Garuda - Garba Rujukan Digital

PEMETAAN POLA HUBUNGAN PROGRAM STUDI DENGAN ALGORITMA APRIORI â€“ STUDI KASUS SPMU UNNES
Edu Komputika Journal Vol 1 No 1 (2014): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v1i1.4123

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola hubungan pilihan program studi mahasiswa baru Unnes menggunakan pendekatan algoritma apriori. Penelitian didesain dengan menggunakan model data mining CRISP-DM (Cross Industry Standart Process for Data Mining). Pemetaan pola hubungan program studi dibagi tiga kelompok pemetaan yaitu semua program studi pada SPMU tahun 2009-2011. Bidang saintek dan soshum pada SPMU tahun 2012-2013. Hasil pemetaan pola hubungan program studi pada semua program studi untuk tahun 2009-2011 adalah pemetaan pertama PG Paud, S1 dan Pend. Guru Sekolah Dasar, S1, dengan nilai confidence 51,18%, pemetaan kedua Pend. Bahasa Jawa, S1 dan Pend. Guru Sekolah Dasar, S1, dengan nilai confidence 42,87%, pemetaan ketiga Seni Rupa, S1 dan Pend. Seni Rupa, S1, dengan nilai confidence 40,91%, dan pemetaan keempat PJKR, S1 (PGPJSD) dan PJKR, S1, dengan nilai confidence 43,98%. Hasil pemetaan pola hubungan program studi pada bidang saintek untuk tahun 2012-2013 adalah Pend. Teknik Mesin, S1 dan Pend. Teknik Otomotif, S1, dengan nilai confidence 42,26%, dan Pend. Teknik Otomotif, S1 dan Pend. Teknik Mesin, S1, dengan nilai confidence 46,1%. Hasil pemetaan pola hubungan program studi pada bidang soshum untuk tahun 2012-2013 adalah PJKR, S1 (PGPJSD) dan PJKR, S1, dengan nilai confidence 58,6% dan Pend. Kepelatihan Olahraga, S1 dan PJKR, S1, dengan nilai confidence 56,82%. Pemetaan pola hubungan program studi dengan menggunakan algoritma apriori dapat diterapkan pada bidang pendidikan untuk memetakan kedekatan antar program studi pada Universitas Negeri Semarang. Penelitian selanjutnya disarankan untuk memetakan pola hubungan program studi melalui jalur pendaftaran yang lainnya, dan dapat dikombinasikan dengan menggunakan algoritma yang lain.Â This study aims to determine the pattern of relations elective courses for new students Unnes priori algorithm approach. The study was designed by using data mining models CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Mapping patterns of relationship courses were divided into three groups, namely mapping all courses at SPMU 2009-2011. Saintek field and soshum at SPMU 2012-2013. Results of mapping patterns of relationships courses in all courses for the year 2009-2011 was the first PG Paud, S1 and Pend. Guru Sekolah Dasar, S1, with a confidence value of 51.18%, the second mapping Pend. Bahasa Jawa, S1 and Pend. Guru Sekolah Dasar, S1, with a confidence value of 42.87%, the third mapping Seni Rupa, S1 and Pend. Seni Rupa, S1, with a confidence value of 40.91%, and the fourth mapping PJKR, S1 (PGPJSD) and PJKR, S1, with a confidence value of 43.98%. Results of mapping patterns of relationships in the field Saintek courses for the year 2012-2013 is Pend. Teknik Mesin, S1 and Pend. Teknik Otomotif, S1, with a confidence value of 42.26%, and Pend. Teknik Otomotif, S1 and Pend. Teknik Mesin, S1, with a 46.1% confidence value. Results of mapping patterns of relationships in the field soshum courses for the year 2012-2013 is PJKR, S1 (PGPJSD) and PJKR, S1, with a confidence value of 58.6% and Pend. Kepelatiohan Olahraga, and PJKR S1, S1, with a confidence value of 56.82%. Mapping patterns of relationships courses by using the apriori algorithm can be applied to the field of education to map the closeness between program of study at the Semarang State University. Future studies are recommended to map the patterns of relationships through the course of study registration, and can be combined with other algorithms.

