Garuda - Garba Rujukan Digital

Data science for digital culture improvement in higher education using K-means clustering and text analytics Dian Sa'adillah Maylawati; Tedi Priatna; Hamdan Sugilar; Muhammad Ali Ramdhani
International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) Vol 10, No 5: October 2020
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

This study aims to investigate the meaningful pattern that can be used to improve digital culture in higher education based on parameters of the technology acceptance model (TAM). The methodology used is the data mining technique with K-means algorithm and text analytics. The experiment using questionnaire data with 2887 respondents in Universitas Islam Negeri (UIN) Sunan Gunung Djati Bandung. The data analysis and clustering result show that the perceived usefulness and behavioral intention to use information systems are above the normal value, while the perceived ease of use and actual system use is quite low. Strengthened with text analytics, this research found that the EDA and K-means result in harmony with the hope or desire of academic society the information system implementation. This research also found how important the socialization and guidance of information systems, especially the new one information system, in order to improve digital culture in higher education.

Augmented reality using features accelerated segment test for learning tajweed Adi Putra Andriyandi; Wahyudin Darmalaksana; Dian Sa’adillah Maylawati; Ferli Septi Irwansyah; Teddy Mantoro; Muhammad Ali Ramdhani
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 18, No 1: February 2020
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v18i1.14750

Currently, education forms students to think creatively and critically, this can be supported by the multimedia technology for education, including Islamic religious education. Islam requires all of its Muslim to read the Qur'an. Tajweed is an important because it is related to the articulation of reading the Qur'an properly and correctly. This article discusses the application of augmented reality (AR) as one of the multimedia technologies that can be used as an interactive educational medium to help study the tajweed of Qur'an. The method used in this research is Features from accelerated segment test (FAST) corner detection. The testing result with 31 tajweed objects show that FAST is able to recognize all Tajweed objects and display their AR. Besides, based on a survey with questionnaires to several students, the result shows that 88.2% of students responded very well and judged that it was sufficient to help study the tajweed.

Latent semantic analysis and cosine similarity for hadith search engine Wahyudin Darmalaksana; Cepy Slamet; Wildan Budiawan Zulfikar; Imam Fahmi Fadillah; Dian Sa’adillah Maylawati; Hapid Ali
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 18, No 1: February 2020
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v18i1.14874

Search engine technology was used to find information as needed easily, quickly and efficiently, including in searching the information about the hadith which was a second guideline of life for muslim besides the Holy Qur'an. This study was aim to build a specialized search engine to find information about a complete and eleven hadith in Indonesian language. In this research, search engines worked by using latent semantic analysis (LSA) and cosine similarity based on the keywords entered. The LSA and cosine similarity methods were used in forming structured representations of text data as well as calculating the similarity of the keyword text entered with hadith text data, so the hadith information was issued in accordance with what was searched. Based on the results of the test conducted 50 times, it indicated that the LSA and cosine similarity had a success rate in finding high hadith information with an average recall value was 87.83%, although from all information obtained level of precision hadith was found semantically not many, it was indicated by the average precision value was 36.25%.

KUALITAS PERANGKAT LUNAK: MODULARITAS PUSTAKA TEXT PRE-PROCESSING Dian Sa'adillah Maylawati; Hamdan Sugilar; Rully Agung Yudhiantara
Jurnal Perspektif Vol 1, No 2 (2017): Jurnal Perspektif
Publisher : UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/jp.v1i2.11

Perangkat lunak yang baik harus mencapai kualitas yang baik pula. Termasuk pustaka (library) dan komponen perangkat lunak yang akan dipanggil pada perangkat lunak lainnya. Terdapat beberapa faktor kualitas yang dapat dicapai pustaka perangkat lunak, antara lain fleksibilitas, modularitas, interoperabilitas, dan portabilitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur faktor kualitas modularitas dari pustaka text pre-processing untuk Bahasa Indonesia. Metodologi pembangunan pustaka menggunakan Waterfall dengan menerapkan Unified Modelling Language (UML) sebagai model perangkat lunak. Pustaka text pre-processing dibangun dengan bahasa pemrograman Java dengan masukan berupa koleksi dokumen teks dan keluaran berupa Himpunan Frequent Word Itemset (HFWI) sebagai representasi teks terstruktur.Â Modularitas pustaka diukur dengan menggunakan metriks Coupling between Object Classes (CBO) dan Lack of Cohesion in Methods (LCOM). Hasil pengukuran dan evaluasi modularitas pustaka menunjukkan bahwa modularitas pustaka sudah dicapai dengan kohesi yang cukup tinggi dan kopling yang rendah. Kohesi yang cukup tinggi ditunjukkan dengan nilai LCOM 0.381, sedangkan kopling yang rendah ditunjukkan dengan nilai CBO 1.045.

