Abstract:Abstract: There are a great number of academics that are now conducting research on sentiment analysis by employing supervised and machine learning techniques. The research can be carried out with the assistance of a variety…
iety of sources, including reviews of movies, reviews of Twitter, reviews of online products, blogs, discussion forums, and other social networks. With the progress of technology, individuals may now effortlessly utilize social media platforms to access and share information, as well as express their viewpoints to the general public, without any constraints of distance or time. Twitter is a social media network that serves as a repository for opinions. Diverse techniques are employed to provide optimal and realistically precise pressure detection. The analysis and discussion affirm that the Support Vector Machine (SVM) was effectively employed in this study, utilizing public opinion data on television program reviews in Indonesia. An SVM classifier is employed to examine the Twitter data set by utilizing various parameters. The study successfully completed the preprocessing process by collecting a total of 400 data points, consisting of 320 reviews from 4 television shows for training data and 80 reviews for testing. The data was filtered and classified using SVM, with 200 positive and 200 negative data points for comparison. The experiment utilized the SVM method using TF-IDF to achieve the most accurate test results. The test accuracy was 80%, while the training data accuracy reached 100%.
Keywords: Sentiment Analysis; Support Vector Machine; Television Shows Review, TF-IDF,
Abstrak: Saat ini, banyak akademisi sedang menyelidiki analisis sentimen melalui pemanfaatan teknik yang diawasi dan pembelajaran mesin. Kajian dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa sumber seperti review film, review Twitter, review produk online, blog, forum diskusi, atau jejaring sosial lainnya. Dengan kemajuan teknologi, masyarakat kini dapat dengan mudah memanfaatkan platform media sosial untuk mengakses dan berbagi informasi, serta menyampaikan pandangan mereka kepada masyarakat umum, tanpa batasan jarak dan waktu. Twitter adalah jaringan media sosial yang berfungsi sebagai gudang opini. Beragam teknik digunakan untuk menghasilkan deteksi tekanan yang optimal dan presisi secara realistis. Analisis dan pembahasan menegaskan bahwa Support Vector Machine (SVM) efektif digunakan dalam penelitian ini, memanfaatkan data opini publik tentang review program televisi di Indonesia. Pengklasifikasi SVM digunakan untuk memeriksa kumpulan data Twitter dengan memanfaatkan berbagai parameter. Penelitian berhasil menyelesaikan proses preprocessing dengan mengumpulkan total 400 titik data yang terdiri dari 320 review dari 4 acara televisi untuk data pelatihan dan 80 review untuk pengujian. Data disaring dan diklasifikasikan menggunakan SVM, dengan 200 titik data positif dan 200 titik data negatif sebagai perbandingan. Percobaan ini menggunakan metode SVM dengan menggunakan TF-IDF untuk mencapai hasil pengujian yang paling akurat. Akurasi pengujiannya mencapai 80%, sedangkan akurasi data pelatihan mencapai 100%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Review Tayangan Televisi, TF-IDF, Support Vector Machine
Abstract:Abstract: Project-Based Learning is a type of learning that is quite widely recommended today, especially in vocational type institutions where the learning is effective in the aim of involving students with direct learning…
ing content. The process of evaluating project-based learning on project teams in the performance assessment of each team to rank the order of best performance of all teams is still assessed based on subjective assessments. To overcome these problems, in this study the performance measurement of the project-based learning team by applying the VIKOR method and Rank Order Centroid in conducting assessments with test samples, namely in the Introduction to Database course. The test results obtained based on the calculation of VIKOR and Rank Order Centroid, namely PBL-TRPL01 Team 1 as the best alternative by obtaining based on variations of testing the VIKOR index value with values v=0.4, v=0.5, and v=0.6. Thus, it can be seen that the VIKOR and Rank Order Centroid methods can be applied to the calculation process of measuring team performance in project-based learning.
