Articles
<![CDATA[Pengembangan Media Pembelajaran Sistem Pencernaan Manusia Untuk Kelas 8 SMP Dengan Fitur Augmented Reality Berbasis Android (Studi Kasus : SMPN 7 Depok) ]]>
<![CDATA[Juannita, Juannita]]>;
<![CDATA[Prasetya Adhi, Bambang]]>
<![CDATA[ PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer Vol. 1 No. 1 (2017): Jurnal PINTER ]]>
Publisher : <![CDATA[PTIK Fakultas Teknik UNJ ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (783.169 KB)
|
DOI: 10.21009/pinter.1.1.10
<![CDATA[Kurangnya media pembelajaran yang memudahkan dalam mempelajari materi sistem pencernaan manusia menjadi kendala tersendiri bagi guru dan murid sehingga dilakukan penelitian yang bertujuan untuk mengembangkan dan mengetahui keefektifan media pembelajaran sistem pencernaan manusia untuk kelas 8 SMP dengan fitur Augmented Reality berbasis Android dengan mengambil studi kasus di SMPN 7 Depok. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan model pengembangan ADDIE yang terdiri dari lima tahapan yaitu Analisis (Analyze), Perancangan (Design), Pengembangan (Development), Penerapan (Implementation), dan Evaluasi (Evaluation). Instrumen yang digunakan dalam menguji kelayakan dan keefektifan media pembelajaran adalah angket dan soal tes. Media pembelajaran diuji kelayakannya oleh ahli materi dan ahli media dengan hasil media pembelajaran layak untuk digunakan oleh siswa. Untuk menguji keefektifan media pembelajaran dilakukan melalui pretest dan posttest serta angket tanggapan siswa setelah menggunakan media pembelajaran, dengan hasil tes terdapat peningkatan hasil belajar signifikan setelah menggunakan media pembelajaran serta hasil angket yang mendapatkan total presentase 88,56% dengan keterangan sangat baik. Berdasarkan hasil evaluasi, media pembelajaran layak dan efektif untuk digunakan dalam pembelajaran materi sistem pencernaan manusia untuk kelas 8 SMP.]]>
<![CDATA[Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine dalam Seleksi Kelulusan Pemberkasan Beasiswa BPP-PPA Fakultas Teknik Universitas Negeri Jakarta ]]>
<![CDATA[Fakhriyani]]>;
<![CDATA[Widodo]]>;
<![CDATA[Prasetya Adhi, Bambang]]>
<![CDATA[ PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer Vol. 2 No. 2 (2018): Jurnal PINTER ]]>
Publisher : <![CDATA[PTIK Fakultas Teknik UNJ ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21009/pinter.2.2.4
<![CDATA[Beasiswa merupakan salah satu program untuk membantu meringankan mahasiswa dalam membayar uang kuliah, namun sering terjadi kesalahan dalam pemberian beasiswa tersebut karena masih dilakukan secara manual dan tidak adanya kriteria yang jelas bagaimana seorang mahasiswa dapat memperoleh beasiswa. Untuk mengantisipasi agar tidak terjadinya kesalahan dalam pemberian beasiswa maka dibutuhkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan, namun sebelum dilakukan pembuatan sistem tersebut dirasa perlu untuk mengetahui algoritma terbaik untuk menyeleksi berkas beasiswa tersebut. Penelitian ini menggunakan duaalgoritma Data Mining yaitu algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Naïve Bayes merupakan metode pengklasifikasian yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya dengan kondisi antar atribut saling bebas. Support Vector Machine adalah sebuah metode prediksi dalam klasifikasi yang dapat dilakukan pada kasus yang secara linier dapat dipisahkan, maupun non-linier dengan menggunakan konsep kernel pada ruang kerja berdimensi tinggi.Data mahasiswa yang lulus dan tidak lulus seleksi berkas beasiswa BPP-PPA akan diolah menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Setelah diklasifikasi kedua algoritma tersebut akan dihitung hasil akurasinya menggunakan K-fold Cross Validation. Berdasarkan hasil contoh kasus seleksi menunjukan bahwa hasil perhitungan akurasi algoritma Naïve Bayes adalah 0.7542, sedangkan hasil akurasi algoritma Support Vector Machine adalah 0.99. Kedua sistem telah mampu menangani proses penyeleksiankelulusan pemberkasan beasiswa BPP-PPA Fakultas Teknik Universitas Negeri Jakarta. Algoritma Support Vector Machine menghasilkan rata-rata akurasi 0.99 yang mendekati 1, maka algoritma tersebut dinilai lebih akurat dan direkomendasikan untuk penelitian selanjutnya.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Manajemen Keuangan Pada LPBB Bintang Solusi Mandiri ]]>
