Claim Missing Document
Check
Articles

Found 38 Documents
Search

Pengembangan bahan ajar perakitan komputer bermuatan augmented reality untuk menumbuhkan keaktifan belajar siswa Binti Afifah; Triyanna Widiyaningtyas; Utomo Pujianto
TEKNO: Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan Vol 29, No 2 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (783.635 KB) | DOI: 10.17977/um034v29i2p97-115

Abstract

Studi ini berfokus pada pengembangan bahan ajar perakitan komputer yang bermuatan AR. Berdasarkan hasil observasi dan wawancara di SMK Negeri 1 Undanawu Blitar, diperoleh fakta bahwa beberapa siswa merasa kurang tertarik dengam model pembelajaran yang menggunakan buku cetak yang disediakan oleh sekolah. Selain itu, guru matapelajaran terkait juga menyatakan bahwa alat pembelajaran yang tersedia berjumlah terbatas. Penelitian dan pengembangan ini menggunakan model ADDIE. Observasi dan wawancara digunakan untuk mengumpulkan data awal penelitian. Sampel subjek uji coba penelitian ini adalah siswa kelas X SMK Negeri 1 Udanawu Blitar. Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan menggunakan kuisioner dan lembar observasi. Berdasarkan hasil uji coba lapangan, penelitian dan pengembangan ini menghasilkan sebuah produk berupa bahan ajar digital perakitan komputer bermuatan augmented reality (AR) yang dinyatakan sangat layak digunakan sebagai bahan ajar dan dapat digunakan dalam proses pembelajaran untuk menumbuhkan keaktifan belajar dengan skor persentase mencapai 86,3 %.
Rekomendasi penerimaan judul skripsi dengan metode simple addative weighting pada sistem informasi skripsi dan tugas akhir Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Malang Fauzan Cahya Arifin; Aji Prasetya Wibawa; Utomo Pujianto
TEKNO: Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan Vol 28, No 1 (2018)
Publisher : Universitas Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (427.469 KB) | DOI: 10.17977/um034v28i1p94-102

Abstract

Penerimaan judul skripsi merupakan tahap penting dalam penyelesaian skripsi. Dalam tahap tersebut diberikan keputusan diterima, direvisi atau ditolak terhadap judul skripsi yang diajukan mahasiswa. Sistem Pengambilan Keputusan (SPK) menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk menyelesaikan masalah tidak terstruktur secara sederhana sehingga dapat melakukan proses pengambilan keputusan yang efektif. Pada artikel ini akan dibahas tentang penerapan metode SAW untuk merekomendasikan keputusan penerimaan judul skripsi pada SPK rekomendasi penerimaan judul skripsi. Kriteria-kriteria yang dibutuhkan dalam rekomendasi penerimaan judul skripsi yaitu kebaruan, batas waktu penelitian, akses terhadap data, sumbangan hasil penelitian, dan kesesuaian topik dengan KBK.
Penerapan algoritma naïve bayes classifier untuk klasifikasi judul skripsi dan tugas akhir berdasarkan Kelompok Bidang Keahlian Utomo Pujianto; Triyanna Widiyaningtyas; Didik Dwi Prasetya; Bintang Romadhon
TEKNO: Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan Vol 27, No 1 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1479.135 KB) | DOI: 10.17977/um034v27i1p79-92

Abstract

SISINTA UM adalah sistem informasi berbasis web yang menampilkan data berkaitan dengan skripsi dan tugas akhir di Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang. Berdasarkan hasil observasi terhadap fitur SISINTA, diketahui bahwa judul yang ada belum terklasifikasi berdasarkan tema penelitiannya. Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan dan menguji performa algoritma Naive Bayes Classifier dalam mengklasifikasi judul skripsi dan tugas akhir, berdasarkan tema penelitian dalam KBK di Jurusan Teknik Elektro FT UM. Model pengembangan yang digunakan penelitian ini adalah model waterfall. Model ini terdiri dari lima tahapan, yaitu: (1) analisis kebutuhan sistem, (2) desain sistem dan perangkat lunak, (3) implementasi dan pengujian unit, (4) integrasi dan pengujian sistem, (5) penerapan dan perawatan produk. Pengujian performa algoritma klasifikasi yang digunakan adalah teknik K-fold Cross Validation. Berdasarkan pengujian performa penerapan algoritma Naïve Bayes Classifiers menggunakan teknik K-Fold Cross Validation, dengan jumlah tahap pengujian sebanyak 10 kali, terhadap 1103 judul skripsi dan tugas akhir, didapatkan hasil rata-rata akurasi 94%, presisi 80%, dan recall 69%.
Metode term frequency - invers document frequency pada mekanisme pencarian judul skripsi Meiga Ayu Ariyanti; Aji Prasetya Wibawa; Utomo Pujianto
TEKNO: Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan Vol 28, No 2 (2018)
Publisher : Universitas Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (752.176 KB) | DOI: 10.17977/um034v28i2p177-190

