Rancang Bangun RAPS dalam Mengukur Tingkat Partisipasi Belajar pada Teknik Pembelajaran Think-Pair-Share

RAPS adalah sebuah sistem yang dapat menilai tingkat partisipasi peserta didik dalam berkolaborasi dilingkungan forum diskusi online. Berbagai penelitian telah banyak dilakukan untuk membentuk peserta didik agar aktif dan kreatif dalam memberikan ide ataupun pengetahuan di online collaborative learning (OCL). Pada penelitian ini akan membahas tentang perancangan dan pembangunan RAPS serta dengan mengimplementasikan salah satu teknik pembelajaran kolaboratif Think-Pair-Share. Think-Pair-Share digunakan agar peserta didik aktif berinteraksi dengan grup  pasangannya dalam membahas suatu topik diskusi daripada secara individual dan mampu berbagi ide serta pengetahuan dengan sesama peserta didik lainnya. Hasil pada penelitian ini menunjukan bahwa RAPS dapat membantu pendidik mengukur tingkat partisipasi peserta didik terhadap suatu forum diskusi onlin

A framework for assessing online discussion using quantitative log file and rubric

Online discussions have been found to be a powerful platform for collaborative learning. Students interact online and this has contributed towards individual student’s learning process. However, the issues that need to be addressed in online discussions are assessment of students’ participation and the level of activity with reference to numerous discussion threads. Currently, the assessment of online discussion is based on content or interaction and each does not have standardized detailed descriptions or rubrics to determine the level of participation among the online interactants. To address the problem of assessment, this research investigated and verified the use of content combined with interaction as significant assessment criteria. The proposed framework to address the problem used the Quantitative log file (QLF) and rubrics to gauge the level of students’ online participation. The QLF for content included novelty and key knowledge whereas interaction included pair response, final response, and interaction rate. The framework was applied in a prototype based on MOODLE environment called Rubric Assessment Participation System (RAPS). Questionnaires were distributed to fifty respondents in order to justify the assessment criteria of online participation. Six users were selected to test the prototype which combined content and interaction as assessment criteria in the rubrics and the result showed that RAPS can be used as an assessment tool for online discussions

Dataset Gambar Wajah untuk Analisis Personal Identification

In today's era, which is supported by technological advances, personal assistance through the face can be carried out by sophisticated machines and robots. One of its applications is personal identification using data mining. But before conducting data training and data classification, it is necessary to carry out the process of data collection and data cleaning or data pre-processing. Currently the face dataset for personal identification at the Caltex Riau Polytechnic in particular is still in the form of raw data, namely in the form of a collection of images that have not been pre-processed. Therefore, this research will perform image preprocessing to clean up the image data that has been collected so that the data can become a cleaner source of information and can be used at a later stage. The data used in this study are image data or photos of Caltex Riau Polytechnic students. At the facial image pre-processing stage using the OpenCV library using the Python programming language. Images collected by 500 students for 5 students. The results of this study are the personal identification dataset of Caltex Riau Polytechnic students consisting of 280 images that have successfully passed the stages of grayscaling, cropping, resizing and Normalization. This dataset is stored in the file data_norm.npz. White box testing is carried out to determine the accuracy of the application of the image pre-processing stage with the test results stating that all functional basis paths applied are in accordance with the cyclometic complexity and its independent path

Workshop Pengenalan Pemrograman “ASP.NET” Di SMAN 3 Pekanbaru

Perkembangan teknologi web dewasa ini sudah sangat berkembang dengan berbagai variasi bahasa pemrograman seperti PHP, Javascript, Ruby, dan lain-lain. ASP.NET adalah salah satu bahasa pemrograman web sebagai platform pengembangan web yang memiliki infrastruktur perangkat lunak yang komprehensif, serta menyediakan model dan layanan yang dapat dijalankan pada perangkat PC maupun seluler. Dalam memperkenalkan pemrograman web menggunakan ASP.NET, maka kegiatan ini memberikan pelatihan berupa dasar-dasar pemrograman untuk siswa/siswi SMAN 1 Pekanbaru. ASP.NET ini lebih mudah difahami dan dipelajari, dengan materi berupa pembuatan form, otentikasi client, validasi data, konfigurasi situs dan deployment. Kegiatan ini diawali dengan penyusunan materi berupa modul oleh dosen yang memiliki kompetensi di bidang pemrograman terutama pemrograman web, lalu penyampaian materi oleh mahasiswa dengan didampingi oleh dosen, kemudian melakukan praktik langsung dengan perintah koding yang terdapat di dalam modul. Dengan adanya pelatihan ini, siswa/siswi SMAN 1 Pekanbaru telah mengetahui konsep dasar pemrograman web dengan materi yang diberikan serta mempraktikan program web dengan keluaran output yang sesuai

