Pub Date : 2021-12-31DOI: 10.15294/edukomputika.v8i2.51442
Achmad Hamdan, Hary Suswanto, W. Hidayat, Kartika Candra Kirana
Mata kuliah DSS merupakan sajian mata kuliah wajib pada program studi PTI UM. Namun, mahasiswa mengalami kesulitan dalam memahami konten materi DSS. Hal itu dikarenakan materi DSS memerlukan logika matematika yang tinggi untuk mengembangkan suatu model matematika yang lebih kompleks. Maka untuk mengatasi masalah tersebut, dilakukan pengembangan media mobile learning dengan menggunakan pendekatan matematik realistik pada mata kuliah DSS. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan dengan menggunakan model ADDIE. Terdapat lima tahapan dalam model pengembangan ADDIE, yaitu analysis, design, development, implementation dan evaluation. Subjek dalam penelitian ini diantaranya Ahli Materi dan Media yang berfungsi memvalidasi produk, serta Mahasiswa sebagai subjek uji coba dan pengimplementasian produk. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan bahan belajar utama materi DSS yang sifatnya praktis dan dapat digunakan kapanpun dan dimanapun oleh Mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan kelayakan produk berdasarkan penilaian ahli materi dan ahli media mendapatkan persentase rata-rata 80,71% dalam kategori layak dan 81,78 % dalam kategori sangat layak, serta hasil uji coba kelompok kecil dan kelompok besar memperoleh persentase kelayakan rata-rata sebesar 81,61% dalam kategori sangat layak dan 88,33% dalam kategori sangat layak. Berdasarkan hal itu, media pembelajaran yang dikembangkan sangat baik dan layak digunakan dalam pembelajaran.
DSS College Eyes是UM PTI学习项目中的必修大学眼。然而,学生在理解DSS材料的内容时会遇到困难。这是因为DSS材料需要高度的数学逻辑来开发更复杂的数学模型。因此,为了解决这个问题,移动媒体学习是利用DSS学院眼中的现实数学方法发展起来的。本研究是一项使用ADDIE模型的发展研究。ADDIE开发模型分为五个阶段,即分析、设计、开发、实施和评估。本研究的对象包括致力于验证产品的材料和媒体,以及作为测试对象和产品实施的学生。本研究的目的是开发DSS的主要学习材料,这些材料本质上是实用的,学生可以在任何地方使用。研究表明,该产品的资格是基于对材料和媒体专家的评估,他们在有价值的类别中的平均百分比为80.71%,在非常有价值的分类中的平均比例为81.78%,以及小型和大型测试小组的结果,他们在非常有意义的类别中平均百分比为81.61%,在非常值得的类别中为88.33%。基于此,开发的学习媒体非常好,值得在学习中使用。
{"title":"Pengembangan Mobile Learning Berbasis Pendekatan Matematik Realistik Pada Mata Kuliah Decision Support System","authors":"Achmad Hamdan, Hary Suswanto, W. Hidayat, Kartika Candra Kirana","doi":"10.15294/edukomputika.v8i2.51442","DOIUrl":"https://doi.org/10.15294/edukomputika.v8i2.51442","url":null,"abstract":"Mata kuliah DSS merupakan sajian mata kuliah wajib pada program studi PTI UM. Namun, mahasiswa mengalami kesulitan dalam memahami konten materi DSS. Hal itu dikarenakan materi DSS memerlukan logika matematika yang tinggi untuk mengembangkan suatu model matematika yang lebih kompleks. Maka untuk mengatasi masalah tersebut, dilakukan pengembangan media mobile learning dengan menggunakan pendekatan matematik realistik pada mata kuliah DSS. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan dengan menggunakan model ADDIE. Terdapat lima tahapan dalam model pengembangan ADDIE, yaitu analysis, design, development, implementation dan evaluation. Subjek dalam penelitian ini diantaranya Ahli Materi dan Media yang berfungsi memvalidasi produk, serta Mahasiswa sebagai subjek uji coba dan pengimplementasian produk. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan bahan belajar utama materi DSS yang sifatnya praktis dan dapat digunakan kapanpun dan dimanapun oleh Mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan kelayakan produk berdasarkan penilaian ahli materi dan ahli media mendapatkan persentase rata-rata 80,71% dalam kategori layak dan 81,78 % dalam kategori sangat layak, serta hasil uji coba kelompok kecil dan kelompok besar memperoleh persentase kelayakan rata-rata sebesar 81,61% dalam kategori sangat layak dan 88,33% dalam kategori sangat layak. Berdasarkan hal itu, media pembelajaran yang dikembangkan sangat baik dan layak digunakan dalam pembelajaran.","PeriodicalId":53354,"journal":{"name":"Edu Komputika Journal","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-12-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47246462","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-06-30DOI: 10.15294/edukomputika.v8i1.47179
Septia Ulfa Sunaringtyas, Djodi Surya Prayoga
