Usaha Peningkatan Profesionalisme Guru Melalui Pelatihan Internet dan E-Learning Sekolah

Kegiatan pelatihan internet dan sosialisasi website elearning sekolah yang diikuti para guru dari berbagai bidang studi pada SMP Negeri 8 Depok bertujuan untuk membuka wawasan para guru dalam memanfaatkan internet untuk mencari referensi bahan ajar, membuat presentasi materi ajar yang menarik dan interaktif, serta guru dapat memanfaatkan fasilitas website e-learning yang dimiliki sekolah untuk mengunggah materi pelajaran, membuat variasi soal ujian, berdiskusi melalui forum, membuat daftar istilah atau glossary, membuat pengumuman (news dan events) serta melakukan evaluasi serta penilaian keaktifan siswa secara online. Siswa dapat memanfaatkan fasilitas website e-learning sekolah untuk mengunduh materi pelajaran yang diikuti, mengerjakan kuis atau ujian , melihat dan menambah daftar istilah atau glossary, melihat pengumuman (news), kegiatan (events) dan terlibat aktif dalam diskusi forum sehingga kualitas belajar siswa diharapkan semakin meningkat. Rangkaian kegiatan ini terdiri dari kunjungan lokasi / survey sekolah, persiapan modul yang akan disampaikan dalam pelatihan dan sosialisasi, persiapan sosialisasi, pengembangan konten e-learning, implementasi dan evaluasi serta laporan hasil kegiatan. Dengan sosialisasi website e-learning bagi SMP Negeri 8 Depok diharapkan sekolah dapat mengimplementasikan fasilitas pembelajaran online dan menjadi contoh bagi sekolah sekolah lain yang berbasis IT

USAha Peningkatan Kompetensi Softskill melalui Student Centered-learning Bagi Mahasiswa yang Mengikuti Mata Kuliah Analisa Perancangan Sistem

The face to face learning process focuses on teacher-centered learning (the center of the learning activityis on the teacher or lecturer – the students just notice and listen the lecturer\u27s explanation), it is the reverse ofstudent-centered learning (students\u27 active participation). The changing of learning model from teacher-centeredapproach into student-learning center should be conducted to increase the students\u27 active participation in SystemDesign and Analysis course. The research methods to improve students\u27 softskills competency through studentcentredlearning were (a) making lecturer team who taught System Design and Analysis course (b) reviewingthe syllabus of lecturing unit (c) developing a learning model of student learning center to maximize the students\u27hardskills and to stimulate their softskills (d) conducting socialization of new revised syllabus of lecturing unitthat covered softskills competency, of which it had been validated by the university party (e) implementing thelearning process with the student-learning center approach by using syllabus of System Design and Analysiswhich covered softskills competency. By implementing the model of student learning center on System Design andAnalysis learning process, it was expected to be able to maximize the understanding of hardskills, technology foranalysis and information system design as well as to stimulate the student\u27s intrapersonal and interpersonal skills(softskills), who completed the course

ANALISIS PERFORMA METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DENGAN WORD EMBEDDING GLOVE PADA KLASIFIKASI SENTIMEN DARI TWITTER

Media sosial masih menjadi salah satu sarana yang digunakan untuk mengakses, berbagi, dan berdiskusi mengenai berbagai informasi dan isu-isu yang beredar di masyarakat. Setiap pengguna media sosial bebas untuk mengutarakan tanggapannya dalam menanggapi setiap informasi dan isu – isu yang ada. Salah satu media sosial untuk mengutarakan tanggapan atau opini yang sering digunakan adalah twitter. Tweet  Salah satu metode Deep Learning yang dapat digunakan untuk analisis sentimen adalah Convolutional Neural Network (CNN). Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan metode terbaik dalam melakukan analisis sentiment pada data tweets yang diambil dari media social twitter dengan kata kunci kuliah daring. Metode analisis sentiment yang digunakan adalah model CNN dengan word embedding Glove dan tanpa Glove.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN menggunakan word embedding Glove 100 dimensi mendapatkan nilai akurasi yang cukup tinggi yaitu 82.86 %, presisi 71%, F1-socre 70% dan waktu yang dibutuhkan untuk melakukan training selama 2 jam 47 menit 59 detik. Model CNN menggunakan word embedding tanpa glove memiliki nilai akurasi lebih kecil yaitu 77.46%, presisi 69% dan f1-score 69.4% dan waktu yang dibutuhkan untuk melakukan training model CNN tanpa glove membutuhkan waktu selama 5 jam 29 menit 15 detik. Berdasarkan performa model klasifikasi maka model terbaik yang diperoleh adalah model CNN dengan word embedding menggunakan Glove

