IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOUR (K_NN) UNTUK MENDUGA SALINITAS AIR LAUT

In this research, trying to predict the salinity of sea water using the K-Nearest Neighbor method, this method serves to clarify the input data using the distance measurement method with training data, the variable used in this study is the value of the location of coordinates (latitude and longitude) and the output is in the form of salinity, the case study in this study is the southern waters of Sumenep, the system has been able to make an estimate but with an error rate of 1.00 so that there is a need for re-analysis because the data used is only small, the need for additional data so that the results will be more optimal, it is also necessary to experiment with changing methods or simplifying rules or by adding input variables in the system that have been created so that it produces better accuracy values, because the existing system still requires a long time in estimating

SENTIMENT ANALYSIS ON LGBT ISSUES IN INDONESIA WITH LEXICON-BASED AND SUPPORT VECTOR MACHINE ALGORITHMS

Non-heterosexual sexual orientation (LGBT) behavior today is one of the most pervasive issues in Indonesian culture. Because of its domino effect on social stability and physical and mental health, the phenomenon known as lesbian, gay, bisexual, and transgender (LGBT) has always been under scrutiny. The development of LGBT people in Indonesia reflects cultural changes that concern many people. Freedom of speech for LGBT people on social media has many public implications. Observation of this phenomenon gives rise to views of anomalies and discrepancies that have drawn criticism. Various attempts have been made to prevent the movement of LGBT people. However, until now, many still debate the pros and cons of this LGBT movement. The lexicon-based method uses a support vector machine to classify public opinion in TikTok video comments about LGBT issues. The lexicon-based method is used as a weighting method, and the support vector machine method is used as a classification method. The results show that the highest gain in sentiment is neutral, with percentage values of 61%, 56%, 68%, 69%, and 63%. The second is positive sentiment, with percentage values of 27%, 27%, 20%, 20%, and 29%. The rest have negative sentiments. With a relatively high accuracy of the five data sets sequentially at 93%, 89%, 95%, 97%, and 91%. This shows that the majority of Indonesians prefer to ignore the issue

ANALISIS KESIAPAN PEMERINTAH KABUPATEN PAMEKASAN DALAM MEMBANGUN KOTACERDAS (SMART CITY) MENGGUNAKAN GARUDA SMART CITY MODEL

Pamekasan merupakan salah satu kabupaten yang berada di pulau Madura Provinsi Jawa Timur dengan total jumlah penduduk 863.004 jiwa.Adanya perkembangan teknologi yang hampir mengiringi setiap aktivitas masyarakat membuat pemerintah kabupaten Pamekasan beirinisiatif menjadikan Kabupaten Pamekasan sebagai kota cerdas (smart city) dengan mengintegrasikan semua layanan yang ada pada pemerintahan untuk memudahkan pelayanan dan membangun transparansi informasi kepada masyarakat. Inisiatif pembangunan smart city ini diharapkan dapat direalisasikan, oleh sebab itu penelitian ini dilakukan untuk mengetahui kematangan kesiapan pemerintah kabupaten Pamekasan dalam membangun smart city dengan menerapkanGaruda Smart City Model (GSCM). Objek penelitian dilakukan di Dinas Komunikasi dan Informatika, Dinas Lingkungan Hidup dan Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa DISKOMINFO dan DISPENDUKCAPIL telah mencapai kematangan sebesar 91% dan 80% untuk dapat menjalankan pembangunan smart city, sedangkan untuk Dinas Lingkungan Hidup hanya 50% dan masih membutuhkan perhatian dari pemangku jabatan di Kabupaten Pamekasan

Analisa Peningkatan Hasil Belajar Matakuliah Praktikum Sistem Basis Data Menggunakan Model Pembelajaran SSCS Pada Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi

Model pembelajaran untuk matakuliah Praktikum Sistem Basis Data yang tepat untuk mahasiswa prodi Sistem Informasi Fakultas Teknik UIM di masa pandemi ini sangat diharapkan memberikan motivasi dalam meningkatkan hasil belajar mahasiswa dengan kemampuan merancang basis data dan menerapkan kerjasama antar mahasiswa. Model pembelajaran SSCS (Search, Solve, Create and Share) adalah salah satu model pembelajaran yang tepat untuk mengatasi kendala pemahaman mahasiswa terkait materi praktikum yang disampaikan. Adapun tujuan dari penelitian ini, untuk meningkatkan hasil belajar mahasiswa melalui kemampuan merancang basis data dan kerjasama antar mahasiswa. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas (PTK) yang merupakan metode penelitian yang pelaksanaannya dilakukan untuk mengetahui masalah – masalah di dalam proses perkuliahan di kelas. Hasil analisis dengan menggunakan model pembelajaran SSCS didapatkan bahwa prestasi belajar mahasiswa mengalami peningkatan dari siklus I hingga siklus II. Penelitian ini dapat dijadikan strategi untuk dosen dalam mencari solusi permasalahan yang ada di kelas pada saat proses perkuliahan terutama mata kuliah yang menyertakan praktikum

Implementasi Metode Topsis untuk Analisis Faktor Keberhasilan Pengelolaan Sekolah Berbasis Web: (Studi Kasus: SMKN 3 Pamekasan)

Keberhasilan pengelolaan suatu sekolah merupakan indikator yang menentukan kualitas sekolah. Sehingga orang tua mempercayakan putra maupun putri mereka untuk belajar di sekolah tersebut. Adapun faktor – faktor yang berpengaruh pada keberhasilan pengelolaan sekolah, antara lain : kepemimpinan (C1), guru (C2), komite sekolah (C3), siswa (C4), tata usaha (C5) dan pengawas sekolah (C6). Keenam faktor di analisis menggunakan metode TOPSIS yang diimplementasikan ke dalam  aplikasi berbasis web. TOPSIS merupakan metode perangkingan dimana alternatif dirangking berdasarkan bobot masing-masing alternatif. Aplikasi ini bertujuan memudahkan pengguna untuk melakukan proses analisis faktor penentu keberhasilan sekolah. Kontribusi penelitian ini sangat membantu sekolah mengambil keputusan untuk meningkatkan kualitas sekolah dengan mempertimbangkan faktor yang sangat berpengaruh terhadap kualitas sekolah