Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

Lung cancer classification based on support vector machine-recursive feature elimination and artificial bee colony Alhadi Bustamam; Zuherman Rustama; Selly A. A. K; Nyoman A. Wibawa; Devvi Sarwinda; NadyaAsanul Husna
Annals of Mathematical Modeling Vol 3, No 1 (2021)
Publisher : Research and Social Study Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33292/amm.v13i1.71

Abstract

Early detection of cancerous cells can increase survival rates for patients by more than 97%. Microarray data, used for cancer classification, are comp osed of many thousands of features and from tens to hundreds of instances. Handling these huge datasets is the most imp ortant challenge in data classification. Feature selection or reduction is therefore an essential task in data classification. We prop ose a cancer diagnostic to ol using a supp ort vector machine for classifier and feature selection. First, we use supp ort vector machine-recursive feature elimination to prefilter the genes. This was enhanced with the artificial b ee colony algorithm. We ran four simulations using Ontario and Michigan lung cancer datasets. This approach provides higher classification accuracy than those without feature selection, supp ort vector machine-recursive feature elimination, or the artificial b ee colony algorithm. The accuracy of a supp ort vector machine using a feature selection-based recursive feature elimination metho d combined with the artificial b ee colony algorithm reached 98% with 100 b est features for the Michigan lung cancer dataset and 97% with 70 b est features for the Ontario lung cancer dataset. SVM with RFE-ABC as the feature selection metho d gives us an accurate result to diagnose Lung cancer using microarray data.
Learning Analytics dan Educational Data Mining pada Data Pendidikan Selly Anastassia Amellia Kharis; Arman Haqqi Anna Zili
JURNAL RISET PEMBELAJARAN MATEMATIKA SEKOLAH Vol 6 No 1 (2022): Jurnal Riset Pembelajaran Matematika Sekolah
Publisher : Program Studi Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/jrpms.061.02

Abstract

Salah satu kelebihan dari pemanfaatan teknologi pada masa pandemi di dunia pendidikan adalah meningkatnya digital footprint. Digital footprint dapat berupa data mengenai diskusi antara pendidik dan peserta didik, nilai diskusi, nilai tugas, nilai ujian, kehadiran, frekuensi mengakses materi, dan sebagainya. Dengan bertambahnya digital footprint, semakin banyak hal yang dapat diketahui dan digali. Penggalian data pendidikan (educational data mining) telah dilakukan beberapa negara untuk menganalisis dan menyelesaikan isu-isu dalam bidang pendidikan. Educational Data Mining telah secara luas dipergunakan untuk berbagai keperluan seperti analisa gaya belajar siswa, kajian efektivitas bahan ajar, prediksi tren kinerja peserta didik, simulasi pengambilan keputusan, dan lain-lain. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan pengertian, penggunaan, dan dampak Learning Analytics dan Educational Data Mining pada data pendidikan. Penelitian ini menggunakan metode studi literatur dengan pendekatan kualitatif. Sumber-sumber pada penulisan artikel ini berasal dari jurnal dan buku. Teknik analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah teknik analis isi. Learning Analytics dan Educational Data Mining menggabungkan beberapa ilmu seperti statistika, data mining, machine learning. Learning Analytics dan Educational Data Mining memiliki potensi untuk dikembangkan pada data pendidikan di Indonesia. Learning Analytics dan Educational Data Mining dapat memberikan informasi kepada institusi, pendidik, dan peserta didik sehingga mendukung analisis prediksi dan pada akhirnya dapat meningkatkan motivasi, kinerja dan hasil dari suatu proses pembelajaran. Dengan melacak, menggabungkan, dan menganalisis digital footprint peserta didik, jalur baru untuk kebijakan pendidikan hadir secara lebih terbuka sesuai dengan pertumbuhan database peserta didik
Comparison of Mathematical Learning Capabilities Among Students Using the Reciprocal Teaching and Problem Posing Model Selly Anastassia Amellia Kharis; Tri Murdiyanto; Dwi Antari Wijayanti; Edward Zubir
JURNAL RISET PEMBELAJARAN MATEMATIKA SEKOLAH Vol 6 No 2 (2022): Jurnal Riset Pembelajaran Matematika Sekolah
Publisher : Program Studi Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/jrpms.062.01

