Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Ketepatan waktu lulus mahasiswa memiliki dampak yang baik untuk perguruan tinggi dan mahasiswa itu sendiri. Kualitas perguruan tinggi dapat dilihat dengan persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu. Selain itu, bagi mahasiswa ketepatan waktu lulus juga hal yang perlu diperhatikan jika ingin menerima beasiswa. Mahasiswa yang dapat dibilang tepat waktu lulusnya adalah mahasiswa yang berhasil lulus dari perguruan tinggi dengan masa waktu studi 3.5 sampai 4 tahun. Saat ini, belum terdapat Penelitian yang menggunakan data PDDikti untuk memprediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia. Selain itu, belum terdapat juga sistem berbasis website yang dapat melakukan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia dan visualisasi data terkait ketepatan waktu lulus mahasiswa dengan menggunakan data dari PDDikti. Penelitian ini akan membandingkan performa 4 model dalam 8 skenario berbeda. Penelitian berhasil menghasilkan model pembelajaran mesin untuk memprediksi ketepatan waktu lulus dan prediksi tahun kelulusan.Metrik yang digunakan pada performa kedua model adalah f1-score, dengan nilai akhir 92.75% untuk model prediksi ketepatan waktu lulus dan 88.86% untuk model prediksi tahun kelulusan. Di akhir, penelitian ini hanya memakai model prediksi tahun kelulusan yang dapat merepresentasikan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa. Penelitian ini juga berhasil mengimplementasikan dua sistem berbasis website yaitu sistem prediksi ketepatan waktu lulus untuk mahasiswa dan prediksi ketepatan waktu lulus dashboard dosen yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan pemodelan machine learning, serta menyajikan visualisasi data berdasarkan data dari PDDikti. Visualisasi berhasil dilakukan dengan menggunakan line chart, pie chart, bar chart, dan geo chart.

---

The timely graduation of students has a positive impact on both the university and the students themselves. The quality of a university can be measured by the percentage of students who graduate on time. Additionally, for students, graduating on time is important if they want to receive scholarships. A student can be considered to have graduated on time if they successfully complete their studies at the university within a study period of 3.5 to 4 years. Currently, there is no research that utilizes PDDikti data to predict the timely graduation of students at the University of Indonesia. Furthermore, there is also no website-based system available that can predict the timely graduation of students at the University of Indonesia and visualize data related to the timely graduation using data from PDDikti. This research will compare the performance of four models in eight different scenarios. The research successfully produces a machine learning model to predict the timely graduation and the predicted year of graduation. The performance metric used for both models is the f1-score, with a final score of 92.75% for the timely graduation prediction model and 88.86% for the year of graduation prediction model. In the end, this research only utilizes the year of graduation prediction model, which can represent the prediction of timely graduation of students. The research also successfully implements two website-based systems, namely the timely graduation prediction system for students and the timely graduation prediction dashboard for faculty members, which can be used to predict the timely graduation based on machine learning modeling and provide data visualization based on PDDikti data. Visualization is successfully carried out using line charts, pie charts, bar charts, and geo charts."

"Ketepatan waktu lulus mahasiswa memiliki dampak yang baik untuk perguruan tinggi dan mahasiswa itu sendiri. Kualitas perguruan tinggi dapat dilihat dengan persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu. Selain itu, bagi mahasiswa ketepatan waktu lulus juga hal yang perlu diperhatikan jika ingin menerima beasiswa. Mahasiswa yang dapat dibilang tepat waktu lulusnya adalah mahasiswa yang berhasil lulus dari perguruan tinggi dengan masa waktu studi 3.5 sampai 4 tahun. Saat ini, belum terdapat Penelitian yang menggunakan data PDDikti untuk memprediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia. Selain itu, belum terdapat juga sistem berbasis website yang dapat melakukan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia dan visualisasi data terkait ketepatan waktu lulus mahasiswa dengan menggunakan data dari PDDikti. Penelitian ini akan membandingkan performa 4 model dalam 8 skenario berbeda. Penelitian berhasil menghasilkan model pembelajaran mesin untuk memprediksi ketepatan waktu lulus dan prediksi tahun kelulusan.Metrik yang digunakan pada performa kedua model adalah f1-score, dengan nilai akhir 92.75% untuk model prediksi ketepatan waktu lulus dan 88.86% untuk model prediksi tahun kelulusan. Di akhir, penelitian ini hanya memakai model prediksi tahun kelulusan yang dapat merepresentasikan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa. Penelitian ini juga berhasil mengimplementasikan dua sistem berbasis website yaitu sistem prediksi ketepatan waktu lulus untuk mahasiswa dan prediksi ketepatan waktu lulus dashboard dosen yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan pemodelan machine learning, serta menyajikan visualisasi data berdasarkan data dari PDDikti. Visualisasi berhasil dilakukan dengan menggunakan line chart, pie chart, bar chart, dan geo chart.