Keywords: decision Support System; project-based learning; rank order centroid; VIKOR
Abstrak: Pembelajaran Berbasis Proyek merupakan jenis pembelajaran yang cukup banyak direkomendasikan di masa kini khususnya pada institusi berjenis vokasional. Pembelajaran tersebut efektif dalam tujuan melibatkan para peserta didik dengan konten pembelajaran secara langsung. Proses evaluasi pembelajaran berbasis proyek pada tim proyek dalam penilaian performa dari masing-masing tim untuk memeringkatkan urutan performa terbaik dari seluruh tim masih dinilai berdasarkan penilaian secara subyektif. Untuk mengatasi persoalan tersebut, pada penelitian ini pengukuran performa tim project-based learning dengan menerapkan metode VIKOR dan Rank Order Centroid dalam melakukan penilaian dengan sampel pengujian yaitu pada mata kuliah Pengantar Basis Data. Hasil pengujian yang diperoleh berdasarkan perhitungan VIKOR dan Rank Order Centroid yaitu bahwa alternatif PBL-TRPL01 Tim 1 sebagai alternatif terbaik dengan peroleh berdasarkan variasi pengujian nilai indeks VIKOR. Maka dengan demikian, dapat diketahui bahwa metode VIKOR dan Rank Order Centroid dapat diterapkan pada proses perhitungan pengukuran performa tim pada pembelajaran berbasis proyek.
Kata kunci: pembelajaran berbasis proyek; rank order centroid; sistem pendukung keputusan; VIKOR
Abstract:Abstract : In Semester 6 students are required to choose mainstream elective courses at the STMIK Royal campus. In this study, researchers chose 2 mainstraim elective courses, namely Logic and Programming, and Database and…
nd Information Management. The purpose of choosing this elective course is for students to focus more on their majors. The process of selecting the data, researchers carry out an analysis process of student learning outcomes. This research data is semester 1 to semester 5 grades. All data on the value of student learning outcomes are divided into 2 parts, namely theory and practice and divided into the number of courses. For many uses, a data mining method using K-means cluster is needed. K-Means Clustering is a data analysis method or Data Mining method that performs an unsupervised learning modeling process and uses methods that group data from various partitions. The results of the k means clutering grouping with 2 clusters, namely cluster 0 of the mainstream group of logic and programming courses with a total of 28 students, and cluster 1 of the mainstream group of informatics database and management courses with a total of 72 students with a total of 100 students.
Keywords: data; K-means; student
Abstrak : Mahasiswa semester 6 diwajibkan memilih mainstream matakuliah pilihan yang ada di kampus STMIK Royal. Pada penelitian ini, peneliti memilih 2 mainstraim matakuliah pilihan yaitu Logika dan Pemprograman, serta Basis Data dan Manajemen Informatika. Tujuan pemilihan matakuliah pilihan ini adalah agar mahasiswa lebih terfokus pada jurusannya. Proses pemilihan datanya, peneliti melakukan proses analisa dari hasil belajar mahasiswa. Data penelitian ini nilai semester 1 sampai semester 5. Seluruh data nilai hasil belajar mahasiswa dibagi menjadi 2 bagian yaitu teori dan praktek serta dibagi jumlah banyaknya matakuliah. untuk penggunaan yang banyak, maka dperlukan metode data mining dengan menggunakan k-means cluster. K-Means Clustering adalah metode analisis data atau metode Data Mining yang melakukan proses pemodelan pembelajaran tanpa pengawasan dan menggunakan metode yang mengelompokkan data dari berbagai partisi. Hasil pengelompokan k means clutering dengan 2 cluster yaitu cluster 0 kelompok mainstream matakuliah logika dan pemprograman dengan jumlah mahasiswa 28 orang, dan cluster 1 kelompok mainstream matakuliah basis data dan manajemen informatika dengan jumlah mahasiswa 72 orang dengan total keseluruhan 100 mahasiswa.
