Garuda - Garba Rujukan Digital

PEMANFAATAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENGELOLAAN DISKON PAKAIAN DISTRO Muhammad Ardiansyah Sembiring; Mustika Fitri Larasati Sibuea; Rivaldi Rivaldi
Jurnal Pemberdayaan Sosial dan Teknologi Masyarakat Vol 4, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jpstm.v4i2.2762

Abstract: Arif Distro is a business engaged in the sale of distro clothing. So far, what Arif Distro has done to make clothing prices discounted is still looking at how long the item has been sold. It is possible that there are still people interested in the item and there is no need to give a price cut or discount. Based on the problems that have been presented and the explanation, a decision support system is recommended that can help Arif Distro to choose which products to give distro clothing discounts to increase sales. The implementation of this community service utilizes a decision support system with the MOORA (MultiObjective Optimization by Ratio Analysis) method which is a decision-making model that uses a collective approach to its decision-making process. The criteria for the MOORA (MultiObjective Optimization by Ratio Analysis) method at Arif Distro include time (initial purchase), size, color, stock and type of clothing. The purpose of this activity is to be able to apply the MOORA (MultiObjective Optimization by Ratio Analysis) method in determining distro clothing discounts at Arif Distro and to be able to design a decision support system in determining distro clothing discounts at Arif Distro using the PHP programming language and MySQL database.Keywords: SPK; Discount; Distro Clothing Abstrak: Arif Distro merupakan suatu usaha yang bergerak dibidang penjualan pakaian distro. Selama ini yang dilakukan Arif Distro untuk membuat harga pakaian menjadi diskon masih melihat berapa lama barang tersebut laku terjual. Kemungkinan barang tersebut masih ada orang yang minat dan tidak perlu untuk diberikan potongan harga atau diskon. Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan dan penjelasan tersebut, maka direkomendasikan sebuah sistem pendukung keputusan yang mampu membantu pihak Arif Distro untuk memillih produk mana yang hendak diberikan diskon pakaian distro untuk meningkatkan penjualan. Pelaksanaan pengabdian ini memanfaatkan sistem pendukung keputusan dengan metode MOORA (MultiObjective Optimization by Ratio Analysis) yang merupakan model pengambilan keputusan yang menggunakan pendekatan kolektif dari proses pengambilan keputusannya. Kriteria metode MOORA (MultiObjective Optimization by Ratio Analysis) pada Arif Distro diantaranya waktu (pembelian awal), size (ukuran), warna, stok dan jenis pakaian. Tujuan kegiatan ini adalah dapat menerapkan metode MOORA (MultiObjective Optimization by Ratio Analysis) dalam penentuan diskon pakaian distro di Arif Distro dan dapat merancang sistem pendukung keputusan dalam penentuan diskon pakaian distro di Arif Distro menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.Kata kunci: SPK; Diskon; Pakaian Distro

PEMANFAATAN APALIKASI MOBILE EDUKATIF SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN KREATIF BAGI ANAK USIA DINI DI DESA DALU SEPULUH B Muhammad Ardiansyah Sembiring; Mustika Fitri Larasati Sibuea; Diana Selvi
Jurnal Pemberdayaan Sosial dan Teknologi Masyarakat Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jpstm.v5i2.5111