---

The timely graduation of students has a positive impact on both the university and the students themselves. The quality of a university can be measured by the percentage of students who graduate on time. Additionally, for students, graduating on time is important if they want to receive scholarships. A student can be considered to have graduated on time if they successfully complete their studies at the university within a study period of 3.5 to 4 years. Currently, there is no research that utilizes PDDikti data to predict the timely graduation of students at the University of Indonesia. Furthermore, there is also no website-based system available that can predict the timely graduation of students at the University of Indonesia and visualize data related to the timely graduation using data from PDDikti. This research will compare the performance of four models in eight different scenarios. The research successfully produces a machine learning model to predict the timely graduation and the predicted year of graduation. The performance metric used for both models is the f1-score, with a final score of 92.75% for the timely graduation prediction model and 88.86% for the year of graduation prediction model. In the end, this research only utilizes the year of graduation prediction model, which can represent the prediction of timely graduation of students. The research also successfully implements two website-based systems, namely the timely graduation prediction system for students and the timely graduation prediction dashboard for faculty members, which can be used to predict the timely graduation based on machine learning modeling and provide data visualization based on PDDikti data. Visualization is successfully carried out using line charts, pie charts, bar charts, and geo charts."

"Ketepatan waktu lulus mahasiswa memiliki dampak yang baik untuk perguruan tinggi dan mahasiswa itu sendiri. Kualitas perguruan tinggi dapat dilihat dengan persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu. Selain itu, bagi mahasiswa ketepatan waktu lulus juga hal yang perlu diperhatikan jika ingin menerima beasiswa. Mahasiswa yang dapat dibilang tepat waktu lulusnya adalah mahasiswa yang berhasil lulus dari perguruan tinggi dengan masa waktu studi 3.5 sampai 4 tahun. Saat ini, belum terdapat Penelitian yang menggunakan data PDDikti untuk memprediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia. Selain itu, belum terdapat juga sistem berbasis website yang dapat melakukan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Universitas Indonesia dan visualisasi data terkait ketepatan waktu lulus mahasiswa dengan menggunakan data dari PDDikti. Penelitian ini akan membandingkan performa 4 model dalam 8 skenario berbeda. Penelitian berhasil menghasilkan model pembelajaran mesin untuk memprediksi ketepatan waktu lulus dan prediksi tahun kelulusan.Metrik yang digunakan pada performa kedua model adalah f1-score, dengan nilai akhir 92.75% untuk model prediksi ketepatan waktu lulus dan 88.86% untuk model prediksi tahun kelulusan. Di akhir, penelitian ini hanya memakai model prediksi tahun kelulusan yang dapat merepresentasikan prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa. Penelitian ini juga berhasil mengimplementasikan dua sistem berbasis website yaitu sistem prediksi ketepatan waktu lulus untuk mahasiswa dan prediksi ketepatan waktu lulus dashboard dosen yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi ketepatan waktu lulus berdasarkan pemodelan machine learning, serta menyajikan visualisasi data berdasarkan data dari PDDikti. Visualisasi berhasil dilakukan dengan menggunakan line chart, pie chart, bar chart, dan geo chart.

