1Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro., Indonesia
2Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus Undip Tembalang, Semarang, Indonesia 50275., Indonesia
3Diponegoro University, Indonesia
4 Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro Semarang, Indonesia, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus Undip Tembalang, Semarang, Indonesia 50275, Indonesia
BibTex Citation Data :
@article{JTSISKOM13896, author = {Wahyul Syafei and Budi Sulistiyo and Bayu Surarso}, title = {Sistem Pakar Untuk Identifikasi Dan Alternatif Solusi Terhadap Permasalahan Yang Dihadapi Peserta Didik Sekolah Menengah Menggunakan Rule-Based Machine Learning}, journal = {Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer}, volume = {10}, number = {3}, year = {2024}, keywords = {sistem pakar; identifikasi masalah; alternatif solusi; peserta didik, machine learning; rule-based;}, abstract = { Kesulitan dalam mengidentifikasi masalah yang dialami oleh peserta didik di sekolah tingkat menengah berpotensi mengakibatkan masalah yang lebih besar di kemudian hari. Selama ini guru bimbingan dan konseling (BK) menggunakan m etode konvensional dalam mengidentifikasi dan memecahkan masalah tersebut. Metode ini membutuhkan biaya yang besar, ruang yang khusus, dan waktu yang lama. Artikel ini mem aparkan pengembangan sistem pakar untuk identifikasi untuk kemudian menawarkan a lternatif s olusi t erhadap p ermasalahan y ang d ihadapi p eserta d idik di tingkat s ekolah m enengah . Sistem ini menggunakan metode Problem Checklist yang didukung oleh machine learning untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi. Kepakaran dari guru BK senior untuk menghubungkan ragam permasalahan dan berbagai alternatif solusi dilatihkan pada rule-based machine learning sistem ini. Pengujian dilakukan menggunakan WEKA dengan 200 contoh data sampel sebagai data pelatihan, yang dapat memprediksi data dari 185 contoh yang label kelasnya tidak diketahui Sistem yang dikembangkan adalah berbasis web sehingga peserta didik yang merasa mengalami masalah dapat meng-ases dirinya sendiri dan mendapatkan saran alternatif solusi secara online. Guru BK sebagai admin dapat memantau perkembangan peserta didiknya serta melakukan penambahan ragam permasalahan dan alternatif solusi mengikuti perkembangan jaman. Hasil implementasi dan pengujian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan menawarkan identifikasi dan solusi yang akurat dan lebih cepat serta dapat dilakukan kapanpun dan di manapun . }, issn = {2338-0403}, doi = {10.14710/jtsiskom.2022.13896}, url = {https://jtsiskom.undip.ac.id/article/view/13896} }
Refworks Citation Data :
Kesulitan dalam mengidentifikasi masalah yang dialami oleh peserta didik di sekolah tingkat menengah berpotensi mengakibatkan masalah yang lebih besar di kemudian hari. Selama ini guru bimbingan dan konseling (BK) menggunakan metode konvensional dalam mengidentifikasi dan memecahkan masalah tersebut. Metode ini membutuhkan biaya yang besar, ruang yang khusus, dan waktu yang lama. Artikel ini memaparkan pengembangan sistem pakar untuk identifikasi untuk kemudian menawarkan alternatif solusi terhadap permasalahan yang dihadapi peserta didik di tingkat sekolah menengah. Sistem ini menggunakan metode Problem Checklist yang didukung oleh machine learning untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi. Kepakaran dari guru BK senior untuk menghubungkan ragam permasalahan dan berbagai alternatif solusi dilatihkan pada rule-based machine learning sistem ini. Pengujian dilakukan menggunakan WEKA dengan 200 contoh data sampel sebagai data pelatihan, yang dapat memprediksi data dari 185 contoh yang label kelasnya tidak diketahui Sistem yang dikembangkan adalah berbasis web sehingga peserta didik yang merasa mengalami masalah dapat meng-ases dirinya sendiri dan mendapatkan saran alternatif solusi secara online. Guru BK sebagai admin dapat memantau perkembangan peserta didiknya serta melakukan penambahan ragam permasalahan dan alternatif solusi mengikuti perkembangan jaman. Hasil implementasi dan pengujian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan menawarkan identifikasi dan solusi yang akurat dan lebih cepat serta dapat dilakukan kapanpun dan di manapun.
Article Metrics:
Last update:
Last update: 2024-11-19 21:53:58
Starting from 2021, the author(s) whose article is published in the JTSiskom journal attain the copyright for their article and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. By submitting the manuscript to JTSiskom, the author(s) agree with this policy. No special document approval is required.
The author(s) guarantee that:
The author(s) retain all rights to the published work, such as (but not limited to) the following rights:
Suppose the article was prepared jointly by more than one author. Each author submitting the manuscript warrants that all co-authors have given their permission to agree to copyright and license notices (agreements) on their behalf and notify co-authors of the terms of this policy. JTSiskom will not be held responsible for anything arising because of the writer's internal dispute. JTSiskom will only communicate with correspondence authors.
Authors should also understand that their articles (and any additional files, including data sets and analysis/computation data) will become publicly available once published. The license of published articles (and additional data) will be governed by a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. JTSiskom allows users to copy, distribute, display and perform work under license. Users need to attribute the author(s) and JTSiskom to distribute works in journals and other publication media. Unless otherwise stated, the author(s) is a public entity as soon as the article is published.