Identifying Factors Affecting the Relationship between Department and Graduation Level of Informatics Engineering Students using Apriori Algorithm: A Case Study at Pamulang University

To cultivate the next generation of leaders, it is essential for teenagers to receive a high level of education. Typically, this education is acquired through attending lectures that produce a high GPA, which is considered a valuable achievement for students. The level of graduation achieved within the appropriate timeframe can also impact campus accreditation, especially for engineering students, particularly those pursuing informatics engineering. To improve graduation rates, it is necessary to use data mining to identify patterns and trends among graduating students. The a priori algorithm was used in this study to analyze school majors, the length of study, and student graduation rates. Through this algorithm, it was possible to identify one or more rules that can be used as benchmarks for predicting graduation rates. Based on the results and discussions of 30 students, the most effective rule for predicting graduation is a combination of the student's previous school major, a study period of 4 years or less, a GPA of 2.51-3.00, and passing all courses on time. Using the a priori algorithm, the rule was found to have a confidence value of 16 and a support value of 71.4%. This indicates that the rule is a reliable predictor of student graduation rates

ANALISIS KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM PADA SISTEM INFORMASI PARIWISATA DAN KEBUDAYAN KABUPATEN BOGOR

ABSTRAKPada paper ini disajikan tentang anilisis knowledge management system pada aplikasi pariwisata dan kebudayaan di kota bogor. Hal ini dilakukan karena kurangnya pengetahuan masyarakat tentang objek wisata dan informasi lokasi pariwisata yang hendak dikunjungin. pengetahuan Objek wisata saat ini menjadi peran penting baik bagi masyarakat di daerah pedesaan maupun kota. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan sistem yang diadopsi dari Knowledge Management Sistem Life Cycle (KMSLC). Dengan adanya KMS pada sistem informasi pariwisata ini, dapat membantu pengunjung untuk menentukan lokasi yang tepat. Hal ini dilakukan dengan Knowledge Capture atau pemetaan pengetahuan pada aplikasi.Kata Kunci: Knowledge management system, pengetahuan, Objek wisata, Knowledge Management Sistem Life Cycle (KMSLC), Knowledge Capture

Perancangan Aplikasi SPK dengan Metode SAW untuk Pemilihan Trainer Terbaik Pada PT. Mahakarya Consulting Depok

Pemilihan trainer yang kompeten memiliki dampak yang signifikan dalam memastikan kualitas pelatihan dan pengembangan karyawan perusahaan. Dalam lingkungan bisnis yang semakin kompetitif, peran seorang trainer yang efektif menjadi semakin penting. Studi ini mencakup pemahaman mendalam tentang kebutuhan dan kriteria yang relevan untuk pemilihan trainer terbaik. Aplikasi SAW diimplementasikan untuk memberikan bobot relatif pada setiap kriteria dan menghasilkan peringkat kandidat trainer. Dengan demikian, aplikasi ini memberikan panduan yang obyektif dan terukur kepada manajemen PT. Mahakarya Consulting dalam mengambil keputusan yang lebih tepat dalam pemilihan trainer. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi SAW mampu memberikan keputusan yang konsisten dan transparan dalam pemilihan trainer terbaik. Manajemen dapat dengan cepat membandingkan kinerja dan kualifikasi berbagai kandidat trainer, yang akhirnya mendukung peningkatan kualitas pelatihan di perusahaan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan alat pengambilan keputusan yang dapat diaplikasikan dalam berbagai konteks bisnis di mana pemilihan karyawan dengan kualifikasi tertentu menjadi kunci kesuksesa

Implementasi Orange Data Mining Untuk Prediksi Penderita Diabetes

Diabetes mellitus adalah salah satu penyakit yang memiliki dampak signifikan pada kesehatan masyarakat. Oleh karena itu, upaya untuk mencegah, mendeteksi, dan mengelola diabetes sangat penting. Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi implementasi Orange Data Mining dalam prediksi penderita diabetes. Metode penelitian ini melibatkan pengumpulan data medis dari sejumlah pasien yang telah didiagnosis menderita diabetes atau tidak. Data tersebut mencakup parameter-parameter seperti tekanan darah dan hasil tes glukosa darah. Data yang diperoleh digunakan sebagai dasar untuk analisis prediktif dengan menggunakan perangkat lunak Orange Data Mining. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Orange Data Mining mampu menghasilkan model prediktif yang akurat dalam memprediksi kemungkinan seseorang menderita diabetes. Berdasarkan parameter-parameter yang digunakan, model ini dapat memberikan informasi yang berharga bagi tenaga medis dalam upaya pencegahan dan pengelolaan diabetes. Selain itu, model ini juga dapat digunakan dalam upaya penyaringan untuk mengidentifikasi individu yang berisiko tinggi terkena diabetes, sehingga tindakan pencegahan dapat diambil lebih awal. Di masa depan, penelitian lebih lanjut dan pengembangan model prediktif yang lebih canggih dapat menjadi langkah berikutnya untuk mengoptimalkan peran analisis data dalam penanganan diabetes dan penyakit kronis lainnya

Analisis Minat Siswa Dalam Memilih Kompetensi Keahlian Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA)