EFEKTIVITAS MODEL PEMBELAJARAN GUIDED DISCOVERY LEARNING UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR POKOK BAHASAN MENGENAL KOMPONEN ELEKTRONIKA SISWA KELAS X PROGRAM KEAHLIAN TKJ SMK MAâ€™ARIF NU 1 AJIBARANG BANYUMAS
Edu Komputika Journal Vol 1 No 2 (2014): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v1i2.7765

Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengetahui efektivitas model pembelajaraan guided discovery untuk meningkatkan hasil belajar pokok bahasan mengenal komponen elektronika siswa kelas X program keahlian TKJ SMK Maâ€™arif NU 1 Ajibarang Banyumas. Tujuan utama tersebut dapat dirinci sebagai berikut: (1) untuk mengetahui apakah ada peningkatan hasil belajar siswa setelah menggunakan model guided disovery learning, (2) untuk mengetahui seberapa besar efektivitas model guided discovery learning untuk meningkatkan hasil belajar pokok bahasan mengenal komponen elektronika siswa kelas X program keahlian TKJ SMK Maâ€™arif NU 1 Ajibarang Banyumas. Metode penelitian ini menggunakan metode penelitian tindakan kelas. Subjek penelitian ini adalah siswa kelas X TKJ A SMK Maâ€™arif NU 1 Ajibarang dengan jumlah 47 siswa. Pengambilan data pada penelitian ini menggunakan metode tes dan observasi. Teknik analisis data yang digunakan yaitu deskriptif persentase. Hasil penelitian ada peningkatan hasil belajar siswa dapat dilihat dari hasil nilai tes. Ketuntasan belajar siswa secara klasikal pada tahap pra siklus yaitu 4,26%, ketuntasan belajar klasikal pada siklus I yaitu 65,96% dan pada siklus II meningkat menjadi 95,74%.Â Peningkatan Efektivitas pembelajaran pra siklus dan siklus 1 sebesar 68,53%, sedangkan peningkatan efektivitas pembelajaran siklus I dan Siklus II sebesar 11,74%. Peningkatan efektivitas pembelajaran pada tahap pra siklus dan siklus II mencapai 88,33%. Kesimpulan penelitian ini adalah model guided discovery learning (penemuan terbimbing) efektif untuk meningkatkan hasil belajar pokok bahasan mengenal komponen elektronika siswa kelas X SMK Maâ€™arif NU 1 Ajibarang Banyumas. Â The main objective of this study was to determine the effectiveness of guided discovery learning models to improve the learning outcomes of the subject recognize electronic component class X program expertise TKJ SMK Maâ€™arif NU 1 Ajibarang Banyumas. The main objective can be specified as (1) to determine whether there is an increase in student learning outcomes after using disovery guided learning models, (2) to determine how much the effectiveness of guided discovery learning model to improve learning outcomes recognize the subject of electronic components class X program expertise TKJ SMK Maâ€™arif NU 1 Ajibarang Banyumas. This research method uses classroom action research method. The subjects were students of class X TKJ A SMK Maarif NU 1 Ajibarang as many as 47 students. Collecting data in this study is using the test methods and observations. Descriptive data uses analysis techniques percentage. The results of the study there was an increase in student learning outcomes can be seen from the results of the test. Mastery learning students on stage in the classical cycle ie pre 4.26%, completeness classical learning in the first cycle is 65.96% and the second cycle increased to 95.74%. Increased effectiveness of learning pre-cycle 1 and cycle by 68.53%, while increasing the effectiveness of the learning cycle I and cycle II was 11.74%. Increasing the effectiveness of learning in the pre cycle and second cycle reaches 88.33%. The conclusion of this study is a model of guided discovery learning (guided discovery) is effective to improve the learning outcomes of the subject know the electronic component class X students of SMK Maarif NU 1 Ajibarang Banyumas.

IMPLEMENTASI METODE ANT COLONY UNTUK TRAVELING SALESMAN PROBLEM MENGGUNAKAN GOOGLE MAPS PADA KOTA-KOTA DI JAWA TENGAH
Edu Komputika Journal Vol 1 No 2 (2014): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v1i2.7773

Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan metode Ant Colony untuk Traveling Salesman Problem (TSP) dengan memanfaatkan Google Maps studi kasus pada kota-kota di Jawa Tengah. Algoritma Ant System yang merupakan salah satu algoritma Ant Colony Optimization (ACO) digunakan untuk membangun sebuah rute yang optimal untuk Traveling Salesman Problem pada Google Maps. Dari hasil pengujian untuk inputan kota kurang dari 10, algoritma Ant System mampu memberikan hasil yang optimal. Sedangkan untuk inputan kota lebih dari 10, algoritma Ant System tidak mampu memberikan hasil yang optimal. Oleh karena itu untuk menambah kinerja algoritma Ant System ditambahkan algoritma Local Search 2opt. Perbandingan hasil perjalanan yang dihasilkan kedua algoritma Ant System sebelum dan setelah ditambah dengan algoritma Local Search 2-opt juga dibandingkan dengan algoritma Greedy. Hasil pengujian menunjukan algoritma Ant System Local Search mempunyai bobot jarak dan waktu tempuh yang paling kecil dari dua algoritma yang lain, serta jalur Traveling Salesman Problem yang dibangun optimal. Pada hasil waktu komputasi dalam perhitungan jalur Traveling Salesman Problem, algoritma Greedy membutuhkan waktu komputasi yang paling sedikit dibandingkan dengan algoritma Ant System dan Ant System Local Search. The purpose of this study was to implemented Ant Colony method to solve the Traveling Salesman Problem (TSP) using Google Maps on cities of Central Java. Ant System algorithm is one of the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm to determine the optimum route on Google Maps and solves Traveling Salesman Problem. Based on results for 10 cities input, the Ant System algorithm can solves optimum route, the otherwise where input is more than 10 cities it canâ€™t solve optimum route. Therefore to improve performance of Ant System algorithm, the Local Search 2-opt algorithm added to Ant System algorithm. The comparison of the results of route optimum construction both algorithm, that shows the Ant System algorithm with Local Search 2-opt have the best minimum cost tour. And the best results of computation time was produced by Greedy algorithm.

SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA KERUSAKAN KOMPUTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Edu Komputika Journal Vol 1 No 2 (2014): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v1i2.7780

Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tersebut. Sistem pakar dibuat pada wilayah tertentu untuk suatu kepakaran yang mendekati kemampuan manusia di salah satu bidang. Sistem pakar mencoba mencari solusi sebagaimana yang dilakukan seorang pakar. Sistem pakar juga dapat memberikan penjelasan terhadap langkah yang diambil dan memberikan saran atau kesimpulan yang ditemukannya. Pembangunan sistem pakar bertujuan membantu pemakai komputer (user) untuk mengatasi masalah atau kerusakan pada perangkat keras komputer (hardware) dan pada perangkat lunak komputer (software). Kasus kerusakan komputer merupakan kasus yang memerlukan bantuan seorang pakar (teknisi) dalam menyelesaikan masalah dengan mengandalkan pengetahuan yang dimilikinya. Sistem ini dibangun menggunakan metode forward chaining. Forward chaining digunakan untuk menguji faktor-faktor yang dimasukkan dengan aturan yang disimpan dalam sistem hingga dapat diambil kesimpulan.Â Software yang digunakan untuk membangun sistem agar nantinya dapat digunakan yaitu Microsoft Visual Basic 2010 untuk mengolah database menggunakan Microsoft Acces. Â Expert system is computer-based system that uses knowledge, facts, and reasoning techniques in solving problems that typically can only be solved by an expert in that field. Expert system is made on a specific area of expertise that is closer to a human's ability in one field. Expert system try to find a solution as did an expert. Expert system can also provide an explanation of the steps taken and give suggestions or conclusions discovery. Development of an expert system aimed at helping computer users to resolve the problem or damage to computer hardware and computer software. The case of a computer malfunction is a case that requires the assistance of an expert (technician) in solving problems by relying on their knowledge. The system is built using forward chaining method. Forward chaining is used to examine the factors that put the rules stored in the system until it is concluded. Software used to build a system that will be used is Microsoft Visual Basic 2010 for the databases using Microsoft Access.

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI DISPOSISI SURAT MASUK DINAS PENDIDIKAN KOTA SEMARANG
Edu Komputika Journal Vol 1 No 2 (2014): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v1i2.7791

