No abstract

Presensi adalah kegiatan pengambilan data untuk mencatat jumlah kehadiran. Ada beberapa metode pengambilan presensi yang sering digunakan, yaitu memanggil nama satu persatu dan memberikan kertas untuk ditanda-tangani satu persatu. Hal tersebut merupakan cara konvensional yang masih diterapkan di Politeknik Negeri Malang (Polinema). Pengambilan data kehadiran secara konvensional kurang efisien  dan memiliki beberapa masalah diantaranya membutuhkan waktu yang lama dalam memanggil mahasiswa satu persatu, membutuhkan biaya untuk mencetak kertas dan kertas presensi sering kali terlambat dicetak dan didistribusikan. Berdasarkan permasalahan tersebut, muncul ide untuk memanfaatkan NFC pada smartphone Android untuk melakukan proses presensi pada setiap mahasiswa. Sistem menggunakan Representational State Transfer (REST) untuk komunikasi data. Sistem presensi Jurusan Teknologi Informasi (JTI) Polinema dengan cara konvensional membutuhkan waktu 1 jam. Dengan memanfaatkan teknologi ini, sistem presensi hanya membutuhkan waktu selama 5 menit. Berdasarkan pengujian alat pembaca NFC  jarak optimal pembacaan tag adalah < 4 cm untuk smartphone dan  < 3 cm untuk sticker NFC dan waktu rata-rata response sampai data terkirim ke database server adalah 0.47541s untuk NFC smartphone dan 0.19975s untuk sticker NFC.

No abstract

No abstract

AbstrakUjian Essay merupakan salah satu alat evaluasi dari sistem pembelajaran di instansi pendidikan. Ujian essay sangat penting dilakukan karena dapat melatih siswa dalam mengolah kemampuan berpikir kritis saat menjawab soal yang dipaparkan dalam beberapa kalimat. Dalam penerapannya, ujian ini memungkinkan hasil jawaban siswa lebih variatif dan mengharuskan para pengajar dalam bidang mata pelajaran tersebut untuk mengoreksi jawaban secara manual. Dari hal itu menimbulkan masalah jika mengoreksi secara manual membutuhkan waktu lama. Berdasarkan permasalahan tersebut maka diperlukan sebuah sistem otomatis yang dapat menilai jawaban essay siswa. Pengembangan tentang sistem penilaian essay otomatis masih terus dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh nilai akurasi kemiripan antara jawaban dan kunci jawaban yang semakin baik. Pada penelitian ini menggunakan algorima Siamese LSTM untuk menguji tingkat kemiripan jawaban dan kunci jawaban. Data yang digunakan berjumlah 2162 dari 4 kategori soal yaitu politik, lifestyle, teknologi dan olahraga dari penelitian tentang "Analisis Aspek-Aspek Ujian Esai Daring Berbahasa Indonesia". Tiap kategori memiliki 10 soal dan dijawab kurang lebih oleh 50 siswa. Dari hasil uji coba dengan menggunakan algoritma Siamese LSTM didapatkan nilai error untuk kategori politik sebesar 61%. Untuk kategori lifestyle memiliki error percentage sebesar 112%. Kategori olahraga sebesar 162% dan untuk kategori teknologi mendapatkan error percentage sebesar 175%.