Articles
<![CDATA[Implementasi Model Kolaboratif Untuk Pembelajaran Matakuliah Pemrograman Berorientasi Objek ]]>
<![CDATA[Efan]]>
<![CDATA[ Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Inovasi Teknologi Vol 1 No 02 (2023): Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Inovasi Teknologi ]]>
Publisher : <![CDATA[Gloal Research Institut Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Strategi dan metode pembelajaran yang telah diterapkan pada matakuliah Pemrograman Berorientasi Objek di Insitut Teknologi Pagar Alam belum berdampak secara optimal pada peningkatan keterampilan individual mahasiswa dan tidak dirancang secara komprehensif untuk mengakomodasi kemampuan kerja kolaborasi. Artikel ini bertujuan untuk menyajikan hasil implementasi strategi pembelajaran kolaboratif pada matakuliah Pemrograman Berorientasi Objek dan dampaknya terhadap peningkatan kemampuan mahasiswa baik secara individual maupun kolaboratif. Implementasi dilakukan dengan melibatkan 25 mahasiswa strata satu jurusan teknik informatika. Implementasi diawali dengan aktivitas penentuan grup berupa pre-test, pemeriksaan informasi, dan pengumuman grup pada tahap akhir. Aktivitas selanjutnya adalah menentukan peran setiap anggota di dalam grup masing-masing. Selanjutnya adalah menjalankan skenario pembelajaran kolaboratif yang terdiri dari 6 tahap. Aktivitas terakhir adalah penilaian sesi laboratorium dan post-test serta penyebaran kuesioner. Hasil pre-test mengindikasikan seluruh mahasiswa memiliki kemampuan awal yang relatif sama sehingga komposisi grup relatif seimbang. Hasil sesi laboratorium yang dikorelasikan dengan program kolaboratif, secara signifikan naik ke arah positif. Pada tahap post-test, juga terjadi peningkatan pada sebagian kategori dan penurunan yang cukup signifikan pada kategori yang lain dibandigkan sesi laboratorium. Kuesioner yang dibagikan dengan tujuan menganalisis motivasi dan tingkat kepuasan mahasiswa menunjukkan bahwa antara lain, mahasiswa merasakan manfaat strategi kolaboratif yang telah memudahkan proses pembelajaran.]]>
<![CDATA[OTOMATISASI PAKAN IKAN LELE DENGAN REGRESI LINIER BERBASIS INTERNET OF THINGS ]]>
<![CDATA[Intan Juwita]]>;
<![CDATA[Efan]]>;
<![CDATA[Febriansyah]]>
<![CDATA[ JURNAL ILMIAH BETRIK Vol. 14 No. 03 DESEMBER (2023): JURNAL ILMIAH BETRIK : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer ]]>
Publisher : <![CDATA[P3M Institut Teknologi Pagar Alam ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36050/betrik.v14i03 DESEMBER.188
<![CDATA[Kebutuhan akan protein hewani yang diperoleh dari ikan sangat signifikan. Ikan lele, sebagai salah satu jenis ikan air tawar, memiliki kandungan protein yang tinggi, termasuk asam amino, metionin, dan leusin. Meskipun demikian, dalam praktik budidaya ikan lele, peternak dihadapkan pada beberapa tantangan, yang pada umumnya pmberian pakan masih beroriantasi pada sumber daya manusia yang sifatnya masih manual dan perilaku kanibalisme pada lele. Berangkat dari permasalahan tersebut, penelitian ini menciptakan sebuah sistem yang dapat memberikan pakan secara otomatis pada waktu yang ditentukan menggunakan teknologi Internet of Things (IoT). Penelitian ini melibatkan penggunaan Nodemcu dan Arduino sebagai mikrokontroler utama, RTC untuk menjadwalkan pemberian pakan. Seluruh perangkat ini diintegrasikan dan terhubung ke Blynk agar pengguna dapat memantau keadaan kolam secara real-time, menerapkan algoritma Regresi Linier dalam menghitung output dalam keakurasian kebutuhan pakan ikan lele dari alat yang akan di bangun.]]>
<![CDATA[ANALISIS CLUSTERING DATA PENDUDUK MISKIN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS ]]>
<![CDATA[Sari, Pita]]>;
<![CDATA[Efan, Efan]]>;
<![CDATA[Syahri, Riduan]]>
<![CDATA[ JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 2 (2024): JATI Vol. 8 No. 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v8i2.9433