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana langkah-langkah pengembangan sistem informasi, dan apakah sistem ini praktis dan efektif untuk digunakan dalam pengelolaan disposisi surat masuk menggantikan sistem manual. Manfaat dari penelitian ini yaitu untuk meningkatkan pelayanan terhadap masyarakat dalam hal pemanfaaatan teknologi informasi. Model perancangan dan pengembangan sistem informasi ini adalah model waterfall. Objek yang diteliti yaitu sistem itu sendiri, dengan variabel penelitian yaitu kepraktisan dan keefektifan sistem. Metode pengambilan data dengan wawancara dan kuesioner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepraktisan Sistem Informasi yang dibangun berada pada kategoti sangat praktis dengan nilai rata-rata 84,43%. Keefektifan sistem dalam menggantikan sistem disposisi terdahulu berada pada kategori sangat efektif dengan nilai rata-rata 84,93%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah sistem informasi yang dibangun merupakan sistem yang praktis dan efektif untuk diterapkan sebagai pengganti sistem pengelolaan surat masuk dan disposisinya di Disdik Kota Semarang.Â The purpose of this research is to know the steps of developing information system, and whether the system is more practical and effective than manual system to use in managing disposition of incoming mail. The benefit of this research is to improve services to the society in terms of utilization of information technology. The model of designing and developing information system is waterfall model. The object that was observed was the system itself and the research variables are practicality and effectiveness of the system. Methods of collecting data were interviews and questionnaires. The result showed that the practicality of Information System built was on very practical category, with average value 84.43%. The effectiveness of the system compared to the previous disposition system was on very effective category, with average value 84.93%. The conclusion of this research is the information system is a more practical and effective system to be applied as a substitute for manually managing disposition of incoming mail in Disdik Kota Semarang.Â

PERBANDINGAN ALGORITMA TF/IDF DAN BLEU UNTUK PENILAIAN JAWABAN ESAI OTOMATIS
Edu Komputika Journal Vol 1 No 2 (2014): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v1i2.7798

Setiap proses pembelajaran memerlukan suatu evaluasi berupa tes. Dalam perkembangannya tes dapat dilakukan secara online. Jenis tes antara lain tes benar salah, test pilihan ganda, tes mencocokan, dan tes esai. Sudah banyak penelitian di luar negeri maupun di dalam negeri yang mengembangkan metode-metode sebagai penilai jawaban esai otomatis. Sebagai contoh Eksperimen LSA untuk esai GMAT (Graduation Management Achievement Test) menghasilkan persetujuan dengan manusia sebesar 85%-91% (Valenti, Neri, & Cucchiarelli, 2003), Electronic Essay Rater (E-Rater) menghasilkan 87%-94% (Valenti, Neri, & Cucchiarelli, 2003), untuk penelitian di dalam negeri hasil uji coba SIMPLE (Ratna, Budiharjo, & Hartanto, 2007) menghasilkan 69.80%-94.64% untuk lima mahasiswa dan 77.18%-98.42% untuk sepuluh mahasiswa. Hasil yang didapatkan masih jauh dari yang diharapkan. Hal ini yang mendasari dilakukannya penelitian mengenai pembobotan yang baik dalam penilaian jawaban esai otomatis. Penelitian ini membandingkan Algoritma pembobotan TF/IDF dan BLEU dengan alat bantu Automatic Essay Scoring yang berbasis web untuk membobotkan jawaban siswa terhadap kunci jawaban esai serta meneliti pengaruh perluasan kunci jawaban serta penyisipan huruf pada kata kurang huruf (toleransi) untuk memaksimalkan hasil penilaian. Algoritma TF-IDF merupakan salah satu skema pembobotan istilah/term dalam pencarian dokumen yang terdiri pembobotan lokal Frequency Term (TF), pembobotan global Inverse Document Frequency (IDF), dan normalisasi. Sedangkan Algoritma BLEU merupakan salah satu sistem evaluasi otomatis yang dikenalkan oleh grup riset IBM. Dalam penelitian ini penulis menghitung nilai BLEU sampai 4-gram (4 kata) saja, sedangkan esai yang dinilai dibatasi pada esai yang merupakan jawaban dari pertanyaan pada tes esai (maksimal 250 kata per jawaban), bukan esai karangan yang panjang (lebih dari 250 kata) dan jawaban yang dinikai berupa kalimat bukan berupa jawaban hasil perhitungan (matematika, fisika dan kimia). Uji coba dilakukan dengan 10 soal esai dengan 22 peserta ujian. Secara keseluruhan, rata-rata korelasi TF/IDF-penilaian guru mencapai 0.70 dengan nilai korelasi tertinggi mencapai 0.98, sedangkan rata-rata korelasi BLEU-penilaian gurur mencapai 0.63 dengan nilai korelasi tertinggi mencapai 0.97. secara keseluruhan nilai yang dihasilkan algoritma TF/IDF lebih tinggi dari BLEU. Every learning process requires an evaluation of a test. In the development of the test can be done online. Types of tests include tests completely false, multiple choice tests, matching tests, and essay tests. There have been many studies abroad and within the country are developing methods as assessor automated essay answers. For example Experimental LSA for GMAT essay (Graduation Management Achievement Test) results in agreement with the human by 85% -91% (Valenti, Neri, & Cucchiarelli, 2003), the Electronic Essay Rater (E-Rater) resulted in 87% -94% (Valenti , Neri, & Cucchiarelli, 2003), for research on domestic trial results SIMPLE (Ratna, Budiharjo, & Hartanto, 2007) resulted in 69.80% -94.64% for the five students and 77.18% -98.42% for ten students. The results obtained are still far from the expected. It is for conducting research on a good weighting in the assessment of automated essay answers. This study compared the weighting algorithm TF / IDF and BLEU with Automatic Essay Scoring tools are web-based to membobotkan answers to the answer key student essay and examines the impact of the expansion of the answer key and the insertion of letters in the word less letters (tolerance) to maximize the results of the assessment. Algorithm TF-IDF weighting scheme is one term / terms in the search for documents consisting of local weighting Term Frequency (TF), Inverse Document Frequency weighting globally (IDF), and normalization. While the algorithm is one of the BLEU automatic evaluation system introduced by IBM research group. In this study the authors calculate the value to 4-gram BLEU (4 words) only, while the assessed essay essay is limited to the answers of the questions on the test essay (maximum of 250 words per answer), not an essay written by a long (more than 250 words ) and answer dinikai not be the answer in the form of sentence calculation results (mathematics, physics and chemistry). The test is done with 10 essays by 22 examinees. Overall, the average correlation of TF / IDF-teacher ratings reached 0.70 with the highest correlation value reaches 0.98, while the average correlation of BLEU-assessment gurur reached 0.63 with the highest correlation value reaches 0.97. overall value of the resulting algorithm TF / IDF higher than BLEU.

