Prediksi Keberlangsungan Studi Mahasiswa Fakultas Ilmu Pendidikan dan Sosial Universitas Nahdlatul Ulama Blitar Menggunakan Algoritma C4.5

Mahasiswa merupakan bagian penting dari civitas akademik perguruan tinggi sebagai calon pemimpin bangsa. Oleh karena itu lulusan mahasiswa diharapkan memiliki paradigm dan kepribadian dengan kualitas baik. Namun, tidak sedikit mahasiswa putus studi di tengah berlangsungnya masa pendidikan dengan berbagai alasan. Untuk menunjang permasalah tersebut, maka penulis melakukan penelitian berupa program aplikasi prediksi keberlangsungan studi mahasiswa dengan bahan data Mahasiswa Fakultas Ilmu Pendidikan dan Sosial UNU Blitar dari Pusat IT UNU Blitar berupa data sekunder yang sudah dipilah atribut-atribut yang diperlukan. Penelitian ini menggunakan Metode Decission Tree dan Algoritma C4.5 sebagai perhitungannya. Evaluasi hasil penelitian ini menggunakan perhitungan Confussion Matrix dengan nilai Akurasi 43,3%, Presisi 2,2%, Sensitifitas 100%, Spesifitas 42,6 %

Implementasi Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) untuk Prediksi Keberlangsungan Studi Mahasiswa

Kelulusan mahasiswa merupakan masalah yang menjadi pusat perhatian yang datang di berbagai Universitas di Indonesia. berdasar pada peraturan yang disampaikan dalam buku II standard dan prosedur tentang akreditasi institusi perguruan tinggi oleh BAN-PT (Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi) pada tahun 2011 menyatakan bahwa salah satu aspek penilaian akreditasi adalah mahasiswa dan lulusan. Penelitian ini bertujuan membuat sebuah sistem program untuk membantu memberikan tindakan preventif khususnya oleh dosen wali dan Kepala program studi UNU Blitar sehingga permalasahan kelulusan mahasiswa mampu ditanggulangi dan diminimalisir jumlah mahasiswa yang bermasalah. Dari data yang peneliti dapat dari Pusat IT UNU Blitar sebanyak 234 Mahasiswa yang tidak melakukan KRS sejak semester 4 dan 167 Mahasiswa FIE yang tidak melakukan KRS mulai sejak semester 6. Penelitian ini menggunakan Algoritma Iterative Dichotomizer 3 yang mana merupakan algoritma pembelajaran dengan membangun pohon keputusan. Penelitian ini menghasilkan hasil evaluasi menggunakan Confusion Matriks dengan nilai akurasi sebesar 79,22 %, nilai presisi sebesar 70,83 %, nilai sensitifitas sebesar 94,44 %, dan nilai spesifisitas sebesar 65,85 %

Penentuan Penerima Beasiswa Sekolah Berbasis Visualisasi Graph Database Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

Banyak masyarakat kalangan menengah yang tidak mampu memberikan biaya pendidikan anaknya mencapai 9 tahun. Di sekolah terdapat program pemberian beasiswa PIP, namun sistemnya masih dijalankan secara manual yang menyebakan penyaluran beasiswa kurang tepat. Hal tersebut dikarenakan pihak yang diberi kepercayaan untuk menentukan beasiswa melihat kriteria-kriteria masih terpisah dan juga dipengaruhi calon penerima beasiswaa yang jumlahnya cukup banyak. maka dibutuhkan sistem yag bisa membantu sekolah dalam mengambil keputusan berdasarkan kriteria. Graph database sendiri bisa diartikan sebagai suatu model basis data yang didalamnya berisi node, relasi dan property. IMetode iAHP imerupakan isalah isatu imodel ipendukung ikeputusan, instrumen iutamanya iadalah hirarki ifungsional, dan iinput iutamanya iadalah ipersepsi imanusia. Dalam hal ini, mereka adalah ahli dalam menangani bab Beasiswa. Dalam AHP, prioritas terdiri dari berbagai pilihan yang berbeda dan berupa kriteria yang telah terstruktur sebelumnya, sehingga metode AHP dapat diandalkan. Jadi penentuan priioritas didasarkan pada proses yang hierarkis dan masuk akal. Pada penelitian ini penentuan bobot pada setiap kriteria seleksi beasiswa diambil dari yang paling tinggi nilainya yang akan diprioritaskan menjadi penerima beasiswa. Dengan perhitungan ini dihasilkan perankingan yag menunjukkan kualitas siswa yang layak atau belum layak sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Dari perhitungan tersebut kemudian divisualisasikan kedalam graph database dengan Neo4j. Hasil dari visualisasi menunjukkan urutan ranking siswa yang layak menerima beasiswa dari yang tertinggi ke terendah

