Pengembangan Aplikasi Sistem Penilaian Praktik Pengalaman Lapangan pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Berbasis Web

Praktik Pengalaman Lapangan (PPL) merupakan mata kuliah bidang pedagogi yang wajib ditempuh oleh semua mahasiswa Strata 1 (S1) Program Studi (PRODI) Pendidikan Teknologi Informasi (PTI) Jurusan Sistem Informasi (SI) Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM) Universitas Brawijaya (UB) untuk menerapkan tenaga pendidik profesional di bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK). Tujuan dari penilaian PPL merupakan untuk memperoleh informasi akurat tentang tingkat pencapaian kemampuan atau kompetensi mahasiswa dalam melaksanakan hak dan kewajiban dalam PPL. Namun, selama proses pelaksanaan PPL semua aktivitas masih dilakukan luring. Hal ini memiliki dampak adanya batasan ruang dan waktu untuk para penilai,  pengarsipan dokumen penilaian kurang termonitor, dan manipulasi penilaian oleh mahasiswa. Sehingga perlu mengoptimalkan pengelolaan dalam sistem penilaian PPL dengan solusi aplikasi sistem penilaian PPL berbasis web yang dapat diakses dari peramban apapun. Pengembangan aplikasi sistem penilaian PPL diciptakan berbasis website. Model Waterfall merupakan metode pengembangan aplikasi yang telah digunakan. Pengujian aplikasi sistem penilaian PPL dilaksanakan melalui pengujian white-box (pengujian unit dan integrasi), pengujian black-box (pengujian  validasi), dan pengujian compatibility dengan sortsite. Berdasarkan dari pengujian pada sestiap kasus uji di aplikasi sistem penilaian menandakan bahwa 100% valid dan dapat dijalankan diberbagai peramban, yaitu (1) IE; (2) Edge; (3) Firefox; (4) Safari; (5) Opera; (6) Chrome; (7) iOS; (8) Android. AbstractField Experience Practice (FEP) is a pedagogy course that must be taken by all students of study program  Information Technology Education (ITE) Department of Information Systems Faculty of Computer Science at Brawijaya University to apply professional educators in the field of Information and Communication Technology (ICT). The purpose of FEP assessment is to obtain accurate information about the level of achievement of students' ability or competence in carrying out rights and obligations in FEP. However, during the FEP implementation process all activities are still carried out offline. This has the effect of limiting space and time for assessors, archiving of undermonitored assessment documents, and manipulation of assessments by students. So it is necessary to optimize the management in the FEP assessment system with a web-based FEP assessment system application solution that can be accessed from any browser. The development of FEP assessment system application was created based on the website. Waterfall model is an application development method that has been used. FEP assessment system application testing is conducted through white-box testing (unit testing and integration), black-box testing (validation testing), and compatibility testing with sortites. Based on testing on a single test case in the application the assessment system indicates that it is 100% valid and can be run in various browsers, namely (1) IE; (2) Edge; (3) Firefox; (4) Safari; (5) Opera; (6) Chrome; (7) iOS; (8) Android

Improving Sentiment Analysis of Short Informal Indonesian Product Reviews using Synonym Based Feature Expansion

Sentiment analysis in short informal texts like product reviews is more challenging. Short texts are sparse, noisy, and lack of context information. Traditional text classification methods may not be suitable for analyzing sentiment of short texts given all those difficulties. A common approach to overcome these problems is to enrich the original texts with additional semantics to make it appear like a large document of text. Then, traditional classification methods can be applied to it. In this study, we developed an automatic sentiment analysis system of short informal Indonesian texts using Naïve Bayes and Synonym Based Feature Expansion. The system consists of three main stages, preprocessing and normalization, features expansion and classification. After preprocessing and normalization, we utilize Kateglo to find some synonyms of every words in original texts and append them. Finally, the text is classified using Naïve Bayes. The experiment shows that the proposed method can improve the performance of sentiment analysis of short informal Indonesian product reviews. The best sentiment classification performance using proposed feature expansion is obtained by accuracy of 98%.The experiment also show that feature expansion will give higher improvement in small number of training data than in the large number of them

