Hibah Website Promosi Dan Pelatihan Micro Teaching Bagi Pengajar Pada Bimbingan Belajar Dharma Putra

Pada masa era globasisasi, Teknologi menjadi kebutuhan sebagai penunjang pekerjaan contohnya untuk lembaga pendidikan, salah satu yang dapat memanfaatkan teknologi seperti website adalah lembaga pendidikan Bimbel Dharma Putra, penyampaian informasi selama ini menggunakan cara  yang konvensional yaitu dengan cara membagikan berita di whatsapp grub, social media, bahkan mulut kemulut. Padahal dengan memiliki website pribadi dapat mempublikasikan profil lembaga, dan informasi seperti jadwal, biaya, kelas dan informasi lainnya secara lebih baik dan dapat memberikan nilai tambah di mata masyarakat. Selain itu untuk meningkatkan kualitas para guru pengajar tentunya bimbingan belajar dharma putra juga memerlukan pelatihan untuk meningkatkan skill dan kemampuan mengajar dari pengajar yang ada di bimbel tersebut, maka dari itu diperlukan sebuah website untuk promosi dan diperlukan pelatihan micro teaching untuk pengajar di bimbel dharma putra, adapun metode yang digunakan yaitu dengan memberikan pelatihan dengan tujuan apabila memiliki website maka dapat mempromosikan dan menyebarkan informasi dengan lebih baik, dan kemampuan para pengajar menjadi lebih meningkat

SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN MESIN SEPEDA MOTOR MATIC BERBASIS WEB MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR

Membuat keputusan memainkan peranan penting dalam proses diagnosa kerusakan mesin sepeda motor. Umumnya diagnosa kerusakan secara efektif dan efisien ini hanya bisa dilakukan oleh pakar yang ahli pada bidangnya. Dengan ditemukannya kecerdasan buatan dalam dunia komputer membuat hal tersebut menjadi lebih mudah. Penggunaan kecerdasan buatan berbasis komputer dapat menjadi pemecahan masalah bagi pelaku pengambil keputusan untuk membuat keputusan berdasarkan kondisi yang tidak pernah dialami sebelumnya dan upaya untuk mendapatkan diagnosa tersebut. Dengan kombinasi mesin inferensi dan basis pengetahuan menjadikan lahirnya aplikasi diagnosa kerusakan ini. Aplikasi ini dilengkapi juga dengan fitur pengembangan basis pengetahuan secara bertahap dengan mengandalkan interprestasi pengetahuan pakar yang dituangkan dalam sistem tersebut membuat sistem tersebut dapat memberikan diagnosa dengan baik dan akurat. Dalam usaha untuk mencapai penelitian, aplikasi ini menggunakan metode Certainty Factor untuk memperoleh diagnosa dapat memproses kemunculan kondisi tidak terstruktur. Selain itu, penerapan metode ini pada basis aturan menghasilkan derajat keyakinan terhadap masing-masing diagnosa kerusakan

SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN MESIN SEPEDA MOTOR MATIC BERBASIS WEB MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR

Membuat keputusan memainkan peranan penting dalam proses diagnosa kerusakan mesin sepeda motor. Umumnya diagnosa kerusakan secara efektif dan efisien ini hanya bisa dilakukan oleh pakar yang ahli pada bidangnya. Dengan ditemukannya kecerdasan buatan dalam dunia komputer membuat hal tersebut menjadi lebih mudah. Penggunaan kecerdasan buatan berbasis komputer dapat menjadi pemecahan masalah bagi pelaku pengambil keputusan untuk membuat keputusan berdasarkan kondisi yang tidak pernah dialami sebelumnya dan upaya untuk mendapatkan diagnosa tersebut. Dengan kombinasi mesin inferensi dan basis pengetahuan menjadikan lahirnya aplikasi diagnosa kerusakan ini. Aplikasi ini dilengkapi juga dengan fitur pengembangan basis pengetahuan secara bertahap dengan mengandalkan interprestasi pengetahuan pakar yang dituangkan dalam sistem tersebut membuat sistem tersebut dapat memberikan diagnosa dengan baik dan akurat. Dalam usaha untuk mencapai penelitian, aplikasi ini menggunakan metode Certainty Factor untuk memperoleh diagnosa dapat memproses kemunculan kondisi tidak terstruktur. Selain itu, penerapan metode ini pada basis aturan menghasilkan derajat keyakinan terhadap masing-masing diagnosa kerusakan. Kata kunci : Sistem Pakar, Diagnosa, Certainty Facto