<![CDATA[Rahayu, Sri]]>;
<![CDATA[Prasetya Adhi, Bambang]]>;
<![CDATA[Wibowo Yunanto, Prasetyo]]>
<![CDATA[ PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer Vol. 2 No. 2 (2018): Jurnal PINTER ]]>
Publisher : <![CDATA[PTIK Fakultas Teknik UNJ ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21009/pinter.2.2.9
<![CDATA[Sistem informasi manajemen keuangan adalah sistem informasi yang digunakan untuk melihat transaksi, laporan dan melakukan proses pencatatan transaksi baik pendapatan maupun pengeluaran yang dilakukan oleh user yang berbeda yaitu manajer keuangan, manajer cabang dan admin. Pembuatan laporan dapat dilakukan secara otomatis oleh sistem tanpa harus memindahkan daftar transaksi ke jurnal secara manual sehingga pembuatan laporan lebih efisien dalam penggunaan waktu dan tenaga. Sebab apabila jumlah pendapatan dan pengeluaran yang terjadi cukup banyak, akan membutuhkan waktu dan tenaga kerja yang banyak untuk melaksanakan pengelolaan pembuatan laporan tersebut. Untuk itu pihak pengelola harus dapat mengatasi masalah tersebut agar proses pengelolaan dapat berjalan dengan cepat dan lancar. Karya akhir ini disusun dengan tujuan peneliti ingin mengembangkan sistem informasi manajemen keuangan pada LPBB Bintang Solusi Mandiri. Proses pengembangan sistem informasi ini menggunakan database, dimana sistem informasi ini menggunakan metode rational unified process (RUP). Setelah sistem informasi berhasil dibangun sistem informasi manajemen keuangan tersebut siap digunakan dan pembutan laporan keuangan yang sebelumnya memerlukan waktu satu bulan dan tenaga serta konsentrasi, sedangkan dengan sistem informasi untuk membuat laporan keuangan hanya membutuhkan waktu kurang dari lima menit. Sistem informasi manajemen keuangan dapat diakses pada host client yang telah terinstall sistem informasi manajemen keuangan dan telah terkoneksi dengan server.]]>
<![CDATA[Pengenalan Tanda Tangan Menggunakan Algoritma Single Layer Perceptron ]]>
<![CDATA[Agung Riansa, Dimas]]>;
<![CDATA[Widodo]]>;
<![CDATA[Prasetya Adhi, Bambang]]>
<![CDATA[ PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer Vol. 3 No. 1 (2019): Jurnal PINTER ]]>
Publisher : <![CDATA[PTIK Fakultas Teknik UNJ ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21009/pinter.3.1.1
<![CDATA[Tanda tangan adalah sebuah tulisan tangan yang digunakan untuk mengesahkan sebuah dokumen atau surat Keterdapatan tanda tangan dalam sebuah dokumen mengartikan bahwa pihak yang menandatangani mengetahui dan menyetujui seluruh isi dari dokumen. Hal ini menyebabkan tanda tangan dapat dipalsukan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. Tanda tangan dapat dikenali keaslianya secara manual atau dengan penggunaan komputer dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST). Perceptron adalah salah satu algoritma jaringan syaraf tiruan yang dapat digunakan untuk mengenali tanda tangan dengan akurat. Algoritma Perceptron merupakan sebuah algoritma yang digunakan untuk supervised learning (Pembelajaran Terarah) yang dapat mengklasifikasi sebuah input yang bersifat linearly seperable (dapat dipisahkan secara linier) kedalam kelas-kelas tertentu. Peneliti menggunakan tanda tangan dari 5 pejabat fakultas teknik universitas negeri Jakarta, terdapat 15 tanda tangan asli masing masing pejabat dan terdapat juga 15 tanda tangan palsu masing masing pejabat, secara keseluruhan terdapat 150 tanda tangan yang akan dijadikan sebagai data uji (data test) dan data latih (data train). K fold-cross validation digunakan untuk mendapatkan tingkat akurasi yang valid dari penggunaan algoritma perceptron. Hasil pengenalan tanda tangan menggunakan algoritma perceptron yang tingkat akurasinya diukur dengan menggunakan k fold-cross validation, memiliki rata-rata akurasi algoritma 78.667%]]>