Perancangan Aplikasi Kids Menu Care Berbasis Constraint Satisfaction Problem dan Algoritma Backtracking

Dalam rangka mengurangi kegemukan pada anak dan remaja, penting untuk melakukan perencanaan makan dan tumbuh kembang optimal. Dengan kondisi saat ini, para orang tua akan sangat membutuhkan sebuah pengetahuan tentang asupan makanan dan nutrisi yang diperlukan oleh anak dan remaja. Dalam mengatasi masalah ini, maka diperlukan aplikasi yang dapat digunakan sebagai perencanaan optimal menu makanan bagi anak dan remaja untuk pencegahan secara dini penyakit diabetes dari segi pola makan yang teratur dan takaran makanan yang sesuai dengan kebutuhan kalori. Penelitian ini merancang dan membangun sebuah aplikasi yang bernama Kids Menu Care yang dapat digunakan oleh orang tua atau anak/remaja yang teridentifikasi dalam kondisi pradiabetes. Aplikasi ini dibangun dengan menggunakan konsep Constraint Satisfaction Problem dan algoritma backtracking untuk penelusuran solusi/ menu makanan yang tepat.

Rancang Bangun Aplikasi Food Waste Management pada Usaha Food and Beverages

Food waste management should be an essential concern in the food and beverages (F&B) industries. FAO notes that the F&B business is one of the causes of food waste, both from the production level to consumer consumption. This study aims to help F&B businesses have a food waste management application, as well as help recommend menus that have a lower probability of food waste appearing. The study uses queuing techniques in handling material stocks and conducting food waste audits by documenting the groupings of the waste produced. The results of the two previous functions become input for the menu recommendation process with minimal waste based on the Contextual Model approach and Multi-Criteria Decision Making (MCDM). The results show that the queuing mechanism in handling material stocks has succeeded in reducing COGS by 24.8%. The waste audit succeeded in calculating the percentage of food loss and food waste that appeared, and the menu recommendations succeeded in providing the best alternative that minimized the appearance of wastePengelolaan sampah makanan pada banyak industri makanan dan minuman (Food and Beverages) seharusnya menjadi sebuah perhatian penting bagi perusahaan. FAO mencatat bahwa bisnis F&B menjadi salah satu penyebab timbulnya sampah makanan baik dari tingkat produksi hingga konsumsi konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk membantu bisnis F&B memiliki sebuah aplikasi pengelolaan sampah makanan (Food Waste Management), sekaligus membantu merekomendasikan menu yang memiliki probabilitas munculnya sampah makanan lebih sedikit. Penelitian menggunakan teknik antrian dalam menangani stok bahan, melakukan audit sampah makanan dengan mendokumentasikan pengelompokan sampah yang dihasilkan. Hasil dari kedua fungsi sebelumnya menjadi input bagi proses rekomendasi menu dengan minimal sampah berdasarkan pendekatan Model Contextual dan Multi Criteria Decision Making (MCDM). Hasil menunjukkan mekanisme antrian dalam menangani stok bahan berhasil menurunkan COGS  sebesar 24,8% .  Audit sampah  berhasil menghitung persentase food loss dan food waste yang muncul, dan rekomendasi menu berhasil memberikan alternatif terbaik yang meminimalisasi munculnya sampah

RANCANG BANGUN APLIKASI PENERAPAN CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM) UNTUK MENJAGA LOYALITAS PELANGGAN (STUDI KASUS: MAGENTA COKLAT, PADANG)

