Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Perancangan Game Edukasi Pengenalan Nama Buah Berbasis Android Menggunakan Construct 2 Pramudya Aziz Wisnuadi; Tariska Zidny Fatikhah; Viona Putri Ardiana; Dwi Hartanti
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (372.763 KB)

Abstract

Pada setiap pendidikan anak usia TK akan dikenalkandengan berbagai jenis buah-buahan dan biasanya dikenalkandengan bentuk tulisan dan gambar yang dikemas dalam bukumajalah yang tentunya sudah biasa dan dapat menimbulkanperasaan bosan. Siswa akan cenderung lebih tertarik denganpermainan yang mudah dimainkan dan di dalamnya terdapatberbagai macam warna yang cerah serta gambar animasi lucu yangmenarik perhatian. Dan siswa akan lebih mudah mengingat suatunama dan bentuk buah yang memiliki ciri warna buah menarikdengan bentuk yang komunikatif dan menyenangkan. Berdasarkanuraian di atas maka penting dibuat sebuah media pembelajaranberupa game edukasi pengenalan nama buah-buahan yang dapatmempermudah proses belajar siswa dengan konsep belajar sambilbermain. Penelitian ini menggunakan tahapan dengan modelpengembangan sistem waterfall dan UML(Unified ModelingLanguage). Tujuan dalam penelitian ini yaitu membangun sebuahgame edukasi pengenalan nama buah berbasis android yangmemberikan edukasi sambil bermain dan dapat diakses melaluismartphone. Game edukasi ini dibuat menggunakan construct 2menjadi lebih mudah karena memiliki tools yang khusus dirancanguntuk pembuatan game.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN MIE GACOAN SOLO VETERAN DI GOOGLE MAPS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Tariska Zidny Fatikhah; Moh Muhtarom; Intan Oktaviani
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 6 No. 3 (2024): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode September 2024
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v6i3.21194

Abstract

Mie Gacoan Solo Veteran is one of the fastfood restaurant branches that is very popular with various groups, so that quite a few people have left an assessment of it. This research aims to help the Mie Gacoan Solo Veteran company in its efforts to understand consumer responses to their trademark and how people assess the products presented based on opinions and reviews on the Google Maps platform. Data was collected through a crawling process, then labeled and preprocessed before being extracted using the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) technique and modeled with the Naive Bayes algorithm. The test results show that on unbalanced data, the model obtains an accuracy of 86%. However, after addressing data imbalance through an oversampling method using Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), the model accuracy increased to 91%.