Keyword : data; K-means; mahasiswa;
Abstract:Abstract: The advances in information technology have substantially affected the world of education. One of these impacts is the emergence of the concept of innovative schools. The Smart School application is a solution…
to increase the effectiveness and efficiency of managing the educational procedures in schools. This research intends to design a Smart School application using the Web-based Prototype method. The prototype method allows developers to design and develop application prototypes that can be tested by users (teachers, students, and parents) before implementing the actual application. This will help identify user needs, collect feedback and ensure that the resulting Smart School application meets the expectations and needs of all stakeholders. The Smart School application has many features, such as student data management, lesson schedules, homework and test management, communication between teachers, students and parents, and tracking student learning progress. This application is designed with a web interface like computers, tablets and smartphones. The resulting Smart School application using the Prototype approach will be better able to meet changing user needs and help improve the quality of education in schools. Apart from that, web technology will make it easier to access and use applications by all stakeholders in the world of education.
Keywords: Smart School Application; Prototype; Website
Abstrak: Kemajuan teknologi informasi sudah meninggalkan efek yang substansial terhadap dunia pendidikan. Salah satu dampak tersebut adalah munculnya konsep sekolah cerdas. Aplikasi Smart School merupakan solusi untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan prosedur pendidikan di sekolah. Riset ini bermaksud untuk merancang aplikasi Smart School dengan menggunakan metode Prototype berbasis Web. Metode Prototipe memungkinkan pengembang merancang dan mengembangkan prototipe aplikasi yang dapat diuji oleh pengguna (guru, siswa, dan orang tua) sebelum menerapkan aplikasi sebenarnya. Hal ini akan membantu mengidentifikasi kebutuhan pengguna, mengumpulkan umpan balik dan memastikan bahwa aplikasi Smart School yang dihasilkan memenuhi harapan dan kebutuhan seluruh pemangku kepentingan. Aplikasi Smart School dirancang dengan banyak fitur yang beragam seperti pengelolaan data siswa, jadwal pelajaran, pengelolaan pekerjaan rumah dan ulangan, komunikasi antara guru, siswa dan orangtua, serta pelacakan kemajuan perkembangan pembelajaran siswa. Aplikasi ini dirancang dengan antarmuka web seperti komputer, tablet, dan smartphone. Dengan menggunakan pendekatan Prototype, diharapkan aplikasi Smart School yang dihasilkan akan lebih mampu memenuhi perubahan kebutuhan pengguna dan dapat membantu meningkatkan kualitas pendidikan di sekolah. Selain itu, pemanfaatan teknologi web akan memudahkan akses dan penggunaan aplikasi oleh seluruh pemangku kepentingan di dunia pendidikan.
Kata kunci: Aplikasi Smart School; Prototype; Website
Abstract:Abstract: The rapid development of technology makes stakeholders need easy and fast services. One of them is an easy and fast tutor search service. Parents who have a very busy life and school materials that develop very…
rapidly make parents less able to help their children learn at home so parents need a solution in the form of an information system to facilitate the search for tutors. In the development of this information system adopts by combining the architecture of the model view controller (MVC) and restful web service because development using the architecture is very easy, fast and can be developed into multi platforms. Then in the development of this system using the Agile Scrum Methodology approach which is able to complete system development very quickly and organized. Regular communication in this Scrum approach makes the team feel comfortable because each member knows each other's progress process and obstacles. So that the achievements of each target can always be controlled and completed. So that the creation of an information system for the search for tutors is on target and can be used by the public.
