Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.152
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Pengabdian Masyarakat Asia Jurnal Pengabdian Masyarakat - Teknologi Digital Indonesia Journal of English Language Teaching, Linguistics and Literature (JETLEE)
Jaenal Arifin
Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang
Arts Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI CITRA TEKSTUR KAYU MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURANCE MATRIX DAN LOCAL BINARY PATTERN Jaenal Arifin
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 6, No 1 (2022): ReBorn - February 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (448.608 KB) | DOI: 10.26798/jiko.v6i1.557

Abstract

Kayu merupakan bahan mentah yang akan diproses untuk dijadikan perabotan rumah tangga atau untuk kebutuhan manusia lainnya. Permasalahannya adalah karena banyaknya jenis kayu yang mempunyai corak atau bentuk tekstur yang cenderung sama akan menyulitkan manusia untuk mengenali jenis kayu tersebut. Dalam penelitian ini pengolahan citra digital akan digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur dari tekstur kayu kemudian dilakukan pengklasifikasian untuk mengetahui, mengenali dan memastikan jenis kayu. Kayu yang digunakan terbagi menjadi tiga jenis kayu, proses ekstraksi menggunakan dua metode yaitu Gray Level Co-Occurance Matrix dan Local Binary Pattern sedangkan untuk klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor. Pengujian berdasarkan perbedaan dan kesamaan jumlah data training prosentase keakurasian 78,33%. Pengujian berdasarkan jumlah k memiliki ratarata akurasi dengan menggunakan nilai k yang berbeda mencapai 77,6%. Pengujian menggunakan citra sama dengan data latih tingkat keakurasiannya adalah 100%. Pengujian menggunakan citra diluar data latih mencapai keakurasian 78%. Pengujian menggunakan perbedaan jumlah bit pada level keabuan, 5 bit mendapatkan keakurasian 76% dan yang menggunakan 7 bit mendapatkan keakurasian sebesar 81%.
Pelatihan Pembuatan Video Pembelajaran dengan Memanfaatkan Smartphone Android di SDN Mojosari Kepanjen Titania Dwi Andini; Abdullloh Eizzi Irsyada; Setyorini Setyorini; Jaenal Arifin; Rina Dewi Indahsari
Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 3 No 1 (2022): Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : LP2M Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32815/jpm.v3i1.1217

Abstract

Proses penyelenggaraan KBM secara daring oleh para guru SDN Mojosari Kepanjen menggunakan platform Whatsapp telah digunakan pertama kali saat ketentuan dari MENDIKBUD ditetapkan tanpa menggunakan platform lain. Di dalam proses tersebut para guru memiliki kendala minimnya tatap muka melalui media yang digunakan dikarenakan belum paham menggunakan platform lain, sehingga KBM menjadi berkurang esensinya dikarenakan siswa tidak dapat mendengar dan menatap guru pengajar secara langsung sehingga minat siswa mengikuti dan menyerap materi pelajaran menurun. Guna membantu kelancaran proses KBM secara daring di SDN Mojosari Kepanjen, diadakanlah workshop atau pelatihan secara offline dengan topik bagaimana memanfaatkan smartphone android untuk pembuatan video sehingga proses KBM dapat berjalan dengan baik.
Sistem Informasi Geografis Pemetaan Penjual Sayur Segar di Mojokerto Menggunakan Google Map API Helmi Pradita; Jaenal Arifin
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 2 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v10i2.5268

Abstract

Penggunaan Google Map pada era modern saat ini sangat dibutuhkan, banyak aplikasi mengadopsi Map untuk dikembangkan menjadi fitur seperti contohnya pemetaan. Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah teknologi yang dapat diaplikasikan untuk membuat pemetaan tersebut dengan tujuan membantu memberikan informasi lokasi, pemetaan ataupun membantu pengambilan keputusan seperti contohnya pada kasus penjual sayur segar dimana penjual dapat memposting produk mereka lewat website secara online dan dapat dilihat semua orang termasuk dalam lingkup Kota Mojokerto, sehingga antara penjual dan pembeli dapat mendapatkan keuntungan seperti pembeli bisa mengecek produk penjual secara online dan mendapatkan informasi lokasi penjual sayur disekitar. Hasil pengujian sistem dilakukan dengan metode blackbox yang megujian setiap fitur yang ada pada sistem dengan mendapatkan hasil pengujian 85,45% yang memiliki arti bahwa sistem yang dibuat dapat digunakan dengan baik.
PELATIHAN PEMROGRAMAN BAHASA PYTHON PADA JURUSAN PERANGKAT LUNAK DAN GIM SMKN 12 MALANG Titania Dwi Andini; Jaenal Arifin; Setyorini .; Abdulloh Eizzy Irsyada; Rina Dewi Indahsari
Jurnal Pengabdian Masyarakat - Teknologi Digital Indonesia. Vol 2, No 2 (2023): Oktober 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jpm.v2i2.880