Abstract: Early childhood learning requires creative and engaging media to stimulate cognitive, motor, and creativity development. At TK Mutiara Amaliah, Desa Dalu Sepuluh B, Kecamatan Tanjung Morawa, the use of educational mobile applications has not been optimal because teachers are not yet accustomed to using digital media as a learning aid, while students have not received interactive, technology-based learning experiences. This community service activity aims to improve teachersâ€™ abilities in selecting and utilizing educational mobile applications as creative learning media, as well as to provide direct learning experiences to kindergarten students using age-appropriate and safe applications. The program will be implemented on June 19, 2025, including teacher training on the use of educational applications, practical integration of the applications into learning activities, and interactive learning sessions with students. The target outputs of this activity include: (1) improved teacher competence in using educational applications, (2) increased creativity and learning motivation of TK Mutiara Amaliah students, (3) the development of a guidebook for using educational applications, and (4) publication of the community service activity report. Through this program, learning is expected to become more innovative and aligned with digital technology developments. The community service activity was successfully implemented and received positive responses from both teachers and students at TK Mutiara Amaliah. Teachers were able to understand how to operate Virtual Realityâ€“based mobile applications and successfully integrate them into learning activities. Students showed high enthusiasm and improved creativity during the interactive VR learning sessions. Overall, the activity has made a significant impact on enhancing the quality of learning and the use of technology within the school environment.Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Keywords: Educational Applications; Creative Learning; Early Childhood; Kindergarten Teachers; Educational TechnologyÂ Abstrak: Pembelajaran anak usia dini membutuhkan media yang kreatif dan menarik untuk menstimulasi perkembangan kognitif, motorik, dan kreativitas. Di TK Mutiara Amaliah, Desa Dalu Sepuluh B, Kecamatan Tanjung Morawa, pemanfaatan aplikasi mobile edukatif masih belum optimal karena guru belum terbiasa menggunakan media digital sebagai pendukung kegiatan belajar, sementara siswa belum mendapat pengalaman belajar interaktif berbasis teknologi. Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan meningkatkan kemampuan guru dalam memilih dan memanfaatkan aplikasi mobile edukatif sebagai media pembelajaran kreatif, serta memberikan pengalaman belajar langsung kepada siswa TK melalui aplikasi yang sesuai usia dan aman digunakan. Program akan dilaksanakan pada 19 Juni 2025, meliputi pelatihan guru mengenai penggunaan aplikasi edukatif, praktik integrasi aplikasi ke dalam kegiatan belajar, dan sesi pembelajaran interaktif bersama siswa. Target luaran kegiatan ini mencakup: (1) peningkatan kompetensi guru dalam menggunakan aplikasi edukatif, (2) meningkatnya kreativitas dan minat belajar siswa TK Mutiara Amaliah, (3) tersusunnya modul panduan penggunaan aplikasi edukatif, dan (4) publikasi laporan kegiatan pengabdian. Dengan kegiatan ini, diharapkan pembelajaran menjadi lebih inovatif dan sesuai perkembangan teknologi digital. Kegiatan pengabdian masyarakat berjalan dengan baik dan mendapat respons positif dari guru serta siswa TK Mutiara Amaliah. Guru mampu memahami cara pengoperasian aplikasi mobile berbasis Virtual Reality dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam kegiatan pembelajaran. Siswa menunjukkan antusiasme tinggi serta peningkatan kreativitas saat mengikuti sesi pembelajaran interaktif menggunakan VR. Secara keseluruhan, kegiatan ini memberikan dampak nyata terhadap peningkatan kualitas pembelajaran dan pemanfaatan teknologi di lingkungan sekolah.Â Kata kunci: Aplikasi Edukatif; Pembelajaran Kreatif; Anak Usia Dini; Guru TK; Teknologi Pendidikan

PENERAPAN METODE VIKOR DALAM OPTIMASI PEMILIHAN JURUSAN DI UNIVERSITAS ROYAL Raja Tama Andri Agus; Rina Julita; Mustika Fitri Larasati Sibuea; Gina Safira
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2724