Keywords: Agile, Agile Scrum Methodology, Information System, restful web service
Abstrak: Pesatnya perkembangan teknologi membuat stakeholder membutuhkan pelayanan yang mudah dan cepat. Salah satunya adalah layanan pencarian guru les yang mudah dan cepat. Orang tua yang memiliki kehidupan yang sangat sibuk dan materi sekolah yang berkembang sangat pesat membuat orang tua kurang bisa membantu anaknya belajar di rumah sehingga orang tua membutuhkan solusi berupa sistem informasi untuk memudahkan pencarian tutor. Dalam perkembangannya sistem informasi mengadopsi dengan menggabungkan arsitektur model view controller (MVC) dan restful web service karena pengembangan menggunakan arsitektur tersebut sangat mudah, cepat dan dapat dikembangkan menjadi multi platform. Kemudian dalam pengembangan sistem ini menggunakan pendekatan Agile Scrum Methodology yang mampu menyelesaikan pengembangan sistem dengan sangat cepat dan terorganisir. Komunikasi yang teratur dalam pendekatan Scrum ini membuat tim merasa nyaman karena setiap anggota saling mengetahui proses kemajuan dan hambatan masing-masing. Sehingga capaian setiap target dapat selalu terkontrol dan selesai. Serta terciptanya sistem informasi pencarian tutor tepat sasaran dan dapat digunakan oleh masyarakat
Kata kunci: Agile, Agile Scrum Methodology, Sistem Informasi, restful web service
Abstract:Abstract: In this study, it is intended to design and build a tenses learning application using Android-based smart phone media. This learning application will adopt several LTSA components which are one of the IEEE standards.…
dards. The system built focuses on the delivery of tenses learning materials as part of the overall learning process. The method used in this research is the waterfall method. For modeling the system to be built, UML is used. After the system model is formed, it is then implemented into the Java programming language and exported into an apk that can be installed on Android-based smart phones. Tests were carried out on android version 5.0 using the AVD contained in the eclips application. In testing all systems can run well according to the UML modeling design.
Keywords: android; LTSA; modeling; tenses; UML
Abstrak: Dalam penelitian ini bermaksud untuk membuat rancangan dan membangun sebuah aplikasi pembelajaran tenses dengan menggunakan media smart phone berbasis android. Aplikasi pembelajaran ini akan mengadopsi bebearapa komponen LTSA yang merupakan salah satu standar IEEE. Sistem yang dibangun berfokus pada tersampainya materi pembelajaran tensis sebagai bagian dari proses belajar keseluruhan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode waterfall. Untuk pemodelan sistem yang akan dibangun digunakan UML. Setelah model sistem terbentuk, kemudian diimplementasikan ke dalam bahasa pemprograman java dan di export menjadi sebuah apk yang dapat diinstal pada smart phone berbasis android. Pengujian dilakukan pada android versi 5.0 dengan menggunakan AVD yang terdapat pada aplikasi eclips. Dalam pengujian semua sistem dapat berjalan dengan baik sesuai dengan rancangan pemodelan UML.
Kata kunci: android; LTSA; pemodelan; tenses; UML
Abstract:Abstract: This research was conducted in the form of a literature study. This study investigates the use of Virtual Reality (VR) in teaching, including VR methods and their application to learning. In the literature study,…
y, the database used comes from Garuda (Garuda Digital Reference), published by The Ministry of Education, Culture, Research, and Technology. The results of the literature study obtained data that 157 articles discuss the use of VR in learning from 2012 - 2022 and in the majority of VR development using the 3D Modeling method, as much as 43%. Overall, using VR in learning provides positive results that can improve learning outcomes. Three essential things must be considered in the development of VR, namely: (1) the cost of operating VR technology, (2) Accessibility that makes it easy for teachers and respondents to access the technology, (3) Setting up a virtual environment to create a practical learning experience for respondents.
Keywords: development; learning; virtual reality.
