Text Mining untuk Pengelompokan Skripsi di Prodi Pendidikan Informatika Universitas Trunojoyo Madura

Skripsi merupakan karya tulis ilmiah mahasiswa sebagai syarat kelulusan atau perolehan gelar sarjana. Meskipun demikian, dosen juga berperan aktif dalam mengarahkan penentuan topik skripsi sebagai pembimbing. Skripsi yang ideal mengacu pada topik – topik yang up to date. Hendaknya skripsi juga mendukung keberhasilan rencana induk penelitian (RIP) Universitas bahkan rencana induk riset nasional (RIRN). Selain itu, topik skripsi harus selaras dengan bidang minat sesuai kurikulum program studi. Untuk itu, perlu adanya penyelarasan antara kondisi universitas, kebutuhan masyarakat, dan tujuan nasional. Sehingga, analisis data skripsi diperlukan untuk tujuan tersebut. Selama ini data dokumen skripsi di Program Studi Pendidikan Informatika Universitas Trunojoyo Madura belum terorganisir dengan baik di lingkup Program Studi. Sedangkan, jumlah data terus meningkat. Hal itu menjadi tantangan dalam pencarian dan penentuan topik skripsi sebagai bahan referensi selanjutnya. Selain itu, hingga saat ini belum dilakukan analisis terkait berkembangan skripsi yang sudah ada. Belum dilakukan juga pemetaan atau pengelompokan skripsi. Sehingga, dapat memberikan peluang adanya kemiripan skripsi. Oleh karena itu, dikembangkan sistem pengelompokan skripsi menggunakan text mining (studi kasus Program Studi Pendidikan Informatika Universitas Trunojoyo Madura). Dengan adanya sistem tersebut, diharapkan dapat membantu manajemen pengelolahan data skripsi bagi bidang skripsi di Program Studi. Sehingga dapat membantu dalam penentuan kebijakan dosen pembimbing dan meminimalisir peluang adanya kemiripan topic skripsi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode clustering menggunakan K-Means dapat melakukan pengelompokan topic skripsi secara optimal dengan nilai akurasi sebesar 0,972972973, nilai presisi sebesar 916666667, nilai recall sebesar 0,9849199722, dan F-Measure sebesar 0,949199722 dalam skala 0 – 1

POLA POSISI BERBASIS FUZZY DALAM DOMAIN FREKUENSI UNTUK TEMU KEMBALI CITRA BINTANG

AbstrakPenelusuran bintang dilakukan untuk beberapa aplikasi teknologi satelit dan ruang angkasa. Identifikasi bintang merupakan tugas utama dalam penelusuran bintang. Salah satu cara untuk melakukan identifikasi bintang adalah membandingkan citra kamera satelit terhadap citra database dan melakukan temu kembali bintang yang sama. Tugas tersebut menjadi sulit ketika pengambilan citra dilakukan pada waktu atau kondisi yang berbeda. Penelitian ini melakukan temu kembali citra bintang dengan menggunakan keuntungan pada metode pola posisi berbasis Fuzzy dalam domain frekuensi. Pada tahap awal, dilakukan preprocessing. Kemudian dilakukan proses ekstraksi fitur pola bintang menggunakan pola posisi berbasis Fuzzy dalam domain frekuensi. Selanjutnya, dilakukan perhitungan nilai similaritas antar fitur pola bintang. Pada tahap akhir, dilakukan temu kembali citra masukan sesuai tingkat kemiripan fitur citra tersebut dengan fitur citra database. Beberapa pengujian telah dilakukan dengan menggunakan 172 dataset yang didapatkan dari database aplikasi Stellarium. Pengujian pertama dilakukan untuk melakukan temu kembali citra bintang tanpa dipengaruhi adanya perubahan waktu dan kondisi. Pengujian kedua dilakukan untuk melakukan temu kembali citra bintang dengan adanya pengaruh dari perubahan rotasi. Pengujian ketiga dilakukan untuk melakukan temu kembali citra bintang dengan adanya pengaruh waktu pengambilan data. Hasil ujicoba menunjukkan bahwa penelitian ini mampu melakukan temu kembali citra bintang dengan tingkat akurasi sebesar 80.81%.Kata kunci: citra bintang, identifikasi bintang, pola Fuzzy, temu kembali citra

