a decision on the next borrower.
Keywords: Data Mining; Euclidean; K-Nearest Neighbor; Prospective Borrowers;
Abstrak: Dalam penelitian ini telah berhasil dibuat sebuah sistem prediksi untuk memprediksi lancar atau tidak lancarnya seorang calon peminjam uang. Calon peminjam uang yang akan meminjam, sebagian datanya yang memenuhi kriteria akan diinputkan petugas kantor ke dalam sebuah interface sistem aplikasi prediksi untuk diolah menggunakan metode Data Mining yaitu Algoritma K-Nearest Neighbor dengan bahasa pemrograman Codeigniter 3. Hasil proses perhitungan Euclidean berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan antara data training (latih) ke data testing (uji) tersebut akan ditampilkan dengan sebuah tabel yang sudah diurutkan dari yang terkecil ke terbesar berisi 9 tetangga terdekat sesuai dengan nilai K yang sudah ditentukan yaitu 9. Sembilan tetangga tersebut akan diambil kategori yang dominan. Kategori yang dominan tersebut bisa dijadikan suatu pedoman yang memudahkan pimpinan dalam mengambil sebuah keputusan kepada calon peminjam selanjutnya.
Kata kunci: Debitur; Data Mining; Euclidean; K-Nearest Neighbor
Abstract:Abstract: The human eye can distinguish objects from digital images, however, computers do not have the ability as human eyes that can directly distinguish objects from digital images. Therefore the bag of visual words method…
ethod was created. Bag of visual words is a method for presenting digital images based on local features. Bag of visual words illustrates how an image can be taken its characteristics, so that computers can distinguish objects on digital images. The test results show that the bag of visual words are still not maximal in classifying digital image categories, especially the chair category, which is only able to produce the most accurate accuracy of 75%. To improve the performance quality of bag of visual words in classifying digital image categories, especially the chair category, you can add an approach to determine the good number of K in clustering the visual words pattern.
Keywords: Bag Of Visual Words, Classification, Digital Image, Speed-Up Robust Feature, Support Vector Machine
Abstrak: Secara kasat mata manusia bisa membedakan objek pada citra digital, namun, komputer tidak memiliki kemampuan sebagai mata manusia yang dapat secara langsung membedakan objek pada citra digital. Maka dari itu diciptakanlah metode bag of visual words. Bag of visual words adalah metode untuk menyajikan citra digital berdasarkan fitur lokal. Bag of visual words menggambarkan bagaimana suatu gambar dapat diambil karakteristiknya, sehingga komputer dapat membedakan objek pada citra digital. Hasil pengujian menunjukkan bag of visual words masih belum maksimal dalam mengklasifikasi kategori citra digital khususnya kategori chair, yang hanya mampu menghasilkan akurasi paling akurat sebesar 75 %. Untuk meningkatkan kualitas kinerja bag of visual words dalam mengklasifikasi kategori citra digital khususnya kategori chair, dapat menambahkan pendekatan untuk menentukan jumlah K yang baik dalam mengkluster pola visual words.
Kata kunci: Bag Of Visual Words, Klasifikasi, Citra Digital, Speed-Up Robust Feature, Support Vector Machine
Abstract:Pada toko Rafadel Acc menjual berbagai jenis aksesoris yang tersedia yang dijual di tok tersebut. Dari berbagai jenis aksesoris yang dijual tentu tidak semuanya yang laku terjual dan juga ada yang kurang laku serta ada juga…
uga yang tidak pernah terjual sama sekali. Dengan adanya masalah ini maka kita perlu melakukan perhitungan untuk menentukan atau mengelompokkan mana kategori aksesoris yang laku, kurang laku dan tidak laku terjual, dalam proses pengelompokan maka akan digunakan sebuah metode pengelompokan menggunakan Algoritma K-Means Clustering sebagai metode perhitungan secara manual dan dalam implementasinya maka digunakan sebuah software Data Mining menggunakan RapidMiner Studio versi 8.2. Dengan adanya aplikasi RapidMiner Studio ini pemilik toko dapat melihat hasil pengelompokan aksesoris mana yang paling laku, laku dan kurang laku. Maka, bila terdapat produk yang tidak laku, pemilik toko dapat mencari alternative lain agar aksesoris yang tidak laku dapat menjadi laku. Metode yang digunakan dalam pengumpulan data adalah observasi dan wawancara kepada pemilik toko Rafadel Acc.
Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis konten latihan dan soal yang merepresentasikan kemampuan berpikir tingkat tinggi (HOTS) pada buku teks Matematika kelas VII SMP terbitan Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset,…
et, dan Teknologi sebagai bahan ajar Kurikulum Merdeka. Anifarka & Rosnawati (2023) menyatakan bahwa buku teks yang berkualitas seyogianya mampu memfasilitasi perkembangan kognitif peserta didik selaras dengan capaian pembelajaran yang ditetapkan. Metode yang diterapkan dalam kajian ini adalah analisis isi dengan pendekatan deskriptif kualitatif. Instrumen analisis merujuk pada dimensi kognitif C4 (Menganalisis), C5 (Mengevaluasi), dan C6 (Menciptakan) berdasarkan revisi taksonomi Bloom oleh Anderson & Krathwohl (2001). Temuan penelitian mengindikasikan bahwa dari total 485 butir soal dan aktivitas yang tersebar pada enam bab, sebanyak 147 butir (30,31%) tergolong dalam kategori HOTS. Distribusi HOTS tertinggi ditemukan pada Bab 5 tentang Persamaan dan Pertidaksamaan Linear Satu Variabel (38,46%), sedangkan terendah pada Bab 1 tentang Bilangan (22,80%). Level kognitif yang paling dominan adalah C4-Menganalisis (58,50%), diikuti C5-Mengevaluasi (28,57%), dan C6-Mencipta (12,93%). Temuan ini mengindikasikan bahwa buku teks Kurikulum Merdeka telah mengintegrasikan HOTS secara lebih sistematis dibandingkan kurikulum sebelumnya (Fanani, 2018)meskipun proporsinya perlu ditingkatkan untuk memenuhi tuntutan pembelajaran abad ke-21.
This study aims to analyze the content of exercises and questions representing higher-order thinking skills (HOTS) in the Mathematics textbook for grade VII junior high school published by the Ministry of Education, Culture, Research, and Technology as teaching materials for the Independent Curriculum. Anifarka & Rosnawati (2023) stated that a quality textbook should be able to facilitate students' cognitive development in line with the established learning outcomes. The method applied in this study is content analysis with a qualitative descriptive approach. The analysis instrument refers to the cognitive dimensions C4 (Analyzing), C5 (Evaluating), and C6 (Creating) based on the revised Bloom's taxonomy by Anderson & Krathwohl (2001). The research findings indicate that of a total of 485 questions and activities spread across six chapters, 147 items (30.31%) are classified as HOTS. The highest HOTS distribution was found in Chapter 5 on Linear Equations and Inequalities with One Variable (38.46%), while the lowest was in Chapter 1 on Numbers (22.80%). The most dominant cognitive level is C4-Analyzing (58.50%), followed by C5-Evaluating (28.57%), and C6-Creating (12.93%). This finding indicates that the Independent Curriculum textbooks have integrated HOTS more systematically than the previous curriculum (Fanani, 2018), although the proportion needs to be increased to meet the demands of 21st-century learning.
Abstract:Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi jenis tumbuhan paku (Pteridophyta) dan tingkat keanekaragamannya di Desa Terentang Baru, Kecamatan Batin XXIV, Jambi. Penelitian dilaksanakan pada Mei 2026 menggunakan metode survei…
vei eksploratif dengan teknik purposive sampling dan metode jelajah. Hasil penelitian menemukan 10 spesies tumbuhan paku yang tergolong dalam 9 genus dan 8 famili. Nilai indeks keanekaragaman Shannon-Wiener (H') sebesar 2,18 (kategori sedang) dan indeks kemerataan (E) sebesar 0,95 (kategori tinggi). Kondisi lingkungan berupa suhu 28°C, kelembapan 82%, pH tanah 6,4, dan intensitas cahaya 1.200 Lux mendukung pertumbuhan tumbuhan paku. Keanekaragaman tumbuhan paku di lokasi penelitian tergolong cukup baik dan berpotensi menjadi data dasar inventarisasi flora lokal serta konservasi keanekaragaman hayati.
This study aimed to identify fern (Pteridophyta) species and determine their diversity level in Terentang Baru Village, Batin XXIV District, Jambi. Conducted in May 2026 using an exploratory survey, purposive sampling, and roaming methods, the study identified 10 fern species belonging to 9 genera and 8 families. The Shannon-Wiener diversity index (H') was 2.18 (moderate), while the evenness index (E) was 0.95 (high). Environmental conditions, including a temperature of 28°C, humidity of 82%, soil pH of 6.4, and light intensity of 1,200 Lux, supported fern growth. The findings indicate relatively good fern diversity and provide baseline data for local flora inventory and biodiversity conservation.