Analisis Perbandingan Algoritma FP-Growth dan CP-Tree untuk Data Teks Dian Sa’adillah Maylawati
Jurnal Algoritma Vol 15 No 1 (2018): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Frequent Pattern Growth (FP-Growth) dan Compact Pattern Tree (CP-Tree) adalah algoritma Frequent Itemset Mining (FIM) yang menghasilkan frequent itemset dari transaksi database. Frequent itemset dapat digunakan sebagai representasi terstruktur untuk data teks yang merupakan data tidak terstruktur atau semi terstruktur. CP-Tree adalah algoritma FIM yang dikembangkan dari algoritma FP-Growth. Namun, CP-Tree melakukan proses data secara inkremental sedangkan FP-Growth non-inkremental. Artikel ini membahas analisis terhadap algoritma FP-Growth dan CP-Tree dalam menghasilkan representasi terstruktur dari data teks. Berdasarkan hasil analisis dan evaluasi terhadap algoritma FP-Growth CP-Tree diperoleh bahwa frequent itemset yang dihasilkan dari representasi pohon kedua algoritma tersebut sama. Secara proses algoritma FP-Growth lebih sederhana dibandingkan algoritma CP-Tree. Namun, algoritma CP-Tree lebih fleksibel terhadap penambahan transaksi baru dibandingkan algoritma FP-Growth. Hal ini dikarenakan CP-Tree tidak mengulang dari awal untuk proses scanning data dan membuat struktur pohon seperti FP-Growth apabila ada data transaksi baru.

Penerapan Algoritma Association Rule Pada Sistem Rekomendasi Untuk Menunjang Pemasaran Hasil Pertanian Rizkiansyah Dewantara; Dian Sa’adillah Maylawati; Rinda Cahyana
Jurnal Algoritma Vol 17 No 1 (2020): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.17-1.147

Sektor pertanian memegang peranan penting dalam kehidupan manusia dikarenakan sektor pertanian termasuk bagian integral pada sistem pembangunan nasional oleh sebab itu sektor pertanian berperan penting dalam kelangsungan hidup dikarenakan sektor pertanian rermasuk bagian integral dari kesatuan pembangunan dalam negri. Saat ini teknologi informasi yang digunakan untuk memasarkan produk telah menerapkan algoritma untuk merekomendasikan pilihan konten produk berdasarkan pilihan konten sebelumnya maka dari itu harus ada sistem menerapkan algoritma Association Rule pada sistem rekomendasi menggunakan data-set pertanian. Manfaat dari penerapan algoritma Association Rule dalam sistem rekomendasi akan memudahkan penyedia produk pertanian, petani maupun masyarakat dalam pemasaran produk hasil pertanian dan menjadi nilai tambah untuk kesejahteraan. Perancangan sistem ini menggunakan Rational Unified Process sebagai metodologinya yang terdiri dari tahapan inception, elaboration dan contruction, dan0Unified Modelling0Language0yaitu memakai use0case0diagram,0activity0diagram,0sequence0diagram dan class0diagram sebagai pemodelannya. penelitian ini menghasilkan sebuah sistem prototype dimana sistem rekomendasi menggunakan algoritma Association Rule yang dapat digunakan untuk teknologi e-commerce. Sistem rekomendasi yang meggunakan penerapan ini nantinya dapat menjadi suatu fitur atau pengembangan dari aplikasi atau sistem penjualan khususnya untuk pengelolaan admin dalam menentukan suatu rekomendasi produk penjualan berdasarkan itemset transaksi yang terjadi agar dapat merekomendasikan produk kepada pembeli.

