Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

Analisis Implementasi Google Meet Dalam Mendukung Pembelajaran Dalam Jaringan Di Masa Pandemi Covid-19 Ihsanudin, Iman Ahmad; Najah, Titi Inayatun
Didaktika Vol 1, No 3 (2021): Didaktika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia Kampus Serang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1158.853 KB) | DOI: 10.17509/didaktika.v1i3.38165

Abstract

Online learning is a learning process by utilizing electronic tools and internet networks. The use of the right media in the online learning process can certainly make it easier for students to understand the subject matter. But the fact is that in online learning, educators only give assignments without direct delivery of material, due to the teacher's lack of understanding of technology, besides that educators and students are not used to carrying out online learning. So in this study, researchers will analyze the process of implementing Google Meet in supporting online learning during the covid-19 pandemic. Researchers used a qualitative approach and case study methods. the research site is at SD Muhammadiyah Serang City, the subject is homeroom teachers for grades 2A and 5, and students in grades 2A and 5 for the 2020/2021 academic year. The results of this study explain that: (1) the process of implementing Google Meet in online learning consists of 3 processes, namely planning, implementation and assessment or evaluation, (2) supporting factors, namely the availability of mobile phones, computers or laptops, sufficient quota, and good signal. good, and (3) the inhibiting factors are the unavailability of mobile phones, computers or laptops, insufficient quota, and poor signal. The conclusion of this study is that Google Meet has the potential and support to be used as an online learning medium during the Covid-19 pandemic.
IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN POLA PENJUALAN DI ARMADA COMPUTER MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI Zulhilmi; Nahar Mardiyantoro; Dimas Prasetyo Utomo; Iman Ahmad Ihsannuddin; Nulngafan
STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Vol. 2 No. 1 (2023): Februari
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/storage.v2i1.1749

Abstract

Algoritma Apriori adalah metode penambangan data untuk menentukan aturan asosiasi antara satu set item. Untuk mengidentifikasi tren penjualan, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kombinasi produk dan layanan yang paling umum. Komputer Armada memiliki masalah karena tidak tahu apa yang diinginkan pelanggan dan bagaimana mereka berbelanja. Satu hal yang harus diketahui oleh pelanggan adalah barang mana yang sering dibeli bersama. Algoritma Apriori akan digunakan dalam data mining untuk mengidentifikasi kombinasi produk yang sering dibeli bersama oleh pelanggan untuk mengatasi masalah tersebut. Penelitian ini menghasilkan 29 aturan produk yang sering dibeli bersama. bersama-sama dengan dukungan minimum 5% dan kepercayaan minimum 70%. Rekomendasi ini akan digunakan untuk mempromosikan produk untuk bisnis.
Klasifikasi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus SMP NEGERI 3 Selomerto) Ahmad Misbachudin Riyadi; Hidayatus Sibyan; Iman Ahmad Ihsanuddin; Nulngafan Nulngafan; M. Alif Muwafiq Baihaqi
Journal of Engineering and Informatic Vol. 1 No. 2: Mei 2023
Publisher : Journal of Engineering and Informatic

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (390.774 KB) | DOI: 10.56854/jei.v1i2.61

Abstract

SMP 3 Selomerto memberikan bantuan beasiswa untuk kelangsungan belajar siswanya. Pemberian beasiswa dilakukan agar para siswa dapat tetap melanjutkan sekolah atribut yang digunakan yang digunakan terdiri dari jarak, tanggungan, pekerjaan orag tua, pendapatan orang tua, kelengkapan keluarga dan kelayakan. Dikarenakan belum ada metode untuk menentukan penerima beasiswa maka sering salah sasaran dalam memberikan beasiswa. Oleh karena itu diperlukan klasifikasi penerima beasiswa yang teat dan akurat. Salah satunya data mining dengan metode deskriptif analitis. Bisa dikatakan penelitian deskriptif analitis mengambil masalah atau memperhatikan masalah- masalah yang ada saat penelitian kemudian diolah untuk mendapatkan sebuah kesimpulan. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan klasifikasi penerima beasiswa di SMP N 3 Selomerto dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, dari 186 data siswa yang terdiri dari 150 data training dan 36 data testing diperoleh hasil akurasi yang cukup tinggi sebesar 91,67% baik secara perhitungan manual maupun menggunakan aplikasi Rapidminer. Dapat disimpulkan bahwa Algoritma Naïve Bayes cukup tepat diterapkan untuk membantu pengklasifikasian penerima beasiswa sehingga proses pemberian beasiwa dapat lebih cepat dan akurat.
ANALISIS USABILITY USER EXPERIENCE PADA WEBSITE AXIE ZONE MENGGUNAKAN METODE SYSTEM USABILITY SCALE (SUS) Afit Nurrohman; Dian Asmarajati; Iman Ahmad Ihsanuddin
Journal of Economic, Business and Engineering (JEBE) Vol 4 No 1 (2022): Oktober
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) Universitas Sains Al Qur'an

