Aplikasi Decision Support Systems (DSS) atau Sistem Penunjang Keputusan (SPK) penentuan Uang Kuliah Tunggal (UKT) Mahasiswa Politeknik Negeri Malang adalah aplikasi yang digunakan untuk menentukan kelompok biaya kuliah tunggal yang ditanggung oleh masing mahasiswa Politeknik Negeri Malang aplikasi ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP, database Mysql dan mengimplementasikan Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dengan menggunakan metode tersebut dapat memberikan alternatif terbaik dalam penentuan uang kuliah tunggal berdasarkan kemampuan ekonomi mahasiswa.
Twitter adalah salah satu media sosial dimana pengguna dapat mencari topik tertentu dan membahas isu-isu terkini. Beberapa pesan singkat atau tweet dapat memuat opini terhadap produk dan layanan yang dirasakan oleh masyarakat. Data ini dapat menjadi sumber data untuk dijadikan objek penelitian. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi analisis sentimen yang menerapkan pendekatan Naïve Bayes Classifier untuk mengklasifikasikan kata-kata dan difokuskan pada tweet dalam bahasa Indonesia. Data diperoleh melalui cara web scrapping dan sumber teks yang digunakan sebagai topik bahasan adalah Sistem Administrasi Manunggal Satu Atap (SAMSAT) Malang Kota. Proses klasifikasi dilakukan melalui serangkaian tahapan seperti preproses (case folding, cleaning, tokenizing, dan stopword) serta proses klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes Classifier itu sendiri untuk mendapatkan hasil klasifikasi dengan kategori positif, negatif atau netral. Berdasarkan hasil penelitian, algoritma Naïve Bayes Classifier memberikan unjuk kerja yang baik dalam analisis sentimen. Dari hasil uji akurasi klasifikasi yang dilakukan oleh aplikasi menghasilkan nilai akurasi tertinggi pada setiap kategori positif, negatif, netral masing-masing sebesar 82%, 92%, 80% dengan jumlah data latih 200 tweet negatif, 200 tweet positif, dan 200 tweet netral.
Despite its prominent role, university students encounter problems in progressing themselves in learning English. The situation gets worse when the allocated time of learning English in the classroom is not adequate. Several solutions can be proposed including the use of appropriate teaching and learning strategies as well as the implementation of autonomous learning. This study was aimed at developing a mobile phone application for autonomous learning of English. This study employed design and development research method, which was a product and tool research. Respondents were 166 students of State Polytechnic of Malang. Research methods used included questionnaires, interviews, and focus group discussions. Findings in the preliminary study showed that respondents needed additional time to learn English while mobile phones and computers were believed to be the most effective media. Findings from the field test revealed that the developed English mobile learning was considered interesting, motivating and useful to improve English.
The application of technology in the world of education can affect the quality of students in understanding learning material because technology is one of the important elements to assist in the teaching and learning process. One educational application that can be developed is Augmented Reality (AR) technology. AR is one of the learning media that can be used to combine virtual objects or objects into a real environment with the virtual world to be able to interact in realtime. English is a foreign language that must be mastered. In learning English, students need to be given adequate vocabulary learning that can be provided through reading or listening activities. The importance of adequate vocabulary in English to support the smoothness of oral communication, where there are 2 things that inhibit the ineffectiveness of oral communication namely students do not have adequate vocabulary mastery and do not know how to use vocabulary in their spoken language. Effective and interactive learning media will facilitate students in learning vocabulary. This research an instructional media based on augmented reality vocabulary cards will be made for learning English vocabulary. Learning English vocabulary developed is a basic vocabulary consisting of object recognition and greeting. The learning media will display real objects and sounds, so that the object looks real and the ease of pronunciation of English consonants correctly.
Dalam kegiatan belajar mengajar di perguruan tinggi, mahasiswa dituntut tertib dalam melaksanakan perkuliahan. Sebagai syarat agar mahasiswa dapat melanjutkan ke semester berikutnya adalah jumlah kehadiran dan indeks prestasi. Dalam pelaksanaannya, selalu ada mahasiswa bermasalah yang melakukan pelanggaran yaitu jumlah ketidakhadiran yang melebihi batas sehingga harus diterbitkan Surat Peringatan, atau bahkan putus studi. Tujuan surat peringatan ini adalah agar mahasiswa mengetahui status akademiknya sekaligus memunculkan efek jera agar kesalahan yang serupa tidak diulangai lagi. Namun pada prakteknya, masih ada saja mahasiswa yang melanggar meskipun sudah pernah mendapatkan surat peringatan. Kecenderungan yang terjadi adalah mahasiswa yang memiliki jumlah ketidakhadiran cukup banyak selama beberapa semester, pada semester berikutnya jumlah ketidakhadirannya pun akan banyak lagi. Hal ini juga berdampak pada indeks prestasi semesternya. Dalam penelitian ini akan dibuat sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan mahasiswa berdasarkan jumlah ketidakhadiran mahasiswa selama dua semester. Metode klasifikasi yang digunakan adalah clustering dengan Fuzzy C-Means. Hasil klasifikasi digunakan untuk memprediksi perilaku mahasiswa di semester berikutnya. Diharapkan penelitian ini akan bermanfaat untuk proses pembinaan mahasiswa dalam menempuh kegiatan belajar mengajar di perguruan tinggi.
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.