Increasing the use of single sign-on technology by electronic-based service providers in addition to providing benefits also creates vulnerability. Penetration testing needed to identify vulnerabilities and test system security by exploiting those vulnerabilities. This research implements the Penetration Testing Execution Standard (PTES) for penetration testing of single singn-on services. Seven stages of the penetration test had done and 12 vulnerabilities were identified, consisting of 3 medium vulnerabilities, 6 low vulnerabilities and 3 information vulnerabilities. Six cyberattacks have been carried out to exploit the vulnerability with the result of 3 successful attacks and 3 failed attacks. Based on the results of the vulnerability and exploitation analysis, recommendations are given consist of regular updating and patching efforts, configuration of the CSP header and content-type-option header on the web server and application server, validation of the host header configuration, x-content-type-options header and deactivation. x-forwarded- hosted on every web page, configure 'secure' flag on cookies, add metacharacter filter feature in source code, and limit login attempts. The results of the PTES’s implementation are proven to make it easier for testers to carry out penetration tests and effectively prevent disputes between testers and clients due to differences in the scope of testing.
{"title":"Implementasi Penetration Testing Execution Standard Untuk Uji Penetrasi Pada Layanan Single Sign-On","authors":"Septia Ulfa Sunaringtyas, Djodi Surya Prayoga","doi":"10.15294/edukomputika.v8i1.47179","DOIUrl":"https://doi.org/10.15294/edukomputika.v8i1.47179","url":null,"abstract":"Increasing the use of single sign-on technology by electronic-based service providers in addition to providing benefits also creates vulnerability. Penetration testing needed to identify vulnerabilities and test system security by exploiting those vulnerabilities. This research implements the Penetration Testing Execution Standard (PTES) for penetration testing of single singn-on services. Seven stages of the penetration test had done and 12 vulnerabilities were identified, consisting of 3 medium vulnerabilities, 6 low vulnerabilities and 3 information vulnerabilities. Six cyberattacks have been carried out to exploit the vulnerability with the result of 3 successful attacks and 3 failed attacks. Based on the results of the vulnerability and exploitation analysis, recommendations are given consist of regular updating and patching efforts, configuration of the CSP header and content-type-option header on the web server and application server, validation of the host header configuration, x-content-type-options header and deactivation. x-forwarded- hosted on every web page, configure 'secure' flag on cookies, add metacharacter filter feature in source code, and limit login attempts. The results of the PTES’s implementation are proven to make it easier for testers to carry out penetration tests and effectively prevent disputes between testers and clients due to differences in the scope of testing. \u0000 ","PeriodicalId":53354,"journal":{"name":"Edu Komputika Journal","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43080484","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-06-30DOI: 10.15294/edukomputika.v8i1.45516
F. Hasanah
Pemahaman konsep pemrograman berorientasi objek adalah kemampuan untuk menerjemahkan atau menangkap maksud dari konsep pemrograman berorientasi objek. Mahasiswa dikatakan telah memahami konsep pemrograman jika mereka dapat menerapkan logika berfikir yang telah mereka pahami dalam kegiatan belajar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh penggunaan modul PBO berbasis PBL pada pemahaman konsep pemrograman dan tingkat pengaruh penggunaan modul PBO berbasis PBL terhadap pemahaman konsep pemrograman mahasiswa dalam Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi. Jenis penelitian yaitu kuantitatif dengan desain pra-eksperimental tipe One - Group Pretest-Posttest Design dengan teknik pengambilan sampel purposive sampling. Sampel dalam penelitian ini adalah mahasiswa yang telah mengampuh mata kuliah PBO sejumlah 20 mahasiswa. Instrument yang digunakan yaitu tes pemahaman konsep dan angket respon mahasiswa yang dianalisis menggunakan analisis regresi sederhana. Pertanyaan tes diberikan sebelum dan sesudah proses pembelajaran dengan menggunakan modul PBO berbasis PBL dan merujuk pada indikator pemahaman konsep sesuai dengan capaian mata kuliah. Hasil uji hipotesis menunjukkan nilai sig 0,03 <0,05 maka H0 ditolak, dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh modul PBO terhadap pemahaman konsep pemrograman mahasiswa dengan besar pengaruh adalah 40,6%.
