JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika最新文献_第9页

Audit Tata Kelola TI Pengadaan Alat Pembelajaran pada Domain APO02 (Studi Kasus : SMK N 1 Nglipar) APO02域中学习工具的治理审计(案例研究:SMK N 1 Nglipar)

JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika Pub Date : 2022-08-11 DOI: 10.26418/jp.v8i2.55385

R. Irawan, Ema Utami, Alva Hendi Muhammad

{"title":"Audit Tata Kelola TI Pengadaan Alat Pembelajaran pada Domain APO02 (Studi Kasus : SMK N 1 Nglipar)","authors":"R. Irawan, Ema Utami, Alva Hendi Muhammad","doi":"10.26418/jp.v8i2.55385","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.55385","url":null,"abstract":"Peran pengadaan alat pada suatu instansi dapat membantu suatu perusahaan atau organisasi dalam memutuskan jenis alat yang dibutuhkan guna mendukung suatu akitvitas organisasi maka perlu ditentukan secara akurat sehingga pelayanaan masyarakat dapat dipenuhi. Urgensi pengadaan alat diikat dalam Peraturan Presiden RI No 54 tahun 2010. Ditambah lagi jika alat disesuaikan dengan kegiatan yang spesifik tentu akan menambah efektivitas kegiatan operasional yang dalam hal ini adalah kegiatan belajar mengajar. Oleh karena itu, untuk keberlangsungan pembelajaran dan praktikum berbasis kejuruan tentu sekolah harus mampu memilih perangkat operasional yang tepat serta kemampuan dalam merencanankan pemilihan spesifikasi peralatan yang dapat diukur ke dalam sebuah dokumen hasil. Metode Penelitian yang ditargetkan adalah penelitian berbasis Kuantitatif seta COBIT 2019 sebagai framework tata kelola. Berdasarkan uraian yang telah dipaparkan, peneliti tertarik untuk menyajikan temuan yang didapatkan dari proses audit menggunakan cobit 2019 untuk disajikan kepada pengambil kebijakan lebih komprehensif dan berimbang. Hasil yang didapat dari audit ini disampaikan bahwa audit berhasil berada pada level 3 namun diperlukan penelitian lanjutan agar proses tata kelola bisa berada pada level selanjutnya dengan melengkapi GAP pada capability level berupa pembuatan pernyataan nilai yang menguraikan perubahan potensial pada kemampuan bisnis dan TI, layanan I & T, dan arsitektur perusahaan, dampak dari tidak membuat perubahan, definisi yang lebih baik dari lingkungan target, dan manfaat dari lingkungan target yangi mengubah tujuan menjadi hasil yang terukur.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"291 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"77020665","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 1

Evaluasi Metodologi CI/CD untuk Pengembangan Perangkat Lunak dalam Perkuliahan 大学软件开发的CI/CD方法论评价

JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika Pub Date : 2022-08-11 DOI: 10.26418/jp.v8i2.51992

Hapnes Toba, Tjatur Kandaga Gautama, Julio Narabel, Andreas Widjaja, Sendy Ferdian Sujadi