Media Pembelajaran Calistung Hewan Berteknologi Augmented Reality untuk Menarik Minat Belajar Anak

Salah satu perkembangan anak yang perlu diperhatikan adalah perkembangan kognitif. Contoh perkembangan kognitif pada anak usia dini seperti menyebutkan jumlah benda mulai dari satu hingga sepuluh dan merepresentasikan benda dalam bentuk gambar atau tulisan. Kemampuan tersebut dapat diperoleh melalui kegiatan membaca, menulis, dan berhitung (calistung). Calistung bukanlah suatu kemampuan wajib yang dimiliki oleh anak usia dini, namun kemampuan tersebut tetap perlu disampaikan sesuai dengan metode pembelajaran di PAUD/TK, yaitu dengan cara bermain dan belajar. Untuk mempermudah pemahaman anak tentang calistung diperlukan objek yang sering dijumpai oleh anak, sebagai contoh hewan yang sering dijumpai di kebun binatang. Oleh karena itu, pada penelitian ini dikembangkan media pembelajaran calistung dengan objek hewan. Untuk mengetahui tingkat ketertarikan anak dalam mempelajari calistung, media pembelajaran dikembangkan dengan menggunakan teknologi Augmented Reality (AR). Metode pengembangan yang digunakan adalah iterative rapid prototyping. Berdasarkan pengujian media dengan menggunakan fun testing menghasilkan nilai total rata-rata sebesar 85,6% yang berarti media pembelajaran ini mampu meningkatkan ketertarikan anak dalam mempelajari calistung. Abstract One of the child's development that needs attention is cognitive development. Examples of cognitive development in early childhood such as mentioning the number of objects ranging from one to ten and representing objects in the form of images or writing. This ability can be obtained through reading, writing and arithmetic (calistung: Indonesian abbreviation) activities. Calistung is not a mandatory ability possessed by early childhood, but the ability still needs to be delivered in accordance with the learning methods in pre-primary school, that is playing and learning. To facilitate children's understanding of calistung, objects that are often encountered by children are needed, for example animals that are often found in zoos. Therefore, this research developed calistung learning media with animal objects. To find out the level of interest of children in learning calistung, learning media was developed using Augmented Reality (AR) technology. The development method used is iterative rapid prototyping. Based on media testing using fun testing produces an average total value of 85.6%, which means this learning media is able to increase children's interest in learning calistung

SEED (Stoke Disease Early Detection Application) - Rancang Bangun Aplikasi Mobile Berbasis Android untuk Mendiagnosis Gejala Dini Penyakit Stroke Menggunakan K-Nearest Neighbor (K-NN)

