Game Edukasi Mengenal Jajanan Tradisional Indonesia Berbasis Role-Playing Game (RPG)

Indonesia adalah bangsa yang kaya akan budaya dari Sabang sampai Merauke, ada banyak budaya yang unik dari satu daerah ke yang lain, dari Bahasa, Rumah, Pakaian, Tradisi, Kepercayaan dan makanan. Tapi faktanya sekarang, tradisi Indonesia pelan-pelan tergeser oleh perkembangan zaman dan globalisasi. Dalam penelitian ini kami akan membuat game berbasis Role-playing game (RPG) edukasi untuk mendidik masyarakat budaya Indonesia khususnya jajanan tradisional daerah dari Indonesia. Menggunakan Unity Engine sebagai mesin dasar. Dari sini penelitian kami berharap untuk membuat game Role-Playing Edukasi yang dapat membantu untuk mendidik tradisi Indonesia khususnya tentang jajanan tradisional Indonesia

Analisis Manajemen Risiko SPBE Menggunakan COBIT 5 For Risk dan ISO 31000:2018 di Kabupaten Magetan ( E-Government Risk Management Analysis Using COBIT 5 For Risk And ISO 31000:2018 In Magetan Regency)

Kondisi penerapan SPBE di Indonesia saat ini mengalami beberapa hambatan. Diantaranya yaitu, lebih dari 50% anggaran instansi pemerintah dibelanjakan untuk pengadaan perangkat lunak sejenis.Penggunaan server dan pusat data masih di bawah 40% utilitasnya. Ego sektoral antar instansi pemerintah menjadi salah satu sebab penerapan SPBE tidak optimal. Untuk itu, pemerintah melalui KemenPAN RI menerbitkan Peraturan Menteri Nomor 5 Tahun 2020 sebagai pedoman bagi instansi pemerintah dalam manajemen risiko SPBE. Organisasi XY di Kabupaten Magetan sebagai instansi pelaksana SPBE berkewajiban melakukan manajemen risiko untuk menjamin tercapainya sasaran dan tujuannya. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan COBIT 5 for risk dan ISO 31000:2018 untuk melakukan analisa terhadap manajemen risiko SPBE. Tujuan dari penelitian adalah analisa efektifitas manajemen risiko SPBE yang diterbitkan KemenPAN RI dengan COBIT 5 for risk dan ISO 31000:2018 dan menghasilkan rekomendasi manajemen risiko SPBE sebagai panduan penyusunan manajemen risiko SPBE. Dari hasil identifikasi diperoleh 21 risiko dan 15 rekomendasi pengendalian

Discretization method to optimize logistic regression on classification of student’s cognitive domain

The accuracy level of the student determination in a class often has been paid less attention in educational data mining. So, this paper studies how to improve the performance of classification method to reach the higher of level accuracy. Therefore, we optimize logistic regression using equal frequency discretization method. Here, we test the student data by three intervals, four intervals, and five intervals. For logistic regression, we implement two regularization types, namely: lasso, ridge. Furthermore, to evaluate the results, we use the random sampling technique. Additionally, we measure the results by four classifier metrics, namely: F1, precision, accuracy, and recall. The experimental result shows that this method can be applied to optimize the logistic regression. On logistic regression_lasso and logistic regression_ridge, the three intervals achieve the highest of accuracy level. They can improve the accuracy level about 9% - 9.4%, respectively

Discretization method to optimize logistic regression on classification of student’s cognitive domain

The accuracy level of the student determination in a class often has been paid less attention in educational data mining. So, this paper studies how to improve the performance of classification method to reach the higher of level accuracy. Therefore, we optimize logistic regression using equal frequency discretization method. Here, we test the student data by three intervals, four intervals, and five intervals. For logistic regression, we implement two regularization types, namely: lasso, ridge. Furthermore, to evaluate the results, we use the random sampling technique. Additionally, we measure the results by four classifier metrics, namely: F1, precision, accuracy, and recall. The experimental result shows that this method can be applied to optimize the logistic regression. On logistic regression_lasso and logistic regression_ridge, the three intervals achieve the highest of accuracy level. They can improve the accuracy level about 9% - 9.4%, respectively