{"title":"Evaluasi Metodologi CI/CD untuk Pengembangan Perangkat Lunak dalam Perkuliahan","authors":"Hapnes Toba, Tjatur Kandaga Gautama, Julio Narabel, Andreas Widjaja, Sendy Ferdian Sujadi","doi":"10.26418/jp.v8i2.51992","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.51992","url":null,"abstract":"Saat ini sistem Continuous Integration (CI)/ Continuous Delivery (CD) merupakan standar baru dalam pengembangan perangkat lunak di industri. Sistem CI/CD merupakan langkah otomatisasi dari sebagian proses dalam pengembangan perangkat lunak. Ketika suatu sistem CI/CD digunakan oleh tim pengembang perangkat lunak maka akan diperoleh banyak data pemrosesan dan data hasil akhir dari proses CI/CD tersebut. Penelitian ini berupaya untuk mengevaluasi data yang terhimpun dalam sebuah sistem CI/CD dan diharapkan akan menemukan informasi yang bermanfaat sebagai umpan balik terhadap potensi sistem CI/CD dalam perkuliahan. Evaluasi riset dilakukan dengan metode survei pada kelas pilihan di semester ganjil tahun akademik 2021/22. Survei dimulai sejak masa ujian tengah semester sampai dengan akhir semester, yaitu pada saat mahasiswa peserta kelas mulai membuat sistem/ aplikasi guna memenuhi kelengkapan tugas besar mata kuliah. Adapun kelas yang dipilih tersebut adalah mata kuliah rekayasa perangkat lunak di program studi S-1 Teknik Informatika. Hasil survei menunjukkan bahwa mayoritas mahasiswa sangat antusias dan merasa penting untuk mendalami konsep CI/CD sebagai salah satu metode mutakhir pengembangan perangkat lunak.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"37 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"80336199","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Klasifikasi Citra Burung Jalak Menggunakan Artificial Neural Network dan Random Forest

JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika Pub Date : 2022-08-11 DOI: 10.26418/jp.v8i2.53480

Aviv Yuniar Rahman

{"title":"Klasifikasi Citra Burung Jalak Menggunakan Artificial Neural Network dan Random Forest","authors":"Aviv Yuniar Rahman","doi":"10.26418/jp.v8i2.53480","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.53480","url":null,"abstract":"Klasifikasi Citra Burung Jalak Menggunakan Fitur ekstraksi GLCM dan Artificial Neural Network sebelumnya sudah pernah diteliti. Hasil dalam penelitian tersebut menunjukkan tingkat akurasi dalam klasifikasi jenis burung jalak hanya mencapai 49,20% dengan split ratio 50:50.Oleh karena itu, peneliti mengusulkan klasifikasi citra burung jalak menggunakan Artificial Neural Network dan Random Forest. Klasifikasi ini bertujuan untuk meningkatkan hasil akurasi sebelumnya. Hasil dalam pengujian yang dilakukan antara Artificial Neural Network dengan Random Forest bisa disimpulkan bahwa pada fitur Wavelet memiliki hasil yang maksimal pada proses klasifikasi burung jalak. Hasil dalam pengujian dimulai dengan Artificial Neural Network memiliki nilai tertinggi pada precision mencapai 0.986, recall 0.987, f-measure sebesar 0.988 dan accuracy sebesar 89% pada split ratio 50:50. Hasil dari Random Forest memiliki nilai tertinggi pada precision mencapai 1.000, recall mencapai 0.877, f-measure mencapai 0.975 dan accuracy mencapai 100% dengan perbandingan mulai dengan 50:50. Hasil klasifikasi citra burung jalak dari segi matrix confusion menunjukkan bahwa perbandingan data antara 10:90 sampai dengan 90:10 juga sangat berpengaruh dalam proses ketepatan dalam mengklasifikasi. Pengujian yang telah dilakukan telah membuktikan bahwa metode Random Forest dapat memperbaiki kinerja dan hasil pada metode Artificial Neural Network. Serta dalam hal ini menunjukkan Random Forest lebih baik dalam ketepatan dan keakuratan dibandingkan dengan Artificial Neural Network dalam mengklasifikasi jenis burung jalak","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"86 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"85600096","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 1

Proses Collect-Resale-Redonate-Recycle dalam Rancangan Circular Fashion Items Donation Platform 发起“收集-转售-再捐赠-回收”活动

JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika Pub Date : 2022-08-11 DOI: 10.26418/jp.v8i2.56103

