Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Digital literacy analysis of elementary school students through implementation of e-learning based learning management system
Authors: Candra Dewi
Journal: Journal of Education Technology
Year: 2022
Topics: Education; E-Learning
Abstract: The COVID-19 pandemic that has hit the world has resulted in changes in all aspects of life, including the education aspect. Initially, education was held face-to-face, due to the COVID-19 pandemic, face-to-face learning began to be limited. Face-to-face learning is replaced with online learning (e-learning) based on a learning management system (LMS) so that students are expected to still be able to learn even from home. The implementation of e-learning in the teaching and learning process in schools requires digital literacy competencies. Through e-learning students can access various information on the internet so that digital literacy skills are one solution in responding to the challenges of technological advances. This study aims to analyze the digital literacy skills of elementary school students through the application of LMS-based e-learning. This research is a descriptive analysis. The subjects in this study were fifth grade elementary school students who applied LMS-based e-learning as many as 25 students. While the data collection methods used are surveys and interviews. Data analysis methods used include data collection, data reduction, data presentation, and decision making. The results showed that there were three aspects, most of the students had sufficient digital literacy skills and there were four aspects where most of the students had good abilities. So it can be concluded that the students' digital literacy abilities are mostly in the sufficient and good category. Thus, e-learning can have an impact on students' digital literacy skills.
The Effect of Project Based Learning Model Combined with Snake and Ladder Media to Fifth Graders' Learning Activity and Outcomes in Social Studies
Authors: Candra Dewi, Catur Agustina, Yatim Riyanto
Journal: Technium Soc. Sci. J.
Year: 2020
Topics: Education; Game-Based Learning
Abstract: The present study aims to determine the effect of the project based learning model with snake and ladder media to fifth graders' learning activity and outcome in social studies. The material covered was the Proclamation of Indonesian Independence. The research method used was a quasi-experimental with non-equivalent (pretest and posttest) control group design. The research respondents consisted of 36 students. Data were collected through observation and tests. The research instrument used was observation sheet containing students' learning activities and a test of learning outcomes that had been validated by experts. Independent samples t-test was used for hypothesis testing. The students' activity and learning outcomes improvement were determined by the results of the N-gain test. The results showed an increase in activity and learning outcomes in both classes. The experimental class performed higher …
Implementasi Metode Learning Vector Quantization (LVQ) untuk Klasifikasi Persalinan
Authors: Romlah Tantiati, Muhammad Tanzil Furqon, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning
Abstract: Salah satu acuan untuk mengukur pelayanan kesehatan disuatu wilayah adalah bagaimana penanganan proses bersalin oleh tenaga medis. Dalam hal ini Angka Kematian Ibu (AKI) serta pada bayi adalah Angka Kematian Bayi (AKB) dianggap sebagai indikator penting dalam pelayanan kesehatan. Pelayanan antenatal care dilakukan sebagai upaya menghindari terjadi risiko komplikasi pada masa kehamilan dan calon ibu dengan menetukan tindakan yang harus diberikan pada ibu hamil dari data hasil pemeriksaan sehingga mampu menekan Angka Kematian Ibu (AKI) serta Angka Kematian Bayi (AKB). Jaringan LVQ merupakan, suatu pelatihan kompetitif dengan masing-masing output dihubungkan dalam suatu kelas tertentu. Dalam penelitian ini penulis mengimplementasikan pembelajaran LVQ untuk klasifikasi persalinan kedalam 2 kelas yaitu apakah persalinan normal atau berisiko. Dengan menggunakan data yang terkumpul pada data Asuhan Keperawatan (ASKEP) pemeriksaan fisik umum ibu hamil yang memuat informasi usia, ukuran panggul, letak posisi janin, ukuran tekanan darah, kadar sel hemoglobin (HB), hasil periksa psikologi calon ibu, Lingkar Lengan Atas (LILA), proteinurea dan Tafsiran Berat Janin (TBJ). Hasil analisis pengujian LVQ untuk klasifikasi persalinan dengan parameter learning rate ()= 0, 1, konstanta pengurangan LR (c)= 0, 1, minimum LR= 10-7 dan maxEpoch/iterasi maksimum sebanyak 24 kali dengan perbandingan jumlah data latih dan data uji (64: 16) adalah nilai akurasi 93, 78%.
Multicommodity prices prediction using multivariate data-driven modeling: Indonesia case
Authors: Marsellino Prawiro Halim, Novanto Yudistira, Candra Dewi
Journal: IEEE Transactions on Computational Social Systems
Year: 2022
Topics: Data Science; Multivariate Modeling
Abstract: One of the problems experienced by micro, small, and medium enterprises (MSMEs) during this pandemic is that most MSME actors do not understand plan-making during a crisis. This situation was exacerbated by erratic commodity prices, which resulted in several MSME players choosing to temporarily close because their turnover got a drastic decline. To help MSME actors maintain their business by knowing commodity price predictions, we propose a deep learning model using the long short-term memory (LSTM) method to predict commodity prices in Indonesia. LSTM is a type of recurrent neural network (RNN) with a memory cell to store information and solve the vanishing gradient problem in RNN. Furthermore, multivariate LSTM leverages the model to predict datasets with more than one feature. This study used a dataset collected from the Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional (PIHPS Nasional …
Implementasi Game Edukasi Marbel Pada Pembelajaran Matematika Kelas 3 Sekolah Dasar
Authors: Reyka Suci Aniyawati, Candra Dewi
Journal: Prosiding Konferensi Ilmiah Dasar
Year: 2023
Topics: Educational Technology; Game-Based Learning
Abstract: Perkembangan teknologi sangat pesat akhir-akhir ini, karena semakin banyak aplikasi pembelajaran yang diproduksi untuk smartphone dan tablet. Salah satunya adalah aplikasi pendidikan yang sedang dikembangkan, seperti game edukasi. Salah satu permasalahan dalam pembelajaran matematika adalah anggapan bahwa sebagian besar siswa menganggap matematika sebagai mata pelajaran yang sulit dan membosankan, sehingga banyak siswa yang tidak menyukai matematika bahkan menjadikan matematika sebagai mata pelajaran wajib. Hal ini dikarenakan pembelajaran yang monoton atau pembelajaran matematika yang tidak begitu menyenangkan. Dalam proses pembelajaran, guru kelas juga kurang maksimal dalam menghadapi lingkungan belajar, guru kelas hanya menggunakan metode ceramah atau terkadang poster bernomor yang dicetak di kelas. Game pembelajaran adalah salah satu solusi yang ditawarkan sebagai lingkungan belajar yang inovatif. Game edukasi ini tidak hanya meningkatkan pengetahuan, keterampilan dan hasil belajar siswa, tetapi juga meningkatkan minat siswa terhadap matematika. Hal inilah yang mendorong peneliti untuk mulai mengimplementasikan game ke dalam media pendidikan. Karena selain mampu membantu guru menyampaikan materi pembelajaran, siswa juga akan lebih senang menerima materi pembelajaran. Aplikasi ini dikatakan cukup baik dan layak digunakan, untuk membantu anak-anak khususnya di tingkat sekolah dasar agar lebih mudah memahami matematika yang dianggap oleh sebagian anak sebagai mata pelajaran yang dianggap sulit.