Media Pembelajaran Rumah Adat Indonesia Berbasis Android Menggunakan Algoritma Fisher Yates Shuffle Marwah Maulana Sidik; Dian Sa'adillah Maylawati; Ridwan Setiawan
Jurnal Algoritma Vol 17 No 2 (2020): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.17-2.218

Indonesia merupakan negara kepulauan yang memiliki berbagai suku bangsa, adat, maupun budaya, seiring dengan berjalannya waktu, dan adanya unsur-unsur budaya baru yang masuk ke Indonesia dapat menimbulkan perubahan yang sangat besar, sehingga minat dalam belajar mengenai budaya Indonesia sangatlah kurang, sedikit demi sedikit masyarak Indonesia melupakan budaya nya. Salah satu dari budaya tersebut yaitu rumah adat yang semakin ditinggalkan dan diganti dengan unsur-unsur moderen. media pembelajaran yang menarik dengan memanfaatkan teknologi sekarang yang salah satunya yaitu android, sebagai sarana untuk mempermudah dalam pemelajar. Penelitian ini bertujuan untuk membangun media pembelajaran berbasis android untuk mempermudah dalam pembelajaran mengenai rumah adat, agar dapat menarik minat belajar masyarakat Indonesia khususnya anak-anak yang dalam fase belajar. Aplikasi ini dibangun dengan menggunakan metodologi Multimedia Development Life Cycle versi Luther Sutopo dengan tahapan concept , design, material collecting, assembly, testing dan distribution. Selain itu, juga menggunakan algoritma Fisher Yates Shufle sebagai algoritma untuk pengacakan agar media pembelajaran lebih interaktif dan membantu dalam mengukur tingkat pemahaman pada peroses pembelajaran. Pengujian yang dilakukan menggunakan pengujian alpha test dan beta test dengan jenis pengujian black box dan white box. Adapun hasil dari aplikasi yang telah dievaluasi melalui kuesioner dengan jumlah 20 responden, aplikasi ini sangat membantu, mudah dipelajari dan dipahami, begitu pula perandoman yang dilakukan menggunakan Algoritma fisher yates shuffle depat berjalan dengan sangat baik, pada perhitungan pengujian setiap langkah-langkah dalam melakukan peroses pengacakan bernilai sama.

Analisis Perbandingan Algoritma FP-Growth dan CP-Tree untuk Data Teks Dian Sa’adillah Maylawati
Jurnal Algoritma Vol 15 No 1 (2018): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.15-1.1

Frequent Pattern Growth (FP-Growth) dan Compact Pattern Tree (CP-Tree) adalah algoritma Frequent Itemset Mining (FIM) yang menghasilkan frequent itemset dari transaksi database. Frequent itemset dapat digunakan sebagai representasi terstruktur untuk data teks yang merupakan data tidak terstruktur atau semi terstruktur. CP-Tree adalah algoritma FIM yang dikembangkan dari algoritma FP-Growth. Namun, CP-Tree melakukan proses data secara inkremental sedangkan FP-Growth non-inkremental. Artikel ini membahas analisis terhadap algoritma FP-Growth dan CP-Tree dalam menghasilkan representasi terstruktur dari data teks. Berdasarkan hasil analisis dan evaluasi terhadap algoritma FP-Growth CP-Tree diperoleh bahwa frequent itemset yang dihasilkan dari representasi pohon kedua algoritma tersebut sama. Secara proses algoritma FP-Growth lebih sederhana dibandingkan algoritma CP-Tree. Namun, algoritma CP-Tree lebih fleksibel terhadap penambahan transaksi baru dibandingkan algoritma FP-Growth. Hal ini dikarenakan CP-Tree tidak mengulang dari awal untuk proses scanning data dan membuat struktur pohon seperti FP-Growth apabila ada data transaksi baru.