Abstract: Promotion is an activity carried out to convey, disseminate, and offer products, so that potential consumers are interested in buying. In the implementation of the promotion, CV. Pentaland Jaya abadi uses website media and brochures that still contain 2-dimensional images and information about housing so that potential consumers are less interested because consumers cannot see the exterior and interior shapes directly. Potential consumers usually get brochures through project locations that are still under construction, after that contact the marketing department. One way to solve this problem can be to use augmented reality technology with the appropriate development method is the Multimedia Development Life Cycle (MDLC) which includes Concept, Design, Material Collecting, Assembly, Testing, and Distribution so that this research can produce an android-based augmented reality application that can display 3 dimensional virtual shapes from 3 housing estates including calista haus, grand ayahanda residence and calista homey. From each housing produces 3 dimensional objects on the exterior and interior so that it can provide interest in buying house objects and in addition to that it also helps in the marketing department in promoting housing objects without the need to show many miniatures that require time and also large places.Â Keywords: Promotion, Brochure, Multimedia Development Life Cycle, AugmentedÂ Reality Abstrak: Pemilihan jurusan di universitas merupakan salah satu keputusan penting yang mempengaruhi karier dan masa depan seorang. Proses ini sering kali melibatkan berbagai pertimbangan, seperti minat pribadi, prospek karier, serta biaya pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode VIKOR dalam membantu calon mahasiswa dalam memilih jurusan yang paling sesuai dengan preferensi mereka, berdasarkan kriteria-kriteria yang relevan. Metode VIKOR digunakan untuk mengatasi masalah pengambilan keputusan multi-kriteria, yang memungkinkan penentuan alternatif terbaik dengan mempertimbangkan berbagai faktor yang saling bertentangan. Dalam penelitian ini, tiga kriteria utama yang dipertimbangkan adalah minat pribadi, prospek karier, dan biaya pendidikan. Data diperoleh melalui survei yang melibatkan calon mahasiswa untuk mengidentifikasi preferensi mereka terhadap kriteria-kriteria tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode VIKOR dapat menghasilkan urutan prioritas jurusan yang optimal, di mana jurusan yang paling sesuai dengan preferensi seseorang dapat dipilih secara objektif dan terstruktur. Penelitian ini memberikan wawasan baru dalam penggunaan teknik pengambilan keputusan multi-kriteria untuk membantu calon mahasiswa dalam menghadapi proses pemilihan jurusan yang kompleks dan penuh pertimbangan.Â Kata kunci: Promosi, Brosur, Multimedia Development Life Cycle, Augmented Reality

IMPLEMENTASI METODE SAW DALAM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN REWARD BAGI TENAGA PENGAJAR Masitah Handayani; Mustika Fitri Larasati Sibuea; Sundari Sundari
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 2 (2025): May 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i2.3110

Abstract: Rewarding is an important strategy in increasing individual motivation and performance, both in educational environments, companies, and other organizations. However, the process of selecting reward recipients is often done subjectively, which can lead to dissatisfaction and potential injustice. Therefore, an objective and measurable method is needed to determine reward recipients in a more transparent and fair manner. One of the decision-making methods that can be applied in this process is the Simple Additive Weighting (SAW) method. The SAW method is known as a simple and effective method in assessing alternatives based on predetermined criteria. With clear criteria weights and values, this method is able to provide more objective results in the reward recipient selection process. Rewarding based on the SAW method aims to increase objectivity and transparency in the selection of reward recipients because it has assessment indicators for each criterion in each alternative involved. There are nine classes of teaching staff who are assessed using the SAW Method with four assessment criteria in awarding rewards, namely Last Education, Length of Service, Discipline and Teaching Methods. Based on these calculations, the alternative that is entitled to receive a reward is A01 with the highest Vi value of 0.95Â Keywords: SAW Method, Reward, Instructor Abstrak: Pemberian reward merupakan salah satu strategi penting dalam meningkatkan motivasi dan kinerja individu, baik dalam lingkungan pendidikan, perusahaan, maupun organisasi lainnya. Namun, proses pemilihan penerima reward sering kali dilakukan secara subjektif, sehingga dapat menimbulkan ketidakpuasan dan potensi ketidakadilan. Oleh karena itu, diperlukan metode yang objektif dan terukur untuk menentukan penerima reward secara lebih transparan dan adil. Salah satu metode pengambilan keputusan yang dapat diterapkan dalam proses ini adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW dikenal sebagai metode yang sederhana dan efektif dalam menilai alternatif berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Dengan bobot dan nilai kriteria yang jelas, metode ini mampu memberikan hasil yang lebih objektif dalam proses seleksi penerima reward. Pemberian reward berbasis metode SAW bertujuan untuk meningkatkan objektivitas dan transparansi dalam pemilihan penerima reward karena memiliki indikator penilaian untuk setiap kriteria pada masing-masing alternative yang terlibat. Ada Sembilan beklas orang tenaga pengajar yang dinilai menggunakan Metode SAW dengan empat kriteria penilaian dalam pemberian reward yaitu Pendidikan Terkahir, Lama Bekerja, Kedisiplinan dan Metode Pengajaran. Berdasarkan perhitungan tersebut alternative yang berhak mendapatkan reward adalah adalah A01 dengan nilai Vi tertinggi adalah 0,95.Â Kata kunci: Metode SAW, Reward, Tenaga Pengajar