<![CDATA[Kinerja Algoritma Canny untuk Mendeteksi Tepi dalam Mengidentifikasi Tulisan pada Citra Digital Meme ]]>
<![CDATA[Filsa, Nisfal]]>;
<![CDATA[Widodo]]>;
<![CDATA[Prasetya Adhi, Bambang]]>
<![CDATA[ PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer Vol. 3 No. 1 (2019): Jurnal PINTER ]]>
Publisher : <![CDATA[PTIK Fakultas Teknik UNJ ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21009/pinter.3.1.8
<![CDATA[Citra digital Meme merupakan sarana penyampaian informasi, teks pada Meme sebagian besar akan bergabung dengan latar pada gambar. Untuk membedakan latar dan teks dapat dilakukan dengan deteksi Tepi. Algoritma Canny merupakan salah satu algoritma deteksi Tepi yang memiliki tingkat kesalahan yang minimum dan menghasilkan citra tepian yang optimal. Salah satu penggunaan deteksi Tepi dapat diterapkan citra digital Meme untuk menentukan wilayah teks yang terdapat pada citra Meme. Hasil algoritma Canny mendeteksi Tepi untuk menentukan wilayah tulisan pada Meme lalu diidentifkiasi menggunakan pengenalan karakter optis (OCR) akan dijadikan perhitungan untuk menilai kinerja algoritma deteksi Tepi Canny. Kinerja algoritma Canny mendeteksi Tepi untuk menentukan wilayah kandidat teks meningkatkan akurasi deteksi tulisan pada OCR (Object Character Recognition) dengan akurasi keberhasilan secara keseluruhan sebesar 65,47% dibandingkan dengan deteksi tulisan langsung menggunakan OCR sebesar 47,91%. Selain itu mengurangi tingkat kesalahan deteksi tulisan pada OCR dengan akurasi kesalahan secara keseluruhan yaitu kehilangan karakter sebesar 34,53% dan kelebihan karakter sebesar 35,98% dibandingkan deteksi tulisan langsung menggunakan OCR dengan akurasi kehilangan karakter sebesar 52,09% dan kelebihan karakter sebesar 52,62. Kinerja algoritma Canny mendeteksi wilayah kandidat teks pada OCR secara keseluruhan meningkatkan akurasi kebenaran dalam mendeteksi tulisan pada citra digital Meme dan mengurangi persentase kesalahan.]]>
<![CDATA[Kinerja Algoritma Support Vector Machine dalam MenentukanKebenaran Informasi Banjir di Twitter ]]>
<![CDATA[Dwi Cahyo, Muhamad Prasetio]]>;
<![CDATA[Widodo]]>;
<![CDATA[Prasetya Adhi, Bambang]]>
<![CDATA[ PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer Vol. 3 No. 2 (2019): Jurnal PINTER ]]>
Publisher : <![CDATA[PTIK Fakultas Teknik UNJ ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21009/pinter.3.2.5
<![CDATA[Menurut survei yang dilakukan oleh Asosiasi Penyelenggara Jaringan Internet Indonesia (APJII) mengatakan bahwa sepanjang 2016 sebanyak 132,7 juta orang telah terhubung ke internet. Dalam penggunaan internet seseorang dapat berkomunikasi melalui jejaring sosial. Jejaring sosial adalah sarana untuk bersosialisasi satu sama lain secara online didunia maya (internet). Twitter adalah salah satu dari macam-macam jejaring sosial. Menurut catatan Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Jakarta terdapat 700 kasus banjir selama periode Januari-Agustus 2016. Pada twitter terdapat user yang memberikan informasi tentang banjir dengan mengirimkan sebuah tweet. Namun penggunaan kata “banjir” tidak semua dimaksudkan untuk memberi informasi mengenai banjir. Ada yang menggunakannya hanya sebagai kata kiasan. Penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Machine untuk mengklasifikasi tweet yang benar memberikan informasi mengenai banjir atau tidak. Algoritma Support Vector Machine adalah suatu algoritma yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Dalam penelitian ini untuk mengevaluasi tingkat akurasi dari algoritma Support Vector Machine menggunakan Confusion Matrix. Hasilnya adalah tingkat akurasi dari Support Vector Machine dalam menentukan tweet mengenai informasi banjir sebesar 0,96.]]>
