MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA IMAI (INDONESIA, MANDARIN, ARAB DAN INGGRIS) BERBASIS MULTIMEDIA

Ilmu pengetahuan teknologi mengalami perkembangan dan kemajuan pesat dalam dunia pendidikan. Salah satunya adalah teknologi dalam media pembelajaran. Pengenalan bahasa pada anak perlu ditingkatkan pada medianya. Tujuan peneliatan ini adalah membangun media pembelajaran interaktif pengenalan bahasa IMAI (Indonesia, Mandarin, Arab, dan Inggris) untuk menambah wawasan siswa dalam mengenal bahasa. Dengan adanya media pembelajaran yang dikemas dengan animasi menggunakan adobe flash juga dapat menarik minat siswa dalam belajar bahasa. Media pembelajaran ini menggunakan model pengembangan MDLC (Multimedia Development Life Cycle) dengan 6 tahapan. Hasil dari penelitian ini adalah media pembelajaran interaktif pengenalan bahasa IMAI (Indonesia, Mandarin, Arab, dan Inggris) tingkat dasar dengan materi yang ditujukan untuk siswa kelas 3 sekolah dasar.

PENERAPAN AUGMENTED REALITY BERBASIS ANDROID SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN PENDIDIKAN SENI WAYANG DAN TARIAN JAWA

Wayang imerupakan isalah isatu idari isekian ibanyak ibudaya iasli iIndonesia. iTidak ibanyak imasyarakat iIndonesia imengerti iakan isifat – isifat idan ikarakteristik itokoh iwayang. iTujuan ipembuatan iaplikasi iini iuntuk imedia ipembelajaran pendidikan seni wayang idan itarian ijawa itradisional imenggunakan iaugmented reality berbasis iandroid iuntuk imenunjang ipembelajaran pengenalan isifat isifat idana ikarakteristiknya idan idapat imembantu ipengguna iuntuk idapat imempelajari itokoh iwayang idan itarian idengan mudah, icepat idan iefisien. iSistem iini idi ibangun idengan ibahasa ipemrograman iC# idan idi irancang idengan imenggunakan imodel iwaterfall idan imenggunaan imetode imarkerless. iAda iempat itahap idalam iperancangan isystem iini iyaitu ianalisis isistem, perancangan isistem, iimplementasi isistem, idan ipengujian isistem. iProgram iaplikasi iini idapat imembantu iuser iuntuk imemunculkan iaugmented ireality iwayang 3D idan imanampikan iinformasi iwayang idan ikarakteristiknya. iInformasi iyang idisampaikan isystem cukup ibaik, iaman, idan imudah idigunakan ioleh iuser, sistem imudah iuntuk idimodifikasi iatau idiubah, fungsinya iberjalan idengan ibaik, idan imudah idigunakan ibeberapa perangkat ismartphone, ipengguna idari iaplikasi iini iadalah ianak isekolah, imasyarakat iumum.

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN WARGA NEGARA ASING

WNA (Warga Negara Asing) di data pada sebuah intansi pemerintah yaitu Kantor Imigrasi Kelas II Tanjung Balai Asahan pada bidang Intelijen dan Penindakan Keimigrasian. Informasi yang tersedia di Imigrasi tersebut hanya sebatas data yang berbentuk tabel yang berisikan informasi dari WNA tersebut, dan tidak tersedia gambaran yang jelas secara geografis mengenai lokasi WNA. Sehingga dibutuhkan suatu sistem informasi geografis mengenai persebaran WNA. Penelitian ini menggunakan Leaflet untuk visualisasi peta. Adanya Sistem informasi geografis ini dapat memberikan informasi mengenai WNA kepada masyarakat guna menyosialisasikan keberadaan WNA, dan juga dapat melaporkan keberadaan WNA yang belum terdaftar, serta dapat mendukung pelayanan keimigrasian terhadap pengawasan WNA.

PERBANDINGAN SISTEM AUTENTIKASI WPA2 EAP-PSK PADA JARINGAN WIRELESS DENGAN METODE PENETRATION TESTING MENGGUNAKAN FLUXION TOOLS

