Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.687
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jurnal Pendidikan Informatika dan Sains Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI IJoLE: International Journal of Language Education CYBERNETICS BULETIN AL-RIBAATH JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Jurnal Abdi Insani JUTECH : Journal Education and Technology Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Innovative: Journal Of Social Science Research Jurnal Salome: Multidisipliner Keilmuan SmartComp Journal of Innovative and Creativity Indonesian Journal of Innovation Science and Knowledge The Indonesian Journal of Computer Science KOPEMAS
Putri Yuli Utami
Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer Universitas Muhammadiyah Pontianak
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 35 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

 1   2   3   4 
Implementasi Algoritma Pathfinding A* untuk Game Edukasi Agama Islam berbasis Mobile Saputra, Adjie Bintang; Utami, Putri Yuli; Fakhruzi, Izhan
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 6 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i6.16632

Abstract

Pendidikan merupakan proses untuk mengembangkan pengetahuan yang diakukan melalui proses belajar dan latihan. Pendidikan agama Islam di sekolah umum kurang maksimal. Hal ini terjadi karena adanya faktor internal dan eksternal. Dampak yang terjadi diakibatkan oleh perkembangan teknologi seperti menurunnya minat belajar, hilangnya motivasi dan mudah merasa bosan. Salah satu solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut yaitu mengembangkan sebuah aplikasi game edukasi agama Islam yang memanfaatkan kecerdasan buatan berupa algoritma pathfinding A* untuk meningkatkan kualitas game. Pathfinding merupakan algoritma yang digunakan untuk mencari jalur optimal dari satu titik ke titik lainnya. Pada pengembangan game ini, menggunakan metode Game development Life cycle (GDLC). Pengujian menggunakan dua metode pengujian yaitu pengujian black box dan pengujian User Acceptence Test (UAT). Tools yang digunakan untuk mengimplementasikan algoritma pathfinding A* yaitu RPG Maker MV. Hasil pengujian blackbox aplikasi berhasil menjalankan sistem dengan benar atau valid. Sedangkan pengujian User Acceptence Test (UAT) yang sudah dilakukan kepada 11 responden menghasilkan persentase sebesar 87%. Hasil ini menunjukan, aplikasi termasuk dalam kategori sangat baik.
Perbandingan Algoritma Random Forest dan Decision Tree untuk Memprediksi Cuaca di Kalimantan Barat Nur Ayu Fitri Maharani; Putri Yuli Utami; Rizki Surtiyan Surya
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Vol. 5 No. 3 (2025): November: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi 
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/juitik.v5i3.1639

Abstract

This research aims to determine the results of weather predictions in West Kalimantan. This research was conducted to compare the Random Forest and Decision Tree algorithms in predicting weather in West Kalimantan. The data used comes from the BMKG West Kalimantan Climate Station from 2022-2024 including attributes, namely, date, average temperature (Tavg), average humidity (RH_avg), rainfall (RR), duration of sunlight (ss), and average wind speed (ff-avg). The initial stage of research using the CRISP-DM method is to collect climate data obtained from the official website of the Meteorology, Climatology and Geophysics Agency (BMKG), then process the data, normalize the data, and then apply the Random Forest and decision tree algorithms using the RapidMiner tool. . Based on the results of weather prediction research with a comparison of Random Forest algorithm test data with an accuracy of 94.64% and Random Forest algorithm training data with an accuracy of 94.05%. And to compare the decision tree algorithm test data with an accuracy of 93.45% and the decision tree algorithm training data with an accuracy of 92.26%.
Prediksi Produksi Tanaman Pangan Kabupaten Kapuas Hulu Mengunakan Algoritma Regresi Linier Berganda Ricko Ardiansyah; Putri Yuli Utami; Istikoma Istikoma
Journal of Innovative and Creativity Vol. 5 No. 2 (2025)
Publisher : Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/joecy.v5i2.1848

Abstract

Pangan merupakan kebutuhan dasar manusia yang memengaruhi ketahanan pangan. Kabupaten Kapuas Hulu menghadapi tantangan ketidakstabilan produksi tanaman pangan seperti padi, jagung, ubi jalar, dan kacang tanah akibat perubahan iklim dan faktor lingkungan. Masalah ini menyulitkan pemerintah dalam merumuskan kebijakan dan sering menyebabkan ketergantungan pada impor pangan. Penelitian ini menggunakan metode Regresi Linier Berganda untuk memprediksi produksi pangan berdasarkan variabel luas panen, curah hujan, suhu, dan kelembapan. Metode ini dinilai efektif karena mampu mengidentifikasi hubungan linear antar variabel. Prediksi tahun 2023 menunjukkan: padi 16.738,40 ton (MAPE 10,18%, akurasi 89,82%), kacang tanah 54,42 ton (MAPE 9,06%, akurasi 90,94%), ubi jalar 1.876,95 ton (MAPE 23,86%, akurasi 76,14%), dan jagung 3.273,33 ton (MAPE 9,81%, akurasi 90,19%). Hasil prediksi ini diharapkan dapat membantu dalam perencanaan kebijakan untuk meningkatkan ketahanan pangan di Kapuas Hulu.
Prediksi Produktivitas Tanaman Biofarmaka Di Kalimantan Barat Menggunakan Algoritma Backpropagation Wahyudi Wahyudi; Putri Yuli Utami Utami; Rizki Surtiyan Surya
Journal of Innovative and Creativity Vol. 5 No. 2 (2025)
Publisher : Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/joecy.v5i2.2059

