Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Pengembangan Aplikasi Sipendongeng "Cerita Edukatif dan Interaktif untuk Balita" Zulfi, M. Fikri; Dedy Kiswanto; Atta Zulfahrizan; M. Rizki Andrian Fitra; Adamsyach Prana Walidin; Iwan Agi Berutu; Reo Rizki Ananda
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 6 (2025): EDISI NOVEMBER 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i6.12272

Abstract

Rendahnya intensitas kegiatan mendongeng kepada anak usia dini serta meningkatnya paparan konten digital pasif yang kurang mendidik. Salah satu penyebabnya adalah keterbatasan waktu orang tua dan kurangnya media dongeng yang menarik dan mudah digunakan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dikembangkan aplikasi SIPENDONGENG, yaitu media digital berbasis Android yang berisi cerita edukatif dan interaktif untuk balita. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan aplikasi yang mampu membantu kegiatan mendongeng dengan menyajikan ilustrasi menarik, dan narasi otomatis. Metode pengembangan menggunakan model ADDIE yang meliputi lima tahap: analisis, desain, pengembangan, implementasi, dan evaluasi. Uji coba dilakukan terhadap anak usia 4–5 tahun dan guru pendamping di salah satu RA di Kota Medan. Hasil uji coba menunjukkan bahwa anak menunjukkan ketertarikan tinggi terhadap aplikasi, dan guru menyatakan aplikasi mendukung literasi dini serta mudah digunakan. Berdasarkan masukan, aplikasi dikembangkan lebih lanjut dengan menambahkan cerita fabel yang mengandung nilai moral. Aplikasi SIPENDONGENG sudah siap rilis sebagai media pendukung literasi dan pembentukan karakter anak usia dini.
PENGEMBANGAN APLIKASI BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE DALAM REKOMENDASI JALUR PENDIDIKAN BERDASARKAN MINAT DAN KEMAMPUAN SISWA M. Rizki Andrian Fitra; Neysa Talitha Jehian; Delvita Aulia Artika; Bunga Dwi Febrianti; Adidtya Perdana
Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 12 No. 1 (2026): JUTIK : Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer, Edisi April 2026
Publisher : LPPM Universitas Dhyana Pura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36002/jutik.v12i1.3959

Abstract

Many high school and vocational students in Indonesia experience confusion when choosing a college major due to a lack of understanding of their own potential and limited access to relevant information. This study aims to develop an Artificial Intelligence (AI)-based major recommendation system that is personal, adaptive, and transparent. The system is designed using a Hybrid Recommendation System approach, combining Content-Based Filtering, Rule-Based System, and a Weighted Scoring Algorithm, with weights based on hobbies, academic grades, favorite subjects, personality, and career aspirations. The technologies used include Laravel (backend), Vue.js (frontend), and Python API for the AI component. Trial results with 15 students showed that over 60% of respondents found the system very helpful, while over 30% found it moderately helpful and felt the recommendations aligned with their interests and goals, indicating the system’s effectiveness in supporting educational decision-making. The system is also flexible for further development in terms of both datasets and algorithms. Future enhancements include the integration of personality tests such as MBTI, implementation of feedback-based machine learning, and cross-school testing for broader validation. This system is expected to become a data-driven educational solution that supports digital transformation in the education sector.