Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
14.496
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer ELINVO (Electronics, Informatics, and Vocational Education) Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) J-Intech (Journal of Information and Technology)
Satrio Hadi Wijoyo
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science

Published : 129 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 129 Documents
Search

 8   9   10   11   12 
Analisis Seleksi Atribut Dalam Memprediksi Kegagalan Skripsi Mahasiswa Menggunakan Algoritme Naïve Bayes pada Jurusan Sistem Informasi Universitas Brawijaya Wijoyo, Satrio Hadi; Wicaksono, Satrio Agung; Herlambang, Admaja Dwi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2: April 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20236426

Abstract

Data mining dapat diterapkan pada bidang lembaga atau institusi Pendidikan dan sering disebut juga dengan Educational Data Mining (EDM) yaitu sebuah pengembangan metode dalam mengeksplorasi jenis tipe data pendidikan yang bersifat unik yang bertujuan untuk mempelajari dalam memahami kinerja siswa dan pengaturan lingkungan di tempat siswa belajar. Data mining juga dapat dimanfaatkan untuk analisa seleksi atribut untuk prediksi kegagalan belajar mahasiswa pada perkuliahan. Salah satunya kegagalan dalam menyelesaikan skripsi dengan menggunakan algoritme naïve bayes. Tahapan penelitian ini dimulai dari pengumpulan data, preproses data, implementasi algoritme naïve bayes, pengujian, dan analisa hasil. Data yang digunakan sebanyak 500 data untuk mahasiswa angkatan 2012-2015 dengan 24 atribut. Akurasi tertinggi yaitu algoritme naive bayes dengan menggunakan data latih yang menunjukkan hasil 412 prediksi benar dengan akurasi sebesar 82.4% dan 88 prediksi salah dengan presentasi sebesar 17.6%. Sedangkan hasil seleksi atribut yang telah dilakukan terdapat Lama P2 merupakan atribut dengan rankinging teratas yang mempengaruhi hasil klasifikasi. Abstract Data mining can be applied to the field of educational institutions or institutions and is often referred to as Educational Data Mining (EDM), which is a method development in exploring unique types of educational data types that aim to study in understanding student performance and environmental settings in which students learn. Data mining can also be used to analyze attribute selection for predicting student learning failure in lectures. One of them is the failure in completing the thesis using the naïve Bayes algorithm. The stages of this research started from data collection, data preprocessing, implementation of the Naïve Bayes algorithm, testing, and analysis of the results. The data used is as much as 500 data for students class 2012-2015 with 24 attributes. The highest accuracy is the Naive Bayes algorithm using data training which shows the results of 412 correct predictions with an accuracy of 82.4% and 88 false predictions with a presentation of 17.6%. Meanwhile, the result of attribute selection that has been carried out is that the Old P2 is the attribute with the top ranking that affects the classification results.
Pengembangan Sistem Informasi Praktik Kerja Lapangan (PKL) Siswa Berbasis Website Menggunakan Metode Extreme Programming (Studi Kasus: SMK Negeri 1 Sumenep) Ro'if, M.; Afirianto, Tri; Wijoyo, Satrio Hadi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 1: Februari 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20241116452