<![CDATA[Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan cluster penduduk miskin per kecamatan di Kota Pagar Alam. Saat ini, proses pengelolaan untuk menentukan kelompok penduduk miskin masih dilakukan secara manual, yang melibatkan verifikasi data dari Kemensos oleh pendamping kota untuk menentukan kelayakan penerima bantuan. Metode ini memakan waktu dan berpotensi kesalahan karena memerlukan verifikasi manual dari data lapangan dalam bentuk file excel. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan algoritma K-Means clustering untuk menghasilkan profil kelompok dengan atribut yang sama. Pengolahan data dilakukan menggunakan Python, dengan pengembangan sistem yang mengikuti metodologi CRISP-DM dimana tahapan meliputi Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation dan Deployment. Metode pengujian menggunakan Elbow Method untuk menentukan jumlah cluster terbaik dengan melihat siku pada grafik hasil sum of square error (SEE). Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya 5 cluster, di mana beberapa di antaranya memiliki penduduk miskin yang signifikan]]>
<![CDATA[PROTOTIPE PENYIRAM PUPUK CAIR PADA TANAMAN CABAI BERBASIS IOT (INTERNET OF THINGS) MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY LOGIC ]]>
<![CDATA[Zulkipli, Zulkipli]]>;
<![CDATA[Sulaini, Iskandar]]>;
<![CDATA[Rahmayati, Desy]]>;
<![CDATA[Efan, Efan]]>
<![CDATA[ JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 2 (2024): JATI Vol. 8 No. 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v8i2.9451
<![CDATA[Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat prototipe yang menggunakan metode Fuzzy Logic untuk dan `penyiraman pupuk cair pada tanaman cabai yang dapat membantu dan mempermudah petani dalam melakukan pemberian pupuk secara berkala melalui smartphone. Selama ini penyiraman pupuk pada tanaman cabai masih secara manual menggunakan alat semprot manual untuk melakukan penyiraman sehingga petani mengalami beberapa kesulitan ataupun keluhan dalam melakukan pemberian pupuk cair. Untuk mengatasinya dibutuhkan sebuah prototype yang dirancang menggunakan model pengembangan sistem Rapid Aplication Development (RAD) dengan tahapan Requirements Planning, RAD Workshop Design, dan Implementation. untuk memperoleh data dalam penelitian ini peneliti melakukan teknik pengumpulan data diantaranya: obserfasi,wawancara dan stadi pustaka, Tahap pengujian menggunakan Expert Review.Hasil dari algoritma fuzzy logic yaitu didapatkan tingkat kelembapan tanah dimmana soil moisture sensor 1-400 RH untuk hasil perhitungan algoritma Fuzzy Logic 1,004 RH untuk tanah basah, dan untuk soil moisture sensor 400 - 800 dengan hasil perhitungan -0,04 RH untuk tingkat tanah kering. Perancangan dari penelitian ini berupa Prototipe Penyiram Pupuk Cair Pada Tanaman Cabai Berbasis IoT (Internet of Thing) Mengunakan Algoritma Fuzzy Logic]]>
<![CDATA[Pelatihan Cara Cepat Mahir Menggunakan Rumus Excel untuk Guru-guru SDIT Lantabur ]]>
<![CDATA[Efan]]>
<![CDATA[ Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 1 No 01 (2024): Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat ]]>
Publisher : <![CDATA[Alihsanpublisher ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Di usianya yang ke 15 tahun, SDIT Lan Tabur perlu meningkatkan kualitas sumber daya manusia dengan menambah keterampilan dalam penggunaan komputer, khususnya kemampuan guru-guru dalam menggunakan Excel. Untuk mencapai itu, SDIT Lantabur mengadakan pelatihan cara cepat mahir menggunakan rumus Excel. Pelatihan ini diikuti oleh 24 guru di SDIT Lantabur. Tujuan dari pelatihan ini adalah untuk meningkatkan kemampuan guru-guru SDIT Lantabur dalam menggunakan rumus Excel. Kegiatan ini terdiri dari tiga sesi, yaitu sesi teori, sesi praktek dan evaluasi. Pada sesi teori dan praktek, peserta telah mengikuti pelatihan dengan penuh antusias. Dari 24 peserta yang mengikuti praktek, 10 orang mendapatkan nilai di rentang 86-100; 11 orang mendapatkan nilai dalam rentang 76-85 dan 3 orang mendapatkan nilai dalam rentang 61-75. Hasil ini menunjukkan bahwa rata-rata peserta mampu menyelesaiakan soal praktek dengan baik. Hasil evaluasi pelatihan juga menunjukkan bahwa peserta sangat puas dengan pelatihan ini. Peserta memberikan nilai rata-rata 4,5 dari skala 5 untuk pelatihan ini. Peserta menyatakan bahwa pelatihan ini sangat bermanfaat bagi mereka. Peserta merasa bahwa mereka telah memiliki pemahaman yang lebih baik tentang rumus-rumus Excel. Selain itu, beberapa saran diberikan oleh para peserta untuk perbaikan pelatihan di masa yang akan datang.]]>
<![CDATA[OPTIMALISASI STRATEGI WISATA DI KOTA PAGAR ALAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING ]]>