ANALISIS SENTIMEN TOPIK VIRAL DESA PENARI PADA MEDIA SOSIAL TWITTER DENGAN METODE LEXICON BASED

Abstract :  The horror story of Dancer Village in Indonesia is a viral topic that has become a talk of citizens on Twitter social media. Various responses and public opinions emerged related to the truth of the story of supernatural experiences of students during a Real Work Lecture in an East Java region of Indonesia. This study conducted a sentiment analysis of community comments on Twitter social media on the viral topic using the Lexicon Based method. Sentiment classification is divided into 3 classes namely positive, negative and neutral. The research phase consists of data collection, pre-processing, processing (sentiment analysis) and visualization. Data collection uses Twitter Search API with 1000 Penari Desa keywords in Indonesian. The lexicon assessment results from 1000 tweets data obtained 33 positive, 767 neutral and 200 negative. The percentage of tweets containing positive comments by 3.3%, neutral 76.7% and negative by 20

ANALISIS DAN DESAIN MODEL SISTEM E-RECRUITMENT PADA LEMBAGA PENGEMBANGAN KOMPUTERISASI

Pada paper ini, penulis membuat rancangan sistem e-recruitment asisten yang akan diterapkan di Lembaga Pengembangan Komputerisasi Universitas Gunadarma. Lembaga ini merupakan lembaga yang menyelenggarakan pelatihan komputer bagi mahasiswa Universitas Gunadarma. Sistem e-recruitment ini dirancang untuk mengatasi kelemahan sistem yang saat ini berjalan. Kelemahan dirasakan oleh para stakeholder lembaga meliputi pihak laboratorium, pihak panitia seleksi, dan pihak mahasiswa sebagai calon asisten. Tahapan perancangan dimulai dari analisis sistem berjalan untuk mendapatkan gambaran tentang proses bisnis, mendefinisikan kebutuhan sistem dari aspek perbaikan proses dan aktifitas sistem, serta mendefinisikan kebutuhan sistem dari aspek penyimpanan data. Tahapan berikutnya adalah perancangan model sistem menggunakan diagram UML, meliputi diagram use-case, diagram aktifitas, dan diagram sequence. Hasil rancangan yang telah diperoleh dapat diterapkan untuk pembuatan aplikasi berbasis web. Dengan adanya rancangan sistem e-recruitment ini dapat membantu memberikan gambaran model sistem yang akan berlaku pada situs web e-recruitment yang akan dikembangkan

Aplikasi Location Base System Penyedia Informasi Layanan Darurat Berbasis Android

Aplikasi ini menyediakan informasi layanan darurat yang ada di sekitar Universitas Gunadarma Depok seperti Rumah Sakit, Kantor Polisi dan Pemadam Kebakaran. Fitur yang ada di aplikasi ini adalah dapat mencari lokasi layanan darurat, menyediakan informasi penting terkait dengan layanan darurat, dapat menelpon layanan darurat, dan melalui aplikasi juga dapat mengakses ke alamat website layanan darurat yang dibutuhkan pengguna. Tersedianya aplikasi berbasis Location Base System ini memudahkan pencarian letak lokasi layanan darurat sekitar Universitas Gunadarma Depok melalui perangkat Android. Pembangunan aplikasi ini melalui beberapa tahapan, yaitu perencanaan (konten, perangkat keras, perangkat lunak), perancangan struktur navigasi, perancangan tampilan antar muka, dan pembuatan aplikasi dengan Intel XDK dan uji coba fitur dengan metode black box. Manfaat dari aplikasi ini akan mempermudah pengguna dalam pencarian informasi dan lokasi Layanan Darurat terdekat dengan memanfaatkan fitur Location Base System pada smartphone Android. Diharapkan adanya aplikasi ini dapat dijadikan alternatif untuk mengatasi masalah dalam mencari informasi dan letak lokasi layanan darurat disekitar Kampus Gunadarma Depok

Aplikasi Kebudayaan Beberapa Negara Berbasis Multimedia

Aplikasi Kebudayaan Beberapa Negara Berbasis Multimedia ini berisi pembelajaran sejarah dan kebudayaan pada tujuh negara yaitu Belanda, Indonesia, Italia, Jepang, Mesir, Mexico dan Thailand. Aplikasi ini bertujuan menambah wawasan anak-anak dalam mengenal sejarah dan kebudayaan beberapa negara di dunia serta menyajikan game edukatif untuk melatih kemampuan kognitif pada anak-anak. Fitur aplikasi ini terdiri dari menu materi dan menu kuis. Pada menu materi berisikan gambar bendera mewakili tujuh negara. Dari bendera yang dipilih, pengguna bisa mengetahui informasi tentang negara tersebut antara lain peta negara, ibu kota, lagu kebangsaan, makanan khas, tempat-tempat penting seperti istana dan tempat berjarah, festival dan jenis tarian dalam bentuk animasi dan video. Aplikasi ini juga dilengkapi dengan menu kuis yang berisi pertanyaan-pertanyaan acak tentang sejarah dan kebudayaan di negara-negara tersebut guna untuk mengetahui sejauh mana pengguna memahami isi dari materi. Pembangunan aplikasi ini melalui beberapa tahapan, yaitu perencanaan dan pengumpulan bahan konten materi sejarah dan kebudayaan, perancangan struktur navigasi, perancangan tampilan antar muka, dan pembuatan aplikasinya menggunakan bahasa pemrograman action script dan perangkat lunak Adobe Flash Professional CS5 , Windows Live Movie Maker serta Free Media Converte