Abstract

The purpose of this study is to ascertain whether students who learn to utilize the reciprocal teaching model have a greater understanding of mathematical topics than students who learn to use the problem posing approach. This research was carried out at SMP Negeri 97 Jakarta for seventh grade students on the subject of Persamaan Linear Satu Variabel (PLSV). This study was conducted using a quasi-experimental design. A two-stage random sampling method was employed for the sampling process.The first stage is purposive sampling, in this case three classes are selected which are taught by the same teacher. Then the second stage is cluster random sampling, from three classes that are normally distributed, homogeneous and have the same average, two classes are randomly selected as experimental class I (reciprocal teaching model) and experimental class II (problem posing model). The research instrument used was the final test of the ability to understand mathematical concepts on the subject of PLSV as many as 6 questions. Validity testing uses content, construct, and empirical validity. Calculation of the reliability of the instrument using the Cronbach Alpha correlation formula and obtained a reliability coefficient of 0.714 which is classified as high. The research hypothesis was tested using t-test statistics.The result show that the ability to understand mathematical concepts of students who learn to use the reciprocal teaching model is higher than problem posing model.
Peramalan Harga Saham Dengan Model Hybrid Arima-Garch dan Metode Walk Forward Arman Haqqi Anna Zili; Derick Hendri; Selly Anastassia Amellia Kharis
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 6 No 2 (2022): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.06218

Abstract

For an Investor, modelling and forecasting the stock prices are very important. Stock price fluctuate as time goes and these changes vary from one point of time to another. These changes can be really dangerous if ignored because the risk of loss it might create. Many models have been created with the purpose of minimizing the risk of loss. In this study, the ARIMA-GARCH model will be used to predict closing price in the stock prices which contain volatility. The reason for using the combination of the two models is due to ARIMA model unable to handle large volatility along with non-linear data. Thus, it is hoped the use of this combined model can solve this problem. The data that is used on this study is the closing price of 2 stocks that is part of the LQ45 index. In this research, the data will be used on the combined model to get the forecast price of the next day. Then, the rest of the forecast price will be found using a process called Walk Forward. After acquiring all the forecasted price, it is found that the combination of ARIMA (1,1,1)-GARCH (1,1) yield the best result in forecasting the stock prices. Then, by using MAE and RMSE to check the error of the results, it can be concluded that the ARIMA-GARCH model is a model that is able to predict stock prices well.
Kecemasan Matematika dan Permasalahannya dalam Pembelajaran Jarak Jauh Selly Anastassia Amellia Kharis; Nur Mahin; Hirawati Lubis; Arman Haqqi Ana Zili; Anton Robiansyah
EDUKATIF : JURNAL ILMU PENDIDIKAN Vol 5, No 1 (2023): February
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/edukatif.v5i1.4735

Abstract

Pandemi Covid-19 telah mempengaruhi sistem pendidikan di Indonesia. Proses pembelajaran tatap muka secara langsung berubah menjadi proses pembelajaran jarak jauh (PJJ). Namun, karena durasi waktu yang dibutuhkan relatif singkat dan cepat, proses pergantian ini mengalami beberapa masalah. Salah satunya adalah kecemasan matematika (mathematics anxiety). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui penyebab dan cara mengatasi kecemasan matematika pada peserta didik dan pendidik dalam PJJ. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah studi kepustakaan. Hasil penelitian menunjukkan model pembelajaran yang sesuai dapat mencegah dan mengurangi kecemasan matematika yang terjadi. Salah satu model pembelajaran yang dapat mengurangi kecemasan matematika adalah flipped classroom. Flipped classroom mensyaratkan siswa untuk melihat materi pembelajaran terlebih dahulu baik melalui video, website, tutorial yang disiapkan oleh guru, animasi, mulitimedia, dan sebagainya. Selain model pembelajaran, media pembelajaran yang interaktif juga dapat mencegah dan mengurangi kecemasan matematiks. Berbagai faktor menjadi penyebab dalam munculnya kecemasan matematika, seperti motivasi belajar, tekanan dalam mengajar matematika, penguasaan teknologi. Perlu adanya intervensi dalam mengatasi kecemasan matematika sehingga kecemasan tidak terus terjadi dan berpengaruh dalam proses pembelajaran yang dilakukan oleh siswa atau proses pengajaran yang dilakukan oleh guru.
Pengembangan Kemampuan Berpikir Kritis Siswa Melalui Soal-Soal Higher Order Thinking Skills (HOTS) di SMA Dharma Karya UT Tangerang Selatan Selly Anastassia Amellia Kharis; Hasoloan Siregar; Elin Herlinawati; Darsih Idayani; Asmara Iriani Tarigan
I-Com: Indonesian Community Journal Vol 3 No 1 (2023): I-Com: Indonesian Community Journal (Maret 2023)
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Raden Rahmat Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (599.769 KB) | DOI: 10.33379/icom.v3i1.2211

