Abstract:Abstrak: The purpose of this community service is to provide knowledge and training related to the Prezi learning media to principals and teachers of MIM Parakan. The material provided is an introduction to Prezi learning…
g media, how to register a Prezi account, how to install Prezi, and how to use and create a learning media from Prezi. The method used is lecture, question and answer, and direct practice. Evaluation is carried out by distributing knowledge and motivation questionnaires and product checklists to participants. In general, participants stated that the training schedule and time were right. On average the participants were satisfied with the topic presented. Although some of the participants' expectations were not fulfilled due to several obstacles such as internet connections and laptops that were less supportive. However, the results of the evaluation indicate that the participants were well trained in the tone of increased knowledge and motivation. In addition, the participants' simple work was also quite well.
Keyword: Prezi Training, Elementary School, Learning Media
Abstrak: Madrasah Ibtidaiyah Muhammadiyah (MIM) Parakan merupakan salah satu yang tengah mempersiapkan diri untuk menjadi sekolah yang unggul dalam tingkatan Sekolah Dasar (SD). Penguasaan guru SD akan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) sangat berpengaruh sekali terhadap penguasaan guru SD dalam penggunaaan media pembelajaran Tujuan dari pengabdian masyarakat ini adalah memberikan pengetahuan dan pelatihan terkait media pembelajaran berbasis teknologi Prezi kepada kepala sekolah dan guru MIM Parakan, Karanganyar. Materi yang diberikan adalah pengantar pembelajaran media, cara mendaftarkan akun Prezi, cara memasang dan cara menggunakan pembelajaran dari Prezi. Metode yang digunakan adalah tanya jawab, praktik langsung, dan demonstrasi. Evaluasi dilakukan dengan membagikan angket pengetahuan dan motivasi serta daftar periksa produk kepada peserta. Secara umum, peserta menyatakan bahwa jadwal dan waktu pelatihan sudah tepat. Rata-rata peserta puas dengan topik yang disajikan. Meskipun beberapa harapan peserta tidak terpenuhi karena koneksi internet dan laptop yang kurang mendukung. Namun, ada indikasi bahwa peserta terlatih dengan baik dalam hal peningkatan pengetahuan dan motivasi. Selain itu, karya sederhana dari para peserta juga cukup baik.
Kata Kunci: Pelatihan Prezi, Sekolah Dasar, Media Pembelajaran
Abstract:Abstract: The purpose of this social service is to provide learning media training based on the presentation application, Sparcol and Powtoon. This activity was given to teachers in Elementary School 9 Purwodadi. The social…
ial service session consists of installing an application, creating an account, adding images and text, changing the background, and saving the results that have been made. The model used is a workshop model with lectures, demonstrations, question and answer and direct practice methods. Evaluation is done by distributing information and motivation questionnaires to participants and product checklists. In general, participants claimed that the training schedule was right, the time sharing (lectures, demonstrations, question-answer and direct practice) was also felt positively by the participants. Participants are satisfied with the topic presented and feel that most of the expectations and objectives of the social service are fulfilled. Evaluation results indicate that the material delivered can be followed well.
Keyword: Powtoon Training, Sparcol Training, Elementary School
Abstrak: Tujuan dari pengabdian ini adalah memberikan pelatihan media pembelajaran berbasis aplikasi presentasi Sparcol dan Powtoon. Kegiatan pengabdian ini diberikan kepada guru-guru SD Negeri 9 Purwodadi. Sesi pengabdian terdiri dari instal aplikasi, membuat akun, menambah gambar dan teks, merubah background, dan menyimpan hasil yang telah dibuat. Model yang digunakan adalah model lokakarya dengan ceramah, demonstrasi, tanya jawab dan metode praktik langsung. Evaluasi dilakukan dengan menyebarkan angket informasi dan motivasi kepada peserta dan daftar periksa produk. Secara umum, peserta mengklaim bahwa jadwal pelatihan sudah tepat, pembagian waktu (ceramah, demonstrasi, tanya jawab dan praktik langsung) juga dirasakan positif oleh peserta. Peserta puas dengan topik yang disajikan dan merasa bahwa sebagian besar harapan dan tujuan pengabdian terpenuhi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa materi yang disampaikan dapat diikuti dengan baik.
Kata Kunci: Pelatihan Powtoon, Pelatihan Sparcol, Sekolah Dasar
Abstract:Abstract: This study aims to obtain (1) using role play to improve the students’ conversation for Class XI-5 of SMP Negeri 7 Tanjung Balai; (2) The form of learning activity for communicating in daily conversation by using…
by using the interactive media; (3) system of conversation learning in dialogue by using role play; and (4) the increase of students’ skills to practice English by using the interactive media. such as: video, picture from CD for communicating in the conversation and then students tried to practice english and used the expression in the classroom with the simple topic. Then used to provide speaking practice but can also develop listening. we can use conversation to introduce and practice a function, structure, or vocabulary, and to illustrate degrees of politeness, levels of formality, and values and attitudes of the target culture. We can also work with students to analyze written dialogues for any of these materials. conversations are useful for listening to and practicing pronunciation, intonation, and other phonological. result this training is also expected to provide motivation to learners in terms of active learning, innovative and creative.
