Penyempurnaan Materi Bahan Ajar (Studi Kasus terhadap BMP Analisis II/MATA4320)

Dalam Sistem Pendidikan Jarak Jauh (SPJJ) mahasiswa diharapkan dapat belajar secara mandiri tanpa tergantung kehadiran dosen, oleh sebab itu sangatlah dituntut suatu bahan ajar yang berkualitas baik, artinya bahan ajar ini harus bersifat self-instructional (dapat dipelajari sendiri oleh mahasiswa). Dalam kurikulum Program Studi Matematika, matakuliah Analisis II dikelompokkan dalam Matakuliah Keahlian Berkarya (MKB). Matakuliah ini merupakan salah satu matakuliah pendukung Tugas Akhir Program (TAP). Matakuliah Analisis II berisi konsep-konsep yang sangat abstrak sehingga susah untuk memahami materinya. Penelitian ini bertujuan melakukan perbaikan redaksional dan konsep materi bahan ajar Buku Materi Pokok (BMP) Analisis II (MATA4320). Fokus penelitian mengevaluasi kualitas BMP Analisis II. Penelitian dilakukan di UT pusat dengan sampel mahasiswa dari UPBJJ Jakarta yang sedang menempuh matakuliah Analisis II. Metode yang digunakan adalah observasi dan wawancara. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif, dengan analisis data adalah analisis dokumen, analisis isi, dan analisis deskriptif. Hasil dari penelitian ini adalah diperoleh fakta bahwa BMP Analisis II masih sulit dipahami oleh mahasiswa, ditemukannya kesalahan redaksional, dan ditemukannya konsep materi yang perlu perbaikan. Sebagai tindak lanjut, diperlukan adanya upaya untuk meningkatkan kualitas BMP Analisis II

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MENGENALI TULISAN TANGAN HURUF A, B, C, DAN D PADA JAWABAN SOAL PILIHAN GANDA (Studi Eksplorasi Pengembangan Pengolahan Lembar Jawaban Ujian Soal Pilihan Ganda Di Universitas Terbuka)

Artificial Neural Network (ANN) can be applied to recognice pattern, particularly at the stage of data classification. This study used a multilayer perceptron backpropagation ANN, an unsupervised learning algorithm, to recognize the pattern of uppercase handwriting on the answer sheet of multiple-choice exams. The application of this network involves mapping a set of input against a reference set of outputs. In this research, ANN was trained using 8000 handwritten uppercase characters (A, B, C, and D) consisting of 6000 training data characters (1500 characters for each letter) and 2000 testing data characters (500 characters for each letter). The result showed that for the most optimal performance, the architecture and network parameters were 10 neurons in hidden layer, learning rate of 0.1 and 3000 iteration times. The accuracies of the result using the optimal network architecture and parameters were 90.28% for training data and 87.35% for testing data

Pengembangan Aplikasi E-Brosur Berbasis Augmented Reality (Studi Kasus: Media Promosi Universitas Terbuka)

Dalam rangka berkontribusi pada pemerataan pendidikan dan peningkatan angka partisipasi kasar (APK) perguruan tinggi di Indonesia, Universitas Terbuka (UT) menargetkan peningkatan jumlah siswa menjadi 1 juta siswa. Untuk mencapai target tersebut, UT harus gencar mempromosikan dan mensosialisasikan program-programnya melalui kantor wilayah yang tersebar di seluruh Indonesia. Promosi dan sosialisasi UT harus dilakukan secara menarik dengan menggunakan teknologi terkini. Salah satu teknologi terkini yang dapat digunakan sebagai media promosi adalah Augmented Reality. Dalam studi ini kami mengembangkan aplikasi e-brosur berbasis Augmented Reality. Penggunaan Augmented Reality bertujuan untuk menarik minat generasi millennial karena mereka menonjol dalam penggunaan teknologi. Metode pengembangan yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC). Pengujian dilakukan dengan menggunakan Pengujian Black Box. Dari hasil pengujian yang dilakukan dari 7 merek handphone Android disimpulkan bahwa semua pengujian berjalan dengan baik. Sehingga aplikasi ini bisa dilanjutkan pada tahap selanjutnya seperti uji user acceptance test

Evaluasi Pemanfaatan Fasilitas Komputer dan Peripheralnya di Lingkungan Universitas Terbuka

