Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.702
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Inovatif Wira Wacana
Raynesta
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Penerapan algoritma Decision tree untuk klasifikasi kemampuan belajar siswa mata pelajaran matematika kelas XI greselen hamu meha; Fajar; Raynesta
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/0azmr607

Abstract

Kemampuan belajar siswa yang bervariasi dalam mata pelajaran Matematika di SMA PGRI Waingapu dapat menimbulkan kesulitan bagi guru dalam menentukan strategi pembelajaran yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kemampuan belajar siswa kelas XI serta mengklasifikasikan tingkat kemampuan siswa menggunakan algoritma Decision Tree ID3. Data penelitian dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dokumentasi, dan kuesioner, kemudian diproses melalui tahap validasi data, pembersihan data tidak lengkap, serta transformasi data agar siap dianalisis. Dalam penelitian ini, variabel yang digunakan terdiri dari variabel akademik dan non-akademik. Variabel akademik meliputi nilai UTS dan nilai UAS, sedangkan variabel non-akademik meliputi kehadiran dan jam belajar siswa. Variabel-variabel tersebut digunakan sebagai dasar dalam membangun model klasifikasi kemampuan belajar siswa. Selanjutnya, algoritma Decision Tree ID3 diterapkan untuk membangun model klasifikasi berdasarkan perhitungan Entropy dan Information Gain, sehingga menghasilkan pohon keputusan yang mampu mengelompokkan siswa ke dalam kategori kemampuan tinggi, sedang, dan rendah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree ID3 mampu menghasilkan model klasifikasi yang mudah dipahami serta mengidentifikasi atribut yang paling berpengaruh terhadap kemampuan belajar siswa melalui pembentukan aturan (rule) klasifikasi.
Klasifikasi Penyakit Daun Padi Menggunakan CNN : Perbandingan ResNet50 dan MobileNetV2 Rensiani Rensi; Rambu; Raynesta
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/fxjd1t07

Abstract

Penyakit daun padi seperti blas, bercak cokelat, dan hawar daun bakteri sulit dibedakan secara visual sehingga sering menyebabkan kesalahan diagnosis dan ketidaktepatan penanganan oleh petani. Penelitian ini membandingkan performa arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) ResNet50 dan MobileNetV2 dalam mengklasifikasikan penyakit daun padi berbasis citra digital menggunakan pendekatan transfer learning dan fine-tuning dengan bobot awal dari ImageNet. Dataset yang digunakan sebanyak 900 citra dari tiga kelas penyakit yang bersumber dari Kaggle dan dokumentasi lapangan di Desa Kondamara, Kabupaten Sumba Timur. Kedua model dilatih dengan parameter identik (15 epoch, batch size 32, optimizer Adam, learning rate 0,00001) dan dievaluasi menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, F1-score, dan training time. Hasil menunjukkan MobileNetV2 mengungguli ResNet50 pada seluruh metrik dengan accuracy 75,56%, macro average F1-score 0,76, dan training time 777,89 detik, dibandingkan ResNet50 yang hanya mencapai accuracy 43,33%, macro average F1-score 0,33, dan training time 1.919,35 detik. Model MobileNetV2 selanjutnya diimplementasikan ke dalam prototype berbasis Streamlit dengan confidence score tertinggi 90,03%.
Perancangan Sistem Informasi Manajemen Stok Toko Menggunakan Forecasting Moving Average Dhea Ananda Putri Bangu; Fajar; Raynesta
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/j8n06j81

Abstract

Toko Alvan merupakan usaha yang bergerak dalam penjualan barang kebutuhan sehari-hari. Pengelolaan stok barang dan transaksi penjualan yang masih dilakukan secara manual menyebabkan kesulitan dalam memantau persediaan, menentukan kebutuhan pengadaan barang, serta menghitung keuntungan usaha secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Informasi Manajemen Stok Toko berbasis web yang dilengkapi dengan fitur forecasting stok menggunakan metode Moving Average. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP untuk mendukung pengelolaan persediaan, transaksi penjualan, forecasting stok, dan pelaporan secara terintegrasi. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing dan menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna dengan status valid. Pengujian akurasi forecasting dilakukan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada 10 jenis barang dengan variasi periode (N) dari 1 hingga 8. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan 7 periode menghasilkan nilai rata-rata MAPE terendah sebesar 10,85%, lebih baik dibandingkan periode lainnya yang memiliki nilai MAPE antara 11,02% hingga 18%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Moving Average dengan 7 periode mampu memberikan prediksi kebutuhan stok yang lebih akurat sesuai dengan pola penjualan di Toko Alvan. Dengan adanya sistem ini, pengelolaan inventaris menjadi lebih terstruktur, informasi stok dan keuntungan dapat diperoleh secara lebih akurat, serta membantu pemilik toko dalam mengambil keputusan pengadaan barang secara lebih efektif.
Perancangan Virtual Tour Berbasis Website Sebagai Media Promosi Wisata Alam Di Piarakuku Hills Erlyn Meha; Pingky; Raynesta
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/rh1xgg13

Abstract

Piarakuku Hills merupakan destinasi wisata alam di Kabupaten Sumba Timur yang memiliki daya tarik berupa perbukitan, jalur trekking, dan panorama alam. Namun promosi wisata belum didukung oleh platform digital yang mampu menyajikan informasi secara visual dan interaktif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang virtual tour berbasis website sebagai media promosi wisata alam Piarakuku Hills. Sistem dikembangkan menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang meliputi tahap konsep, desain, pengumpulan material, perakitan, pengujian, dan distribusi. Aplikasi menampilkan tiga spot utama, yaitu area pintu masuk atau parkir, jalur trekking, dan area puncak bukit menggunakan panorama 360 derajat dengan hotspot interaktif. Sistem dibangun menggunakan PHP, MySQL, HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap, dan Pannellum Panorama Viewer. Hasil penelitian menunjukkan bahwa website menyediakan halaman virtual tour, informasi wisata, peta lokasi, kontak, serta halaman administrator untuk mengelola konten. Pengujian Black Box menunjukkan fitur utama berjalan sesuai skenario. Dengan demikian, virtual tour berbasis website ini dapat digunakan sebagai media promosi digital Piarakuku Hills.
Co-Authors Dhea Ananda Putri Bangu Erlyn Meha Fajar greselen hamu meha Pingky Rambu Rensiani Rensi