Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Journal of Computer and Information System (J-CIS)

Membangun Aplikasi Pembelajaran Huruf Hijaiyah Berbasis Android untuk Anak Usia Dini Dian Megah Sari; Nurdina Rasjid
Journal of Computer and Information System ( J-CIS ) Vol 1 No 1 (2018): Journal of Computer and Information System (J-CIS)
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (531.601 KB) | DOI: 10.31605/jcis.v1i1.227

Abstract

Bentuk pembinaan bagi anak usia dini adalah pemberian rangsangan pendidikan agar anak tersebut memiliki kesiapan dalam memasuki jenjang pendidikan selanjutnya. Salah satu pendidikan dasar dan menjadi kurikulum dasar yang diajarkan orang tua kepada anaknya adalah pendidikan agama yang berupa pengenalan huruf hijaiyah. Lebih seringnya anak-anak berinteraksi menggunakan handphone dibanding dengan buku menyebabkan para orang tua yang mengajarkan anaknya membaca dan menulis dengan berpedoman pada buku dan poster-poster menjadi kurang menarik minat anak-anak tersebut untuk belajar karena merasa terlalu monoton. Dari permasalahan itulah sehingga penelitian kali ini penulis ingin membangun sebuah aplikasi pembelajaran berbasis android dengan menggunakan media smartphone. Media pembelajaran akan dilengkapi dengan suara pengucapan lafal huruf hijaiyah, serta memberikan evaluasi kepada anak-anak untuk dapat belajar menghafal dan menebak huruf hijaiyah secara benar dan tepat. Media pembelajaran yang dibangun diharapkan dapat menarik minat belajar anak-anak usia dini dalam mengenal huruf hijaiyah dan membantu orang tua memperkenalkan tulisan tulisan arab kepada anak mereka.
Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa menggunakan Metode FMADM dan WP Ridwan; Nurdina Rasjid; Sugiarto Cokrowibowo; Dian Megah Sari
Journal of Computer and Information System ( J-CIS ) Vol 3 No 1 (2020): J-CIS Volume 3 Issue 1 2020
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (719.807 KB) | DOI: 10.31605/jcis.v1i2.631

Abstract

Sistem penyeleksian penerima beasiswa masih memungkinkan terjadinya kesalahan yang disengaja ataupun tidak disengaja sehingga output menjadi kurang optimal dan dapat berakibat seleksi penerima beasiswa menjadi tidak objektif. Dari masalah ini sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu manusia dalam memberikan pertimbangan keputusan yang akan kita ambil atau dikenal dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) merupakan beasiswa yang acuan penilaiannya adalah dilihat dari nilai IPK (Indeks Prestasi Komulatif), Satuan Kredit Semester (SKS), Prestasi, dan Kemampuan Ekonomi. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan solusi yang efektif , dikarenakan dapat memberikan penilaian terhadap setiap alternatif untuk mencapai pilihan yang terbaik. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) mempunyai metode untuk memberikan dukungan dalam proses pengambilan keputusan, yaitu Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) digunakan untuk menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan dengan algoritma Weighted Product (WP).
Pengelompokan Judul Penelitian Mahasiswa menggunakan Algoritma Naïve Bayes pada Program Studi Teknik Informatika Sari, Kartika; Nurdina Rasjid; Adi Heri
Journal of Computer and Information System ( J-CIS ) Vol 5 No 2 (2022): J-CIS Vol 5 No. 2 Tahun 2022
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/jcis.v5i2.2551

Abstract

Judul tugas akhir bagi mahasiswa di program studi Teknik Informatika di Universitas Sulawesi Barat (UNSULBAR) terdiri dari tiga konsentrasi utama, yaitu Sistem Cerdas (Smart System), Rekayasa Perangkat Lunak (Software Engineering), dan Jaringan Komputer (Internet of Things). Namun, pengelompokan judul skripsi oleh mahasiswa di UNSULBAR belum terklasifikasi secara optimal sesuai dengan bidang konsentrasinya. Oleh karena itu, diperlukan metode pengelompokan yang dapat membantu mahasiswa dalam menemukan judul skripsi yang relevan dengan konsentrasi studinya. Salah satu teknik klasifikasi yang dapat digunakan adalah text mining, yaitu teknik data mining yang mencari pola menarik dari kumpulan data teks yang besar. Dalam penelitian ini, algoritma naive bayes digunakan untuk mengklasifikasikan judul skripsi berdasarkan topiknya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat akurasi algoritma naive bayes dalam mengklasifikasikan judul skripsi mencapai 97% dengan nilai presisi 0,97%, recall 0,96%, dan laju error 0,03%. Dari hasil pengujian ini, dapat disimpulkan bahwa implementasi metode naive bayes dapat memilah judul skripsi ke dalam kategori kelas secara efektif dan efisien.