Abstract:Abstract: Both hardware and software technologies offer their advantages in helping to facili- tate student learning activities. Virtual reality technology allows users to interact directly with the virtual reality environment,…
ironment, giving the effect of a pleasant learning sensation because it pro- vides direct experience for students to actively do desktop computer assembly practicum inde- pendently and guided. This research is R & D (Research and Development), which aims to pro- duce a product as a desktop computer assembly virtual reality learning application. This re- search procedure adapts the Lee & Owens development model. The subjects of this research were students at the Open University, Makassar State University, and Lambung Mangkurat University. The results showed that using Virtual Reality in desktop computer assembly can provide extraordinary experiences to users, bridging the gap between the real and virtual worlds. This is achieved through specially designed hardware to create a virtual environment that re- sembles the actual reality or even creates an entirely new reality.
Keywords: desktop computer; assembly; virtual reality
Abstrak: Teknologi perangkat keras (hardware) maupun lunak (software) menawarkan keunggulannya dalam membantu memfasilitasi aktivitas belajar dan pembelajaran ma- hasiswa. Teknologi virtual reality memiliki kemampuan bagi penggunanya untuk dapat melakukan interaksi langsung dengan lingkungan realitas maya, memberi efek sensasi pembelajaran yang menyenangkan karena memberikan pengalaman langsung bagi ma- hasiswa untuk aktif melakukan pratikum perakitan computer desktop secara mandiri maupun terbimbing. Penelitian ini adalah R & D (Research and Development) yang ber- tujuan untuk menghasilkan suatu produk yaitu berupa aplikasi pembelajaran virtual real- ity perakitan computer desktop. Prosedur penelitian ini mengadaptasi model pengem- bangan Lee & Owens. Subjek penelitian ini adalah mahasiswa pada Universitas Ter- buka, Universitas Negeri Makassar, dan Unibversitas Lambung Mangkurat. Hasil penelitian diperoleh bahwa penggunaan Virtual Reality dalam perakitan computer desk- top mampu memberikan pengalaman luar biasa kepada pengguna, menjembatani jurang antara dunia nyata dan dunia maya. Hal ini dicapai melalui penggunaan perangkat keras yang dirancang khusus untuk menciptakan lingkungan virtual yang menyerupai realitas sebenarnya atau bahkan menciptakan realitas yang sama sekali baru.
Kata kunci: computer desktop; perakitan; virtual reality
Abstract:Analisis sentimen adalah proses mengidentifikasi dan mengklasifikasikan opini dalam teks menjadi kategori tertentu seperti positif, negatif, atau netral. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan produk…
pada platform e-commerce menggunakan algoritma Naive Bayes. Dataset ulasan produk diambil dari Kaggle, terdiri dari ribuan ulasan dengan label sentimen. Metodologi mencakup tahap preprocessing teks, ekstraksi fitur menggunakan teknik TF-IDF, dan penerapan algoritma Naive Bayes untuk klasifikasi sentimen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memberikan akurasi sebesar 94%, membuktikan kemampuannya dalam analisis sentimen dengan dataset teks pendek
Abstract:Abstract: This research aims to build a recommendation system that can help parents determine the best Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) using the ELECTRE (Elimination and Choice Translating Reality) method. The electre method…
ethod was chosen because of its ability to handle Multi-Criteria Decision Making (MCDM) problems, which allows evaluating alternatives based on various relevant criteria. This system is designed to identify and assess PAUD based on a number of important criteria, such as facilities, location, teacher-student ratio, curriculum, accreditation and reputation. Each criterion is given a weight according to its level of importance, which is determined based on parental preferences and applicable educational standards. Data is collected from various sources and processed using artificial intelligence techniques to ensure accuracy and relevance. The electre method is then used to evaluate and compare between PAUD. The research results show that the recommendation system developed is able to provide accurate and relevant PAUD recommendations, as well as increasing user satisfaction in the PAUD selection process. This research makes a significant contribution to the field of decision support systems and education, by showing the practical application of the electre method in determining the best PAUD. It is hoped that the results of this research can inspire the development of similar recommendation systems in other educational fields, as well as help in improving the quality of early childhood education through the use of advanced technology.
