[Id]Syarat utama mendapatkan gelar sarjana di perguruan tinggi yaitu dengan membuat suatu karya ilmiah skripsi. Skripsi bertujuan agar mahasiswa dapat menyusun serta menulis karya ilmiah sesuai dengan bidang ilmunya. Skripsi dapat dijadikan acuan atau standar untuk menilai ketercapaian pembelajaran mahasiswa selama masa perkuliahan. Mahasiswa akan mencari topik-topik skripsi yang relevan dengan kompetensi serta mata kuliah yang pernah diambil oleh mahasiswa tersebut. Mahasiswa seringkali mengalami kendala dalam menentukan topik skripsi yang akan diambil karena minimnya informasi topik-topik skripsi mahasiswa terdahulu. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem yang mampu memberikan rekomendasi topik skripsi bagi mahasiswa.Metode Case Based Reasoning (CBR) dapat digunakan sebagai sistem rekomendasi topik skripsi bagi mahasiswa S1 Teknik Informatika Bumigora Mataram. CBR mempunyai 4 tahapan yaitu retrieval, reuse, revisi dan retain. Tahapan yang paling penting pada CBR adalah proses retrieval karena pada tahap ini dilakukan pencarian solusi untuk kasus baru dengan menghitung nilai similaritas atau nilai kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama. Kasus lama berasal dari data-data topik skripsi mahasiswa sebelumnya. Pada penelitian ini nilai similaritas antar kasus di hitung menggunakan metode manhattan distance. Sedangkan inputan sistem menggunakan nilai mata kuliah wajib dan mata kuliah pilihan yang telah diambil oleh mahasiswa. Sistem CBR, akan menghitung nilai similaritas antara kasus baru dengan seluruh kasus lama yang tersimpan dalam basis kasus menggunakan metode manhattan distance. Kasus lama dengan nilai similaritas tertinggi digunakan sebagai solusi kasus baru. Hasil implementasi sistem menunjukkan bahwa case based reasoning mampu memberikan rekomendasi topik skripsi untuk mahasiswa. Tahap pengujian menggunakan 280 data dengan metode K-fold Cross Validation, dimana nilai K yang digunakan adalah 7, 10 dan 13. Nilai akurasi terbaik diperoleh untuk K=13 dengan nilai 94,34% disusul K=10 sebesar 93, 99% dan K= 7 sebesar 93,95%.[En]The main requirement to get a bachelor's degree in college is by making a undergraduate thesis scientific work. Undergraduate thesis aims to enable students to compile and write scientific works in accordance with their fields of science. Undergraduate thesis can be used as a reference or standard to assess the achievement of student learning during the lecture period. Students will look for thesis topics that are relevant to the competencies and courses taken by the student. Students often experience obstacles in determining thesis topics that will be taken because of the lack of information on previous student thesis topics. Therefore we need a system that is able to provide thesis topic recommendations for students.The Case Based Reasoning (CBR) method can be used as a undergraduate thesis topic recommendation system for students of S1 Informatics Engineering Bumigora Mataram. CBR has 4 stages, namely retrieval, reuse, revise and retain. The most important stage in CBR is the retrieval process because at this stage a search for a solution for a new case is done by calculating the value of similarity or the value of proximity between the new case and the old case. The old case comes from the previous student undergraduate thesis topic data. In this research the value of similarity between cases was calculated using the manhattan distance method. While the input system uses the value of compulsory courses and elective courses taken by students. CBR system, will calculate the similarity value between new cases with all old cases stored in the base case using the manhattan distance method. The old case with the highest similarity value is used as a solution to the new case. Based on the results of implementation shows that case based reasoning can be used as a recommendation system for topic and undergraduate thesis supervisor. Test phase used 280 data with K-fold Cross Validation method, where the value of K used were 7, 10 and 13. The best accuracy value obtained for K = 13 was with the value of 94,34% followed by K = 10 equal to 93, 99% and K =93,95%.
