bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Efektifitas dan Kepraktisan Training Kit Robot Transporter dengan Aplikasi Android Berbasis Arduino
Authors: Rusimamto Puput Wanarti , Endryansyah Endryansyah , Ramadhan Rizzal Aulia 
Published: March 2022

Pendidikan merupakan sarana efektif untuk pengembangan sumber daya manusia yang lebih baik. Pemanfaatan teknologi dalam pendidikan merupakan salah satu cara untuk memperbaiki kualitas dan kompetensi pendidikan di Indonesia. Dalam upaya tersebut, maka dibuatlah training kit robot transporter remote control dengan aplikasi android berbasis Arduino sebagai media pembelajaran yang efektif dan praktis untuk siswa dalam belajar IoT, mikrokontroller maupun mikroprosesor. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian pengembangan dengan model ADDIE. Training kit yang dihasilkan sudah divalidasi, kemudian tahap selanjutnya adalah menerapkan training kit pada 30 siswa SMK yang belajar mikrokontroler dan mikroprosesor. Hasil belajar dan angket respon dianalisis untuk mengetahui keefektifan dan kepraktisan dari training kit. Hasil belajar siswa pada uji coba memperoleh nilai rata-rata sebesar 84,3. Sehingga training kit yang dikembangkan efektif untuk menunjang proses pembelajaran. Berdasarkan angket hasil respon peserta didik, diperoleh hasil rata-rata sebesar 83,33%, sehingga training kit tergolong sangat praktis untuk digunakan sebagai penunjang praktikum.
Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network
Authors: Maulana Febian Fitra , Rochmawati Naim 
Published: March 2022

Abstrak— Deep Learning merupakan sebuah pengembangan dari teknologi Machine Learning yang menggunakan algoritma yang dibuat berdasarkan pada hukum matematik yang bekerja layaknya otak manusia. Salah satu pemanfaatan dari deep learning adalah dalam bidang image processing atau pengolahan citra digital. Image Processing dimanfaatkan untuk membantu manusia dalam mengenali dan/atau mengklasifikasi objek dengan cepat, tepat, dan dapat melakukan proses dengan banyak data secara bersamaan. Salah Satu algoritma dari Deep learning yang digunakan dalam image processing adalah Convolutional Neural Network (CNN). Algoritma CNN terdiri dari 3 layer utama yaitu Convolutional Layer, Pooling Layer, dan Fully Connected Layer. Pada penelitian ini menggunakan arsitektur CNN dengan perpaduan 3 Convolutional Neural Network dan 2 Fully Connected Layer. Pada tahap pembuatan system klasifikasi yang menggunakan deep learning terdapat beberapa tahapan proses utama yaitu pengumpulan data, perancangan system, training, dan testing. Dataset yang diolah adalah dataset citra buah-buahan yang berasal dari dataset Fruit-360. Kelas data yang digunakan yaitu sejumlah 15 kelas dari 111 kelas pada dataset fruit-360. Hasil dari proses learning didapatkan model CNN dengan akurasi 100% dan loss sebesar 0,012. Pada proses pengujian model CNN yang mengguakan 45 sampel citra buah didapatkan akurasi sebesar 91,42%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode CNN yang dirancang pada penelitian ini dapat mengklasifikasi citra dengan baik. Kata Kunci— Deep Learning, Image Processing, Convolutional Neural Network, Fruit-360.
Penerapan Steganografi dengan Menggunakan Metode Least Significant Bit (LSB) dan Pixel Value Differencing (PVD) pada Citra Warna
Authors: Putra Zaim Nabil Alif Tirta , Prihanto Agus 
Published: March 2022

Abstrak - Steganografi merupakan teknik penyembu-nyian pesan kedalam suatu media telah menjadi salah satu Teknik yang banyak digunakan dalam melakukan keamanan terhadap pesan, karena pada zaman modern seperti sekarang ini keamanan suatu informasi menjadi isu yang penting. Sebuah informasi akan menjadi sangat penting untuk dijaga kerahasiaannya apabila hal tersebut berkaitan dengan bisnis maupun keamanan negara. Pada penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas pesan dan sekaligus berusaha menjaga kulitas gambar dengan menggabungkan metode LSB (Least Significant Bit) untuk 2 pixel yang memiliki perbedaan nilai rendah dan metode PVD (Pixel Value Differencing) untuk 2 pixel yang memiliki perbedaan nilai tinggi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa setelah dilakukan perbandingan kapasitas metode yang diusulkan memiliki kapasitas lebih tinggi dari pada metode single PVD dengan angka peningkatan berada diantara 280-300 kb. Sedangkan pada pengujian PSNR diperoleh hasil bahwa metode yang diusulkan sedikit lebih rendah dibandingkan dengan metode single PVD dengan rata-rata selisih 1 (dB).

