Perancangan UI/UX Website SMP Plus Mabdaul Huda Menggunakan Metode Design Thinking

Kemajuan teknologi informasi memberikan dampak positif pada bidang pendidikan. Sekarang ini, lembaga pendidikan memanfaatkan teknologi informasi dengan menyebarkan informasi melalui website. Namun, tidak semua website pendidikan dioptimalkan dengan baik, seperti yang ditemukan pada website SMP Plus Mabdaul Huda. Website ini kurang menarik dan jarang diperbarui pengumuman di dalamnya, serta minim fitur untuk siswa dan tenaga pendidik. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka perlu merancang ulang tampilan UI/UX dengan menggunakan metode design thinking. Pendekatan Design thinking dapat memecahkan masalah dengan fokus pada kebutuhan manusia atau human centric dan menciptakan inovasi baru serta menemukan permasalahan yang dihadapi. Setelah berhasil mengidentifikasi masalah, dilakukan perancangan ulang website dengan memperhatikan aspek User Interface (UI) dan User Experience (UX) yang mampu memenuhi kebutuhan pengguna dan menjadi solusi atas permasalahan yang ditemukan. Dengan merancang ulang tampilan website, SMP Plus Mabdaul Huda akan meningkatkan pengalaman belajar-mengajar, memperbarui informasi secara efektif dan memaksimalkan penggunaan teknologi informasi untuk pendidikan

Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Singaperbangsa Karawang dengan Naive Bayes

Sistem pendukung keputusan merupakan alat penting dalam proses pengambilan keputusan yang efektif dan efisien. Dalam konteks pendidikan, prediksi penerimaan mahasiswa baru menjadi salah satu aspek penting dalam pengelolaan sebuah universitas. Penelitian ini bertujuan  merancang sebuah sistem pendukung dalam mengambil keputusan dengan metode Naive Bayes dalam memprediksi penerimaan mahasiswa baru di Universitas Singaperbangsa Karawang.Kriteria yang telah ditetapkan untuk diterima di universitas ini meliputi asal sekolah calon mahasiswa, nilai akhir ujian, daya tampung universitas, peluang penerimaan, dan profil calon mahasiswa. Penyelesaian kriteria tersebut dilakukan melalui teknik Data Mining dengan  metode Naive Bayes. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berupa Data Set dengan jumlah sebanyak 816 data. Berdasarkan uji coba menggunakan data tes SNBT, metode Naive Bayes berhasil mengklasifikasikan 4 dari 816 data yang diuji, dengan akurasi prediksi mencapai 97,79%, persentase tertinggi dalam memprediksi penerimaan mahasiswa baru. Dengan memanfaatkan sistem pendukung keputusan ini, universitas dapat melakukan prediksi penerimaan mahasiswa baru dengan akurasi tinggi, mempermudah pengambilan keputusan terkait penerimaan mahasiswa baru, meningkatkan efisiensi proses seleksi, dan mengurangi kesalahan dalam proses tersebut