Articles
<![CDATA[APLIKASI CYBER COUNSELING DENGAN MENGOPTIMALKAN WHATSAPP BERBASIS KOMPUTASI MOBILE ]]>
<![CDATA[Alexius Endy Budianto]]>;
<![CDATA[Nur Hidayah]]>;
<![CDATA[Abdul Aziz]]>
<![CDATA[ Kurawal - Jurnal Teknologi, Informasi dan Industri Vol 2 No 2 (2019): Jurnal Kurawal Volume 2, Nomor 2, Oktober 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Ma Chung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33479/kurawal.2019.2.2.182-193
<![CDATA[Penelitian jangka panjang ini bertujuan untuk memudahkan guru dalam menggambarkan satu model layanan konseling. Guru dituntut untuk dapat memberikan layanan yang baik dan terbaik melalui proses bimbingan konseling. Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) dapat dimanfaatkan dalam konseling cyber dan penanganan berbagai layanan, misalnya, hampir semua siswa memiliki ponsel yang rata-rata sudah dapat dimanfaatkan untuk membangun sistem dengan mengoptimalkan komputasi mobile berbasis Whatsapp yang mampu menyediakan layanan konseling elektronik dan menghemat waktu dan biaya.Bimbingan dan konseling layanan tidak selalu bertatap muka. Ada layanan yang lebih mudah yaitu dengan konseling cyber yang memungkinkan konseling tidak merasa malu atau canggung yang dapat dilakukan kapan saja dan di mana saja. Pemanfaatan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) pada zaman kontemporer menjadi sangat relevan ketika diterapkan dalam kegiatan bimbingan dan konseling. Oleh karena itu, diharapkan juga meningkatkan peneliti baik keterampilan dan kompetensi yang akan mendorong lembaga tempat peneliti bekerja, yaitu: Universitas Kanjuruhan Malang.]]>
<![CDATA[PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN PKH DESA WAE JARE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES ]]>
<![CDATA[Apolinaria Ifon Purnama]]>;
<![CDATA[Abdul Aziz]]>;
<![CDATA[Anggri Sartika Wiguna]]>
<![CDATA[ Kurawal - Jurnal Teknologi, Informasi dan Industri Vol 3 No 2 (2020): Jurnal Kurawal Volume 3, Nomor 2, Oktober 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Ma Chung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33479/kurawal.2020.3.2.173 - 180
<![CDATA[Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan sebuah bantuan dari pemerintah untuk menanggulangi kemiskinan. Wae Jare merupakan sebuah desa yang juga mendapatkan bantuan PKH tersebut. Dalam melakukan pendataan untuk penerimaan bantuan PKH tersebut masih mengalami kesulitan dalam mengklasifikasi antara penerima dan bukan penerima bantuan PKH. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan kesulitan dalam mengklasifikasi penerima dan bukan penerima bantuan PKH. Metode yang digunakan adalah Naïve Bayes dengan menggunakan fungsi Klasifikasi. Jumlah data yang digunakan adalah sebanyak 210 data dengan 9 kriteria. Penerapan data mining menggunakan metode Naïve Bayes dalam penelitian ini memperoleh tingkat akurasi sebanyak 82,14%. Untuk menghitung akurasi dalam penelitian ini menggunakan teknik Confusion Matrix. Tingkat akurasi yang diperoleh termasuk dalam kategori Sedang. Perhitungan akurasi pada Confusion Matrix dilakukan secara manual serta menggunakan software RappidMiner untuk membandingkan hasil yang didapatkan.]]>
<![CDATA[PROTOTIPE DESAIN USER INTERFACE APLIKASI IBU SIAGA MENGGUNAKAN LEAN UX ]]>
<![CDATA[Dimas Ari Anggara]]>;
<![CDATA[Wahyudi Harianto]]>;
<![CDATA[Abdul Aziz]]>
<![CDATA[ Kurawal - Jurnal Teknologi, Informasi dan Industri Vol 4 No 1 (2021): Jurnal Kurawal Volume 4, Nomor 1, Maret 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Ma Chung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Kemajuan teknologi memiliki peranan penting bagi kehidupan sehari-hari. Salah satunya aplikasi mobile yang dapat memberi pelayanan dengan mudah dan cepat. Namun, pada program imunisasi penerapan media teknologi informasi masih belum maksimal. Salah satu cara memaksimalkan teknologi informasi adalah aplikasi imunisasi berbasis android atau mobile apps. Dalam Aplikasi pada umumnya terdapat tampilan antarmuka yang harus dapat memudahkan pengguna sehingga dapat digunakan sesuai kebutuhan. Pada penelitian ini menggunakan pendekatan metode Lean UX sebagai proses perancangan prototipe user interface aplikasi Ibu Siaga dengan dua kali pengujian menggunakan cara mandiri atau team dan dua jenis kuesioner SEQ dan SUS untuk mencari feedback dari pengguna sehingga dapat mempercepat proses perancangan dan mengetahui nilai usabilitynya. Pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan pengujian usability secara langsung kepada 54 responden. Hasil uji usability menggunakan kuesioner SEQ mendapat hasil “mudah digunakan” dan kuesioner SUS mendapatkan hasil “acceptable” maka prototipe yang telah dirancang oleh peneliti dan telah diuji usabilitynya sudah memenuhi tujuan dari penelitian ini yaitu prototipe dari aplikasi Ibu Siaga memiliki user experience yang baik, mudah digunakan dan dapat diterima oleh pengguna.]]>