SELEKSI FITUR MENGGUNAKAN MUTUAL INFORMATION UNTUK DETEKSI INTRUSI Riki Andri Yusda; Sahren Sahren; Mustika Fitri Larasati Sibuea; Nadira Meutia Arifin; Bima Aditya
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.3112

Abstract: This study explores the use of Mutual Information (MI) for feature selection in intrusion detection, focusing on the CICIDS 2017 dataset. Given the complexity and large volume of data in intrusion detection systems, this research aims to identify the most informative features. The methodology includes data preprocessing, MI calculation, and feature selection based on the highest MI values. The analysis results indicate that using MI contributes to improving model accuracy and reducing the false positive rate. These findings underscore the importance of feature selection in enhancing the effectiveness of intrusion detection systems and provide significant contributions to developing more efficient cybersecurity strategies.Â Keyword: IDS, Mutual Information, CICIDS2017, Feature selectionÂ Abstrak: Penelitian ini mengeksplorasi penggunaan Mutual Information (MI) untuk seleksi fitur dalam deteksi intrusi, dengan fokus pada dataset CICIDS 2017. Mengingat kompleksitas dan volume data yang besar dalam sistem deteksi intrusi, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi fitur-fitur yang paling informatif. Metodologi yang diterapkan mencakup preprocessing data, perhitungan MI, dan seleksi fitur berdasarkan nilai MI tertinggi. Hasil analisis menunjukkan bahwa penggunaan MI berkontribusi pada peningkatan akurasi model serta pengurangan tingkat false positive. Temuan ini menegaskan pentingnya seleksi fitur dalam meningkatkan efektivitas sistem deteksi intrusi dan memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan strategi keamanan siber yang lebih efisien.Â Kata kunci: IDS, Mutual Information, CICIDS2017, Seleksi fitur

SENTIMENT ANALYSIS OF PUBLIC COMMENTS ON THE FREE NUTRITIOUS MEAL PROGRAM USING A RULE-BASED APPROACH Muhammad Iqbal; Mustika Fitri Larasati Sibuea; Indra Ramadona Harahap
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.3994

