Imbalanced data causes misclassification because the majority of the dominant data is in the minority data, which results in a decrease in the value of accuracy. UCI dataset is a public dataset that can be used as a dataset in machine learning. This study aims to evaluate the Decision Tree, K-NN, Naive Bayes, and Support Vector Machine classification methods on data imbalances in MWMOTE. MWMOTE is used in resolving Imbalanced cases through weighting and grouping. This goal is achieved by evaluating the Decision Tree, K-NN, Naive Bayes, and Support Vector Machine classification methods in MWMOTE to produce more representative synthetic data and increase the accuracy value. The results obtained from this study indicate that the Decision Tree has higher evaluations of recall, precision, F-measure, and accuracy compared to K-NN, Naive Bayes, and Support Vector Machine for data that are balanced with MWMOTE.

Kelompok pembudidaya ikan sadewa muda mandiri saat ini masih mengalami permasalahan dalam pembudidayaan ikan, hal ini dikarenakan control dan monitor mash dilakukan secara manual. Beberapa parameter yang terus dipantau oleh pembudidaya adalah PH, Kadar nutrisi air, dan suhu. Hal ini tentu saja tidak efektif dan memakan waktu. Oleh karena itu perlu system yang dapat melakukan monitoring terhadap parameter PH, kadar nutrisi air, dan suhu air, dan juga dapat melakukan control terhadap kualitas air. Hal ini dikarenakan kualitas air merupakan hal yang penting untuk budidaya ikan dengan teknologi bioflok. Dengan adanya system ini maka monitoring dan control dapat dilakukan dengan mudah lewat aplikasi mobile yang dapat terintegrasi dengan alat di luar, sehingga pembudidaya ikan tidak perlu datang dan melihat kondisi kolam secara berkala. Kegiatan pengabdian dilakukan dengan survei, persiapan pembuatan alat, pembuatan alat, integrasi alat, pengujain system, dan pelaksanaan kegiatan. Sistem ini sudah melakukan berbagai pengujian, seperti pengujian akurasi dan pengujian fungsional. Berdasarkan hasil pengujian akurasi,sensor suhu DS18B20 dan sensor DF Robot PH Meter V 1.1 memilik akurasi yang baik yaitu masing-masing 95,87% dan 98,28%. Sedangkan pada sensor Gravity TDS Meter V 1.0 masih belumcukup baik dimana persentase akurasi yang diperoleh adalah 93,44%.

Kelompok pembudidaya ikan sadewa muda mandiri saat ini masih mengalami permasalahan dalam pembudidayaan ikan, hal ini dikarenakan control dan monitor mash dilakukan secara manual. Beberapa parameter yang terus dipantau oleh pembudidaya adalah PH, Kadar nutrisi air, dan suhu. Hal ini tentu saja tidak efektif dan memakan waktu. Oleh karena itu perlu system yang dapat melakukan monitoring terhadap parameter PH, kadar nutrisi air, dan suhu air, dan juga dapat melakukan control terhadap kualitas air. Hal ini dikarenakan kualitas air merupakan hal yang penting untuk budidaya ikan dengan teknologi bioflok. Dengan adanya system ini maka monitoring dan control dapat dilakukan dengan mudah lewat aplikasi mobile yang dapat terintegrasi dengan alat di luar, sehingga pembudidaya ikan tidak perlu datang dan melihat kondisi kolam secara berkala. Kegiatan pengabdian dilakukan dengan survei, persiapan pembuatan alat, pembuatan alat, integrasi alat, pengujain system, dan pelaksanaan kegiatan. Sistem ini sudah melakukan berbagai pengujian, seperti pengujian akurasi dan pengujian fungsional. Berdasarkan hasil pengujian akurasi, sensor suhu DS18B20 dan sensor DF Robot PH Meter V 1.1 memilik akurasi yang baik yaitu masing-masing 95,87% dan 98,28%. Sedangkan pada sensor Gravity TDS Meter V 1.0 masih belum cukup baik dimana persentase akurasi yang diperoleh adalah 93,44%.

Purpose: In the learning process, most of the tests to assess learning achievement have been carried out by providing questions in the form of short answers or essay questions. The variety of answers given by students makes a teacher have to focus on reading them. This scoring process is difficult to guarantee quality if done manually. In addition, each class is taught by a different teacher, which can lead to unequal grades obtained by students due to the influence of differences in teacher experience. Therefore the purpose of this study is to develop an assessment of the answers. Automated short answer scoring is designed to automatically grade and evaluate students' answers based on a series of trained answer documents.Methods: This is ‘how’ you did it. Let readers know exactly what you did to reach your results. For example, did you undertake interviews? Did you carry out an experiment in the lab? What tools, methods, protocols or datasets did you use The method used is TF-IDF-DF and Similarity and scoring computation.  Theword weight used is the term Frequency-Inverse Documents Frequency -Document Frequency (TF-IDF-DF) method. The data used is 5 questions with each question answered by 30 students, while the students' answers are assessed by teachers/experts to determine the real score. The study was evaluated by Mean Absolute Error (MAE).Result: The evaluation results obtained Mean Absolute Error (MAE) with a resulting value of 0.123.Value: The word weighting method used is the Term Frequency Inverse Document Frequency DocumentFrequency (TF-IDF-DF) which is an improvement over the Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) method. This method is a method of weighting words that will be applied before calculating the similarity of sentences between teachers and students.

Keadaan rumah yang sering ditinggal kosong oleh penghuninya akibat kesibukan mengurus bisnis dan kesibukan dikantor sangat rentan akan adanya aktifitas pencurian. Maka oleh sebab itu diperlukan inovasi baru yang dapat mengantispasi  aktifitas  pencurian  sebagai  peralatan  tambahan  dari  sistem penguncian yang telah ada. Kemajuan teknologi informasi saat ini tidak terlepas dari berkembangnya teknologi komunikasi telepon seluler atau dikenal dengan teknologi mobile.  Telepon  seluler  atau  smartphone  saat  ini  dapat  dimanfatkan  diberbagai bentuk alat kontrol atau monitoring, sebagai contoh yaitu: alat sistem monitoring rumah berbasis internet of things (IoT). Alat monitoring ini dapat membantu pemilik rumah untuk mengontrol dan memonitor keadaan didalam rumah dari jarak jauh karena terhubung dengan internet dan anda dapat mengontroll  pada smartphone dengan menggunakan alamat IP Address Wi-Fi yang telah terhubung dengan ESP32- CAM  melalui  web  browser.  Perancangan  dan  pembuatan  alat  ini  menggunakan ESP32-CAM melalui program Arduino IDE dan Web Browser yang kemudian menampilkan pada web browser pada smartphone sehingg smarta pemilik rumah dapat memantau dari jarak jauh.