Kebijakan organisasi yang dihasilkan dengan memanfaatkan penelitian ilmiah merupakan ciri organisasi modem. Pada organisasi seperti itu, keputusan dalam organisasi didasarkan pada informasi ilmiah yang diperoleh dari fakta dan data yang valid. Universitas Terbuka (UT) sebagai sebuah lembaga pendidikan tinggi jarak jauh sudah lama menerapkan tradisi penentuan kebijakan berdasarkan penelitian ilrniah. Salah satu upaya UT untuk senantiasa mendasarkan kebijakannya melalui penelitian dan evaluasi adalah melakukan evaluasi terhadap pemanfaatan fasilitas komputer dan peripheralnya. Evaluasi pemanfaatan fasilitas komputer dan peripheralnya di lingkungan UT didasarkan pada Persiapan Pencapaian ISO 20000 bidang ITSM (Information Technology Service Management). Pendorong utama pentingnya IT Service Management adalah fakta semakin meningkatnya ketergantungan organisasi kepada teknologi informasi untuk mencapai tujuan strategi dan kebutuhan organisasi. Ketergantungan tersebut menyebabkan tuinbuhnya kebutuhan akan layanan teknologi informasi berkualitas tinggi yang mengikuti kebutuhan organisasi dan user sesuai dengan perkembangannya. Layanan teknologi informasi berkualitas tinggi berarti- , meningkatkan efisiensi dan efektivitas penggunaan layanan teknologi informasi untuk -memenuhi kebutuhan organisasi. Hal ini tidak terlepas dari efektivitas pemanfaatan fas jlitas komputer dan peripheralnya

The Development of a Prediction System for Student Learning Progress Based on Artificial Neural Networks (A Case Study on Study Program of Mathematics and Statistics – The Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Terbuka)

When new students enroll at the university, they need to fill application forms that incorporate any information about themselves such as academic background, permanent mailing address, gender, date of birth, occupation, marital status, etc. However, this information is not utilized well enough by the university to help in overcoming low graduation rates. This research applies Artificial Neural Network (ANN) Multilayer Perceptron to predict progress learning of students using several parameters such as individual parameter (age, gender), environment parameter (marital status, occupation), and academic parameter (entry semester --odd or even--, grade point average in the first semester, the number of credit hours in the first semester, a cumulative grade point average, the total number of semesters completed at the university, and the study program) at Universitas Terbuka (The Indonesian Open University). An Artificial Neural Network (ANN) is an information processing paradigm that is inspired by the way biological nervous systems, such as the brain, process information. The key element of this paradigm is the novel structure of the information processing system. It is composed of a large number of highly interconnected processing elements (neurons) working in unison to solve specific problems. ANNs, like people, learn by example. An ANN is configured for a specific application, such as pattern recognition or data classification, through a learning process. Learning in biological systems involves adjustments to the synaptic connections that exist between the neurons. This research also applies sensitivity analysis method to measure the influence of individual input parameter on any one of possible outcomes. The experiment had been conducted using student data collection from two study program (Mathematics and Statistic). The data was collected from 3517 students, with 81 students finished their degrees. The experiments used 50% of data as training set, 25% as validation set and 25% testing set. Our experiments and simulation results indicated that the sensitivity analysis method was a potential tool to reduce the complexity of ANN Multilayer Perceptron and to increase the generalization. Generalization is the recognition level of neural network toward the given pattern. The results showed that the generalization of the prototype had an accuracy of 0.992 in predicting the correct outcomes of student graduation

Sistem Informasi Alih Kredit Mata Kuliah (SIAKSI) untuk Mahasiswa berbasis Web

Currently, the Open University Information Systems study program has developed a credit transfer application but it is not optimal. Administrators and assessing lecturers must manually input student credit transfer applications and students cannot monitor the credit transfer application process. The purpose of this study is to create an information system for transferring course credits for students so as to overcome problems in current business processes. The software development method uses Waterfall which consists of needs analysis, design, coding and testing. The analysis stage uses the PIECES method which examines aspects of performance, information, economy, security, efficiency and customer service. The business process design is depicted using the Use Case and Activity Diagrams, while the system testing uses Black Box. Our findings are in the form of an information system that can help the academic process to transfer course credits. In addition, the results of blackbox testing, all components in this system have run well according to the previously built design. Therefore, the existence of this system can help the campus to record students who will be about credits in the courses they tak

Pengembangan Sistem Prediksi Kemajuan Belajar Mahasiswa Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan: Studi Kasus pada Program Studi Matematika dan Program Studi Statistika FMIPA Universitas Terbuka