SIHAPES (SISTEM INFORMASI HASIL PENILAIAN SISWA) BAGI SEKOLAH MENENGAH PERTAMA DI SMP NEGERI 7 SEMARANG
Edu Komputika Journal Vol 1 No 2 (2014): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v1i2.7803

Di SMP Negeri 7 Semarang sistem penilaian akademik siswa hanya menunjukkan hasil akhir dariÂ segala aktivitas belajar yang dijalani oleh seorang siswa, sehingga proses- proses pembelajaran yang dijalani seorang siswa dari hari ke hari tidak terpantau. Oleh karena itu sangat diperlukan sistem informasi yang dapat memberikan kemudahan bagi siswa dan sekolah yang bersangkutan, dalam hal ini SMP N 7 Semarang, yaitu lebih memudahkan dalam pengelolaan nilai akademik siswa bagi pihak sekolah dan bagi siswa dapat mengetahui nilai akademik dari awal proses belajar disekolah sehingga siswa dapat meningkatkan prestasi akademiknya. Permasahan dalam penelitian ini adalah bagaimana cara membuat dan cara menguji SIHAPES (Sistem Informasi Hasil Penilaian Siswa) Sekolah Menengah Pertama di SMP N 7 Semarang. Metode yang penulis gunakan dalam melakukan penelitian SIHAPES (Sistem Informasi Hasil Penilaian Siswa) yaitu metode penelitian dan pengembangan atau Research and Development (R&D), sedangkan untuk menguji SIHAPES (Sistem Informasi Hasil Penilaian Siswa)Â Â digunakan metode ekperimen dengan model One Shot Case Study dengan membuat sistem informasi hasil penilaian siswa di SMP Negeri 7 Semarang Berdasarkan hasil analisis SIHAPES yaitu beberapa aspek analisis PIECES sudah memperoleh hasil yang cukup baik. Salah satunya dapat dilihat dari hasil analisis kategori service, dimana presentase keseluruhan angket uji yang telah dibagikan, rata â€“ rata masuk dalam rage kategori â€œSangat Baikâ€. Hal ini dapat dilihat dari hasil rata â€“ rata hasil uji kepada dosen pakar yang memiliki nilai rata â€“ rata 84,38%Â yang termasuk dalam kategori â€œSangat Baikâ€, hasil uji kepada guru dan administrator memiliki nilai rata â€“ rata 89% dan termasuk kategori â€œSangat Baikâ€, dan hasil rata â€“ rata uji kepada siswa 85% yang termasuk dalam kategori â€œSangat Baikâ€. Simpulan hasil penelitian adalah bahwa Sistem Informasi Hasil Penilaian Siswa (SIHAPES) layak atau dapat digunakan untuk mengelola nilai hasil belajar siswa di SMP Negeri 7 Semarang. In SMP Negeri 7 Semarang student academic assessment system only shows the end result of all learning activities undertaken by a student, so that the learning processes of students who lived a day to day is not observed. Therefore it is very necessary that information systems can provide convenience for students and schools are concerned, in this case the SMP N 7 Semarang, which is much easier in the management of student academic grades for the school and for the students to know the value of early academic learning in school so students can improve their academic achievement. Permasahan in this research is how to make and how to test SIHAPES (Student Assessment Information System) Junior High School in SMP N 7 Semarang. The method I use in doing research SIHAPES (System Information Results Student Assessment) is a method of research and development or research and development (R & D), whereas for the test SIHAPES (System Information Results Student Assessment) used experimental method to the model of One Shot Case Study with making information systems student assessment results in SMP Negeri 7 Semarang. Based on the results of the analysis of some aspects of the analysis SIHAPES PIECES have obtained good results. One of them can be seen from the results analysis service category, where the overall percentage of test questionnaires that have been distributed, the average - average entry in the rage category of "Very Good". It can be seen from the average - average test results to the faculty of experts that have value - average 84.38% are included in the category of "Very Good", the test results to teachers and administrators have value - average 89% and included the category "very Well ", and the average results - test average to 85% of students are included in the category of" Very Good ". Conclusion The results of the study is that the results of Student Assessment Information System (SIHAPES) worth or value can be used to manage student learning outcomes in SMP Negeri 7 Semarang.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) UNTUK MENENTUKAN PERINGKAT SISWA BERDASARKAN NILAI HARD SKILL DAN SOFT SKILL
Edu Komputika Journal Vol 2 No 1 (2015): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v2i1.7812

