Search Articles & Publications

Showing 489 articles found for "Cross"

IMPLEMENTATION OF GIS MADRASAH DINIYAH TAKMILIYAH (MDTA) IN ASAHAN REGENCY

Wardani, Kiki Ayu, Efendi, Bachtiar, Sumantri, Sumantri
Abstract: Abstract: Madrasah Diniyah Takmiliyah as an Islamic educational institution which is under the auspices of the Ministry of Religion. The problem that has occurred so far is that it is difficult to obtain information about… t facilities and mapping regarding the locations of MDTA schools that are spread across Asahan, still using a manual system in providing information on MDTA schools. The purpose of this research is to build a geographic information system application that can help the community find the location of MDTA schools in Asahan District, obtain information about MDTA facilities, can assist in adding data on MDTA school locations, and update data on MDTA schools. This study uses a qualitative research method by explaining more about the analysis related to MDTA, data collection techniques through observation and documentation. Based on the research results obtained, the application of a geographic information system to determine the location of MDTA can display information and points of location of MDTA in Asahan District easily and accurately. So that it can be concluded, the geographic information system that was built can make it easier for the Ministry of Religion and the community to search for information on MDTA locations in Asahan District.             Keywords: geographic information system; madrasah diniyah takmiliyah; information system.   Abstrak : Madrasah Diniyah Takmiliyah sebagai lembaga pendidikan islam yang dinaungin Kementrian Agama. Permasalahan yang terjadi selama ini sulit mendapatkan informasi mengenai fasilitas dan pemetaan mengenai lokasi sekolah MDTA yang tersebar di Asahan, masih menggunakan sistem manual dalam memberi informasi sekolah MDTA. Tujuan penelitian ini membangun aplikasi sistem informasi geografis dapat membantu masyarakat dalam mencari lokasi sekolah MDTA di Kabupaten Asahan, mendapatkan informasi mengenai fasilitas MDTA , dapat membantu dalam menambahkan data lokasi-lokasi sekolah MDTA, serta melakukan update data mengenai sekolah MDTA. Penelitian ini menggunakan metode penelitian kualitatif dengan lebih menjelaskan analisis berkaitan dengan MDTA, teknik pengumpulan data melalui observasi dan dokumentasi. Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, penerapan sistem informasi geografis untuk mengetahui lokasi MDTA dapat menampilkan informasi dan titik lokasi MDTA di Kabupaten Asahan dengan mudah dan akurat. Sehingga dapat disimpulkan, sistem informasi geografis yang dibangun dapat mempermudah Kementrian Agama dan masyarakat dalam melakukan pencarian informasi lokasi MDTA di Kabupaten Asahan.   Kata kunci: sistem informasi geografis; madrasah diniyah takmiliyah; sistem informasi

ADOPTION AUGMENTED REALITY FOR THE DEVELOPMENT OF MEDIA SOCIALIZATION DRUG ABUSE PREVENTION

Firdaus, Shovi, Dijaya, Rohman, Suprianto, Suprianto
Abstract: Abstract: Drug abuse in Indonesia is currently very worrying because of the lack of information and knowledge about the risks posed by drug abuse. Much information about drug abuse prevention is disseminated through various… ous media such as films, seminars, training, and guidance groups. This study aims to create drug counseling media that uses 3D technology and is created through the Blender 3D tool, by combining text, audio, and video. 3D models of Image objects are represented by Augmented Reality (AR) technology. Application development is made using the MDLC (Multimedia Development Life Cycle) method. The results of this study are the development of an Augmented Reality application for social media for drug abuse using the Trilib Technique, which is a cross-platform 3D model importer. Keywords: Augmented Reality; Drugs; Blender; Trilib; MDLC   Abstrak: Penyalahgunaan narkoba di Indonesia saat ini sangat mengkhawatirkan karena kurangnya informasi dan pengetahuan tentang risiko yang ditimbulkan oleh penyalahgunaan narkoba. Banyak informasi tentang pencegahan penyalahgunaan narkoba disebarkan melalui berbagai media seperti film, seminar, pelatihan, dan kelompok bimbingan. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan media penyuluhan narkoba yang menggunakan teknologi 3D dan dibuat melalui perangkat Blender 3D, dengan menggabungkan teks, audio, dan video. Model 3D objek figur direpresentasikan dengan teknologi Augmented Reality (AR). Pengembangan aplikasi dibuat dengan menggunakan metode MDLC (Multimedia Development Life Cycle). Hasil pada penelitian ini merupakan sebuah pengembangan aplikasi Augmented Reality untuk media sosialiasi penyalahgunaan narkoba dengan menggunakan Teknik Trilib yang merupakan importir model 3d secara runtime dengan lintas platform.   Kata kunci: Augmented Reality; Narkoba; Blender; Trilib; MDLC

