E-learning merupakan sebuah sistem pendidikan yang menerapkan aplikasi elektronik yang mendukung peningkatan pendidikan dan latihan pembelajaran menggunakan media internet. Dengan adanya e-learning diharapkan proses belajar mengajar menjadi lebih mudah dibandingkan sistem belajar tatap muka. Program ini dibuat dengan menggunakan aplikasi telegram, google apps script dan google spreadsheet. Telegram merupakan sebuah aplikasi pesan instan berbasis cloud. Telegram mempunyai fitur spesial dari aplikasi lainnya yaitu fitur robot atau bot. Fitur ini memungkinkan pengguna untuk memprogram dengan berbagai perintah. Dengan menggunakan bot telegram kita dapat menjalankan serangkaian instruksi yang kita inginkan dengan cara mengirimkan pesan atau baris perintah tertentu. Artinya instruksi-instruksi tersebut dapat dijalankan dengan kesesuain code yang diprogram oleh pengguna. Dalam hal ini kami membuat sistem informasi e-learning ujian berbasis file dengan memanfaatkan bot telegram sebagai media e-learning. Dimana bot tersebut dosen dan mahasiswa dapat menjalankan ujian dengan biaya yang lebih hemat dan tentunya efektif serta efisien. Pada program ini dosen dapat membuat soal ujian dan memberikan nilai pada mahasiswa sedangkan mahasiswa dapat mengakses e-learning untuk mengikuti ujian dengan mengirimkan jawaban ujian berupa file. Akses ujian yang dilakukan oleh pengguna dan data ujian berupa file yang dikirimkan melalui bot akan disimpan melalui google spreadsheet. Pencapaian dalam pembuatan e-learning ini adalah mempermudah proses ujian berbasis file dengan menggunakan aplikasi telegram.

Pada tanggal 30 Januari 2020, WHO secara global menerangkan bahwa status wabah COVID-19 menjadi kesehatan darurat global terpusat (PHEIC). COVID-19 merupakan mikroorganisme RNA (120-160 nm) yang dapat menginfeksi manusia dan hewan melalui berbagai macam penularan yang mungkin terjadi jika berada di ruang lingkup yang tidak ideal. Pada tahun 2019 sampai dengan saat ini, terdapat berbagai macam kasus dan mutasi virus COVID-19. Adanya kenaikan dan penurunan kasus COVID-19 di seluruh dunia terutama Indonesia perlu diwaspadai karena dapat berdampak pada kesejahteraan masyarakat dan sangat mempengaruhi kinerja dalam suatu negara. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan penggolongan terhadap perkembangan kasus COVID-19 yang ada di seluruh provinsi Indonesia sehingga penanganan COVID-19 lebih tepat sasaran. Metode yang digunakan dalam penelitian ini ialah k-means clustering dan silhouette index (SI). Metode k-means clustering dipakai untuk klasterisasi data COVID-19 dan metode SI dipakai untuk uji keakurasian klasterisasi data COVID-19. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui dan mengidentifikasi provinsi mana di Indonesia yang memiliki tingkat kasus penyebaran COVID-19 sedang dan tinggi sehingga dapat dilakukan tindak lanjut dan penanganan yang lebih intensif untuk mengatasi lonjakan kasus COVID-19  kedepannya. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini didapatkan dari sumber Kaggle. Berdasarkan hasil dari pengujian algoritma k-means clustering dinyatakan bahwa uji validasi  menunjukkan nilai SI dengan tingkat akurasi sebesar 0,857 atau 85,7%, artinya bahwa tingkat keakurasian data mendekati nilai sebenarnya.

Tanaman hias janda bolong membutuhkan perawatan khusus karena rentan terhadap suhu dan kelembapan udara. Janda bolong merupakan tanaman dari spesies Araceae atau talas-talasan yang dapat bertahan hidup secara optimum di suhu 23-30°C dan kelembapan udara kurang dari 40%. Adapun penelitian terdahulu yang dikerjakan oleh Anak Agung Gde Ekayana, dapat diketahui bahwa sistem monitoring masih terbatas pada platform ThingSpeak. Hal tersebut terdapat kelemahan yaitu jika ingin melihat data monitoring, maka pengguna harus login dulu kedalam platform ThingSpeak, sehingga dirasa tidak efisien. Oleh karena itu, pada penelitian ini penulis menekankan pada sisi integrasi bot telegram pada sistem monitoring sebagai inovasi unggulan. Hasil dari penelitian ini, yaitu prototipe berupa hardware (alat monitoring) dan Software (website, bot telegram, serta source code). Pengujian telah dilakukan sebanyak 2 kali secara bertahap, yaitu dengan menggunakan standar ISO25010 (functional suitabillity) dan pengujian sistem monitoring. Penelitian ini diharapkan dapat menunjang perkembangan ilmu pengetahuan terutama di bidang ilmu komputer.

No abstract

Perkembangan teknologi di tahun 2020-an kedepan secara global sangat menarik perhatian kaum muda, karena adanya berbagai kemudahan yang diberikan dan juga lebih praktis daripada teknologi lama. Di era revolusi industri 4.0 ini, pembelajaran Internet of Things di kalangan akademisi sangat gencar dilakukan untuk mendukung persiapan Society 5.0. Adapun penerapannya, platform IoT dapat mendukung keberhasilan suatu proyek. Meningkatnya kebutuhan akan penggunaan IoT mengakibatkan banyak pihak harus berpikir ulang mengenai platform IoT mana yang akan dipakai untuk tujuan proyek. Pada penelitian sebelumnya terkait implementasi Internet of Things, platform yang digunakan masih banyak yang dari pihak asing. Oleh karena itu, pada penelitian ini penulis membuat sistem pemantauan pH berbasis NodeMCU32 terintegrasi bot telegram dengan platform i-ot.net sebagai sarana pembelajaran baru. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mencapai target Education-Technology Sustainable Development Goals (ET SDGs) dalam skala yang kecil. Metodologi yang digunakan pada penelitian ini yaitu RAD (Rapid Application Development), sedangkan metode penelitian yang digunakan penulis ialah metode eksperimen dan metode blackbox testing. Hasil yang didapat dari penelitian ini yaitu berupa rancang bangun sistem sederhana beserta pembahasan yang mendukung pembelajaran. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi semua pihak dan dapat mendukung perkembangan IPTEK (Ilmu Pengetahuan dan Teknologi).