Sistem Informasi Ujian Berbasis Web Server Smk Bina Islam Mandiri (Bisma) Kersana Brebes Tegal

Seiring dengan berkembangnya kemajuan teknologi informasi, mungkin akan sangat terbantu dengan adanya internet. Dengan internet, kita akan mudah menghadirkan layanan yang dapat diakses dari manapun dan kapanpun di dunia ini. Saat ini hampir setiap orang melakukan pengaksesan informasi, salah satunya dengan situs website. SMK BISMA Kersana merupakan sekolah swasta yang cukup terkenal di daerah Kersana. Dalam tiap tahunnya selalu mengalami kesulitan dalam menyajikan soal-soal yang akan diberikan kepada murid-muridnya. Begitu juga dalam melakukan sistem pengolahan nilai, pada SMK BISMA Kersana masih begitu sederhana sehingga memerlukan waktu yang lama. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka diperlukan suatu sistem yang terkomputerisasi untuk mendukung kemajuan dan perkembangan sekolah tersebut. Maka dirancanglah sistem ujian online dan penilaian siswa berbasis web server. Dimana para guru langsung mengolah soal-soal ujian siswa. Begitu juga para siswa setelah melakukan ujian akan bisa langsung melihat hasil ujiannya. Dalam pembuatan sistem informasi ujian berbasis web server ini metode perancangan yang digunakan adalah ADDIE (Analysis, Design, Development or Production, Implementation or Delivery and Evaluations). Dengan menggunakan sistem informasi berbasis web server ini dapat membantu guru dalam memberikan nilai pada anak didiknya yang telah melaksanakn ujian di karenakan sistem ini langsung memberikan hasil berupa nilai ujian setelah siswa melaksanakan ujian

Analisis Algoritma KNN Berbasis Feature Selection untuk Memprediksi Nasabah Pengguna Deposito melalui Pemasaran Langsung

Sebuah bank menggunakan teknik pemasaran langsung dalam menargetkan segmen nasabah dengan cara menghubungi nasabah tersebut untuk memenuhi tujuan tertentu. Setelah menghubungi nasabah, bank mendapatkan informasi apakah nasabah tersebut sudah berlangganan produk yang ditawarkan oleh bank atau belum. Salah satu produk yang ditawarkan oleh bank antara lain yaitu deposito. Dari banyaknya informasi nasabah yang dikumpulkan, bank mampu menawarkan produk dan layanan kepada nasabah. Kemampuan tersebut dapat menggunakan teknologi data mining, seperti tujuan dibuatnya penelitian ini yaitu memprediksi nasabah yang berlangganan deposito dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan feature selection yang diproses menggunakan tools Anaconda dan bahasa pemrograman python. Dari hasil penelitian yang diperoleh, akurasi dari penggunaan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) sebesar 74,37% dengan nilai K=9, sedangkan akurasi algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan menggunakan feature selection sebesar 89,72% dengan nilai K=3, sehingga didapat selisih peningkatan akurasi sebesar 15,35%