Abstrak: Penelitian ini dilakukan dalam bentuk studi literatur. Dalam penelitian ini, menyelidikan penggunaan VR dalam pembejaran, meliputi metode VR yang digunakan dan penerapannya pada pembelajaran. Dalam studi literature, basis data yang digunakan berasal dari Garuda (Garuda Rujukan Digital) yang dipublikasi oleh The Ministry of Education, Culture, Reseach, and Technology. Dari hasil studi literature diperoleh data bahwa terdapat 157 artikel yang membahas tentang penggunaan VR dalam pembelajaran dari tahun 2012 – 2022. Secara mayoritas pengembangan VR dengan menggunakan metode 3D Modelling, sebanyak 43%. Secara keseluruhan penggunaan VR dalam pembelajaran memberikan hasil yang positif dapat meningkatkan hasil belajar. Terdapat tiga hal penting yang harus diperhatikan dalam pengembangan VR, yaitu: (1) biaya pengoperasian teknologi VR, (2) Aksesibilitas yang memudahkan pengajar dan responden untuk mengakses teknologi tersebut (3) Menyiapkan lingkungan maya (virtual environment) agar menciptakan pengalaman belajar yang efektif bagi responden.
Kata kunci: pembelajaran; pengembangan; virtual reality
Abstract:Abstract: One of the main aspects of education, such as elementary school education, the initial stage for children to continue to the next level of education. Elementary school for the first level of education plays an…
important role in developing students' attitudes, skills, and interests and talents. Every new academic year, students and parents will choose the best school according to their wishes. There are many choices of schools with a variety of different offerings provided. That way, many parents of students are confused by the many choices of types of schools for their children. This study aims to provide recommendations for the best elementary schools in the Sei Dadap sub-district based on the criteria desired by prospective students by applying the Simple Addictive Weighting (SAW) method to a system The SAW method helps in solving simple unstructured problems so that by applying the SAW method a more effective decision-making process can be carried out. The data used as alternative data are elementary schools in the Sei Dadap sub-district. The criteria used in decision making include accreditation, facilities, extracurricular activities, number of classrooms, number of students, and distance between schools.
Keywords: Decision Support System; Elementary school; Simple Addictive Weighting
Abstrak: Salah satu aspek pendidikan utama seperti pendidikan sekolah dasar yang tahap awal bagi anak untuk melanjutkan ke jenjang pendidikan berikutnya. Sekolah Dasar jenjang pendidikan pertama memegang peranan penting dalam mengembangkan sikap, keterampilan, serta minat dan bakat siswa. Setiap tahun ajaran baru, siswa dan orang tua akan memilih sekolah terbaik sesuai dengan keinginan mereka. Ada banyak pilihan sekolah dengan beragam penawaran berbeda yang disediakan. Dengan begitu, banyak orang tua siswa yang bingung dengan banyaknya pilihan jenis sekolah untuk anaknya. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi sekolah dasar terbaik di kecamatan Sei Dadap berdasarkan kriteria yang diinginkan oleh calon siswa dengan menerapkan metode Simple Addictive Weighting (SAW) pada suatu sistem. Metode SAW membantu dalam menyelesaikan masalah sederhana yang tidak terstruktur sehingga dengan menerapkan metode SAW dapat dilakukan proses pengambilan keputusan yang lebih efektif. Data yang digunakan sebagai data alternatif adalah sekolah dasar yang ada di kecamatan Sei Dadap. Kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan meliputi akreditasi, fasilitas, kegiatan ekstrakurikuler, jumlah ruang kelas, jumlah siswa, dan jarak antar sekolah.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Simple Addictive Weighting; Sekolah Dasar
Abstract:Abstract: A research institute explains that with 83.7 million people using the Internet, Indonesia is among the top 20 internet users globally. Various individual or group activities require an internet network, one of…
which is playing games, for developments in the gaming sector, especially the MOBA (Massive Online Battle Arena) genre game, is being hotly discussed. There are various kinds of MOBA genre games, one of which is the Mobile Legends game. Many E-Sport Mobile Legends teams, especially in Asia, make this phenomenon a business space to generate large profits. In this study, the researcher recommends a good machine learning algorithm to predict the outcome of Mobile Legends matches. Of the 600 match history data analyzed, this study recommends the Artificial Neural Network (ANN) and Random Forest (RF) algorithms as the right algorithms to predict the outcome of the match. Prediction results from each algorithm can reach 82% and 80% accuracy. These findings can help the E-sports analysis team build their match strategy.
