Claim Missing Document
Check
Articles

Found 36 Documents
Search

Analisis Kegunaan Aplikasi Sistem Manajemen Acara dan Rapat Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara Berdasarkan Metode System Usability Scale Fanida Muta’aliyur Rohmah; Nadia Annisa Maori; Gentur Wahyu Nyipto Wibowo
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 10 No 3 (2026): JULY 2026
Publisher : Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) - Lembaga KITA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v10i3.6371

Abstract

The implementation of digital-based information systems in higher education aims to improve the effectiveness of academic and administrative activities. Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara has implemented an Event and Meeting Management System application to support scheduling, agenda management, and documentation of institutional activities. This study aims to evaluate the usability level of the application using the System Usability Scale (SUS) method. The research employed a descriptive quantitative approach using the SUS questionnaire consisting of ten Likert-scale statements. A total of 200 active users, including university leaders, lecturers, administrative staff, and students, participated as respondents. The results show that the application obtained an average SUS score of 80.35, which is above the standard usability threshold of 68. These findings indicate that the Event and Meeting Management System application has a high level of usability and is easy to use by users. The results of this study are expected to provide valuable input for further system evaluation and development to enhance the effectiveness of academic and administrative management at the university.
Pemodelan Hybrid untuk Prediksi Risiko Keparahan Penyakit Tuberkulosis Menggunakan Algoritma K-Means dan Random Forest Hasan Ibrohim; Harminto Mulyo; Gentur Wahyu Nyipto Wibowo
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 10 No 3 (2026): JULY 2026
Publisher : Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) - Lembaga KITA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v10i3.6379

Abstract

Tuberculosis (TB) remains a major infectious disease in Indonesia, while the identification of patient severity levels in healthcare facilities is often time-consuming due to manual assessment of medical records. At Puskesmas Bonang 1, TB cases increased from 41 in 2023 to 57 in 2024, yet no data-driven analytical system is available to support rapid and objective risk evaluation. This study utilizes 2,546 TB patient medical records from 2023–2024 and applies preprocessing, normalization, encoding, clustering using K-Means, and the development of both baseline and hybrid models. The evaluation results indicate that the Hybrid K-Means + Random Forest model with hyperparameter tuning outperforms the standalone Random Forest model. The baseline Random Forest achieved an accuracy of 81.72% with an F1-Score of 80.98%, while the Hybrid + Tuning model obtained an accuracy of 82.51% and an F1-Score of 81.34%. This improvement demonstrates that cluster-based features extracted using K-Means successfully enhance data representation and improve the predictive performance of Tuberculosis severity risk classification.
Desain Topologi Jaringan (FTTR) Berbasis (GPON) dengan Pendekatan Algoritma Dijkstra di SMK NU Ma'arif Kudus Rizky Alhusani Gifari; Nur Aeni Widiastuti; Gentur Wahyu Nyipto Wibowo
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 10 No 3 (2026): JULY 2026
Publisher : Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) - Lembaga KITA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v10i3.6549

Abstract

The need for reliable internet connectivity in educational environments is crucial, but is often hampered by inefficient network infrastructure. This study aims to design an optimal Fiber To The Room (FTTR) network topology design based on Gigabit Passive Optical Network (GPON) at SMK NU Ma'arif Kudus, focusing on the efficiency of fiber optic cable installation routes. The research method used is engineering design with a quantitative approach, where the school architectural plan is modeled into a weighted graph. Route optimization is carried out by implementing the Dijkstra Algorithm to find the shortest path from the center node (ODC) to all node termination points (ODP). While node I (ODC) is designated as the starting node because it functions as the network distribution center. The calculation process is carried out by determining the minimum distance from the starting node to all destination nodes (ODP). The calculation results show that the shortest path is divided into two main routes, namely I to C to B to A to D to E and I to F to G to H. The selection of this node is proven to be able to produce a more efficient total distance compared to direct paths in several network segments. Based on these results, it can be concluded that Dijkstra's algorithm is effective in fiber optic network planning because it can optimally determine the path with the minimum distance. The application of this method is expected to assist in decision-making regarding fiber optic network infrastructure planning, making it more efficient and applicable for implementation in school environments.
Prediksi Ketuntasan Siswa Berbasis Data Multidimensi Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) di SMK NU Hasyim Asy'ari 2 Kudus Huda, Muhammad Syafi’ul; Mulyo, Harminto; Wibowo, Gentur Wahyu Nyipto
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 10 No 4 (2026): OCTOBER 2026
Publisher : Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) - Lembaga KITA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v10i4.7015

