Menentukan Faktor-Faktor Akademik yang Mempengaruhi Hasil Belajar Online Selama Pandemi COVID-19

Pandemi COVID19 adalah krisis kesehatan global. Dalam bidang pendidikan, pembelajaran online dengan sistem e-learning merupakan kebutuhan yang tidak tergantikan. Banyak yang berpendapat bahwa pembelajaran online adalah krisis pendidikan saat ini. Namun, sebagian besar siswa tidak tertarik untuk belajar online karena mengandalkan kualitas Internet, yang membatasi interaksi mereka dan membuat kualitas suara dan gambar tidak stabil. Tentu tidak mudah untuk mengetahui faktor akademik yang mempengaruhi hasil belajar online selama pandemi COVID-19. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor-faktor akademik yang mempengaruhi hasil belajar online selama pandemi COVID-19. Menggunakan data lokal Politeknik di Pulau Jawa. Penelitian ini menggunakan analisis Cronbach-Alpha, Bayesian Exploration, EFA-tradisional dan Analisis Regresi Multivariat (OLS). Hasil evaluasi skala penelitian menunjukkan bahwa 28 variabel diamati. Hasil uji hipotesis menunjukkan bahwa hasil belajar online dipengaruhi oleh enam faktor. Desain kursus, kegunaan yang dirasakan, kemudahan penggunaan, Karakteristik pembelajaran, Kapasitas fakultas, Konten kursus. Regresi multivariat berdasarkan metode kuadrat minimum (OLS) untuk mengevaluasi faktor-faktor spesifik yang mempengaruhi pembelajaran online dan menguji hipotesis. Tingkat akurasi model OLS sebesar 45,8%

Sistem Rekomendasi Program Studi Menggunakan Metode Hybrid Recommendation (Studi Kasus: MAN Sumenep)

Pemilihan program studi menjadi hal yang krusial sebelum memasuki perguruan tinggi, karena kesalahan dalam memilih program studi berdampak buruk pada mahasiswa di masa depan. Sebagai upaya mencegah kesalahan pemilihan program studi, siswa biasanya berkonsultasi dengan wali kelas dan guru Bimbingan Konseling. Namun, pemberian rekomendasi masih dilakukan secara manual seperti pada MAN Sumenep. Pemberian rekomendasi secara manual memakan waktu lama namun hasilnya terkadang bersifat subjektif dan kurang akurat. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang mampu memenuhi kebutuhan tersebut agar dapat menghemat waktu dan rekomendasi yang dihasilkan sesuai. Tujuan penelitian ini untuk mengembangkan sistem rekomendasi program studi menggunakan metode hybrid recommendation, dengan mengembangkan metode naïve bayes untuk mengelompokkan program studi berdasarkan nilai rapor dan item-based untuk menghitung kemiripan antar program studi yang dipilih oleh siswa. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode waterfall yang terdiri dari tahapan analisis, desain, pengodean dan pengujian. Penelitian ini menghasilkan sistem rekomendasi prodi yang dapat membantu siswa dan guru dalam proses perekomendasian prodi. Pada tahap pengujian menghasilkan nilai 1 pada aspek functional suitability yang berarti semua fitur sistem berfungsi dengan baik. Sedangkan, uji coba pada pengguna mendapatkan persentase sebesar 92,75% dengan tingkat kategori “sangat layak”. Dan hasil uji coba pada Item-based menghasilkan akurasi MAE sebesar 0,038538

Pengembangan Chatbot Menggunakan Deep Feed-Forward Neural Network sebagai Pusat Layanan Informasi Akademik

Program studi informatika merupakan salah satu program studi unggulan di Universitas Bengkulu. Sebagai program studi unggulan, tentunya pelayanan terbaik untuk setiap elemen civitas akademika yang ada di Program Studi Informatika Universitas Bengkulu harus diperhatikan. Dalam hal pelayanan ini, adanya pusat layanan informasi akademik bagi civitas akademika di informatika sangat dibutuhkan. Namun, belum adanya pusat layanan informasi  akademik yang bisa diakses dari mana dan kapan saja menjadi salah satu hambatan terlaksananya layanan informasi akademik. Pembatasan aktivitas yang memungkinkan terjadinya interaksi akibat pandemi covid-19 juga menjadi kendala. Sebagai upaya menindaklanjuti keterbatasan tersebut dikembangkanlah chatbot layanan informasi akademik program studi informatika untuk mengatasi kendala yang dihadapi. Dengan chatbot layanan informasi akademik ini pengguna dapat bertanya mengenai informasi layanan akademik kepada bot yang akan menjawab informasi yang dibutuhkan. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah deep feed-forward neural network. Adapun knowledge dari chatbot ini berupa informasi mata kuliah, informasi dosen, dan informasi administrasi di Program Studi Informatika Universitas Bengkulu. Pada proses train model, data sebanyak 2059 dibagi menjadi 80% sebagai data train, 10% data validation, dan 10% data test pada epoch 450 dan batch size 100 didapat akurasi 94%, evaluasi Precision 0.88, recall 0,89, dan f1-score 0,88