{"title":"Pemahaman Konsep Pemrograman Melalui Modul Problem Based Learning","authors":"F. Hasanah","doi":"10.15294/edukomputika.v8i1.45516","DOIUrl":"https://doi.org/10.15294/edukomputika.v8i1.45516","url":null,"abstract":"Pemahaman konsep pemrograman berorientasi objek adalah kemampuan untuk menerjemahkan atau menangkap maksud dari konsep pemrograman berorientasi objek. Mahasiswa dikatakan telah memahami konsep pemrograman jika mereka dapat menerapkan logika berfikir yang telah mereka pahami dalam kegiatan belajar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh penggunaan modul PBO berbasis PBL pada pemahaman konsep pemrograman dan tingkat pengaruh penggunaan modul PBO berbasis PBL terhadap pemahaman konsep pemrograman mahasiswa dalam Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi. Jenis penelitian yaitu kuantitatif dengan desain pra-eksperimental tipe One - Group Pretest-Posttest Design dengan teknik pengambilan sampel purposive sampling. Sampel dalam penelitian ini adalah mahasiswa yang telah mengampuh mata kuliah PBO sejumlah 20 mahasiswa. Instrument yang digunakan yaitu tes pemahaman konsep dan angket respon mahasiswa yang dianalisis menggunakan analisis regresi sederhana. Pertanyaan tes diberikan sebelum dan sesudah proses pembelajaran dengan menggunakan modul PBO berbasis PBL dan merujuk pada indikator pemahaman konsep sesuai dengan capaian mata kuliah. Hasil uji hipotesis menunjukkan nilai sig 0,03 <0,05 maka H0 ditolak, dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh modul PBO terhadap pemahaman konsep pemrograman mahasiswa dengan besar pengaruh adalah 40,6%.","PeriodicalId":53354,"journal":{"name":"Edu Komputika Journal","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44051164","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-06-30DOI: 10.15294/edukomputika.v8i1.47837
Faizal Indaryanto, A. Nugroho, Alfa Faridh Suni
Pandemi Covid-19 saat ini cukup memberikan dampak pada masyarakat. Skala penyebaran dari Covid-19 sangatlah cepat, sehingga membutuhkan penanganan yang benar. Salah satu cara untuk mengurangi penyebaran Covid-19 adalah dengan melakukan Social Distancing. Namun masyarakat cenderung lalai dalam melaksanakan protokol kesehatan tersebut. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan aplikasi social distancing detector yaitu aplikasi yang digunakan untuk mendeteksi jumlah dan jarak dari objek manusia yang ada pada satu area. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi social distancing detector menggunakan bahasa pemrograman Python dengan library YOLOv3. YOLOv3 memiliki kelebihan dalam object detection dengan akurasi yang tinggi yaitu diatas 90%. Pengujian metode pada penelitian ini menggunakan lima dataset pejalan kaki dari kamera pengawas jalan yang didapatkan dari dataset uji coba beberapa peneliti melalui Github yang memiliki resolusi yang baik dan memiliki objek manusia yang heterogen. Hasil akurasi dari deteksi citra pertama adalah 83,32%. Hasil akurasi dari deteksi citra kedua adalah 76,92%. Hasil akurasi dari deteksi citra ketiga adalah 89,99%. Hasil akurasi dari deteksi citra keempat dan kelima adalah 100%. Hasil Rata-rata tingkat keberhasilan dari semua hasil analisa adalah 90,04% yang diukur dari rata-rata perbandingan jumlah data percobaan berhasil dan jumlah data pengamatan untuk tiap-tiap citra.