Automated hierarchical classification of scanned documents using convolutional neural network and regular expression

This research proposed automated hierarchical classification of scanned documents with characteristics content that have unstructured text and special patterns (specific and short strings) using convolutional neural network (CNN) and regular expression method (REM). The research data using digital correspondence documents with format PDF images from pusat data teknologi dan informasi (technology and information data center). The document hierarchy covers type of letter, type of manuscript letter, origin of letter and subject of letter. The research method consists of preprocessing, classification, and storage to database. Preprocessing covers extraction using Tesseract optical character recognition (OCR) and formation of word document vector with Word2Vec. Hierarchical classification uses CNN to classify 5 types of letters and regular expression to classify 4 types of manuscript letter, 15 origins of letter and 25 subjects of letter. The classified documents are stored in the Hive database in Hadoop big data architecture. The amount of data used is 5200 documents, consisting of 4000 for training, 1000 for testing and 200 for classification prediction documents. The trial result of 200 new documents is 188 documents correctly classified and 12 documents incorrectly classified. The accuracy of automated hierarchical classification is 94%. Next, the search of classified scanned documents based on content can be developed

Model Agile Scrum untuk Pengembangan Sistem Pencarian Dokumen Surat Digital Berbasis Konten Terklasifikasi dengan Ontologi

Berbagai lembaga pemerintah di Indonesia memodernisasi dokumen persuratan secara digital. Pada sistem pencarian yang ada saat ini, pengarsipan dengan melakukan pengunggahan dokumen hasil pindaian surat, pengklasifikasian surat dan penamaan file surat/pembuatan anotasi masih dilakukan secara manual oleh operator, pencarian masih berdasar nama file/anotasi surat belum berdasar isi konten sehingga sulit menemukan surat sesuai konten teks yang diinginkan. Hasil pencarian juga tidak dapat langsung memperlihatkan informasi spesifik tentang kriteria klasifikasi dari dokumen surat yang diketemukan sehingga membutuhkan penelusuran lebih lama untuk betul-betul menemukan dokumen yang diinginkan. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sistem pencarian surat berbasis konten terklasifikasi dengan ontologi guna meningkatkan kualitas hasil pencarian surat digital secara lebih efisien (spesifik, akurat dan cepat). Metode pengembangan sistem menggunakan model Agile Scrum. Mencakup pre-game (mengumpulkan user stories, product backlog, sprint backlog), game (pengembangan (5 sprint)), post-game (implementasi, penerimaan pengguna dan dokumentasi). Hasil uji coba sistem terhadap dokumen surat Biro Umum Kemdikbud menunjukkan bahwa dalam pengarsipan surat, sistem ini berhasil mengklasifikasikan surat (jenis, asal dan subjek surat) menurut prosedur persuratan yang valid, secara otomatis dengan bantuan kecerdasan artifisial, dan dalam proses pencarian surat, sistem ini berhasil menemukan dokumen surat dengan berdasarkan nama file, konten, kriteria klasifikasi dan menampilkan informasi ontologis rinci yang ditemukan. Kedepannya, sistem ini juga dapat dikembangkan untuk digunakan oleh institusi lain dengan mengubah klasifikasi sesuai dengan prosedur persuratan yang berlaku.   Abstract Various government institutions in Indonesia have modernized digital correspondence documents. Archiving is done by uploading scanned letters, classifying letters, and naming mail files/annotations by the operator, searches are not based on content, so it is difficult to find letters that have the desired content, search results also cannot immediately show information of classification criteria of the found mailing documents, so it requires a longer search actually to find the desired document. Research objectives develop a classified content-based mail search system with ontology to improve the quality of electronic correspondence search results more efficiently. The system development method uses the Agile Scrum model. Includes pre-game (collecting user stories, product backlog, sprint backlog), game (development (5 sprints)), and post-game (implementation, user acceptance and documentation).The results of the system trial on the Ministry of Education and Culture\u27s General Bureau of Letter Documents show that during the archiving of the letter, this system succeeded in classifying the letter (type, origin and subject of the letter) according to valid comprehension procedures, automatically with the assistance of artificial intelligence, and in the process of searching for letters, the system This managed to find a letter document based on the file name, content, classification criteria and display detailed ontological information found. In the future, this system can also be developed for use by other institutions by changing the classification in accordance with the comprehension procedures