Keywords: Interactive media, English conversation, Role playing method
Abstrak: penelitian ini bertujuan untuk memperoleh (1) penggunaan role playing atau bermain peran untuk meningkatan percakapan siswa XI-5 SMP Negeri 7 Tanjung Balai; (2) bentuk dari kegiatan pembelajaran untuk berkomunikasi dalam percakapan sehari – hari dengan menggunakan media interaktif; (3) sistem pembelajaran percakapan dalam dialog dengan menggunakan bermain peran; dan (4) peningkatan keterampilan siswa untuk berlatih bahasa inggris dengan menggunakan media interaktif seperti video, gambar dari CD untuk berkomunikasi dalam percakapan dan kemudian siswa mencoba untuk berlatih bahasa inggris dan menggunakan ekspresi di kelas dengan topik sederhana. Kemudian digunakan untuk memberikan latihan berbicara tetapi juga dapat mengembangkan dalam sesi mendengarkan. Kita dapat menggunakan percakapan untuk memperkenalkan dan fungsi mempraktikkan, struktur, atau kosa kata, dan untuk menggambarkan tingkat kesopanan , tingkat formalitas, dan nilai – nilai pencapaian sikap dan budaya. Kita juga dapat bekerja dengan siswa untuk menganalisis dialog tertulis untuk semua materi ini. percakapan berguna untuk mendengarkan dan mempraktikkan pengucapan, intonasi, dan phonologi. Hasil pelatihan ini juga diharapkan dapat memberikan motivasi kepada peserta didik dalam hal pembelajaran aktif, inovatif dan kratif.
Kata kunci: Media interaktif, Percakapan Bahasa Inggris, Metode bermain peran
Abstract:Abstract: The determination of thesis topics is a fundamental stage in academic research, yet the evaluation process remains predominantly manual and subjective. This reliance on individual lecturer perception often leads…
s to inconsistent feasibility assessments and fails to systematically measure the topic's alignment with strategic needs. This research aims to develop a Decision Support System (DSS) model based on fuzzy logic to assess the feasibility of thesis topics objectively and systematically, focusing on enhancing the relevance of student research. The research method employed the Fuzzy Inference System (FIS) with the Sugeno method. This model was designed through literature review and FGD to establish four criteria (Topic Relevance, Difficulty Level, Idea Novelty, Reference Availability) and 81 rule bases. The model validation results against expert judgment using 15 test data showed a high accuracy rate of 91.31%, with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 8.69%. In conclusion, this DSS model is proven to be valid and consistent, and it can be relied upon as an objective tool to improve the quality and relevance of thesis topics.
Keywords: academic evaluation; decision support system; fuzzy logic; fuzzy sugeno; thesis feasibility
Abstrak: Penentuan topik skripsi merupakan tahapan fundamental dalam penelitian akademik, namun proses evaluasinya hingga kini masih cenderung manual dan subjektif. Ketergantungan pada persepsi dosen secara individu sering kali menyebabkan penilaian kelayakan yang tidak konsisten serta kegagalan dalam mengukur keselarasan topik dengan kebutuhan strategis secara sistematis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis logika fuzzy untuk menilai kelayakan topik skripsi secara objektif dan sistematis, dengan fokus pada peningkatan relevansi penelitian mahasiswa. Metode penelitian yang digunakan adalah Fuzzy Inference System (FIS) dengan metode Sugeno. Model ini dirancang melalui tinjauan pustaka dan Focus Group Discussion (FGD) untuk menetapkan empat kriteria (Relevansi Topik, Tingkat Kesulitan, Kebaruan Ide, Ketersediaan Referensi) serta 81 basis aturan. Hasil validasi model terhadap penilaian pakar menggunakan 15 data uji menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi yaitu 91,31%, dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 8,69%. Kesimpulannya, model SPK ini terbukti valid dan konsisten, serta dapat diandalkan sebagai alat objektif untuk meningkatkan kualitas dan relevansi topik skripsi.