Kata Kunci— Steganografi, Least Significant Bit (LSB), Pixel Value Differencing (PVD).
Game Edukatif Simulasi Pembuatan SIM Menggunakan Neural Network Backpropagation Sebagai Rekomendasi Penentu Kelulusan
Authors: Citra Perdana Wahyu Muhammad , Qoiriah Anita 
Published: March 2022

Abstrak— Surat Izin Mengemudi (SIM) merupakan identifikasi dan bukti registrasi yang diberikan oleh Kepolisian Republik Indonesia khususnya bagian Satlantas (Satuan Lalu Lintas) kepada warga yang memenuhi berbagai persyaratan seperti sehat jasmani dan rohani, administrasi, memahami peraturan lalu lintas dan terampil mengemudikan kendaraan bermotor. Seringkali pengguna kendaraan bermotor belum lulus ketika melaksanakan ujian SIM karena belum sepenuhnya mengetahui teori tentang rambu dan marka jalan maupun mahir dalam mengendarai kendaraan. Dengan digunakannya game sebagai media sosialisasi, Satlantas Polrestabes Surabaya dapat memberikan informasi mengenai pembuatan SIM secara inovatif dan tepat sasaran, sehingga dapat lebih menarik minat masyarakat untuk belajar. Neural Network Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran untuk memperkecil tingkat error dengan cara menyesuaikan bobotnya berdasarkan perbedaan output dan target yang diinginkan. Algoritma Neural Network Backpropagation pada game ini digunakan untuk menentukan kelulusan berdasarkan skor akhir dan waktu dalam menyelesaikan tiap tes. Dalam penentuan skor akhir, untuk tes teori didasarkan pada tingkat kebenaran menjawab soal, sedangkan untuk tes praktik didasarkan pada keberhasilan menuju garis finish tanpa menyentuh apapun. Penerapan algoritma Neural Network Backpropagation pada game simulasi pembuatan SIM ini menghasilkan nilai Mean Absolute Error (MAE) yang baik yaitu sebesar 0% pada percobaan algoritma Neural Network Backpropagation dengan nilai max epoch = 1500, learning rate = 0.3, dan toleransi error = 0.41 ketika tes teori dan praktik dengan masing – masing sebanyak 10 kali percobaan. Dan akurasi yang dilakukan dengan pengujian K-Fold Cross Va1idation menghasilkan akurasi sebesar 100 %.

Kata Kunci— SIM, neural network, backpropagation, game, android
Performa Clustering Controller pada Arsitektur Software Defined Network
Authors: Anggraini Mokhammad Aguk Nur , Suartana I Made 
Published: March 2022