Pengaruh Model Pembelajaran Inside Outside Circle (IOC) Dan Media Flashcard Terhadap Motivasi Belajar Matematika Siswa
Authors: Dwi Febriani Prayitno, Candra Dewi, Ellys Mersina
Journal: Pendas: Jurnal Ilmiah Pendidikan Dasar
Year: 2023
Topics: Educational Psychology; Teaching Methods
Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh model pembelajaran inside outside circle berbantuan media flashcard terhadap motivasi belajar matematika. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif jenis true eksperimental dengan desain post-test only control design. Pengumpulan data dilakukan melalui angket dan dokumentasi. Teknik analisis data menggunakan uji normalitas, uji homogenitas dan uji hipotesis. Penelitian dilakukan pada kelas V, VA sebagai kelas eksperimen dan VB sebagai kelas kontrol. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh model pembelajaran Inside Outside-Circle (IOC) berbantuan flashcard terhadap motivasi belajar matematika. Hal ini ditunjukkan oleh hasil hitung uji hipotesis t hitung lebih besar daripada t tabel. Selain itu, hasil skor posttest juga menunjukkan bahwa kelas eksperimen memiliki nilai rata-rata yang lebih tinggi daripada kelas kontrol. Guru …
Penerapan Media Pembelajaran PPT Interaktif Untuk Meningkatkan Hasil Belajar Siswa pada Materi Pecahan Kelas IV Sekolah Dasar
Authors: Mudyah Nafiah, Raras Setyo Retno, Candra Dewi
Journal: Prosiding Konferensi Ilmiah Dasar
Year: 2022
Topics: Educational Technology; Teaching Methods
Abstract: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui penerapan media pembelajaran power point terhadap peningkatan hasil belajar siswa kelas IVA SD Nurul Hikmah Ibnazzaman Desa Banyurip Kecamatan Sambungmacan, Kabupaaten Sragen pada mata pelajaran Matematika materi Pecahan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini Penelitian Tindakan Kelas, penelitiaan ini terdiri dari 4 tahap yang terdiri dari perencanaan, tindakan, observasi dan refleksi. Hasil penelitiaan menunjukkan aktivitas dan hasil belajar siswa setelah menerapkan media pembelajaran PPT Interaktif di kelas IVA mengalami peningkatan setelah melakukan tindakan. Pada siklus I, rata-rata presentase aktivitas siswa aspek afektif 78, 5%. Pada aspek psikomotorik rata-rata presentase 79, 7% dan presentase ketuntasan hasil belajar siswa keseluruhan 38%. Pada siklus II rata-rata presentase aktivitas siswa aspek afektif pertemuan 91, 6%, pada aspek psikomotorik 82, 5% dan pada siklus II presentase ketuntasan hasil belajar siswa 88, 5%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah penerapan media pembelajaran PPT Interaktif dapat meningkatkan aktivitas siswa dan hasil belajar siswa kelas IV SD Nurul Hikmah Ibnazzaman Kecamatan Sambungmacan, Kabupaten Sragen Tahun Pelajaran 2021/2022.
The Effect Of Flash-Based Interactive Learning Multimedia On The Thematic Learning Outcomes Of Grade 5 Students In Elementary School
Authors: Candra Dewi
Journal: Jurnal Pemikiran Dan Pengembangan Sekolah Dasar (JP2SD)
Year: 2022
Topics: Educational Technology; Interactive Learning
Abstract: This study aims to determine the effect of flash-based interactive multimedia learning on the fifth-grade elementary school students' thematic integrative learning outcomes. The study is a quantitative study with a True Experimental Design type of posttest-only control design. The population was 180 fifth-grade students, with 40 fifth-grade students chosen as samples using cluster sampling. The data collection used multiple-choice questions to measure the results of integrative thematic learning of the experimental and control class. The hypothesis test used is t-test. The results of the t-test analysis show that flash-based interactive multimedia learning affects the integrative thematic learning outcomes of fifth-grade elementary school students
Pengelompokan Wilayah berdasarkan Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) dengan Optimasi Algoritme K-Means menggunakan Self Organizing Map (SOM)
Authors: Iskarimah Hidayatin, Sigit Adinugroho, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Clustering Algorithms
Abstract: Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) merupakan masyarakat, keluarga, kelompok atau seseorang yang tidak bisa melakukan fungsi secara sosial dikarenakan terdapat suatu kesulitan secara rohani, jasmani, atau sosial. Pengelompokan daerah berdasar PMKS sangat penting dilakukan untuk memberikan gambaran masalah PMKS dengan tujuan kebijakan yang diambil tepat sasaran. Algoritme Self Organizing Map (SOM) untuk penentuan jumlah cluster dan centroid awal sedangkan algoritme K-Means untuk penentuan hasil akhir cluster. Alur penelitian yaitu data dilakukan normalisasi lalu proses SOM kemudian ke K-Means selanjutnya dilakukan pengujian dan analisis. Pengujian parameter SOM menggunakan silhouette coefficient diperoleh parameter yang terbaik adalah nilai learning rate bernilai 0.2, beta bernilai 0.8, r (ketetanggaan) bernilai 0, jumlah cluster bernilai 2, dan epoch bernilai 50. Optimasi algoritme K-Means menggunakan SOM lebih baik daripada algoritme K-Means berdasarkan pada nilai silhouette coefficient. Nilai silhouette coefficient pada SOM yaitu 0.21882702 sedangkan K-Means memiliki nilai bernilai 0.201911102. Analisis hasil yang didapatkan Optimasi algoritme K-Means dengan SOM yaitu cluster 1 dengan jumlah 26 Kabupaten/Kota dengan memiliki kesamaan dalam variabel Pekerja Migran Bermasalah Sosial, Keluarga bermasalah sosial psikologis, dan Anak yang menjadi korban tindak kekerasan/yang diperlakukan salah memiliki nilai rata-rata yang tinggi dan cluster 0 dengan jumlah 12 Kabupaten/Kota dengan kesamaan variabel yang tinggi selain cluster 1.