Abstract

Pelaksanaan pembelajaran yang berfokus pada Higher Order Thinking Skill (HOTS) merupakah salah satu perubahan pembelajaran di sekolah pada saat ini. Pembelajaran di sekolah diharapkan lebih mendorong tumbuhnya kemampuan berpikir kritis siswa melalui penerapan HOTS. Tujuan kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) ini adalah (1) peningkatan kemampuan guru dengan pengembangan materi dan soal HOTS, (2) peningkatan kemampuan berpikir kritis siswa, (3) peningkatan kualitas pembelajaran khususnya matematika di tingkat sekolah menengah atas. Metode pelaksanaan kegiatan adalah pelatihan dengan pembekalan teori dan praktik disertai dengan pendampingan dalam penerapan subtansi, metode pembelajaran dan penilaian hasil belajar soal HOTS di kelas. Hasil dan dampak dari kegiatan dapat dijadikan sebagai sumber informasi dan pengetahuan guru mengenai pengembangan dan pembahasan soal-soal HOTS. Peserta PkM sebesar 84,26% menyatakan puas terhadap pemberian penjelasan kegiatan PkM yang dilakukan.
Peningkatan Kemampuan Menghitung BEP dan Pemasaran Melalui E-Commerce pada Usaha ”Aprilla Puding and Cake” Anton Robiansyah; Eka Wirajuang Daurrohmah; Pesi Suryani; Selly Anastassia Amellia Kharis; Edward Zubir
I-Com: Indonesian Community Journal Vol 3 No 1 (2023): I-Com: Indonesian Community Journal (Maret 2023)
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Raden Rahmat Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (451.011 KB) | DOI: 10.33379/icom.v3i1.2227

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilan mahasiswa dalam menghitung Break Event Point (BEP) dan cara memasarkan produk melalui marketplace. Kegiatan dilaksanakan melalui pelatihan dan pendampingan, tahap pertama dilakukan pelatihan menghitung Break Event Point (BEP) dan penyusunan laporan keuangan, pelatihan membuat packaging atau kemasan yang menarik, dan pelatihan pemasaran produk melalui e-commerce. Tahap kedua dilakukan pendampingan perhitungan BEP dan pembuatan packaging yang menarik. Setelah mengikuti kegiatan ini diharapkan mitra dapat menghitung BEP produknya dengan tepat, mampu membuat packaging yang menarik dan mampu memasarkan produknya melalui marketplace sehingga dapat meningkatkan penjualan produk. Mitra dalam kegiatan pengabdian ini adalah unit UMKM milik mahasiswa Jurusan Akuntansi UPBJJ-UT Jakarta yang bernama Isnaini Ulfa Aprilla dengan nama usaha “Aprilla Pudding  and Cake”. Luaran yang yang diharapkan dari kegiatan PkM ini adalah adanya peningkatan omset penjualan, kualitas packaging produk dan kemampuan marketing mitra.
Peningkatan Kompetensi Guru Matematika dan Siswa SMA dengan Pemanfaatan Software GeoGebra Asmara Iriani Tarigan; Darsih Idayani; Selly Anastassia Amellia Kharis; Sumartono; Elin Herlinawati; Hasoloan Siregar
I-Com: Indonesian Community Journal Vol 3 No 1 (2023): I-Com: Indonesian Community Journal (Maret 2023)
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Raden Rahmat Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (518.143 KB) | DOI: 10.33379/icom.v3i1.2231