Stroke merupakan penyakit yang tinggi di Indonesia. Stroke menjadi peringkat kedua sebagai penyakit yang paling banyak menyebabkan kematian didunia. Pada zaman modern, stroke tidak hanya menyerang orang yang sudah lanjut usia namun juga bisa menyerang orang usia muda. Data dari Rumah Sakit Saiful Anwar (RSSA) Kota Malang, sepanjang tahun 2016 penderita penyakit stroke 30% nya masih diusia muda, yaitu antara usia 18 – 40 tahun. Salah satu solusi untuk mencegah penyakit stroke adalah dengan mendeteksi gejala-gejala dini yang bisa mengakibatkan penyakit tersebut terjadi. Salah satu metode yang bisa dilakukan adalah dengan menggunakan metode kecerdasan buatan. Metode ini akan lebih mudah diimplementasikan dalam bentuk program atau aplikasi. Aplikasi membuat pengguna dapat lebih mudah membaca dan menerima pelaporan melalui fitur-fitur yang disediakan. SEED (Stroke Disease Early Detection Application) adalah sebuah aplikasi berbasis android untuk mendiagnosis gejala dini penyakit stroke menggunakan  algoritma klasifikasi k-NN. Algoritma k-NN dipilih lantaran pada penelitian sebelumnya menghasilkan tingkat akurasi yang relatif tinggi. SEED dibangun menggunakan metode prototyping. Metode prototyping merupakan salah satu jenis software development lifecycle (SDLC) dalam pengembangan perangkat lunak. Terdapat empat fitur utama pada SEED, yaitu 1) klasifikasi dan rekomendasi, 2) riwayat, 3) informasi kesehatan, serta 4) masuk dan daftar. Proses klasifikasi dibagi kedalam tiga tingkatan, yaitu risiko rendah, sedang, dan tinggi. Fitur-fitur yang digunakan untuk proses klasifikasi diantaranya adalah : 1) tinggi badan, berat badan, indeks masa tubuh, tekanan darah, riwayat fibrilasi atrium, riwayat keluarga, kebiasaan merokok, aktivitas fisik, tingkat kolesterol, serta diabetes. Berdasarkan hasil pengujian, didapatkan tingkat validasi kebutuhan sebesar 100%, tingkat akurasi pengklasifikasian sebesar 88%. dan tingkat penerimaan pengguna sebesar 78%.AbstractStroke is one of the highest disease in Indonesia. Stroke become the second most common cause of deadly disease in the world In modern era, young people can get this disease. Data from Syaiful Anwar Hospital (RSSA) Malang City shows that 30% of stroke patient's age is among 18-30 years old. Preventif action needs to be done for reducing the risk level of stroke. One of them is using artificial intelegence technique. These method can be implemented by creating a programme or an application. Application also make a user more convenient to access through its features. SEED (Stroke Disease Early Detection Application) is an android based application that can measure the risk level of stroke disease. This algorith choosen because of its previous accuracy. prototyping model used to develop this application. There are four main features of seed : 1) classification and recommendation, 2) history, 3) health information, and 4) login and register. Risk level of prediction is consists of low, middle, and high risk. Features used in SEED are height, weight, blood pressure, history of atrial fibrillation, history of family, smoking habbit, phisical exercise habbit, cholesterol, and blood sugarit makes. Based on testing phase, The application gain validation test is up to 100%, Its accuracy of classification is up to 88%, and its acceptance test is up to 78%

Penerapan Teknologi Augmented Reality Dalam Pengenalan Struktur Hardware Komputer Pada Media Pembelajaran Untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa SMK TKJ

