KOMPUTASI DAN VISUALISASI DATA ALUMNI UNTUK PEMETAAN PROGRAM PRAKTISI MENGAJAR

Dheya Hamida, - (2024) KOMPUTASI DAN VISUALISASI DATA ALUMNI UNTUK PEMETAAN PROGRAM PRAKTISI MENGAJAR. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem untuk membantu dan mendukung dosen dalam menentukan alumni yang akan menjadi kandidat praktisi untuk program Praktisi Mengajar. Sistem ini akan mengumpulkan data dan informasi tentang pekerjaan atau karir alumni yang terupdate secara efisien, dan menyajikan data tersebut dalam bentuk yang dapat membantu dalam memahami informasi. Untuk mendapatkan data yang dibutuhkan, sistem akan mengekstraksi data dan informasi dari website LinkedIn yang menyediakan informasi profesional dengan menggunakan teknik Extract-Transform-Load (ETL). Setelah dimuat dalam suatu database, data kemudian diklasifikasikan berdasarkan kategori pekerjaan dan hasil klasifikasi dimuat dalam database lain. Data hasil klasifikasi ini kemudian ditampilkan pada sistem dengan menggunakan teknik data visualization. Bentuk data visualization yang digunakan adalah word cloud yang bersifat interaktif dan menampilkan kategori pekerjaan IT dengan ukuran font berdasarkan jumlah alumni. Ketika interaksi dilakukan terhadap salah satu frasa word cloud, sistem akan menampilkan list alumni yang relevan dengan frasa. Kemudian, ketika salah satu dari nama dalam list tersebut dipilih, sistem akan menampilkan detail informasi alumni sesuai dengan nama yang dipilih. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan teknik ETL dan data visualization dalam suatu sistem dapat mendukung dosen dalam pemilihan alumni sebagai kandidat praktisi. This study aims to develop a system to assist and support the lecturers in selecting alumni as practitioner candidates for the Teaching Practitioner program. This system will efficiently collect updated data and information about alumni careers and present this data in a form that helps in understanding information. To obtain data, the system will extract data and information from LinkedIn which provides professional information using the Extract-Transform-Load (ETL) technique. After being loaded into a database, the data will be classified based on job categories, and the classification results will be stored in another database. These classified data will then be displayed on the system using a data visualization technique. The form of the visualization is an interactive word cloud that highlights IT job categories, with font sizes based on the number of alumni. When an interaction happens with a phrase in the word cloud, the system will display a list of alumni relevant to that phrase. Furthermore, when a name from the list is selected, the system will show detailed information about the corresponding alumni. This study demonstrates that implementing ETL and data visualization techniques in a system can effectively support faculty in selecting alumni for the practitioner role.

	Text S_KOM_1805453_Title.pdf Download (282kB)
	Text S_KOM_1805453_Chapter1.pdf Download (144kB)
	Text S_KOM_1805453_Chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (1MB)
	Text S_KOM_1805453_Chapter3.pdf Download (146kB)
	Text S_KOM_1805453_Chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (2MB)
	Text S_KOM_1805453_Chapter5.pdf Download (96kB)

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	ID SINTA Dosen Pembimbing: Rani Megasari: 5992674 Rizky Rachman J.: 5993953
Uncontrolled Keywords:	Praktisi Mengajar, LinkedIn, Word Cloud, Data Visualization, Extract-Transform-Load Teaching Practitioner, LinkedIn, Word Cloud, Data Visualization, Extract-Transform-Load
Subjects:	L Education > L Education (General) Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Ilmu Komputer
Depositing User:	Dheya Hamida
Date Deposited:	10 Jan 2025 01:41
Last Modified:	10 Jan 2025 01:41
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/129508

Actions (login required)

View Item