Klasifikasi Status Gunung Berapi dengan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)
Authors: Chelsa Farah Virkhansa, Budi Darma Setiawan, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning
Abstract: Ada 129 gunung api yang masih aktif serta 500 gunung api yang tidak aktif yang terletak di Indonesia. Warga yang bertempat tinggal di sekitar daerah yang rentan terhadap letusan gunung api cukup banyak yaitu sebanyak 10% dari penduduk Indonesia. Dari jumlah gunung api yang masih aktif tersebut hanya terdapat 69 gunung yang terpantau, maka masih banyak gunung api yang aktif yang tidak terpantau secara baik yaitu sekitar 40%. Sehingga dibutuhkan informasi status gunung berapi secepat dan seakurat mungkin untuk mengurangi dampak yang disebabkan oleh letusan gunung berapi tersebut. Pada penelitian bertujuan untuk melakukan pengklasifikasian status gunung berapi dengan menggunakan metode Learning Vector Quantization. Penelitian ini menggunakan data berjumlah 110 data. Data tersebut diperoleh dari website Pusat Vulkanogi dan Mitigasi Bencana Geologi (PVMBG). Dari pengujian yang sudah dilakukan, didapatkan hasil akurasi tertinggi sebesar 88% saat memakai learning rate 0.1, pengurang learning rate 0.1 serta minimum learning rate 0.01.
Peramalan Hasil Panen Kelapa Sawit Menggunakan Metode Multifactors High Order Fuzzy Time Series yang Dioptimasi dengan K-Means Clustering (Studi Kasus: PT. Sandabi Indah …
Authors: Yessica Inggir Febiola, Imam Cholissodin, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Time Series Analysis
Abstract: Berdasarkan data volume ekspor yang dicatat oleh Kementerian Pertanian dari tahun 2012 hingga tahun 2016, kelapa sawit (Elaeis guineensis Jacq) menjadi salah satu pusat perhatian pemerintah dan investor. Pada perusahaan perkebunan kelapa sawit, salah satunya ialah PT. Sandabi Indah Lestari Kota Bengkulu terjadi kendala pada hasil panen kelapa sawit yang tidak sesuai dengan target yang diharapkan. Target ini berupa jumlah hasil panen dan waktu yang digunakan untuk melakukan hasil panen kelapa sawit. Ketika hasil panen tidak sesuai target, hal ini dapat menyebabkan anggaran produksi yang tidak sesuai dengan yang direncanakan. Oleh karena itu perusahaan membutuhkan peramalan hasil panen untuk meminimalisasi adanya kendala yang ditimbulkan dari hasil panen yang tidak sesuai target. Metode Multifactors High Order Fuzzy Time Series yang dioptimasi dengan K-Means Clustering untuk menentukan subinterval yang digunakan dapat membantu dalam melakukan peramalan hasil panen kelapa sawit. Alur dari metode ini yaitu penentuan Universe of Discourse, penentuan jumlah cluster, pembentukan subinterval dengan K-Means Clustering, pembentukan himpunan Fuzzy, fuzzifikasi, pembentukan Fuzzy Logic Relationship (FLR), dan defuzzifikasi. Penelitian ini menggunakan beberapa faktor yang terdiri atas hasil panen kelapa sawit setiap bulan, luas lahan, umur tanaman, dan jumlah pokok kelapa sawit. Dari hasil pengujian didapatkan jumlah cluster, jumlah order, jumlah data latih, dan threshold yang optimal secara berturut-turut yaitu 8, 6, 107, dan 6 dengan nilai AFER terbaiknya yaitu 36, 98%.