Kata kunci: evaluasi akademik; sistem pendukung keputusan; logika fuzzy; fuzzy sugeno; kelayakan skripsi
Abstract:Abstract: YouTube is one of the most popular video streaming platforms, but it has constraints that can cause problems when clients have difficulty finding content according to their wishes. The main objective of this study…
udy is to increase user capacity in viewing content specifically in the field of women's empowerment. By using content-based filtering techniques, the system will analyze user preferences and interests through recommendations for women's empowerment content. The data source is via the YouTube API and is analyzed using PHP programming content-based filtering techniques. The system's recommendations provide a list of women's empowerment content with a user request display. The results of the research evaluation obtained a precision value of 62%, meaning that the recommendations match the topic being searched for, namely women's empowerment. The recall value of 84% indicates that the system has succeeded in finding relations from the database. The f1-score value of 72% indicates that there is a balance between precision and recall, meaning that a system is needed that is not only accurate but also complete. While the cosine value shows a score of 0.7071 approaching the maximum value (1.0). The recommendation of the content-based filtering method produces quite effective women's empowerment content.
Keywords: content-based filtering, recommendations, women Empowerment, youtube
Abstract:Abstract: Twitter, as a social media platform, has rapidly grown as a means for people to express their opinions and thoughts on various topics, including education. The number of Twitter users surged to 10.645.000 in 2020,…
20, with a significant increase during the pandemic. Telkom University, as a private institution of higher education in Indonesia, has become one of the topics of discussion on Twitter. Users’ opinions about Telkom University vary, ranging from positive to negative. To gain deeper insights into public view, sentiment analysis is essential. The analysis follows the Knowledge Discovery in Databases (KDD) process, utilizing the Naive Bayes classification algorithm. The evaluation results indicate the best accuracy achieved with an 80:20 data split, resulting in an accuracy rate of 82.05%, precision of 82.3%, recall of 82.05%, and F1-Score of 82.08%. The Naïve Bayes model demonstrates good performance for sentiment analysis of public views regarding Telkom University on Twitter.
Keywords: naïve bayes; sentiment analysis; twitter; telkom university.
Abstrak: Media sosial Twitter berkembang pesat sebagai sarana masyarakat berekspresi untuk menuangkan opini dan pikiran mereka mengenai topik apapun, termasuk pendidikan. Pengguna Twitter meningkat tajam hingga 10.645.00 pengguna pada tahun 2020 dan terus meningkat selama pandemi. Telkom University sebagai perguruan tinggi menjadi salah satu topik yang dibicarakan yang berkaitan dengan pendidikan. Pendapat mengenai Telkom University yang diungkapkan oleh pengguna Twitter beragam, baik positif maupun negatif. Analisis sentimen diperlukan untuk memahami pandangan publik lebih mendalam. Digunakan tahapan Knowledge Discovery in Databases dan algoritma klasifikasi Naïve Bayes dalam analisis ini. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi paling baik dicapai dengan rasio data 80:20, dengan nilai akurasi sebesar 82.05%, nilai presisi sebesar 82.3%, nilai recall sebesar 82.05%, dan nilai F1-Score sebesar 82.08%. Model klasifikasi Naïve Bayes memiliki performa baik untuk analisis sentimen pandangan publik di Twitter mengenai Telkom University.
Kata kunci: analisis sentimen; naïve bayes; twitter; telkom university.
Abstract:Abstract: Netflix's success cannot be separated from its investment in building a strong digital industry in its business, including in creating relationships with its customers through social media. Netflix is here and…
becomes a good listener to understand the prevailing pop culture with a variety of interesting content that has been adapted to the data they have regarding the behaviour of their subscribers so that it can be well received by the wider community. This article is explained further in the form of a descriptive analysis of how Netflix, a company that undergoes many transformations, ultimately utilizes social media to build relationships with its customers. It begins with collecting various data relevant to the topic and research title to be presented in a complete presentation through literature studies referred to as sequence data. In the end, it was concluded that Netflix is one of the companies that are indeed successful in using social media as one of their strategies to form a good close relationship with its users, Netflix also maximizes the user data they have such as what customers like and what they don't. which helps Netflix understand each user's behaviour.
Keywords: digital; netflix; social media
Abstrak: Kesuksesan Netflix tidak dapat dilepaskan dari investasi mereka dalam membangun industri digital yang kokoh dalam bisnisnya termasuk dalam menciptakan hubungan dengan para pelanggannya melalui sosial media. Netflix hadir dan menjadi pendengar yang baik untuk memahami kultur pop yang berlaku dengan berbagai konten menarik yang telah disesuaikan dengan data yang mereka miliki terkait perilaku pelanggannya sehingga dapat diterima dengan baik oleh masyarakat luas. Dalam artikel ini, dijelaskan lebih lanjut dalam bentuk analisis deskriptif bagaimana Netflix sebagai sebuah perusahaan yang banyak melakukan transformasi yang pada akhirnya memanfaatkan sosial media untuk menjalin hubungan dengan para pelanggannya. Diawali dengan melakukan pengumpulan berbagai data yang relevan dengan topik dan judul penelitian untuk disajikan menjadi sebuah pemaparan yang utuh melalui kajian-kajian pustaka yang disebut sebagai data sequence. Pada akhirnya, didapatkan kesimpulan bahwa Netflix merupakan salah satu perusahaan yang memang berhasil dalam menggunakan sosial media sebagai salah satu strategi mereka untuk membentuk hubungan kedekatan yang baik dengan para penggunanya, Netflix juga memaksimalkan data pengguna yang mereka miliki seperti apa yang pelanggan sukai dan apa yang tidak pelanggan sukai, yang menunjang Netflix dalam memahami perilaku masing-masing pengguna.
