Bank merupakan perusahaan yang memiliki data yang besar yang tersimpan di dalam database dan diolah menghasilkan sebuah informasi yang saling berkaitan tentang nasabah. Bank, harus memiliki ide dan terobosan baru guna mengetahui kendala pada nasabah telemarketing yang ingin melakukan deposito pada Bank tersebut, agar Bank terhindar dari ancaman krisis keuangan. Penelitian ini menguji keberhasilan Bank telemarketing dengan cara melakukan klasifikasi keputusan nasabah dengan menerapkan data mining. Metode yang di gunakan algoritma Classification and Regression Trees (CART) dan naive bayes menggunakan dataset diambil dari University of California Irvine (UCI) Repository Learning. Adapun metode validasi dan evaluasi yang digunakan yaitu 10-cross validation dan confusion matrix. Hasil akurasi pada algoritma CART yaitu 89.51% dengan nilai precision 87%, Recall 89% dan F-Measure 88% dan pada algoritma naive bayes mendapatkan nilai akurasi sebesar 86.88% dengan nilai precision 87%, Recall 86% dan F-Measure 87%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritma CART lebih baik dalam memprediksi keputusan nasabah telemarketing tepat dalam penawaran deposito.

Technological development provides enormous opportunities for efficient and active learning. Advance in technology-based learning should be inline with the ability of teachers to teach science using technology. Preservice teachers should be equipped with an appropriate college curriculum. TPACK can be used to see the abilities of prospective science teachers. This study was examining different TPACK levels at junior and senior-level. This study involved a sample of students majoring in a bachelor's degree in science teacher program. The results of the questionnaire showed that junior-level students have higher TPACK than senior-level. Based on the results of a lesson plan analysis, junior-level students tend to use technology in the classroom. Students at the senior-level have been experienced in classroom teaching. However, classroom management and time management skills of maybe affects the TPACK level in junior and senior-level students.

Penyakit Diabetes Retinopathy atau DR adalah salah satu komplikasi mikrovaskular diabetes melitus dengan angka prevalensi yang cukup tinggi yang bisa menyebabkan kematian. Penderita DR hingga saat ini masih sulit disembuhkan karena mayoritas penderita melakukan pemeriksaan di saat kondisi penyakit telah memasuki tahap berbahaya, hal ini dikarenakan sifat dari penyakit DR ini tidak menunjukkan gejala yang terlihat bila masih pada tahap awal. Penelitian ini menguji  diagnosis penyakit diabetes retinopathy dengan melakukan klasiifikasi menggunakan metode data mining. Metode yang digunakan ialah algoritme Classification And Regression Trees (CART) dan Algoritme Neural Network menggunakan dataset diambil dari UCI Repository Learning diperoleh daro Universitas Debreen, Hongaria. Adapun metode validasi dan evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 10-cross validation dan confusion matrix. Hasil dari akurasi pada algoritme CART yaitu 63.4231% dengan nilai precision 0.64%, Recall 0.634%, dan F-Measure 0.634%  dan algoritme Neural Network mendapatkankan nilai akurasi sebesar 72.285% dengan nilai precision 0.723%, Recall 0.723%, dan F-Measure 0.723%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritme Neural Network lebih baik dalam mendiagnosis penyakit diabetes retinopathy. Kata kunci— Klasifikasi, Diagnosis, Diabetes Retinopathy, Algoritme, CART, Neural Network

MTs Muhammadiyah Pekuncen is one of the MTs in the Banyumas Regency area where each year determines superior students and gets a 50% tuition discount for these students, with the aim of motivating students to become even better. Excellent students are students with high achievement, noble character and good behavior. Determination of superior students at MTs Muhammadiyah Pekuncen is still done manually, namely by deliberation between the teacher council which results in differences of opinion. Therefore we need a system that can determine superior students fairly without taking sides with any party and can be accepted by teachers and students. In this study, it will produce data on students who are selected to be superior students with 5 criteria including attitude, attendance, social, activity and achievement based on the AHP algorithm process. With the existence of a Decision Support System using the Analytical Hierarchy Process method it is proven to produce accurate values in determining superior students at Mts Muhammadiyah Pekuncen with a total value of 0.4464 a class IX student named Seftria Salsabila Putri was selected as a superior student.

Pandemik COVID-19 berpengaruh terhadap seluruh aspek kehidupan masyarakat, salah satunya yaitu dunia pendidikan. Situasi dan kondisi akibat COVID-19 ini tampaknya masih sulit untuk diprediksi kapan berakhirnya, sedangkan proses belajar dan mengajar harus tetap dilaksanakan dalam situasi yang kondusif. Oleh karena itu, pembelajaran di Indonesia diharuskan menerapkan pembelajaran jarak jauh sebagai alternatif guna mendukung kegiatan pembelajaran dimasa pandemi. Tujuan  In House Training (IHT)  untuk meningkatkan kompetensi para guru SMA Negeri Wangon dalam pembuatan media pembelajaran berbasis video di masa pandemi ini, dan diterapkan untuk kegiatan Belajar dan Mengajar (KBM) agar siswa lebih memahami materi yang disampaikan oleh bapak dan ibu guru. Metode dalam pelatihan ini meliputi persiapan kegiatan, pelaksanaan kegiatan dan evaluasi kegiatan. Hasil pelatihan ini yaitu pengetahuan dan keterampilan penggunaan aplikasi FastStone semakin meningkat dibuktikan dengan evaluasi peserta pelatihan 98% peserta pelatihan merasakan peningkatan kemampuan tentang pembuatan video pembelajaran serta dapat digunakan sebagai penunjang tugas bapak dan ibu guru untuk membuat bahan ajar berbasis video dan secara dasar peserta dapat menguasai serta memahami teknik dalam membuat video pembelajaran dan menyajikan menggunakan format video yang baik dan benar.