Abstract

Tujuan penelitian dan pengembangan ini adalah (1) merancang dan membangun mekanisme pencarian dengan metode TF-IDF sebagai salah satu fitur yang ada pada SISINTA, (2) menguji akurasi, presisi, dan sensitifitas metode TF-IDF, dan (3) menguji fungsionalitas mekanisme pencarian dengan metode TF-IDF.  Hasil penelitian dan pengembangan ini berupa fitur mekanisme pencarian judul skripsi dengan metode term frequency dan invers document frequency (TF-IDF). Fitur tersebut dapat menampilkan hasil pencarian judul skripsi yang relevan sesuai dengan kata kunci pencarian oleh pengguna. Berdasarkan hasil pengujian white-box yang dilakukan dengan pengujian akurasi, presisi dan sensitifitas didapatkan persentase yang sama yaitu sebesar 92%. Hasil tersebut termasuk kategori sempurna. Hasil uji coba kepada pengguna yang merupakan pengujian black-box menghasilkan keberhasilan fungsionalitas sebesar 100%. Berdasarkan hasil rata-rata pengujian white-box dan black-box diperoleh persentase sebesar 96%, sehingga dapat disimpulkan metode TF-IDF dalam mekanisme pencarian judul skripsi SISINTA ini sangat valid dan sangat layak untuk digunakan. 
Decision Support System untuk Pembelian Mobil Menggunakan Fuzzy Database Model Tahani Eliyani Eliyani; Utomo Pujianto; Didin Rosyadi
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2009
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dengan menggunakan basis data standar, seseorang dapat menangani data-data yang bersifat pasti,deterministik dan presisi. Namun pada kenyatannya seringkali dibutuhkan adanya penanganan pada data-datayang bersifat samar pada sistem basis data. Maka untuk mengatasi masalah tersebut dapat digunakan konseplogika fuzzy. Penelitian ini akan mengimplementasikan konsep logika fuzzy Model Tahani ke dalam basis data,atau biasa disebut Fuzzy Database Model Tahani. Artinya, sistem basis data yang menerapkan konsep fuzzyModel Tahani sehingga dapat menangani data-data yang bernilai fuzzy. Masalah yang akan diselesaikanadalah proses perekomendasian mobil yang paling sesuai bagi pengguna (calon pembeli mobil). Mobil yangdirekomendasikan adalah mobil yang memiliki nilai fire strength atau tingkat kesesuaian dengan kriteriapilihan diatas angka 0 (nol) sampai dengan angka 1 (satu). Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapatmembantu para calon pembeli mobil dalam menentukan mobil yang paling sesuai dengan kriteria pilihannya.Kata Kunci: Fuzzy Logic, Fuzzy Database Tahani’s Model, Fire Strength
Comparison of Naïve Bayes Algorithm and Decision Tree C4.5 for Hospital Readmission Diabetes Patients using HbA1c Measurement Utomo Pujianto; Asa Luki Setiawan; Harits Ar Rosyid; Ali M. Mohammad Salah
Knowledge Engineering and Data Science Vol 2, No 2 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (655.467 KB) | DOI: 10.17977/um018v2i22019p58-71

Abstract

Diabetes is a metabolic disorder disease in which the pancreas does not produce enough insulin or the body cannot use insulin produced effectively. The HbA1c examination, which measures the average glucose level of patients during the last 2-3 months, has become an important step to determine the condition of diabetic patients. Knowledge of the patient's condition can help medical staff to predict the possibility of patient readmissions, namely the occurrence of a patient requiring hospitalization services back at the hospital. The ability to predict patient readmissions will ultimately help the hospital to calculate and manage the quality of patient care. This study compares the performance of the Naïve Bayes method and C4.5 Decision Tree in predicting readmissions of diabetic patients, especially patients who have undergone HbA1c examination. As part of this study we also compare the performance of the classification model from a number of scenarios involving a combination of preprocessing methods, namely Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) and Wrapper feature selection method, with both classification techniques. The scenario of C4.5 method combined with SMOTE and feature selection method produces the best performance in classifying readmissions of diabetic patients with an accuracy value of 82.74 %, precision value of 87.1 %, and recall value of 82.7 %.
Development of mobile-based e-modules integrate learning model vak (visual, auditory, kinesthetic) to foster self-reliance of learning basic programming on the students of Vocational High School Aguwin Ardi Pranata; Wahyu Sakti Gunawan Irianto; Utomo Pujianto
VOLT : Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro Vol 3, No 2 (2018): October 2018
Publisher : Department of Electrical Engineering Education, Faculty of Teacher Training and Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30870/volt.v3i2.3581

