Each higher education institution has a choice of learning models to be held, namely face-to-face learning, online learning, and blended learning. Face-to-face and online learning models have advantages and disadvantages in supporting student learning styles. Student learning styles not only represent what students like in learning, but also affect student learning outcomes. So it is not surprising, until now there is still a crossing of opinion in the achievement of learning, face-to-face learning or online learning that provides better results. This study provides an answer solution to learning English, whether face-to-face learning or online learning that is superior in cognitive learning outcomes according to student learning styles. The results of the descriptive analysis in this study concluded that students with auditory and visual learning styles taught with online learning models had higher average learning outcomes compared to students taught with face-to-face learning models; there is no difference in the average value of kinesthetic student learning outcomes between students who are taught by face-to-face learning with students who are taught by online learning; and in general the results of descriptive analysis show that online learning students are more successful in achieving learning outcomes compared to face-to-face learning students in learning English.

No abstract

Kesalahan mendiagnosis jenis penyakit menyebabkan kesalahan penanganan yang berdampak pada kematian. Hasil diagnosis membutuhkan derajat kepercayaan untuk menyakini hasilnya. Sistem pakar telah banyak digunakan untuk permasalahan diagnosis penyakit ayam broiler. Keterbatasan penelitian terdahulu pada kasus ini adalah dalam pemberian derajat kepercayaan seringkali hanya menggunakan nilai dari pakar. Peran pengguna hanya sebatas memilih gejala yang telah disediakan oleh sistem pakar tanpa memberikan penilaian bobot gejala yang dipilih, sehingga semua gejala dianggap pada kondisi ideal (keyakinan mutlak). Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan purwarupa sistem pakar untuk diagnosis penyakit ayam broiler dengan menggabungkan metode forward chaining dan certainty factor, serta mengkombinasikan nilai bobot gejala dari pengguna dan pakar untuk meng-antisipasi kondisi tidak ideal. Tahapan penelitian terdiri dari pengumpulan data, pemodelan basis pengetahuan, implementasi dalam bentuk purwarupa berbasis web, dan pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa purwarupa sistem pakar menghasilkan diagnosis dengan tingkat validitas 100% ketika dibandingkan dengan perhitungan manual. Artinya purwarupa sudah sesuai rancangan. Selain itu, dampak pemberian nilai bobot gejala oleh pengguna berpengaruh terhadap turunnya nilai keyakinan hasil diagnosis bila dibandingkan kondisi ideal

No abstract

Teknologi semakin berkembang dan canggih dari masa ke masa bahkan untuk setiap detiknya, sehingga dengan ini perusahaan perlu memanfaatkan teknologi untuk menjambatani usaha ke pelanggan sehingga mempermudah dalam mengelola bisnis. Pertumbuhan bisnis khususnya dikota Nusa Tenggara Barat (NTB) sangat berkembangan persaingan bisnis dalam perdagangan sangat ketat sehingga membutuhkan strategi yang matang dalam mengelola usaha. Pada penelitan ini peneliti melakukan penelitian disalah satu perusahaan di Nusa Tenggara Barat dimana toko tersebut menjual berbagai jenis aksisoris. Toko yang dijadikan sebagai studi kasus ini merupakan toko yang terkenal oleh masyarakat sekitar sehingga bisa memiliki banyak pelanggan. Pada penelitian ini peneliti melakukan analisis bertujuan untuk mencari kemiripan barang berdasarkan item pembelian dijadikan sebagai acuan dalam tata letak barang dan mengidintifikasi kesamaan barang yang dibeli ketika menambah stok barang. Untuk mengidentifikasi tujuan pada penelitian ini peneliti melakukan proses perhitungan menggunakan dua metode yaitu apriori dan FP-Growth dan melakukan pengujian dengan 2 pengujian yaitu pengujian hasil dan rasio adapun hasil pengujian didapatkan FP-Growth menghasilkan rule yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma apriori dengan total rule sebanyak 6, sedangakan algoritma apriori menghasilkan 4 rule, dan untuk pengujian dengan evaluasi hasil rule dari masing masing algoritma, algritma FP-Growth memiliki hasil yang terbaik dengan lift ratio 1.27908.