Abstract

Dalam pelaksanaannya, kegiatan Praktik Kerja Lapangan (PKL) di SMK Negeri 1 Sumenep masih kurang efektif karena dalam pelaksanaannya masih dilaksanakan secara manual, sehingga proses manajemen kegiatan PKL masih kurang efektif. Berdasarkan permasalahan tersebut, implementasi suatu sistem dibutuhkan untuk mengelola kebutuhan PKL sehingga kegiatan PKL dapat terlaksana secara efektif dan efisien. Peneliti melakukan pengembangan sistem informasi PKL berbasis website di SMK Negeri 1 Sumenep. Peneliti menggunakan metode pengembangan Extreme Programming (XP) dengan harapan sistem dapat dikembangkan dengan cepat dan agile sehingga semua kebutuhan yang diinginkan oleh stakeholder dapat tercapai. Hasil pengujian unit testing secara keseluruhan menghasilkan total 45 tests case dan 119 assertions, dan untuk pengujian acceptance testing menghasilkan total 69 tests case dengan nilai 100% accepted. Hasil pengujian system usability scale (SUS) keseluruhan sistem memiliki nilai rata-rata 76,88 yang berada dalam range 70 – 80 dengan nilai “C” atau “Good”. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem informasi PKL berbasis website berada dalam acceptability range “acceptable”.
Evaluasi Usability Aplikasi Mobile Sampingan Menggunakan Metode Usability Testing dan System Usability Scale (SUS) 'Aisy, Rihadatul; Mursityo, Yusi Tyroni; Wijoyo, Satrio Hadi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 1: Februari 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20241116613

Abstract

Pada tahun 2018 diluncurkan sebuah aplikasi yang membantu para pencari pekerjaan paruh waktu bernama Aplikasi mobile Sampingan. Aplikasi ini merupakan aplikasi yang sangat membantu menghasilkan penghasilan tambahan bagi para penggunanya sesuai dengan observasi yang penulis lakukan pada ulasan aplikasi mobile Sampingan di Google Playstore, namun ditemukan cukup banyaknya komplain dari pengguna terkait aplikasi ini sehingga menjadi urgensi tersendiri dalam perbaikan aplikasi yang memiliki banyak peminat ini. Sehingga diperlukan evaluasi untuk selanjutnya dapat dilakukan perbaikan pada permasalahan yang dialami pengguna menggunakan metode usability testing dan SUS. Menurut Nielsen (2012) terdapat beberapa aspek yang perlu diukur untuk mengetahui permasalahan usability yaitu learnability, efficiency, error, dan satisfaction. Task scenario dan kuesioner SUS digunakan sebagai instrumen pada penelitian ini yang diberikan kepada 20 pengguna baru, dan terdapat instrumen wawancara yang melibatkan 5 pengguna lama serta 5 pengguna baru aplikasi mobile Sampingan. Dari pengumpulan data yang dilakukan, hasil yang didapatkan yaitu hasil aspek learnability yaitu 87%, aspek efficiency yaitu 0,019 goals/second pada perhitungan time-based efficiency dan 76,3% pada perhitungan Overall Relative Efficiency (ORE), aspek error yaitu 7,6%, serta aspek satisfaction yaitu 59,63 yang menggunakan kuesioner SUS. Selain itu ditemukan 17 permasalahan usability dari proses wawancara yang selanjutnya diberikan rekomendasi perbaikan berdasarkan 23 guidelines yang digunakan. 
Analisis Sentimen Kebijakan Penerapan Kurikulum Merdeka Sekolah Dasar dan Sekolah Menengah pada Media Sosial Twitter dengan Menggunakan Metode Word Embedding dan Long Short Term Memory Networks (LSTM) Maulana, Alif Rizal; Wijoyo, Satrio Hadi; Mursityo, Yusi Tyroni
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 3: Juni 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2023106977

