cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota denpasar,
Bali
INDONESIA
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI)
Published by Universitas Pendidikan Ganesha
ISSN : 20898673     EISSN : 25484265     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Education Engineering
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) is a collection of scientific articles in the field of Informatics / ICT Education widely and the field of Information Technology, published and managed by Jurusan Pendidikan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Kejuruan, Universitas Pendidikan Ganesha. JANAPATI first published in 2012 and will be published three times a year in March, July, and December. This journal is expected to bridge the gap between understanding the latest research Informatika. In addition, this journal can be a place to communicate and enhance cooperation among researchers and practitioners.
Arjuna Subject : -
Articles 13 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol. 9 No. 1 (2020)" : 13 Documents clear
PREDIKSI DATA TRANSAKSI PENJUALAN TIME SERIES MENGGUNAKAN REGRESI LSTM Marie Luthfi Ashari; Mujiono Sadikin
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 9 No. 1 (2020)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v9i1.19140

Abstract

Sebagai upaya untuk memenangkan persaingan di pasar, perusahaan farmasi harus menghasilkan produk obat – obatan yang berkualitas. Untuk menghasilkan produk yang berkualitas, diperlukan perencanaan produksi yang baik dan efisien. Salah satu dasar perencanaan produksi adalah prediksi penjualan. PT. Metiska Farma telah menerapkan metode prediksi dalam proses produksi, akan tetapi prediksi yang dihasilkan tidak akurat sehingga menyebabkan tidak optimal dalam memenuhi permintaan pasar. Untuk meminimalisir masalah kurang akuratnya proses prediksi tersebut, dalam penelitian yang disajikan pada makalah ini dilakukan uji coba prediksi menggunakan teknik Machine Learning dengan metode Regresi Long Short Term Memory (LSTM). Teknik yang diusulkan diuji coba menggunakan dataset penjualan produk “X” dari PT. Metiska Farma dengan parameter kinerja Root Mean Squared Error (RMSE) dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Hasil penelitian ini berupa nilai rata – rata evaluasi error dari pemodelan data training dan data testing. Di mana hasil menunjukan bahwa Regresi LSTM memiliki nilai prediksi penjualan dengan evaluasi model melalui RMSE sebesar 286.465.424 untuk data training dan 187.013.430 untuk data testing. Untuk nilai MAPE sebesar 787% dan 309% untuk data training dan data testing secara berurut.
PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS MARKET BASKET DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA PD PASAR TOHAGA Rusnandi Rusnandi; Suparni Suparni; Achmad Baroqah Pohan
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 9 No. 1 (2020)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v9i1.19349

Abstract

Sales data in 3 different shops (shop, Shop Maker Fernando and Son) at Tohaga Market in the form of PD book transactions are only seen in the absence of follow-up to determine the decision on who will come. Party owner only records the transactions of products sold and only see income per month. But with that data should be utilized to strategize on sales to come. By using the method of Frequent Pattern Growth Algorithm, the store can take decisions which require goods inventory more compared to other goods, and the placement of the goods in accordance with the relationship between the goods that are usually purchased a consumer can also be determined based on a Minimum Support and Minimum Confidence. Based on Market Basket Analysis obtained from the calculation of the Association by using the method of Frequent Pattern Growth Algorithm, then search for the value of the support and confidence to use Association Rules, Rules that are generated will be test by using Software RapidMiner. Then the placement of goods and inventory items in 3 different stores can be controlled with either the service so that the consumer will be increased, which in turn can increase the sales turnover. In this study Support is determined using threshold 40% and 83% Confidence. Having regard to the relationship of support and confidence the store owner can provide and put the items to be sold
APLIKASI PENGENALAN BAHASA SUNDA BERBASIS MULTIMEDIA DENGAN KONSEP V.I.S.U.A.L.S Nur Komalasari; Eka Wahyu Hidayat; Aldy Putra Aldya
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 9 No. 1 (2020)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v9i1.21654