---

The timely graduation of students has a positive impact on both the university and the students themselves. The quality of a university can be measured by the percentage of students who graduate on time. Additionally, for students, graduating on time is important if they want to receive scholarships. A student can be considered to have graduated on time if they successfully complete their studies at the university within a study period of 3.5 to 4 years. Currently, there is no research that utilizes PDDikti data to predict the timely graduation of students at the University of Indonesia. Furthermore, there is also no website-based system available that can predict the timely graduation of students at the University of Indonesia and visualize data related to the timely graduation using data from PDDikti. This research will compare the performance of four models in eight different scenarios. The research successfully produces a machine learning model to predict the timely graduation and the predicted year of graduation. The performance metric used for both models is the f1-score, with a final score of 92.75% for the timely graduation prediction model and 88.86% for the year of graduation prediction model. In the end, this research only utilizes the year of graduation prediction model, which can represent the prediction of timely graduation of students. The research also successfully implements two website-based systems, namely the timely graduation prediction system for students and the timely graduation prediction dashboard for faculty members, which can be used to predict the timely graduation based on machine learning modeling and provide data visualization based on PDDikti data. Visualization is successfully carried out using line charts, pie charts, bar charts, and geo charts."

"The contributors to this volume examine the transformative implications of digitalizing discourse and culture inside and outside of the academic arena. These technologies of digitalization have created new communities of users, which are highly engaged with their new communicative possibilities, informational content, and discursive forms. Few have asked what these changes will mean, and many of the most important voices engaged in debates about this critical transformation are gathered here in this volume. "

"Klinik gigi DN merupakan salah satu klinik gigi yang saat ini masih menggunakan sistem pengoperasian secara offline, banyak penggunaan kertas dalam pencatatan, appointment dilakukan secara manual, dan data yang tidak terintegrasi. Hal ini dapat menyebabkan terhambatnya pelayanan pasien sehingga timbulnya persepsi buruk dari pasien akan pelayanan yang dilakukan klinik gigi DN. Berdasarkan masalah tersebut, tim pengembang mengembangkan sebuah sistem informasi yang dapat menjadi solusi dari permasalahan tersebut. Pada pengembangan, dikembangkan dua sistem terpisah (internal web apps dan aplikasi PWA [Progressive Web Apps]) yang saling terintegrasi satu sama lain. Internal web apps akan digunakan oleh pihak internal klinik gigi DN dalam menjalankan proses bisnisnya, sementara aplikasi PWA (Progressive Web Apps) digunakan oleh pasien klinik gigi DN. Sistem ini dikembangkan menggunakan salah satu metode pengembangan perangkat lunak agile, yaitu Scrum. Kerangka kerja Scrum yang digunakan terdiri dari tiga fase, yaitu pre-game, game (development), dan post-game. Pada fase pre-game, dilakukan requirement gathering, perencanaan, dan architecture/high level design. Pada fase game, dijalankannya sprint untuk pengerjaan proyek. Pada fase post-game dilakukannya testing terhadap sistem yang telah dikembangkan. Pada pengembangan sistem di klinik gigi DN ini, dihasilkan dua sistem (Internal web apps untuk internal klinik dan aplikasi PWA [Progressive Web Apps] bagi pengguna eksternal klinik) yang dibangun dengan framework Spring Boot dan React JS. Dengan dikembangkan sistem informasi dan aplikasi tersebut, diharapkan pihak klinik gigi DN dapat lebih efektif dan efisien dalam melayani pasien.

---

DN dental clinic that currently uses an offline operating procedure, uses a lot of paper in recording, appointments are done manually, and the data is not integrated. This can cause delays in serving patients so that there is a bad perception from patients about the services provided by the DN dental clinic. Based on these problems, the development team developed an information system that could be a solution to these problems. During the development, two separate system (internal web apps and PWA [Progressive Web Apps] application) were developed which were integrated with each other. The internal web apps will be used by DN dental clinic internal parties in carrying out their business processes, while the PWA (Progressive Web Apps) application is used by DN dental clinic patients. The system is developed using one of the agile software development methods, namely Scrum. The Scrum framework used consists of three phases, namely, pre-game, game (development), and post-game. In the pre-game phase, requirements gathering, planning, and architecture/high level design are carried out. In the game phase, sprints are executed. In the post-game phase, testing of the system that has been developed is carried out. In the development of the DN dental clinic information system, two system (internal web apps for internal clinic and PWA [Progressive Web Apps] application deliver to patient) were produced which were built with Spring Boot and React JS frameworks. By developing the system information and applications, it is oped that the DN dental clinic can be more effective and efficient in serving patients."