Abstract

Pandemi COVID-19 memberikan banyak kendala terhadap seluruh aspek kehidupan manusia tidak terlepas aspek Pendidikan. Merujuk kondisi selama COVID-19 kegiatan pendidikan mengalami learning loss yang membuat Kemendikbudristek mengeluarkan sebuah kebijakan baru yaitu implementasi kurikulum merdeka. Kebijakan baru ini tentu mendatangkan banyak opini dari berbagai pihak salah satunya siswa yang terkena dampak langsung dari kurikulum ini. Salah satu media sosial yang sering digunakan untuk menyampaikan opini oleh masyarakat Indonesia adalah Twitter. Analisis sentimen dilakukan pada opini siswa yang diutarakan di media sosial Twitter dengan menggunakan pendekatan machine learning. Arsitektur yang digunakan adalah Long Short-Term Memory Networks (LSTM). Metode yang digunakan untuk mempersiapkan data adalah word embedding dengan menggunakan layers embedding dari library TensorFlow. Dataset dkumpulkan dengan teknik text mining yang menggunakan bahasa pemrograman Python dan Twitter API. Hasil pengumpulan data sebanyak 455 opini terbagi dalam tiga kelas sentimen yaitu Negatif, Netral, dan Positif. Model dievaluasi menggunakan classification report yang menghasilkan empat nilai metrics yaitu, accuracy, recall, precision, dan f1-score. Hasil dari metrics tersebut didapatkan sebesar 81%, 81%, 80%, dan 79%. Selain itu, hasil dari penelitian ini ditujukan kepada pihak sekolah dan dinas pendidikan kota batu yang mana dari hasil wawancaranya pihak sekolah dan dinas menyetujui output penelitian ini adalah sebuah visualisasi dashboard hasil analisis sentimen. Hasil dashboard tersebut juga diuji menggunakan kuisioner System Usability Scale (SUS) yang dilakukan oleh perwakilan dari dinas dan sekolah sebanyak 6 orang, hasil dari kuesioner tersebut adalah SUS Score sebesar 62,5 yang menunjukkan hasil cukup baik namun dapat dikembangkan lebih lanjut. Visualisasi Dashboard juga digunakan pihak sekolah dan dinas pendidikan kota batu sebagai ukuran manfaat dan refleksi dari penerapan kurikulum merdeka dan juga melakukan evaluasi untuk lebih baik kedepannya. AbstractThe COVID-19 pandemic has created many obstacles to all aspects of human life, including education. Referring to the conditions during COVID-19, educational activities experienced a learning loss which prompted the Ministry of Education and Culture to issue a new policy, namely the implementation of an independent curriculum. This new policy certainly brings in many opinions from various parties, one of which is students who are directly affected by this curriculum. One of the social media that is often used to convey opinions by the people of Indonesia is Twitter. Sentiment analysis was carried out on student opinions expressed on social media Twitter using a machine learning approach. The architecture used is Long Short-Term Memory Networks (LSTM). The method used to prepare the data is word embedding using layers embedding from the TensorFlow library. The dataset was collected using text mining techniques using the Python programming language and the Twitter API. The results of data collection were 455 opinions divided into three sentiment classes, namely Negative, Neutral and Positive. The model is evaluated using a classification report which produces four metrics values, namely, accuracy, recall, precision, and f1-score. The results of these metrics were 81%, 81%, 80%, and 79%. In addition, the results of this study were addressed to the Batu City school and education office where, from the results of interviews, the school and service agreed that the output of this research was a dashboard visualization of sentiment analysis results. The results of the dashboard were also tested using the System Usability Scale (SUS) questionnaire which was carried out by representatives from offices and schools as many as 6 people, the result of the questionnaire was a SUS Score of 62.5 which showed quite good results but could be developed further. Dashboard visualization is also used by schools and the Batu City Education Office as a measure of the benefits and reflections of implementing the Independent Curriculum and also conducting evaluations to make it better in the future.
Prediksi Tipe Kepribadian MBTI Artis K-Pop Berdasarkan Caption Instagram Menggunakan Word2Vec dan Long-Short Term Memory (LSTM) Hakim, Alfian; Wijoyo, Satrio Hadi; Setiawan, Nanang Yudi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 5: Oktober 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2023107064