Penerapan Algoritma Association Rule Pada Sistem Rekomendasi Untuk Menunjang Pemasaran Hasil Pertanian Rizkiansyah Dewantara; Dian Sa’adillah Maylawati; Rinda Cahyana
Jurnal Algoritma Vol 17 No 1 (2020): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.17-1.147

Sektor pertanian memegang peranan penting dalam kehidupan manusia dikarenakan sektor pertanian termasuk bagian integral pada sistem pembangunan nasional oleh sebab itu sektor pertanian berperan penting dalam kelangsungan hidup dikarenakan sektor pertanian rermasuk bagian integral dari kesatuan pembangunan dalam negri. Saat ini teknologi informasi yang digunakan untuk memasarkan produk telah menerapkan algoritma untuk merekomendasikan pilihan konten produk berdasarkan pilihan konten sebelumnya maka dari itu harus ada sistem menerapkan algoritma Association Rule pada sistem rekomendasi menggunakan data-set pertanian. Manfaat dari penerapan algoritma Association Rule dalam sistem rekomendasi akan memudahkan penyedia produk pertanian, petani maupun masyarakat dalam pemasaran produk hasil pertanian dan menjadi nilai tambah untuk kesejahteraan. Perancangan sistem ini menggunakan Rational Unified Process sebagai metodologinya yang terdiri dari tahapan inception, elaboration dan contruction, dan0Unified Modelling0Language0yaitu memakai use0case0diagram,0activity0diagram,0sequence0diagram dan class0diagram sebagai pemodelannya. penelitian ini menghasilkan sebuah sistem prototype dimana sistem rekomendasi menggunakan algoritma Association Rule yang dapat digunakan untuk teknologi e-commerce. Sistem rekomendasi yang meggunakan penerapan ini nantinya dapat menjadi suatu fitur atau pengembangan dari aplikasi atau sistem penjualan khususnya untuk pengelolaan admin dalam menentukan suatu rekomendasi produk penjualan berdasarkan itemset transaksi yang terjadi agar dapat merekomendasikan produk kepada pembeli.

Media Pembelajaran Rumah Adat Indonesia Berbasis Android Menggunakan Algoritma Fisher Yates Shuffle Marwah Maulana Sidik; Dian Sa'adillah Maylawati; Ridwan Setiawan
Jurnal Algoritma Vol 17 No 2 (2020): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.17-2.218

Indonesia merupakan negara kepulauan yang memiliki berbagai suku bangsa, adat, maupun budaya, seiring dengan berjalannya waktu, dan adanya unsur-unsur budaya baru yang masuk ke Indonesia dapat menimbulkan perubahan yang sangat besar, sehingga minat dalam belajar mengenai budaya Indonesia sangatlah kurang, sedikit demi sedikit masyarak Indonesia melupakan budaya nya. Salah satu dari budaya tersebut yaitu rumah adat yang semakin ditinggalkan dan diganti dengan unsur-unsur moderen. media pembelajaran yang menarik dengan memanfaatkan teknologi sekarang yang salah satunya yaitu android, sebagai sarana untuk mempermudah dalam pemelajar. Penelitian ini bertujuan untuk membangun media pembelajaran berbasis android untuk mempermudah dalam pembelajaran mengenai rumah adat, agar dapat menarik minat belajar masyarakat Indonesia khususnya anak-anak yang dalam fase belajar. Aplikasi ini dibangun dengan menggunakan metodologi Multimedia Development Life Cycle versi Luther Sutopo dengan tahapan concept , design, material collecting, assembly, testing dan distribution. Selain itu, juga menggunakan algoritma Fisher Yates Shufle sebagai algoritma untuk pengacakan agar media pembelajaran lebih interaktif dan membantu dalam mengukur tingkat pemahaman pada peroses pembelajaran. Pengujian yang dilakukan menggunakan pengujian alpha test dan beta test dengan jenis pengujian black box dan white box. Adapun hasil dari aplikasi yang telah dievaluasi melalui kuesioner dengan jumlah 20 responden, aplikasi ini sangat membantu, mudah dipelajari dan dipahami, begitu pula perandoman yang dilakukan menggunakan Algoritma fisher yates shuffle depat berjalan dengan sangat baik, pada perhitungan pengujian setiap langkah-langkah dalam melakukan peroses pengacakan bernilai sama.

Title

Found 39 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 39 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 39 Documents
Search