Penerapan Algoritma Fuzzy Sugeno Dalam Menentukan Keputusan Guru Berprestasi Di SMKS Roudlotun Nasyiin

Kualitas sumber daya manusia merupakan salah satu faktor dalam meningkatkan produktivtas kinerja suatu lembaga. Oleh karena itu, diperlukan sumber daya manusia yang mempunyai kompetensi tinggi karena keahlian atau kompetensi akan dapat mendukung peningkatan prestasi kerja guru. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan guru berprestasi di SMK Roudlotun Nasyiin Berat Kulon dengan menggunakan algoritma Fuzzy Sugeno. Algoritma ini dipilih karena mampu membantu mengatasi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan mengenai prestasi guru berdasarkan sejumlah aturan. Variable yang digunakan dalam penelitian ini adalah kehadiran, pemahaman materi, dan prestasi dengan himpunan fuzzy berupa baik, cukup, dan buruk. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa Fuzzy Sugeno cukup mampu memberikan rekomendasi untuk guru-guru yang berprestasi dengan rata-rata akurasi dihasilkan diatas 75%.  Pengujian sistem dilakukan dengan membandingkan hasil yang didapatkan dengan dataset asl

Performa Klasifikasi Berbasis Jarak untuk Deteksi Covid-19 Varian Delta dan Omicron Menggunakan Citra CT-Scan Paru-Paru

During the Covid-19 pandemic, there were two popular Covid-19 variants, namely Delta and Omicron. A non-laboratory approach is needed to detect the Delta and Omicron variants of Covid-19 to prevent a high risk of exposure to these two variants. This study proposes the detection of COVID-19 variants of Delta and Omicron using computerized tomography scan (CT-scan) images of the lungs using distance-based classification. There are 5 distance-based classification methods used to determine the best performance for the Delta and Omicron variant Covid-19 classification. Performance is measured based on the comparison of accuracy, precision and recall of each distance method. The distance method used in this study is Euclidean, Manhattan, Minkowski, Chebyshev, and Canberra. The dataset used was downloaded from the Kaggle database. There are 440 total CT-scan images of the lungs which are divided into 220 Covid-19 images of the Delta and Omicron variants and 220 non-Covid-19 images as training data. Meanwhile, there are test data of 140 Covid-19 images for the Delta and Omicron variants and 140 non-Covid-19 images. Based on the comparison of the performance of distance-based classification, it is concluded that the Manhattan Distance has the best performance compared to the other 4 distance methods. Manhattan distance has an accuracy of 58.57%, precision of 56.52%, and recall with a value of 74.28%. Meanwhile, the lowest accuracy value is owned by the Eucliean Distance of 48.21%. Then, the Minkowski distance has the lowest precision and recall with values ​​of 48.41% and 54.28%.Selama pandemi Covid-19, ada dua varian Covid-19 yang populer, yakni Delta dan Omicron. Perlu adanya pendekatan non laboratorium untuk melakukan deteksi Covid-19 varian Delta dan Omicron guna mencegah resiko tinggi terpapar kedua varian tersebut. Penelitian ini mengusulkan deteksi Covid-19 varian Delta dan Omicron menggunakan citra computerized tomography scan (CT-scan) paru-paru menggunakan klasifikasi berbasis jarak. Terdapat 5 metode klasifikasi berbasis jarak yang digunakan untuk menentukan performa terbaik klasifikasi Covid-19 varian Delta dan Omicron. Performa diukur berdasarkan perbandingan akurasi, presisi dan recall tiap metode jaraknya. Metode jarak yang digunakan dalam penelitian ini adalah Euclidean, Manhattan, Minkowski, Chebyshev, dan Canberra. Dataset yang digunakan diunduh dari basis data Kaggle. Terdapat 440 total citra CT-scan paru-paru yang terbagi menjadi 220 citra Covid-19 varian Delta dan Omicron serta 220 citra non Covid-19 sebagai data latih. Sedangkan, terdapat data uji sebanyak 140 citra Covid-19 varian Delta dan Omicron serta 140 citra non Covid-19. Berdasarkan pembandingan performa klasifikasi berbasis jarak, maka disimpulkan bahwa Jarak Manhattan memiliki performa terbaik dibandingkan 4 metode jarak lainnya. Jarak Manhattan memiliki akurasi sebesar 58,57%, presisi sebesar 56,52%, serta recall dengan nilai 74,28%. Sementara itu, nilai akurasi terendah dimiliki oleh Jarak Eucliean sebesar 48,21%. Kemudian, Jarak Minkowski memiliki presisi dan recall terendah dengan nilai 48,41% dan 54,28%

IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM ANALISIS POLARISASI OPINI MASYARAKAT TERKAIT VAKSIN COVID-19

Hingga tahun 2022, Indonesia dilanda pandemi Covid-19. Covid-19 merupakan virus yang sangat mudah menyebar sehingga  Word Health Organization (WHO) menetapkan status Virus Covid-19 sebagai pandemi global. Kasus Covid-19 pertama kali terdeteksi di Indonesia pada tanggal 2 maret 2020. Sejak saat itu, banyak kasus yang terkonfirmasi positif. Pemerintah Indonesia sudah mengupayakan untuk menekan penyebaran covid-19 agar dampak negatif yang ditimbulkan covid-19 bisa dikendalikan, diantaranya dengan program vaksinasi covid-19 yang terbagi menjadi beberapa tahapan, yaitu pemberian vaksin covid-19 dosis satu, dosis dua, hingga vaksin booster. Akan tetapi, program vaksinasi covid-19 untuk masyarakat memunculkan beragam opini di jagad media sosial, terutama twitter. Opini yang disampaikan cenderung terpolarisasi menjadi sentimen yang mendukung dan menolak. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui polarisasi opini masyarakat tentang program vaksinasi Covid-19 menggunakan algoritma naive bayes. Proses dari analisis polarisasi opini meliputi pengumpulan data melalui twitter menggunakan tools rapidMiner, kemudian dilakukan preprocessing data dengan cara case folding, tokenizing, filtering dan stemming. Tahapan terakhir adalah melakukan klasifikasi opini masyaratakt algoritma naive bayes. Penelitian ini menghasilkan polarisasi opini masyarakat meliputi tweets sentimen positif sebesar 67%, tweets sentimen netral 3% dan tweets sentimen negatif 30%. Juga diperoleh tingkat akurasi dan recall masing-masing 88% dan 97%.Until 2022, Indonesia was hit by the Covid-19 pandemic. Covid-19 is a virus that spreads very easily, so the World Health Organization (WHO) has declared the Covid-19 virus status as a global pandemic. The first case of Covid-19 was detected in Indonesia on March 2, 2020. Since then, many cases have been confirmed positive. The Indonesian government has made efforts to suppress the spread of Covid-19 so that the negative impacts caused by COVID-19 can be controlled, including the Covid-19 vaccination program which is divided into several stages, namely the administration of the Covid-19 vaccine, dose one, dose two, and the booster vaccine. However, the COVID-19 vaccination program for the community has raised various opinions in the social media universe, especially Twitter. Opinions expressed tend to be polarized into sentiments of support and rejection. For this reason, this study aims to determine the polarization of public opinion about the Covid-19 vaccination program using the Naive Bayes algorithm. The process of opinion polarization analysis includes collecting data via Twitter using the RapidMiner tools, then preprocessing the data by means of case folding, tokenizing, filtering and stemming. The last step is to classify public opinion using the Naive Bayes algorithm. This study resulted in polarization of public opinion including tweets of positive sentiment by 67%, tweets of neutral sentiment 9% and tweets of negative sentiment 32%. Also obtained the accuracy and recall rates of 88% and 97%

