Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penggusuran hunian pada suatu komunitas dapat berdampak pada rentan terjadinya penurunan kualitas hidup warga tergusur, seperti kehilangan tempat tinggal, kehilangan pekerjaan, gangguan kesehatan, serta mengalami trauma dan gangguan psikologis. Dalam konteks tersebut, respon komunitas tergusur sebagai strategi bertahan hidup menjadi penting. Penelitian-penelitian sebelumnya tentang strategi bertahan hidup komunitas tergusur dibagi menjadi tiga jenis berdasarkan bentuknya, yaitu aksi protes atau demonstrasi, proses hukum, dan bekerja sama dengan pihak ketiga. Namun, ketiga jenis penelitian tersebut cenderung belum membahas mengenai kualitas relasional pada tataran internal komunitas. Oleh karena itu, studi ini ingin menyatakan bahwa pengembangan kualittas relasional dalam komunitas merupakan bentuk strategi bertahan hidup yang dinilai efektif dan dapat segera dilakukan pasca terjadinya penggusuran. Pendekatan penelitian dalam studi ini adalah kualitatif dengan jenis studi kasus yang dilakukan di Kampung Akuarium, Kecamatan Penjaringan, Jakarta Utara. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara mendalam pada 9 orang informan yang terdiri dari warga serta pihak NGO yang memiliki fokus pada isu-isu perkotaan. ......The eviction of settlements in a community can have an impact on the vulnerability of evicted community’s quality of life, such as homelessness, job loss, health problems, trauma, and psychological disorders. In that context, evicted community’s response to the decline in quality of life becomes important. Previous studies on the livelihood strategy of evictees are divided into three types based on their forms, those are protests or demonstrations, legal processes, and cooperating with third parties. However, these three types of studies tend not to discuss the relational quality at the internal level of the community. Therefore, this study wishes to state that the development of relational quality in evicted community is a form of livelihood strategy that is considered effective and can be done immediately after thee evictions. The research aproach in this study is qualitative approach with the type of case study conducted in Kampung Akuarium, Penjaringan Sub-district, North Jakarta. Data collection was conducted through in-depth interviews on 9 informants that consist of citizens of Kampung Akuarium and NGO that focus on urban issues

Abstrak :
Forum diskusi merupakan salah satu teknologi dalam Knowledge Management (KM) yang dimanfaatkan untuk berbagi pengetahuan, pertukaran ide, gagasan, dan pikiran guna mendukung objektif dari suatu organisasi. Pengembangan forum diskusi banyak dilakukan dalam pemanfaatan sebagai wadah diskusi dan dukungan pengetahuan bagi petani, pegiat bisnis, akademisi, penyelenggara pemerintahan, dan lain sebagainya. Namun, aktivitas berbagi pengetahuan dalam forum berpusat dan hanya diinisiasi oleh knowledge agent utama yaitu subject matter. Hal ini tentunya membuat forum diskusi yang berjalan menjadi lack of knowledge dan membebani subject matter. Peneliti melakukan studi lanjut dan menemukan teknik multi-knowledge generation untuk menghasilkan pengetahuan dari banyak sumber yang memungkinkan jalannya forum diskusi yang kaya pengetahuan (rich of knowledge). Perancangan sistem menggunakan pendekatan pengembangan model waterfall. Pada tahap identifikasi permasalahan peneliti mengadopsi tiga tahap awal dari SSM. Pada tahap perancangan sistem, pendekatan multi-knowledge generation diterapkan untuk melahirkan skema penciptaan pengetahuan dari banyak sumber. Evaluasi memanfaatkan pengujian extended TTF dilakukan dengan membandingkan kualitas konten yang bersumber dari subject-matter dengan agen pengetahuan lain. Hasil evaluasi menyimpulkan bahwa konten pengetahuan yang diciptakan oleh agen pengetahuan lain mendukung aktivitas berbagi pengetahuan di BPS menjadi lebih berkualitas. ......The discussion forum is one of the technologies in Knowledge Management (KM) that is used to share knowledge, exchange ideas, ideas, and thoughts to support the objectives of an organization. The development of discussion forums is mostly used as a forum for discussion and knowledge support for farmers, business activists, academics, government administrators, and so on. However, knowledge sharing activities in forums are centered and only initiated by the main knowledge agent, namely the subject matter. This of course makes the discussion forum that runs a lack of knowledge and burdens the subject matter. Researchers conducted further studies and found a multi knowledge generation technique to generate knowledge from many sources that enable a discussion forum that is rich in knowledge. The system design uses a waterfall model development approach. At the problem identification stage, the researcher adopted the three initial stages of SSM. At the system design stage, a multi knowledge generation approach is applied to generate knowledge creation schemes from many sources. Evaluation utilizing the extended TTF test is carried out by comparing the quality of content sourced from subject-matter with other knowledge agents. The evaluation results conclude that knowledge content created by other knowledge agents supports higher quality knowledge sharing activities at BPS.