Abstract: The Free Nutritious Meal Program (MBG) is a government initiative aimed at improving childrenâ€™s nutrition and reducing stunting in Indonesia. This study applies a rule-based sentiment analysis approach to evaluate public opinion on the program by analyzing YouTube comments. The dataset was processed through standard text preprocessing techniques, including case folding, stopword removal, and emoji filtering. Sentiment classification was performed using a keyword-based labeling system that categorized comments into positive, negative, and neutral classes. The classification results, visualized using a bar chart, revealed that neutral sentiment dominated the overall public discourse. This suggests that most users expressed uncertainty, factual observations, or non-judgmental questions about the program. Positive sentiment followed, reflecting public support and appreciation for the initiativeâ€™s goals. In contrast, negative sentiment accounted for the smallest portion, mainly expressing concerns about food safety and implementation. This study demonstrates that a simple and interpretable rule-based model, when combined with effective preprocessing, can serve as a practical and efficient tool for large-scale public sentiment monitoring. The visualization results provide initial insights for policymakers to improve communication strategies and address public concerns regarding the MBG program.Â Keywords: Sentiment Analysis; Public Opinion; Free Nutritious Meal Program (MBG); Stunting Reduction; Policy Evaluation.Â Abstrak: Program Makan Bergizi Gratis (MBG) merupakan inisiatif pemerintah untuk meningkatkan gizi anak dan menurunkan angka stunting di Indonesia. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi opini publik terhadap program tersebut melalui analisis komentar di platform YouTube dengan pendekatan analisis sentimen berbasis aturan (rule-based). Data dianalisis melalui tahapan preprocessing teks, seperti case folding, penghapusan stopword, dan penyaringan emoji. Klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan sistem pelabelan berbasis kata kunci yang membagi komentar ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Hasil klasifikasi yang divisualisasikan dalam grafik batang menunjukkan bahwa sentimen netral mendominasi komentar publik, mencerminkan ketidakpastian, pertanyaan, atau tanggapan informatif tanpa opini eksplisit. Sentimen positif berada di urutan kedua dan menunjukkan dukungan terhadap program, sementara sentimen negatif paling sedikit, umumnya berisi kekhawatiran terkait pelaksanaan dan keamanan pangan. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan klasifikasi sederhana yang dipadukan dengan preprocessing yang efektif dapat menjadi alat yang efisien untuk memantau opini publik secara luas. Visualisasi hasil dapat menjadi dasar bagi pengambil kebijakan untuk menyusun strategi komunikasi yang lebih responsif terhadap persepsi masyarakat.Â Kata kunci: Analisis Sentimen; Opini Publik; Program Makanan Bergizi Gratis (MBG); Pengurangan Stunting; Evaluasi Kebijakan

METODE MFEP PADA PEMILIHAN PENERIMA BANTUAN MAKANANAN TAMBAHAN BALITA STUNTING Febby Madonna Yuma; Parini Parini; Mustika Fitri Larasati Sibuea; Salwa Yuma Annisa
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4234

Abstract: Stunting is a long-term nutritional disorder that negatively impacts children's physical development. In Indonesia, stunting rates among toddlers remain alarming. The government responded by implementing a Supplementary Feeding (PMT) program, but its distribution is not always accurate. Therefore, a support system is needed in selecting PMT recipients for stunted toddlers. The purpose of this study was to design a recommendation system using the MFEP method for users to avoid errors in aid recipients. This research method used interviews with Posyandu (Integrated Service Post) officials and the community, and data collection methods were carried out through observation and interviews. The results showed that the application of the MFEP method can help community health centers (Puskesmas) in resolving the problem of inaccurate targeting of aid recipients, so that the results are more accurate and meet community expectations. The implementation of MFEP for PMT recipients for stunted toddlers at Posyandu with an accuracy value of more than 80% indicates that this method is working well.Â Keywords: toddler; MFEP method; aid recipient; stunting;Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Abstrak: Stunting merupakan gangguan gizi jangka panjang yang berdampak negatif terhadap perkembangan fisik anak. Di Indonesia, angka stunting pada balita masih memprihatinkan. Pemerintah merespons dengan menyelenggarakan program Pemberian Makanan Tambahan (PMT) namun penyalurannya belum selalu tepat. sehingga dibutuhkan sistem penunjang dalam pemilihan penerima PMT balita stunting. Adapun tujuan peneltian ini untuk mendapatkan rancangan dan mengevaluasi sistem penunjang keputusan menggunakan metode MFEP kepada pengguna agar tidak ada kesalahan pada penerima bantuan. Metode penelitian ini menggunakan metodeÂ wawancara kepada pihak posyandu dan masyarakat dan metode pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan wawancara. Hasil penelitian menunjukan bahwa penerapan metode MFEP dapat membantu puskesmas dalam menyelesaikan masalah ketidaktepatan sasaran penerima bantuan tersebut sehingga hasilnya lebih akurat dan sesuai harapan masyarakat. Implementasi MFEPÂ pada penerima bantuan PMT Balita Stunting di posyandu dengan nilai ketepatan lebih dari 80 % menunjukan bahwa metode ini berjalan dengan baik.Â Kata kunci: balita;metode MFEP; penerima bantuan; stunting;