Abstrak -- Software Defined Network (SDN) saat ini telah menjadi sebuah paradigma baru dalam teknologi jaringan karena kemampuan manajemen jaringannya yang secara terpusat serta arsitektur yang berbasis software dan programmable. Dalam implementasinya, SDN memisahkan antara control plane dan data plane, control plane dilakukan oleh controller dan data plane dilakukan oleh switch. Controller menjadi pusat kontrol dari sebuah jaringan SDN, dengan begitu beban semua kontrol jaringan berada pada controller. Semakin besar jaringan yang ditangani oleh suatu controller mengakibatkan semakin besar beban controller tersebut, yang berakibat juga pada performa jaringan, sehingga perlu adanya solusi untuk dapat mengurangi beban jaringan yang ditangani controller agar performa jaringan tetap terjaga bahkan menjadi lebih baik. Pada penelitian ini dilakukan clustering-controller dengan menggunakan 3 controller, 1 sebagai master controller dan 2 sebagai slave controller, dengan begitu beban jaringan dapat dibagi pada 3 controller. Uji coba pada penelitian ini menggunakan Open daylight sebagai controller. Dari hasil pengujian end-to-end QoS yang telah dilakukan menggunakan parameter throughput, delay, jitter dan packet poss menunjukkan bahwa jaringan SDN dengan clustering controller lebih baik dari pada jaringan SDN yang menggunakan single-controller dan multi-controller tanpa clustering. Pengujian dilakukan dengan variasi ukuran paket UDP sebesar 100Mb-15Gb. Rata-rata keseluruhan hasil pengujian parameter throughput, delay, jitter dan packet loss dari clustering-controller berturut-turut yaitu 12762,14Kbps, 16,954ms, 3,142ms, dan 0,08%. Sedangkan pada jaringan dengan multi-controller tanpa clustering yaitu 12327,80Kbps, 205,828ms, 16,968ms dan 2,21%, dan hasil pada jaringan dengan single-controller yaitu 12331,93Kbps, 207,087ms, 15,691ms dan 2,19%.
Kata Kunci— Software Defined Network(SDN), Controller, Clustering-Controller, OpenDayLight.
Pengembangan Sistem Informasi Pembinaan Karyawan (SI-BINA) pada PT. Infomedia Nusantara Menggunakan Metode Pembinaan SDM Code Of Conduct
Authors: Fadillah Chusnul Nuur , Indriyanti Aries Dwi 
Published: March 2022

Abstrak- Perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa telekomunikasi tentu memiliki nilai kualitas karyawan yang baik untuk setiap karyawannya. Pada perusahaan itu membutuhkan pembinaan yang akan menguji kualitas kinerja dari para karyawan. Pembinaan yang diterapkan pada perusahaan yang bergerak dalam jasa telekomunikasi adalah pembinaan code of conduct.Pembinaan code of conduct merupakan pembinaan yang menjunjung tinggi nilai etika dan perilaku setiap kinerja karyawannya. Sehingga diperlukan sistem informasi pembinaan yang dapat mempermudah dalam mengawal setiap kinerja karyawan perusahaan dalam kesehariannya. Berdasarkan permasalahan yang terjadi dibutuhkannya sebuah rancangan sistem yang terkomputer agar dapat mengurangi kesalahan pada proses pembuatan laporan maupun proses pencatatan pembinaan. Hasil dari sistem informasi ini diharapkan dapat menjaga kualitas kinerja karyawan. Code of conduct yang akan diterapkan pada Sistem Informasi pembinaan Karyawan diharakan dapat membentuk karyawan yang beretika dan berkualitas baik yang mencerminkan perusahaan.
Kata Kunci: Sistem Informasi Pembinaan, Pembinaan Code Of Conduct, Aplikasi Website
Penerapan Graph Coloring Menggunakan Algoritma Greedy Pada Aplikasi Pemesanan Tiket Kapal Penyeberangan
Authors: Nogo Koban Celia Angelina , Nudin Salamun Rohman 
Published: March 2022

Abstrak— Peningkatan kemajuan teknologi di Indonesia memberikan dampak yang cukup besar di berbagai bidang. Peningkatan kemajuan teknologi ini dimanfaatkan oleh manusia untuk menciptakan sebuah media yang dapat mengelola informasi dengan cepat dan akurat. Mengelola data dan informasi dengan teknologi yang sering disebut website sudah banyak diterapkan berbagai macam perusahaan. Namun banyak juga perusahaan yang masih mengelola data secara manual seperti perusahaan transportasi laut. Perusahaan transportasi laut masih lambat memberikan informasi mengenai jadwal keberangkatan maupun proses pemesanan tiket. Calon penumpang masih harus ke tempat penjualan tiket untuk memesan tiket maupun hanya menanyakan informasi jadwal pelayaran. Aplikasi pemesanan tiket kapal penyeberangan dalam penelitian ini dibuat agar penumpang tidak lagi menghabiskan waktu dan tenaga untuk sekedar mencari informasi jadwal pelayaran maupun memesan tiket. Aplikasi ini menerapkan metode graph coloring dengan algoritma greedyuntuk menampilkan denah kursi penumpang dan mengoptimasinya sehingga calon penumpang tidak hanya bisa memesan tiket tetapi bisa memilih tempat duduk yang diinginkan. Aplikasi pemesanan tiket ini memberikan kenyamanan pada penumpang agar tidak terpisah jauh dari teman seperjalanannya. Selain itu dapat menguntungkan perusahaan dengan mengoptimalkan penjualan kursi dengan maksimum kapasitas penumpang. Pembangunan aplikasi tersebut diawali dengan analisis kebutuhan sistem, desain sistem, dilanjutkan dengan implementasi atau pembuatan sistem dan diakhiri dengan pengujian alphauntuk meminimalisir error dan memastikan aplikasi berjalan dengan baik. Selain itu dilakukan pengujian betadan didapatkan nilai yang sangat baik yaitu 85.94% dari 20 responden.

