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:Student development includes conduct as a key component. Student behavior becomes crucial in deciding how successful students will be in different spheres of life. The variety of student behavior can hinder the learning…
process and personal development of students. Through the development of an expert system-based counseling model based on backward chaining, this study seeks to discover trends in student behavior. The research process starts with problem analysis, goal setting, literature study, data collection, system design and implementation, and results analysis. It then moves on to counseling model development and implementation in the school setting. To determine the reasons for the unruly behavior of the kids, data were analyzed using a backward chaining methodology. UML Usecase diagrams are used in system design to define the roles of actors and users. The established counseling model, which consists of 14 behaviors, 67 phenomena/symptoms, and 14 rules, focuses on goals and methods to modify student behavior. Three students underwent system testing based on previously achieved goals from therapy. The findings revealed "Smoking," "Emotional Problems," and "Fighting" among the student behaviors. When the Backward Chaining-based counseling model is used, it is simpler for homeroom teachers to gather information about students' conduct from them and to offer remedies based on the transfer of professional knowledge without having to wait for the counselor guidance procedure
Abstract:Abstract: Covid-19 cases started showing up in Indonesia in early March 2020, and they have since spread to several other areas. The number of corona virus infections from different Indonesian provinces plays a significant…
nt role in the decision-making process based on this data visualization. By creating a Business Intelligence system to display the results of the number of confirmed cases, deaths, and recoveries from various provinces in Indonesia, the goal of this project is to visualize data on corona virus cases. The Corona Virus Dataset in Indonesia from www.kaggle.com is processed using Grafana in this article. The findings of this article are presented as dashboard reports that include data on confirmed cases, fatalities, and recoveries in different Indonesian provinces. These reports can be utilized to help make decisions. With Grafana's interactive dashboard features, the data display resulting from routine analysis results can be engaging.
Keywords: Business Intelligence, OLAP, Covid 19
Abstrak: Kasus Covid-19 mulai muncul di Indonesia pada awal Maret 2020, dan sejak itu menyebar ke beberapa daerah lain. Keputusan berdasarkan visualisasi data sering kali mencakup statistik jumlah kasus virus corona dari berbagai provinsi di Indonesia. Dengan membuat sistem Business Intelligence untuk menampilkan temuan jumlah kasus terkonfirmasi, kematian, dan pemulihan dari berbagai provinsi di Indonesia, tujuan penelitian ini adalah untuk memvisualisasikan data kasus virus corona. Postingan ini menggunakan Grafana untuk menangani dataset virus corona Indonesia dari www.kaggle.com. Temuan artikel ini disajikan sebagai laporan dalam bentuk dasbor yang mencakup data jumlah kasus terkonfirmasi, kematian, dan pemulihan di berbagai provinsi di Indonesia. Dengan pengaturan dashboard interaktif Grafana, mungkin akan menarik untuk melihat data yang dihasilkan dari hasil analisis standar yang ditampilkan.
Kata kunci: Business Intelligence, OLAP, Covid 19
Abstract:Abstract: Stunting is one of the nutritional problems that the world pays the most attention to and a major nutritional problem in Indonesia. Stunting is a problem in toddler growth which is characterized by a toddler's…
height that is too short compared to toddlers of his age. In the research location, namely Asahan Regency, the mapping of areas prone to increased stunting rates has not been carried out optimally. The process of exploring the stunting data warehouse is useful for adding information that can assist the government in making policies. Therefore, the aim of this research is to map stunting-prone areas in Asahan district based on the number of stunting cases in Asahan district using the machine learning-based K-Means clustering model. Based on previous research reviews, the k-means clustering method used has not used the normalization process. In addition, distance measurement only uses Euclidean Distance. Meanwhile, in this research, clustering performance analysis was carried out using a more in-depth process, namely by applying data normalization at the beginning, using the elbow method to determine the best number of clusters (K), measuring distance using Euclidean Distance, Manhattan Distance and Minkowski Distance to obtain comparison results. better clusters. The analysis results show that the best number of clusters is cluster 2 which shows the mapping results into 2 groups with a DBI of 0.51290 and a silhouette_score of 0.71432.