ANALISIS PERFORMANCE MODEL PREDIKSI HARGA JUAL MOBIL BEKAS MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING Muhammad Ardiansyah Sembiring; Mustika Fitri Larasati Sibuea; Novita elfina
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4378

Abstract: Cars are a very popular four-wheeled means of transportation today, so that many consumers or buyers are interested in buying new or used cars depending on their respective economies. One factor that influences consumer interest in buying a car is price. Price greatly influences the sustainability of consumers in buying a car. It is necessary to estimate the estimated price of a used car based on criteria such as mileage, taxes, fuel consumption, and engine capacity. Estimation using regression method where in regression method there are 7 more methods including (1) Linear Regression, (2) Support Vector Regression â€“ Linear, (3) Support Vector Regression â€“ RBF, (4) Decision Tree Regression, (5) Random Forest Regressor, (6) Gradient Boosting Regression, (7) NLP Regressor applied in this research. Based on the 7 regression methods, the best method with the best accuracy value will be sought which will be used in the deployment processing process to determine the price of used cars with a ratio of 90:10, 80:20 and 70:30 producing the best estimated value is decision tree regression. Each method has a high level of accuracy including in the 90:10 ratio decision tree regression as the best method in the ratio has an accuracy level of 99%, and in the 80:20 ratio decision tree regression has an accuracy value of 99%, then the 70:30 ratio decision tree regression again becomes the best method with an accuracy level of 99%.Â Keyword: Machine Learning; Used Car Price Prediction; Regression; Performance ModelÂ Abstrak: Mobil merupakan sebuah alat transportasi kendaraan roda empat yang sangat populer saat ini, sehingga banyak sekali minat konsumen atau pembeli yang ingin membeli mobil baru maupun bekas tergantung dari ekonomi nya masing-masing Salah satu yang mempengaruhi minat konsumen dalam membeli mobil yaitu harga. Harga sangat berpengaruh dalam keberlangsungan konsumen dalam membeli suatu mobil Perlunya upaya estimasi untuk mengetahui perkiraan harga mobil bekas dengan berdasarkan kriteria seperti jarak tempuh, pajak, konsumsi bahan bakar, serta kapasitas mesin. Estimasi menggunakan metode regresi dimana dalam metode regresi terdapat 7 metode lagi meliputi (1) Linear Regression, (2) Support Vector Regression â€“ Linear, (3) Support Vector Regression â€“ RBF, (4) Decision Tree Regression, (5) Random Forest Regressor, (6) Gradient Boosting Regression, (7) NLP Regressor yang diterapkan dalam penelitian ini. Berdasarkan 7 metode regresi tersebut akan dicari 1 metode terbaik dengan nilai akurasi paling terbaik yang akan digunakan dalam proses pengolahan deploy untuk menentukan harga mobil bekas dengan rasio yaitu 90:10, 80:20 dan 70:30 menghasilkan nilai estimasi terbaik adalah decision tree regression. Masing â€“ masing metode memiliki tingkat akurasi yang tinggi diantaranya dalam rasio 90:10 decision tree regression sebagai metode terbaik dalam rasio tersebut memiliki tingkat akurasi sebesar 99%, dan pada rasio 80:20 decision tree regression tersebut memiliki nilai akurasi sebesar 99%, selanjutnya rasio 70:30 decision tree regression kembali menjadi metode terbaik dengan tingkat akurasi sebesar 99%.Â Kata kunci: Machine Learning; Prediksi Harga Mobil Bekas; Regresi; Performance Model

