Garuda - Garba Rujukan Digital

Pendampingan Pemanfaatan Gamifikasi untuk Pendidikan di Masa Depan Mambang Mambang; Septian Eka Prastya; Muhammad Zulfadhilah; Subhan Panji Cipta; Finki Dona Marleny; Melda Melda; Nur Meilianti Maulida; Putri Putri; Muhammad Satrio Ayuba; Rismawati Rismawati; Indah Wulandari; Rizkian Muhammad Fikri; Rahmini Rahmini; Haniffah Sri Rinjani; Risma Maulida
Jumat Informatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 3 No 1 (2022): April
Publisher : LPPM Universitas KH. A. Wahab Hasbullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32764/abdimas_if.v3i1.2439

Salah satu strategi bidang Teknologi Informasi dalam bidang pembelajaran dengan menggunakan metode game untuk mengembangkan metode pembelajaran. Pembelajaran merupakan kegiatan utama dari proses pendidikan di sekolah yang bertujuan untuk menghasilkan perubahan tingkah laku. Pemanfaatan gamification dalam pembelajaran memerlukan strategi dalam menggunakannya seperti mekanika permainan, estetika, dan pemikiran permainan untuk melibatkan orang, memberikan dorongan semangat dan motivasi, dan belajar memecahkan masalah. Hasil analisis yang dilakukan terhadap kajian pustaka memberikan gambaran dari empat tool yang berbasis gamification yang digunakan masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan. Pendampingan dan pemanfaatan tool gamification dalam mendukung proses pembelajaran yang dilakukan pada SDN Semangat Bakti dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan pembelajaran. Pendampingan pemanfaatan gamifikasi untuk pendidikan di masa depan perlu dilakukan untuk menyiapkan generasi penerus bangsa supaya proses pembelajaran bisa menyesuaikan dengan perkembangan kemajuan teknologi infomasi dan komunikasi.

Pembuatan E-Habsyi Berbasis Android Untuk Melestarikan Alat Musik Tradisional Mambang Mambang; Subhan Panji Cipta; Septian Eka Prastya; Muhammad Zulfadhilah; Finki Dona Marleny; Muhammad Khairul Akbar; Rahmini Rahmini; Haniffah Sri Rinjani; Hudatul Aulia; Maria Ulfah; Indah Wulandari; Ahmad Riki Renaldy; Bima Wicaksono
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 5, No 3 (2022): Juni 2022
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v5i3.4259

Abstrak - Digitalisasi pada banyak hal, telah membawa perubahan yang sangat siginfikan pada banyak sektor. Di era seperti saat ini, banyak generasi milenial minim akan pengetahuan mengenai kesenian, dan tak terkecuali juga pada kesenian musik yaitu habsyi. Pemanfaatan software untuk membuat berbagai jenis aplikasi dan keinginan untuk melestarikan alat musik tradisional berbasis digital menjadi tujuan dalam pembuatan e-habsyi berbasis android ini. Proses yang dilakukan dalam membuat aplikasi berbasis android ini yaitu e-habsyi, dilakukan dengan tahapan dan metode waterfall. Metode waterfall atau sering disebut dengan siklus hidup klasik merupakan proses pengembangan berbagai jenis aplikasi baik yang bersifat online dan juga desktop. Penggunaan aplikasi E-Habsyi berbasis Mobile sebagai media informasi dan media pembelajaran untuk mempermudah masyarakat khususnya orang-orang yang baru belajar dan ingin mengetahui tentang bagaimana cara memaikan alat musik Habsyi selain itu didalam aplikasi ini juga terdapat sejarah dan perkembangan Habsyi. Berdasarkan hasil uji coba terhadap device aplikasi E- Habsyi berbasis Android ini dapat diinstal dengan baik dan pada hasil uji coba terhadap pengguna, Aplikasi ini menyajikan aplikasi yang adaptif. Dari 30 Responden yang diberikan pertanyaan, 18 orang atau 60% memberikan respon yang baik dengan fitur yang terdapat pada aplikasi dan 12 orang atau 40% memberikan respon yang cukup pada aplikasi.Kata kunci: Android, Alat Musik Tradisional, Waterfall, E-Habsyi

Pembuatan E-Habsyi Berbasis Android Untuk Melestarikan Alat Musik Tradisional Mambang Mambang; Subhan Panji Cipta; Septian Eka Prastya; Muhammad Zulfadhilah; Finki Dona Marleny; Muhammad Khairul Akbar; Rahmini Rahmini; Haniffah Sri Rinjani; Hudatul Aulia; Maria Ulfah; Indah Wulandari; Ahmad Riki Renaldy; Bima Wicaksono
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 5, No 3 (2022): Juni 2022
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v5i3.4259