Keywords: artificial neural networ; machine learning; mobile legend; prediction; random forest
Abstrak: Sebuah lembaga penelitian menjelaskan bahwa dengan 83,7 juta penduduk yang menggunakan Internet, Indonesia termasuk di dalam 20 besar pengguna internet secara global. Berbagai aktivitas individu atau kelompok membutuhkan jaringan internet, salah satunya adalah bermain game, untuk perkembangan pada sektor game khususnya game bergenre MOBA (Massive Online Battle Arena) sedang hangat diperbincangkan. Ada berbagai macam game bergenre MOBA, salah satunya game Mobile Legends. Banyak tim E-Sport Mobile Legends khususnya di asia menjadikan fenomena ini sebagai ruang bisnis untuk menghasilkan keuntungnya yang besar. Dalam penelitian ini, peneliti merekomendasikan algoritma pembelajaran mesin yang baik untuk memprediksi hasil pertandingan Mobile Legends. Dari 600 data riwayat pertandingan yang dianalisis, penelitian ini merekomendasikan algoritma Artificial Neural Network (ANN) dan Random Forest (RF) sebagai algoritma yang tepat untuk memprediksi hasil pertandingan. Hasil prediksi dari masing-masing algoritma dapat mencapai 82% dan akurasi 80%. Temuan ini dapat membantu tim analisis E-sports membangun strategi pertandingan mereka.
Kata kunci: artificial neural network; machine learning; mobile legend; prediksi; random forest
Abstract:Abstract: l -The field of computer vision is research in development technology to obtain information from images and replicate or imitate human visual processes, so that they can understand the objects around them. Deep…
learning is a term used to describe a new era in learning that supports computer learning from big data machines. Convolutional Neural Networks (CNN) algorithms have made significant progress in the fields of object detection, image classification, and semantic segmentation. ;Object detection is a technique used to identify the type of object in a given image and the location of the object in the image. The field of computer vision is research in development technology to obtain information from images and replicate or imitate human visual processes, so that computers can know objects around them. Deep learning is the buzzword as a new era in machine learning that trains computers to find patterns from large amounts of data. Convolutional Neural Networks (CNN) algorithms have made significant progress in the fields of object detection, image classification, and semantic segmentation. Object detection is a technique used to identify the type of object in a particular image as well as the location of the object in the image.
Keywords: CNN, Computer Vision, Deep Learning, Face Detection;
Abstrak: 1 Bidang computer vision merupakan penelitian dalam teknologi pembangunan untuk memperoleh informasi dari citra dan mereplikasi atau meniru proses visual manusia, sehingga dapat memahami objek - objek disekelilingnya. Pembelajaran mendalam adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan era baru dalam pembelajaran mesin yang memungkinkan komputer belajar dari sejumlah besar data. [Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) telah membuat kemajuan yang signifikan di bidang deteksi objek, klasifikasi gambar, dan segmentasi semantik. Deteksi objek adalah teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi jenis objek dalam citra yang diberikan serta lokasi objek di dalam citra. Bidang computer vision merupakan penelitian dalam teknologi pembangunan untuk memperoleh informasi dari citra dan mereplikasi atau meniru proses visual manusia, sehingga komputer dapat mengetahui objek - objek disekelilingnya. Deep learning adalah kata kunci sebagai era baru dalam machine learning yang melatih komputer dalam menemukan pola dari jumlah besar data. Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) telah membuat kemajuan yang signifikan di bidang deteksi objek, klasifikasi gambar, dan segmentasi semantik. /Deteksi objek adalah teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi jenis objek dalam citra tertentu serta lokasi objek di dalam citra.
Kata kunci: CNN, Computer Vision, Deep Learning, Deteksi Wajah