<![CDATA[Monicka Seftia]]>;
<![CDATA[Efan Efan]]>;
<![CDATA[Alfis Arif]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Vol. 1 No. 02 (2024): Jurnal Informatika (Juri) ]]>
Publisher : <![CDATA[Al Ihsan Smart Cendekia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[The aim of this research is to assist the Pagar Alam City Tourism Office in optimizing tourism strategies, especially cultural tourism. The large number of tours managed by the Pagar Alam City Tourism Office causes random data collection so that it is less complete in making the best decisions regarding tourism visit strategies and by optimizing tourism strategies to find out what strategies or steps are the highest based on the category and making it easier for the Tourism Office to make strategies. . This research uses the K-Means Clustering method as a calculation medium for strategy optimization. The development method used, namely CRIPS-DM, consists of six phases, namely the business understanding process, data understanding, data preparation, modeling, evaluation and deployment. The results obtained from this research produced 2 Clustering Patterns for the Number of Megalithic Tourist Visits in Pagaralam City with cluster_0 totaling 13 items with the highest number of visits, cluster_1 totaling 30 items with the lowest number of visits.]]>
<![CDATA[Analisis Prediksi Harga Beras Berbasis Kualitas Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbord ]]>
<![CDATA[Setiadi, Dedi]]>;
<![CDATA[Efan]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah Informatika Global Vol. 15 No. 3: Desember 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36982/jiig.v15i3.4810
<![CDATA[Rice is an important element in improving national food security. There are several factors that affect the price of rice, including uncertain production. This study aims to predict the price of rice in the city of Pagar Alam using the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm. The data used is rice price data from 2019 to 2023 obtained from the Pagar Alam City Trade Office. The resulting classification model is evaluated for its performance using various indicators such as accuracy, precision, and recall. The research process begins with a business understanding to identify factors that affect rice prices. Furthermore, data understanding was carried out on 240 rice data samples including the attributes of year, month, production, price, and type of rice. This data is processed using the K-NN method, which involves calculating the Euclidean distance between training data and testing data and testing accuracy through split data that the K-Nearest Neighbor method is effective in predicting rice prices with an accuracy of 95%, which shows that this model has a good ability to classify rice prices accurately. This research has been successful and can help the Trade Service in making decisions regarding rice prices and be a reference for similar research in the future.]]>
<![CDATA[Valid and practical integrated monitoring instrument of tahfidz qur'an ]]>
<![CDATA[Efan, Efan]]>;
<![CDATA[Saputra, Arie Yandi]]>;
<![CDATA[Syahri, Riduan]]>;
<![CDATA[Zulkipli, Zulkipli]]>
<![CDATA[ Journal of Soft Computing Exploration Vol. 5 No. 4 (2024): December 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[SHM Publisher ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52465/joscex.v5i4.496
<![CDATA[In implementing tahfidz qur'an learning in Islamic boarding schools, students must face many activities, and they are usually given up to five times a day. Almost all of these activities must be recorded by the teacher in a logbook so that there is the potential for slow and invalid reporting. This study aims to create an integrated monitoring instrument of tahfidz qur'an and reveal its validity and practical values. This study was conducted using a research and development (R&D) approach. The instrument was created by combining the Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation (ADDIE) development procedure and the Rapid Application Development (RAD) development procedure. Furthermore, the application of the Object-Oriented Programming (OOP) paradigm into the application creation process