Autocyclic: Deep learning optimizer for time series data prediction
Authors: Christian Arthur, Novanto Yudistira, Candra Dewi
Journal: IEEE Access
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Optimization Algorithms
Abstract: Time series prediction poses a formidable challenge, marked by the inherent difficulty in capturing long-term dependencies and adapting to intricate data patterns. Existing methods, spanning statistical models and neural networks, often grapple with issues such as underfitting and overfitting. This study addresses these challenges by introducing Autocyclic Learning Rate (AutoCyclic), an innovative approach that seamlessly integrates cosine cyclic learning rates with considerations for autocorrelation and variance. AutoCyclic dynamically adjusts learning rates based on the characteristics of time series data, effectively mitigating challenges related to local minima and demonstrating robust adaptability to outliers. In evaluation across diverse datasets, including ETTm2, M4, and WindTurbine, AutoCyclic consistently outperforms traditional optimizers such as Adams Optimizer and Cosine Cyclic Learning Rate. The …
UPAYA MENINGKATKAN HASIL BELAJAR IPAS MELALUI PBL (PROBLEM BASED LEARNING) PADA SISWA KELAS IV SD N JOHO 02
Authors: Endang Safitri, Candra Dewi, Supandi Supandi
Journal: SEMINAR NASIONAL SOSIAL, SAINS, PENDIDIKAN, HUMANIORA (SENASSDRA)
Year: 2023
Topics: Educational Methods; Elementary Education
Abstract: Penelitian ini dilakukan untuk meningkatkan hasil belajar mata pelajaran IPAS pada siswa kelas 4 SD N Joho 02 dengan penerapan model pembelajaran Problem Based Learning (PBL). Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilakukan dengan dua siklus dan masing-masing siklus terdapat dua kali pertemuan. Subjek dalam penelitian adalah siswa kelas 4 SD N Joho 02 yang berjumlah 3 siswa, terdiri dari 1 siswa laki-laki dan 2 siswa perempuan. Teknik yang digunakan dalam pengumpulan data adalah tes. Teknik analisis data yang digunakan berupa deskripsi presentase dari hasil belajar IPAS saat pra siklus dan setelah siklus. Hasil rata-rata yang diperoleh siswa dalam satu kelas sebelum dilakukan siklus adalah 43 dengan keterangan tidak ada yang nilainya mencapai ketuntasan minimum. Pada siklus I menunjukkan peningkatan hasil belajar dengan nilai rata-rata yaitu 60 dengan 1 siswa atau 33% yang mencapai KKM 75. Adapun pada siklus II semakin mengalami peningkatan dimana 2 siswa atau 67% tuntas belajar pada mata pelajaran IPAS. Penelitian ini dikatakan berhasil karena mencapai indikator kinerja yaitu≥ 67% dari seluruh siswa di kelas mencapai KKM≥ 75. Model pembelajaran Problem Based Learning dapat meningkatkan hasil belajar mata pelajaran IPAS pada siswa kelas 4 SD N Joho 02 tahun pelajaran 2022/2023.
Penguatan literasi digital melalui pembelajaran social studies berbasis e-learning pada siswa sekolah dasar
Authors: Candra Dewi
Year: 2021
Topics: Educational Technology; E-Learning
Abstract: The existence of the industrial revolution 4.0 brings changes so that human resources are able to compete on a global scale related to the development of information and communication technology. This development needs to be accompanied by digital literacy education so that children are able to use, be responsible and choose communication and information technology. This digital literacy needs to be applied to existing learning, one of which is e-learning-based social studies learning for elementary school students. The writing of this article uses a literature study method where in the process of completing this paper the author collects articles and journals related to the topic of discussion. Digital literacy includes knowledge of digital information both in producing and receiving information, skills and using digital devices. E-learning-based social studies learning continues to be developed for children in meeting learning needs in the era of the industrial revolution 4.0. However, e-learning-based social studies learning has been readjusted because there are several challenges that pose problems in e-learning-based social studies learning, both from the aspect of human resources, facilities and infrastructure as well as technical implementation. As a recommendation for the future in this e-learning-based social studies learning, the provision of adequate facilities and infrastructure as well as efforts to increase digital literacy for teachers and students must continue to be enriched plus also optimize the role of parents and the surrounding environment. Abstrak: Adanya revolusi industri 4.0 menghadirkan perubahan agar sumber daya manusia …
Pemanfaatan Fitur Warna dan Fitur Tekstur untuk Klasifikasi Jenis Penggunaan Lahan pada Citra Drone
Authors: Deo Hernando, Agus Wahyu Widodo, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Penggunaan lahan adalah cara untuk memanfaatkan lahan dalam melakukan tujuan tertentu. Contoh jenis penggunaan lahan adalah hutan, sawah, perumahan, jalan, dan sungai. Akan tetapi, banyaknya pengalihan fungsi penggunaan lahan, seperti penebangan hutan liar yang lahannya digunakan untuk pembangunan perumahan, perlu adanya perencanaan penggunaan lahan. Dengan adanya isu ini, mendorong penulisan penelitian ini untuk membantu perencanaan penggunaan lahan dengan klasifikasi jenis penggunaan lahan. Penulis menggunakan dua fitur citra yaitu fitur warna (color moment) dari 8 ruang warna berbeda (CMYK, HSV, HVC, Lab, RGB, YCbCr, YIQ, dan YUV) dan fitur tekstur dengan metode klasifikasi Support Vector Machine. Data yang digunakan adalah 25 data latih dan 200 data uji dimana jumlah data setiap kelas terdistribusi sama. Pengujian yang dilakukan adalah pengujian fitur warna dengan akurasi tertinggi, pengujian fitur tekstur yang mempengaruhi akurasi, dan kombinasi fitur warna dan tekstur dengan akurasi tertinggi. Hasil pengujian pertama adalah fitur warna pada ruang warna HSV memiliki akurasi tertinggi yaitu 98%. Hasil pengujian kedua adalah akurasi fitur tekstur dipengaruhi oleh ukuran citra, jarak keanggotaan, dan sudut dalam perhitungan GLCM. Ukuran citra 900x900 dengan jarak keanggotaan 1% dan kombinasi fitur 4 sudut (0 o, 45 o, 90 o, 135 o) menghasilkan akurasi tetinggi yaitu 96, 5%. Hasil pengujian ketiga adalah kombinasi antara fitur warna pada ruang CMYK, HSV, HVC, Lab, YCbCr, YIQ, dan YUV dengan fitur tekstur dari hasil pengujian kedua menghasilkan akurasi tertinggi …
Pengaruh Seleksi Fitur Information Gain pada K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Tingkat Kelancaran Pembayaran Kredit Kendaraan
Authors: Ulfah Mutmainnah, Budi Darma Setiawan, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Feature Selection
Abstract: Kredit macet merupakan satu diantara masalah atau risiko yang sering dihadapi oleh beberapa perusahaan penyedia jasa kredit kendaraan. Masalah tersebut berasal dari perilaku debitur yaitu tidak membayar angsuran tepat waktu. Dalam penentuan kelancaran pembayaran kredit bergantung pada analisis data-data debitur, namun dalam melakukan analisis untuk data dengan jumlah yang besar dapat memakan waktu yang lebih lama. Penelitian ini menggunakan seleksi fitur Information Gain dan algoritme K-Nearest Neighbor untuk menanggulangi masalah efektifitas dan menguji tingkat akurasi klasifikasi tingkat kelancaran pembayaran kredit kendaraan sehingga mengetahui pengaruh dari seleksi fitur. Information Gain yang digunakan sebagai seleksi fitur bertujuan untuk memperkecil dimensi fitur sehingga diperoleh fitur-fitur yang relevan. Fitur terpilih tersebut kemudian diproses untuk klasifikasi menggunakan algoritme K-Nearest Neighbor. Berdasarkan pengujian dari penelitian ini, diperoleh hasil akurasi tertinggi sebesar 94, 44% pada saat pengujian dengan sebaran kelas seimbang menggunakan jumlah fitur 3 dan nilai K= 4 sedangkan akurasi terendah diperoleh sebesar 33, 33% menggunakan jumlah fitur 10 dengan nilai K= 5 pada saat pengujian dengan sebaran kelas tidak seimbang. Fitur yang menghasilkan akurasi tertinggi yaitu pekerjaan, pendapatan dan harga On The Road (OTR). Tiga fitur tersebut merupakan fitur dengan urutan nilai gain terbesar dan memiliki nilai gain lebih dari 0, 1.