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32500/jebe.v4i1.5635

Abstract

Perkembangan teknologi yang terjadi saat ini, penyebaran informasi terjadi begitu cepat dan mudah melalui media online, seperti website AXIE ZONE pemain game Axie Infinity akan dipermudah dalam mencari Axie yang memiliki kualitas baik agar bisa bersaing di papan peringkat dunia, website AXIE ZONE akan membantu memberi informasi tentang pemilihan kartu axie secara detail baik morale, healt, speed dan skill, selain itu AXIE ZONE juga memberikan informasi jajaran peringkat dunia yang bisa ditiru penggunaan kartu dan kemampuan Axie itu sendiri. Dalam mengukur usability pada website AXIE ZONE di perlukan metode yang di gunakan dalam menganalisis sebuah sistem atau website, metode yang di gunakan dalam analisis ini yaitu metode System Usability Scale (SUS). Hasil penelitian dari respon pengguna dengan metode System Usability Scale (SUS) adalah skor pada grade D- dengan klasifikasi tersebut menunjukkan pengguna menilai website AXIE ZONE kurang baik dalam Klasifikasi sifat (adjectives) dan juga website AXIE ZONE tidak dapat diterima (Not acceptible). Sedangkan untuk nilai persentase yang di hasilkan dari nilai SUS adalah 49.85 berada pada rentang 25% - 50%. Maka dari itu, diharapkan nantinya bisa menjadi masukan atau pengembangan website AXIE ZONE kedepannya.
EVALUASI DESAIN UI/UX BERDASARKAN ISO 9126 PADA APLIKASI PERPUSTAKAAN DARUL ILMI MTS NEGERI 1 WONOSOBO Fahrudin Abdul Ghoni; Muhamad Fuat Asnawi; Iman Ahmad Ihsannuddin
Journal of Economic, Business and Engineering (JEBE) Vol 4 No 2 (2023): April
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) Universitas Sains Al Qur'an

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32500/jebe.v4i2.6141

Abstract

Perpustakaan Digital adalah sistem yang memiliki berbagai layanan mengenai informasi melalui perangkat digital. Penelitian ini digunakan untuk mengetahui hasil evaluasi desain UI/UX Pada aplikasi perpustakaan digital Darul Ilmi MTS Negeri 1 Wonosobo dengan menggunakan standar ISO 9126. ISO 9126 merupakan satu model kualitas dengan standar internasional yang memiliki 6 faktor karakterik yaitu functionality, reliability, usability, efficiency, Maintainability dan portability. Hasil dari penelitian ini dalam aspek functionality sebesar 82% (sangat setuju), dalam aspek reliability sebesar 84% (sangat setuju), dalam aspek usability sebesar 84% (sangat setuju), dalam aspek efficiency sebesar 82,7% (sangat setuju), dalam aspek Maintainability sebesar 81% (sangat setuju) dan dalam aspek portability sebesar 83% (sangat setuju), Berdasarkan dari analisisISO 9126 aplikasi perpustakaan digital Darul Ilmi MTS Negeri 1 Wonosobo sangat layak digunakan.
ANALISIS USABILITY USER EXPERIENCE PADA WEBSITE PPDB AL-ASY’ARIYYAH MENGGUNAKAN METODE USE QUESTIONNAIRE Muhammad Arif Muzakki; Dian Asmarajati; Iman Ahmad Ihsannuddin
Journal of Economic, Business and Engineering (JEBE) Vol 5 No 1 (2023): Oktober
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) Universitas Sains Al Qur'an