Abstract

Saat ini, teknologi di dunia pendidikan semakin berkembang. Kegiatan pembelajaran konvensional menggunakan metode ceramah mulai dikurangi dan diganti dengan media pembelajaran yang lebih canggih. Namun, sebagian besar guru matematika belum terbiasa menggunakan media yang berkaitan dengan software matematika seperti GeoGebra. Padahal software tersebut dapat membantu dalam pembelajaran matematika. Oleh karena itu, tim Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) Universitas Terbuka melakukan pelatihan software GeoGebra bagi guru dan siswa di SMA Dharma Karya. Kegiatan ini diawali dengan melakukan analisis kebutuhan melalui wawancara langsung kepada kepala sekolah dan para guru matematika. Kemudian, tim menyusun materi pengenalan software GeoGebra dan penggunaannya. Metode yang digunakan adalah pelatihan dengan menyampaikan materi pengenalan GeoGebra dan penggunaannya.  Selain itu dilakukan pendampingan saat peserta mempraktekkan GeoGebra. Pada akhir kegiatan, tim PkM melakukan evaluasi melalui pengisian form evaluasi secara online dan wawancara. Dapat disimpulkan bahwa pelatihan software GeoGebra dapat meningkatkan kompetensi para guru dan siswa.
Pengembangan Aplikasi E-Sertifikat untuk Program Layanan Pendukung Kesuksesan Belajar Jarak Jauh (LPKBJJ) dengan Menggunakan Model ADDIE Selly Anastassia Amellia Kharis; Anton Robiansyah; Febri Maulana; Edward Zubir; Sri Sukatmi
G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan Vol 7 No 2 (2023): G-Tech, Vol. 7 No. 2 April 2023
Publisher : Universitas Islam Raden Rahmat, Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (577.678 KB) | DOI: 10.33379/gtech.v7i2.2253

Abstract

Distance Learning Success Support Service Program (LPKBJJ) have an important role as a form of introduction to distance learning for new students of the Universitas Terbuka. LPKBJJ consists of New Student Study Orientation (OSMB), Distance Learning Skills Training (PKBJJ), Assignment Workshops (WT), and Examination Clinics (KU). LPKBJJ participants who reach thousands of students make it necessary to have an application that can serve the needs of student certificates in a short time. This electronic certificate application (e-certificate) is built on a web-based platform and can design certificates for LPKBJJ activities using the Student Identification Number (NIM). This research uses the ADDIE model (Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation). The results of this study indicate that the e-certificate application has succeeded in supporting LPKBJJ activities in terms of providing certificates for new students at the Universitas Terbuka Jakarta.
Prediksi Kelulusan Siswa pada Mata Pelajaran Matematika menggunakan Educational Data Mining Selly Anastassia Amellia Kharis
JURNAL RISET PEMBELAJARAN MATEMATIKA SEKOLAH Vol 7 No 1 (2023): Jurnal Riset Pembelajaran Matematika Sekolah
Publisher : Program Studi Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/jrpms.071.03

Abstract

Pesatnya perkembangan teknologi menyebabkan keterlimpahan data di berbagai bidang termasuk pendidikan. Dengan fenomena tersebut akan sangat berguna jika data-data tersebut dapat dihubungkan dan dicari pola sehingga mudah dipahami dan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dalam sistem managemen instansi pendidikan. Di dunia pendidikan tentu banyak data yang dapat digali, mulai dari data kinerja pengajar, data nilai mahasiswa, tracer study, dan data proses pembelajaran. Di sisi lain, evaluasi pembelajaran yang dilakukan biasanya terlaksana setelah nilai ujian keluar dan tidak ada peringatan dini untuk siswa terkait dengan kemajuan pembelajarannya. Akibatnya, tindakan pencegahan yang dilakukan oleh guru atau pihak sekolah menjadi terlambat dan dapat berdampak hingga ketidaklulusan siswa. Salah satu inovasi evaluasi pembelajaran yang dapat dilakukan di sekolah adalah dengan menggunakan educational data mining untuk memprediksi kelulusan siswa. Educational data mining diawali dengan pengumpulan, transformasi hingga analisis data. Pada penelitian ini, dilakukan perbandingan berbagai metode machine learning untuk memprediksi kelulusan siswa. Dalam penggalian data, penelitian ini menggunakan data akademik siswa menengah pada mata pelajaran di Portugal dengan 395 sampel dan 33 variabel bebas. Hasil dari educational data mining diharapkan dapat menjadi rujukan untuk menentukan strategi yang tepat untuk menurunkan ketidaklulusan siswa dan menjadi peringatan dini untuk ketidaklulusan siswa.