Clustering Of Student Learning Styles in the industri 4.0 Using KMeans Algorithm

Clustering is a technique for grouping homogeneous data so that the points in each cluster are as similar as possible according to convenience measures such as Euclidean-based distance or correlation-based distance. In the industrial era 4.0, learning media, the environment, the way teachers teach will affect student learning styles. From research on learning styles, many researchers agree on the importance of identifying learning styles to accelerate their learning performance. The purpose of this study is to classify student learning styles in the industrial era 4.0 using the Kmeans algorithm and the elbow method. The research method used is a waterfall. The number of research subjects was 108 students. the results of the research on the number of clusters (K), namely 6, obtained cluster 1 as many as 27 students, cluster 2 as many as 24 students, cluster 3 as many as 21 students, cluster 4 as many as 17 students, cluster 5 as many as 11 students and cluster 6 as many as 8 students. The performance of the grouping results based on the silhouette coefficient is 0.302, which means the grouping structure is weak. In cluster 1, the highest number has auditory elements, followed by kinesthetic and visual elements. The development of ICT-based media is one of the factors of student learning styles in the industrial era 4.

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

PEMANFAATAN HIERARCHICAL CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN DAUN BERDASARKAN FITUR MOMENT INVARIANT

AbstrakIlmu mengenai tanaman telah mengalami kemajuan yang pesat. Salah satunya cabang ilmu mengenai morfologi tanaman. Ilmu morfologi ini mempelajari susunan tubuh tanaman khususnya mengenai bentuk tepi daun. Pada penelitian ini akan dilakukan pengelompokkan daun berdasarkan bentuk tepi daun. Metode yang digunakan untuk melakukan pengelompokkan adalah metode Centroid Linkage Clustering yang merupakan bagian dari algoritma Hierarchical Clustering. Metode ini dikenal lebih memiliki beban komputasi yang relatif lebih ringan karena hanya cukup menghitung titik tengah antar cluster. Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan, penggunaan metode Centroid Linkage Clustering didapatkan nilai akurasi clustering sebesar 87%, sedangkan dengan menggunakan metode k-means didapatkan nilai akurasi clustering sebesar 81%. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja metode Centroid Linkage Clustering lebih baik dibandingkan metode k-means. Kata Kunci: Morfologi, Centroid Linkage Clustering, Hierarchical Clustering, Cluster, K-mean

Pemurnian minyak bekatul beras merah (Oryza nivara) menggunakan metode adsorpsi Arang aktif dengan variasi konsentrasi karbon arang aktif dan waktu adsorpsi

INDONESIA: Bekatul merupakan produk samping hasil pengolahan padi yang diperoleh melalui proses penggilingan padi dari lapisan terluar beras yaitu antara kulit yang berwarna coklat dengan butir beras. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh konsentrasi karbon arang aktif dan lama adsorpsi terhadap kualitas minyak bekatul. Proses pemurnian minyak dilakukan dengan 4 tahap, yaitu proses ekstraksi dengan metode soxhlet, evaporasi pelarut, degumming, dan adsorpsi. Minyak bekatul beras merah dilakukan uji kadar asam lemak bebas, bilangan peroksida, dan identifikasi senyawa asam lemak menggunakan instrumen GC-MS. Pemurnian minyak bekatul menggunakan karbon arang aktif memberikan pengaruh terhadap nilai kadar asam lemak bebas dan bilangan peroksida. Semakin tinggi konsentrasi karbon arang aktif dan waktu adsorpsi maka semakin rendah kadar asam lemak bebas dan bilangan peroksida yang dihasilkan. Pada uji GC-MS terdapat 14 senyawa yang terdeteksi, dan setelah proses adsorpsi menjadi 13 senyawa. Senyawa yang dominan pada minyak bekatul beras merah adalah asam linoleat, asam oleat, dan asam palmitat Terdapat perbedaan pada senyawa minyak bekatul sebelum dan setelah proses adsorpsi yaitu hilangnya senyawa Cholest-5-ene, 3-bromo-, (3.beta.), yang mana berdasarkan penelitian ini senyawa tersebut teradsorp oleh karbon arang aktif. ENGLISH: Rice bran is a by-product of rice processing which is obtained through the rice milling process from the outer layer of rice, namely between the brown skin and the rice grains. The aim of this research is to determine the effect of activated charcoal carbon concentration and adsorption time on the quality of pure oil. The oil refining process is carried out in 4 stages, namely the extraction process using the Soxhlet method, solvent evaporation, degumming and adsorption. Red rice bran oil was tested for free fatty acid content, peroxide value, and identification of fatty acid compounds using a GC-MS instrument. Purification of rice bran oil using activated charcoal has an influence on the free fatty acid content and peroxide value. The higher the activated charcoal carbon concentration and adsorption time, the lower the free fatty acid levels and peroxide value produced. In the GC-MS test, 14 compounds were detected, and after the adsorption process 13 compounds were detected. The dominant compounds in brown rice bran oil are linoleic acid, oleic acid, and palmitic acid. There are differences in the rice bran oil compounds before and after the adsorption process, namely the loss of the compounds Cholest-5-ene, 3-bromo-, (3.beta.), which based on this research, the compound is adsorbed by activated charcoal.   ARABIC: نخالة الأرز هي منتج ثانوي لمعالجة الأرز يتم الحصول عليها من خلال عملية طحن الأرز من الطبقة الخارجية للأرز، أي بين الجلد البني وحبوب الأرز. كان الهدف من هذا البحث هو معرفة تأثير تركيز كربون الفحم المنشط ومدة الامتزاز على جودة زيت النخالة. تتم عملية تنقية النفط على ٤ مراحل، وهي عملية الاستخراج بطريقة Soxhlet، وتبخر المذيبات، وإزالة الصمغ، والامتزاز. تم اختبار زيت نخالة الأرز البني لمستويات الأحماض الدهنية المجانية، وعدد البيروكسيد، وتحديد مركبات الأحماض الدهنية باستخدام أداة GC-MS. تنقية زيت النخالة باستخدام كربون الفحم المنشط له تأثير على قيمة مستويات الأحماض الدهنية الحرة وعدد البيروكسيد. كلما زاد تركيز كربون الفحم المنشط ووقت الامتزاز، انخفضت مستويات الأحماض الدهنية الحرة وعدد البيروكسيد المنتج. في اختبار GC-MS، تم اكتشاف ١٤ مركبا، وبعد عملية الامتزاز أصبح ١٣ مركبا. المركبات السائدة في زيت نخالة الأرز البني هي حمض اللينوليك وحمض الأوليك وحمض النخيل هناك اختلافات في مركبات زيت النخالة قبل وبعد عملية الامتزاز، وهي فقدان مركبات Cholest-5-ene، 3-bromo-، (3.beta.) ، حينما من نتائج هذه البحث يتم امتصاص هذه المركبات بواسطة كربون الفحم المنشط

Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Menggunakan Metode Profile Matching di SMAN 4 Bangkalan

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang membantu siswa-siswi SMA Negeri 4 Bangkalan dalam memilih jurusan yang sesuai dengan minat dan potensi mereka. Dalam pengembangan SPK ini, peneliti menggunakan dua metode yang berbeda, yaitu metode Waterfall untuk pembangunan website dan metode Profile matching dalam pembangunan algoritma untuk menganalisis profil siswa. Metode Waterfall digunakan sebagai pendekatan linear dan sekuensial dalam pembangunan website, meliputi tahap analisis kebutuhan, desain, implementasi, dan pengujian. Website ini berfungsi sebagai platform utama dalam sistem pendukung keputusan. Sementara itu, metode Profile matching digunakan untuk mencocokkan profil siswa dengan kriteria tertentu guna memberikan rekomendasi jurusan yang sesuai. Data profil siswa yang mencakup minat bakat, prestasi akademik, dan aspek lainnya diintegrasikan dalam proses analisis untuk menentukan jurusan yang paling sesuai bagi masing-masing siswa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan memiliki akurasi 100% untuk semua skenario pengujian. Hal ini menandakan bahwa sistem memberikan rekomendasi jurusan dengan tingkat akurasi yang tinggi dan konsisten sesuai dengan data siswa. Uji coba pengguna juga menunjukkan respon positif dari pihak administrasi SMAN 4 Bangkalan terhadap sistem yang dibangun dengan hasil rata-rata 94,75%

Sistem Informasi Wisata Kuliner Sebagai Referensi Pengenalan Objek Wisata Madura Berbasis Website

Madura merupakan salah satu Pulau di Provinsi Jawa Timur yang terletak di sebelah timur laut Jawa. Pulau Madura memiliki banyak destinasi wisata diantaranya wisata alam, wisata religi, wisata buatan, dan wisata kuliner. Dari semua tujuan wisata, tempat wisata yang paling terkait adalah wisata kuliner. Sehingga sangat disayangkan ketika wisatawan berwisata ke Pulau Madura, wisatawan tidak tahu kemana harus mencari tempat yang menjual makanan khas Madura. Informasi wisata kuliner yang kurang update, menjadikan wisatawan kebingungan dalam memilih wisata kuliner yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Tujuan dilakukan penelitian ini yaitu mengembangkan sistem informasi wisata kuliner Madura berbasis website sebagai referensi pengenalan objek wisata di Madura. Dengan adanya sistem ini dapat diketahui sebaran data wisata kuliner dan dapat mendorong masyarakat, khususnya di Madura agar melakukan penggalian potensi wisata kuliner. Sistem informasi wisata kuliner Madura dikembangkan dengan metode penelitian dan pengembangan atau Research and Development (R and D) dengan menggunakan model waterfall yang terdiri dari analisis, desain, kode, pengujian, dan pemeliharaan. Desain rancangan sistem ini menggunakan model rancangan UML (Unified Modelling Language), dan dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP serta untuk penyimpanan menggunakanan database MySql. Pengujian sistem ini menggunakan pengujian black box dan pengujian kuisioner kepada masyarakat Madura. Hasil dari pengujian ahli sistem untuk mengetahui kelayakan sistem memperoleh persentase 100% masuk dalam kategori sangat layak. Uji coba pengguna dengan pengujian 15 pengguna mendapatkan persentase 84% masuk dalam kategori sangat layak. Simpulan dari penelitian ini yaitu sistem informasi yang dikembangkan layak digunakan sebagai sistem informasi pengenalan objek wisata kuliner Madura berbasis website

