APLIKASI PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU (PPDB) BERBASIS WEB DI SD MUHAMMADIYAH KARANGTURI

Teknologi Informasi adalah suatu studi, perancangan, implementasi, pengembangan, dukungan atau manajemen sistem informasi berbasis komputer, terkhususnya pada aplikasi perangkat keras dan perangkat lunak komputer. Teknologi informasi memanfaatkan komputer elektronik dan perangkat lunak komputer untuk mengubah, menyimpan, memproses, melindungi, mentransmisikan dan memperoleh informasi secara aman. Pada era revolusi 4.0, kemajuan teknologi adalah sesuatu yang tidak bisa kita hindari dalam kehidupan ini, karena kemajuan teknologi akan beralan sesuai dengan kemajuan ilmu pengetahuan. Setiap inovasi diciptakan untuk memberikan manfaat positif bagi kehidupan manusia. Memberikan banyak kemudahan, serta sebagai cara baru dalam melakukan aktifitas sehingga dapat dikerjakan secara lebih efektif dan efisien. Kepala sekolah di SD Muhammadiyah Karangturi ingin para siswa yang akan mendaftar di SD tersebut tidak harus kesekolah untuk melakukan pendaftaran maka kepala sekolah SD muhammadiyah karangturi berinisiatif untuk pembuatan web Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB). Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) merupakan program yang dirancangkan oleh sekolah dalam setiap tahunnya. Oleh karena itu, pembuatan aplikasi penerimaan siswa baru secara online untuk membantu sekolah dalam melaksanakan Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) sehingga proses Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) dapat dilakukan secara lebih efektif dan efisien

Analisis Pola Asosiasi Judul Artikel Publikasi Berdasarkan Data Google Scholar Menggunakan Algoritma Apriori

Dosen Universitas Ahmad Dahlan memiliki salah satu tugas wajibnya adalah melakukan publikasi hasil penelitian. Dosen telah menghasilkan berbagai macam judul artikel publikasi. Namun belum diketahui analisis pola pasangan kata yang sering dipasangkan bersamaan dalam satu judul artikel publikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mencari pola pasangan kata dari judul artikel publikasi dengan algoritma Apriori.Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan. Tahapan pertama adalah dengan mengkaji penelitan terdahulu, mengumpulkan data serta menganalisis. Tahap selanjutnya adalam melakukan crawling data artikel publikasi dari google scholar. Data judul publikasi yang telah diperoleh dilakukan text preprocessing untuk menghasilkan data yang relevan. Data yang telah melalui tahap text preprocessing kemudian dicari aturan asosiasi pola pasangan kata menggunakan algoritma Apriori dengan menentukan nilai confidence dan support.Dalam penelitian ini menggunakan data judul artikel publikasi dengan jumlah sebanyak 476 data. Berdasarkan 10 kali percobaan yang dilakukan dengan menggunakan nilai support  dan confidence yang berbeda, maka diperoleh hasil rules terbanyak dan memungkinkan untuk dianalisa adalah sebanyak 23 rules dengan nilai tertinggi untuk support, confidence dan lift ratio adalah 13%, 88% dan 12.62, masing-masing

Analisis Pola Asosiasi Judul Artikel Publikasi Berdasarkan Data Google Scholar Menggunakan Algoritma Apriori

Diseminasi hasil publikasi adalah salah satu tugas wajib yang dimiliki oleh dosen Universitas Ahmad Dahlan dengan menghasilkan berbagai macam judul artikel publikasi. Namun permasalahannya adalah artikel tersebut belum diketahui analisis pola pasangan kata yang sering dipasangkan bersamaan. Penelitian ini bertujuan untuk mencari pola pasangan kata dari judul artikel publikasi dengan algoritma Apriori. Penelitian ini dilakukan dengan empat tahapan. Tahapan pertama adalah dengan mengkaji penelitan terdahulu, mengumpulkan data serta menganalisis. Tahap kedua adalah melakukan crawling data artikel publikasi dari Google Scholar. Data judul publikasi yang telah diperoleh dilakukan text preprocessing untuk menghasilkan data yang relevan dalam tahap ketiga. Kemudian melakukan pencarian aturan asosiasi pola pasangan kata menggunakan algoritma Apriori dengan menentukan nilai confidence dan support berdasarkan data yang telah melalui tahap text preprocessing. Dalam penelitian ini menggunakan data judul artikel publikasi dengan jumlah sebanyak 476 data. Berdasarkan 10 kali percobaan yang dilakukan dengan menggunakan nilai support  dan confidence yang berbeda, maka diperoleh hasil rules terbanyak dan memungkinkan untuk dianalisa adalah sebanyak 23 rules dengan nilai tertinggi untuk support, confidence dan lift ratio adalah 13%, 88% dan 12.62, masing-masing