Abstrak :
E-Learning Management System (EMAS) merupakan aplikasi yang dibuat oleh Universitas Indonesia dengan berbagai fitur salah satunya forum diskusi online. Dalam forum diskusi online, mahasiswa dapat membuat postingan-postingan dalam bentuk teks untuk bisa berdiskusi. Postingan-postingan dalam bentuk teks memiliki peran penting dalam meningkatkan performa mahasiswa yang terkhusus pada kelulusannya. Pada tugas akhir ini, Multinomial Naïve Bayes (MNB) digunakan untuk mengklasifikasi performa mahasiswa berdasarkan postingan-postingan dalam bentuk teks pada forum diskusi online. Sebelum dilakukan tahapan klasifikasi, postingan-postingan tersebut dilakukan preprocessing dan pemberian bobot kata pada teks menggunakan TF-IDF. Hasil TF-IDF dinyatakan dalam bentuk vektor-vektor, proses ini disebeut dengan proses vektorisasi. Banyaknya dokumen dari data hasil vektorisasi TF-IDF yang digunakan yaitu sebanyak 228, dengan proporsi mahasiswa lulus dan tidak lulus secara berturut-turut, yaitu sebesar 219 dan 9. Pada data tersebut didominasi oleh mahasiswa lulus, artinya data tersebut tidak seimbang, sehingga diperlukan proses SMOTE untuk menyeimbangkan data. Kemudian, dilakukan implementasi model MNB pada 3 kasus pembagian data training dan data testing, yaitu 70%;30%, 80%:20% dan 90%:10%, dengan cara melatih model pada data training dan menguji model pada data testing untuk memperoleh klasifikasi performanya. Implementasi dilakukan sebanyak lima kali percobaan, sehingga didapatkan model MNB dapat mengklasifikasi performa mahasiswa dengan baik dan hasil kinerja model terbaik pada data testing 30% yaitu rata-rata akurasi sebesar 0,956, rata-rata recall sebesar 0,979, dan rata-rata f1-score sebesar 0,977. Namun rata-rata presisi terbaik didapatkan pada data testing 20%, yaitu sebesar 0,977. ......E-Learning Management System (EMAS) is an application created by the University of Indonesia with various features, one of which is an online discussion forum. In online discussion forums, students can make posts in the form of text to be able to discuss. Posts in the form of text have an important role in improving student performance, especially at graduation. In this final project, Multinomial Naive Bayes (MNB) is used to classify student performance based on posts in text form on online discussion forums. Prior to the classification stage, the posts were preprocessed and assigned word weights to the text using TF-IDF. The results of TF-IDF are expressed in the form of vectors, this process is called the vectorization process. The number of documents from the TF-IDF vectorized data used is 228, with the proportion of students graduating and not graduating respectively, which is 219 and 9. SMOTE to balance data. Then, the implementation of the MNB model was carried out in 3 cases of distribution of training data and testing data, namely 70%; 30%, 80%:20% and 90%:10%, by training the model on the training data and testing the model on the testing data to obtain performance classification. The implementation was carried out five times, so that the MNB model was able to classify student performance well and the best model performance results were on 30% testing data, namely an average accuracy of 0.956, an average recall of 0.979, and an average f1-score of 0.956. 0.977. However, the best average precision was obtained at 20% testing data, which was 0.977.

