Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.93
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Jurnal CoreIT Jurnal Teknoinfo Petir Kilat TEKNOLOGIA Building of Informatics, Technology and Science TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Journal Social Science And Technology For Community Service BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering Jurnal Sisfotek Global Journal of Computing and Informatics Research Bulletin of Informatics and Data Science Jurnal Teknoinfo
Palupiningsih, Pritasari
Institut Teknologi Perusahaan Listrik Negara
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Social Sciences Veterinary Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknoinfo

 1 
IMPLEMENTASI GAME BASED LEARNING UNTUK KESADARAN DAN PENCEGAHAN COVID-19 DI SEKOLAH DASAR andi dahroni; Rakhmadi Irfansyah Putra; Muhammad Fadli Prathama; Pritasari Palupiningsih; Andi Muhammad Fadel Omar Pasha
Jurnal Teknoinfo Vol 17, No 2 (2023): Vol 17, No 2 (2023) : JULI
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jti.v17i2.2554

Abstract

Pandemi COVID-19 telah menimbulkan tantangan yang tidak pernah terjadi sebelumnya bagi sistem pendidikan di seluruh dunia, Menurut ketua Bidang Data dan Teknologi berita Satgas Penanganan COVID-19, data Anak sekolah usia 7-12 tahun memiliki kasus terbanyak. Riset ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas game based learning dalam meningkatkan kesadaran dan pencegahan COVID-19 di sekolah dasar. Game adventure platformer dikembangkan dengan menggunakan metodologi game based development life cycle. Game ini dikhususkan untuk siswa sekolah dasar dengan tujuan untuk meningkatkan pengetahuan dan kesadaran tentang COVID-19. Uji coba dilakukan dengan menggunakan kuesioner pre-test dan post-test pada 30 siswa kelas 5 SD yang berusia 11-12 tahun. Hasil riset menunjukkan bahwa ada peningkatan rata-rata 24,89% dalam kesadaran dan pencegahan COVID-19 setelah bermain game. Pengujian ini menunjukkan bahwa game based learning dapat menjadi metode yang efektif dalam meningkatkan kesadaran dan pencegahan COVID-19 di sekolah dasar. Game yang dikembangkan dapat meningkatkan pengetahuan siswa tentang COVID-19 dan membantu mereka untuk mengambil tindakan preventif yang tepat. Hasil ini memberikan dukungan yang kuat untuk implementasi game based learning sebagai metode pembelajaran alternatif dalam meningkatkan kesadaran dan pencegahan COVID-19 di sekolah dasar. Selain itu, hasil ini juga menunjukkan bahwa game based learning dapat menjadi metode yang menyenangkan untuk siswa, yang dapat meningkatkan motivasi belajar dan meningkatkan hasil belajar. Oleh karena itu, riset ini menyarankan untuk lebih mengeksplorasi potensi game based learning dalam meningkatkan kesadaran dan pencegahan COVID-19 di sekolah dasar dan mengevaluasi efektivitasnya dalam konteks pembelajaran lainnya.
IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK PENENTUAN REKOMENDASI PRODUK UMKM BERDASARKAN FREKUENSI PEMBELIAN Rd.M.Dimas Burhanudin Akbar; Pritasari Palupiningsih; Budi Prayitno
Jurnal Teknoinfo Vol 17, No 2 (2023): Vol 17, No 2 (2023) : JULI
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jti.v17i2.2585

Abstract

The rapid growth of the MSMEs business is caused by the development of digital technology that makes it easy to open a business. Business competition is a challenge for MSMEs, to be able to survive in business competition, it is necessary to make the right business decisions in order to maximize the business potential of MSME. One way that MSMEs can do in order to maximize business potential is by providing the right product recommendations to consumers. The right product is obtained by analyzing consumer purchasing patterns. This research uses the association rule technique and the FP-Growth algorithm to get the right rule as a product recommendation for MSME. The analysis uses transaction data on MSME from January 1, 2021 to April 30, 2021, obtained 1483 transactions with 3 trials at a minimum support of 1%, 2%, and 3% and a minimum confidence of 30%. To determine the correlation found in the rules formed, a lift ratio was used. In the first experiment, 13 rules were found that had a lift ratio value > 1 of the 24 rules formed. The rule that has the highest lift ratio value is if you buy Strawberry Tea, you buy Kopi Susu Pagi, and Mineral Water of 6.9. In the second experiment, there were 3 rules that had a lift ratio value > 1 of the 6 rules formed, the rule that had the highest lift ratio value, namely, if you buy strawberry tea, you buy mineral water of 3.69. In the third experiment, there was no rule that had a lift ratio value > 1. The established rules could be the basis for MSME in providing the right product recommendations to consumers.
PERBANDINGAN PERFORMA ARSITEKTUR CONVULUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK DETEKSI HAMA DAUN SAWI HIJAU Pratomo Prawirodirjo, Raden Ronggo Bintang; Meiwasandi, Putu Niar; Marcelindo, Fitto; Kusuma, Anndya Dyah; Palupiningsih, Pritasari
Jurnal Teknoinfo Vol 19, No 1 (2025): January 2025
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jti.v19i1.4453

Abstract

Sawi hijau merupakan komoditas pertanian penting di Indonesia, namun rentan terhadap serangan hama yang dapat menurunkan kualitas dan hasil panen. Penelitian ini mengeksplorasi penggunaan teknologi kecerdasan buatan, khususnya Convolutional Neural Networks (CNN), untuk mendeteksi hama pada tanaman sawi hijau secara akurat dan efisien. Tiga arsitektur CNN, yaitu VGG19, InceptionV3, dan Xception, diterapkan dan dibandingkan performanya dalam mengklasifikasikan citra daun sawi yang terserang hama. Metodologi meliputi pengumpulan dan preprocessing data citra, pemodelan dengan ketiga arsitektur, serta evaluasi menggunakan berbagai metrik kinerja. Hasil menunjukkan bahwa arsitektur VGG19 unggul dalam hal akurasi yaitu mencapai 96%, efisiensi penggunaan sumber daya, dan nilai MAPE terendah yaitu 4,61, menjadikannya pilihan optimal untuk implementasi sistem deteksi hama pada tanaman sawi hijau.
Co-Authors Aditia Yudhistira Ahmad Ari Aldino Alwi Muhammad Andi Dahroni Andi Muhammad Fadel Omar Pasha Andi Nikma Sri Handayani Andika, Rio Ari Sulistiyawati Arshad, Muhammad Waqas Atam Rifai Sujiwanto Budi Prayitno Dahroni, Andi Dody Dody Eka Putra Farhan Muhamad Ikhsan Ferico Octaviansyah Pasaribu, Ahmad Firmansyah Apryadhi Gibtha Fitri Laxmi Hamdan Sobirin, Muhammad Haryono Haryono Heni Sulistiani Kusuma, Anndya Dyah Marcelindo, Fitto Megawaty, Dyah Ayu Mehta, Abhishek Meiwasandi, Putu Niar Muhammad Fadli Pratama Muhammad Fadli Prathama Muhammad fadli Prathama Nasril Sany Pratomo Prawirodirjo, Raden Ronggo Bintang Prawirodirjo, Raden Ronggo Bintang Pratomo Putri Ayu Mardhiyah Rakhmadi Irfansyah Putra Rd.M.Dimas Burhanudin Akbar Riki Ruli A. Siregar, Riki Ruli A. Setiawansyah Setiawansyah Sitna Hajar Hadad Sufiatul Maryana Sujiwanto, Atam Rifa'i Wang, Junhai Yessy Asri Yuri Rahmanto