PENGEMBANGAN GAME ANDROID MENGGUNAKAN UNITY PADA MATA KULIAH MATEMATIKA DISKRIT

Matematika Diskrit adalah salah satu mata kuliah yang diajarkan Program Studi Pendidikan Informatika yang membutuhkan kemampuan penalaran tingkat tinggi. Berdasarkan pengalaman mengampuh mata kuliah ini terutama materi himpunan banyak mahasiswa yang mengalami kesulitan dalam memahami konsep maupun aplikasinya. Untuk itu perlu inovasi dalam menyampaikan materi untuk meningkatkan pemahaman mahasiswa melalui pembuatan game edukasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran berupa game edukasi berbasis android menggunakan unity pada materi himpunan. Subyek penelitian ini adalah mahasiswa Pendidikan Informatika semester 4 dengan menggunakan model pengembangan ADDIE dengan lima tahapan, yaitu Analyze (analisis), Design (perancangan), Development (pengembangan), Implementation (implementasi), dan Evaluation (evaluasi). Aspek yang diukur dalam penelitian ini meliputi efektivitas, efisiensi, dan daya tarik media pembelajaran. Dari hasil penelitian didapatkan prosentase sebesar 90% dari ahli media pembelajaran, 86% dari ahli materi, 84% uji coba kelompok kecil, dan 86% uji coba kelompok besar. Berdasarkan hal tersebut maka game edukasi berbasis android menggunakan unity dinyatakan layak digunakan sebagai media pembelajaran materi himpunan pada mata kuliah Matematika Diskrit.Kata Kunci: Game edukasi, android, himpunan, ADDIE

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE MOORA (STUDI KASUS FAKULTAS ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA

Abstrak Pemilihan mahasiswa berprestasi merupakan seleksi yang dilakukan hampir di tiap Universitas, termasuk Universitas Trunojoyo Madura. Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Trunojoyo Madura mengadakan pemilihan mahasiswa berprestasi tingkat Fakultas untuk menjaring mahasiswa berprestasi yang nantinya akan dikirim ke tingkat Universitas. Oleh karena itu, dibuat Sistem pendukung keputusan pemilihan mahasiswa berprestasi menggunakan metode MOORA dengan studi kasus di Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Trunojoyo Madura. Pembuatan sistem ini dilakukan karena sebelumnya proses seleksi masih dilakukan secara manual yang memiliki resiko subjektifitas tinggi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA). Kriteria yang digunakan dalam penentuan mahasiswa berprestasi adalah IPK, Bahasa Asing, KTI, Prestasi, dan Kepribadian (atribut tambahan). Hasil yang diperoleh dari sistem berbeda dengan hasil yang diperoleh dari seleksi secara manual. 3 data alternatif teratas pada sistem sama dengan hasil seleksi secara manual, namun memiliki urutan yang berbeda.   Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA), Pilmapres. Abstract             The selection of outstanding students is a selection carried out in almost every University, including the University of Trunojoyo Madura. The University of Trunojoyo Madura Faculty of Education held a selection of outstanding students at the Faculty level to attract outstanding students who would later be sent to the University level. Therefore, a decision support system for the selection of high achieving students was made using the MOORA method with a case study at the Faculty of Education, University of Trunojoyo Madura. Making this system is done because previously the selection process was still done manually which has a high risk of subjectivity. The method used in this study is Multi Objective Optimization on the Base of Ratio Analysis (MOORA). The criteria used are GPA, Foreign Language, KTI, Achievement, and Personality (additional attributes). The results obtained from the system are different from the results obtained from the manual selection. The top 3 alternative data on the system are the same as the selection results manually, but have different sequences.  Keywords: Decision Support System, Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA), Pilmapres