Dalam penentuan peringkat, wali kelas dihadapkan pada tugas untuk menyampaikan informasi atau melaporkan urutan/peringkat para peserta didiknya. Kesulitan yang dihadapi antara lain wali kelas kesulitan menentukan ranking dengan banyak siswa karena jangka waktu penentuan peringkat sangatlah singkat. Maka dari itu dibutuhkan suatu sistem yang bisa membantu wali kelas untuk menentukan peringkat siswa. Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana membuat Sistem Pendukung Keputusan dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan peringkat siswa. Apakah aplikasi Sistem Pendukung Keputusan dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) valid. Apakah aplikasi Sistem Pendukung Keputusan dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat membantu wali kelas dalam menentukan peringkat siswa. Tujuan penelitian ini dapat dibuat sistem pendukung keputusan untuk menentukan peringkat siswa. Aplikasi dapat diuji validitasnya. Dapat membantu wali kelas untuk menentukan peringkat siswa. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem yaitu metode Research and Development (R & D). Penelitian dilaksanakan di SMA N 1 Bergas. Validasi sistem dilakukan oleh dosen pakar dari Jurusan Elektro untuk uji internal, dan Waka Kurikulum SMA N 1 Bergas untuk uji eksternal dengan menggunakan instrumen berupa angket yang hasilnya disimpulkan secara deskriptif persentase. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan penentuan peringkat siswa dengan metode AHP dibuat dalam beberapa proses yaitu merencanakan Model Konseptual atau Model Teoritis, Model Hipotetik, Model Empirik dan Model Akhir. Metode penghitungan sistem dibuat dengan metode AHP. Berdasarkan analisis dengan deskriptif persentase, hasil validasi internal adalah sebesar 75,56% dan termasuk dalam kategori Valid. Sedangkan validasi eksternal memperoleh hasil 81,67% dan termasuk ke dalam kategori Sangat Valid. Hasil uji coba pada wali kelas sebesar 84,6% termasuk dalam kategori Sangat Valid. Dapat disimpulkan bahwa dapat dibuat sistem pendukung keputusan untuk menentukan peringkat siswa Berdasarkan hasil validasi internal dan eksternal, aplikasi sistem pendukung keputusan ini dapat dinyatakan valid. Aplikasi layak dan dapat membantu wali kelas dalam menentukan peringkat siswa. Saran yang diberikan yaitu sistem dapat dikembangkan sehingga tidak terdapat peringkat yang kosong jika ada peringkat yang sama serta perlu dikembangan dengan penambahan kriteria dan subkriteria lainnya. On determining studentâ€™s rank, class teachers are faced for giving information or reporting their studentâ€™s rank. The difficulty that they have is to determine studentâ€™s rank in a short time while there are large number of students. Based on that situation, class teachers need a system which could help them for determining studentâ€™s rank. The problem in this research is how to make decision supporting system using analytical hierarchy process (ahp) method for determining studentâ€™s rank. This research is purposed to get information whether the application of Decision Supporting System using analytical hierarchy process is valid and be able to help for determining studentâ€™s rank. The purpose of this research is be able to make Decision Supporting System for determining studentâ€™s rank. The validity of this application could be tested and be able to help class teachers to determine their studentâ€™s rank. The method which used to develop this system is research and development method. The research is done in SMAN 1 Bergas. System validation is done by lecturer from Electrical Engineering program for internal test, and the head of curriculum of SMAN 1 Bergas for external test by using instrument that can be concluded with percentage descriptive. The result of this research show that the system is made from some processes which are Conceptual Model, Hypothetic Model, Empirical Model, and Final Model. System calculation method is made with AHP method. Based on some analysis using percentage descriptive, the internal validity result is 75,56%, so that the score is valid. And either for external validation which is 81.67% and validation result for class teacher which is 84,6%. Based on those conclusions, this decision supporting system is valid. The application is worthy and could help the class teachers for determining studentâ€™s rank. The advice for this research is the system can be developed by adding another criterias and sub-criterias.

PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN ZENER DIODE SPECIFICATION BERBASIS FLASH UNTUK MENUNJANG MATA KULIAH ELEKTRONIKA
Edu Komputika Journal Vol 2 No 1 (2015): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v2i1.7817

Mata kuliah elektronika di jurusan Teknik Elektro Unnes mempunyai alat HBE-B3E. Namun alat praktikum tersebut jumlahnya terbatas. Keterbatasan jumlah alat tersebut menjadi kendala tersendiri bagi mahasiswa untuk mempelajari materi dioda zener. Permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini adalah bagaimanakah membuat media pembelajaran alat praktikum HBE-B3E mengenai materi Zener Diode Specification berbasis flash untuk menunjang mata kuliah elektronika dan apakah media pembelajaran layak digunakan untuk menunjang mata kuliah elektronika. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat media pembelajaran alat praktikum HBE-B3E mengenai materi Zener Diode Specification berbasis flash dan melakukan uji kelayakan media pembelajaran. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Research and Development (R&D). Pengujian dilakukan oleh ahli media dan ahli Â materi kemudian dilanjutkan dengan uji produk pada mahasiswa. Pengambilan data dari responeden menggunakan metode angket dengan menggunakan skala likert. Media pembelajaran alat praktikum HBE-B3E mengenai Zener Diode Specification berbasis flash dibuat melalui lima tahap yaitu mempelajari cara kerja alat praktikum HBE-B3E, menyusun komponen animasi media pembelajaran, membuat komponen tampilan menu utama, membuat simulasi dioda zener, dan menyusun materi dan komponen-komponen pendukung dari media. Pada uji kelayakan ahli materi mendapatkan skor 84,28% yang masuk dalam kategori setuju. Pada uji kelayakan ahli media mendapatkan skor 80% yang masuk dalam kategori setuju. Hasil penelitian pada mahasiswa menunjukkan pada aspek kelayakan hasil program mendapat skor 76% yang masuk dalam kategori setuju. Pada aspek keefektifan bagi mahasiswa mendapat skor 77,39% yang masuk dalam kategori setuju. Jadi dapat disimpulkan bahwa media pembelajaran Zener Diode Specification berbasis flash layak digunakan sebagai media penunjang mata kuliah elektronika.Â Electronics courses at the Department of Electrical Engineering Unnes have HBE-B3E tool. However, the number of practical tools is limited. The limited number of these tools becomes a problem for students to learn the material of zener diode. Issues raised in this research is how the media learning lab tool HBE-B3E about material Zener Diode Specification flash-based courses to support the electronics and if feasible instructional media used to support the electronic courses. The purpose of this research is to make learning mediaHBE-B3E tool lab about Zener Diode Specification based-flashmaterialand do expediency experiment study. The method which is used in this research is the Research and Development (R & D). The experiment is done by media and materials expertsthen continued with the product test on the students.Taking over data from respondent use questionnaires with likert scale. Instructional lab tool HBE-B3E media about Zener Diode Specification-based flash is made through five stages: studying the workings of HBE-B3E practical tools, compose an animation component of instructional media, making the main menu display components, making simulation zener diode, and compose materials and supporting components of the media. In the materials feasability test get score 84.28% are included agree category. In the media feasability test get a score 80% are included in the agree category. Results of research on college students show the feasibility aspect of the program results get score 76% are included in the agree category. In the effective aspect for student get score of 77.39% in category of agree. So it can be concluded that the instructional Zener Diode Specification media fit to use as supporting media electronics courses.