Abstract

This research implements the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm to predict student learning mastery at SMK NU Hasyim Asy’ari 2 Kudus for the 2025/2026 academic year using multidimensional data. Following data preprocessing and labeling via median thresholding, the results indicate that the best performance is achieved at $K$ values of 7, 9, and 10, with an accuracy of 58.62%. While the precision of 0.69 demonstrates reasonable accuracy in predicting students who achieve mastery, the recall of 0.50 highlights the model's limitations in identifying all students who actually pass. These results are primarily influenced by the limited sample size and imbalanced class distribution. Overall, KNN serves as an effective initial approach for objective academic prediction, though further optimization through parameter tuning or feature engineering is required to enhance future accuracy.
Analisis Kegunaan Aplikasi GoPay Berdasarkan Metode System Usability Scale Puji Sa’adah; Gentur Wahyu Nyipto Wibowo; R. Hadapiningradja Kusumodestoni
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i1.13726

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengalaman pengguna aplikasi GoPay dengan menggunakan metode System Usability Scale (SUS). GoPay adalah salah satu aplikasi e-wallet terkemuka di Indonesia yang digunakan untuk berbagai transaksi digital. Evaluasi usability penting untuk memastikan aplikasi ini memenuhi kebutuhan dan harapan penggunanya. Penelitian ini melibatkan 100 responden yang merupakan pengguna aktif GoPay. Data dikumpulkan melalui kuesioner SUS yang terdiri dari 10 pernyataan dengan skala Likert 5 poin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skor total SUS yang diperoleh dari 100 responden adalah 1.040. Dari perhitungan, rata-rata skor SUS adalah 10,4, yang setelah dikalikan dengan faktor skala SUS (2,5), menghasilkan skor rata-rata sebesar 26. Skor ini jauh di bawah ambang batas 68, yang dianggap sebagai skor minimal untuk kegunaan yang baik. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa aplikasi GoPay memiliki tingkat kegunaan yang sangat rendah, menunjukkan banyak area yang perlu diperbaiki dalam hal kemudahan penggunaan, efisiensi, dan kepuasan pengguna. Rekomendasi perbaikan meliputi evaluasi dan penyederhanaan antarmuka pengguna, peningkatan konsistensi desain, dan pengujian usability lebih lanjut secara berkala. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan berharga bagi pengembang aplikasi GoPay dalam upaya meningkatkan pengalaman pengguna dan memastikan aplikasi memenuhi standar usability yang lebih tinggi.
Implementasi Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Data Hasil Tangkapan Ikan di Karimunjawa Muchammad Dwi Rivaldo; Gentur Wahyu Nyipto Wibowo; Harminto Mulyo
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i1.13928

Abstract

Penelitian ini berfokus pada implementasi algoritma K-Means untuk klasterisasi data hasil tangkapan ikan di Karimunjawa. Tujuan utama adalah untuk mengidentifikasi jenis ikan yang paling banyak ditangkap dan area penangkapan yang paling produktif. Data yang digunakan mencakup tanggal, nama nelayan, jumlah ikan (kg), jenis ikan, area penangkapan ikan, dan metode penangkapan ikan, yang dikumpulkan selama tahun 2020. Analisis klasterisasi menghasilkan tiga klaster utama: Klaster 0 dengan total 315,9 kg terdiri dari Cumi, Kakak Tua, Jinahak, Baronang, Panti, dan Tambak Jeron; Klaster 1 dengan total 856,9 kg terdiri dari Teri, Tengiri, Tambak Jeron, Udul, Panti, dan Pari; Klaster 2 dengan total 1383,2 kg terdiri dari Todak. Selain itu, area penangkapan yang produktif juga diklasterisasi menjadi tiga: Klaster 0 mencakup Karimunjawa Timur, Klaster 1 mencakup Karimunjawa Barat, dan Klaster 2 mencakup Karimunjawa Utara. Hasil evaluasi menggunakan metrik pengukuran menunjukkan bahwa Silhouette Score positif sebesar 0,48 mengindikasikan bahwa klaster yang dihasilkan cenderung terpisah dengan baik, meskipun masih ada ruang untuk perbaikan. Davies-Bouldin Index yang rendah sebesar 0,83 menunjukkan bahwa klaster yang dihasilkan cukup terpisah satu sama lain, meskipun tidak sempurna. Metode Elbow memberikan indikasi jumlah klaster optimal, membantu dalam pemilihan konfigurasi yang tepat untuk analisis klaster. Penelitian ini memberikan wawasan berharga tentang distribusi tangkapan ikan di Karimunjawa, yang dapat digunakan untuk meningkatkan strategi penangkapan dan manajemen perikanan. Implementasi dan analisis dilakukan menggunakan Google Colab dengan bahasa pemrograman Python.