Keywords: artificial intelligence; electre method; multi-criteria decision making (mcdm); paud.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi yang dapat membantu orang tua dalam menentukan Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) terbaik dengan menggunakan metode ELECTRE (Elimination and Choice Translating Reality). Metode electre dipilih karena kemampuannya dalam menangani masalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM), yang memungkinkan evaluasi alternatif berdasarkan berbagai kriteria yang relevan. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi dan menilai PAUD berdasarkan sejumlah kriteria penting, seperti fasilitas, lokasi, rasio guru-murid, kurikulum, akreditasi dan reputasi. Setiap kriteria diberikan bobot sesuai dengan tingkat kepentingannya yang ditentukan berdasarkan preferensi orang tua dan standar pendidikan yang berlaku. Data dikumpulkan dari berbagai sumber dan diproses menggunakan teknik kecerdasan buatan untuk memastikan akurasi dan relevansi. Metode electre kemudian digunakan untuk melakukan evaluasi dan perbandingan antar PAUD. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi PAUD yang akurat dan relevan, serta meningkatkan kepuasan pengguna dalam proses pemilihan PAUD. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan pada bidang sistem pendukung keputusan dan pendidikan, dengan menunjukkan aplikasi praktis dari metode electre dalam penentuan PAUD terbaik. Diharapkan, hasil penelitian ini dapat menginspirasi pengembangan sistem rekomendasi serupa di bidang pendidikan lainnya, serta membantu dalam meningkatkan kualitas pendidikan anak usia dini melalui pemanfaatan teknologi canggih.
Kata kunci: kecerdasan buatan; metode electre; multi-criteria decision making (mcdm); paud.
Abstract:Abstract: Lung cancer is most deadly cancers in the world. Identification and classification of the causes of understanding lung cancer is essential for developing more effective prevention and treatment strategies. The…
issue is that a lot of individuals are unaware about the characteristics and causes of lung cancer. The purpose of this study is to apply the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm in the classification of the causes of lung cancer and provide education to the public must be aware of the traits of lung cancer patients and, to stay away from the causes of lung cancer. The dataset used consists of 309 samples with 16 relevant attributes. The K-NN algorithm was trained and tested to assess its ability to classify the factors that cause lung cancer. The results showed an accuracy of 90.32%, with a precision for the "YES" class of 96% and the "NO" class of 67%. The recall value for the "YES" class was 92% and for the "NO" class was 80%. The implementation of this algorithm gives good results in classification and can help in early detection and prevention of lung cancer which can be used in the development of more effective prevention and early diagnosis strategies.
Keywords: lung cancer; k-nearest neighbor; classification; machine learning
Abstrak: Kanker paru-paru tergolong jenis penyakit kanker yang memperoleh angka kematian paling tinggi di dunia. Identifikasi dan klasifikasi penyebab kanker paru-paru sangat penting untuk pengembangan strategi pencegahan dan pengobatan yang lebih efektif. Masalah yang terjadi adalah banyak orang yang belum mengetahui tentang ciri-ciri dan penyebab-penyebab dari kangker paru tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam klasifikasi penyebab kanker paru-paru serta memberikan edukasi kepada masyarakat banyak agar mengetahui ciri-ciri orang yang mengidap kangker paru-paru dan tentunya untuk menghindari penyebab-penyebab dari kangker paru-paru tersebut. Dataset yang digunakan terdiri dari 309 sampel dengan 16 atribut yang relevan. Algoritma K-NN kemudian dilatih dan diuji untuk menilai kemampuannya dalam mengklasifikasikan faktor-faktor penyebab kanker paru-paru. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 90.32%, dengan skor precision untuk kelas "YES" sebesar 96% dan kelas "NO" sebesar 67%. Nilai recall untuk kelas "YES" adalah 92% dan untuk kelas "NO" sebesar 80%. Implementasi algoritma ini memberikan hasil yang baik dalam klasifikasi dan dapat membantu dalam deteksi dini serta pencegahan kanker paru-paru yang dapat digunakan dalam pengembangan strategi pencegahan dan diagnosis dini yang lebih efektif.