{"title":"Aplikasi Penghitung Jarak dan Jumlah Orang Berbasis YOLO Sebagai Protokol Kesehatan Covid-19","authors":"Faizal Indaryanto, A. Nugroho, Alfa Faridh Suni","doi":"10.15294/edukomputika.v8i1.47837","DOIUrl":"https://doi.org/10.15294/edukomputika.v8i1.47837","url":null,"abstract":"Pandemi Covid-19 saat ini cukup memberikan dampak pada masyarakat. Skala penyebaran dari Covid-19 sangatlah cepat, sehingga membutuhkan penanganan yang benar. Salah satu cara untuk mengurangi penyebaran Covid-19 adalah dengan melakukan Social Distancing. Namun masyarakat cenderung lalai dalam melaksanakan protokol kesehatan tersebut. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan aplikasi social distancing detector yaitu aplikasi yang digunakan untuk mendeteksi jumlah dan jarak dari objek manusia yang ada pada satu area. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi social distancing detector menggunakan bahasa pemrograman Python dengan library YOLOv3. YOLOv3 memiliki kelebihan dalam object detection dengan akurasi yang tinggi yaitu diatas 90%. Pengujian metode pada penelitian ini menggunakan lima dataset pejalan kaki dari kamera pengawas jalan yang didapatkan dari dataset uji coba beberapa peneliti melalui Github yang memiliki resolusi yang baik dan memiliki objek manusia yang heterogen. Hasil akurasi dari deteksi citra pertama adalah 83,32%. Hasil akurasi dari deteksi citra kedua adalah 76,92%. Hasil akurasi dari deteksi citra ketiga adalah 89,99%. Hasil akurasi dari deteksi citra keempat dan kelima adalah 100%. Hasil Rata-rata tingkat keberhasilan dari semua hasil analisa adalah 90,04% yang diukur dari rata-rata perbandingan jumlah data percobaan berhasil dan jumlah data pengamatan untuk tiap-tiap citra. \u0000 ","PeriodicalId":53354,"journal":{"name":"Edu Komputika Journal","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47086663","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-06-30DOI: 10.15294/edukomputika.v8i1.47858
Mera Kartika Delimayanti, Risna Sari, Mauldy Laya, M. R. Faisal, Pahrul Pahrul
Musibah bencana alam banjir merupakan salah satu musibah alam yang sangat umum kejadian di Indonesia baik di pulau Jawa ataupun di luar Pulau Jawa. Sumber informasi dari media social Twitter dapat digunakan sebagai Social Network Sensor (SNS) untuk bencana banjir. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi pesan twitter khususnya tentang bencana banjir sebagai hasil dari algoritma machine learning. Pada klasifikasi pesan bencana banjir dilakukan serangkaian proses data preprocessing dan dilanjutkan dengan ekstraksi fitur dan pembobotan kata dari data twitter. Berbagai teknik yang dilakukan pada proses data preprocessing berpengaruh terhadap tingkat akurasi hasil klasifikasi yang dihasilkan. Selanjutnya, penelitian ini menyampaikan bahwa algoritma Support Vector Machine (SVM) adalah sebuah algoritma dapat dimanfaatkan untuk klasifikasi data ke dalam tiga (3) kelas kelas saksi mata, kelas non saksi mata dan kelas tidak diketahui. Total jumlah data yang telah diolah sebanyak 3000 data untuk 3 kelas label data. Pendekatan metode One Versus One (OVO) untuk dua kelas label data dan One Versus All (OVA) untuk lebih dari dua kelas label pada algoritma SVM. Pada penelitian ini telah diterapkan algoritma Support Vector Machine untuk multiclass dengan metode OVA. Hasil eksperimen telah menunjukkan pendekatan OVA pada algoritma SVM dengan kernel RBF menghasilkan evaluasi performansi yang paling tinggi. Hasil evaluasi tersebut adalah nilai akurasi hingga 87.03%. Sedangkan hasil riset sebelumnya dengan algoritma SVM tetapi pendekatan yang berbeda hanya mencapai nilai akurasi hingga 77.87%.