Abstract

Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) adalah metode pengujian psikologi yang membedakan kepribadian seseorang. MBTI termasuk pembagian tipe kepribadian yang paling populer di dunia, termasuk di Korea Selatan. Tren MBTI di Korea Selatan juga dimanfaatkan oleh para artis K-Pop untuk berbagi tipe MBTI sehingga bisa mendekatkan hubungan antara penggemar dan idolanya. Salah satu media sosial yang umum digunakan oleh artis K-Pop adalah Instagram. Penelitian ini mencoba membuat model klasikasi tipe kepribadian berdasarkan caption Instagram artis K-Pop menggunakan Word2Vec dan Long-Short Term Memory (LSTM). Terdapat 118.401 data caption yang sudah dibersihkan melalui serangkaian langkah pre-processing dari 458 artis. Distribusi tipe kepribadian menunjukkan bahwa target tidak seimbang sehingga perlu dilakukan penanganan yaitu penggeseran threshold yang dilakukan pasca pemodelan. Evaluasi kombinasi model menghasilkan nilai macro f1 0,65 pada data artis, dengan rincian model Extroversion-Introversion, Sensing-Intuition, Thinking-Feeling memiliki nilai macro f1 yang sama yaitu 0,88, sedangkan model Judging-Perceiving memiliki nilai macro f1 yang sedikit lebih baik yaitu 0,90. Model diimplementasikan dalam aplikasi web Streamlit agar penggemar K-Pop dapat menggunakannya untuk memprediksi tipe MBTI dengan masukan caption Instagram. Aplikasi web dievaluasi menggunakan kuesioner System Usability Scale (SUS) dan mendapatkan skor 84,55 sehingga sudah termasuk kategori acceptable.   Abstract Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) is a psychological test that distinguishes a person's personality. The MBTI is one of the most popular personality types in the world, including South Korea. The MBTI trend in South Korea is also used by K-Pop artists to share their MBTI types so they could be closer to their fans. One of the social media commonly used by K-Pop artists is Instagram. This study tries to develop a personality type classification model based on Instagram captions of K-Pop artists using Word2Vec and Long-Short Term Memory (LSTM). There are 118,401 caption data that have been cleaned through a series of pre-processing steps from 458 artists. The distribution of personality types shows that the target is not balanced, so it is necessary to handle imbalanced data, namely shifting the threshold after modeling. Evaluation of the combination model yields a macro f1 value of 0.65 in the artist data, with the details of the Extroversion-Introversion, Sensing-Intuition, Thinking-Feeling models having the same macro f1 value of 0.88, while the Judging-Perceiving model has a slightly better macro f1 value of 0.90. The model is deployed in the Streamlit web application so that K-Pop fans can use it to predict the MBTI type by inputting Instagram captions. The web application is evaluated using the System Usability Scale (SUS) questionnaire and gets a score of 84.55 so it is considered acceptable.
Evaluasi User Experience Aplikasi “J-KOPI (Jember Kota Pintar)” Menggunakan Metode Survei Dengan User Experience Questionnaire Dan User Interview Sugiharto, Pradiptya Kahvi; Wijoyo, Satrio Hadi; Saputra, Mochamad Chandra
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 6: Desember 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2023107430