Abstract

AbstrakBahasa Sunda merupakan bahasa yang unik dengan tingkatan-tingkatan berbahasa atau lebih dikenal dengan istilah undak usuk basa Sunda. Banyaknya generasi muda zaman sekarang, khususnya anak-anak yang tidak mengetahui bahasa Sunda meski tinggal dan tumbuh ditanah Sunda. Perlu adanya inovasi yang dapat memperkenalkan bahasa Sunda dengan memanfaatkan kemajuan teknologi yang terus berkembang saat ini. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk membangun sebuah aplikasi pengenalan bahasa Sunda berbasis multimedia dengan konsep V.I.S.U.A.L.S yang dapat digunakan untuk media belajar. Metode dalam pengembangan aplikasi ini menggunakan metode pengembangan multimedia versi Luther-Sutopo. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, dari hasil pengujian alpha dan beta semua fungsionalitas aplikasi media pembelajaran sudah berjalan dengan baik dengan nilai persentase sebesar 90,03% dari pengguna. Hasil ini menunjukan bahwa aplikasi pengenalan bahasa Sunda yang dihasilkan sangat baik dan layak untuk digunakan sebagai media bantu untuk belajar. Kata kunci: Bahasa Sunda, Luther-Sutopo, Multimedia, VISUALS AbstractSundanese is a unique language with a level of language or better known as the Sundanese undak usuk. many young people today, especially children who do not know Sundanese even though they live and grow in Sundanese soil. There needs to be innovations that can introduce Sundanese language by utilizing technological advances that continue to develop at this time. The purpose of this study is to build a multimedia-based Sundanese language introduction application with the concept of V.I.S.U.A.L.S which can be used for learning media. The method in developing this application uses the Luther-Sutopo version of the multimedia development method. Based on testing that has been done, from the results of alpha and beta testing all learning media application functionality has run well with a percentage value of 90.03% of users. These results indicate that the Sundanese language recognition application produced is very good and feasible to be used as a media aids for learning. Keywords : Multimedia, Luther-Sutopo, Sundanese, VISUALS
PEMBUATAN MEDIA PEMBELAJARAN MERAKIT PC (PERSONAL COMPUTER) DENGAN VIRTUAL REALITY MENGGUNAKAN APLIKASI MOBILE Estu Sinduningrum; Fahmi Rais; Atiqah Meutia Hilda
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 9 No. 1 (2020)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v9i1.22378

Abstract

Pelajaran merakit komputer saat ini, yang ada di tingkat SMK terutama SMKN 3 Kota Bekasi masih menggunakan komponen komputer yang sudah tidak berfungsi. Biaya untuk menyediakan komponen-komponen komputer yang sesuai dengan generasi terbaru sangat memberatkan pihak sekolah. Para siswa hanya dapat melihat tanpa ada perakitan secara langsung, serta pengenalan komponen komputer yang hanya dijelaskan secara konvensional yaitu, dengan cara lisan atau teori saja, hal tersebut membuat jenuh dan bosan. Melihat fenomena tersebut, menginspirasi peneliti untuk membuat sebuah media pembelajaran menggunakan teknologi Virtual Reality yang interaktif dan mudah digunakan, sehingga dapat meningkatkan minat dan ketertarikan siswa terhadap mata pelajaran merakit komputer. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Research and Development (R&D) yang dimulai dari identifikasi masalah, pengumpulan data, sampai produksi prototipe akhir. Hasil penelitian yang didapatkan dengan perhitungan menggunakan skala likert tercapai kepuasan dengan nilai rata-rata dari tiga penguji, yaitu: para ahli = 75%, guru = 82.5%, dan siswa = 84.479%.
HUBUNGAN NILAI MATEMATIKA DENGAN PRESTASI BELAJAR PEMROGRAMAN BERORIENTASI OBJEK PADA SISWA KELAS XII JURUSAN RPL SMK IBU KARTINI SEMARANG Agung Adi Firdaus; Putri Khoirin Nashiroh; Djuniadi Djuniadi
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 9 No. 1 (2020)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v9i1.22680

Abstract

Teori matematika digunakan sebagai dasar dalam bahasa pemrograman, contohnya antara lain yaitu logika matematika, himpunan, aljabar, fungsi, barisan dan deret. Oleh karena itu matematika mempunyai hubungan dengan dasar pemrograman. Namun, hubungan matematika dengan pemrograman berorientasi objek (PBO) belum dapat diketahui. Metode penelitian yang dilakukan adalah penelitian kuantitatif dengan uji korelasi Rank Spearman. Analisis dilakukan menggunakan aplikasi SPSS versi 25 dengan populasi siswa kelas XI dan XII Jurusan RPL SMK Ibu Kartini Semarang. Hasil uji normalitas menyatakan bahwa variabel nilai matematika mempunyai nilai signifikansi sebesar 0,008, sedangkan nilai uji variabel prestasi belajar pemrograman berorientasi objek sebesar 0,00. Dilihat dari nilai tersebut, data kedua variabel tidak berdistribusi normal. Nilai koefisien korelasi sebesar 0,013 (sig.2-tailed) dengan interval keyakinan 0,05 untuk uji 2 sisi. Koefisien korelasi 0,013<0,05 menunjukkan bahwa nilai matematika berhubungan atau berkorelasi dengan prestasi belajar pemrograman berorientasi objek. Berdasarkan pedoman interprestasi koefisien korelasi, skor signifikansi 0,441 menunjukan bahwa tingkat kekuatan korelasi antar variabel berada di kategori sedang. Hal tersebut berarti bahwa nilai matematika dengan prestasi belajar pemrograman berorientasi objek mempunyai hubungan atau kaitan yang signifikan dengan kategori sedang.
DEVELOPING SCHOOLOGY-BASED E-LEARNING IN THE DOKKAI CHUKYU LEARNING COURSE Kadek Eva Krishna Adnyani; Desak Made Sri Mardani; Ni Nyoman Murniasih; I Wayan Adnyana
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 9 No. 1 (2020)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v9i1.22896

