Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi MURA Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Pengabdian Masyarakat (ABDIRA) Jurnal Teknologi Informasi Mura
Pattiasina, Tiska
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Languange, Linguistic, Communication & Media Nursing Social Sciences Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI DALAM MEMPREDIKSI KINERJA AKADEMIK MAHASISWA MENGGUNAKAN WEKA Pattiasina, Tiska; Jupriyanto, Jupriyanto
Jurnal Teknologi Informasi Mura Vol 17 No 1 (2025): Jurnal Teknologi Informasi Mura JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jti.v17i1.2608

Abstract

Data mining merupakan serangkaian proses sistematis yang digunakan untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang tersembunyi dan belum diketahui secara eksplisit dari suatu basis data. Dalam konteks pendidikan, data mining berperan penting dalam menghasilkan informasi yang dapat digunakan untuk menganalisis dan mengevaluasi kinerja akademik mahasiswa. Pada penelitian ini, penulis mengambil sampel dari mahasiswa semester I kelas C jurusan Administrasi Niaga di Politeknik Negeri Ambon. Penelitian difokuskan pada proses klasifikasi kinerja akademik mahasiswa berdasarkan 22 atribut yang telah ditentukan. Proses penggalian pengetahuan dilakukan dengan mengacu pada tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD), yang mencakup proses seleksi data, praproses, transformasi, data mining, hingga interpretasi hasil. Tiga algoritma klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Decision Tree, Naive Bayes, dan K-Nearest Neighbor (KNN). Untuk mengukur kinerja masing-masing algoritma secara objektif, dilakukan evaluasi model menggunakan teknik validasi silang k-fold cross validation, sehingga hasil klasifikasi dapat dibandingkan secara menyeluruh berdasarkan sejumlah indikator evaluasi, seperti akurasi, presisi, dan recall.
KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI DALAM MEMPREDIKSI KINERJA AKADEMIK MAHASISWA MENGGUNAKAN WEKA Pattiasina, Tiska; Jupriyanto, Jupriyanto
Jurnal Teknologi Informasi Mura Vol 17 No 1 (2025): Jurnal Teknologi Informasi Mura JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jti.v17i1.2608

Abstract

Data mining merupakan serangkaian proses sistematis yang digunakan untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang tersembunyi dan belum diketahui secara eksplisit dari suatu basis data. Dalam konteks pendidikan, data mining berperan penting dalam menghasilkan informasi yang dapat digunakan untuk menganalisis dan mengevaluasi kinerja akademik mahasiswa. Pada penelitian ini, penulis mengambil sampel dari mahasiswa semester I kelas C jurusan Administrasi Niaga di Politeknik Negeri Ambon. Penelitian difokuskan pada proses klasifikasi kinerja akademik mahasiswa berdasarkan 22 atribut yang telah ditentukan. Proses penggalian pengetahuan dilakukan dengan mengacu pada tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD), yang mencakup proses seleksi data, praproses, transformasi, data mining, hingga interpretasi hasil. Tiga algoritma klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Decision Tree, Naive Bayes, dan K-Nearest Neighbor (KNN). Untuk mengukur kinerja masing-masing algoritma secara objektif, dilakukan evaluasi model menggunakan teknik validasi silang k-fold cross validation, sehingga hasil klasifikasi dapat dibandingkan secara menyeluruh berdasarkan sejumlah indikator evaluasi, seperti akurasi, presisi, dan recall.
Peningkatan Literasi Digital dan Keamanan Siber Bagi Siswa SMAS BPD Tobelo Selatan Pattiasina, Tiska; Luturmas, Join Rachel; Fredriksz, Grace; Salhuteru, Andrie CH; Matuankotta, Febiola; Nunumete, Laura S
Jurnal Pengabdian Masyarakat (ABDIRA) Vol 5, No 4 (2025): Abdira, Oktober
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/abdira.v5i4.1093

Abstract

The development of digital technology has had a significant impact on high school students, particularly in their use of the internet and social media. However, the lack of digital literacy and cybersecurity awareness remains a problem that needs to be addressed. This community service activity aims to improve digital literacy and cybersecurity understanding among students at SMAS BPD Tobelo Selatan. The methods used included lectures, discussions, and QA sessions, with material covering digital literacy, social media ethics, cyberbullying, hoaxes, and personal data protection. The activity was held offline on September 7, 2025, with 15 students participating. Evaluation was conducted using a Guttman Scale questionnaire to assess participant responses to the activity. Results showed that all students (100%) expressed satisfaction, indicating that the activity successfully improved students' understanding of digital literacy and cybersecurity. Therefore, this community service activity makes a positive contribution in equipping students with wise, safe, and responsible digital skills to face the challenges of the digital era.
Penggunaan Metode Analytical Hierarchy Process untuk Menentukan Model Learning Management System Anjani, Yulia Rizki; Ningsih, Rahayu; Wahidin, Ahmad Jurnaidi; Pattiasina, Tiska
JURNAL FASILKOM Vol. 13 No. 3 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i3.5459

Abstract

Covid-19 memberikan berbagai dampak pada banyak aspek kehidupan, sektor pendidikan dan pelatihan juga ter dampak wabah pandemi ini. Akibatnya, sistem pembelajaran berubah secara total yang tadinya proses pembelarajan dilakukan di kelas secara tatap muka menjadi pembelajaran jarak jauh yang membutuhkan teknologi untuk mengimplementasikanya, yaitu menggunakan pembelajaran elektronik. Sistem Manajemen Pembelajaran atau LMS merupakan sistem manajemen yang dibuat untuk mendukung dan memfasilitasi proses pembelajaran jarak jauh. Dibutuhkan perancangan model yang dibuat sesuai dengan kebutuhan agar proses pembelajaran dan pelatihan berjalan dengan baik. Untuk menangani hal tersebut, maka penelitian ini dilakukan untuk menentukan model Sistem Manajemen Pembelajaran atau LMS yang dapat memenuhi kebutuhan yang ada. Analytical Hierarchy Process (AHP) ialah salah satu metode sistem pengambilan keputusan yang dapat digunakan sebagai pemecah masalah dalam pengambilan keputusan penentuan dari model yang akan digunakan pada Sistem Manajemen Pembelajaran atau LMS. Sebagai pertimbangan, terdapat 9 (sembilan) kriteria yang akan digunakan untuk menentukan model yang paling sesuai, yaitu: accessibility (C1), usability (C2), compatibility (C3), learnability (C4), sustainability (C5), portability (C6), security (C7), multilingual (C8), dan user satisfaction (C9). Setelah dilakukannya pengukuran pada sembilan kriteria, dilanjutkan dengan penentuan bobot kriteria dan dilakukan perhitungan pada ketiga alternatif yaitu LMS A, LMS B dan LMS C dan akan didapat LMS mana yang paling sesuai dengan kebutuhan yang ada. Dari hasil perhitungan menghasilkan nilai akhir LMS A sebesar 0,212, LMS B sebesar 0,315, dan LMS C sebesar 0,473. Dengan hasil akhir yang sudah didapatkan dari masing-masing bobot akhir kriteria menggunakan metode AHP maka model yang paling sesuai dengan kebutuhan yang ada ialah model LMS C.
Co-Authors Ahmad Jurnaidi Wahidin Anjani, Yulia Rizki Fredriksz, Grace Jupriyanto Luturmas, Join Rachel Matuankotta, Febiola Nunumete, Laura S Rahayu Ningsih Salhuteru, Andrie CH