PEMILIHAN FEATURE DENGAN CHI SQUARE DALAM ALGORITMA NAÃVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI BERITA
Edu Komputika Journal Vol 2 No 1 (2015): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v2i1.7823

Klasifikasi berita secara manual tidak mungkin dilakukan. Klasifikasi otomatis banyak dilakukan dengan algoritma naÃ¯ve bayes, tetapi jumlah feature kata yang banyak dapat mengurangi akurasi klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan, pengaruh dan nilai recall, precision, f-measure dan akurasi dari pemilihan feature Chi Square terhadap kinerja algoritma NaÃ¯ve Bayes untuk mengklasifikasikan teks berita secara otomatis. Pada penelitian ini diterapkan teknik pemilihan feature dengan Chi Square dalam Algoritma NaÃ¯ve Bayes. Data penelitian diambil dari www.kompas.com sebanyak 1350 buah sebagai data latih dan 150 buah sebagai data uji. Pengujian dilakukan dengan mengklasifikasikan berita tanpa pemilihan feature Chi Square dan mengklasifikasikan berita dengan menerapkan pemilihan feature Chi Square dengan taraf nyata Î± 0.05, 0.01, 0.005, dan 0.001. Selanjutnya akan dievaluasi dengan metode evaluasi recall, precision, f-measure dan akurasi. Dari klasifikasi berita otomatis tanpa pemilihan feature yang dilakukan, diperoleh hasil recall 96.67%, precision 96.75%, f-measure 96.68% dan akurasi 96.67%. Sedangkan klasifikasi berita dengan pemilihan feature menggunakan chi square pada taraf nyata Î± 0.05, 0.01, 0.005, dan 0.001 diperoleh hasil yang sama yaitu recall 98%, precision 98%, f-measure 97.99%, dan akurasi 98%. Dari hasil tersebut, dapat diketahui bahwa pemilihan feature menggunakan chi square dapat mempengaruhi kinerja algoritma NaÃ¯ve Bayes untuk mengklasifikasikan berita secara otomatis.Â Classification of news manually impossible. Automatic classification lot to do with the naÃ¯ve Bayes algorithm, but the number of words that many features can reduce the accuracy of the classification. This study aims to determine the application, influence and value of recall, precision, f-measure and accuracy of election Chi Square feature of the performance NaÃ¯ve Bayes algorithm to automatically classify news text. In this study feature selection techniques applied by Chi Square in NaÃ¯ve Bayes algorithm. Data were taken from as many as 1350 pieces www.kompas.com as training data and 150 as test data. Testing is done by classifying feature election news without Chi Square and classifying news by applying the Chi Square feature selection with significance level Î± 0:05, 0:01, 0.005, and 0.001. Next will be evaluated by the evaluation method of recall, precision, f-measure and accuracy. Automatic classification of news without selecting a feature that is done, the result recall 96.67%, 96.75% precision, f-measure 96.68% and 96.67% accuracy. While the classification of news with feature selection using the chi square on the real level Î± 0:05, 0:01, 0005, and 0001 obtained the same result, namely 98% recall, 98% precision, f-measure 97.99%, and accuracy 98%. From these results, it is known that the selection of the feature using the chi square can affect the performance NaÃ¯ve Bayes algorithm to automatically classify news.

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
Gedung E11 Jurusan Teknik Elektro, UNNES, Kampus Sekaran, Gunungpati, Semarang, Indonesia 50229

Location
Kota semarang,

Jawa tengah

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name -

Contact Email -

Phone -

Journal Mail Official -

Editorial Address Gedung E11 Jurusan Teknik Elektro, UNNES, Kampus Sekaran, Gunungpati, Semarang, Indonesia 50229

Location Kota semarang, Jawa tengah INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
Gedung E11 Jurusan Teknik Elektro, UNNES, Kampus Sekaran, Gunungpati, Semarang, Indonesia 50229

Location
Kota semarang,

Jawa tengah

INDONESIA