Eva Faja Ripanti, Enda Esyudha Pratama

{"title":"Proses Collect-Resale-Redonate-Recycle dalam Rancangan Circular Fashion Items Donation Platform","authors":"Eva Faja Ripanti, Enda Esyudha Pratama","doi":"10.26418/jp.v8i2.56103","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.56103","url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah platform donasi pakaian yang terintegrasi sehingga dapat memfasilitasi proses pengumpulan, penjulan kembali, distribusi donasi, dan daur ulang (collect, resale, re-donate, dan recycle) berbasis teknologi informasi secara melingkar atau circular. Sistem ini dirancang untuk mempermudah proses pengumpulan donasi dan penjualan produk fashion kembali sehingga selain mendapatkan nilai ekonomi dari barang yang dijual kembali, juga dapat memperpanjang usia dari produk fashion tersebut, sebelum pada akhirnya dilakukan proses daur ulang. Juga kemudian hasil donasi (baik berupa dana tunai mapun barang) dapat didistribusikan oleh penerima manfaat seperti yatim dan dhuafa. Selain donasi dalam bentuk produk pakaian juga difasilitasi donasi dalam bentuk dana tunai. Pelaporan jumlah donasi juga disediakan dalam sistem ini untuk meningkatkan transparansi dan akuntabilitas. Sistem ini menjadi mendesak untuk dibangun mengingat masih banyaknya kesulitan untuk melakukan proses donasi (terutama dalam bentuk barang seperti produk fashion) yang mudah, transparan, dan akuntabel dalam satu buah sistem yang terintegrasi seperti yang dibuat pada penelitian ini. Sistem ini dirancang dengan mengikuti tahapan Rapid Application Development (RAD) Model. Proses perancangan divisualisasikan dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML). Penelitian dilaksanakan dengan beberapa pendekatan seperti literatur review, analisis, perancangan, dan implementasi. Aplikasi yang dibuat diberi nama Berbagi Barang Berkah. Sistem ini mengadopsi konsep circular fashion yang merupakan penggunaan kembali sumber daya yang sudah dimiliki oleh industri fashion untuk digunakan dan diedarkan kembali secara bertanggung jawab dan efektif selama mungkin. Penelitian ini menghasilkan sebuah platform donasi yang terintegrasi, mulai dari proses pengumpulan barang, pelaporan barang donasi, dan pejualan serta pembelian barang donasi.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"127 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"73383662","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Pemodelan Perkembangan New Cases Covid-19 di Indonesia Menggunakan Multi-Layer Perceptron dan Support Vector Machine Menggunakan多层感知机和支持向量机

JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika Pub Date : 2022-08-11 DOI: 10.26418/jp.v8i2.53919

Muhammad Ibnu Choldun Rachmatullah

{"title":"Pemodelan Perkembangan New Cases Covid-19 di Indonesia Menggunakan Multi-Layer Perceptron dan Support Vector Machine","authors":"Muhammad Ibnu Choldun Rachmatullah","doi":"10.26418/jp.v8i2.53919","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i2.53919","url":null,"abstract":"Meningkatnya ketersediaan data historis dalam jumlah besar dan kebutuhan untuk membuat perkiraan yang akurat tentang perilaku masa depan menjadi perhatian khusus dalam mencari teknik yang dapat menarik kesimpulan dari mengamati hubungan antara data tertentu, antara data masa lalu dan data masa depan. Domain peramalan mengalami peningkatan sejak tahun 1960-an, dengan metode statistik linier, misalnya menggunakan model ARIMA. Baru-baru ini, model pembelajaran mesin telah menarik perhatian dan dapat digunakan sebagai teknik lain selain model statistik klasik untuk kasus peramalan. Penelitian ini memprediksi perubahan kasus baru positif Covid-19 per satu juta penduduk (new cases per million Covid-19) di Indonesia menggunakan pembelajaran mesin. Pemodelan perubahan new cases per million diperlukan karena penyakit ini merupakan penyakit baru, sehingga sampai saat ini belum ada pemodelan deret waktu yang cukup akurat untuk menggambarkan kasus tersebut. Teknik machine learning yang akan digunakan adalah Multi-Layer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM) dan dibandingkan kinerja dari kedua teknik tersebut. Dari hasil perhitungan kinerja, prediksi new cases per million Covid-19 yang dilakukan dengan menggunakan SVM(RMSE = 9,053) memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan menggunakan MLP (RMSE = 10,284). Nilai RMSE yang lebih kecil menunjukkan kinerja yang lebih baik.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"67 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"84066913","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Analisis Perbandingan Algoritma LSTM dan Naive Bayes untuk Analisis Sentimen

JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika Pub Date : 2022-08-11 DOI: 10.26418/jp.v8i2.54704

A. R. Isnain, Heni Sulistiani, Bagus Miftaq Hurohman, Andi Nurkholis, Styawati Styawati

引用次数: 5

Evaluasi CeLOE Learning Management System (LMS) Universitas Telkom Dengan Technique for User Experience Evaluation In E-Learning (TUXEL) 2.0 评价CeLOE学习管理系统(LMS)大学电信邓安电子学习用户体验评价技术(TUXEL) 2.0

JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika Pub Date : 2022-04-28 DOI: 10.26418/jp.v8i1.51345

Hanif Azhar

{"title":"Evaluasi CeLOE Learning Management System (LMS) Universitas Telkom Dengan Technique for User Experience Evaluation In E-Learning (TUXEL) 2.0","authors":"Hanif Azhar","doi":"10.26418/jp.v8i1.51345","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i1.51345","url":null,"abstract":"Era Society 5.0 yang maju dengan pesat mendorong perkembangan informasi dan teknologi dalam memudahkan berbagai aktivitas manusia, termasuk dalam hal proses pendidikan yang semakin fleksibel tanpa terikat waktu dan tempat dengan memanfaatkan platform pembelajaran Learning Management System (LMS). Riset ini bertujuan untuk menguji pengalaman pengguna LMS di Centre for E-Learning and Open Education (CeLOE) Universitas Telkom serta memberikan rekomendasi pengalaman belajar e-learning yang menyenangkan. Sebanyak 233 mahasiswa mengisi kuisioner untuk melakukan evaluasi CeLOE LMS dengan metode Technique for User Experience Evaluation in E-Learning (TUXEL) 2.0. TUXEL merupakan metode evaluasi pengalaman pengguna dengan fokus pada tiga inspeksi utama; inspeksi General Usability, inspeksi Pedagogical Usability, dan evaluasi pada User Experience. Hasil penelitian pada inspeksi General Usability ditemukan 4 permasalahan, sedangkan pada inspeksi Pedagogical Usability ditemukan 8 permasalahan. Pada evaluasi User Experience, secara rata-rata keseluruhan nilai cenderung positif (good). Berdasarkan ketiga evaluasi di atas, CeLOE LMS Universitas Telkom dinilai sudah cukup baik dalam mendukung proses e-learning walaupun ada beberapa bagian butuh perbaikan, terutama bagian teknis dan tampilan tatap muka pengguna (user interface).","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"46 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"82059292","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 2

Klasterisasi Dampak Bencana Gempa Bumi Menggunakan Algoritma K-Means di Pulau Jawa 基于爪哇岛的k -意义算法的地震灾害影响规程

JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika Pub Date : 2022-04-28 DOI: 10.26418/jp.v8i1.52260