<![CDATA[OPTIMASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DENGAN NORMALISASI DAN SELEKSI FITUR UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT LIVER ]]>
<![CDATA[Siti Zulaikhah Hariyanti Rukmana]]>;
<![CDATA[Abdul Aziz]]>;
<![CDATA[Wahyudi Harianto]]>
<![CDATA[ JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol 6 No 2 (2022): JATI Vol. 6 No. 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v6i2.4722
<![CDATA[Sulitnya mengenali penyakit liver sejak dini menjadi permasalahan yang sering terjadi. Dengan berkembangnya teknologi, saat ini diagnosis penyakit liver dapat menggunakan metode data mining. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan seleksi fitur dan normalisasi data untuk mencari model optimasi untuk klasifikasi penyakit liver dengan algoritma K-Nearest Neighbor. Metode K-Nearest Neighbor dipilih karena memiliki prinsip sederhana dan mudah digunakan, tetapi pada beberapa penelitiannya memiliki akurasi relative rendah. Proses klasifikasi pada penelitian ini dilakukan dengan melakukan pengisian data yang kosong setelah itu dilakukan pembobotan atribut dan normalisasi pada data yang terpilih. Pada penelitian ini nilai akurasi yang paling optimal didapat ketika menggunakan normalasi min-max, dengan seleksi fitur Information Gain dan Gain Ratio digunakan nilai rata-rata untuk mengisi kekosongan data dengan menggunakan nilai k = 10. Sedangkan pada seleksi fitur Symmetrical Uncertainty dapat menggunakan nilai 0 untuk kekosongan data dan nilai k = 5.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) PADA SITUS TRAFIK TINGGI MENGGUNAKAN METODE ON PAGE DAN OFF PAGE SEO ]]>
<![CDATA[Muliadi Muliadi]]>;
<![CDATA[Abdul Aziz]]>;
<![CDATA[Anggri Sartika Wiguna]]>
<![CDATA[ JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol 6 No 2 (2022): JATI Vol. 6 No. 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v6i2.4783
<![CDATA[SEO merupakan cara atau teknik yang digunakan agar sebuah situs dapat terdaftar di mesin pencaraian sehingga mendapatkan trafik lebih dari mesin pencarian. Ada dua macam teknik Search Engine Optimization yang bisa digunakan diantaranya: Off Page dan On Page Search Engine Optimization. On Page SEO merupakan sebuah teknik yang yang dipakai pada page website dengan cara memvariasi pada bagian website seperti conten, link HTML, tag HTML dan keyword (Himawan et al., 2017). Sedangkan Search Engine Optimization Off Page merupakan sebuah cara yang dilakukan di external website itu sendiri (Riyanto & Purwadi, 2017). Tujuan dari penelitian ini ialah memahami cara konfigurasi kata kunci dan memberikan pemabahan tentang cara meningkatkan trafik dengan metode On Page dan Off Page SEO. Metode ini akan di terapkan pada situs pencariilmu.com dan dari hasil pengujian akhir yang dilakukan menggunakan metode On Page dan Off Page SEO mengalami peningkatan dari keyword yang sudah sitargetkan pada situs pencariilmu.com mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Kemunculan masing-masing keyword berada pada halaman 2 mesin pencarian.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI EUCLIDEAN DAN CHEBYSHEV DISTANCE PADA K-MEDOIDS CLUSTERING ]]>
<![CDATA[Gea Putri I.R]]>;
<![CDATA[Abdul Aziz]]>;
<![CDATA[Muhammad Priyono T.S]]>
<![CDATA[ JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol 6 No 2 (2022): JATI Vol. 6 No. 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Nasional Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v6i2.5443
