IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI PRAKTIK KERJA LAPANGAN DENGAN MACHINE LEARNING YANG RELEVAN KEBUTUHAN INDUSTRI DI SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN

Dwi Tendi Apriyawan, - (2024) IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI PRAKTIK KERJA LAPANGAN DENGAN MACHINE LEARNING YANG RELEVAN KEBUTUHAN INDUSTRI DI SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN. S2 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text T_PTK_2002788.Title.pdf Download (403kB)
	Text T_PTK_2002788_Chapter1.pdf Download (238kB)
	Text T_PTK_2002788_Chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (297kB)
	Text T_PTK_2002788_Chapter3.pdf Download (372kB)
	Text T_PTK_2002788_Chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (4MB)
	Text T_PTK_2002788_Chapter5.pdf Download (214kB)
	Text T_PTK_2002788_Appendix.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (7MB)

Abstract

Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) berfokus pada pengembangan keterampilan praktis dan kemampuan interpersonal yang relevan dengan kebutuhan dunia kerja. Program Praktik Kerja Lapangan (PKL) adalah komponen integral dari kurikulum SMK yang dirancang untuk menghubungkan teori dengan praktik di industri. Namun, pengelolaan PKL sering menghadapi kendala karena masih menggunakan metode manual, yang menghambat pemantauan dan evaluasi yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi PKL berbasis web yang memanfaatkan teknologi machine learning yang memenuhi kualitas dan relevan dengan kebutuhan industri. Penambahan inovatif dalam penelitian ini adalah integrasi machine learning yang memungkinkan sistem untuk secara otomatis menganalisis data PKL dan mendeteksi plagiarisme pada laporan siswa dengan akurasi yang tinggi, sehingga meningkatkan efisiensi dan efektivitas pemantauan serta evaluasi. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D), dengan fokus pada pengembangan sistem yang layak pakai, penilaian kualitas dibatasi pada dua aspek functional suitability dan usability sesuai standar ISO 25010, serta evaluasi relevansi sistem dengan kebutuhan industri. Membatasi analisis pada kedua aspek membuat proses evaluasi menjadi lebih terarah, efisien, dan relevan dengan kebutuhan praktis serta pengalaman pengguna, terutama dalam konteks proyek dengan waktu terbatas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi PKL melalui machine learning dalam sistem ini meningkatkan kemampuan analisis data dan deteksi plagiarisme pada laporan PKL siswa. Pengujian dilakukan sesuai kualitas sistem informasi dari segi functional suitability sudah sesuai dengan atribut- atribut yang diharapkan dan berada pada skala yang sangat tinggi. Usability hasil analisis menunjukkan tingkat konsistensi yang tinggi. Sekolah dapat mengimplementasikan sistem ini guna memodernisasi pengelolaan PKL, dan siswa dapat memanfaatkan sistem untuk memantau dan meningkatkan kualitas laporan PKL. Vocational High Schools focus on developing practical skills and interpersonal abilities relevant to the needs of the workforce. The Internship program is an integral component of the SMK curriculum designed to bridge the gap between theory and practice in the industry. However, managing internships often faces challenges due to the continued use of manual methods, which hinder effective monitoring and evaluation. This research aims to develop a web-based internship information system that leverages machine learning technology to meet quality standards and align with industry needs. An innovative aspect of this research is the integration of machine learning, which allows the system to automatically analyze internship data and detect plagiarism in student reports with high accuracy, thus enhancing the efficiency and effectiveness of monitoring and evaluation. The research method used is Research and Development (R&D), focusing on developing a usable system, with quality assessment limited to two aspects: functional suitability and usability, according to ISO 25010 standards, and evaluating the system's relevance to industry needs. Limiting the analysis to these two aspects makes the evaluation process more targeted, efficient, and relevant to practical needs and user experience, especially in projects with time constraints. The research findings indicate that the internship information system, through machine learning, improves data analysis capabilities and plagiarism detection in student internship reports. Testing shows that the system's functional suitability meets the expected attributes and ranks very high, while usability analysis reveals a high level of consistency. Schools can implement this system to modernize internship management, and students can use the system to monitor and enhance the quality of their internship reports.

Item Type:	Thesis (S2)
Additional Information:	https://scholar.google.com/citations?hl=en&view_op=list_works&gmla=ALUCkoU3XkXPABW9L9UXODydFlEsxkKRrrwkEJH-VpOf8I_DpsDT7XNuTV8SIEerCVIuCskpBQd6WKGM83V6XA&user=9t1H-YIAAAAJ ID SINTA Dosen Pembimbing: Dedi Rohendi: 5978259
Uncontrolled Keywords:	praktik kerja lapangan, machine learning , R&D, ISO 25010 internship, machine learning, R&D, ISO 25010
Subjects:	L Education > LB Theory and practice of education L Education > LB Theory and practice of education > LB1603 Secondary Education. High schools Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Sekolah Pasca Sarjana > Pendidikan Teknologi dan Kejuruan S-2
Depositing User:	Dwi Tendi Apriyawan
Date Deposited:	19 Sep 2024 16:14
Last Modified:	19 Sep 2024 16:14
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/125438

Actions (login required)

View Item