e-Rapor merupakan aplikasi yang dikembangkan oleh Direktorat Pembinaan SMK sebagai bagian dari hasil representasi evaluasi terhadap proses pendidikan yang diterapkan melalui proses perencanaan, penilaian, dan pelaporan hasil evaluasi belajar peserta didik pada satuan pendidikan. Dari hasil observasi awal terhadap penggunaan aplikasi, masih terdapat kendala yang dialami pada saat proses penginputan perencanaan pengetahuan, perencanaan keterampilan, penilaian pengetahuan dan penilaian keterampilan peserta didik. Seringkali juga pengguna meminta bantuan operator dalam melakukan proses-proses tersebut sehingga ini akan berpengaruh terhadap lamanya waktu pembuatan laporan akhir hasil belajar untuk di sampaikan kepada peserta didik. Dalam penelitian ini akan dilakukan pengukuran usability aplikasi e-Rapor menggunakan metode Usability Testing dan SUS untuk mengetahui seberapa efektif dan efisien pengimplementasian aplikasi e-Rapor di SMKN 1 Suwawa serta megetahui tingkat kepuasan pengguna pada aplikasi e-Rapor dalam proses pengelolaan laporan akhir hasil belajar peserta didik di SMKN 1 Suwawa. Penelitian ini menghasilkan data kuantitatif dan kualitatif, dimana data kuantitatif didapatkan melalui pengujian dengan teknik Performance Maesurement untuk mengukur seberapa efektif dan efisien penggunaan aplikasi serta penyebaran kuisioner SUS untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi. Sedangkan data kualitatif diperoleh dari hasil pengujian dengan teknik Retrospective Think Aload dan wawancara untuk mengetahui permasalahan yang dialami saat pengujian sehingga dapat menjadi tolak ukur untuk pemberian rekomendasi perbaikan. Dari hasil pengukuran yang dilakukan aplikasi e-Rapor sudah memiliki tingkat efektifitas yang baik serta efisien dalam penggunaannya. Selain itu, pengguna juga sudah merasa puas terhadap penggunaan aplikasi dalam membantu proses pengelolaan laporan akhir hasil belajar peserta didik di SMKN 1 Suwawa.
Menentukan mahasiswa berprestasi untuk diikutkan pada perlombaan atau untuk seleksi beasiswa merupakan masalah yang selalu dialami oleh pihak fakultas/jurusan. Untuk mengatasi masalah tersebut dibutuhkan penggunaan aplikasi untuk membantu dalam pengambilan keputusan. Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk pemberian rekomendasi mahasiswa berprestasi. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan sistem model Waterfall dan metode AHP-TOPSIS untuk penentuan kriteria data mahasiswa berupa nilai matakuliah, kegiatan yang diikuti, ataupun prestasi yang dimiliki. Untuk memastikan fungsionalitas, sistem aplikasi telah diuji melalui Uji Black-box dan White-box. Penelitian ini menghasilkan aplikasi SPK untuk pemberian rekomendasi mahasiswa berprestasi yang dapat disesuaikan dengan kriteria dan kebutuhan pihak fakultas/jurusan selaku pengguna. Deciding which outstanding students to be enrolled in competitions or scholarships is a problem that faculties or departments always experience. Hence, an application is needed to help in the decision-making process. This research aims to design a decision support system (DSS) application to give recommendations regarding outstanding students. The Waterfall Model development method and the AHP-TOPSIS method were employed to determine the criteria for the students’ data, such as subject scores, activities being participated in, and achievements. The application system has already been tested through the Black-box and White-box tests to ensure its functionality. It resulted in a DSS application that gives recommendations about outstanding students, which may be adjusted according to the criteria and needs of the faculty/department as the users.