Abstract

Aplikasi J-KOPI (Jember Kota Pintar) merupakan aplikasi yang dikembangkan oleh DISKOMINFO Pemkab Jember. Aplikasi J-KOPI bertujuan untuk menjadi “SuperApps” yang menyediakan beragam informasi dan berbagai layanan masyarakat yang terintegrasi dengan OPD (Organisasi Perangkat Daerah) dari Pemerintah Daerah Kabupaten Jember dalam satu aplikasi. Berdasarkan hasil observasi dan hasil wawancara dengan DISKOMINFO, ditemukan bahwa terdapat beberapa permasalahan yang terdapat pada aplikasi sehingga dapat menurunkan kualitas pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi pengalaman pengguna pada aplikasi J-KOPI untuk memperbaiki masalah yang berkaitan dengan user experience dan memperbaiki aspek-aspek yang perlu ditingkatkan. Evaluasi ini menggunakan metode UEQ (“User Experience Questionnaire”) untuk mengukur level pengalaman pengguna pada aplikasi dan User Interview untuk menemukan masalah yang lebih detail. Evaluasi awal dengan 30 responden yang terdiri dari mahasiswa, masyarakat umum dan OPD menunjukkan bahwa aplikasi J-KOPI memiliki level user experience yang netral dan kategori UEQ benchmark yang “Dibawah rata-rata”. Selain itu, ditemukan 4 topik permasalahan yang terdiri dari 11 poin permasalahan. Berdasarkan permasalahan tersebut, dilakukan perancangan rekomendasi perbaikan yang dilanjutkan dengan pengujian ulang. Hasil perbaikan menunjukkan bahwa berhasil meningkatkan pengalaman pengguna terhadap seluruh aspek pada kuesioner UEQ dan peningkatan pengalaman pengguna pada benchmark UEQ untuk skala Attractiveness dan Stimulation mencapai kategori “sangat baik”. Sementara skala Perspicuity, Efficiency, Dependability dan Novelty mencapai kategori “baik”.   Abstract The J-KOPI (Jember SmartCity) application is developed by the DISKOMINFO Jember Regency Government. The J-KOPI application aims to become "SuperApps" that provides a variety of information and various community services integrated with the OPD (local government agency) of the Jember Regency Regional Government in one application. Based on observations and interviews with DISKOMINFO, it was found that there were several problems with the application that could reduce the quality of the user experience. This research aims to evaluate the user experience on the J-KOPI application to improve problems related to user experience and improve aspects that need to be improved. This evaluation uses the UEQ ("User Experience Questionnaire") method to measure the level of user experience in the application and User Interviews to find more detailed problems. Initial evaluation with 30 respondents consisting of students, the general public and OPD showed that the J-KOPI application had a neutral user experience level and the UEQ benchmark category was "Below average". In addition, 4 problem topics were found which consisted of 11 problem points. Based on these problems, recommendations for improvement were designed, followed by retesting. The improvement results show that it has succeeded in improving the user experience for all aspects of the UEQ questionnaire and the increase in user experience on the UEQ benchmark for the Attractiveness and Stimulation scales reached the "very good" category. Meanwhile, the Perspicuity, Efficiency, Dependability and Novelty scales reached the "good" category.
Perancangan User Experience Aplikasi Reservasi Online Pada Grahadi Bali Menggunakan Metode Design Thinking Pranaliwa, I Putu Ardhika; Rokhmawati, Retno Indah; Wijoyo, Satrio Hadi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 1: Februari 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20241117661