IMPLEMENTATION OF E-CRM UP-SELLING AND CROSS - SELLING STRATEGY AT MITRA SEJAHTERA STORE

Adlina, Nur, Afrisawati, Afrisawati, Harahap, Indra Ramadona
Abstract: Abstract: The development of information technology has experienced a very rapid growth, especially the internet. The Internet makes a very helpful contribution in a business field. Fierce business competition and the rapid… pid growth of information technology make it easy for customers to switch to other stores. Mitra Sejahtera has not implemented a service that makes it easier for customers to buy goods easily and still uses the service manually, sales report data is still used in the general ledger so it is not efficient to do neatly organized records, customers must come directly to the store to find out what products are sold then customers do not know the latest discounts and products sold in stores. Mitra Sejahtera is a beauty business venture that sells brand products such as, wardah, emina, implora, garnier, etc. One of the efforts in improving services is by applying the concept of Customer Relationship Management (CRM) and implementing Up-Selling and Cross-Selling strategies. The goal achieved in this stage is the operability of the results of the system design that has been made. With this CRM design and Up-Selling and Cross-Selling strategy, it can increase sales in meeting customer needs. This system was created to make it easier for Toko Mitra Sejahtera to sell products, process data in a computerized manner and can improve service to customers.   Keywords : cosmetics;  electronic customer relationship management (E-CRM); up-selling and cross-selling strategies   Abstrak: Perkembangan teknologi informasi telah mengalami pertumbuhan yang sangat pesat terutama internet. Internet memberikan kontribusi yang sangat membantu dalam bidang bisnis. Persaingan bisnis yang ketat dan pesatnya pertumbuhan teknologi informasi memudahkan pelanggan untuk beralih ke toko lain. Mitra Sejahtera belum menerapkan layanan yang memudahkan pelanggan untuk membeli barang dengan mudah dan masih menggunakan layanan secara manual, data laporan penjualan masih digunakan dalam buku besar sehingga tidak efisien untuk melakukan pencatatan yang tertata rapi, pelanggan harus datang langsung ke toko untuk mengetahui produk apa yang dijual maka pelanggan tidak mengetahui diskon terbaru dan produk yang dijual di toko. Mitra Sejahtera adalah usaha bisnis kecantikan yang menjual produk brand seperti, wardah, emina, implora, garnier, dll. Salah satu upaya dalam meningkatkan pelayanan adalah dengan menerapkan konsep Customer Relationship Management (CRM) dan menerapkan strategi Up-Selling dan Cross-Selling. Tujuan yang dicapai pada tahap ini adalah operabilitas hasil desain sistem yang telah dibuat. Dengan desain CRM ini dan strategi Up-Selling dan Cross-Selling, dapat meningkatkan penjualan dalam memenuhi kebutuhan pelanggan. Sistem ini dibuat untuk memudahkan Toko Mitra Sejahtera dalam menjual produk, mengolah data secara komputerisasi dan dapat meningkatkan pelayanan kepada pelanggan.   Kata Kunci : kosmetik;  manajemen hubungan pelanggan elektronik (E-CRM); strategi up-selling dan cross-selling