{"title":"Pemanfaatan Metode Multiclass-SVM pada Model Klasifikasi Pesan Bencana Banjir di Twitter","authors":"Mera Kartika Delimayanti, Risna Sari, Mauldy Laya, M. R. Faisal, Pahrul Pahrul","doi":"10.15294/edukomputika.v8i1.47858","DOIUrl":"https://doi.org/10.15294/edukomputika.v8i1.47858","url":null,"abstract":"Musibah bencana alam banjir merupakan salah satu musibah alam yang sangat umum kejadian di Indonesia baik di pulau Jawa ataupun di luar Pulau Jawa. Sumber informasi dari media social Twitter dapat digunakan sebagai Social Network Sensor (SNS) untuk bencana banjir. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi pesan twitter khususnya tentang bencana banjir sebagai hasil dari algoritma machine learning. Pada klasifikasi pesan bencana banjir dilakukan serangkaian proses data preprocessing dan dilanjutkan dengan ekstraksi fitur dan pembobotan kata dari data twitter. Berbagai teknik yang dilakukan pada proses data preprocessing berpengaruh terhadap tingkat akurasi hasil klasifikasi yang dihasilkan. Selanjutnya, penelitian ini menyampaikan bahwa algoritma Support Vector Machine (SVM) adalah sebuah algoritma dapat dimanfaatkan untuk klasifikasi data ke dalam tiga (3) kelas kelas saksi mata, kelas non saksi mata dan kelas tidak diketahui. Total jumlah data yang telah diolah sebanyak 3000 data untuk 3 kelas label data. Pendekatan metode One Versus One (OVO) untuk dua kelas label data dan One Versus All (OVA) untuk lebih dari dua kelas label pada algoritma SVM. Pada penelitian ini telah diterapkan algoritma Support Vector Machine untuk multiclass dengan metode OVA. Hasil eksperimen telah menunjukkan pendekatan OVA pada algoritma SVM dengan kernel RBF menghasilkan evaluasi performansi yang paling tinggi. Hasil evaluasi tersebut adalah nilai akurasi hingga 87.03%. Sedangkan hasil riset sebelumnya dengan algoritma SVM tetapi pendekatan yang berbeda hanya mencapai nilai akurasi hingga 77.87%.","PeriodicalId":53354,"journal":{"name":"Edu Komputika Journal","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"66988868","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-06-30DOI: 10.15294/edukomputika.v8i1.40611
A. Widodo, Aryo Baskoro Utomo
Pelajaran Biologi memanfaatkan media sebagai alat bantu belajar, salah satu materinya adalah taksonomi hewan vertebrata. Menggunakan media seperti buku dan alat peraga siswa dituntut untuk memahami, mengidentifikasi, dan menjelaskan prinsip klasifikasi makhluk hidup vertebrata. Tidak semua media yang ada mencukupi kebutuhan siswa, beberapa memiliki kekurangan seperti gambar pada buku yang kurang jelas dan tidak semua alat peraga dimiliki sekolah sehingga membuat susasana belajar yang kurang mendukung. Augmented Reality (AR) merupakan teknologi yang dapat dimanfaatkan sebagai media pembelajaran. Pada AR, metode markerless digunakan untuk mengatasi marker berpola hitam putih dan fitur multi target untuk menampilkan objek lebih dari satu. Tujuan penelitian ini untuk membuat dan mengetahui kelayakan aplikasi AR dengan fitur multi target sebagai media belajar taksonomi hewan. Penelitian mengadaptasi model Analyze, Design, Development, Implementation, dan Evaluation atau ADDIE. Teknik pengumpulan data menggunakan angket lalu dianalisis deskriptif menggunakan skala Likert. Hasil penelitian menunjukkan presentase skor validasi ahli media 80,26%, ahli materi 91,25%, uji pengguna guru 95,31% dan 84,23% untuk siswa. Simpulan: media pembelajaran yang dikembangkan layak untuk digunakan pada proses belajar mengajar di sekolah.