<![CDATA[Pengembangan Web Pembelajaran Berbasis One Page Design di Lingkungan Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer ]]>
<![CDATA[Ajie, Hamidillah]]>;
<![CDATA[Anggun Gumala, Riki]]>;
<![CDATA[Prasetya Adhi, Bambang]]>
<![CDATA[ PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer Vol. 3 No. 2 (2019): Jurnal PINTER ]]>
Publisher : <![CDATA[PTIK Fakultas Teknik UNJ ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21009/pinter.3.2.8
<![CDATA[Latar belakang dari penelitian ini yaitu belum adanya suatu wadah yang dapat menyeragamkan media pembelajaran dosen di lingkungan pendidikan teknik informatika dan komputer. Dengan perkembangan teknologi informasi yang dapat diterapkan di dunia pendidikan, maka pendidikan dan teknologi menjadi sesuatu yang saling berkaitan erat. Oleh karena itu dikembangkanlah rancangan web pembelajaran di lingkungan pendidikan teknik informatika dan komputer. Dengan adanya web pembelajaran diharapkan akan memudahkan dosen untuk mengelola kelas yang diampunya, mengatur jadwal, upload materi, mengupload bahan-bahan perkuliahan, mengupload tugas, serta membuat latihan online dalam bentuk soal pilihan ganda menyesuaikan dengan kebutuhan masing-masing dosen. Dan mempermudah mahasiswa dalam kegiatan belajarnya. Web pembelajaran yang dirancang menggunakan konsep one page design, dengan mengacu pada penelitian penelitian sebelumnya mengenai elemen-elemen pada web pembelajaran berbasis one page design. Metode Penelitian yang digunakan adalah Rekayasa Teknik dengan metode pengembangan sistem menggunakan metode waterfall. Penelitian ini dilakukan di Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer (PTIK), dimana jenis user yang diteliti pada penelitian ini menggunakan studi pustaka dan observasi di lingkungan PTIK. Hasil produk pengembangan web pembelajaran berbasis one page design yang dikembangkan telah diuji dengan pengujian fungsional dan dari hasil pengujian dapat dilihat bahwa hasil pengujian sesuai dengan perancangan kebutuhan fungsional sistem. Maka dapat dipastikan bahwa pengujian fungsional sistem sudah sepenuhnya bekerja sesuai dengan yang diharapkan pengembang dan Web Pembelajaran Berbasis One Page Design di Lingkungan Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer termasuk ke dalam kategori yang layak untuk digunakan.]]>
<![CDATA[Pengembangan Video Profile Pascasarjana Universitas Negeri Jakarta ]]>
<![CDATA[Badrun, Ubedilah]]>;
<![CDATA[Prasetya Adhi, Bambang]]>
<![CDATA[ PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer Vol. 3 No. 2 (2019): Jurnal PINTER ]]>
Publisher : <![CDATA[PTIK Fakultas Teknik UNJ ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21009/pinter.3.2.10
<![CDATA[Revolusi teknologi informasi telah merubah semua kehidupan, baik dibidang ekonomi maupun bidang lainya termasuk bidang pendidikan khususnya perguruan tinggi atau universitas. Saat ini universitas memiliki tantangan baru untuk mempublikasikan keberadaanya secara global. Berbagai macam aktivitas akademik maupun non akademik dan fasilitas yang dimiliki universitas perlu dipublikasikan secara nasional maupun internasional. Universitas Negeri Jakarta (UNJ) sebagai salah satu Universitas Negeri di Jakarta memandang penting untuk terus mengembangkan pola publikasinya termasuk publikasi Pascasarjana Universitas Negeri Jakarta (UNJ). Sebab sebagai universitas negeri maka publik memiliki hak untuk mendapatkan informasi dari apa yang telah dilakukan Pascasarjana UNJ. Dengan publikasi berbasis digital maka masyarakat luas khususnya calon mahasiswa magister maupun doktor UNJ dengan mudah mendapatkan informasi. Pengembangan video profil pascasarjana UNJ berbasis digital yang dikembangkan dan dipublikasikan melalui media sosial youtube dilakukan dalam kerangka memenuhi tuntutan era saat ini. Melalui metode riset dan pengembangan (research & development) kami berhasil memproduksi dan mempublikasikanya dengan respon positif publik.]]>