PENGEMBANGAN PERMAINAN EDUKATIF ULAR TANGGA ALJABAR SEBAGAI STRATEGI ALTERNATIF PEMBELAJARAN MATEMATIKA SEKOLAH DASAR Mustika Fitri Larasati Sibuea; Muhammad Ardiansyah Sembiring; Fitrah Adinda
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 4 (2025): November 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4379

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran ular tangga pada materi operasi hitung aljabar untuk siswa kelas III sekolah dasar dan mengetahui keefektifan rata-rata hasil belajar pada ujicoba terbatas. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and Development) menurut Borg dan Gall namun dibatasi sampai uji coba produk terbatas. Subjek dalam penelitian ini adalah 59 siswa kelas III SD Tamansiswa Sukadamai dan SDN 014682 Perhutaan Silau.Teknik pengumpulan data menggunakan metode observasi, wawancara, angket dan dokumentasi dengan teknik analisis data berupa deskriptif kuantitatif dan deskriptif kualitatif. Hasil pengembangan ini berupa media pembelajaran ular tangga aljabar dengan hasil penilaian akhir dari ahli media sebesar 92% termasuk kategori sangat baik dan hasil penilaian akhir dari ahli materi sebesar 90% termasuk kategori sangat baik. Hasil tes evaluasi siswa rata-rata sebesar 87,51. Hasil analisis tangggapan siswa terhadap media sebesar 93,52% dan pada angket keberterimaan media oleh guru sebesar 91%. Hal ini menunjukan bahwa media telah dinyatakan valid dan layak digunakan dalam pembelajaran di sekolah dasar.Â Kata Kunci: Pengembangan, Media Pembelajaran, Ular Tangga AljabarÂ

PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN MATEMATIKA ADAPTIF BERBASIS MACHINE LEARNING UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR SISWA Mustika Fitri Larasati Sibuea; Muhammad Ardiansyah Sembiring; Hokkop Efendi Hasibuan
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 9 No. 3 (2026): June 2026
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v9i3.6801

Abstract: This study aims to develop an adaptive mathematics learning media based on machine learning and to examine its feasibility and effectiveness in improving student learning outcomes. The media was developed using the 4D research and development model (define, design, develop, disseminate). A Random Forest algorithm was employed to classify students' ability into three categories (low, medium, high) based on their exercise history, allowing the media to automatically adjust the difficulty level of the exercises. The trial subjects were eighth-grade junior high school students of Tamansiswa Sukadamai. Data were collected through a needs analysis questionnaire, expert validation sheets, a System Usability Scale (SUS) questionnaire, and pretest-posttest learning outcome tests. The results indicate that the media is feasible, practical, and effective in improving student learning outcomes, and that the developed model shows good classification accuracy. Keywords: adaptive learning media, machine learning, learning outcomes, mathematics, Random Forest Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran matematika adaptif berbasis machine learning serta menguji kelayakan dan efektivitasnya dalam meningkatkan hasil belajar siswa. Media dikembangkan menggunakan model penelitian dan pengembangan 4D (define, design, develop, disseminate). Algoritma Random Forest digunakan untuk mengklasifikasikan kemampuan siswa ke dalam tiga kategori (rendah, sedang, tinggi) berdasarkan riwayat pengerjaan soal, sehingga media dapat menyesuaikan tingkat kesulitan latihan secara otomatis. Subjek uji coba penelitian adalah siswa kelas VIII SMP Tamansiswa Sukadamai. Data dikumpulkan melalui angket analisis kebutuhan, lembar validasi ahli, angket System Usability Scale (SUS), serta tes hasil belajar (pretest dan posttest). Hasil penelitian menunjukkan bahwa media dinyatakan layak, praktis, dan efektif meningkatkan hasil belajar siswa, serta model yang dikembangkan menunjukkan akurasi klasifikasi yang baik. Kata kunci: media pembelajaran adaptif, machine learning, hasil belajar, matematika, Random Forest

Title

Found 11 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 11 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 11 Documents
Search