Kata kunci: kanker paru-paru; k-nearest neighbor; klasifikasi; machine learning
Abstract:Abstract: Today, many users use online platforms rather than offline platforms for ticket bookings, involving a wide range of services such as flights, hotels, trains, buses, and entertainment. PegiPegi.com, as one of the…
e fastest growing online travel agencies in Indonesia, demonstrates success by understanding the value of technology and maintaining strong partnerships. Users of this platform often provide reviews, viewing user reviews can be done manually but this will have a less effective impact, so it needs to be done automatically with sentiment analysis. This research the Naïve Bayes method in sentiment analysis of PegiPegi.com reviews, with a focus on understanding customer satisfaction and service improvement. By combining these approaches, this research contributes to a deeper understanding of user responses to OTA services and presents the evaluation results of the Multinomial Naive Bayes classification model with an accuracy rate of 89.5%. The high precision in the Negative class demonstrates the model's ability to identify negative reviews. However, there are challenges in classifying the Neutral class, indicating the potential for further improvement. Nevertheless, the F1 score of 0.522 reflects a good balance between overall precision, recall so it can be concluded the naïve bayes algorithm is successful for performing sentiment analysis.
Keywords: Sentiment analysis; naïve bayes algorithm; pegipegi.com; playstore
Abstract: Saat ini banyak pengguna platform online dibandingkan offline untuk pemesanan tiket, yang melibatkan berbagai layanan seperti penerbangan, hotel, kereta api, bus, dan hiburan. PegiPegi.com, sebagai salah satu agen perjalanan online yang berkembang pesat di Indonesia, menunjukkan keberhasilan dengan memahami nilai teknologi dan mempertahankan kemitraan yang kuat. Pengguna platform ini sering memberikan ulasan, melihat ulasan pengguna bisa saja dilakukan secara manual tetapi hal ini akan memberikan dampak yang kurang efektif, sehingga perlu dilakukan secara otomatis dengan analisis sentiment. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode klasifikasi Naïve Bayes dalam analisis sentimen ulasan PegiPegi.com, dengan fokus pada pemahaman kepuasan pelanggan dan peningkatan layanan. Dengan menggabungkan pendekatan ini, penelitian ini berkontribusi pada pemahaman yang lebih dalam tentang tanggapan pengguna terhadap layanan OTA dan menyajikan hasil evaluasi model klasifikasi Multinomial Naive Bayes dengan tingkat akurasi 89,5%. Presisi tinggi di kelas Negatif menunjukkan kemampuan model untuk mengidentifikasi ulasan negatif. Namun, ada tantangan dalam mengklasifikasikan kelas Netral, menunjukkan potensi untuk perbaikan lebih lanjut. Namun demikian, skor F1 0,522 mencerminkan keseimbangan yang baik antara presisi keseluruhan dan daya ingat sehingga dapat disimpulkan algoritma naïve bayes berhasil untuk melakukan analisis sentimen.