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32500/jebe.v5i1.6149

Abstract

Web PPDB Al-Asy’ariyyah merupakan website yang digunakan untuk mempermudah dalam melakukan pendaftaran di sekolah yang berada di naungan yayasan Al-Asy;ariyyah. Penelitian ini digunakan untuk mengetahui tingkat usability user experience pada website PPDB Al-Asy’ariyyah dengan menggunakan metode use questionnaire yang mempunyai beberapa aspek yaitu usefulness, ease of use, ease of learning, satisfaction. Usability bisa diartikan sebagai tingkat kualitas dari suatu produk yang mudah digunakan, mudah dipelaari, dan mendorong pengguna untuk menggunakannya sebagai alat bantu dalam menyelesaikan tugas. Hasil dari penelitian usability pada website PPDB Al-Asy’ariyyah menggunakan metode use questionnaire yang berjumlah 30 pertanyaan dapat ditarik kesimpulan bahwa nilai rata-rata aspek use questionnaire adalah usefulness(87%), ease of use(86,2%), ease of learning (87,56%) dan satisfaction (87%). Berdasarkan dari analisis usability tersebut maka website PPDB Al-Asy’ariyyah sangat layak digunakan.
PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN PENGGUNA APLIKASI LINKEDIN Gishella Septania Al-Husna; Dian Asmarajati; Iman Ahmad Ihsannuddin; Rina Mahmudati
STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Vol. 3 No. 2 (2024): Mei
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/storage.v3i2.3602

Abstract

Dengan semakin sedikitnya informasi lowongan pekerjaan dalam bentuk cetak, teknologi informasi yang berkembang pesat membuat lowongan pekerjaan lebih mudah ditemukan secara digital melalui aplikasi, media sosial, atau website. Namun, lowongan pekerjaan dari sumber yang tidak jelas dapat menimbulkan penipuan. LinkedIn adalah salah satu aplikasi terpercaya untuk mencari lowongan pekerjaan. Penelitian ini membandingkan dua metode dalam analisis sentimen ulasan pengguna LinkedIn dari Google Play Store, yaitu Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan melalui web scraping dan diproses dengan text pre-processing yang mencakup data cleaning, case folding, stopword removal, tokenizing, dan stemming. Hasil menunjukkan bahwa Naïve Bayes menghasilkan akurasi 88%, precision 88%, recall 85%, dan f1-score 86%, sementara SVM menghasilkan akurasi 90%, precision 89%, recall 88%, dan f1-score 88%. SVM terbukti lebih efektif dalam analisis sentimen dibandingkan Naïve Bayes.
IMPLEMENTASI METODE RANDOM FOREST BERBASIS WEBSERVICES API PPoE UNTUK KLASIFIKASI PELANGGAN INTERNET DIAL UP Raharjo, Fajar Ahmad; Asmarajati, Dian; Ihsannuddin, Iman Ahmad
Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer Vol 4 No 1 (2025): Januari
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Sains Al-Qur'an

