Perpustakaan adalah tempat untuk mengembangkan informasi dan pengetahuan yang dikelola oleh satu lembaga pendidikan atau lembaga lainnya. Perkembangan perpustakaan saat ini sangat erat kaitannya dengan pelayanan, yang mana dalam sistem pelayanan harus baik dalam mengolah informasi data harus cepat dan akurat sehingga melancarkan proses dari pelayanan perpustakaan tersebut. Barcode merupakan kode yang dapat dibaca oleh komputer dengan mengunakan teknologi barcode membantu proses pencarian dan pemeriksaan data secara otomatis. Sistem untuk peminjaman dan pengolahan data buku belum memanfaatkan teknologi komputerisasi dalam arti masih konvensional menggunakan media buku sehingga sering terjadi kesalahan pada pendataan anggota, pencarian buku, transakasi peminjama, pengembalian dan informasi baik secara visual maupun dalam bentuk laporan yang di berikan tidak sesuai dengan adanya permasalahan tersebut maka perlu adanya sistem menggunakan komputerisasi memanfaatkan teknologi barcode sehingga memudahkan pengolahan data buku dan informasi sehingga menjadi lebih epektif dan efisien.
Classifications techniques in data mining are useful for grouping data based on the related criteria and history. Categorization of goods into slow moving group or the other is important because it affects the policy of the selling. Various classification algorithms are available to predict labels or class labels of data. Two of them are Random Forest and Naïve Bayes. Both algorithms have the ability to describe predictions in detail through indicators of accuracy, precision and recall. This study aims to compare the performance of the two algorithms, which uses testing data of snacks with labels for packaging, size, taste and category. The study attempts to analyze data patterns and decides whether or not the goods fall into the slow moving category. Our research shows that Random Forest algorithm predicts well with accuracy of 87.33%, precision of 85.82% and recall of 100%. The aforementioned algorithm performs better than Naïve Bayes algorithm which attains accuracy of 84.67%, precision of 88.33% and recall of 92.17%. Furthermore, Random Forest algorithm attains AUC value of 0.975 which is slightly higher than that attained by Naïve Bayes at 0.936. Random Forest algorithm is considered better based on the value of the metrics, which is reasonable because the algorithm does not produce bias and is very stable.
Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh model discovery learning terhadap kemampuan berpikir kritis dan cogniftif mahasiswa pada kemampuan memechakan masalah pemrograman. Penelitian ini menggunakan metode quasi experiment yang dilakukan pada mahasiswa program studi Sistem Informasi.. Subjek yang digunakan yaitu mahasiswa kelas pagi sebagai kelas eksperiment dan kelas malam sebagai kelas kontrol angkatan 2018/2019 sebanyak 60 mahasiswa. Teknik pengumpulan data menggunakan soal tes esai kemampuan berpikir kritis. Analisis data menggunakan uji t. Hasil dari analis di bahwa tcounted > t table dan nilai signifikan lebih kecil dari 0,05. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan model pembelajaran Discovery Learning terhadapa kemampuan berpikir kritis mahasiswa Sistem Informasi
AMIK Mahaputra Riau merupakan salah satu perguruan tinggi swasta di Provinsi Riau dibawah Yayasan Dharma Bakti Mahaputra Indonesia. Pada saat ini proses pengumpulan tugas akhir yang ada di AMIK Mahaputra Riau masih berupa arsip pada perpustakaan dan disimpan di lemari penyimpanan. Proses penyimpanan yang seperti ini akan menimbulkan beberapa masalah seperti tidak tercatat dengan baik catatan laporan mahasiswa yang telah mengumpulkan tugas akhir, laporan tugas akhir yang tidak tersusun dengan semestinya, rusak, ataupun hilang. Alokasi tempat yang dibutuhkan untuk menyimpan berkas tugas akhir mahasiswa menjadi lebih banyak, penyimpanan yang sudah tidak efisien lagi digunakan di perpustakaan AMIK Mahaputra Riau dimana teknologi informasi sekarang telah berkembang. Maka dari itu untuk mengatasi permasalahan tersebut penulis merancang sistem informasi Repository yang berbasis web dengan menggunakan metode waterfall yang akan membantu penulis untuk membangun sistem, dan data disimpan pada database MySQL. Diharapkan dengan adanya sistem ini dapat mampu meningkatkan efektifitas perpustakaan tugas akhir mahasiswa, dapat memudahkan pencarian referensi judul tugas akhir dan dapat membantu prodi dalam mendapatkan data mahasiswa yang sudah mengumpulkan tugas akhir. Selain itu, bisa terjaganya kualitas Tugas Akhir, meminimalisir hilangnya tugas akhir, rusak dan penumpukan tugas Akhir pada perpustakaan.
Tempat tinggal atau rumah kos merupakan kebutuhan para pendatang yang akan melanjutkan pedidikan atau mencari nafkah ke suatu daerah. Permasalahan dalam mencari informasi rumah kos ada beragam, tidak mengetahui daerah dan sulit mendapatkan rumah kos yang sesuai dengan keinginan. Oleh karena itu, menimbulkan permasalahan bagaimana pencari kos dapat menemukan rumah kos, mendapatkan informasi rumah kos, dan memesan rumah kos yang mereka inginkan dengan mudah. Pembuatan Aplikasi sistem informasi pencarian dan pemesanan kos berbasis web mobile dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, diharapkan dapat sangat mendukung dan memudahkan pencarian, pemesanan, dan promosi rumah kos di kota pekanbaru. Hasilnya adalah Sistem Informasi Pencarian dan Pemesanan Kos Berbasis Web Mobile yang dapat memberikan informasi dan deskripsi dari rumah kos kepada pencari kos, dapat mesanan kos menggunakan perangkat portable seperti smartphone dan gadget/tablet melalui jaringan internet serta menjadi media promosi bagi pemilik kos.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.