Abstrak - Digitalisasi pada banyak hal, telah membawa perubahan yang sangat siginfikan pada banyak sektor. Di era seperti saat ini, banyak generasi milenial minim akan pengetahuan mengenai kesenian, dan tak terkecuali juga pada kesenian musik yaitu habsyi. Pemanfaatan software untuk membuat berbagai jenis aplikasi dan keinginan untuk melestarikan alat musik tradisional berbasis digital menjadi tujuan dalam pembuatan e-habsyi berbasis android ini. Proses yang dilakukan dalam membuat aplikasi berbasis android ini yaitu e-habsyi, dilakukan dengan tahapan dan metode waterfall. Metode waterfall atau sering disebut dengan siklus hidup klasik merupakan proses pengembangan berbagai jenis aplikasi baik yang bersifat online dan juga desktop. Penggunaan aplikasi E-Habsyi berbasis Mobile sebagai media informasi dan media pembelajaran untuk mempermudah masyarakat khususnya orang-orang yang baru belajar dan ingin mengetahui tentang bagaimana cara memaikan alat musik Habsyi selain itu didalam aplikasi ini juga terdapat sejarah dan perkembangan Habsyi. Berdasarkan hasil uji coba terhadap device aplikasi E- Habsyi berbasis Android ini dapat diinstal dengan baik dan pada hasil uji coba terhadap pengguna, Aplikasi ini menyajikan aplikasi yang adaptif. Dari 30 Responden yang diberikan pertanyaan, 18 orang atau 60% memberikan respon yang baik dengan fitur yang terdapat pada aplikasi dan 12 orang atau 40% memberikan respon yang cukup pada aplikasi.Kata kunci: Android, Alat Musik Tradisional, Waterfall, E-Habsyi

Analisis Perbandingan Sentimen Ulasan Lagu Populer pada Karya Taylor Swift, Rihana, dan Adele Menggunakan Metode Natural Language Processing dan Machine Learning Haniffah Sri Rinjani; Mambang Mambang; Septyan Eka Prastya; Johan Wahyudi; Finki Dona Marleny
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 7, No 3 (2024): Juni 2024
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v7i3.7562

Abstrak - Secara umum musik merupakan salah satu media ungkapan kesenian, dan juga mencerminkan kebudayaan masyarakat pendukungnya. Di dalam musik terkandung nilai dan norma- norma yang menjadi bagian dari proses enkulturasi budaya, baik dalam bentuk formal maupun informal. Analisis sentimen juga dapat disebut proses menggunakan teknik dan metode komputasional untuk memahami dan mengevaluasi opini, sikap, atau emosi yang terkandung dalam teks atau data lainnya. Penelitian ini dilakukan secara virtual dengan seluruh data yang diperlukan diambil dari sumber-sumber yang tersedia di internet. Data yang diambil mencakup teks-teks ulasan, penilaian (rating), dan konteks terkait. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, dan recall untuk masing-masing artis. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model BERT memiliki performa sempurna (akurasi, precision, dan recall sebesar 1.0) untuk data Taylor Swift dan Adele. Namun, untuk data Rihanna, akurasi dan recall adalah 0.5, sementara precision tetap 1.0. Rata-rata keseluruhan menunjukkan bahwa model BERT sangat baik dalam menghindari kesalahan prediksi positif, tetapi kurang sempurna dalam mendeteksi semua kasus positif. Rata-rata akurasi, precision, dan recall adalah masing-masing 0.833, 1.0, dan 0.833. Model SVM juga dievaluasi menggunakan metrik yang sama. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model SVM memiliki performa yang kompetitif namun sedikit berbeda dibandingkan dengan BERT. Akurasi dan precision untuk Taylor Swift dan Adele juga tinggi, tetapi recall sedikit lebih rendah dibandingkan BERT. Untuk data Rihanna, performa SVM lebih baik dalam mendeteksi kasus positif dibandingkan dengan BERT, namun precision-nya sedikit lebih rendah. Rata-rata keseluruhan menunjukkan bahwa SVM memiliki akurasi dan recall yang lebih seimbang di seluruh dataset dibandingkan BERT.Kata kunci: Sentimen, Ulasan Lagu, NLP, Machine Learning, SVM Abstract - In general, music is one of the media for artistic expression, and also reflects the culture of the supporting community. Music contains values and norms that are part of the process of cultural enculturation, both in formal and informal forms. Sentiment analysis can also be called the process of using computational techniques and methods to understand and evaluate opinions, attitudes, or emotions contained in text or other data. This research was conducted virtually with all the necessary data taken from sources available on the internet. The data captured includes review texts, ratings, and related context. Model evaluation was performed using accuracy, precision, and recall metrics for each artist. The evaluation results show that the BERT model has excellent performance (accuracy, precision, and recall of 1.0) for Taylor Swift and Adele data. However, for Rihanna's data, accuracy and recall are 0.5, while precision remains 1.0. The overall average shows that the BERT model is very good at avoiding false positive predictions, but less than perfect at detecting all positive cases. The average accuracy, precision, and recall were 0.833, 1.0, and 0.833, respectively. SVM models are also evaluated using the same metrics. The evaluation results show that the SVM model has competitive performance but is slightly different compared to BERT. Accuracy and precision for Taylor Swift and Adele are also high, but recall is slightly lower than BERT. For Rihanna's data, SVM performs better in detecting positive cases compared to BERT, but its precision is slightly lower. The overall average shows that SVM has more balanced accuracy and recall across datasets than BERT.Keywords: Sentiment, Song Review, NLP, Machine Learning, SVM

Title

Found 4 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 4 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 4 Documents
Search