Kata Kunci— website, graph coloring, greedy, pengujian alpha, pengujian beta.
Rancang Bangun Game Arcade Covid War Berbasis Android Menggunakan Construct-2
Authors: Windi Kusuma Astuti Trisna , Dermawan Dodik Arwin 
Published: March 2022

Abstrak - Penyakit pada manusia maupun hewan yang disebabkan oleh sebuah virus dengan nama covid-19 telah menyerang penduduk di segala penjuru dunia, dengan penemuan kasus pertama kali di kota Wuhan, China. Virus ini semakin mewabah ke seluruh penjuru dunia termasuk Indonesia. Semakin mewabahnya virus ini juga dilandasi dengan kurangnya kesadaran masyarakat akan bagaimana bahaya dari virus covid-19 dan apa saja cara pencegahannya. Untuk itu perlu adanya kesadaran diri dengan mengetahui informasi terkait virus covid-19. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk merancang sebuah game android yang bernama “Covid War”. Metode penelitian yang digunakan yaitu menggunakan metode game development of cycle yang meliputi tahap perencanaan dengan mulai merancang elemen-elemen dari game, serta tahap pembuatan yaitu yaitu dengan mengumpulkan data dari studi literatur dan pustaka, tahap perancangan mulainya proses pembuatan game itu sendiri. Game “Covid War” ini dapat mengedukasi pengguna bahwa virus covid-19 merupakan virus yang berbahaya dan harus dimusnahkan. Penelitian tentang virus tersebut mempuat peneliti membuat sebuah game yang nantinya bisa dimainkan di android.

Kata Kunci -- Game, game engine, construct 2, virus, covid
Rancang Bangun Aplikasi Chatbot Rekomendasi Jadwal Penggunaan Ruangan Berbasis Graph Coloring menggunakan Dialogflow dan Neo4j
Authors: Alvianto Diaz Ardian , Putra Ricky Eka 
Published: March 2022

Peningkatan jumlah mahasiswa Universitas Negeri Surabaya pada Program Studi Teknik Informatika merupakan hal yang tidak bisa dihindari. Hal itu berpengaruh pada banyaknya jadwal perkuliahan yang harus diatur dengan baik. Salah satu variabel penting dalam menyusun penjadwalan yaitu ketersediaan ruangan perkuliahan. Sehingga dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu manajemen ruang untuk mengatur antara jadwal kuliah dengan ruangan yang tersedia. Sistem yang dirancang berupa aplikasi chatbot rekomendasi jadwal penggunaan ruangan berbasis Graph Coloring menggunakan Dialogflow dan Neo4j. Penelitian ini mengaplikasikan graph coloring algoritma welch-powell untuk membuat rekomendasi penggunaan ruang kelas yang efektif. Hasil penjadwalan ruangan yang diperoleh nantinya akan dimasukkan kedalam Neo4j sebagai database aplikasi. Chatbot digunakan untuk mengimplementasikan hasil dari penjadwalan ruangan, sehingga akan menampilkan output rekomendasi ruangan tersedia dalam aplikasi chatbot. Algoritma yang diterapkan mampu menghasilkan ketepatan hasil untuk pemesanan ruang kelas pengganti dan ruang sidang dari chatbot, yaitu pada pengujian menggunakan algoritma genetika untuk membuat jadwal perkuliahan menghasilkan tidak ada bentrok antar kelas dan dosen dari best fitness dengan besar probabilitas crossover 0,75, probabilitas mutasi: 0,50, dan kromosom/ populasi 100. Sedangkan pada pengujian graph coloring menggunakan fitur K-1 Coloring Algorithm pada Neo4j mengasilkan pemetaan node dan edges untuk rekomendasi penggunaan ruang kelas. Pada fitur pemesanan ruang kelas pengganti dilakukan 20 kali percobaan melihat rekomendasi kelas dari chatbot dan menghasilkan balasan yang sudah sesuai dengan aspek menurut hari, ketersediaan dosen dan kelas. Hal tersebut menunjukkan bahwa aplikasi chatbot yang telah dibuat telah berhasil dan layak diterapkan untuk rekomendasi jadwal penggunaan ruangan.
Kata Kunci — Penjadwalan, Chatbot, Graph Coloring, DialogFlow, Neo4j
Penerapan Algoritma Gustafson-Kessel untuk Clustering Tweets Mention Akun Go-jek dan Grab Indonesia
Authors: Putri Firda Ariani Alim , Rochmawati Naim 
Published: March 2022