AbstrakPandemi Covid-19 menyebabkan pembelajaran harus dilakukan secara mandiri dan mengkibatkan keterbatasan media siswa sehingga siswa membutuhkan sebuah media pembelajaran yang dapat membantu dalam memahami materi. Aplikasi berbasis augmented reality menjadi salah satu opsi agar pembelajaran dapat diakses secara offline. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menguji dampak yang ditimbulkan dari pembelajaran seperti ini dan mengetahui tingkatan minat belajar siswa pada kelas X TKJ di SMK PGRI 2 Malang. Penelitian menggunakan model Research and Development, pembuatan aplikasi menggunakan Adobe XD, unity, dan Vuforia. Metode pengumpulan data melalui kegiatan observasi, wawancara dan pemberian kuesioner pada siswa. Data penelitian yang didapatkan dianalisis dengan metode uji Aiken’s V dengan hasil rata-rata sebesar 0,635 oleh ahli media, 0,822 oleh pengguna, dan sebesar 0,722 oleh ahli materi dengan kategori keseluruhan media dan materi layak digunakan. Hasil analisis peningkatan minat belajar siswa menggunakan metode paired t-test didapatkan jumlah nilai pre-test 606 dengan rata-rata 30,3 dan mengalami peningkatan jumlah nilai post-test 436 dengan rata-rata 21,8 dengan model angka ranking yaitu semakin sedikit nilai maka semakin tinggi minat belajar siswa. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu penerapan teknologi augmented reality untuk media pembelajaran dapat digunakan untuk meningkatkan minat belajar siswa SMK TKJ.Kata kunci: pengembangan, media pembelajaran, minat belajar, Augmented Reality, Research and Development, Uji Aiken’s V, paired t-test.Abstract[Application of Augmented Reality Technology in Recognition of Computer Hardware for Learning Media to Increase Learning Interest in SMK TKJ Students] The Covid-19 pandemic causes learning to carried out independently and limitations of students media. Students need a learning media that can help to understanding the material. Augmented reality are an option to help students learn. The purpose of this study is to examine the impact of using augmented reality and knowing student interest in learning at class X TKJ at SMK PGRI 2 Malang. The research uses the Research and Development, model of making applications using Adobe XD, unity, and Vuforia. Data collection methods are observation, interviews, and giving questionnaires. The research data were analyzed by Aiken's V method for media testing by experts with average results of 0.635 and 0.822 by users, 0.722 by material experts that overall category are suitable for use. The results is increasing student interest in learning with the Paired t-test method obtained of Pre-test scores of 606 with an average of 30.3 then increase in Post-test to 436 with an average of 21.8 with a ranking number model that the fewer scores the higher the student's interest in learning. The conclusion of this study is that the application of Augmented Reality technology for learning media can be used to increase student interest in learning.Keywords: development, learning media, interest in learning, Augmented Reality, Research and Development, Aiken's V test, paired t-test

Pengembangan Aplikasi Sistem Penilaian Praktik Pengalaman Lapangan Pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Berbasis Web

Praktik Pengalaman Lapangan (PPL) merupakan mata kuliah bidang pedagogi yang wajib ditempuh oleh semua mahasiswa Strata 1 (S1) Program Studi (PRODI) Pendidikan Teknologi Informasi (PTI) Jurusan Sistem Informasi (SI) Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM) Universitas Brawijaya (UB) untuk menerapkan tenaga pendidik profesional di bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK). Tujuan dari penilaian PPL merupakan untuk memperoleh informasi akurat tentang tingkat pencapaian kemampuan atau kompetensi mahasiswa dalam melaksanakan hak dan kewajiban dalam PPL. Namun, selama proses pelaksanaan PPL semua aktivitas masih dilaksanakan secara luring. Hal ini memiliki dampak adanya batasan ruang dan waktu untuk para penilai, pengarsipan dokumen penilaian kurang termonitor, dan manipulasi penilaian oleh mahasiswa. Sehingga perlu mengoptimalkan pengelolaan dalam sistem penilaian PPL dengan solusi aplikasi sistem penilaian PPL berbasis web yang dapat diakses dari peramban apapun. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi yang dapat menilai selama kegiatan PPL yang kompatibel di berbagai peramban bagi pengguna sistem yakni dosen pembimbing dan guru pamong untuk mengisi penilaian PPL serta akademik untuk memvalidasi penilaian PPL. Aplikasi yang akan diciptakan akan tercipta 6 kebutuhan fungsional dan 1 kebutuhan non-fungsional. Pengembangan aplikasi sistem penilaian PPL diciptakan berbasis web. Model Waterfall merupakan metode pengembangan aplikasi yang telah digunakan. Pengujian aplikasi sistem penilaian PPL dilaksanakan dengan pengujian white box (pengujian unit dan integrasi), pengujian black box (pengujian validasi), dan pengujian compatibility. Berdasarkan dari pengujian pada setiap kasus uji di aplikasi sistem penilaian menandakan bahwa pada pengujian tingkat unit 100% akumulasi lima dari lima kasus uji terbukti valid, tingkat validitas 100% akumulasi enam dari enam kasus uji terbukti valid, dan tingkat integritas 100% dari satu kasus uji terbukti valid. Karena fungsional yang dapat menilai terbukti valid, maka dapat dikatakan bahwa kegiatan penilaian selama Praktik Pengalaman Lapangan berhasil. Sedangkan dari segi kompatibel dengan pengujian kompatibel sudah memenuhi kebutuhan non fungsional dengan dapat dijalankan diberbagai peramban, yaitu (1) IE; (2) Edge; (3) Firefox; (4) Safari; (5) Opera; (6) Chrome; (7) iOS; (8) Android. Namun ditemukan critical issue pada Android versi tiga ke bawah dan Major Issue pada IE karena menggunakan flex serta gambar dengan ekstensi .SVG. Sehingga, menandakan aplikasi kompatibel dengan semua peramban uji dengan syarat untuk Android harus dimulai dari versi tiga ke atas