Keywords: Analisis sentimen; naïve bayes; pegipegi.com; playstore
Abstract:Abstract: In the digital era of transformation, educational websites serve as vital platforms for transparently disseminating information to stakeholders. This study evaluates the effectiveness of the Jember Regency Education…
ation Department website using the COBIT 5 framework. This study aims to enhance the effectiveness and usability of the Department of Education website in Jember Regency by aligning it with stakeholders' evolving needs through comprehensive evaluation and targeted recommendations. Employing a qualitative descriptive approach, the research identifies challenges such as mobile optimization issues, slow loading times, security vulnerabilities, and content relevance concerns. Despite commendable accessibility, these challenges significantly impact user experience and website credibility. The findings underscore the urgent need for website optimization, improved security measures, and continuous content updates. This research provides actionable recommendations to align the website with IT governance standards, offering a roadmap for enhancement. Furthermore, the MEA Capability Results highlight discrepancies between the current scores and expected standards, indicating the necessity for comprehensive alignment with COBIT 5 guidelines to optimize website functionality and better meet user expectations.Top of Form
Keywords: COBIT 5 framework; Jember Regency Department of Education; website effectiveness
Abstrak: Pada era transformasi digital, situs web pendidikan menjadi platform penting untuk menyebarkan informasi secara transparan kepada para pemangku kepentingan. Studi ini mengevaluasi efektivitas situs web Dinas Pendidikan Kabupaten Jember menggunakan kerangka kerja COBIT 5. Studi ini bertujuan untuk meningkatkan efektivitas dan kegunaan situs web Dinas Pendidikan di Kabupaten Jember dengan menyelaraskannya dengan kebutuhan yang berkembang dari para pemangku kepentingan melalui evaluasi komprehensif dan rekomendasi yang ditargetkan. Dengan pendekatan deskriptif kualitatif, penelitian ini mengidentifikasi tantangan seperti masalah optimasi seluler, waktu muat yang lambat, kerentanan keamanan, dan kekhawatiran tentang relevansi konten. Meskipun aksesibilitasnya baik, tantangan-tantangan ini secara signifikan memengaruhi pengalaman pengguna dan kredibilitas situs web. Temuan ini menegaskan perlunya pengoptimalan situs web, peningkatan langkah-langkah keamanan, dan pembaruan konten yang berkelanjutan. Penelitian ini memberikan rekomendasi yang dapat dilaksanakan untuk menyelaraskan situs web dengan standar tata kelola TI, menawarkan panduan untuk peningkatan. Selain itu, hasil Kemampuan MEA menyoroti perbedaan antara skor saat ini dan standar yang diharapkan, menandakan kebutuhan akan penyesuaian yang komprehensif dengan pedoman COBIT 5 untuk mengoptimalkan fungsionalitas situs web dan memenuhi harapan pengguna dengan lebih baik.
Top of Form
Kata kunci: Dinas Pendidikan Kabupaten Jember; efektivitas website; kerangka kerja COBIT 5
Abstract:Abstract: Abstract: this study evaluates and compares the performance of two edge detection methods Sobel method and Canny method on batik image. Batik images have unique characteristics and complex patterns, making it…
difficult to analyze the edges. This study presents a comparison of the results using sobel and canny edge detection methods on batik kawung images both from peak signal-to-noise reatio and from mean squared error. The results showed that canny edge detection was better than sobel method. This can be seen from the results of PSNR and MSE that is 100%. This analysis is determined by considering factors such as the accuracy of edge detection, sensitivity to noise, and the ability to handle the complexity of batik drawing patterns. The results of this study provide a detailed description of the advantages and disadvantages of each method in the image of batik kawung. The conclusions that can be drawn from this study can provide valuable guidance for choosing the optimal edge detection method in image analysis of batik kawung and others.
Keywords: batik kawung; canny; MSE; PSNR; sobel
Abstrak: Penelitian ini mengevaluasi dan membandingkan kinerja dua metode deteksi tepi metode Sobel dan metode Canny pada citra batik. Gambar batik mempunyai ciri-ciri yang unik dan pola yang kompleks, sehingga menyulitkan analisis tepian. Penelitian ini menyajikan perbandingan hasil menggunakan metode deteksi tepi sobel dan canny pada citra batik kawung baik dari peak signal-to-noise reatio maupun dari mean squared error. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa deteksi tepi canny lebih baik dibandingkan dari metode sobel. Hal ini dapat dilihat dari hasil PSNR dan MSE yang dihasilkan yaitu 100%. Analisis ini ditentukan dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti keakuratan deteksi tepi, kepekaan terhadap noise, dan kemampuan menangani kompleksitas pola gambar batik. Hasil penelitian ini memberikan gambaran secara detail mengenai kelebihan dan kekurangan masing-masing metode pada citra batik kawung. Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini dapat memberikan panduan berharga untuk memilih metode deteksi tepi yang optimal dalam analisis citra batik kawung dan yang lainnya.