Kombinasi Algoritma Data Reduksi untuk Optimalisasi Dokumen Cluster

Clustering adalah proses pengelompokkan tanpa pelatihan (unsupervised learning), salah satu algoritma yang dapat diterapkan untuk clustering adalah K-Means. Algoritma ini memiliki kinerja dengan konsep menghitung jarak terdekat dari sebuah cluster. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimasi hasil clustering data abstrak skripsi dengan algoritma K-Means tersebut. Upaya yang dilakukan untuk optimalisasi hasil cluster adalah dengan model kombinasi algoritma Latent Semantic Analysis (LSA), Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Hashing. Seperti penanganan data teks pada umumnya sebelum dilakukan clustering telah dilakukan praproses untuk pembersihan dan normalisasi data. Setelah praproses selanjutnya dilakukan ekstraksi data dalam bentuk vektor dengan metode Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Hashing. Hasil vektor yang dihasilkan pada proses ekstraksi selanjutnya dilakukan kombinasi dari algoritma LSA bertujuan untuk mereduksi data. Hasil pengujian dari 229 data skripsi dan 4 cluster menunjukkan kombinasi LSA dengan ekstraksi TF-IDF memiliki keunggulan waktu eksekusi lebih efisien, sedangkan kombinasi LSA-Hashing memiliki nilai F-measure lebih baik

Penentuan Mahasiswa Penerima Bantuan Uang Kuliah Tunggal dengan K-NN

Pada proses penentuan mahasiswa yang layak memperoleh bantuan Uang Kuliah Tunggal (UKT) di Univeristas Budi Darma sering mengalami kesulitan karena kuota yang yang tersedia tidak sebanding dengan calon mahasiswa penerima dan kriteria data mahasiswa yang sama. Pada penelitian ini metode penelitian yang dilakukan dimulai dari studi literature, identifikasi masalah, pengumpulan data, normalisasi, penerapan algoritma, hasil penelitian dan publikasi. Algoritma yang digunakan yaitu algoritma K-NN, dimana data yang digunakan terdiri atas data training dan data testing. Dalam proses pencarian jarak terdekat maka menggunakan model Euclidean Distance. Sebelum dilakukan proses pencarian jarak terdekat maka data dinormalisisakan terlebih dahulu, tujuan agar ada keseimbangan antara kriteria yang digunakan sehingga memperoleh hasil yang lebih akurat dan optimal. Hasil dari penelitian ini adalah calon penerima bantuan UKT setelah diklasifikasi dengan algoritma K-NN dinyatakan tidak menerima

Penerapan Metode Levenshtein Distance untuk Mengukur Similaritas pada Pola Suara Burung yang Menggunakan Discrete Cosine Transform

Pengenalan suara burung untuk mengetahui jenis burung sering dilakukan pada penelitian, karena burung sering terdengar dari pada kelihatan bentuk fisiknya. Berbagai macam ragam suara burung sangatlah menarik untuk dilakukan penelitian. Penelitian kali ini menggunakan metode levenshtein distance untuk mengetahui similaritas suara burung pada data ekstraksi fitur yang menggunakan metode discrete cosine transform (DCT). Data yang di-input adalah suara burung Kenari, Red Lories, Beo Merah Meksiko dengan jenis format fail WAV. Langkah penelitian ini adalah data suara burung WAV diekstraksi fitur diantaranya (1) Hamming Widowing, (2) FFT, (3) Mel Filter Bank, dan (4) DTC. Setelah mendapatkan nilai ekstraksi fitur DCT, maka data dibagi menjadi data target (T) dan data sumber (S) untuk dicari nilai similaris menggunakan metode levenshtein distance. Langkah-langkah untuk mendapatkan similaritas di antaranya (1) input nilai DTC data T dan Input nilai DTC data S, (2) menghitung jarak levenshtein distance, dan (3) menghitung nilai similaritas. Hasil yang didapat similaritas pada jenis suara burung Kenari data T dan suara burung Kenari data S memiliki similaritas 37% dan 32%. Jenis suara burung Red Lories  data T dan suara burung Red Lories  data S memiliki nilai similaritas 16%, 32% dan 21% dan Suara burung Beo Merah Meksiko tingkat similaritas  data T dan data S memiliki nilai 58% dan 16%