Penerapan Metode Prototype Dalam Pemodelan Sistem Informasi Atlet Pada IPSI Kabupaten Kubu Raya

Ikatan Pencak Silat Indonesia (IPSI) Kabupaten Kubu Raya merupakan persatuan untuk seluruh atlet pencak silat yang berdomisili di wilayah Kabupaten Kubu Raya. Permasalahan utama yang menjadi kendala bagi kepengurusan IPSI Kabupaten Kubu Raya adalah membutuhkan waktu yang lumayan panjang dalam pembuatan laporan daftar atlet yang masih aktif dan laporan prestasi atlet yang telah diraih. Laporan daftar atlet dan laporan prestasi atlet merupakan acuan bagi IPSI Kabupaten Kubu Raya merupakan salah satu acuan dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bermaksud merancang sistem informasi pengelolaan atlet berbasis web menggunakan model prototipe yang terdiri dari mendengarkan kebutuhan, membuat mock-up dan menguji mock-up. Rancangan sistem ini terdiri dari 3 level akses antara lain Admin IPSI, sekolah dan atle

E-business : konsep dasar e-business di era digital

Buku E-Bussiness ini mencakup tentang perkembangan e-bussineess, tahapan didalam membangun sistem e-bussiness, merancang sistem e-bussiness, strategi yang harus dilakukan dalam e-bussiness sehingga memungkinkan pembaca dapat memahami dan dapat mengimplemetasi-kanya.xiv, 143 hlm.: 24 c

A Comparative Analysis of C4.5 Classification Algorithm, Naïve Bayes and Support Vector Machine Based on Particle Swarm Optimization (PSO) for Heart Disease Prediction

Heart disease is a general term for all of types of the disorders which is affects the heart. This research aims to compare several classification algorithms known as the C4.5 algorithm, Naïve Bayes, and Support Vector Machine. The algorithm is about to optimize of the heart disease predicting by applying Particle Swarm Optimization (PSO). Based on the test results, the accuracy value of the C4.5 algorithm is about 74.12% and Naïve Bayes algorithm accuracy value is about 85.26% and the last the Support Vector Machine algorithm is about 85.26%. From the three of algorithms above then continue to do an optimization by using Particle Swarm Optimization. The data is shown that Naïve Bayes algorithm with Particle Swarm Optimization has the highest value based on accuracy value of 86.30%, AUC of 0.895 and precision of 87.01%, while the highest recall value is Support Vector Machine algorithm with Particle Swarm Optimization of 96.00%. Based on the results of the research has been done, the algorithm is expected can be applied as an alternative for problem solving, especially in predicting of the heart disease

A Comparative Analysis of C4.5 Classification Algorithm, Naïve Bayes and Support Vector Machine Based on Particle Swarm Optimization (PSO) for Heart Disease Prediction

Heart disease is a general term for all of types of the disorders which is affects the heart. This research aims to compare several classification algorithms known as the C4.5 algorithm, Naïve Bayes, and Support Vector Machine. The algorithm is about to optimize of the heart disease predicting by applying Particle Swarm Optimization (PSO). Based on the test results, the accuracy value of the C4.5 algorithm is about 74.12% and Naïve Bayes algorithm accuracy value is about 85.26% and the last the Support Vector Machine algorithm is about 85.26%. From the three of algorithms above then continue to do an optimization by using Particle Swarm Optimization. The data is shown that Naïve Bayes algorithm with Particle Swarm Optimization has the highest value based on accuracy value of 86.30%, AUC of 0.895 and precision of 87.01%, while the highest recall value is Support Vector Machine algorithm with Particle Swarm Optimization of 96.00%. Based on the results of the research has been done, the algorithm is expected can be applied as an alternative for problem solving, especially in predicting of the heart disease