Kata kunci: batik kawung; canny; MSE; PSNR; sobel
Abstract:Abstract: This research highlights the significance of information technology in producing relevant, accurate, and timely information as the foundation for strategic knowledge in decision-making. Applications, as software,…
e, play a vital role in presenting information tailored to user needs, based on provided input data. Flutter, serving as an SDK for mobile app development, brings superior capabilities in cross-platform application development. The development of a mobile application for Fruit Garden Tourism Information System in Sidoarjo using Flutter aims to facilitate the search for fruit garden tourism spots based on user preferences and provide detailed information about those locations. The objective is to assist the community in discovering and enjoying fruit garden tourism in Sidoarjo. In the testing process, the black-box method is utilized to identify system weaknesses, validate the congruence of executed data with inputs, and prevent potential deficiencies and errors in the application before user deployment. In the testing process, the application has successfully passed tests for its interface and all provided features with success.
Keywords: application; flutter; fruit garden tourism; information technology.
Abstrak: Penelitian ini menggambarkan pentingnya teknologi informasi dalam menghasilkan informasi yang relevan, akurat, dan waktu tepat sebagai dasar pengetahuan strategis untuk pengambilan keputusan. Aplikasi, sebagai perangkat lunak, memiliki peran vital dalam menyajikan informasi sesuai dengan kebutuhan pengguna, berlandaskan pada data masukan yang diberikan. Flutter, sebagai SDK untuk pembuatan aplikasi mobile, menghadirkan kemampuan unggul dalam pengembangan aplikasi lintas platform. Pengembangan aplikasi mobile untuk Sistem Informasi Wisata Kebun Buah di Sidoarjo menggunakan Flutter bertujuan memudahkan pencarian tempat wisata kebun buah sesuai preferensi pengguna dan menyediakan informasi yang terperinci tentang lokasi tersebut. Tujuannya adalah memfasilitasi masyarakat dalam menemukan dan menikmati wisata kebun buah di Sidoarjo. Dalam proses pengujian, metode black box digunakan untuk mengidentifikasi kelemahan sistem, memvalidasi kesesuaian data yang dieksekusi dengan yang dimasukkan, serta mencegah potensi kekurangan dan kesalahan dalam aplikasi sebelum digunakan oleh pengguna. Pada proses pengujian, aplikasi telah berhasil melewati pengujian untuk aspek tampilan dan seluruh fitur yang disediakan dengan sukses.
Kata kunci: aplikasi; flutter; teknologi informasi; wisata kebun buah.
Abstract:Abstract: The habit of smoking is dangerous because of the addictive substances that make cigarettes addictive. Its addictive nature poses a significant risk, affecting personality with stress, depression and nervous disorders.…
orders. Body factors that indicate smoking include blood sugar levels, dental caries, and hemoglobin. To address this, research has been conducted with focused efforts to understand and address the risks associated with smoking and its impact on overall health. This research aims to choose the best method for predicting smokers by using feature selection techniques. The feature selection algorithms uses for that are Analysis of Variance (ANOVA), Recursive Feature Elimination (RFE), and Genetic Algorithm (GA) to select optimal attributes and uses the k-fold cross validation technique as the validation of the Artificial Neural Network algorithm. The data includes various parameters such as age, height, weight, vision, blood pressure, cholesterol, triglycerides, hemoglobin, AST, ALT, GTP, gender, dental caries and tartar. Hearing ability, urine protein content, and tartar were selected. The results showed that using the Analysis of Variance method showed higher accuracy (77.101%) compared to the Genetic Algorithm method (74.64%) and the Recursive Feature Elimination method (76.08%). Selection of relevant attributes increases the predictions and insights of the Artificial Neural Network model about the effects of smoking on health.