Developing assessment instrument of data, technology, and human literacy in physics learning
Authors: Candra Dewi, Ani Rusilowati, Fianti Fianti
Journal: Journal of Research and Educational Research Evaluation
Year: 2019
Topics: Education; Literacy
Abstract: This study aims to determine validity of the assessment instrument data, technology, and human literacy in physics learning. The research method uses research and development (RnD) with modified 4-D model until development stage. Instrument of validation was assessed by 6 validators. The instrument was tested by 36 students of class X SMK Texmaco Semarang. The form of instruments is multiple choice test with 21 item to measure the cognitive domain. Data analysis in this research are tests of content validity, reliability, internal consistency, discrimination power, and level of difficulty. The results of the content validity by using Aikenâ€™ s coefficient get an average score 0.84 with a valid category at significance level of 0.05. Cronbachâ€™ s Alpha and ICC values from reliability test are 0.77 and 0.806 with reliable categories. The results of internal consistency showed that 80.95% items had a good internal consistency. There are 4 items with category not used from the discrimination power test. Furthermore from the results of the difficulty level, 7 items are easy, 13 items are medium, and 1 item is difficult. Based on results of the instrument analysis can be concluded that the instrument developed were valid and reliabel then can be used to measure ability of data, technology, and humans literacy in physics learning.
Pengaruh Model Pembelajaran Inkuiri Terbimbing Berbantuan Media Ular Tangga Pecahan Terhadap Hasil Belajar Peserta Didik Dalam Pembelajaran Matematika
Authors: Vira Febrianti, Raras Setyo Retno, Candra Dewi
Journal: Prosiding Konferensi Ilmiah Dasar
Year: 2022
Topics: Education; Inquiry-Based Learning
Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penggunaan model pembelajaran inkuiri terbimbing berbantuan media ular tangga pecahan terhadap hasil belajar peserta didik dalam mata pelajaran matematika MIN 5 Magetan. Metode penelitian yang berjenis kuantitatif. Dengan menggunakan desain penelitian yaitu true experimental sehingga desain ini menggunakan konsep posttest only control design. Populasi dari penelitian ini berjumlah 48 peserta didik dari Min 5 Magetan. Teknik pengambilam sampel yaitu sampling jenuh dimana seluruh anggota populasinya dijadikan sebagai sampel. Sampel pada penelitian ini 48 siswa terdiri dari 24 siswa kelas A sebagai kelas kontrol dan siswa kelas B sebagai kelas eksperimen. Teknik pengumpulan data menggunakan test dan dokumentasi. Hasil analisi data menunjukkan perbedaan pada kelas eksperimen sebanyak 24 peserta didik dengan rata rata 88, 33. Sedangkan kelas kontrol sebanyak 24 peserta didik dengan rata rata 71, 04. Hasil uji hipotesis diketahui Ttabel 0,404 dengan signifikasi 5% 0, 05. Thitung 9,761>(Ttabel) 0,404. Dapat disimpulkan penelitian ini menunjukkan adanya pengaruh model pembelajaran inkuiri terbimbing berbantuan media ular tangga pecahan terhadap hasil belajar peserta didik.
Review of non-destructive banana ripeness identification using imagery data
Authors: Candra Dewi, Wayan Firdaus Mahmudy, Endang Arisoesilaningsih, Solimun Solimun
Year: 2021
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Bananas have different nutritional content at each level of ripeness. Therefore, choosing a banana with the right level of ripeness is necessary in order to obtain fruit according to our needs. This paper conducted a review of the non-destructive identification of banana ripeness using banana fruit imagery and computer vision method. Through the review literature, this paper is presented in a concise and detailed manner related to the type of image used and the stages of the identification process starting from feature extraction, reduction of dimension and feature selection, and classification. The result of the review showed a considerable potential for the use of digital imagery and computer vision method in the automatically identifying of banana ripeness.