<![CDATA[Clustering is one of the data mining techniques for grouping a set of data with similar characteristics in a cluster. Methods clustering, one of which is K-Medoids or PAM (Partitioning Around Medoids), an algorithm identical to k-means because it breaks the data set into groups. The algorithm k-medoids use to overcome the weakness of k-means which is sensitive to noise and outliers. The level of similarity of characteristics in clustering determines by measuring the distance between the data. This study uses Euclidean Distance and Chebyshev Distance to determine the cluster from each distance measure. This study compares Euclidean and Chebyshev distance implementation on k-medoids clustering. In this study, the group obtained using the Chebyshev distance on k-medoids produces a more optimal cluster.]]>
<![CDATA[Implementasi Agile Scrum Pada Proses Pengembangan Aplikasi Monitoring MBKM di UNIKAMA ]]>
<![CDATA[Heri Santoso]]>;
<![CDATA[Diana Pungki]]>;
<![CDATA[Abdul Azis]]>;
<![CDATA[Akhmad Zaini]]>
<![CDATA[ RAINSTEK : Jurnal Terapan Sains & Teknologi Vol. 4 No. 4 (2022): Desember ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Kanjuruhan Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21067/jtst.v4i4.8040
<![CDATA[Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) adalah program yang ditetapkan oleh Menteri Pendidikan dan Kebudayaan yang mendorong mahasiswa untuk menguasai darii berbagai disiplin ilmu untuk mempersiapkan mereka dalam dunia kerja. Untuk mewujudkan peraturan tersebut Universitas PGRI Kanjuruhan Malang membutuhkan software untuk memonitoring mahasiswa agar bisa mengetahui permasalahan yang ada saat mengikuti program MBKM. Sehubungan dengan program MBKM sudah berjalan dan proses monitoring sudah dilaksanakan maka diperlukannya metode pengembangan system yang efektif guna terciptanya aplikasi optimal. Dalam pengembangan sistem yang umum digunakan yaitu Agile Scrum. Agile Scrum merupakkan sebuah kerangka kerja software development yang sering diterapkan pada pembuatan website, aplikasi web, dan aplikasi mobile yang berfokus untuk menghasilkan aplikasi berkualitas dan konsisten. Agile Scrum memfasilitasi implementasi proyek pemangku kepentingan karena perencanaan lebih mudah dipahami dan pengembangan lebih fleksibel. Tujuan penerapan Agile Scrum yaitu untuk mengembangkan sistem informasi yang dapat mempercepat proses pengiriman sehingga mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Peneliti memilih menggunakan kerangka kerja agile scrum karena pengembangan sistem yang lebih ramah terhadap perubahan. Framework Scrum pada penelitian ini bertujuan untuk mempercepat proses delivery lebih cepat untuk mencapai estimasi target.]]>
<![CDATA[Implementasi Metode Simple Regresi Linear dan Single Exponential Smoothing untuk Memprediksi Produksi Padi Jawa Timur ]]>
<![CDATA[Ryan Novanda Putra]]>;
<![CDATA[Abdul Aziz]]>;
<![CDATA[Akhmad Zaini]]>
<![CDATA[ RAINSTEK : Jurnal Terapan Sains & Teknologi Vol. 5 No. 2 (2023): Juni ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Kanjuruhan Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21067/jtst.v5i2.8545
<![CDATA[Saat ini pertanian menjadi sebuah unsur penting dalam menyokong ketahanan pangan. Berdasarkan data dari BPS Jawa Timur menunjukan bahwa jumlah produksi padi mengalami peningkatan dan penurunan dari tahun ke tahun. Berapa penelitian yang dilakukan sebelumnya diantaranya metode Simple Regresi Linear memiliki MAPE diatas 10% dan metode Single Exponential Smoothing memiliki MAPE dibawah 10%. Metode prediksi yang digunakan untuk memprediksi data jumlah produksi padi yaitu Simple Regresi Linear dan Single Exponential Smoothing. Metode tersebut diuji akurasi error menggunakan MSE, MAD, dan MAPE. Lalu di implementasikan ke sistem aplikasi berbasis website. Implementasi metode Simple Regresi Linear dan Single Exponential Smoothing untuk memprediksi data produksi padi memiliki hasil yang sama dengan penelitian sebelumnya. Metode Simple Regresi Linear dan Single Exponential Smoothing juga bisa diimplementasikan untuk prediksi produksi padi menggunakan sistem yang berbasis Website dengan nilai yang sama dengan perhitungan manual. Kualitas prediksi yang diuji dengan data aktual pada periode 2021 menggunakan metode Simple Regresi Linear MSE 4704630020.41, MAD 48740.17, dan MAPE 20.95% untuk metode Single Exponential Smoothing alpha 0.8 MSE 551565962.11, MAD 14701.98, dan MAPE 6.45%. Berdasarkan hasil yang telah diperoleh tersebut bisa disimpulkan bahwa metode Single Exponential Smoothing bisa dikategorikan prediksi dengan hasil yang sangat baik karena nilai MAPE kurang dari 10%]]>