Abstrak :
Pembelajaran yang bermakna dan mendalam pada pembelajaran kolaboratif daring memerlukan suatu rancangan pemodelan pembelajaran. Kerangka kerja Community of Inquiry (CoI) berfokus pada memfasilitasi pengalaman belajar yang bermakna dan mendalam melalui tiga aspek kehadiran yaitu sosial, kognitif, dan pengajaran. Forum diskusi asinkron saat ini sudah banyak digunakan namun beberapa kekurangan masih dirasakan oleh peserta didik maupun pengajar. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan implementasi dan evaluasi forum diskusi asinkron berbasis kerangka kerja CoI berupa aplikasi web yang dapat digunakan secara nyata berdasarkan hasil rancangan penelitian sebelumnya. Penelitian ini mengadopsi metode Waterfall sebagai metode Software Development Life Cycle (SDLC). Metode Waterfall yang dimodifikasi menjadi tiga tahapan yaitu design, implementation, serta verification & testing. Tahapan design menghasilkan definisi sistem secara teknis melalui rancangan Unified Model Language (UML) sistem. Tahapan implementasi menghasilkan aplikasi web yang dapat digunakan melalui kegiatan mempersiapkan tech stack, development backend, dan development frontend. Framework Django dan PostgreSQL digunakan untuk pengembangan backend dan Next.js untuk pengembangan frontend. Tahapan verification & testing menghasilkan bahwa tidak ditemukan error utama pada setiap fitur melalui pengujian User Acceptance Testing (UAT). Evaluasi dilakukan melalui survey daring yang berisi pertanyaan kualitatif dan kuantitatif untuk mengukur aspek usability dan keberhasilan memunculkan kehadiran pada model CoI. Hasil usability testing memperoleh tingkat complete success sebesar 81.08%. Evaluasi nilai System Usability Scale (SUS) memperoleh nilai 78,78 yang termasuk dalam kategori “Good” dan “Acceptable”. Hasil evaluasi terhadap aplikasi web menunjukkan bahwa fitur Reaction Post, Post, Thread Diskusi, Profil Pengguna, dan Text Editor dapat memunculkan kehadiran sosial. Fitur Post, Thread Diskusi, Ringkasan Diskusi, dan Referensi Diskusi dapat memunculkan kehadiran kognitif. Fitur Thread Diskusi, Panduan Diskusi, Referensi Diskusi, Week, dan Inquiry State dapat memunculkan kehadiran pengajaran. ......Meaningful and deep learning in online collaborative learning requires a learning design framework. The Community of Inquiry (CoI) framework focuses on facilitating meaningful and deep learning experiences through three aspects of presence: social, cognitive, and teaching. Asynchronous discussion forums are widely used, but some shortcomings are still felt by students and teachers. This study aims to implement and evaluate an asynchronous discussion forum based on the CoI framework in the form of a web application that can be used effectively based on the previous research design. This research adopts the Waterfall method as the Software Development Life Cycle (SDLC) method. The modified Waterfall method consists of three stages: design, implementation, and verification & testing. The design stage produces a technical system definition through Unified Modeling Language (UML) system design. The implementation stage develops a web application through activities such as preparing the tech stack, developing the backend, and developing the frontend. The Django framework and PostgreSQL are used for backend development, and Next.js is used for frontend development. The verification & testing stage confirms that no major errors were found in each feature through User Acceptance Testing (UAT). Evaluation is conducted through an online survey that includes qualitative and quantitative questions to measure usability aspects and the success of bringing presence to the CoI model. The results of the usability testing achieved a complete success rate of 81.08%. The System Usability Scale (SUS) evaluation obtained a score of 78.78, which falls into the "Good" and "Acceptable" categories. The evaluation of the web application showed that features such as Reaction Post, Post, Discussion Thread, User Profile, and Text Editor can evoke social presence. Features like Post, Discussion Thread, Discussion Summary, and Discussion References can evoke cognitive presence. Features like Discussion Thread, Discussion Guide, Discussion References, Week, and Inquiry State can evoke teaching presence.