Abstract

This research aims to develop mobile-based e-Module that serves as the supporting media on subjects with Basic Programming using VAK (Visual, Auditory, Kinesthetic) model learning. This research using model ADDIE (Analysis, Design, Develop, Implement, Evaluate). The results of the development of E-Module is declared valid, so worthy of use in the learning process. It is supported through results percentage of validation by an expert media amounted to 96%, the result of the validation by the percentage of material of 88%, the result of the percentage of test products amounted to 89%, the result of the percentage of trial usage of 88% and for learning independence grade and tastefully. This is supported through the research results of 80%.
PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES DAN C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI MORTALITAS PADA PETERNAKAN AYAM BROILER Dimas Imam Baihaqi; Anik Nur Handayani; Utomo Pujianto
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 10, No 1 (2019): JURNAL SIMETRIS VOLUME 10 NO 1 TAHUN 2019
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (185.135 KB) | DOI: 10.24176/simet.v10i1.2846

Abstract

Ayam broiler adalah jenis ternak yang paling cepat untuk dipanen. Namun dalam berternak ayam broiler pasti banyak masalah yang dihadapi contohnya adalah tingkat kematian. Untuk menekan kerugian, para peternak sebaiknya memperhatikan faktor-faktor apa saja yang menyebabkan kematian ayam tersebut. Beberapa penelitian yang meneliti tentang ayam broiler menggunakan metode percobaan dan RAL. Namun masih belum ada yang meneliti mortalitas ayam broiler menggunkan komputasi. Untuk mengetahui metode mana yang lebih baik untuk memprediksi mortalitas pada peternakan ayam broiler dilakukan penelitian perbandingan metode Naïve Bayes dan C4.5. Hasil dari perbandingan akan dievaluasi menggunakan confution matrix. Hasil dari pengujian data menggunakan confution matrix menghasilkan nilai akurasi dari metode C4.5 lebih besar dari pada metode Naïve Bayes. Nilai akurasi dari metode C4.5 adalah 93% dan nilai akurasi dari metode Naïve Bayes adalah 88.66%.
CAN K-NEAREST NEIGHBOR METHOD BE USED TO PREDICT SUCCESS IN INDONESIA STATE UNIVERSITY STUDENT SELECTION Harits Ar Roysid; Aris Maulana; Utomo Pujianto
Jurnal Ilmiah Kursor Vol 9 No 4 (2018)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28961/kursor.v9i4.186

Abstract

Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) is one of the selection pathways for student admissions to enter state universities (PTN) in Indonesia. This study aims to predict the chance of being accepted in the desired PTN and the lack of early monitoring of students for SNMPTN. The data source from the grades reports card of SMAN 1 Pakong, SMAN 8 Kediri, and SMAN 1 Pamekasan by using the average input of compulsory subjects, majors (Science / Social Sciences) and semester 1 to semester 5 which later the output to be accepted or not accepted An imbalanced dataset potentially affect the performance of the classification method used. Hence, we need to eliminate the imbalance class using SMOTE. Using 10-fold cross validation, this study compared K-Nearest Neighbor (KNN) without SMOTE and K-NN with SMOTE. The goal is to find the best prediction model between the two methods. The prediction model is applied to software for teachers to monitor student grades and ensuring students to pass the SNMPTN. The results show that KNN without SMOTE has higher accuracy than KNN with SMOTE. However, KNN with SMOTE outperform than KNN without SMOTE in precision and recall, KNN with SMOTE with K = 3 reached 80.08% Accuracy, 74.42% Precision and 91.68% Recall.
The Development of Collaborative Marketing Website for Digital Learning Materials Triyanna Widiyaningtyas; Aji Prasetya Wibawa; Utomo Pujianto
Jurnal Pendidikan Sains Vol 6, No 2: June 2018
Publisher : Pascasarjana Universitas Negeri Malang (UM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1009.615 KB) | DOI: 10.17977/jps.v6i2.11685

Abstract

Abstract: Website is a collection of related pages and used to display information in the form of text, images, sounds, or a combination of everything that is static or dynamic. Website can be used as a marketing tool. This article discusses collaborative website development for marketing digital teaching materials. The development of this website is expected to increase the usefulness of student thesis products in the form of teaching materials. Finally this development study finds that the website can be implemented for selling the academics products.Key Words: collaborative marketing, website, digital learning materialsAbstrak: Website adalah kumpulan halaman terkait dan digunakan untuk menampilkan informasi dalam bentuk teks, gambar, suara, atau kombinasi dari segala sesuatu yang statis atau dinamis. Website dapat digunakan sebagai alat pemasaran. Artikel ini membahas pengembangan website kolaboratif untuk pemasaran materi pengajaran digital. Pengembangan website ini diharapkan dapat meningkatkan kegunaan produk tesis mahasiswa dalam bentuk bahan ajar. Akhirnya studi pengembangan ini menemukan bahwa website dapat diimplementasikan untuk menjual produk akademik. Kata kunci: pemasaran kolaboratif, laman, materi pembelajaran digital