Keywords: artificial neural network; analysis of variance; genetic algorithm; recursive feature elimination; smoker prediction
Abstrak: Kebiasaan merokok berbahaya karena adanya zat adiktif yang membuat rokok menjadi ketagihan. Sifatnya yang membuat ketagihan menimbulkan risiko yang signifikan, mempengaruhi kepribadian dengan stres, depresi, dan gangguan saraf. Faktor tubuh yang mengindikasikan kebiasaan merokok antara lain kadar gula darah, karies gigi, dan hemoglobin. Untuk mengatasi hal ini, penelitian telah dilakukan dengan upaya terfokus untuk memahami dan mengatasi risiko yang terkait dengan merokok dan dampaknya terhadap kesehatan secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk memilih metode terbaik dalam memprediksi perokok dengan menggunakan teknik seleksi fitur. Metode seleksi fitur yang digunakan adalah Analysis of Variance (ANOVA), Recursive Feature Elimination (RFE), dan Genetic Algorithm (GA) untuk memilih atribut yang optimal dan menggunakan teknik k-fold cross validation sebagai validasi algoritma Artificial Neural Network. Data tersebut mencakup berbagai parameter seperti umur, tinggi badan, berat badan, penglihatan, tekanan darah, kolesterol, trigliserida, hemoglobin, AST, ALT, GTP, jenis kelamin, karies gigi dan karang gigi. Kemampuan pendengaran, kandungan protein urin, dan karang gigi dipilih. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Analysis of Variance menunjukkan akurasi yang lebih tinggi (77,101%) dibandingkan dengan metode Genetic Algorithm (74,64%) dan metode Recursive Feature Elimination (76,08%). Pemilihan atribut yang relevan meningkatkan prediksi dan wawasan model Jaringan Syaraf Tiruan tentang dampak merokok terhadap kesehatan.
Kata kunci: artificial neural network; analysis of variance; genetic algorithm; prediksi perokok; recursive feature elimination
Abstract:Abstract: English course institutions are one of the most sought after non-formal education places to learn and improve English language skills, especially to be able to master the TOEFL well. To choose a suitable course…
institution, that is by visiting the respective course places. Of course, things like this take a lot of time, effort, and money. For this reason, a decision support system is needed that can provide recommendations for the best course institutions using the TOPSIS method. The data used are 18 alternatives with criteria including course fees, number of facilities, length of study hours, instructor's TOEFL, and distance from the course. The calculation results provide a recommendation that the alternative A Class IBT is the best English course institution.
Keywords: English Course; Decision Support System; TOPSIS
Abstrak:. Lembaga kursus bahasa inggris merupakan salah satu tempat pendidikan nonformal yang saat ini banyak dicari untuk mempelajari dan meningkatkan kemampuan bahasa inggris khususnya untuk dapat menguasai TOEFL dengan baik. Untuk memilih lembaga kursus yang cocok yaitu dengan mendatangi ke tempat kursus masing-masing. Tentunya hal seperti ini banyak waktu, tenaga, dan biaya yang diperlukan. Untuk itu diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi lembaga kursus yang terbaik menggunakan metode TOPSIS. Data yang digunakan adalah 18 alternatif dengan kriteria antara lain uang kursus, jumlah fasilitas, lama jam belajar, TOEFL instruktur, dan jarak tempat kursus. Hasil perhitungan memberikan rekomendasi bahwa alternatif A Class IBT merupakan lembaga kursus bahasa Inggris yang terbaik.
Kata kunci: Kursus Bahasa Inggris; Sistem Pendukung Keputusan; TOPSIS