Keywords: stunting; k-means clustering; machine learning
Abstrak: Stunting menjadi salah satu permasalahan gizi yang paling diperhatikan dunia dan permasalahan gizi yang utama di Indonesia. Stunting merupakan masalah pada pertumbuhan balita yang ditandai dengan tinggi badan balita yang terlalu pendek dibanding balita seusianya. Pada lokasi penelitian yaitu Kabupaten Asahan, pemetaan daerah rawan peningkatan angka stunting belum dilakukan dengan optimal. Proses eksplorasi gudang data stunting ini berguna untuk menambah informasi yang dapat membantu pemerintah dalam mengambil kebijakan. Maka dari itu, tujuan dari penelitian ini adalah pemetaan daerah rawan stunting di kabupaten Asahan berdasarkan jumlah kasus stunting di Kabupaten Asahan menggunakan model clustering metode K-Means berbasis machine learning. Berdasarkan tinjauan penelitian terdahulu, metode k-means clustering yang digunakan belum menggunakan proses normalisasi. Selain itu, pengukuran jarak hanya menggunakan Euclidean Distance. Sedangkan dalam penelitian ini, analisis kinerja clustering yang dilakukan dengan proses yang lebih mendalam yaitu dengan penerapan normalisasi data di awal, penggunaan elbow method untuk penentuan jumlah cluster (K) terbaik, pengukuran jarak dengan Euclidean Distance, Manhattan Distance dan Minkowski Distance untuk mendapatkan hasil perbandingan cluster yang lebih baik. Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah cluster terbaik yaitu cluster 2 yang menunjukkan hasil pemetaan menjadi 2 kelompok dengan DBI 0.51290 dan silhouette_score sebesar 0.71432.
Kata kunci: stunting; k-means clustering; machine learning
Abstract:Abstract: Information Technology has been utilized by the Wahana Visi Indonesia Foundation in the process of managing goods data (Provision). Therefore, good and correct IT governance is needed by predetermined standards…
so that the use of IT for the foundation's operations can run well. The purpose of this study is to determine the extent to which management manages the processes of managing and evaluating IT performance, Internal Control, External Requirements, and IT Governance. Capability and maturity level measurements were carried out using the COBIT 2019 framework. The results obtained were that the capability level and maturity level values in the MEA 01 objective domain were 2.17 with a percentage of 41% categorized Partially, the MEA 02 objective domain obtained a value of 1 .97 with a percentage of 36% and entered the Partially category, the objective domain MEA 03 obtained a value of 2.11 with a percentage of 36% and entered the Partially category, the objective domain MEA 04 obtained a value of 1.75 with a percentage of 38% and entered the Partially category. Each process domain that is in it produces a gap level value or GAP value for each of the selected objective domains based on factor design. Domain MEA 01 got a score of 1.83, domain MEA 02 got a score of 2.03, domain MEA 03 got a score of 1.89, and domain MEA 04 got a score of 2.25 out of the expected maximum value of 4.00. Thus it can be concluded that the management and process evaluation of management is lacking and does not match existing targets or standards. Keywords: Capability; COBIT 2019; IT Governance; Maturity Abstrak: Teknologi Informasi sudah dimanfaatkan kegunaannya oleh Yayasan Wahana Visi Indonesia dalam proses pengelolaan data barang (Provision). Dengan demikian, dibutuhkan tata kelola TI yang baik dan benar sesuai dengan standar yang sudah diten-tukan agar penggunaan TI untuk operasional yayasan dapat berjalan dengan baik. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui sejauh mana manajemen mengelola proses-proses pengelolaan dan evaluasi kinerja TI, Internal Control, External Requirements dan Tata Kelola TI. Pengukuran capability dan maturity level dilakukan dengan menggunakan framework COBIT 2019. Hasil yang didapatkan berupa bahwa Nilai capability level dan maturity level pada domain obyektif MEA 01 adalah 2,17 dengan presntase 41% dikategorikan Partially, domain obyektif MEA 02 memperoleh nilai 1,97 dengan presentase 36% dan masuk kategori Partially, domain obyektif MEA 03 memperoleh nilai 2,11 dengan presentase 36% dan masuk kategori Partially, domain obyektif MEA 04 memperoleh nilai 1,75 dengan presentase 38% dan masuk kategori Partially. Setiap domain proses yang ada didalamnya menghasilkan nilai tingkat kesenjangan atau nilai GAP masing-masing dari setiap domain obyektif yang terpilih berdasarkan desain faktor. Domain MEA 01 mendapat nilai 1,83, domain MEA 02 mendapat nilai 2,03, domain MEA 03 mendapat nilai 1,89, domain MEA 04 mendapat nilai 2,25 dari nilai maksimal yang diharapkan 4,00. Dengan demikian bisa disimpulkan bahwa pengelolaan dan evaluasi proses dari manajemen sangatlah kurang dan tidak sesuai target atau standar yang ada. Kata kunci: Capability; COBIT 2019; Tata Kelola TI, Maturity
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: Unemployment is a global economic issue that directly impacts human life in both developed and developing countries, especially in Indonesia, which, if ignored, will severely impact society's social dynamics. To…
o overcome this problem, forecasts are made so that later, the government can take policies to control and suppress the unemployment growth rate. This research aims to predict unemployment in Indonesia in 2023 using the Weighted Moving Average method, widely used to determine the trend of a time series, which is part of one of the Time Series methods that gives different weights. The dataset used was obtained from the Central Statistics Agency (BPS) relating to unemployment data from 2000 to 2022 (23 years). To analyze the level of accuracy of the results of this unemployment forecast using the MAD, MSE, and MAPE methods. This research concludes that the Weighted Moving Average method can be applied in predicting unemployment in Indonesia in 2023. The results of this research are a prediction of the number of unemployed in Indonesia, as many as 8,874,942 people at a weight value of 3 (three) where the accuracy of the MAD value is 745786.1833, the MSE value is 948402050986.3 and MAPE is 8.28%.
Keywords: forecasting; unemployment; weigth moving average; indonesia
Abstrak: Pengangguran menjadi isu ekonomi global yang berdampak secara langsung terhadap tingkat kehidupan manusia di negara-negara yang sudah maju maupun yang sedang berkembang khususnya di negara Indonesia, yang jika diabaikan akan berdampak serius terhadap dinamika sosial masyarakat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dibuatlah peramalan agar nantinya pemerinta dapat mengambil kebijakan dalam mengendalikan dan menekan angka pertumbuhan pengangguran tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi pengangguran di Indonesia pada tahun 2023 menggunakan metode Weighted Moving Average dimana metode ini banyak digunakan untuk menentukan trend dari suatu deret waktu yang merupakan bagian dari salah satu metode Time Series yang memberikan bobot yang berbeda-beda. Adapun dataset yang digunakan diperoleh dari Badan Pusat Satatistik (BPS) berkaitan dengan data pengangguran dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2022 (selama 23 tahun). Untuk menganalisa tingkat akurasi dari hasil peramalan pengangguran ini memakai metode MAD, MSE, dan MAPE. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu dapat diterapkannya metode Weighted Moving Average dalam memprediksi pengangguran di Indonesia pada tahun 2023. hasil dari penelitian ini berupa prediksi jumlah pengangguran di Indonesia sebanyak 8.874.942 orang pada nilai bobot 3 (tiga) dimana akurasi nilai MAD sebesar 745786,1833, nilai MSE sebesar 948402050986,3 dan MAPE sebesar 8,28 %.