{"title":"Media Pembelajaran Taksonomi Hewan Berbasis Augmented Reality dengan Fitur Multi Target","authors":"A. Widodo, Aryo Baskoro Utomo","doi":"10.15294/edukomputika.v8i1.40611","DOIUrl":"https://doi.org/10.15294/edukomputika.v8i1.40611","url":null,"abstract":"Pelajaran Biologi memanfaatkan media sebagai alat bantu belajar, salah satu materinya adalah taksonomi hewan vertebrata. Menggunakan media seperti buku dan alat peraga siswa dituntut untuk memahami, mengidentifikasi, dan menjelaskan prinsip klasifikasi makhluk hidup vertebrata. Tidak semua media yang ada mencukupi kebutuhan siswa, beberapa memiliki kekurangan seperti gambar pada buku yang kurang jelas dan tidak semua alat peraga dimiliki sekolah sehingga membuat susasana belajar yang kurang mendukung. Augmented Reality (AR) merupakan teknologi yang dapat dimanfaatkan sebagai media pembelajaran. Pada AR, metode markerless digunakan untuk mengatasi marker berpola hitam putih dan fitur multi target untuk menampilkan objek lebih dari satu. Tujuan penelitian ini untuk membuat dan mengetahui kelayakan aplikasi AR dengan fitur multi target sebagai media belajar taksonomi hewan. Penelitian mengadaptasi model Analyze, Design, Development, Implementation, dan Evaluation atau ADDIE. Teknik pengumpulan data menggunakan angket lalu dianalisis deskriptif menggunakan skala Likert. Hasil penelitian menunjukkan presentase skor validasi ahli media 80,26%, ahli materi 91,25%, uji pengguna guru 95,31% dan 84,23% untuk siswa. Simpulan: media pembelajaran yang dikembangkan layak untuk digunakan pada proses belajar mengajar di sekolah.","PeriodicalId":53354,"journal":{"name":"Edu Komputika Journal","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"46120960","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Lestari merupakan media pembelajaran interaktif dengan multi fitur dan mobile. Pengembangan aplikasi bertujuan untuk memberikan materi tumbuhan secara tulisan dan gambar serta menampilkan model 3D (tiga dimensi) sebagai alat peraga dalam menampilkan jaringan tumbuhan yang tidak dapat dilihat langsung tanpa adanya alat bantu. Metode yang digunakan dalam pengembangan menggunakan metode prototype. Pengujian dilakukan dalam memindai pola gambar, dimana Augmented reality terbatas dalam mengidentifikasi gambar pada penggunaan kertas, cahaya, dan jarak. Fungsionalitas tombol pada aplikasi diuji menggunakan metode black box yang mana fungsi telah berjalan baik, dinilai layak digunakan pada android.