Abstract

Grahadi Bali merupakan salah satu perusahaan yang bergerak pada bidang entertainment terutama karaoke di Bali. Grahadi Bali mengalami kepadatan pelanggan yang tidak menentu akibat meningkatnya jumlah wisatawan yang pergi ke Bali. Kepadatan pelanggan yang tak menentu diakibatkan oleh banyaknya pegawai yang dapat menerima reservasi melalui panggilan telepon. Berdasarkan permasalahan tersebut peneliti menawarkan solusi dengan merancang sistem yang dapat memberikan layanan reservasi secara daring kepada pelanggan yang ingin memesan ruangan karaoke. Perancangan sistem dibatasi pada tahap dengan melakukan perancangan user experience agar aplikasi yang dirancang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Design thinking merupakan metode yang digunakan dalam perancangan aplikasi reservasi online dengan menggali kebutuhan permasalahan hingga memberikan solusi desain yang dapat menjawab permasalahan. Solusi desain yang dihasilkan adalah berupa high fidelity prototype dengan dua segmentasi pelanggan dan stakeholder Grahadi Bali. Prototype yang dihasilkan selanjutnya dilakukan pengujian menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) untuk mengukur apakah solusi desain telah menjawab permasalahan yang dialami calon pengguna. Pengujian dilakukan dengan calon pengguna yang berusia 22 sampai 56 tahun dengan total 40 responden yang terbagi menjadi dua segmentasi pelanggan dan stakeholder. Dengan demografi usia tersebut, aplikasi reservasi online mendapatkan nilai rata-rata skala paling rendah 1,613 pada skala stimulasi dan nilai tertinggi yaitu 1,913 pada skala kejelasan. Dari nilai tersebut, aplikasi ini dapat dikategorikan baik (good) pada skala daya tarik, kejelasan, efisiensi, dan stimulasi serta sangat baik (excellent) pada skala ketepatan dan kebaruan. Kemudian pada segmentasi stakeholder mendapatkan nilai rata-rata paling rendah 1,350 pada skala kebaruan dan nilai tertinggi yaitu 1,638 pada skala kejelasan. Dari nilai tersebut, dapat dikategorikan juga bahwa aplikasi reservasi online dengan segmentasi stakeholder termasuk kategori diatas rata-rata (above average) pada skala daya tarik, kejelasan, efisiensi, dan ketepatan. Kemudian mendapatkan hasil baik (good) pada skala stimulasi dan kebaruan.
Prediksi Harga Saham (FREN.JK) PT. Smartfren Telecom Tbk. Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory Tambing, Nathania Maerella Arungla'bi'; Wijoyo, Satrio Hadi; Setiawan, Nanang Yudi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 4 (2025): April 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Peningkatan minat masyarakat terhadap investasi saham memerlukan metode prediksi yang akurat untuk meminimalisir risiko kerugian. Pengembangan model prediksi harga saham PT. Smartfren Telecom Tbk (FREN.JK) menggunakan algoritma Long Short Term Memory (LSTM), yang merupakan pengembangan dari Recurrent Neural Network (RNN). Model dikembangkan menggunakan data harian harga penutupan saham periode 1 Januari 2023 hingga 31 Juli 2024 dari Yahoo Finance, dengan pembagian data 80% : 20% untuk training dan testing. Inovasi penelitian terletak pada integrasi variabel persediaan dan piutang usaha pihak berelasi sebagai fitur tambahan, yang dipilih berdasarkan analisis korelasi spearman. Hasil menunjukkan bahwa model LSTM dengan fitur terpilih menghasilkan nilai error yang lebih kecil (RMSE 14603, MAPE 21%) dibandingkan model dengan seluruh variabel aset lancar (RMSE 15526, MAPE 23%). Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan model prediksi harga saham yang mengintegrasikan variabel keuangan relevan dengan algoritma LSTM.
