Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Pengembangan Sistem Manajemen Pembelajaran Pemrograman Bahasa Scheme, Java, PHP, dan Perl Pradana, Alfa Nugraha; Adisantoso, Julio
Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (164.557 KB)

Abstract

Secara konvensional proses pembelajaran dilakukan dalam bentuk diskusi ataupun penyampaian materi di dalam suatu kelas atau perkuliahan. Proses pembelajaran seperti ini sulit diterapkan pada bidang pemrograman terutama untuk kelas besar. Keterampilan dalam membuat suatu algoritme, logika, bahasa pemrograman, dan pengetahuan-pengetahuan lain seperti matematika juga sangat diperlukan dalam membuat suatu program komputer. Pada kondisi ini, sistem manajemen pembelajaran atau learning management system (LMS) memiliki peranan penting dalam melengkapi dan memperbaiki proses pembelajaran konvensional di bidang pemrograman. Tim Olimpiade Komputer Indonesia (TOKI) telah mengembangkan aplikasi SMP pemrograman yang disebut TOKI Learning Contest (LC) untuk bahasa pemrograman Pascal, C, dan C++. Penelitian ini menganalisis TOKI LC dan mengembangkan sistem manajemen pembelajaran agar dapat mendukung dan melengkapi proses pembelajaran di bidang pemrograman untuk mahasiswa bidang studi ilmu komputer atau informatika dengan menambahkan sistem penilaian bahasa Scheme, Java, PHP, dan Perl dan menguji kinerja masing-masing bahasa. Penelitian ini telah menambahkan grader otomatis untuk empat bahasa pemrograman yaitu Scheme, Java, PHP, dan Perl, yang memenuhi konsep asynchronous e-learning. Hasil menunjukkan bahwa kinerja run time pada bahasa pemrograman Java menggunakan waktu yang lebih lama. Selain itu penggunaan memory space pada bahasa Java menggunakan memori yang cukup besar untuk menjalankan setiap program dibandingkan bahasa pemrograman lain.Kata kunci: grader, pemrograman, sistem manajemen.
Eksplorasi dan Klasifikasi K-NN Terhadap Kejadian Luar Biasa Diare di Jawa Barat Fulazzaky, Tahira; Waode, Yully Sofyah; Fitrianto, Anwar; Erfiani, Erfiani; Pradana, Alfa Nugraha
Techno.Com Vol. 22 No. 4 (2023): November 2023
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v22i4.9281

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji bagaimana kualitas air dan sanitasi mempengaruhi Kejadian Luar Biasa (KLB) Diare di Provinsi Jawa Barat, Indonesia, menggunakan data Pendataan Potensi Desa (PODES) tahun 2021. Diare merupakan permasalahan serius dalam kesehatan masyarakat Indonesia, terutama pada kelompok anak balita, dan salah satu faktor penyebab utamanya adalah rendahnya kualitas air dan sanitasi. Dalam konteks penelitian ini, kami menerapkan metode algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) untuk mengklasifikasikan wilayah-wilayah yang mengalami KLB Diare. Hasil eksplorasi data menunjukkan variasi yang signifikan dalam jumlah kasus diare di sejumlah kabupaten dan kota yang tersebar di wilayah Jawa Barat. Untuk menangani masalah ketidakseimbangan data, kami menerapkan teknik Pengurangan Acak (Random Under Sampling), Penambahan Acak (Random Over Sampling), dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE).Hasil analisis menunjukkan bahwa model K-NN dengan penggunaan metode SMOTE menghasilkan tingkat akurasi tertinggi, yaitu sebesar 71.28%. Meskipun demikian, nilai F1 score untuk semua model cenderung rendah, yang mengindikasikan adanya tantangan dalam mengklasifikasikan wilayah-wilayah dengan KLB Diare. Penelitian ini memberikan wawasan yang penting mengenai korelasi antara kualitas air, sanitasi, dan KLB Diare di Jawa Barat, serta mengidentifikasi wilayah-wilayah yang memerlukan perhatian lebih dalam upaya pencegahan dan pengendalian penyakit diare. Hasil ini dapat digunakan sebagai dasar untuk merancang program-program kesehatan yang lebih efektif di daerah-daerah dengan tingkat insiden diare yang tinggi. Kata kunci: Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN), SMOTE, Ketidakseimbangan data dan teknik pengambilan sampel ulang, Kualitas air dan sanitasi, Program pencegahan dan pengendalian diare.
Land Use Change Modelling Using Logistic Regression, Random Forest and Additive Logistic Regression in Kubu Raya Regency, West Kalimantan Pradana, Alfa Nugraha; Djuraidah, Anik; Soleh, Agus Mohamad
Forum Geografi Vol 37, No 2 (2023): December 2023
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/forgeo.v37i2.23270

Abstract

Kubu Raya Regency is a regency in the province of West Kalimantan which has a wetland ecosystem including a high-density swamp or peatland ecosystem along with an extensive area of mangroves. The function of wetland ecosystems is essential for fauna, as a source of livelihood for the surrounding community and as storage reservoir for carbon stocks. Most of the land in Kubu Raya Regency is peatland. As a consequence, peat has long been used for agriculture and as a source of livelihood for the community. Along with the vast area of peat, the regency also has a potential high risk of peat fires. This study aims to predict land use changes in Kubu Raya Regency using three statistical machine learning models, specifically Logistic Regression (LR), Random Forest (RF) and Additive Logistic Regression (ALR). Land cover map data were acquired from the Ministry of Environment and Forestry and subsequently reclassified into six types of land cover at a resolution of 100 m. The land cover data were employed to classify land use or land cover class for the Kubu Raya regency, for the years 2009, 2015 and 2020. Based on model performance, RF provides greater accuracy and F1 score as opposed to LR and ALR. The outcome of this study is expected to provide knowledge and recommendations that may aid in developing future sustainable development planning and management for Kubu Raya Regency.