Kepopuleran Twitter yang tinggi bisa digunakan untuk berbagai keperluan dalam banyak aspek, seperti untuk kampanye politik, alat pembelajaran, maupun sebagai media komunikasi darurat. Selain itu, tidak sedikit perusahaan yang memanfaatkan Twitter sebagai alat adversiting, menyebarkan informasi dan promosi. Salah satunya adalah Go-Jek dan Grab Indonesia. Sebagai pelaku bisnis yang memiliki banyak pengikut (followers), dituntut untuk memahami jenis konten yang mendapat respon positif dari followers agar dapat menentukan strategi pemasaran yang tepat. Selain itu perlu memahami keluhan yang sering dibicarakan para pengikut (followers) dalam sebuah tweet, sehingga dapat memperbaiki sistem menjadi lebih baik lagi. Clustering data tweet mention akun @gojekindonesia dan @GrabID menggunakan algoritma Fuzzy Gustafson-Kessel dan indeks validitas Xie-Beni menghasilkan masing-masing 2 cluster optimum. Wordcloud cluster data tweets mention akun @gojekindonesia berisikan keluhan pengguna Go-Jek, sedangkan wordcloud cluster data tweets mention akun @GrabID berisikan ajakan belanja dan promo. Hasil pengujian metode Fuzzy Gustafson-Kessel pada data tweets @gojekindonesia menghasilkan accuracy sebesar 89%, precision sebesar 87%, recall sebesar 92%, dan F-Measure sebesar 89%. Kemudian pada data tweets @GrabID menghasilkan accuracy sebesar 73%, precision sebesar 65%, recall sebesar 76%, dan F-Measure sebesar 70%.
Kata Kunci— Fuzzy Gustafson Kessel, Index Xie Beni, Clustering, Twitter, Gojek, Grab.
Pengelompokan Kategori Buku Berdasarkan Judul Menggunakan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering dan K-Medoids
Authors: Rofiq Muhammad Ainur , Qoiriah Anita 
Published: March 2022

Perpustakaan merupakan tempat yang menyediakan berbagai bahan pustaka yang dibutuhkan semua orang khususnya pelajar. Namun koleksi buku dalam jumlah banyak juga akan menyulitkan pustakawan untuk melakukan pengelolaan letak buku sehingga ada buku yang tidak terbaca dan jarang dipinjam. Untuk penyelesaian masalah tersebut akan digunakan teknik clustering untuk melakukan pengelompokkan buku berdasarkan kategorinya. Ada beberapa algoritma clustering salah satunya K-Medoids. Selain menggunakan algortima K-Medoids, pada penelitian ini juga menggunakan algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC). Teknik clustering akan mengelompokkan judul buku sesuai kategorinya, dan judul buku yang ada dalam satu cluster akan digunakan sebagai bahan untuk analisis dalam mempermudah pustakawan untuk pengambilan keputusan dan melakukan pengelolalan penataan buku yang diminati dan merancang strategi untuk meningkatkan minat baca khususnya pada pelajar.
Kata Kunci— Perpustakaan, clustering, K-Medoids, Agglomerartive Hierarchical Clustering.
Analisis Penerimaan Pengguna terhadap Layanan Mobile Ticketing dengan Pendekatan TAM dan TRA (Studi Kasus: KAI ACCESS)
Authors: Fitriana Yemi , Indriyanti Aries Dwi 
Published: March 2022

