Aplikasi pembelajaran untuk masalah algoritma pengurutan telah banyak diciptakan untuk menyelesaikan masalah pengenalan algoritma-algoritma tersebut yang terbilang sulit kepada khalayak yang lebih luas. Akan tetapi algoritma penyortiran yang dipakai kebanyakan adalah algoritma yang sering dijumpai. Padahal banyak algoritma pengurutan yang terbilang baru dan lebih efisien untuk dipelajari. Salah satunya adalah algoritma super sort.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun aplikasi pembelajaran algoritma super sort berbasis mobile. Algoritma super sort akan diajarkan dalam bentuk materi dan simulasi yang dapat diakses dan digunakan oleh pengguna. Simulasi pengajaran algoritma yang dibuat akan menyangkut semua proses yang terjadi pada algoritma super sort.Pengujian terhadap aplikasi akan menggunakan black box testing. Metode black box testing yang digunakan berupa equivalence partioning, boundary value analysis dan error guessing. Ketiga metode yang telah dilakukan terhadap aplikasi menghasilkan sebuah kesimpulan berupa semua simulasi yang telah diimplementasikan didalam aplikasi pembelajaran telah layak digunakan karena mempuyai persentase keberhasilan sebesar 91.7 % dari semua pengujian yang telah dilakukan.
Aplikasi perancangan desain interior dengan 3D Model memiliki kekurangan dalam memberikan panduan ide desain kepada pengguna baru dan tidak terdapat rekomendasi perabot yang dapat digunakan dalam desain berdasarkan selera pengguna. Sudah semestinya aplikasi 3D Model ruang menyediakan kemudahan bagi pengguna untuk mendapatkan ide desain dan rekomendasi perabot berdasarkan selera pengguna. Hal inilah yang melatarbelakangi penulis untuk memberikan solusi aplikasi pendukung desain interior. Penelitian ini bertujuan untuk membantu para pengguna agar menemukan ide desain ruangan yang sesuai dengan kebutuhan dan keinginan. Algoritma Text Preprocessing adalah tahapan untuk mempersiapkan teks menjadi data yang akan mengalami pengolahan pada tahapan berikutnya. Sistem rekomendasi Content-Based Filtering dengan algoritma Term Frequency ?¢â?¬â?? Inverse Document Frequency (TF-IDF) digunakan untuk memberikan bobot pada tiap kata yang terdapat pada nama item perabot. Algoritma Cosine Similarity diterapkan untuk menemukan kemiripan antara nama item perabot berdasarkan hasil pembobotan pada metode Term Frequency ?¢â?¬â?? Inverse Document Frequency (TF-IDF), pada hasil akhir diharapkan dapat membantu pengguna untuk mendapatkan hasil rekomendasi dari perabot yang disukai melalui ide desain perabot yang telah disediakan. Hasil pengujian dari algoritma ini adalah dengan menggunakan metode confusion matrix yang menunjukkan bahwa nilai precision 72%, recall 72%, accuracy 72%, dan error rate 51%, lalu berdasarkan hasil uji perangkat lunak menggunakan Black-Box Testing dapat ditarik kesimpulan bahwa perangkat lunak secara fungsional mengeluarkan hasil 96% sesuai dengan yang diharapkan.
Menyandang predikat sebagai mantan narapidana merupakan beban tersendiri yang akan dipikul oleh seorang mantan narapidana. Hal tersebut karena adanya stigma negatif yang muncul dari masyarakat yang membuat orang-orang dengan status mantan narapidana harus bisa beradaptasi lagi dan memiliki kekuatan untuk bertahan dari kesulitan dalam kehidupan sosial. Salah satu wujud penolakan dan pengucilan masyarakat terhadap mantan narapidana adalah dalam hal pencarian pekerjaan. Pada umumnya salah satu syarat melamar pekerjaan, seorang pelamar tidak pernah melakukan suatu tindak pidana. Hal inilah yang membuat mantan narapidana sulit untuk mendapatkan pekerjaan. Tujuan penelitian ini adalah merancang sebuah aplikasi web yang menyediakan informasi lowongan pekerjaan freelance dan pelatihan soft skill dan hard skill bagi mantan narapidana secara online. Dimana aplikasi ini menawarkan pekerjaan dan pelatihan dari berbagai sumber yang memberikan mantan narapidana kesempatan untuk bekerja maupun pelatihan untuk meningkatkan kemampuan bekerja mereka. Sistem aplikasi penyedia lowongan pekerjaan dan pelatihan ini dikembangkan dengan metodologi waterfall, dan dibangun dengan bahasa PHP, framework laravel dan Mysql untuk basis datanya. Aplikasi ini dapat menghubungkan antara mantan narapidana dengan penyedia lowongan pekerjaan dan pelatihan kapan pun dan di mana mereka berada. Mantan narapidana bisa mengakses semua informasi lowongan pekerjaan dan pelatihan yang bisa mereka ikuti secara akurat karena informasi yang tersedia senantiasa diperbaharui.
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.
customersupport@researchsolutions.com
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.