Pengujian perangkat lunak adalah bagian dari proses pengembangan perangkat lunak, dengan tujuan utama untuk mengurangi/menghilangkan kesalahan pada perangkat lunak, hal ini umumnya dilakukan dengan menjalankan kasus-uji. Salah satu teknik untuk mengkur dan meningkatkan kualitas dari kasus uji adalah pengujian mutasi, tetapi walaupun sudah terbukti keefektifannya, teknik ini masih memiliki suatu kendala besar, yaitu tidak praktis untuk digunakan karena melibatkan pembangkitan dan eksekusi dari jumlah mutan yang besar. Pada penelitian ini, dilakukan eksplorasi penggunaan optimasi berbasispencarian pada pembangkitan mutan (variasi dari program), dengan tujuan untuk menghasilkan mutan yang tidak dapat dideteksi oleh kasus-uji, karena mutan jenis ini memiliki dapat kekurangan dari kasusuji. Metode usulan dibandingkan dengan algoritma pembangkitan second-order mutant yang umum digunakan, dan juga dibandingkan dengan pendekatan berbasis-pencarian lainnya. Hasil menunjukkan bahwa metode usulan dapat membangkitkan lebih banyak mutan-tidak-terdeteksi (undetected-mutant) daripada dengan metode pembangkitan mutan yang umum. Metode usulan memiliki performansi yang lebih rendah daripada metode pembangkitan berbasis-pencarian benchmark, tetapi performansinya dapat ditingkatkan dengan melakukan perubahan pada representasi solusi, dan dengan adopsi parameter optimasi yang digunakan oleh metode pembanding. Kata kunci: analisis mutasi, pengujian mutasi, pengujian perangkat lunak berbasis pencarian, rekayasa perangkat lunak berbasis pencarian
To prevent students from cheating in the test, one of the strategies is by making a question that differs for each student. This approach can be used by using question-bank or question generator, the first approach is prone to cheating especially because of the widely available communication technology, this means the question generator is the only hope. This strategy is very possible to be used especially in subjects whose material has a standard pattern, such as in mathematics (calculation/structure patterns) and computer programming (logic patterns). As a branch of mathematics and also subjects in the informatics engineering curriculum, linear algebra has the potential to use this approach. But this approach involves the creation of a huge number of questions (and calculation of its answer), this requires extra efforts, we need software that can help generate questions and calculate its answers automatically. This study proposes a question-answer (problem) generation model and uses a software engineering approach (software requirement, design, implementation, and testing) to test the model. This study shows that the model implemented in this software was able to meet the need for generating questions for selected material on introductory subjects in linear algebra, with some caveat.
<span>One of the obstacles that hinder the usage of mutation testing is its impracticality, two main contributors of this are a large number of mutants and a large number of test cases involves in the process. Researcher usually tries to address this problem by optimizing the mutants and the test case separately. In this research, we try to tackle both of optimizing mutant and optimizing test-case simultaneously using a coevolution optimization method. The coevolution optimization method is chosen for the mutation testing problem because the method works by optimizing multiple collections (population) of a solution. This research found that coevolution is better suited for multi-problem optimization than other single population methods (i.e. Genetic Algorithm), we also propose new indicator to determine the optimal coevolution cycle. The experiment is done to the artificial case, laboratory, and also a real case.</span>
Kesuksesan suatu permainan sangat dipengaruhi oleh banyak hal, termasuk keterlibatan pemain untuk ikut mengembangkan permainan. Keterlibatan pemain dapat difasilitasi dengan penyediaan Application Programming Interface (API) sehingga membuat pemain dapat memanfaatkannya untuk memenuhi tujuan-tujuannya. Sebagai permainan yang sukses, Clash-of-Clans (COC) juga telah memberikan layanan API. Terdapat dua permasalahan utama dalam permainan COC terkait penglolaan klan, yaitu belum adanya indikator keaktifan pemain, dan juga belum ada pengaturan strategi perang yang baik. Penelitian ini menggunakan metode perancangan dan pengembangan perangkat lunak prototyping melakukan eksplorasi terhadap penggunaan layanan COC API untuk mengatasi permasalahan tersebut. Hasil menunjukkan bahwa layanan COC API mampu untuk mendukung pengembangan aplikasi pengelolaan klan, berhasil meningkatkan keaktifan pemain (dalam total waktu online seluruh pemain), dan penghitungan strategi perang terbukti meningkatkan hasil perang (sebesar 12%).
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.