Kata kunci: peramalan; pengangguran; weigth moving average; indonesia
Abstract:Abstract: Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) play a crucial role in the economic growth of Indonesia. However, their contribution has not reached its maximum potential, with over 40% of MSMEs facing various challenges,…
llenges, one of which is funding. The funding issue has become a hindrance to the growth of this sector. One contributing factor is the difficulty in obtaining loans with high interest rates.Crowdfunding has been considered a potential solution, but it has not been fully utilized due to the lack of literacy and negative cases surrounding it. In this context, the development of a Shariah-compliant crowdfunding application is seen as a suitable solution, given the government's efforts to strengthen the Shariah economic ecosystem. To support this application's development, the Laravel framework and the Extreme Programming method, emphasizing simplicity and accelerating the development process, are employed. The result of this research is the implementation of the UML design and system logic, resulting in the Tasha Crowdfunding application as a funding solution for MSMEs. It can accelerate the development process. The research outcomes include the backend implementation of the UML design and system logic, with a 100% successful blackbox testing result, leading to the creation of the Tasha Crowdfunding application as an MSME funding solution.
Keywords: backend services; crowdfunding syariah; extreme programming; MSMEs.
Abstrak: Di Indonesia Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) mempunyai peran yang sangat penting bagi pertumbuhan perekonomian negara. Meskipun demikian, ternyata kontribusi yang diberikan oleh UMKM belum mencapai angka yang maksimum dikarenakan lebih dari 40% UMKM masih mengalami banyak permasalahan salah satunya adalah pendanaan. Permasalahan pendanaan yang dihadapi oleh Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) di Indonesia telah menjadi penghambat pertumbuhan sektor ini. Salah satu faktor penyebabnya adalah kesulitan dalam memperoleh pinjaman dengan suku bunga yang tinggi. Crowdfunding telah dianggap sebagai solusi potensial, namun belum dimanfaatkan secara optimal karena kurangnya literasi dan kasus negatif yang terjadi. Dalam konteks ini, pengembangan aplikasi crowdfunding syariah dianggap sebagai solusi yang cocok, mengingat penguatan ekosistem ekonomi syariah yang sedang dilakukan oleh pemerintah. Untuk mendukung pengembangan aplikasi ini, digunakan framework laravel dan metode Extreme programming yang menekankan kesederhanaan dan percepatan proses pengembangan. Hasil penelitian ini berupa implementasi perancangan UML dan logika sistem yang menghasilkan aplikasi Tasha Crowdfunding sebagai solusi pendanaan UMKM.dapat mempercepat proses pengembangan. Hasil dari penelitian ini berupa implementasi backend dari perancangan UML dan logika sistem yang telah dibuat dengan hasil pengujian blackbox testing 100% sukses dan menghasilkan aplikasi tasha crowdfunding sebagai solusi pendanaan UMKM.
Kata kunci: backend service; crowdfunding syariah; extreme programming; UMKM.
Abstract:Abstract: The design of Smart Village Enterprise Architecture for village government systems serves to support sustainability in facilitating the creation of Good Governance in a Village Government. One significant role…
in achieving Good Governance in a village is Education. Education plays a crucial role in enhancing and developing Good Governance and the SDGs values of a village. The conducted research focuses on the design of Enterprise Architecture of the Smart Village concept, with a focus on Village Services' dimension that specifically targets Education Services in a village in the Special Region of Yogyakarta. The research method utilized the TOGAF ADM 9.2 framework. The focus domain in this study includes the preliminary phase, architecture vision, business architecture, data architecture, application architecture, technology architecture, opportunities and solutions, and migration planning for the Education service in the Pagerharjo Village Government. The research result is an Enterprise Architecture blueprint as a solution to the issues that occur in the Education service in the Pagerharjo Village Government, along with an IT Roadmap as a reference for the village government in project development. It is hoped that the recommendations provided can enhance the Education services offered by the Pagerharjo village, thereby aiding the Pagerharjo Village Government in improving its score for the fourth SDGs, Quality Education.