Abstract

Pelatihan ini bertujuan sebagai penguatan materi dasar bahasa Python yang akan digunakan pada kurikulum jurusan Perangkat Lunak dan Gim di SMKN 12 Malang. Ada beberapa spektrum kompetensi yang diajarkan pada mitra yaitu : Program kelas Industri Android Development; Program kelas Industri Frontend Web Development dan mata pelajaran pilihan yang didalamnya salah satunya adalah IoT (internet of Things) berbasis Data Sciene. Bahasa Pemrograman Python dalam kurikulum spektrum kompetisi diberikan pada materi Backend Web Development dan penguatan pada Data Science yang secara dunia industri sangat dibutuhkan. Metode kegiatan yang dilakukan adalah ceramah, presentasi dan praktek yang dilakukan secara luring, bertempat di laboratorium RPL (Rekayasa Perangkat Lunak) SMKN 12 Malang dengan peserta sejumlah 35 siswa. Materi yang diberikan tentang sebuah tipe data array yang berjenis LIST seperti bagaimana cara membuat List, pemahaman tentang Index, Operand dan methods data pada list. Manfaat dari kegiatan yang telah dilaksanakan adalah pemahaman siswa SMKN jurusan Perangkat Lunak dan Gim tentang materi bahasa pemrograman python yang mendukung kurikulum lokal maupun nasional. Harapan ke depan materi bisa berlanjut ke tipe data array lainnya seperti TUPLE dan DICTIONARY karena memiliki karakteristik yang berbeda dengan penggunaan kebutuhan data yang berbeda pula, sehingga dapat dimanfaatkan dengan maksimal dalam pengembangan materi dan kurikulum.
Developing AI Enhanced Gamified Assessments to Improve Student Mastery of English Tense Widya Adhariyanty Rahayu; Jaenal Arifin
Journal of English Language Teaching, Linguistics, and Literature (JETLEE) Vol. 6 No. 2 (2026): Journal of English Language Teaching, Linguistics and Literature (JETLEE)
Publisher : Universitas Islam Negeri (UIN) Sultanah Nahrasiyah Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47766/jetlee.v6i2.7557

Abstract

The integration of Artificial Intelligence (AI) with gamified learning platforms demonstrates strong potential to enhance student engagement and improve learning outcomes in English language education. This study aims to develop and evaluate AI-supported gamified assessments focusing on students’ mastery of English verb tenses, including Simple Present, Simple Past, and Simple Future. The research employed a Research and Development (R&D) approach using the ADDIE model, which consists of Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation stages. The study was conducted at Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang involving undergraduate EFL students. The learning tool was developed through the Wayground (Quizizz) platform and supported by AI features such as adaptive feedback, randomized questions, and automated performance monitoring. Validation was carried out by media and subject-matter experts using Likert-scale questionnaires to ensure pedagogical and technical quality. The implementation results showed that 87% of students achieved the expected learning outcomes. These outcomes included the ability to accurately identify, analyse, and apply English tenses in various grammatical and communicative contexts. In addition, students demonstrated increased participation, greater learning motivation, and improved confidence when completing grammar-related tasks. The findings indicate that AI-enhanced gamified assessments effectively support grammar instruction by promoting learner autonomy, improving comprehension, and creating a more engaging learning environment. Therefore, the integration of AI-powered gamified assessments can serve as an innovative and effective approach to enhancing English grammar learning in higher education EFL contexts.
SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN SMARTPHONE MENGGUNAKAN CONTENT-BASED FILTERING DAN TOPSIS Muhammad Andika Dayu Anglita Putra; Jaenal Arifin
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 10, No 2 (2026): Juni 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v10i2.2689

Abstract

Pertumbuhan pesat jumlah model smartphone di pasaran menimbulkan permasalahan kelebihan informasi (information overload) dalam proses pemilihan perangkat yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dikembangkan sebuah sistem rekomendasi smartphone berbasis web yang bekerja dalam dua tahap berurutan: CBF untuk menyaring kandidat, dilanjutkan TOPSIS untuk memeringkat hasil saringan berdasarkan prioritas pengguna. Dataset diperoleh melalui web crawling otomatis dari GSMArena, mencakup 360 unit smartphone. Pada tahap pertama, CBF menghitung cosine similarity antara vektor preferensi pengguna dengan vektor fitur produk yang dinormalisasi Min-Max; hanya kandidat bernilai >=0,70 yang lolos ke tahap selanjutnya. Pada tahap kedua, TOPSIS memeringkat kandidat berdasarkan lima kriteria berbobot: RAM, penyimpanan internal, kapasitas baterai, harga, dan resolusi kamera. Redmi Note 13 Pro 5G memperoleh peringkat tertinggi (Ci = 0,6440) meskipun cosine similarity-nya bukan tertinggi, membuktikan bahwa kemiripan berbasis konten dan optimalitas multikriteria adalah dimensi evaluasi yang berbeda. Analisis sensitivitas pada tiga skenario bobot dan sweep threshold 0,60-0,85 mengonfirmasi konsistensi keluaran sistem. Evaluasi formal menunjukkan pipeline CBF-TOPSIS mencapai Precision@3 = Recall@3 = NDCG@4 = 1,0000, melampaui CBF tunggal (NDCG@4 = 0,8122).
Co-Authors Abdulloh Eizzy Irsyada Helmi Pradita irsyada, abdulloh eizzi Muhammad Andika Dayu Anglita Putra Rina Dewi Indahsari Setyorini . Setyorini Setyorini Titania Dwi Andini Widya Adhariyanty Rahayu