When new students enroll at the university, they need to fill application forms that incorporate any information about themselves such as academic background, permanent mailing address, gender, date of birth, occupation, marital status, etc. However, this information is not utilized well enough by the university to help in overcoming low graduation rates. This research applies Artificial Neural Network Multilayer Perceptron to predict progress learning of students using several parameters such as individual parameter (age, gender), environment parameter (marital status, occupation), and academic parameter (entry semester --odd or even--, grade point average in the first semester, the number of credit hours in the first semester, a cumulative grade point average, the total number of semesters completed at the university, and the study program) at Universitas Terbuka. An Artificial Neural Network (ANN) is an information processing paradigm that is inspired by the way biological nervous systems, such as the brain, process information. The key element of this paradigm is the novel structure of the information processing system. It is composed of a large number of highly interconnected processing elements (neurons) working in unison to solve specific problems. ANNs, like people, learn by example. An ANN is configured for a specific application, such as pattern recognition or data classification, through a learning process. Learning in biological systems involves adjustments to the synaptic connections that exist between the neurons. This research also applies sensitivity analysis method to measure the influence of individual input parameter on any one of possible outcomes. The experiment had been conducted using student data collection from two study program (Mathematics and Statistic). The data was collected from 3517 students, with 81 students finished their degrees. The experiments used 50% of data as training set, 25% as validation set and 25% testing set. Our experiments and simulation results indicated that the sensitivity analysis method was a potential tool to reduce the complexity of ANN Multilayer Perceptron and to increase the generalization. Generalization is the recognition level of neural network toward the given pattern. The results showed that the generalization of the prototype had an accuracy of 0.992 in predicting the correct outcomes of student graduation

Knowledge Management: Konsep Dan Implementasi Dalam Tutorial Online Di FMIPA UT

Desentralisasi tutorial online dari Universita Terbuka (UT) Pusat ke Unit Pusat Belajar Jarak Jauh (UPBJJ), ditandai berbagai kendala, terutama untuk mata kuliah-mata kuliah di lingkungan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA), sehingga kegiatan tersebut kembali terpusat di lingkungan UT Pusat. Ketiadaan kesinambungan ataupun transfer pengetahuan antara tutor lama dan tutor baru sebagai inti persoalan. Tulisan ini merupakan gagasan alternatif untuk mengatasi persoalan tersebut dengan mengimplementasikan suatu sistem manajemen pengetahuan (knowledge management). Manajemen pengetahuan merupakan teknik mengorganisasi pengetahuan (knowledge) dalam sebuah organisasi. Tujuan utamanya adalah mempercepat terjadinya penyerapan pengetahuan melalui proses knowledge sharing (berbagi pengetahuan). Agar pengetahuan dapat di-share, maka perlu adanya upaya untuk mengkonversi pengetahuan yang masih tersimpan (tacit knowledge) menjadi pengetahuan yang siap digunakan (explicit knowledge). Desentralisasi tutorial berarti pendayagunaan tutor dari seluruh UPBJJ, yang secara geografis ada di seluruh Indonesia. Untuk itu sistem manajemen pengetahuan berbasis web merupakan salah satu pilihan guna mewujudkan knowledge sharing. Dengan berbasiskan web tersebut, kegiatan-kegiatan yang tercakup dalam manajemen pengetahuan seperti pemanfaatan pengetahuan (using knowledge), penemuan pengetahuan (finding knowledge), penciptaan pengetahuan (creating knowledge), dan pengemasan pengetahuan (packaging knowledge) dapat diwujudkan

Metode Pengali Lagrange Untuk Memecahkan Masalah Optimasi

Dalam praktek Metode Pengali Lagrange lebih sering digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi dibandingkan dengan Metode Substitusi. Analisis yang didasarkan pada studi literature tentang konsep fungsi, fungsi maksimum dan fungsi minimum, serta penurunan dan perumusan formula menjawab masalah ini. Dengan membandingkan cara penyelesaian antara Metode Substitusi dan Metode Pengali Lagrange, diketahui penggunaan Metode Pengali Lagrange tidak melibatkan banyak fungsi, tidak ada kendala apabila terjadi kesalahan dalam pengambilan variabel bebas, dan tidak perlu membentuk fungsi-fungsi parameter apabila tidak ditemukan titik-titik kritis. Hasil analisis menunjukkan bahwa Metode Pengali Lagrange menggunakan pendekatan geometri sehingga muncul unsur A . Unsur ini membuat fungsi menjadi lebih sederhana

Metode Matriks untuk Menentukan Solusi Partikulir Persamaan Diferensial Linear Orde Tinggi Tak Homogen dengan Koefisien Konstanta

Penelitian ini adalah mencari formula umum metode Matriks untuk menentukan solusi partikulir Persamaan Diferensial Linear Orde Tinggi Tak Homogen Dengan Koefisien Konstanta. penelitian ini merupakan lanjutan dari penelitian Metode Matriks untuk menentukan Solusi Partikulir (Khusus) Persamaan Diferensial Linear Orde Dua Tak Homogen Dengan Koefisien Konstanta (1997)