Scalability Measurement of Business Process Model Using Business Processes Similarity and Complexity

The scalability of business process model shows the ability of a system to handle the amount of provided   business   process   activity.   In   business process management, scalability is used to compare the size of a business process model to other business process models. This research focused on measuring the scalability of business process models. Every business  processes  were  modeled  using  Petri  Net. Petri Net was used as a business process model because of its simple model notation so it can be analyzed mathematically. The scalability of business processes had been done by comparing the similarity of some business processes and their scales. The similarity measurement method proposed were based on  structural  and  behavioral  using  Jaccard coefficient, whereas the number of elements of the business process model and control flow complexity were used to measure its scale. Then, the scale value (0..1) and the similarity of the business process model was calculated by the specified formula. The result is a scalability value where the greater the value of the scalability, then the growth potential of the business process is also greater

Performance Measurement Based on Coloured Petri Net Simulation of Scalable Business Processes

Business process is also a complex area which receives much attention in recent years especially in increasing productivity and saving cost. Meanwhile, situation at the company allows existing business processes to be enlarged. This paper proposed the performance measurement based on coloured petri net simulation of scalable business processes, which has purpose to compare the performance of scalable business processes. For experiments, this paper uses real-world business processes. Then compare it to some business processes that have been enlarged. The result shows that scalable business processes influence the performance of business process. This paper provides feedback to business process developers for determine appropriate business processes based on the performance through coloured petri net simulation

Book Design of Online-Based Islamic Education Subjects At the Universitas Nahdlatul Ulama Blitar

Reference books on Islamic Religious Education (PAI) courses in General Higher Education (PTU) need to be designed in line with the Industrial Revolution 4.0 era. This paper is to make a reference book for Islamic Religious Education courses in General Higher Education and to design reference books online. The focus of this research is the development of Islamic religious education reference books in online-based Public Higher Education. Using the Research and Development method developed by Dick and Carey. The data was collected from the assessment of two experts through the Expert validation sheet and 11 MKDU Lecturers through the respondent questionnaire. Data analysis uses qualitative and quantitative approaches. Data analysis that Islamic Education courses at the Blitar University of Nahdlatul Ulama need to be made references and designed online. The results showed that the reference book was appropriate to be used as a reference in Islamic Religious Education courses. This is based on material validation of 410 (very good), language and images of 401 (very good), presentation of 691 (very good), display of 252 (very good)

Implementasi Algoritma Fuzzy Tsukamoto Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar

Setiap institusi dituntut menciptakan kinerja karyawan yang tinggi untuk pengembangan kualitas sebuah institusi, termasuk kualitas kinerja pegawai. Peran penting kinerja pegawai dalam aktivitas perguruan tinggi sangat berpengaruh untuk menjaga kualitas kinerja. Maka dari itu, diperlukan evaluasi kinerja melalui proses penilaian kinerja. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui penilaian kinerja pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar melalui sistem komputerisasi evaluasi kinerja pegawai. Data yang digunakan berupa data absensi pegawai berisi data absensi jam kerja dan data kehadiran sebagai dataset yang bersumber dari data Lembaga Penjaminan Mutu Universitas Nahdlatul Ulama Blitar. Penelitian akan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto yang dikembangkan dalam sebuah sistem keputusan. Sistem yang dibangun berbasis desktop menggunakan Netbean 8.0.2 dan JDK 1.8.0. Berdasarkan hasil yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa penerapan metode Fuzzy Tsukamoto menggunakan input variabel kehadiran dengan nilai keangggotaan kurang baik, cukup baik dan baik dan kedisiplinan dengan nilai keanggotaan kurang disiplin, cukup disiplin dan disiplin dengan output hasil kinerja kurang baik, cukup baik dan kinerja baik sebagai evaluasi kinerja pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar. Hasil penelitian ini berupa data hasil penilaian kinerja berupa excel yang dapat diunduh melalui sistem yang telah dikembangkan