Pengembangan Non-Player Character (NPC) Menggunakan Unity ML-Agents Pada Karting Microgame

AbstrakPerkembangan teknologi di bidang gim sekarang sudah sangat pesat terutama pada gim balapan. Gim balapan memiliki tujuan untuk memberikan pemain sebuah pengalaman yang menantang dan menyenangkan dalam sebuah balapan melawan mobil yang dikendalikan oleh gim tersebut atau biasa disebut dengan Non-Player Character (NPC). Pengembangan gim balapan tentunya tidak dapat lepas dari pengembangan NPC sebagai lawan main dari pemain. Pada umumnya NPC dikembangkan menggunakan metode waypoint untuk navigasi dalam melintasi trek balapan. Kekurangan dalam metode waypoint adalah harus diatur secara manual untuk setiap trek dan memakan waktu yang lama untuk mengatur waypoint pada setiap trek. Begitu juga untuk membuat NPC balap yang kompetitif dibutuhkan desain rule base yang kompleks. Peneliti mengusulkan menggunakan metode machine learning untuk mengatasi permasalahan tersebut. Unity3D menyediakan sebuah open-source API bernama Unity ML-Agents yang dapat digunakan untuk melatih NPC. NPC dilatih menggunakan metode reinforcement learning dengan Unity ML-Agents yang bertujuan untuk melatih NPC dengan cara memberikan reward agar mencapai hasil yang optimal. Hasil yang didapatkan dengan memanfaatkan Unity ML-Agents adalah NPC yang dapat melintasi berbagai macam trek dan dapat menghindari tabrakan. NPC yang telah dikembangkan dengan Unity ML-Agents juga mendapatkan waktu total yang lebih sedikit dibandingkan dengan waktu total yang diperlukan pemain untuk menempuh 3 lap putaran pada suatu trek yaitu 55,9 detik dibandingkan dengan 59,4 detik.Kata kunci: gim balapan, non-player character, unity ml-agents, reinforcement learning.Abstract[Non-Player Character (NPC) Development Using Unity ML-Agents in Karting Microgame] Nowadays, the development of game technology is very fast, especially in racing games. The racing game aims to provide players with a challenging and fun experience in a race against cars controlled by the game or commonly known as the Non-Player Character (NPC). Of course, the development of a racing game cannot be separated from the development of NPCs as opponents of the players. In general, NPCs were developed using the waypoint method for navigation across racetrack. The disadvantage of the waypoint method is that it must be set manually for each track, and it takes a long time to set the waypoint for each track. Likewise, making a competitive racing NPC requires a complex rule base design. Researchers suggest using machine learning methods to overcome these problems. Unity3D provides an open-source API called Unity ML-Agents which can be used to train NPCs. NPCs are trained using the reinforcement learning method with Unity ML-Agents which aims to train NPCs by providing rewards to achieve optimal results. The results obtained by utilizing Unity ML-Agents are NPCs that can traverse various kinds of tracks and can avoid collisions. NPCs that have been developed with Unity ML-Agents also get less total time compared to the total time required for a player to take 3 laps on a track, which is 55.9 seconds compared to 59.4 seconds.Keywords: racing game, non-player character, unity ml-agents, reinforcement learning