Persaingan perusahaan yang sangat ketat pada era ini membuat sebuah perusahaan harus mengatur strategi proses bisnis untuk dapat mempertahankan pelanggan mereka, salah satu nya apa yang dibutuhkan dan diinginkan pelanggan mereka. Magenta Coklat, padang merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dibidang penjualan kue. Metodologi yang digunakan untuk mengatur strategi bisnis yang akan dilakukan, dengan menggunakan pendekatan 2 perspektif CRM dan model LRFM. 2 perspektif CRM yang digunakan yaitu Collaborative dan Operational, dimana fungsi dari 2 perspektif tersebut adalah untuk mendapatkan strategi dengan tujuan meningkatkan kepuasan pelanggan. Model LRFM adalah metode yang digunakan untuk mendapatkan segmentasi pelanggan berdasarkan kategori pelanggan sehingga toko dapat dengan mudah memberikan hadiah kepada pelanggan berdasarkan kategori. Model LRFM terdiri dari dari Length, Recency, Frequency, Monetary. Kategori dari LRFM adalah core customer, potential customer, lost customer, consumin resource customer. Dari analisis model (Length, Recency, Frequency, dan Monetary) LRFM sistem telah berhasil diimplementasikan pada sistem magenta coklat yang didapat berdasarkan hasil pengujian loyalitas pelanggan dimana persentase dari loyalitas pelanggan adalah 88,67% yang artinya persentase pelanggan yang merasa dirinya loyal diatas rata-rata 80%. Saran dari aplikasi ini berdasarkan hasil survei pelanggan yaitu aplikasi dapat ditambahkan fitur chatting agar dapat mempermudah pelanggan dalam mendapatkan informasi lebih dari admin magenta coklat. Kata kunci: Customer Relationship Management, LRFM

A feature selection algorithm for anomaly detection in grid environment using k-fold cross validation technique

An Intrusion Detection System (IDS) seeks to identify unauthorized access to computer systems’ resources and data. The spreading of a data set size, in number of records as well as of attributes, as trigger the development of a number of big data platforms as well as parallel data analysis algorithms. This paper proposed a state-of-the-art technique to reduce the number of input features in dataset by using the Sequential Forward Selection (SFS) with k-Fold Cross Validation Model. Before reaching the feature reduction stage, the pre-processing analysis for detecting unusual observations that do not seem to belong to the pattern of variability produced by the other observations. The pre-processing analysis consists of outlier’s detection and Transformation. Outliers are best detected visually whenever this is possible. This paper explains the steps for detecting outliers’ data and describes the transformation method that transforms them to normality. The transformation obtained by maximizing Lamda functions usually improves the approximation to normality

Performance Analysis of Classification Models in Multiclass Facial Expression Recognition Based on Eigenface Features

Facial Expression Recognition (FER) is currently widely explored by researchers in the field of Computer Vision. The application of Machine Learning and Deep Learning methods is useful in developing an intelligent system that is accurate in recognizing facial expressions such as emotions. This is inseparable from the type of dataset and classification method used which certainly affects the desired results. To choose the right method, it is necessary to compare the performance of these methods. This study focuses on comparing the performance results of four classification methods namely, Convolutional Neural Network (CNN), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Naïve Bayes Classifier (NBC) on a multiclass dataset for seven classes of facial emotion labels based on Eigenface feature selection uses the Personal Component Analysis (PCA) algorithm. The test parameters used to perform method comparisons are accuracy, recall, precision, f1-score, as well as the Receiving Operating Characteristic (ROC) and Area Under Curve (AUC) curves. The results of the analysis state that the SVM method has the highest accuracy value, while other methods show varying performance based on recall, precision, f1-score, and ROC and AUC analysis. This research was conducted on the FER 2013 dataset which showed that the classification method tested had quite good performance according to the test parameters

Algoritma Penyisipan Frame untuk Peningkatan Akurasi Metode Aligned Peak Signal-to-Noise Ratio dalam Pengukuran Kualitas Video

Pengukuran kualitas video secara objektif mampu mengatasi kekurangan penilaian kualitas secara subjektif dalam hal waktu dan tenaga yang dibutuhkan. Pengukuran secara objektif ini menggunakan sinyal video, noise, dan parameter encoder untuk memperkirakan kualitas yang dirasakan penonton. Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) merupakan salah satu metode pengukuran secara objektif yang cukup populer. Tetapi, metode PSNR yang konvensional memiliki ketidak-akurasian ketika mengukur video yang ditransmisikan melalui jaringan nirkabel dan mobile. Ini dikarenakan adanya paket hilang yang bisa menyebabkan hilangnya frame video. Pada tulisan ini dipaparkan rancangan sebuah algoritma penyisipan frame untuk meningkatkan akurasi metode PSNR. Percobaan telah dilakukan untuk menguji algoritma yang dirancang. Hasilnya percobaan menunjukkan PSNR dengan algoritma penyisipan frame mampu mencapai nilai PMCC sebesar 0.86. Dengan kata lain, akurasi PSNR konvensional telah mengalami peningkatan dengan adanya algoritma penyisipan frame