Every student who graduates from middle school plans to continue their education to the high school/vocational school level. Vocational Schools are schools that develop and prepare students to be able to work in their respective fields. There are 3 Skill Competencies, namely, 1) Institutional Financial Accounting, 2) Office Management and Business Services, and 3) Computer Network and Telecommunications Engineering. Of these 3 skill competencies, prospective students need to consider them in choosing skill competencies that suit their interests and talents, because after choosing skill competencies students will carry out education for approximately 3 years. In creating this skill competency selection system, the author used 2 methods, namely the SAW method and the MOORA method with 6 criteria: mathematics scores, ICT scores, English scores, math test scores, computer knowledge, and psychological tests. Based on the results of research using these two methods, the results obtained with preference values A1=0.782, A2=0.72, A3= 0.725, then the MOORA method obtained preference values A1=0.601, A2=0.53, and A3=0.527 with these two methods showing the same results as The highest preference value is A1. So that students enter the Institution's Financial Accounting Skills Competency. After testing the system using the SUS method, the percentage results were 75.9% (Acceptable) so that this system can be accepted and used effectively and efficiently in selecting skill competencies

Monitoring Dan Analisis Traffic Jaringan Internet Pada Store PT. Central Mega Kencana Dengan Software Zabbix

Masalah jaringan internet yang sering dialami oleh beberapa store di PT Central Mega Kencana adalah ketika kecepatan internet store lambat dibeberapa daerah di Indonesia maka tim  store tersebut menghubungi tim IT untuk melakukan pengecekan, setelah dilakukan pengecekan terdapat beberapa store yang load pemakaian bandwidth nya cukup besar dan perlu diupgrade dari sisi layanan ISP (Internet Service Provider). Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk mendapatkan data yang dapat menjelaskan bagaimana mekanisme monitoring jaringan internet  store, melihat kondisi router store yang terhubung apakah terjadi down internet atau tidak serta sebagai dasar pengajuan upgrade layanan ISP yang digunakan pada setiap store. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode action research. Hasil dari penelitian ini menampilkan gambar traffic jaringan dari 5  store acak yang di monitoring perhari selama 7 hari, traffic tertinggi, traffic terendah, rata-rata, dan downtime untuk rata-rata traffic. Dengan adanya software ZABBIX dapat memudahkan seorang administrator IT dalam memonitoring suatu jaringan, dan dapat juga mengetahui apabila terjadinya trouble

PEMANFAATAN DAN IMPLEMENTASI SOSIAL MEDIA SEBAGAI SARANA PROMOSI KEPADA MASYARAKAT SMP ISLAM AL ISRA

Kemajuan teknologi digital telah membawa pengaruh perubahan yang sangat signifikan disegala sendi kehidupan. Cara berkomunikasi melalui Internet dapat membantu aktivitas manusia menjadi lebih efektif dan efisien baik dari segi waktu, tenaga, biaya dan hal lainnya. Sosial media adalah salah satu dari inovasi perkembangan teknologi digital yang dapat digunakan untuk berkomunikasi oleh seseorang dengan yang lainnya. Sudah puluhan juta masyarakat Indonesia menggunakan sosial media untuk berkomunikasi. Alasan nya menggunakan sosial media bukan Cuma karena kemudahannya tapi juga karena untuk hiburan dan gratis. Kemudahan ini bisa dimanfaatkan untuk membantu masyarakat dalam mengenalkan produk atau kegiatannya dengan cepat dan mudah tentunya melalui promosi menggunakan media sosial ini. Tetapi sayangnya tidak banyak masyarakat yang mengetahui ini. Untuk itu menjadi tantangan tersendiri bagi semua pihak, tidak terkecuali dikalangan pengusaha dan pengurus organisasi karena mereka hidup di zaman yang sudah serba mudah dan serba canggih. maka dari itu diperlukannya edukasi yang dapat membimbing mereka lebih mampu dalam memanfaatkan internet khususnya di media sosial, harapan kami setelah adanya kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat mengenai “pemanfaatan dan implementasi sosial media sebagai sarana promosi kepada masyarakat di SMP ISLAM AL ISRA , mereka dapat menerapkan pengetahuannya dalam aktivitas sehari-hari baik itu dalam kegiatan promosi ataupun dalam kepentingan lainnya, branding organisasi/kelompok masyarakat dan lain lainnya. Ilmu yang diperoleh pada Pengabdian Masyarakat kali ini diharapkan mampu memberikan semangat baru bagi kita dalam berbagi pengetahuan dan motivasi serta berkontribusi bagi generasi muda, baik dilingkungan masyarakat dan keluarga

Transformers in Machine Learning: Literature Review

In this study, the researcher presents an approach regarding methods in Transformer Machine Learning. Initially, transformers are neural network architectures that are considered as inputs. Transformers are widely used in various studies with various objects. The transformer is one of the deep learning architectures that can be modified. Transformers are also mechanisms that study contextual relationships between words. Transformers are used for text compression in readings. Transformers are used to recognize chemical images with an accuracy rate of 96%. Transformers are used to detect a person's emotions. Transformer to detect emotions in social media conversations, for example, on Facebook with happy, sad, and angry categories. Figure 1 illustrates the encoder and decoder process through the input process and produces output. the purpose of this study is to only review literature from various journals that discuss transformers. This explanation is also done by presenting the subject or dataset, data analysis method, year, and accuracy achieved. By using the methods presented, researchers can conclude results in search of the highest accuracy and opportunities for further research