Abstract-Determining the right class on student achievement is important in an evaluation process, because placing students in the right class helps lecturer in reflecting the successfullness of learning process. This problem relates to the performance of classification method which is measured by the classifier metrics. High performance is indicated by the optimality of these classifier's metrics. Besides, meta-algorithm adaptive boosting has been proven to be able to improve the performance of classifier in various fields. Therefore, this paper employs adaptive boosting to reduce the number of incorrect student placement in a class. The experimental results of implementing adaptive boosting in classifying student achievement shows that there is an increase of performance of all classification metrics, i.e., Kappa, Precision, Recall, F-Measure, ROC, and MAE. In terms of accuracy, J-48 is able to rise about 3.09%, which means this method reduces three misclassified students. Additionally, decisionStump increases 12.37% of accuracy. This also means this method is able to decrease 12 misclassified students. Finally, Simple Cart reaches the highest accuracy of about 23.71%, while the number of misclassified students is reduced to 24 students. However, there is no improvement in Random Forest method by using this adaptive boosting. Intisari-Penetapan kelas yang tepat pada prestasi belajar mahasiswa adalah suatu hal yang penting dalam proses evaluasi.Hal ini disebabkan keberadaan mahasiswa pada kelas yang tepat dapat membantu dosen untuk merefleksikan berhasil tidaknya proses belajar mengajar yang telah dilakukan. Masalah ketepatan kelas ini berkaitan dengan kinerja metode klasifikasi yang diukur dengan ukuran-ukuran classifier. Kinerja yang tinggi diindikasikan dengan optimalnya ukuran-ukuran classifier tersebut. Di sisi lain, meta-algoritme adaptive boosting telah terbukti mampu meningkatkan kinerja classifier pada berbagai bidang. Oleh karena itu, makalah ini menerapkan adaptive boosting untuk meningkatkan kinerja classifier agar keberadaan mahasiswa pada kelas yang tidak sesuai bisa direduksi. Hasil uji coba penerapan adaptive boosting pada klasifikasi prestasi belajar mahasiswa ini menunjukkan peningkatan kinerja pada semua ukuran classifier, Penggunaan sistem e-learning dan sistem evaluasi ini akan menghasilkan tumpukan data pada tempat penyimpanan. Tumpukan data ini dapat digunakan untuk pengoptimalan pada proses-proses tersebut dengan penerapan data mining. Hal ini dapat dilakukan karena penerapan ini menghasilkan pengetahuan yang sangat berguna. Pengetahuan ini diperoleh dari beberapa aktivitas dari data mining, antara lain klasifikasi, klaster, dan analisis asosiasi. Beberapa penelitian tentang klasifikasi antara lain prediksi mahasiswa nonaktif dengan menggunakan beberapa metode klasifikasi [6], klasifikasi untuk memprediksi prestasi belajar siswa dengan menggunakan Naïve Bayesian [7], dan klasifikasi dengan decision tree untuk mengetahui hubungan kinerja akademik dan bidang minat [8]. Untuk penelitian pen...

The accuracy level of the student determination in a class often has been paid less attention in educational data mining. So, this paper studies how to improve the performance of classification method to reach the higher of level accuracy. Therefore, we optimize logistic regression using equal frequency discretization method. Here, we test the student data by three intervals, four intervals, and five intervals. For logistic regression, we implement two regularization types, namely: lasso, ridge. Furthermore, to evaluate the results, we use the random sampling technique. Additionally, we measure the results by four classifier metrics, namely: F1, precision, accuracy, and recall. The experimental result shows that this method can be applied to optimize the logistic regression. On logistic regression_lasso and logistic regression_ridge, the three intervals achieve the highest of accuracy level. They can improve the accuracy level about 9% - 9.4%, respectively.

Penggunaan website di Universitas Negeri Surabaya (UNESA) merupakan kebutuhan, pemanfaatan website perlu diketahui tingkat usability  sehingga dapat mengetahui nilai kegunaan dari website yang sudah disediakan oleh Jurusan Teknik Informatika (JTIF) UNESA untuk menyampaikan informasi kepada civitas akademiknya. Pengukuran tingkat usability dapat melihat reposn kepuasan pengguna wesbit JTIF UNESA sehingga dapat memberikan masukan kepada pihak pengelola mengenai hal hal yang perlu ditingkatkan dari sisi kualitas dan kuatintas .Untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna dari website JTIFUNESA perlu digunakan alat ukur yang  berupa usability testing yang metode ini menekankan pada proses pengambilan data kepasa responden via kuisoner yang telah disusun berdasarkan 4 ukuran utama yaitu Ease of Use / Ease of Navigation), Customization, Download Delay dan Content. Hasil dari kuisoner digunakan untuk mengukur usability dari website jurusan teknik informatika UNESA sehingga dapat diketahui pada bagian mana saja website tersebut diperlukan perbaikan untuk meningkatkan kualitas tampilan dan fungsionalitas secara keseluruhan.

No abstract

Siswa SD pada tahun tahun awal masih berusaha untuk membiasakan diri dengan pembelajaran berhitung, karena pada masa tersebut masih banyak siswa yang merasa kesulitan dalam mengikuti pembejaran matematika. Kebermaknaan konsep-konsep matematika tampak jelas ketika digunakan dalam memecahkan masalah sains, teknologi dan kehidupan sehari-hari (Rutherford, 1989). Mengingat hal ini maka dalam pembelajaran matematika di sekolah, guru harus mengaitkan pelajaran matematika dengan mata pelajaran lainnya, teknologi, dan kehidupan sehari-hari. Perkembangan Teknologi Informasi Komunikasi (TIK) yang ada di Indonesia khususnya di dunia pendidikan dalam pemanfaatan TIK khususnya internet oleh guru/tenaga pendidik dirasakan masih belum optimal. Pemnafaatan game yang tersedia dengan media web  dapat digunakan sebagai variasi media pembelajaran. Dengan mencermati hasil-hasil pelaksanaan pelatihan dapat disimpulkan bahwa pelatihan penggunaan game sebagai media edukasi untuk pembelajaran matematika siswa SD dapat dikatakan mampu memberikan penyegagaran pada proses belajar mengajar di kelas, sehingga diperlukan penambahan waktu, perlu tambahan program aplikasi lain dan penambahan dana dalam pelaksanaannya.