aims to produce a monitoring instrument that is integrated into various types of devices and can provide data and information on the student's achievement of tahfidz qur'an learning to all interested parties. The results of the validity test revealed an Aiken's V value of 0.81 so it was worthy of being tested at the implementation stage. The implementation resulted in a practicality value of 80.65% from teachers, 79.84 from parents of students, and 78.28% from the management of the boarding school. Overall, both teachers, parents of students, and management stated that this integrated monitoring instrument of tahfidz qur'an was practical during use.]]>
<![CDATA[OPTIMALISASI STRATEGI WISATA DI KOTA PAGAR ALAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING ]]>
<![CDATA[Seftia, Monicka]]>;
<![CDATA[Efan, Efan]]>;
<![CDATA[Arif, Alfis]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Vol. 1 No. 02 (2024): Jurnal Informatika (Juri) ]]>
Publisher : <![CDATA[Al Ihsan Smart Cendekia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu pihak Dinas Pariwisata Kota Pagar Alam dalam mengoptimalisasi strategi wisata khususnya wisata Kebudayaan. Banyaknya Wisata yang dikelolah Dinas Pariwisata Kota Pagar Alam menyebabkan penampung data secara acak sehingga kurang lengkap dalam pengambilan keputusan terbaik dalam startegi kunjungan wisata dan dengan adanya optimalisasi strategi wisata untuk mengetahui strategi atau langkah apa saja yang paling tinggi berdasarkan kategorinya serta memudahkan Dinas Pariwisata untuk membuat strategi. Penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering sebagai media perhitungan dari optimalisasi strategi. Metode pengembangan yang digunakan yakni CRIPS-DM terdiri dari enam fase yaitu proses business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation dan deployment. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu menghasilkan 2 Pola Klasterisasi Jumlah Kunjungan Wisata Megalitikum Kota Pagaralam dengan cluster_0 yang berjumlah 13 items dengan jumlah kunjungan paling Banyak, cluster_1 berjumlah 30 items dengan jumlah kunjungan paling Sedikit.]]>
<![CDATA[PREDIKSI METODE PERSALINAN MENGGUNAKAN DECISION SUPPORT SYSTEM DENGAN ALGORITMA DECISION TREE C4.5 ]]>
<![CDATA[Syesar, Tria Octari Putri]]>;
<![CDATA[Febriansyah, Febriansyah]]>;
<![CDATA[Efan, Efan]]>
<![CDATA[ Jurnal Informatika Vol. 1 No. 02 (2024): Jurnal Informatika (Juri) ]]>
Publisher : <![CDATA[Al Ihsan Smart Cendekia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Kesalahan pada saat meprediksi metode persalinan merukanan hal yang tidak diinginkan. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem prediksi yang dapat digunakan untuk memprediksi metode persalinan sebagai pilihan dalam proses pengambilan keputusan metode persalinan sehingga kesalahan prediksi dapat dihindari dan pemilihan cara penanganan yang tepat bagi pasien sehingga menghidari resiko-resiko dalam penanganan medis. Tindakan persalinan ceasar adalah tindakan yang diambil untuk menyelesaikan masalah yang terjadi pada proses persalinan yang tidak bisa diselesaikan secara normal. Setiap persalinan mempunyai risiko baik pada ibu mapun janin, yaitu resiko komplikasi sampai resiko kematian. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi metode persalinan pada ibu hamil dengan menggunakan algoritma decision tree C4.5. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data historis dari rekam medis ibu hamil yang meliputi faktor-faktor seperti usia ibu, riwayat kehamilan sebelumnya, dan kondisi kesehatan ibu dan janin. Algoritma decision tree C4.5 digunakan untuk membangun model prediksi berdasarkan data-data tersebut. Faktor-faktor yang paling berpengaruh dalam prediksi metode persalinan adalah usia ibu, dan riwayat kehamilan sebelumnya. Dengan adanya model prediksi ini, diharapkan dapat membantu tenaga medis dalam mengambil keputusan yang tepat terkait metode persalinan bagi ibu hamil. Penerapan metode waterfall dalam pengembangan sistem memastikan tahapan-tahapan pengembangan sistem dilakukan secara terstruktur dan terorganisir. Hasil penelitian menggunakan software rapidminer dengan 440 data didapat akurasi sebesar 90.23 %. Kata Kunci: Prediksi; algoritma; akurasi; persalinan; Decision Tree C4.5.]]>