APPLICATION OF THE BINARY NUMBER SYSTEM IN BLOOD GROUP TYPE CHECKING BASED EMBEDDED SYSTEM

Ananda, Ricki, Amin, Muhammad, Parini, Parini
Abstract: Abstract: The Indonesian Red Cross or abbreviated as PMI, is one of the organizations in Indonesia engaged in the humanitarian field. PMI has branches in all cities in Indonesia such as the red cross in Asahan district.&#8230; Currently, the Asahan district red cross has a blood donation stock of ± 100/360 cc per bag. The purpose of designing a blood group type reader is to increase the certainty of blood types that are tested by experts or medical workers from PMI Asahan, according to the testing of the tool design. This study used a qualitative type of method, namely data taken in the form of data on the condition of the blood when rhesus fluid was given, so that the data will be calibrated with the test results so that the right test results can be decided. The results of testing the device design with blood and fluids, found that blood group A+ got an LDR value of 19.5 and 4 with a bina-ry condition of 101, while for blood group B+ got an LDR value of 19, 4 and 4 with a bi-nary condition of 011, blood group AB+ got a value LDR 19, 3 and 4 with binary condi-tion 111, blood type O+ found LDR values 19, 2 and 4 with binary condition 001. Mean-while for basic conditions, or not detecting blood type, LDR conditions 20, <=4, <=4 and binary value is 000. After testing, all results of testing the design of the tool are in full ac-cordance with the results of the conclusions of the PMI Asahan medical personnel about the type of blood group   Keywords: binary; blood donation; blood type detector   Abstrak: Palang Merah Indonesia atau disingkat PMI, merupakan salah satu organisasi di Indonesia yang bergerak dalam bidang kemanusiaan. PMI memiliki cabang di seluruh kota di Indonesia seperti palang merah di kabupaten asahan. Saat ini palang merah kabupaten asahan memiliki stok sumbangan darah ± 100/360 cc setiap kantong. Tujuan dirancang nya alat pembaca jenis golongan darah untuk menambah kepastian jenis darah yang diuji tenaga ahli atau medis PMI Asahan, sesuai dengan pengujian dari rancangan alat. Penelitian ini menggunakan jenis metode kualitatif, yaitu data yang diambil berupa data kondisi darah ketika dikasi cairan resus, sehingga data tersebut akan dikalibrasi dengan hasil pengujian sehingga memutuskan hasil pengujian tepat. Hasil pengujian rancangan alat dengan darah dan cairan,  mendapati bahwa untuk golongan darah A+ mendapati nilai LDR 19, 5 dan 4 dengan kondisi biner 101, sementara untuk golongan darah B+ mendapati nilai LDR 19, 4 dan 4 dengan kondisi biner 011, golongan darah AB+ mendapati nilai LDR 19, 3 dan 4 dengan kondisi biner 111, golongan darah O+ mendapati nilai LDR 19, 2 dan 4 dengan kondisi biner 001. Sementara untuk kondisi dasar, atau tidak mendeteksi golongan darah, kondisi LDR 20, <=4, <= 4 dan nilai biner 000. Setelah dilakukannya pengujian, maka disimpulkan seluruh hasil pengujian rancangan alat sepenuhnya sesuai dengan hasil kesimpulan tenaga medis PMI Asahan tentang jenis golongan darah.   Kata kunci: biner; donor darah; pendeteksi golongan darah

TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP) OPTIMIZATION SEED DIS-TRIBUTION USING GENETIC ALGORITHM

Wati, Vera, Yuliana, Yuliana, Paradise, Paradise, Kusrini, Kusrini
Abstract: Abstract: Distribution is an important the business sector, the agricultural sector for distributing seeds to ensure the location of customers selling seeds. Problems that are often encountered seed distribution process&#8230; are the efficiency of the time and distance distribution. Re search will build software entering initial location data and several dynamically added consumer agents. The distance parameter uses latitude-longitude integrated on google maps and detects varying store locations, the generation of chromosomes or the best distribution path with the minimum distance route. The heuristic approach using the Genetic Algorithm imitates the concept of biological evolution of random exchange structure series. This study is to distribute 3 types of seeds with a choice of weights that have been divided into 3 areas located on the map of Indonesia using land routes. The results of the test of the population of the average fitness value tend to remain from the previous value of 1-10 the fitness value and the optimum iteration with 9-12 with an average fitness value of 44.2. Optimal results are obtained when Mr is higher than the Cr values. Thus, the Genetic Algorithm can be used for TSP seed distribution paths. 1:2 fitness evaluation compared with the usual estimates used .            Keywords: Genetic Algorithm; Route Optimization; Seed Distribution; TSP   Abstrak: Distribusi menjadi hal penting berwirausaha, salah satunya pada bidang pertanian untuk pendistribusian benih sampai lokasi tujuan. Permasalahan sering ditemui dalam proses pendistribusian adalah efektifan, efisiensi waktu dan jarak tempuh. Sehingga penelitian akan membangun perangkat lunak dengan memasukan data titik lokasi awal dan beberapa lokasi tujuan agen konsumen ditambahkan secara dinamis. Parameter jarak menggunakan latitude-longitude terintegrasi pada google maps yang mendeteksi keberadaan lokasi, selanjutnya diketahui generasi kromosom atau jalur distribusi terbaik dengan rute minimum. Pendekatan Heuristic menggunakan Algoritma Genetika meniru konsep evolusi biologis deretan struktur pertukaran informasi secara acak. Tujuan dalam penelitian ini dapat mendistribusikan jenis benih dengan pilihan bobot yang telah terbagi dalam wilayah lokasi. Satu wilayah lokasi terdapat beberapa lokasi toko ditambahkan secara dinamis, dengan proses yang sudah ditentukan titik awal keberangkatan. Penelitian ini menekankan pada proses penentuan rute lokasi saja. Hasil pengujian jumlah populasi rata-rata nilai fitness cenderung bersifat tetap dari nilai sebelumnya selisih 1-10 nilai fitness dan iterasi optimum dengan 9-12 dengan rata-rata nilai fitness 44,2. Hasil optimum didapatkan ketika Mutation rate (Mr) lebih tinggi dibanding nilai Crossover rate (Cr). Maka, Algoritma Genetika bisa digunakan untuk TSP jalur distribusi benih pengujian menghasilkan evaluasi fitnes 1:2 untuk Algoritma Genetika dibandingkan dengan estimasi jarak biasa digunakan. Kata kunci: Algoritma Genetika; Distribusi Benih; Optimalisasi Rute; TSP