{"title":"Lestari Media Pembelajaran Interaktif Tumbuhan","authors":"Achmad Rifaldi, Prawidana Kurniawan, Manikowati Manikowati, Anggraini Mulwinda","doi":"10.15294/edukomputika.v8i1.42346","DOIUrl":"https://doi.org/10.15294/edukomputika.v8i1.42346","url":null,"abstract":"Lestari merupakan media pembelajaran interaktif dengan multi fitur dan mobile. Pengembangan aplikasi bertujuan untuk memberikan materi tumbuhan secara tulisan dan gambar serta menampilkan model 3D (tiga dimensi) sebagai alat peraga dalam menampilkan jaringan tumbuhan yang tidak dapat dilihat langsung tanpa adanya alat bantu. Metode yang digunakan dalam pengembangan menggunakan metode prototype. Pengujian dilakukan dalam memindai pola gambar, dimana Augmented reality terbatas dalam mengidentifikasi gambar pada penggunaan kertas, cahaya, dan jarak. Fungsionalitas tombol pada aplikasi diuji menggunakan metode black box yang mana fungsi telah berjalan baik, dinilai layak digunakan pada android. \u0000 ","PeriodicalId":53354,"journal":{"name":"Edu Komputika Journal","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"49424175","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-06-30DOI: 10.15294/edukomputika.v8i1.44484
Triska Widya Indriyani, Agus Suryanto
Nowdays technology has developed very rapidly. Technological development that are currently being developed by many game developers and other applications, is Augmented Reality (AR). AR can be used as an alternative learning media, such as for the introduction of manual transmission components in cars. The study was aimed to develop a learning media application for the introduction of manual transmission components in cars and to test the feasibility of applications to support learning based on Markerless Augmented Reality. This application development method used SDLC or System Development Life Cycle software. The SDLC model that used in this study was the Waterfall model. SDLC consists of the planning, analysis, design, implementation, testing and maintenance. This reaction produced an AR application of Manual Car Transmission which contains material on the introduction of car manual transmission components. Testing applications included blackbox, media and material feasibility, and user response testing. The blackbox testing result got 100 %. The media feasibility analysis show that the assessment of media experts was 87,5 %, material expert 94,4 %, and user response was 85,47 %. From that the AR learning media application manual transmission of cars is categorized as “feasible” to be used as learning media applications.
{"title":"Markerless Augmented Reality (AR) pada Media Pembelajaran Pengenalan Komponen Transmisi Manual Mobil","authors":"Triska Widya Indriyani, Agus Suryanto","doi":"10.15294/edukomputika.v8i1.44484","DOIUrl":"https://doi.org/10.15294/edukomputika.v8i1.44484","url":null,"abstract":"Nowdays technology has developed very rapidly. Technological development that are currently being developed by many game developers and other applications, is Augmented Reality (AR). AR can be used as an alternative learning media, such as for the introduction of manual transmission components in cars. The study was aimed to develop a learning media application for the introduction of manual transmission components in cars and to test the feasibility of applications to support learning based on Markerless Augmented Reality. This application development method used SDLC or System Development Life Cycle software. The SDLC model that used in this study was the Waterfall model. SDLC consists of the planning, analysis, design, implementation, testing and maintenance. This reaction produced an AR application of Manual Car Transmission which contains material on the introduction of car manual transmission components. Testing applications included blackbox, media and material feasibility, and user response testing. The blackbox testing result got 100 %. The media feasibility analysis show that the assessment of media experts was 87,5 %, material expert 94,4 %, and user response was 85,47 %. From that the AR learning media application manual transmission of cars is categorized as “feasible” to be used as learning media applications.","PeriodicalId":53354,"journal":{"name":"Edu Komputika Journal","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45900208","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2021-06-30DOI: 10.15294/edukomputika.v8i1.47297
Agung Wicaksono, E. S. Nugraha
Sistem komunikasi High Frequency (HF) bekerja menggunakan gelombang radio pada frekuensi 3-30 MHz yang merambat dalam bentuk skywave dengan bantuan lapisan ionosfer. Sistem komunikasi HF saat ini masih terbatas pada pengiriman suara, diharapkan dapat mengirimkan pesan berupa teks dengan menerapkan sistem komunikasi digital. Penelitian ini melaporkan desain modem sistem komunikasi digital HF menggunakan perangkat Software Defined Radio (SDR) untuk implementasi yang mudah. Modulasi dan Demodulasi memiliki peranan penting dalam sistem komunikasi digital. Evaluasi sistem dilakukan dengan eksperiment untuk mengukur Signal to Noise Ratio (SNR), Bit Error Rate (BER), Character Error Rate (CER), dan Frame Error Rate (FER) pada tipe pulse shaping Root Raised Cosine dengan Roll of Factor 0,5. Hasil eksperiment menunjukan bahwa implementasi sistem pada platform SDR dengan LabView sebagai user interface berhasil dilakukan.
