Pengintegrasian Syariat Islam Dalam Pembelajaran Guna Meningkatkan Kedisiplinan Siswa SDIT Ar Risalah Surakarta

Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan pengintegrasian syariat islam dalam pembelajaran guna meningkatkan kedisiplinan siswa SDIT Ar Risalah Surakarta yang meliputi pengintegrsian syariat islam dalam pembelajaran di dalam kelas dan pengintegrasian syariat islam dalam pembelajaran di luar kelas. Jenis penelitian kualitatif dengan pendekatan etnografi. Informan adalah waka kesiswaan, waka kurikulum, guru kelas, guru mapel dan siswa . Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah wawancara, observasi dan studi dokumentasi. Teknik analisis data dilakukan secara interaktif. Keabsahan data digunakan teknik trianggulasi. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan sebagai berikut; (1) pengintegrasian syariat islam dalam pembelajaran di dalam kelas adalah sebagai berikut: Kalau yang KBM mentoring adalah dimulai dengan salam, mengucapkan doa belajar, tilawah surat qur'an yang dihafal, penyampaian materi hadist adab dan doa-doa pilihan. Sedangkan dalam KBM mata pelajaran terdiri dari salam, Muraja’ah tahfidz sekitar 10 menit dengan nama surat/ ayat yang sudah di jadwal, kemudian dilanjutkan dengan masuk pada penyampaian materi pelajaran, yang kadang juga diintegrasikan dengan syari’at islam dan untuk mapel agama didetailkan menjadi mapel Aqidah-Akhlak, Fiqih, Siroh, Tahfidz, Qur’an-Hadist, bahasa arab, agar siswa selalu ingat pada Allah dan paham dengan syariat-Nya. Bahwa semuanya dari Allah dan kembali ke Allah. (2) pengintegrasian syariat islam dalam pembelajaran di luar kelas adalah sebagai berikut; yang aturannya secara umum tertuang dalam buku amal sholeh SDIT Ar Risalah Surakarta, yang terdiri dari perintah sholat, perintah shoum, perintah berakhlak dalam bersopan santun, makan, berpakaian dan rambut, dan perintah menjaga kebersihan. Selanjutnya, pantauan kegiatan anak, bekerjasama dengan wali siswa dengan berpedoman pada buku amal sholeh SDIT Ar Risalah Surakarta

KLASIFIKASI SENYAWA KELADI TIKUS MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN, GAUSSIAN NAÏVE BAYES DENGAN MENERAPKAN IMBALANCE DATA BORDERLINE SMOTE

Data seimbang atau imbalanced data merupakan keadaan di mana distribusi kelas data yang tidak seimbang yaitu jumlah data yang satu lebih sedikit atau lebih banyak dari kelas lainnya. Menangani data yang tidak seimbang telah menjadi tantangan besar selama dua dekade terakhir. Keseimbangan data merupakan faktor yang penting untuk diperhatikan, karena mempengaruhi hasil yang diperoleh. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan metode antara KNN, Gaussian Naïve Bayes, dan Random Forest untuk menentukan metode yang paling baik  berdasarkan data tanaman keladi tikus. Data yang tidak seimbang akan diseimbangkan dengan menggunakan metode oversampling yaitu Borderline-SMOTE. Dari penelitian yang telah dilakukan, algoritma KNN, Gaussian Naïve Bayes, dan Random Forest pada data yang sebenarnya (belum seimbang) menghasilkan nilai akurasi berturut-turut sebesar 0.984, 0.985, dan 1. Sedangkan pada data yang sudah diseimbangkan menghasilkan akurasi berturut-turut adalah sebesar 0.967, 0.499, dan 0.984. Algoritma random forest dapat mengklasifikasikan data yang seimbang dan belum seimbang dengan baik dibandingkan dengan algoritma yang lain. Hal ini karena algoritma random forest menghasilkan score akurasi, recall, F1-score, dan Precission yang tinggi dibanding dengan algoritma KNN dan Gaussian Naive Bayes pada data yang unbalance maupun balance