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/biner.v4i1.7796

Abstract

Internet merupakan kebutuhan primer bagi setiap orang untuk kegiatan sehari-hari baik berupa hiburan atau pekerjaan. Salah satu sumber mendapatkan internet ialah dari penyedia Internet Service Provider. Internet Service Provider atau ISP sekarang berlomba untuk melakukan layanan terbaik ke pelanggan. Penelitian ini dilakukan untuk menentukan klasifikasi pelanggan internet pada CV. Tabung Creative Digital sebagai ISP. Dalam menentukan klasifikasi, metode yang digunakan yaitu menggunakan Metode Random Forest. Dengan menggunakan Metode Random Forest membutuhkan atribut untuk melakukan perhitungan probabilitas, entropy dan gain. Dalam penelitian ini atribut yang digunakan yaitu profile, keadaan sosial dan nilai redaman. Klasifikasi dilakukan dengan cara merangkum dataset tersedia, kemudian dataset dirangkum berdasarkan klasifikasi training, kemudian menghitung entropy dari setiap atribut diperoleh nilai serta menghitung gain dari sub atribut kemudian diperoleh rule dari gain terbesar ke terkecil untuk melakukan klasifikasi. Selanjutnya klasifikasi diujikan dengan data riil dengan hasil uji system. Hasil dari klasifikasi tersebut kemudian diimplementasikan kedalam sistem dan menjadi sistem klasifikasi pelanggan internet serta diuji dengan blackbox supaya analisa dan perancangan sesuai sehingga dapat digunakan
Sejenak Program (Sigedang Educational Exploration For Children) As An Effort to Minimize Gadget Use In Sigedang Village Children Based On Outdoor Learning kwee, saniayuen; Ihsanuddin, Iman Ahmad; Afkar, Muhammad Rafi Dzaki; Nisaa, Refa Nahdhatun; Emilia, Miranda; Fajriyah, Nurul
CATHA SAINTIFICA Vol 2 No 2 (2024): November 2024
Publisher : Sentra Kekayaan Intelektual dan Inovasi Teknologi (INOTEK) Universitas Sains Al-Qur'an

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/cathasaintifica.v2i2.7958

Abstract

Excessive use of gadgets in children has become a serious concern in modern society, including in Sigedang Village. To overcome this problem, the SEJENAK Program (Sigedang Edukasi Jelajah Anak) was initiated as an innovative solution that combines education and nature games. This program aims to reduce children's dependence on gadgets by inviting them to participate in various outdoor activities that are educational and fun. Through a nature-based approach, children are invited to learn and play in an environment that supports their physical and mental development. The results of this program showed a significant decrease in the use of gadgets as well as an increase in children's involvement in educational and recreational activities in nature. The SEJENAK program also plays a role in increasing public awareness about the importance of education and outdoor activities for children's development. In addition, the SEJENAK Program also involves the active role of parents and the community in supporting children's development. By holding various workshops and training sessions, parents are given an understanding of the negative impact of excessive use of gadgets and the importance of encouraging children to interact with nature. The local community is involved in this activity, creating a supportive and collaborative environment. Activities such as planting trees, raising animals, and traditional games not only enrich children's experiences but also strengthen social bonds within the community. The program has received positive responses from parents and teachers, who report improved quality of children's interactions, both with peers and with the surrounding environment. Thus, the SEJENAK Program not only focuses on reducing the use of gadgets, but also on building the character of children who are more concerned and sustainable towards nature.
SISTEM PERAMALAN PENJUALAN FROZEN FOOD DENGAN METODE FUZZY TIME SERIES CHENG Simping Puji Lestari; Adi Suwondo; Muslim Hidayat; Dimas Prasetyo Utomo; Rina Mahmudati; Iman Ahmad Ihsanuddin
Tekompedia : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 2 No 2 (2025): Juli
Publisher : CV Nature Creative Innovation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58641/technomedia.v2i2.149

Abstract

Penjualan yang fluktuatif dari waktu ke waktu menimbulkan kesulitan dalam perencanaan produksi dan pengambilan keputusan bisnis, terutama dalam menentukan jumlah stok yang optimal. Permasalahan ini menimbulkan kebutuhan akan sistem yang mampu meramalkan penjualan secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem peramalan penjualan berbasis web dengan menerapkan metode Fuzzy Time Series Cheng guna membantu pelaku usaha memahami pola penjualan dan memprediksi jumlah penjualan di masa mendatang. Metode Fuzzy Time Series Cheng digunakan melalui tahapan pembentukan interval, fuzzifikasi, pembentukan relasi fuzzy, dan defuzzifikasi. Dataset yang digunakan terdiri dari data penjualan selama 26 bulan. Akurasi hasil peramalan diukur menggunakan indikator Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem menghasilkan tingkat kesalahan prediksi yang rendah, sehingga layak digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan bisnis. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, serta dilengkapi fitur pengelolaan data dan laporan berbasis web untuk memudahkan pengguna dalam mengakses hasil peramalan secara praktis.