Aandriko Wahyu, Rushendra Rushendra

{"title":"Klasterisasi Dampak Bencana Gempa Bumi Menggunakan Algoritma K-Means di Pulau Jawa","authors":"Aandriko Wahyu, Rushendra Rushendra","doi":"10.26418/jp.v8i1.52260","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i1.52260","url":null,"abstract":"Pulau Jawa merupakan salah satu daerah rawan gempa bumi dan memiliki populasi penduduk yang padat. Dalam hal ini pemerintah diharuskan untuk memberikan perhatian lebih pada penanggulangan bencana khusunya di pulau jawa. Maka dari itu penelitian ini hadir untuk mengetahui dampak gempa bumi berdasarkan tingkat keparahannya dengan cara melakukan klasterisasi data pesebaran dampak bencana gempa bumi (2012 - 2021) dari Badan Nasional Penanggunlangan Bencana (BNPB) menggunakan algoritma K-Means Clustering. Dari penelitian ini ditemukan bahwa dampak bencana dapat dibagi menjadi 4 klaster. Klaster 1 memiliki dampak bencana paling banyak meliputi meninggal, luka, menderita, mengungsi, kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah, kantor, jembatan, dan kios. Klaster ini memiliki Mean Absolute Error (MAE) senilai 0,017, Mean Square Error (MSE) senilai 0,002, standar deviasi senilai 0,255 dan variance senilai 0,065. Klaster 2 meliputi meninggal, luka, menderita, mengungsi, rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah, pada korban menderita, mengungsi, kerusakan rumah dan fasilitas ibadah. Klaster ini memperoleh MAE senilai 0,053, MSE senilai 0,011, standar deviasi senilai 0,249 dan variance senilai 0,062. Klaster 3 meliputi korban luka, menderita, mengungsi, kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah dan kantor. klaster ini memperoleh MAE senilai 0,102, MSE senilai 0,039, standar deviasi senilai 0,212 dan variance senilai 0,045. Klaster 0 memiliki dampak bencana paling sedikit meliputi kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah, kantor, dan kios. klaster ini memperoleh MAE sebesar 0,021, MSE senilai 0,005, standar deviasi senilai 0,251 dan variance senilai 0,063.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"89976540","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 4

Optimasi Sistem Pelabelan Topik Skripsi menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan Pendekatan Design Thinking

JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika Pub Date : 2022-04-19 DOI: 10.26418/jp.v8i1.50702

Mochammad Bagus Priyantono, Maftuh Ahnan, Muhammad Adhitya Widhianto, Didik Dwi Prasetyo

{"title":"Optimasi Sistem Pelabelan Topik Skripsi menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan Pendekatan Design Thinking","authors":"Mochammad Bagus Priyantono, Maftuh Ahnan, Muhammad Adhitya Widhianto, Didik Dwi Prasetyo","doi":"10.26418/jp.v8i1.50702","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i1.50702","url":null,"abstract":"Tidak adanya sistem mengenai pelabelan topik skripsi tentunya membuat mahasiswa mengalami kesulitan dalam mengajukan sebuah judul penelitian skripsi. Seperti halnya pada Jurusan Teknik Elektro UM yang menetapkan beberapa topik skripsi dimana hal ini dapat menjadi kendala bagi mahasiswa dalam menentukan topik skripsi. Penelitian ini bertujuan dalam memudahkan mahasiswa pada pengajuan judul skripsi dengan memberi pelabelan pada topik skripsi melalui perhitungan klasifikasi teks. Metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini yakni menggunakan algoritma Naive Bayes dimana penentuan klasifikasi terlebih dahulu dilakukan proses text mining. Selain itu proses perancangan sistem menggunakan metode Design Thinking. Penggunaan Design Thinking lantaran untuk mengoptimalkan sebuah program sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil dari penelitian ini diperoleh akurasi sebesar 87.5%, presisi 93% dan recall 83%. Selain itu pada pendekatan Design Thinking diperoleh hasil 90% mahasiswa menyatakan pembuatan program telah sesuai dengan kebutuhan. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwasannya perancangan sistem pelabelan skripsi ini telah sesuai dengan rencana yang diharapkan, selain itu dengan adanya program ini tentunya akan memudahkan mahasiswa dalam menentukan topik skripsi.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"21 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"81648374","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Analisis Quantum Perceptron Untuk Memprediksi Jumlah Pengunjung Ucok Kopi Pematangsiantar Pada Masa Pandemi Covid-19 量子Perceptron分析是为了预测Covid-19大流行期间的咖啡切解员的数量

JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika Pub Date : 2022-04-19 DOI: 10.26418/jp.v8i1.52191

S. Solikhun, Verdi Yasin

引用次数: 0