Kata kunci: digital; media sosial; netflix
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: The Presidential general election on 2019 became one of the most popular topics on twitter nowdays. The society give their opinion about the pair of candidates that they are support through the social media.…
ia. This research was predicts about the society sentimens toward the candidates of President and Vice President of Republic of Indonesia. The data was used based on the tweet on the @jokowi twitter account. The retrieval of data by using the Tweepy library with the Python 2.7 programming language. This research was classified became of two of society sentiments classes, namely positive and negative. The modeling was used of the weighting method Unigram, Bigram, Trigram, N-Gram (1-2) and N-Gram (1-3) that used the Naïve Bayes Algorithm on the Weka Application. The modeling data was used by the dataset of 646 sentences. The highest results of this reseach were obtained by Unigram Weighting, namely: 81.4% accuracy, 81.5% precision, 81.3% recall with a time of 0.3 s.
Keywords: classification, naïve bayes, 2019 presidential election, twitter, unigram
Abstrak: Pemilihan Umum tentang Pilpres 2019 menjadi salah satu topik yang ramai diperbincangkan di Twitter. Adu pendapat di sosial media oleh masyarakat mengandung opini terhadap pasangan calon yang didukungnya. Penelitian ini memprediksi sentimen masyarakat kepada pasangan calon Presiden dan Wakil Presiden Republik Indonesia. Data yang digunakan adalah tweet yang ada pada akun Twitter @jokowi. Pengambilan data menggunakan library Tweepy dengan bahasa pemrograman Python 2.7. Penelitian ini mengklasifikasi sentimen masyarakat menjadi 2 kelas, yaitu positif dan negatif. Kemudian dilakukan pemodelan dengan metode pembobotan Unigram, Bigram, Trigram, N-Gram (1-2) Dan N-Gram (1-3) menggunakan Algoritme Naïve Bayes pada Aplikasi Weka. Pembuatan model menggunakan dataset yang berjumlah 646 kalimat. Hasil tertinggi yang diperoleh pada penelitian ini adalah dengan menggunakan Pembobotan Unigram, yaitu : akurasi 81,4%, presisi 81,5 % , recall 81,3 % dengan catatan waktu 0,3s.
Kata kunci: klasifikasi, naïve bayes, pilpres 2019, twitter, unigram.
Abstract:Pecahan merupakan salah satu materi matematika yang penerapannya sering dijumpai dalam kegiatan sehari-hari. Penelitian ini bertujuan mengukur sejauh mana siswa kelas IV SD Negeri 010091 Kisaran Baru memahami konsep pecahan.…
han. Metode yang digunakan berbentuk deskriptif kualitatif dengan melibatkan 26 siswa sebagai subjek kajian. Data dihimpun melalui empat cara, yakni tes, pengamatan, wawancara, dan penelusuran dokumen. Hasil kajian memperlihatkan bahwa pemahaman siswa atas konsep pecahan tergolong masih rendah, dibuktikan oleh angka ketuntasan belajar yang hanya menyentuh 23,07%. Kondisi tersebut dipengaruhi oleh sejumlah hal, di antaranya lemahnya penguasaan dasar pecahan, rendahnya keterlibatan siswa saat belajar, serta metode pengajaran yang belum diterapkan secara maksimal. Mengacu pada hasil tersebut, diperlukan strategi pembelajaran yang lebih interaktif untuk mendorong peningkatan pemahaman siswa terhadap pecahan.
Fraction is a fundamental mathematical topic that frequently appears in everyday situations. This study set out to examine how well fourth-grade students at SD Negeri 010091 Kisaran Baru grasp the concept of fractions. A qualitative descriptive design was employed, with 26 students taking part as participants. Four data-gathering techniques were used: testing, observation, interviews, and document review. Findings revealed that students’ grasp of fraction concepts was still limited, shown by a completion rate of only 23,07%. Several factors contributed to this outcome, among them a weak foundation in basic fraction concepts, low student involvement during lessons, and teaching methods that had not been optimally applied. Based on these findings, more interactive learning strategies are needed to help strengthen students’ conceptual grasp of fractions.