Keywords: Enterprise Architecture, Smart Village, SDGs, TOGAF ADM 9.2.
Abstrak: Perancangan Enterprise Architecture Smart Village pada sistem pemerintahan Desa befungsi mendukung sustainability dalam membantu terciptanya Good Governance di suatu Pemerintahan Desa. Salah satu peranan penting terciptanya Good Governance di suatu Desa adalah Pendidikan. Pendidikan memiliki peran penting dalam peningkatan maupun pembangunan Good Governance dan nilai SDGs Desa. Penelitian yang dilakukan berfokus pada perancangan Enterprise Architecture konsep Smart Village dimensi Village Services yang berfokus pada Education Services di Desa Daerah Istimewa Yogyakarta. Metode penelitian dilakukan dengan menggunakan framework TOGAF ADM 9.2. Fokus domain yang diambil dalam penelitian ini mencakup fase preliminary phase, architecture vision, arsitektur bisnis, arsitektur data, arsitektur aplikasi, arsitektur teknologi, opportunities and solutions, dan migration planning pada layanan Pendidikan di Pemerintahan Desa Pagerharjo. Hasil dari penelitian yang dilakukan berupa blueprint Enterprise Architecture sebagai solusi dari permasalahan yang terjadi pada layanan Pendidikan di Pemerintahan Desa Pagerharjo serta IT Roadmap sebagai acuan Pemerintah Desa dalam melakukan pengembangan proyek. Diharapkan, rekomendasi yang diberikan dapat meningkatkan layanan Pendidikan yang disediakan oleh Desa Pagerharjo, sehingga mampu membantu Pemerintah Desa Pagerharjo meningkatkan score nilai SDGs ke-empat, Pendidikan yang Berkualitas.
Kata kunci: Enterprise Architecture, Smart Village, SDGs, TOGAF ADM 9.2
Abstract:Abstract: The JKN Mobile application is a mobile application created to facilitate healthcare administration in Indonesia since 2017. The application has been downloaded by over 10 million users and has received 484,000…
diverse reviews, including positive, negative, and neutral feedback. The average rating given by users is 4.5 out of 5 stars. This research aims to perform sentiment analysis on user reviews found in the Google Play Store review column. The methods used for sentiment analysis are Naive Bayes, K-Nearest Neighbor (K-NN), and Support Vector Machine (SVM). The test results show that with a 10% test data and 90% training data proportion, the SVM method achieves the highest accuracy of 95%. Naive Bayes follows with an accuracy of 87%, and K-NN with an accuracy of 75%.
Keywords: JKN mobile application, sentiment analysis, naive bayes, k-nearest neighbor (K-NN), support vector machine (SVM).
Abstrak: Aplikasi Mobile JKN adalah sebuah aplikasi yang dibuat untuk mempermudah administrasi kesehatan di Indonesia sejak tahun 2017. Aplikasi ini telah diunduh lebih dari 10 juta pengguna dengan 484 ribu ulasan beragam positif, negatif, dan netral. Rata-rata rating yang diberikan pengguna adalah 4,5 bintang dari 5 bintang. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna yang terdapat di kolom review Google Play Store. Metode yang digunakan untuk analisis sentimen adalah Naive Bayes, K-Nearest Neighbor (K-NN), dan Support Vector Machine (SVM). Hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan menggunakan proporsi data uji sebesar 10% dan data training sebesar 90%, metode SVM mencapai akurasi tertinggi sebesar 95%. Diikuti oleh Naive Bayes dengan akurasi 87%, dan K-NN dengan akurasi 75%.
Kata kunci: JKN mobile, analisis sentimen, naïve bayes, k-nearest neighbor (K-NN), support vector machine (SVM).