Improve performance of extreme learning machine in classification of patchouli varieties with imbalanced class
Authors: Candra Dewi, Wayan Firdaus Mahmudy, Rio Arifando, Yoke Kusuma Arbawa, Beryl Labique Ahmadie
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Extreme Learning Machine
Abstract: Patchouli has various varieties with almost the same physical characteristics. This often makes it difficult to recognize varieties with a high PA (Patchouli Alcohol) content. In this study an improvisation was introduced in the identification of patchouli varieties using leaf images using Extreme Learning Machine (ELM). However, problems occur in ELM if the data used is not balanced where the training process can not able to recognize data in the minority class well. Therefore, this study conducted a process to balance the composition of the data using the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) method. The test results of 93 data on the imbalanced composition with a comparison of 70% of training data and 30% of test data obtained an average accuracy of 93.57%. After implementing SMOTE in the Tetraploid, Patchoulina and Sidikalang classes where the amount of data in each class becomes 58 data …
Antioxidant activity assay of combination of purified extract of banana peel (musa paradisiaca sapientum) and andrographis paniculata leaves
Authors: Jastria Pusmarani, RJ Putri, C Dewi, DSF Ramadhan, H Nasir, S Purwono, Z Ikawati
Journal: Journal of Global Pharma Technology
Year: 2020
Topics: Biochemistry; Phytochemistry
Abstract: Antioxidant is a compound that able to postpone, slowdown and prevent free radical reaction which able to postpone degenerative disease. Banana peel (Musa Paradisiaca Sapientum) and Andrographis paniculata contain flavonoid compound which have antioxidant activity. The aim of this study is to measure antioxidant activity of the combination of banana peel extract and Andrographis paniculata to DPPH free radical (2, 2-difenil-1-pikrilhidrazil). Extraction process of banana peel using methanol, meanwhile Andrographis paniculata using ethanol 70%. Extract purification conducted using n-hexan and ethyl acetate. This study using combination of the purified extract of banana peel and Andrographis paniculata with the following comparison consecutively (1: 10)(1: 1)(2: 1)(1: 2)(0: 1) concentration of 20, 40, 60, 80 and 100 ppm, measured their antioxidant activity with DPPH method using visible …
Prediksi Harga Emas Dengan Menggunakan Metode Average-Based Fuzzy Time Series
Authors: Muhammad Riduan Indra Hariwijaya, Muhammad Tanzil Furqon, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Time Series Analysis; Fuzzy Logic
Abstract: Emas merupakan jenis logam mulia yang mempunyai nilai ekonomi dan seringkali digunakan sebagai alat untuk investasi. Permintaan emas meningkat dari tahun ke tahun, dikarenakan banyak orang telah mengetahui bahwa emas dapat dijadikan sebagai safe haven. Safe haven adalah kepemilikan berupa aset investasi yang memiliki tingkat resiko rendah, sehingga menjadi pelindung harta kekayaan. Dibalik menguntungkannya emas, banyak investor mengurungkan niatnya untuk berinvestasi karena takut ditipu dan tidak dapat memprediksi kenaikan atau penurunan harga emas. Oleh sebab itu dibutuhkan prediksi harga emas bagi investor agar terhindar dari kerugian ketika ingin investasi emas. Salah satu metode prediksi yakni Average-Based Fuzzy Time Series dengan kelebihan untuk menentukan interval secara efektif, interval yang dibentuk mengimplementasikan Average-based length sehingga …
Texture feature on determining quantity of soil organic matter for patchouli plant using Backpropagation Neural Network
Authors: Candra Dewi, Suci Sundari, Mardji Mardji
Journal: Journal of Information Technology and Computer Science
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Neural Networks
Abstract: Patchouli (Pogostemon Cablin Bent) has higher PA (Patchouli Alcohol) and oil production if grown in soil containing 75% organic matter. One way that can be used to detect the content of organic matter is to use soil images. The problem in the use of soil images is the color of the soil that is almost similar, namely the gradation between dark brown to black. Therefore, color features are not enough to be used as input in the recognition process. For this purposes, texture features are added in this study in addition to color features. The color features are extracted using color moment and the texture features are extracted using Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). These feature was then chosen to get the best combination as input in the identification process using the Backpropagation Neural Network (BPNN). The system identifies the quantity of soil organic matter into five classes, namely very low, low, medium, high, and very high. The highest accuracy result obtained was 73% and MSE value 0.5122 by using five GLCM features (Angular Second Moment, contrast, correlation, Inverse Difference Moment, and entropy). This result was obtained by using the BPNN parameter, namely learning rate values 0.5, maximum iteration values of 1000, number training data 210, and total test data 12.