ANALYSIS OF SVM AND NAIVE BAYES ALGORITHM IN CLASSIFICATION OF NAD LOANS IN SAVE AND LOAN COOPERATIVES

Riyadi, Sugeng, Siregar, Muhammad Mizan, Margolang, Khairul fadhli Fadhli, Andriani, Karina
Abstract: Abstract: Non-performing loan (NPL) is a risk that credit unions must face and to avoid that, prospective debtors need to be surveyed. With previous loan data, support vector machine and naïve bayes can be used as classification&#8230; ssification methods to give a decision about NPL. We use a data set with 61 data and process the data with orange 3.30 application to see the difference between SVM using linear (SVM-L), polynomial (SVM-P), RBF (SVM-R) and sigmoid (SVM-S) kernel with naïve bayes. We use a cross validation technique with various folds to measure the classification results and a convusion matrix to measure the data training classification results. Naïve bayes scores the highest in terms of accuracy and SVM-R scores the highest in terms of F1, precision and recall. SVM-P scores the lowest in terms of accuracy, F1, precision and recall. Naïve bayes scores the highest in terms of proportion of predicted for true negative class and proportion of actual for true positive class. SVM-S scores the highest in terms of proportion of predicted for true positive class and proportion of actual for true negative class. SVM-P scores the lowest in both proportion of predicted and proportion of actual.              Keywords: classification; naïve bayes; non-performing loan; support vector machine     Abstrak: Kredit macet merupakan resiko yang sering dialami koperasi simpan pinjam, sehingga perlu dilakukan survei terhadap calon debitur agar kredit menjadi sehat. Dengan menggunakan data pemberian kredit sebelumnya, support vector machine dan naïve bayes digunakan sebagai metode klasifikasi untuk memberikan keputusan macet atau tidaknya kredit anggota koperasi Mutiara Sejahtera. Data set yang berjumlah 61 data diolah menggunakan aplikasi Orange 3.30 dan dilihat perbandingan antara metode SVM dengan kernel linear, polynomial, RBF dan sigomoid dengan metode naïve bayes. Cross validation dengan jumlah fold bervariasi digunakan sebagai nilai ukur klasifikasi dan convusion matrix digunakan sebagai nilai ukur klasifikasi data training. Hasil yang diperoleh adalah naïve bayes memiliki nilai accuracy tertinggi dan SVM kernel RBF memiliki nilai F1, precision dan recall tertinggi. SVM kernel polynomial memiliki nilai terendah untuk accuracy, F1, precision dan recall. Naïve bayes memiliki nilai tertinggi untuk proportion of predicted (PoP) kelas true negative dan proportion of actual (PoA) kelas true positive. SVM kernel sigmoid memiliki nilai tertinggi untuk PoP kelas true positive dan PoA kelas true negative. SVM kernel polynomial memiliki nilai terendah baik untuk PoP maupun PoA true negative dan kelas true positive.   Kata kunci: klasifikasi; kredit macet; naive bayes;  SVM

COMPARISON OF MULTILAYER PERCEPTRON’S ACTIVATION AND OP-TIMIZATION FUNCTIONS IN CLASSIFICATION OF COVID-19 PATIENTS

Pardede, Doughlas, Firmansyah, Ichsan, Handayani, Meli, Riandini, Meisarah, Rosnelly, Rika
Abstract: Abstract: Patient’s symptoms could be used as features in Covid-19 classification. Using multi layer perceptron, the classification uses data set that contains patient’s diagnosis which has Covid-19 symptoms dan processes&#8230; s dan processes the data set to see if the patient is Covid-19 positive or not. This paper compare four activation function such as identity, logistic, ReLu and tanh and combined them with optimizer such as L-BFGS-B, SGD and Adam. Using 5-fold and 10-fold cross validation technique to get the accuracy, F1, precision and recall values, the result that we get is that logistic function with L-BFGS-B optimizer and ReLu function with L-BFGS-B optimizer are the best combinations. The logistic function with SGD optimizer, ReLu function with Adam optimizer and tanh function with Adam optimizer are the worst combinations according to their accuration values. The logistic function with SGD optimizer is the worst combination according to its F1 value. The logistic function with SGD optimizer and tanh function with L-BFGS-B optimizer are the worst combinations according to their precision values. The logistic function with SGD optimizer, ReLu function with Adam optimizer and tanh function with Adam optimizer are the worst combinations according to their recall values.             Keywords: activation function, covid-19; multi layer perceptron; optimizer algorithm     Abstrak: Diagnosa gejala yang dialami pasien dapat digunakan sebagai fitur dalam klasifikasi penderita Covid-19. Dengan multi layer perceptron, klasifikasi dilakukan menggunakan data set yang berisi hasil diagnosa pasien yang memiliki gejala Covid-19 dan selanjutnya diolah untuk  melihat apakah memang pasien tersebut menderita Covid-19 atau tidak. Penelitian ini membandingkan fungsi aktivasi identity, logistic, ReLu dan tanh yang dikombinasikan dengan algoritma optimasi L-BFGS-B, SGD dan Adam. Hasil evaluasi cross validation menggunakan 5-fold dan 10-fold digunakan sebagai dasar menentukan kombinasi yang terbaik dan terburuk, dengan hasil yang menunjukkan bahwa kombinasi fungsi logistic dengan optimasi L-BFGS-B dan fungsi ReLu dengan optimasi L-BFGS-B merupakan kombinasi terbaik. Kombinasi fungsi logisctic dengan optimasi SGD, fungsi ReLu dengan optimasi Adam dan fungsi tanh dengan optimasi Adam merupakan yang terburuk dari nilai accuracy. Kombinasi fungsi logistic dan optimasi SGD merupakan kombinasi terburuk dari nilai F1. Kombinasi fungsi logistic dengan optimasi SGD dan fungsi tanh dan optimasi L-BFGS-B merupakan yang terburuk dari nilai precision. Kombinasi fungsi logisctic dengan optimasi SGD, fungsi ReLu dengan optimasi Adam dan fungsi tanh dengan optimasi Adam merupakan kombinasi terburuk dari nilai recall.   Kata kunci: algoritma optimasi; covid-19; fungsi optimasi; multi layer perceptron

PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES PADA IMBALANCE DATA

Puspita, Chika Enggar, Pratiwi, Oktariani Nurul, Sutoyo, Edi
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&#8230; 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

TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN COBIT 2019 PADA PSI UNIVERSITAS MURIA KUDUS

Wabang, Keszya, Rahma, Yusiana, Widodo, Aris Puji, Nugraha, Fajar
Abstract: Abstract: This research aims to analyze IT governance related to academic services at Muria Kudus University, which is responsibility of Information System Center division. Analysis did by measuring maturity level of IT&#8230; governance using COBIT 2019 framework to know about current maturity and expected maturity, also analyze the gap. It purposes to increase IT governance and forming recommendations that organization can do in the future. The results show that the average of current maturity level of 11 processes domain is 3,37 on level 3 (defined). It represents enterprisewide standards provide guidance across the enterprise to reach it goals. The result of gap analysis obtained the average of gap values is 1,63 and represents Information System Center MKU needs to do IT governance and management evaluations that aims to reach enterprise goals or expected maturity level. We give some recommendations into it. Keywords: COBIT 2019; gap analysis; IT governance; maturity level   Abstrak: Penelitian ini dilakukan dengan tujuan dalam menganalisis tata kelola TI terkait layanan akademik yang ada di Universitas Muria Kudus (UMK), dimana aktivitas ini menjadi tanggung jawab divisi Pusat Sistem Informasi (PSI). Analisis dilakukan melalui pengukuran menjadikan tingkat kematangan (maturity level) pengelolaan TI dengan standar COBIT 2019 guna mengetahui kondisi tata Kelola TI saat ini diharapkan serta menganalisis kesenjangan (gap) yang terjadi. Hal ini dimaksudkan untuk meningkatkan tata kelola TI serta merumuskan rekomendasi yang bisa dilakukan selanjutnya oleh Pusat Sistem Informasi UMK di masa yang akan datang. Hasil penelitian menunjukkan, bahwa rata-rata tingkat kematangan 11 domain proses yang dianalisis adalah sebesar 3,37 dan berada pada level 3 (ditetapkan). Hal tersebut merepresentasikan, bahwa organisasi telah memiliki standar proses yang berlaku diseluruh lingkup organisasi tersebut untuk mencapai tujuan. Sedangkan dari hasil analisis kesenjangan (gap) diperoleh rata-rata nilai kesenjangan sebesar 1,63 yang merepresentasikan, bahwa Pusat Sistem Informasi UMK perlu melakukan perbaikan-perbaikan tata kelola dan manajemen TI guna mencapai tujuan organisasi atau tingkat kematangan yang diharapkan. Terhadap hal tersebut diberikan beberapa rekomendasi perbaikan yang dapat dilakukan organisasi.   Kata kunci: analisis kesenjangan; COBIT 2019; tata kelola TI; tingkat kematangan  

Analisis Konten Kemampuan Berpikir Tingkat Tinggi (HOTS) Dalam Buku Matematika Kelas VII Kurikulum Merdeka

Juwita, Nazwa Alyanda Putri, Luri Nursucita, Nita Kurnia Sari, Hera Azhari Bangun, Maisahara Dalimunthe, Elfira Ramhadani
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,&#8230; 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.