aringan Nirkabel merupakan sekumpulan perangkat elektronik yang menghubungkan satu dengan yang lain memanfaatkan perangkat udara alias frekuensi jadi alur lintas data. Masa sekarang ini, ada banyak pengguna yang memanfaatkan WPA2-PSK ataupun WPA2-EAP menjadi security system jaringan nirkabel yang bertujuan untuk menghindari orang yang mengakses tanpa izin. Riset ini memakai teknik wireless penetration testing yang memakai fluxion tools dengan membandingkan dan menganalisis security system otentikasi WPA2 dengan EAP-PSK pada jaringan nirkabel yang bertujuan untuk mengetahui kerentanan sebuah sistem keamanan jaringan tersebut. Untuk melaksanakan penetration testing penulis mengacu terhadap “Wireless Network Penetration Testing Methodology.” Yang terdiri dari intelligence gathering, vulnerability analysis, threat modelling, password cracking, dan reporting. Dari penelitian ini akan menyimpulkan WPA2-PSK kurang aman untuk digunakan dikarenakan terlihat pada penetration testing tesrsebut WPA2-PSK berhasil dibobol dalam keadaan SSID unhide­, sedangkan WPA2-EAP berhasil dalam pembuatan Web Interface namun tidak berhasil dalam mendapatkan informasi seperti username dan passwor. Jika WPA2-PSK SSID dalam keadaan hide akan mengagalkan peretasan sehingga dari sistem keamanan kedua tersebut memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing tergantung kebutuhan pengguna.

INPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE DAN MARKET BASKET ANALYSIS UNTUK ANALISA DATA PENJULAN DI PT. ABC

Ditengah merebaknya kasus pandemi Covid-19 pada tahun 2020 di Indonesia, terjadi perubahan kecenderungan perilaku pelanggan dalam melakukan proses transaksi belanja khususnya pada gerai minimarket. Dengan diberlakukannya pysical distancing, pelanggan dituntut untuk berbelanja seefektif mungkin untuk menghindari penumpukan di dalam gerai. Manajemen perusahaan harus membuat setrategi untuk menyikapi perubahan perilaku dari pelanggan. Pada penelitian ini dikembangkan Business Intelligence dan metode Market Basket Analysis yaitu Apriori untuk menganalisa perilaku pelanggan dengan cara menganalisa riwayat transaksi penjualan. Hasil penelitian menunjukkan dashboard Business Intelligence dapat menampilkan data dalam bentuk grafik dan tabel sehingga memudahkan pengguna dalam proses analisa. Selain itu Association Rule menggunakan metode Apriori menghasilkan nilai support dan confidence sebagai gambaran produk-produk yang saling terkait, sehingga pihak merchendaising dapat dengan mudah membuat keputusan. Hasil pengujian blackbox menunjukkan aplikasi yang dikembangkan dapat diterima oleh pengguna karena semua kebutuhan pengguna dapat diselesaikan oleh aplikasi.

SISTEM SELEKSI PENERIMAAN TENAGA KERJA OUTSOURCING MENGGUNAKAN ALGORITMA C5.0 BERBASIS ANDROID (STUDI KASUS : PT. SINERGI INDO PRIMA MEDAN)

PT. Sinergi Indo Prima merupakan perusahaan yang mendukung pelayanan jasa ketenagakerjaan atau disebut dengan istilah outsourcing. Pelayanan jasa yang termasuk dalam outsourcing ialah satpam, staf administrasi, buruh pabrik, supir, sales promotor dan jasa kebersihan. Adapun dalam menemukan calon tenaga kerja PT. Sinergi Indo Prima Medan memiliki kendala sistem masih manual, penginputan data hanya dengan menggunakan Microsoft Excel atau belum memiliki sistem pendukung keputusan yang profesional dalam memilih seorang calon tenaga kerja yang sesuai dengan kriteria persyaratan, sehingga calon tenaga kerja yang akan disalurkan belum sesuai dengan kompetensi bidang keahlian yang dibutuhkan oleh perusahaan yang membutuhkan. Pada penelitian ini penulis penulis menggunakan metode pengembangan Rapid Application Development (RAD), menggunakan Algoritma C5.0, dengan dukungan tools Unified Modelling Language (UML) menggunakan bahasa pemrograman Java berbasis Android Studio, Microsoft Visio dan Umlet untuk mendesain interface. Hasil dari perancangan sistem seleksi penerimaan calon tenaga kerja outsourcing ialah suatu aplikasi yang bernama AKSIP digunakan untuk proses seleksi data calon tenaga kerja pada masing-masing kategori pekerjakan, adapun hasil percobaan data uji dari 6 kategori pekerjaan dengan menggunakan algoritma C5.0 mencapai persentasi nilai akurasi keberhasilan sebesar 94%.

IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENERIMA PROGRAM INDONESIA PINTAR

Peran pendidikan sangat penting dalam rangka meningkatkan kecerdasan sumber daya manusia baik secara intelektual, emosional maupun spiritual. Namun seringkali pendidikan tidak berjalan dengan baik karena kurangnya faktor ekonomi yang mengakibatkan banyak anak putus sekolah. Untuk mengatasi hal tersebut, pemerintah telah membuat sebuah program agar masyarakat yang kurang mampu tetap dapat bersekolah secara gratis. Program ini dinamakan Program Indonesia Pintar (PIP). Komputerisasi pada proses pemberian bantuan ini tak dapat terhindarkan. Agar tidak terjadi kesalahan dalam menentukan penerima bantuan maka diperlukan penerapan data mining menggunakan algoritma Naïve Bayes yang dapat mengklasifikasikan tingkat kelayakan masyarakat dalam menerima bantuan sehingga diperoleh hasil yang lebih akurat dalam menentukan penerima bantuan Program Indonesia Pintar. Hasil penelitian ini diharapkan terciptanya sebuah sistem data mining yang mampu mendapatkan hasil yang akurat dalam menentukan penerima Program Indonesia Pintar.

PENGUJIAN USER EXPERIENCE PADA APLIKASI SMART HOME MENGGUNAKAN USE QUESTIONNAIRE

Penelitian ini dilakukan untuk membuat desain user interface Aplikasi Smart Home berbasis android yang mudah dipahami oleh pengguna untuk mengontrol sistem dan menguji User Experience terhadap desain aplikasi smart home. Metode dalam mengumpulkan data yang digunakan ialah studi pustaka, angket, dan pengamatan (observasi). Dalam metode pengembangan sistem menggunakan Linear Sequential Model. Aplikasi yang digunakan dalam pembuatan desain dan aplikasi smart home antara lain Android Studio, Sublime, Xampp, Adobe Xd, dan Adobe Illustrator. Metode pengujian yang di gunakan antara lain Usability testing dan Pengukuran Usability menggunakan USE Questionnaire. Dalam penelitian ini menghasilkan sebuah desain Aplikasi Smart Home yang dapat digunakan pengguna dengan mudah dalam mengontrol sistem.

RANCANG BANGUN APLIKASI KURSUS ONLINE BERBASIS WEB DENGAN SISTEM REKOMENDASI METODE CONTENT-BASED FILTERING

Lembaga Kursus dan Pelatihan (LKP) merupakan pendidikan non-formal yang menyediakan berbagai pelatihan khusus untuk mendidik keterampilan pelajar. Namun, terdapat hal yang sering menjadi kendala bagi calon pelajar yaitu bingung melakukan dalam melakukan pemilihan kursus sesuai dengan preferensinya. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah aplikasi kursus online dengan sistem rekomendasi metode Content-based Filtering. Selain itu, penelitian ini juga menerapkan algoritma cosine similarity untuk menentukan kursus yang serupa dengan riwayat kursus yang pernah diakses oleh pengguna. Dataset yang digunakan untuk menjalankan algoritma sistem rekomendasi diambil dari situs Kaggle berjudul “Udemy Course” dengan jumlah data sebanyak 3,682 records. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi kursus online yang dapat memberikan rekomendasi kursus berdasarkan nilai kesamaan yang paling tinggi dari algoritma cosine similarity.

PENERAPAN DATA MINING ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA POPULASI AYAM PETELUR DI INDONESIA

Telur ayam merupakan jenis telur yag mudah dijumpai dan digemari banyak orang. Sehingga kebutuhan masyarakat akan telur ayam sangat diperlukan untuk memenuhi kebutuhan sumber protein hewani dan nutrisi hariannya. Penelitian ini menganalisis Penerapan Data Mining Algoritma K-Means Clustering pada Populasi Ayam Petelur di Indonesia. Sumber data populasi ayam ras petelur di Indonesia di peroleh dan dikumpulkan melalui situs web Badan Pusat Statistik Nasional. Data yang digunakan terhitung dari tahun 2016-2020 yang terdiri dari 34 provinsi. Data akan dikelompokkan ke dalam 3 cluster yaitu cluster populasi tinggi, sedang, dan rendah. Pengolahan data dilakukan secara manual di Microsoft Excel dan dibantu tools data mining yaitu Rapidminer dan Orange. Hasil dari pengolahan data tersebut menunjukkan hasil yang sama yaitu 1 provinsi untuk cluster populasi tinggi, 3 provinsi untuk cluster populasi sedang dan 30 provinsi untuk cluster populasi rendah. Tujuan penelitian ini adalah agar pemerintah dan peternak lebih memperhatikan jumlah populasi ayam petelur di Indonesia berdasarkan cluster yang telah dilakukan untuk menjaga keseimbangan jumlah dan kestabilan harga telur di masyarakat.