Implementasi Topsis pada sistem rekomendasi kafe di Kota Malang berbasis lokasi
Authors: Wiandono Saputro, Ratih Kartika Dewi, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Decision Making; Location-Based Services
Abstract: Di kota Malang, terdapat setidaknya 400 kafe dan restoran yang dapat dikunjungi mahasiswa. Banyaknya jumlah kafe yang tersedia ini menimbulkan masalah tersendiri bagi mahasiswa saat sedang mencari tempat berkumpul untuk refreshing atau mengerjakan tugas akhir, yaitu memilih kafe mana yang ingin dikunjungi. Terdapat beberapa faktor yang menjadi penentu dipilihnya sebuah kafe seperti rating, jarak, harga, dan fasilitas. Untuk memecahkan permasalahan ini dibutuhkan sebuah sistem yang dapat memberikan rekomendasi kafe kepada penggunanya berdasarkan lokasi dan kriteria kafe yang sedang ingin dicari juga memberikan informasi seperti harga, menu, biji kopi yang digunakan, metode seduh yang digunakan dan petunjuk arah menuju kafe. Sistem rekomendasi kafe yang dikembangkan menggunakan metode TOPSIS. Metode TOPSIS digunakan untuk menghasilkan peringkat alternatif kafe berdasarkan pada konsep bahwa alternatif terbaik bukan hanya yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tapi juga jarah terjauh dari solusi ideal negatif. Data alternatif disimpan menggunakan layanan basis data Firebase Realtime Database, dan petunjuk arah diberikan menggunakan aplikasi pihak ketiga yaitu Google Maps. Dari hasil pengujian didapatkan nilai 100% valid pada pengujian fungsional, 100% valid pada pengujian validasi algoritme yang membandingkan hasil keluaran sistem dengan perhitungan manual, dan tidak adanya pembalikan peringkat pada pengujian rank consistency yang dilakukan dengan menambahkan alternatif baru, dan pengujian usability berdasarkan usefulness, ease of use, ease of …
Analysis of skill communication and moral education mental retardation students
Authors: Candra Dewi, Melik Budiarti
Journal: Muaddib: Studi Kependidikan dan Keislaman
Year: 2019
Topics: Education; Communication Skills
Abstract: Communication skills and moral education are key in social interaction with others. Mentally retarded students experience a disruption in developing communication and the need to provide moral education to retarded mental students. This study aims to analyze the communication skills and moral education of mental retardation students in elementary schools. This research is a descriptive study with a qualitative approach. This study used three types of data collection techniques, including observation, documentation, and interviews. The technique used to analyze data in this study is interactive data analysis consisting of the stages of data reduction, data presentation, and conclusion drawing. Based on the implementation of the study in addition to experiencing learning difficulties, mental retardation students also experience a disruption in communication. Retarded mental students have difficulty communicating …
Penggunaan Model Pembelajaran Project Based Learning Untuk Meningkatkan Hasil Belajar Matematika Pada Siswa Kelas IV di SDN Bancong Kecamatan Wonoasri Kabupaten Madiun
Authors: Putri Sari Anggraeni, Candra Dewi, Hesti Djuwarijah
Journal: Pendas: Jurnal Ilmiah Pendidikan Dasar
Year: 2023
Topics: Education; Project-Based Learning
Abstract: Pengukuran keliling dan luas persegi, persegi panjang, dan segitiga pada siswa kelas 4 di SDN Bancong akan menjadi fokus penelitian ini, yang bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya peningkatan hasil belajar siswa selama tahun pelajaran 2022/2023. Prosedur ini menggunakan metode Penelitian Tindakan Kelas (PTK), yang terdiri dari dua siklus. Alur dalam setiap siklusnya adalah perencanaan, pelaksanaan, observasi, dan refleksi. Penelitian dilakukan berdasarkan model pembelajaran Project Based Learning (PjBL). Subyek dalam kajian ini adalah siswa kelas 4 SDN Bancong yang terdiri dari 12 siswa. Sebagai metode pengumpulan data, observasi siswa dilakukan selama proses pembelajaran, tes berbasis soal diberikan pada akhir siklus, dan dokumentasi aktivitas pembelajaran. Berdasarkan temuan penelitian ini, model pembelajaran Project Based Learning (PjBL) berpotensi meningkatkan hasil belajar matematika siswa pada setiap siklusnya.
Implementasi E-modul “Kayanya Negriku” Berbasis Flipbook Terhadap Hasil Belajar Siswa Kelas IV Sekolah Dasar
Authors: Anggi Hanidya Purbasari, Candra Dewi, Ellys Mersina Mursidik
Journal: Prosiding Konferensi Ilmiah Dasar
Year: 2022
Topics: Education; E-Learning
Abstract: Tujuan penelitian ini dilatar belakangi karena adanya permasalahan dalam hasil belajar siswa kelas IV sekolah dasar. Rendahnya hasil belajar siswa tersebut dikarenakan siswa kurang dalam kegiatan mempelajari materi yang disampiakan oleh pendidik sehingga membuat siswa susah untuk menerima pembelajaran tersebut. dalam kasus tersebut pendidik bisa menggunakan media pembelajaran yang dapat membuat siswa menjadi lebih semangat dalam belajar, sehingga siswa dapat menerima materi yang disampaikan oleh pendidik. Peneliti melakukan penelitian di SD Islam Siti Hajar Kota dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh E-modul “Kayanya Negriku” berbasis flipbook terhadap hasil belajar siswa kelas IV sekolah dasar. Peneliti menggunakan media tersebut karena dirasa media tersebut dapat menarik perhatian siswa dalam kegiatan belajar mengajar. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan dua kelas yaitu kelas IV A dan kelas IV B dimana kelas IV A digunakan sebagai kelas yang belum menggunakan media E-modul “Kayanya Negriku” berbasis flipbook sedangkan kelas IV B sebagai kelas yang menggunakan media E-modul berbasis flipbook. Dengan hasil pembelajaran menggunakan media pembelajaran E-modul “Kayanya Negriku” berbasis flipbook terbukti dapat meningkatkan hasil belajar siswa kelas IV sekolah dasar.
Identifying of unripe Ambon and Hijau banana fruits using computer vision and extreme learning machine classifier
Authors: Candra Dewi, Endang Arisoesilaningsih, Wayan Firdaus Mahmudy
Journal: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Year: 2022
Topics: Computer Vision; Machine Learning
Abstract: The unripe Indonesian cultivar bananas of ambon kuning (Ambon) and ambon hijau (Hijau) after harvesting show a very close looking, green colour, similar size and shape, even Ambon one is costly than the Hijau. Hence in this study, identification was conducted using computer vision utilizing banana finger image taken with a mobile phone camera. The feature used as a differentiating feature is the shape feature and the skin texture feature of the fruit. The shape features were then extracted using morphological descriptor and convex hull, while the texture features were extracted using local binary pattern (LBP). The extreme learning machine (ELM) classifier was used to recognize both cultivars. A total of 76 banana finger imagery data were used in 3-fold testing. The test results showed that the combined use of shape and LBP features resulted in the highest accuracy, precision and recall values more than 93 …
The Development E-Book Balancing Ecosystem Based on Education Character for Students’ Elementary School
Authors: Candra Dewi
Journal: Jurnal Iqra': Kajian Ilmu Pendidikan
Year: 2021
Topics: Education; E-Learning
Abstract: Elementary school students need to preserve nature by maintaining the balance of the ecosystem. Nature conservation efforts in protecting the ecosystem is one form of character education and knowing the feasibility of these media. This article was to develop a character education-based ecosystem balance e-book. This study used the research and development method of Borg and Gall theory which was only carried out with ten development stages consisting of research and information gathering; planning; develop preliminary form product; preliminary field test; main product revision; main field testing; operational product revision; operational field testing final product revision; dissemination and implementation. Data analysis used during development was descriptive analysis, percentage techniques, and classical completeness. In the validation stage the expert showed the average percentage value of material experts was 87%, media experts were 88.2%, linguists were 89.4% very feasible criteria. And the average practicality value is 3.55. Based on this, the products produced in this study are said to be suitable for use in learning.