{"title":"Desain Modem Sistem Komunikasi Digital HF Berbasis Software Defined Radio","authors":"Agung Wicaksono, E. S. Nugraha","doi":"10.15294/edukomputika.v8i1.47297","DOIUrl":"https://doi.org/10.15294/edukomputika.v8i1.47297","url":null,"abstract":"Sistem komunikasi High Frequency (HF) bekerja menggunakan gelombang radio pada frekuensi 3-30 MHz yang merambat dalam bentuk skywave dengan bantuan lapisan ionosfer. Sistem komunikasi HF saat ini masih terbatas pada pengiriman suara, diharapkan dapat mengirimkan pesan berupa teks dengan menerapkan sistem komunikasi digital. Penelitian ini melaporkan desain modem sistem komunikasi digital HF menggunakan perangkat Software Defined Radio (SDR) untuk implementasi yang mudah. Modulasi dan Demodulasi memiliki peranan penting dalam sistem komunikasi digital. Evaluasi sistem dilakukan dengan eksperiment untuk mengukur Signal to Noise Ratio (SNR), Bit Error Rate (BER), Character Error Rate (CER), dan Frame Error Rate (FER) pada tipe pulse shaping Root Raised Cosine dengan Roll of Factor 0,5. Hasil eksperiment menunjukan bahwa implementasi sistem pada platform SDR dengan LabView sebagai user interface berhasil dilakukan.","PeriodicalId":53354,"journal":{"name":"Edu Komputika Journal","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"41646428","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2020-12-30DOI: 10.15294/edukomputika.v7i2.42608
Siti Azza Amira, Satria Utama, M. H. Fahmi
Perkembangan internet yang semakin pesat membuat banyak orang mengakses internet untuk mendapatkan berbagai macam informasi, salah satunya dalam mencari informasi ulasan hotel. Ulasan tersebut biasanya akan dijadikan sebagai acuan dan sangat berpengaruh bagi calon pengunjung dalam menentukan hotel mana yang terbaik untuk mereka kunjungi ketika bepergian ke luar kota. Maka dari itu dapat dilakukan analisis sentimen untuk mengklasifikasikan ulasan tersebut apakah bersifat positif atau negatif. Proses klasifikasi sentimen menggunakan metode Support Vector Machine dan pembobotan kata menggunakan bantuan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency. Data yang digunakan didapatkan dengan melakukan crawling pada situs Tripadvisor dengan menggunakan library scrapy pada python. Berdasarkan hasil pengujian, Tingkat akurasi yang didapatkan sebesar 88%, nilai precission sebesar 98%, nilai recall sebesar 88%, dan nilai F1 Score sebesar 83%.
{"title":"Penerapan Metode Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen pada Review Pelanggan Hotel","authors":"Siti Azza Amira, Satria Utama, M. H. Fahmi","doi":"10.15294/edukomputika.v7i2.42608","DOIUrl":"https://doi.org/10.15294/edukomputika.v7i2.42608","url":null,"abstract":"\u0000 \u0000 \u0000 \u0000Perkembangan internet yang semakin pesat membuat banyak orang mengakses internet untuk mendapatkan berbagai macam informasi, salah satunya dalam mencari informasi ulasan hotel. Ulasan tersebut biasanya akan dijadikan sebagai acuan dan sangat berpengaruh bagi calon pengunjung dalam menentukan hotel mana yang terbaik untuk mereka kunjungi ketika bepergian ke luar kota. Maka dari itu dapat dilakukan analisis sentimen untuk mengklasifikasikan ulasan tersebut apakah bersifat positif atau negatif. Proses klasifikasi sentimen menggunakan metode Support Vector Machine dan pembobotan kata menggunakan bantuan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency. Data yang digunakan didapatkan dengan melakukan crawling pada situs Tripadvisor dengan menggunakan library scrapy pada python. Berdasarkan hasil pengujian, Tingkat akurasi yang didapatkan sebesar 88%, nilai precission sebesar 98%, nilai recall sebesar 88%, dan nilai F1 Score sebesar 83%. \u0000 \u0000 \u0000 \u0000 \u0000 ","PeriodicalId":53354,"journal":{"name":"Edu Komputika Journal","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42028994","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}