Pengaruh Metode Problem-based Learning Berbantuan Github dan ChatGPT terhadap Hasil Belajar dan Computational Thinking Skill Siswa Sholihah, Tuffahati; Herlambang, Admaja Dwi; Wijoyo, Satrio Hadi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 5 (2025): Mei 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kemajuan teknologi menuntut perubahan dalam pendidikan, termasuk pengembangan computational thinking skills yang menekankan kemampuan siswa dalam berpikir tingkat tinggi (HOTS). Namun, pembelajaran di sekolah, terutama dalam sains, masih kurang mengembangkan keterampilan ini. Penelitian ini menganalisis pengaruh metode Problem-Based Learning (PBL) berbantuan GitHub dan ChatGPT terhadap hasil belajar dan computational thinking skills siswa SMKN 5 Malang, menggunakan desain weak experimental dengan static group pre-test and post-test design. Sampel terdiri dari 42 siswa, terbagi dalam kelas eksperimen dan kontrol. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi PBL berbantuan GitHub dan ChatGPT tidak berpengaruh signifikan terhadap hasil belajar kognitif (p = 0,299) dan psikomotorik (p = 0,079), tetapi memiliki pengaruh sedang terhadap computational thinking skills (p = 0,025). Penelitian ini merekomendasikan penerapan pendekatan serupa pada mata pelajaran lain dengan penyederhanaan cakupan materi. 
Analisis Kualitas Website Pariwisata Mojokerto (Sri Gitarja) Menggunakan Metode Webqual 4.0 dan Importance Performance Analysis (IPA) Aryani, Lisa; Wijoyo, Satrio Hadi; Wicaksono, Satrio Agung
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 6 (2025): Juni 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Mojokerto menggunakan website sebagai salah satu sarana untuk membagikan informasi pariwisata. mereka Sejak dikembangkan pada tahun 2022, belum ada evaluasi yang dilakukan terhadap kualitas layanan website pariwisata Mojokerto. Evaluasi diperlukan untuk memelihara dan meningkatkan kualitas layanan website. Tujuan penelitian ini adalah mencari tahu jarak antara kepentingan dan kinerja website Sri Gitarja, serta memberi rekomendasi perbaikan berbasis pedoman HHS guidelines. Analisis dilakukan menggunakan metode IPA untuk tiga variabel, yaitu usability, information quality, dan service interaction quality. Data diperoleh melalui penyebaran kuesioner kepada 145 responden. Hasil pengujian hipotesis menunjukkan adanya perbedaan signifikan antara kinerja dengan kepentingan pengguna pada ketiga variabel. Hasil analisis IPA juga menunjukkan bahwa website Sri Gitarja belum sepenuhnya memenuhi harapan pengguna karena nilai yang diperoleh masih berada pada angka 98,28%. Hasil analisis kesenjangan juga menunjukkan masih adanya jarak antara kinerja layanan website terhadap kepentingan pengguna sebesar -0,073. Analisis kuadran IPA menunjukkan 21 atribut tersebar pada tiga kuadran. Dua atribut pada kuadran 1, sepuluh atribut pada kuadran 2, dan sembilan atribut pada kuadran 3. Pemberian rekomendasi hanya untuk atribut pada kuadran 1 dan 3. Dengan demikian, kualitas layanan website dianggap sudah baik, tetapi masih belum memenuhi ekspektasi pengguna secara maksimal.