Evaluasi Performasi Ruang Warna pada Klasifikasi Diabetic Retinophaty Menggunakan Convolution Neural Network
Authors: Candra Dewi, Andri Santoso, Indriati Indriati, Nadia Artha Dewi, Yoke Kusuma Arbawa
Journal: Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Medical Imaging; Deep Learning
Abstract: Semakin meningkatnya jumlah penderita diabetes menjadi salah satu faktor penyebab semakin tingginya penderita penyakit diabetic retinophaty. Salah satu citra yang digunakan oleh dokter mata untuk mengidentifikasi diabetic retinophaty adalah foto retina. Dalam penelitian ini dilakukan pengenalan penyakit diabetic retinophaty secara otomatis menggunakan citra fundus retina dan algoritme Convolutional Neural Network (CNN) yang merupakan variasi dari algoritme Deep Learning. Kendala yang ditemukan dalam proses pengenalan adalah warna retina yang cenderung merah kekuningan sehingga ruang warna RGB tidak menghasilkan akurasi yang optimal. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dilakukan pengujian pada berbagai ruang warna untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Dari hasil uji coba menggunakan 1000 data pada ruang warna RGB, HSI, YUV dan L*a*b* memberikan hasil yang kurang …
Combination of morphology, wavelet and convex Hull features in classification of patchouli varieties with imbalance data using artificial neural network
Authors: Wayan Firdaus Mahmudy, Candra Dewi, Rio Arifando, Beryl Labique Ahmadie, Muh Arif Rahman
Journal: Journal of applied research and technology
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Neural Networks
Abstract: Patchouli plants are main raw materials for essential oils in Indonesia. Patchouli leaves have a very varied physical form based on the area planted, making it difficult to recognize the variety. This condition makes it difficult for farmers to recognize these varieties and they need experts’ advice. As there are few experts in this field, a technology for identifying the types of patchouli varieties is required. In this study, the identification model is constructed using a combination of leaf morphological, texture, and shape features. The texture features are obtained using Wavelet transformation and the shape features are obtained using convex hull. The feature extraction results are used as input data for training of classification algorithms. The effectiveness of the input features is tested using three classification methods in class of artificial neural network algorithms:(1) feedforward neural networks with backpropagation algorithm for training,(2) learning vector quantization (LVQ), and (3) extreme learning machine (ELM). Synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) is employed to solve the problem of class imbalance in the patchouli variety dataset. The results of the patchouli variety identification system by combining these three features indicate the level of recognition with an average accuracy of 72.61%. The accuracy with the combination of these three features is higher when compared to using only morphological features (58.68%) or using only Wavelet features (59.03%) or both (67.25%). This study also showed that the use of SMOTE in imbalance data increases the accuracy with the highest average accuracy of 88.56%.
Color moment and gray level co-occurrence matrix in classification of soil organic matter for patchouli plantation
Authors: Candra Dewi, Mudawikawi Akbar Grahadhuita, Lailil Muflikhah
Journal: Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science
Year: 2020
Topics: Image Processing; Machine Learning
Abstract: Patchouli is one of the essential plants that have the most potential and widely cultivated in Indonesia. Patchouli is greedily absorbing soil nutrients and organic matter. Therefore, the selection of soil with high organic matter will maximize the patchouli’s productivity. This paper aims to facilitate soil’s organic matter identification by classifying soil image based on the combination of color and texture features. The color feature extraction was done using the Color Moments method and the texture feature was done using Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) method. The selection of features was performed to obtain the best combination of color and texture features. The selected features then was used as input of classification by using Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). The samples of soil that used as data were taken from several districts in Blitar, East Java province. The testing result of this research showed the highest accuracy of 93, 33% by using 180 training data, and also particular color and texture feature combination.
Penerapan Particle Swarm Optimization Pada Algoritme K-Means Untuk Pengelompokan Proses Berpikir Siswa Dalam Belajar
Authors: Annisa Salamah Rahmadhani, Ahmad Afif Supianto, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Optimization; Machine Learning
Abstract: Proses berpikir siswa selama belajar mencerminakan pemahaman dan kesalapahaman mereka tentang struktur soal dalam sebuah latihan. Penerapan pemahaman akan struktur soal telah dikemas dalam sebuah media pembelajaran bernama Monsakun. Monsakun memberikan dukungan dengan menawarkan konsep pemahaman struktur soal dalam menyelesaikan soal kata aritmatika sederhana (penambahan dan pengurangan). Meskipun Monsakun telah berhasil memberikan dukungan dalam belajar, identifikasi kelompok pola belajar antar siswa belum dilakukan. Pengelompokan pola ini perlu dilakukan untuk memberikan kemudahan bagi tenaga pengajar dalam memahami karakteristik berpikir siswa, memahami kesulitan yang dihadapi, dan memberikan umpan balik yang sesuai dengan karakteristik berpikir dan kesulitan yang dialami oleh siswa tersebut. Penelitian ini bertujuan melakukan pengelompokan proses berpikir siswa selama belajar di Monsakun menggunakan algoritme K-Means yang dioptimasikan dengan algoritme Particle Swarm Optimization dalam menentukan centroid awal. Data yang digunakan merupakan datalog Monsakun level 5 yang terdiri dari 12 soal. Berdasarkan implementasi serta pengujian yang telah dilakukan, hasil pengelompokan didominasi oleh 2 cluster dimana kualitas cluster ditentukan menggunakan metode Silhouette Coefficient.