Abstract

Indonesia dikenal sebagai negara dengan keanekaragaman hayati terbesar di dunia, salah satunya adalah tanaman biofarmaka yang memiliki potensi besar dalam pengembangan obat-obatan alami. Kalimantan Barat merupakan salah satu provinsi yang kaya akan keanekaragaman hayati, terutama terkait tanaman biofarmaka. Namun, produksi tanaman biofarmaka di provinsi ini mengalami fluktuasi setiap tahunnya, yang dapat memengaruhi kesejahteraan petani dan ketersediaan obat tradisional bagi masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi produktivitas tanaman biofarmaka di Kalimantan Barat menggunakan algoritma backpropagation. Berbagai model jaringan saraf tiruan diuji untuk mengidentifikasi model yang paling akurat dalam memprediksi produktivitas tanaman biofarmaka dari tahun 2024 hingga 2028. Hasilnya menunjukkan bahwa model arsitektur 9-20-1 adalah yang terbaik, dengan nilai mean squared error (MSE) sebesar 0,00269169 dan akurasi 85,7%. Prediksi menunjukkan bahwa jahe dan kunyit mengalami peningkatan umum meskipun ada fluktuasi, kencur tumbuh konsisten, laos/lengkuas mengalami penurunan bertahap, mahkota dewa terus meningkat setiap tahun, mengkudu fluktuatif, dan temulawak tumbuh stabil dengan peningkatan konsisten hingga 2028.
Perbandingan Algoritma K-Means Dan Fuzzy C-Means Untuk Pengelompokkan Daerah Produktivitas Tanaman Padi Kalimantan Barat Aryo Nugroho; Putri Yuli Utami; Rizki Surtiyan Surya
Journal of Innovative and Creativity Vol. 5 No. 2 (2025)
Publisher : Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/joecy.v5i2.2550

Abstract

Indonesia adalah negara agraris, di mana sektor pertanian berperan penting dalam pembangunan nasional dengan menyediakan pangan untuk seluruh penduduk. Luasnya wilayah di Kalimantan Barat dan variasi produktivitas padi di berbagai daerah menunjukkan perlunya pengelompokan wilayah berdasarkan hasil produksinya. Teknik clustering dalam data mining, seperti K-Means dan Fuzzy C-Means, dapat digunakan untuk mengelompokkan daerah produktivitas padi berdasarkan data, sehingga kebijakan dan intervensi bisa dilakukan dengan lebih terfokus. Fuzzy C-Means 2020 Cluster 1tinggi 4 daerah, Cluster 0 sedang 7 daerah, Cluster 2 rendah 3 daerah. 2021 Cluster 1 tinggi 6 daerah, Cluster 2 sedang 5 daerah, Cluster 0 rendah 3 daerah. 2022 Cluster 1 tinggi 2 daerah, Cluster 0 sedang 5 daerah, Cluster 2 rendah 7 daerah. 2023 Cluster 1 tinggi 5 daerah, Cluster 2 sedang 6 daerah, Cluster 0 rendah 3 daerah. K-Means 2020 Cluster 0 tinggi 4 daerah, Cluster 1 sedang 3 daerah, Cluster 2 rendah 7 daerah. 2021 Cluster 0 tinggi 6 daerah, Cluster 1 sedang 5 daerah, Cluster 2 rendah 3 daerah. 2022 Cluster 2 tinggi 4 daerah, Cluster 0 rendah 5 daerah, Cluster 1 sedang 5 daerah. 2023: Cluster 1 tinggi 5 daerah, Cluster 0 sedang 6 daerah, Cluster 2 rendah 3 daerah. Secara keseluruhan, Fuzzy C-Means unggul pada 8 cluster, sementara K-Means hanya unggul pada 4 cluster. Hal ini mengidentifikasikan bahwa Fuzzy C-Means lebih mampu membentuk klister.
Co-Authors Abdurrahman Abdurrahman Agus Buono Agustini Alkadri, Syarifah Putri Alda Cendekia Siregar Alfiyah, Khairunnisa Alkadri, Syarifah Putri Agustini Alkhairi, Muhammad Ghozy Andi Ihwan Anggi, Yulianus Apri Rahmadi Arief Prasmari, Muhammad Arindika, Utin Syarifah Aryo Nugroho Asrul Abdullah Asyari, Bisma Deni, Deni Deni Egy Andryan Eko Julianto Fadhilah, Raudhatul Fakhruzi, Izhan Fathan Fakhrana Auafar Febrianti, Sucy Fenni Supriadi Fita Kurniasari Gibran, Muhammad Hermansyah, Hermansyah Herniawati Herniawati Herniawati, Herniawati Hidayah, Miftah Hulwana Sharfina Irfan Maftuh Irman Hermadi Istikoma Istikoma Jumarang, Ishak Khairunnisa, Intan Maftuh, Irfan Masriani . Mi'andri Mi'andri Muh. Ishak Jumarang Muhammad Gibran Muhammad Iwan Nur Ayu Fitri Maharani Nurwijayanti Octariadi, Barry Ceasar Otafyani, Mega Putra, Gilang Adi Ria Sapitri Ricko Ardiansyah Rizki Surtiyan Surya Rodibelle F Leona Ruhama, Ufi Ryani Yulian Safhira, Shella Sahid Agustian Hudjimartsu Salim, Vilvilia Saputra, Adjie Bintang Sucipto Sucipto Sultra Tari Syarifah Putri Agustini Alkadri Tari, Sultra Tiara Aurilia Viona Tiara Tiara Tiara Tri Anita Tiara, Tiara Wahyudi Wahyudi Yandra Arkeman