Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal ULTIMATICS Indonesian Journal of Learning and Instructional Innovation
Andini, Ratih Friska Dwi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Transformasi Pendidikan Vokasi Melalui Game-Based Learning: Studi Literatur Wahyudi, Muhamad Nur Azmi; Kristanto, Matias Vico Anggoro; Andini, Ratih Friska Dwi
Indonesian Journal of Learning and Instructional Innovation Vol 2 No 01 (2024): Indonesian Journal of Learning and Instructional Innovation: June
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijolii.v2i01.1610

Abstract

Lingkungan belajar mengajar selayaknya menciptakan interaksi yang dinamis dan inspiratif, sehingga penting untuk mencari teknik dan metode pengajaran yang inovatif. berkembangnya teknologi, berbagai metode inovatif telah diterapkan dalam pendidikan untuk meningkatkan efektivitas pembelajaran, salah satunya adalah game-based learning (GBL). GBL merupakan pendekatan pembelajaran yang memanfaatkan elemen permainan untuk mendukung dan memperkaya pengalaman belajar. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi manfaat, tantangan, dan praktik terbaik dalam penerapan GBL di lingkungan vokasi. Metode penelitian yang digunakan adalah studi literatur dengan sumber data berasal dari jurnal terindeks Scopus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Game-based Learning (GBL) menawarkan pendekatan pembelajaran yang inovatif dan menarik, yang dapat disesuaikan dengan berbagai konteks dan tujuan pembelajaran, serta memiliki potensi untuk meningkatkan hasil belajar peserta didik dalam pendidikan kejuruan. Namun, diperlukan strategi yang efektif oleh pendidik untuk mengatasi tantangan yang muncul dalam implementasinya.
Clustering Student Competencies Using the K-Means Algorithm Andini, Ratih Friska Dwi; Liantoni, Febri; Budianto, Aris
ULTIMATICS Vol 17 No 1 (2025): Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Faculty of Engineering and Informatics, Universitas Multimedia Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31937/ti.v17i1.4071

Abstract

This study aims to evaluate the effectiveness of the K-Means algorithm in clustering student competencies. The subject of the study is students of the Informatics and Computer Engineering Education study program at a public university in Indonesia, with course score data representing various areas of competence as features. The K-Means algorithm is used to group student data into several clusters based on academic grade patterns. The results show that the K-Means algorithm is quite effective in identifying the initial pattern of student competence, with a Silhouette Score of 0.3489, which falls into the medium category. This study concludes that the use of the K-Means algorithm alone is sufficient to support the analysis of student areas of competence, with potential applications as a recommendation system for students in choosing elective courses and as an evaluation tool for study programs to identify areas of competence that need improvement.
Co-Authors Aris Budianto, Aris Febri Liantoni, Febri Kristanto, Matias Vico Anggoro Wahyudi, Muhamad Nur Azmi