Co-Authors 'Aisy, Rihadatul Abdurrahman, Ikzaaz Bakhtar Abhirama, Fauzan Akbar Abiyyu, Muhammad Alifandi Addieni, Jihan Syahda Aditya Rachmadi, Aditya Admaja Dwi Herlambang, Admaja Dwi Adristi, Tikta Ahmad Afif Supianto Ahnaf, Muhammad Farrel Reginaldo Aji, Yanuar Bimantoro Akbar, Muhammad Aminul Akhmadi, Lutfiani Alfian Hakim Alimah, Cindy Felita Nur Almas, Muhammad Fikri Almira Syawli, Almira Ananda, Reza Berlian Anandhika, I Made Bagus Ananta, Aprilia Andi Reza Perdanakusuma, Andi Reza Aprilianto, Pratama Ardelia, Ayunizar Fata Ardiansyah, M. Iqbal Aritonang, Elsa Aryani, Lisa Aryati, Meilita Dwi Aryo Pinandito Astriya Nugraha, Dwi Cahya Aswin Suharsono, Aswin Atmaja, Alvino Dwiky Aurellia, Salsabila Rachma Ayuningdias, Risky Azizi Fahreza, Muhammad Alfian Kurnia Azkiyah, Azka Bangse, Ni Nyoman Dinda Permata Putri Bayu Satriawan, Eka Bihantoro, Riyan Budi Bilqis, Ariqa Budiyanti, Alifia Putri Cahyani, Ernita Dwi Dewa Yani, Kartika Putri DEWI RAHMAWATI Dian Eka Ratnawati Diana Purwitasari Djoko Pramono Dwinanda, Ashila Gisara Edmund Pierre Purba, Geoffrey Eris Maghfiroh, Intan Sartika Fadhilah, Irsya Salim Fadhlika, Nidi Amalia Faizatul Amalia, Faizatul Fatmawati, Fatmawati Faturani, Bunga Sauma FEBIANA, DHEA RACHMA Firdaus, Raihan Zahran Fitra Abdurrachman Bachtiar Fitri, Arsy Kurnia Ghani Wijaya, Alfiyanto hafilah, salma Hanggara, Buce Trias Hanif, Muhammad Fauzan Hanifah Muslimah Az-Zahra, Hanifah Muslimah Hanun, Putri Nabilah Hariz Farisi Herawati, Serra Nadya Indi Herlambang, Adwaja Dwi Herlando, Muhammad Raafi Heryana, Ana Hikmah Amalia, Dwi Himawat Aryadita, Himawat Husen, Dania Lazuardi Ibrohim, Muhammad Idota, Patrick Jore Ikhsawiyanthi, Anisah Irmawan, Rozy Setia Iskandar, Fahru Setiawan Issa Arwani Jahiro, Almaas Janara Khansa, Elyzia Jannah, Ghina Shofa Raudhatul Jatmiko, Alvindo Tri Juan, Helga Julen, Eiko Farah Diva Khalid Rahman, Khalid Kirana, Urdha Egha Krisnandi, Didik Kurniasari, Salvia Dyah Lubis, Ade Fatmasari Macira Balqis Abdul Gopur, Maersyifaa Maulana, Alif Rizal Mochamad Chandra Saputra, Mochamad Chandra Mubarok, Muhammad Rosyid Mulyadi, Alfansya Achmad Muslichah, Nur Wachidatul Nabawiyyatin, Ala Millatin Nanang Yudi Setiawan Nugraha, Dwi Cahya Astriya Nurul Hidayat Octavia, Sarah Uli Perdanalusuma, Andi Reza Perwira, Muhammad Phadung, Muneeroh Prabandari, Putu Ayu Purnama Dyah Prakoso, Bondan Sapta Prakoso, Erick Pranaliwa, I Putu Ardhika Pryono, Muhammad Adam Purnama, Putu Tya Virnayanti Purnawirawan, Okta Purnomo, Welly Puspita, Amelia Dhea PUSPITA, ARBALIYAH Putra, Kristantheo Nathaniel Damara Putri, Hana Rizkia Iswana Putri, Rizka Saudah Yunida Putri, Salsabila Tjahya Kusuma Rahmandita, Prasetya Naufal Ramadana, Muhammad Rifqy Ramadhan Al Fauzi, Rafly Ramadhan, Rakhmad Fajar Ramadhani, Aditya Wahyu Reinanda, Moch Zoel Retno Indah Rokhmawati, Retno Indah Riswan Septriayadi Sianturi Ro'if, M. Rosady, Annisa Rosanti, Mitha Diah Rosida, Khanif Rozi, Fahrur Salim, Pratama Maulidi Ega Salsabila, Syahda Rani Salshabila, Alyssa Salshabila, Alyssa Melani Salwa, Shafa Nathaniela Satriawan, Eka Bayu Satrio Agung Wicaksono Sebayang, Gading Sembiring, Rinawati Septiyan Andika Isanta Setyawan, Romi Fajar Sholihah, Tuffahati Sibuea, Sandro Christopher Siregar, Rafi Arya Sitepu, Mikha Aziel Christian Sugiharto, Pradiptya Kahvi Suhartanto, Nathalia Clarissa Anggraini SUPRAPTO Suprihono, M. Rezky Revansyah Suryananda, Dananjaya Cikal Danis Suryanugraha, Mohamad Ariq Tambing, Nathania Maerella Arungla'bi' Tarihoran, Aditya Nugraha Tri Afirianto, Tri Uun Hariyanti Uun Hariyanti, Uun Waworuntu, Kenneth Clinton Welly Purnomo Wibisono Sukmo Wardhono, Wibisono Sukmo Wibisono, Jonathan Wicaksono, Abdul Harris Widhiprasetyo, Fadhil Widhy Hayuhardhika Nugraha Putra wijaya, khonsa Yanuar, Athallarifky Yanuardhana, Anugrah Daffa Yufis Azhar Yusi Tyroni Mursityo Zaein, Nabila