Abstrak :
Forum diskusi asinkron adalah salah satu media pembelajaran kolaboratif daring yang mampu mendorong pemikiran kritis, pertukaran gagasan, dan pembentukan pengetahuan. Analisis konten merupakan metode ilmiah yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi keterampilan berpikir kritis dari transkrip pada forum diskusi asinkron. Metode analisis konten konvensional membutuhkan tahapan pengodean manual yang membutuhkan banyak waktu dan tenaga. Hal ini dapat mengakibatkan pengajar terlambat dalam memberikan intervensi instruksional karena informasi keterampilan berpikir kritis tidak dapat diperoleh secara cepat. Penelitian ini mengacu pada kerangka kerja Community of Inquiry (CoI) di mana keterampilan berpikir kritis dioperasionalisasikan melalui empat level dalam kehadiran kognitif yaitu pemantik diskusi, eksplorasi, integrasi, dan resolusi. Tujuan penelitian adalah mengembangkan model klasifikasi berbasis machine learning yang mampu menganalisis secara otomatis kehadiran kognitif pada transkrip diskusi berbahasa Indonesia. Desain penelitian menggunakan metode campuran kuantitatif dan kualitatif. Data eksperimen berjumlah 1.200 pesan diskusi dari mata kuliah Aljabar Linear di lingkungan pembelajaran bauran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kesiapan mahasiswa dalam mengelola pembelajaran dan lingkungan e-learning berpengaruh signifikan terhadap pengembangan kehadiran sosial dan kehadiran kognitif. Dataset level kehadiran kognitif pada transkrip diskusi asinkron dibangun dengan metode analisis konten yang reliabel kategori hampir sempurna (Cohen’s kappa = 0,88). Eksperimen pengembangan model analisis kehadiran kognitif menggunakan sepuluh basis algoritma yaitu XGBoost, Random Forest, Support Vector Machine, Logistic Regression, Naïve Bayes, Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), IndoBERT-base, IndoBERT-large dan XLM-RoBERTa. Model berbasis IndoBERT-large memiliki performa terbaik dengan akurasi sebesar 0,825. Prototipe sistem Cognipresa (cognitive presence analytics) telah dikembangkan untuk memfasilitasi pengajar dengan menganalisis kehadiran kognitif mahasiswa dalam diskusi secara otomatis. Evaluasi sistem menunjukkan hasil yang menjanjikan dari sisi usability dengan nilai System Usability Scale (SUS) sebesar 80,83. ......The asynchronous discussion forum serves as a collaborative online learning platform capable of stimulating critical thinking, exchanging ideas, and shaping knowledge. Content analysis is a scientific method that can be employed to identify critical thinking skills from transcripts in asynchronous discussion forums. Conventional content analysis methods entail manual encoding stages, which consume a significant amount of time and effort. This may lead to instructors being delayed in providing instructional interventions due to the inability to swiftly obtain information on critical thinking skills. This study references the Community of Inquiry (CoI) framework, where critical thinking skills are operationalized through four levels of cognitive presence: triggering event, exploration, integration, and resolution. The research's objective is to develop a machine learning-based classification model capable of automatically analyzing cognitive presence in Indonesian-language discussion transcripts. The research design incorporates both quantitative and qualitative methods. The experimental data consists of 1,200 discussion messages from the Linear Algebra course in a blended learning environment. The research findings indicate that students' preparedness in managing learning and e-learning environment significantly influences the development of social presence and cognitive presence. The dataset for cognitive presence at the transcript of asynchronous discussions was constructed using a content analysis method with a reliably almost perfect category (Cohen’s kappa = 0.88). An experimental development of the cognitive presence analysis model was conducted using ten algorithmic bases, namely XGBoost, Random Forest, Support Vector Machine, Logistic Regression, Naïve Bayes, Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), IndoBERT-base, IndoBERT-large, and XLM- RoBERTa. The IndoBERT-large-based model demonstrated the best performance with an accuracy of 0.825. A prototype system called Cognipresa (cognitive presence analytics) has been developed to facilitate educators in automatically analyzing students' cognitive presence in discussions. The system evaluation indicates promising results in terms of usability, with a System Usability Scale (SUS) score of 80.83.