Jejaring sosial adalah alat komunikasi yang sangat populer di kalangan masyarakat salah satunya adalah jejaring sosial twitter. Jumlah tweets berkembang pesat karena kesederhanaan dan kemudahan penggunaannya menjadi alasan twitter lebih populer di kalangan masyarakat Indonesia dalam berkomunikasi. Twitter banyak digunakan sebagai media promosi produk, iklan, kampanye politik maupun sebagai sarana dalam menyampaikan pendapat terkait kritik, saran, isu-isu serta opini-opini yang sifatnya publik seperti pandangan netizen terhadap kebijakan baru pemerintah dan lain sebagainya. Salah satu kebijakan pemerintah yang sedang ramai diperbincangan oleh netizen di jejaring sosial twitter adalah kenaikan tarif BPJS kesehatan. BPJS Kesehatan (Badan Jaminan Kesehatan dan Sosial) adalah Badan Usaha Milik Negara, besarnya jumlah pengguna BPJS menyebabkan BPJS harus menyediakan layanan umpan balik kepada pengguna untuk mengetahui respon pengguna terhadap layanan BPJS. Analisis sentimen atau disebut juga dengan penambangan pendapat adalah suatu bidang dalam menganalisis pendapat seseorang ataupun sekelompok orang mengenai suatu permasalahan yang tersedia untuk melihat respon masyarakat terhadap permasalahan tersebut. Metode SVM merupakan salah satu metode yang baik untuk digunakan dalam pengkalsifikasian data yang berjumlah banyak, terutama terkait dengan sentimen analisis. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis sentimen masyarakat melalui media twitter terhadap kenaikan tarif BPJS Kesehatan menggunakan metode SVM untuk melihat respon masyarakat terhadap kebijakan tersebut.
One of the strategic plans of the developing universities in obtaining new students is forming a partnership with surrounding high schools. However, partnerships made does not always behave as expected. This paper presented the segmentation technique to the previous new student admission dataset using the integration of recency, frequency, and monetary (RFM) analysis and fuzzy c-means (FCM) algorithm to evaluate the loyalty of the entire school that has bound the partnership with the institution. The dataset is converted using the RFM approach before processed with the FCM algorithm. The result reveals that the schools can be segmented, respectively, as high potential (SP), potential (P), low potential (CP), and very low potential (KP) categories with PCI value 0.86. From the analysis of SP, P, and CP, only 71 % of 52 school partners categorized as loyal partners.
Dewasa ini perkembangan teknologi informasi sangat pesat sehingga proses penyebaran informasi sangat mudah dan cepat. Penggunaan perangkat teknologi merambah seluruh aktivitas pemerintahan, perekonomian, pendidikan, industri, perbankan, hiburan, dan lain-lain. Berbagai aplikasi diciptakan untuk memfasilitasi penyebaran informasi sehingga komunikasi menjadi lebih mudah. Perkembangan teknologi informasi juga dirasakan di provinsi Nusa Tenggara Barat khususnya Kabupaten Lombok Utara. Pemerintah Lombok Utara melakukan berbagai upaya dan terobosan untuk memajukan daerahnya agar tidak tertinggal dari kabupaten lainnya yang ada di provinsi NTB. Hal ini ditunjukkan dengan banyaknya program kerja yang sedang digalakkan pemerintah lombok utara salah satunya adalah peningkatan mutu sumber daya manusia melalui peningkatan mutu pendidikan yaitu dengan menerapkan teknologi informasi di sekolah-sekolah. Salah satu sekolah percontohan yang telah memanfaatkan teknologi informasi di Kabupaten Lombok Utara (KLU) adalah Sekolah Menengah Atas Negeri (SMAN )1 Tanjung. SMAN 1 Tanjung mempunyai website sekolah dan telah membangun aplikasi untuk penerimaan siswa baru yang bernama E-Seleksi Penerimaan Siswa Baru (PSB). Namun pengumuman hasil kelulusan calon siswa baru masih menggunakan papan pengumuman dan website sekolah, maka pada penelitian ini akan dilakukan pengembangan pada aplikasi e-seleksi penerimaan siswa baru yaitu dengan menambahkan fitur SMS gateway.
Technology has helped many people in providing information to meet their needs. The development of information technology in the field of geography, information can be displayed better and faster through computers, one of which is a geographic information system for mapping the closest boarding house of Universitas Bumigora. The ease of obtaining boarding information is one of the demands in the city of Mataram, especially for migrants, for example students and students, especially STMIK students, Bumigora Mataram, who need temporary shelter. In finding a boarding house, it is sometimes difficult to find the closest boarding house and facilities that fit your needs because you do not know the area, so some boarders have to ask boarding information to the surrounding community or by circling the city which drains energy and costs. Based on these problems, a geographic information system is needed to map the closest boarding house from Universitas Bumigora using the Location Based Service (LBS) method, which is an application to facilitate boarders in finding temporary accommodation without having to search directly to the location. LBS is used to find the geographical position or position of a person through the website. In addition to finding the user's position, LBS can also determine the position of certain places, one of which is a boarding house. LBS is used to lock the search center point of a boarding house, namely Universitas Bumigora and change units to kilometers.
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.