Prototype Pemantauan Konsumsi Energi Listrik pada Firebase Menggunakan PZEM-004T

Saat ini  kWh meter konvensional masih digunakan untuk memantau konsumsi listrik di Indonesia, sehingga masih diperlukan petugas yang mengunjungi rumah pelanggan setiap bulannya. Hal ini mengakibatkan Perusahaan Listrik Negara (PLN) harus menyediakan pencatat meter yang menjadi beban biaya perusahaan. Sementara itu pencatat meter mengalami kendala ketika rumah pelanggan kosong dan tidak dapat dicatat meternya. Permasalahan ini dapat diselesaikan jika menggunakan teknologi pencatatan yang otomatis dan bisa dikendalikan dari jarak jauh. Saat ini kemajuan teknologi memungkinkan konvergensi antara saluran komunikasi dengan berbagai hal. Teknologi yang dikenal dengan Internet of Things (IoT). Penelitian ini bertujuan untuk membuat pemantauan konsumsi energi listrik berbasis Internet of Things (IoT). Alat ini akan membantu perusahaan (PLN) dalam memantau penggunaan listrik setiap pelanggan tanpa petugas pencatat meter. Prototype alat ini telah berhasil dikerjakan menggunakan PZEM-004T yang kemudian mampu menampilkan tegangan, arus daya, power factor dan waktu. Luaran dari alat kwH meter teknologi IoT ini kemudian dikirimkan ke basis data Firebase. Firebase memiliki keunggulan karena ditempatkan dalam cloud. Sehingga data yang diperoleh dapat juga ditampilkan dalam aplikasi android. Hasil pengujian dari prototype kemudian dilakukan pengujian beban dan dibandingkan dengan alat ukur sejenis yang ada di pasaran. Pengujian beban menghasilkan keakuratan sistem dengan rata-rata persentase akurasi tegangan: 99.25%, arus: 99.82%, daya: 97.50% dan factor daya: 98.78%. Penelitian ini menghasilkan prototipe menggunakan ESP32 dan PZEM-004T yang sangat akurat sehingga dapat direkomendasikan untuk pencatatan daya listrik yang mampu mengurangi beban biaya operasional PLN

Refactoring Arsitektur Microservice pada Aplikasi Management Information System of LP3I Menggunakan Strangler Pattern

Perubahan proses bisnis dalam sebuah kelembagaan atau perusahaan mempengaruhi sistem informasi. Perubahan tersebut berdampak terhadap sistem informasi yang dikembangkan. Namun, Management System of LP3I di Politeknik LP3I Kampus Tasikmalaya arsitektur yang digunakan menggunakan monolitik. Arsitektur tersebut dianggap sulit dikembangkan, maka dilakukan refactoring menjadi arsitektur microservice. Refactoring microservice memiliki tujuan untuk memudahkan pengembangan sistem tanpa mengganggu sistem yang sudah berjalan. Strangler pattern dijadikan metode dalam 10 tahap proses refactoring arsitektur dan dua tahap refactoring database yaitu mengubah skema database kemudian memindahkan data. Setelah itu, kemudian diuji mengunakan pendekatan heuristic usability dengan nilai diatas 73%. Hasilnya arsitektur microservice menggunakan strangler pattern berhasil dirancang dan direkomendasikan berupa blueprint

Game Tower Defense sebagai Media Pengenalan Mitologi Bali Berbasis Android

Game merupakan permainan berbasis multimedia pada alat elektronik yang memberikan hiburan kepada yang memainkannya. Seiring dengan perkembangan teknologi, fungsi game tidak hanya dijadikan sebagai sarana hiburan saja, namun game telah menjadi luas fungsinya. Misalnya, sebagai sarana pembelajaran atau pengenalan sebuah budaya tertentu yang dikemas secara unik dan menarik. Mitologi adalah ilmu mengenai bentuk sastra yang mengandung konsepsi dan dongeng suci tentang kehidupan dewa dan makhluk halus dalam suatu kebudayaan. Di Indonesia khususnya di Bali sendiri cerita-cerita serta keberadaan makhluk-makhluk mitologi masih sangat dihormati di kalangan masyarakat. Salah satu cerita mitologi yang menarik adalah kisah Samudramanthana. Cerita Samudramanthana  masih  berbentuk teks saja namun dengan diadaptasi ke dalam bentuk multimedia yaitu game maka diharapkan cerita akan menjadi menarik dan lebih mudah dipahami terutama bagi generasi muda. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun game cerita mitologi tentang kisah Samudramanthana disertai dengan informasi mengenai tokoh-tokoh mitologi Bali yang dikemas dengan menarik. Penelitian ini mengunakan metode (MDLC), dijalankan pada android dengan menggunakan software Unity 3D, Berdasarkan rancang bangun yang sudah dilakukan, diperoleh kesimpulan yaitu hasil pengujian Heuristic Evaluation didapat bahwa seluruh tombol sudah berjalan sesuai dengan yang dirancang pada Game Tower Defense Sebagai Media Pengenalan Berbasis Android&nbsp