Abstrak— KAI Access merupakan sebuah aplikasi mobile yang digunakan untuk pemesanan tiket kereta api baik jarak dekat atau jarak jauh secara online. KAI Access juga merupakan solusi pada masa covid-19 untuk meminimalisir kontak fisik antara petugas dan customer. Saat ini perusahaan berupaya untuk terus melakukan pengembangan terkait dengan fitur-fitur supaya KAI Access menjadi solusi yang efektif dan efisien untuk pemesanan tiket secara online. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor yang memberikan pengaruh penerimaan pengguna layanan KAI Access menggunakan metode Technology Acceptance Model (TAM) dan Theory of Reasoned Action (TRA) menggunakan metode penelitian kuantitatif. Untuk mengetahui seberapa produk tersebut untuk dapat diterima oleh konsumen maka perlu dilakukan penelitian terkait dengan penerimaan teknologi. Penerimaan pengguna tersebut dapat diketahui melalui respon yang baik terhadap niat pengguna dan perilaku dalam menggunakan produk yang diketahui dari jawaban 95 responden yang merupakan pengguna KAI Access, berdomisili di Jawa Timur dan rata-rata penggunanya adalah seorang mahasiswa. Analisis data pada penelitian ini menggunakan uji outer model, uji inner model, dan uji hipotesis. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan program SmartPls 3.0. Penilaian mengenai indikator menggunakan skala likert yang dimulai dari angka 1 yang berarti sangat tidak setuju hingga angka 5 sangat setuju. Sehingga diperoleh hasil penelitian bahwa Perceived Ease of Use berpengaruh positif dan signifikan terhadap Perceived Usefulness, Perceived Usefulness memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap Attitude Toward Using, Perceived Ease of Use memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap Attitude Toward Using, dan Behavior Intention berpengaruh positif dan signifikan terhadap Attitude Toward Using.
Implementasi Algoritma Fisher-Yates pada Game Pembelajaran LBB YSYPRIVATE Berbasis Website
Authors: Yuono Yessy Septiani , Qoiriah Anita 
Published: March 2022

Abstrak - LBB YSY Private merupakan Lembaga Bimbingan Belajar (LBB) yang khusus memberikan pelajaran tentang Matematika dengan tingkatan kelas SD, SMP hingga SMA. Pada masa pandemi saat ini seluruh sekolahan menggunakan metode pembelajaran secara daring, sehingga internet sangat berperan dalam proses pembelajaran saat ini. Oleh karena itu LBB YSY Private membuat Game edukasi berbasis Website yang diimplementasikan dalam bentuk game who wants to be a millioner master. Dalam pengembangan Game Edukasi tersebut juga terdapat sistem limit timer pada setiap soal yakni setiap soal yang ada di dalam suatu sub level akan mendapatkan waktu batasan dalam mengerjakanya. Game Edukasi tersebut menggunakan metode Fisher-Yates sebagai pengacak jawaban dan soal dalam setiap sub level yang ada di dalam game tersebut, agar setiap siswa tidak bergantung pada kunci jawaban dan meminimalisir kecurangan pengerjaan soal ketika mengerjakan soal secara berkelompok pada satu ruang dan waktu yang sama. Proses yang dilakukan dalam Algoritma Fisher-Yates adalah dengan cara mengacak nilai integer antara min dan max dan setiap bilangkan yang diacak akan dibulatkan ke bawah dan dikali dengan nilai min dan max yang ada pada sistem tersebut. Apabila siswa merasa kesulitan dalam menjawab soal, maka siswa bisa menggunakan beberapa bantuan yang telah disediakan oleh sistem, yaitu Bantuan Telpon Temn, Kesempatan Salah, Next Soal, 50:50 dan Bantuan Satu Soal 2 Jawaban. Setelah dilakukan perancangan dan pembuatan pada aplikasi. Maka aplikasi akan di uji coba dan di dapat kesimpulan bahwa Soal dan pilihan ganda ditampilkan secara acak dalam game tersebut dan Soal yang diacak hanya akan muncul satu kali saja (tidak berulang).
Kata Kunci : Lembaga Bimbingan Belajar, Fisher-Yates, Website, Game Edukasi, Limit Timer, YSY Private