Abstract

This research aims to know: (1) what form of schoology appropriate for the dokkai chukyu learning course in Japanese language education department UNDIKSHA is, and (2) how the quality of schoology for the dokkai chukyu learning course in Japanese language education department UNDIKSHA is? This is Research and Development (R&D) using the development model of ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation). The data collection methods were observation and questionnaire while the instruments used were in the forms of questionnaire and observation sheets. Assessment of the quality of the product was performed by one expert in material, one expert of learning media, and 10 learners of the dokkai chukyu language course in Japanese language education department. Based on the assessment results of experts of material and media, schoology was determined as very good and could be used with revision. Stages of the evaluation were conducted using questionnaires to fill out by 10 students of the dokkai chukyu course. The student response on schoology was predominately positive, i.e. agree and strongly agree.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEREKOMENDASIAN OLI MENGGUNAKAN FUZZY MADM Arief Kelik Nugroho; Ipung Permadi; Aini Hanifa
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 9 No. 1 (2020)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v9i1.22959

Abstract

Perekomendasian oli secara manual, tanpa menggunakan perhitungan yang akurat cenderung bersifat subyektif serta cukup sulit mengenali karakteristik oli yang paling tepat untuk jenis motor tertentu. Proses analisis  data transaksi secara manual berdasarkan pada pengamatan akan mempengaruhi kualitas mesin. Sebagai contoh untuk memberikan rekomendasi oli terbaik bagi seorang konsumen, maka sebuah perusahaan/bengkel sepeda motor harus melihat data transaksi ganti oli yang lalu untuk mendapatkan data tentang oli yang digunakan untuk mengganti oli motor konsumen tersebut. . Penggunaan perangkat komputer dapat digunakan sebagai pendukung keputusan menjadi lebih cepat, tepat, dan akurat. Proses perekomendasian oli terbaik bagi kendaraan bermotor menggunakan metode fuzzy. Hasil perhitungan diperoleh direkomendasikan A3=0.72, A2 = 0.66, A1= 0.55, A4= 0.40.
ANALISIS PERBANDINGAN HE DAN CLAHE PADA IMAGE ENHANCEMENT DALAM PROSES SEGMENASI CITRA UNTUK DETEKSI FERTILITAS TELUR Shoffan Saifullah
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 9 No. 1 (2020)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v9i1.23013

Abstract

Perkembangan teknologi di bidang peternakan mampu memberikan kemudahan dalam proses penetasan ayam. Namun, proses deteksi fertilitas telur telah diperiksa secara manual oleh pekerja yang menyortir telur yang fertil dan infertil. Penelitian ini bertujuan untuk mempermudah proses pendeteksian gambar fertilitas telur menggunakan sistem komputerisasi secara otomatis. Deteksi fertilitas telur dilakukan preprocessing dengan metode Image Enhancement. Dalam metode ini, metode Histogram Equalization (HE) dan metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) dibandingkan satu sama lain pada proses peningkatan citra (Image Enhancement). HE memberikan hasil yang dapat mengidentifikasi fertilitas telur. Namun, ada satu faktor penting dalam pemrosesan gambar, yaitu pengambilan telur (proses akuisisi). Proses deteksi fertilitas telur menggunakan segmentasi dengan metode morfologi. Proses pengujian yang dilakukan menggunakan metode kekauratan pada metode HE dan CLAHE yang masing-masing adalah sebesar 96% dan 79%. Hasil menunjukkan bahwa hasil HE lebih jelas terlihat dibandingkan dengan CLAHE.
PEMILIHAN KEGIATAN ORGANISASI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA PROBABILITAS BAYES I Gede Susrama Mas Diyasa; Firya Nadhira; Taruna Ardianto; Ahmad Naufal Mumtaz
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 9 No. 1 (2020)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v9i1.23032

Abstract

Organisasi mahasiswa adalah organisasi yang beranggotakan mahasiswa untuk mewadahi bakat, minat dan potensi mahasiswa yang dilaksanakan di dalam kegiatan ko dan ekstra kurikuler, akan tetapi permasalahan muncul ketika mahasiswa dihadapkan untuk memilih organisasi yang sebaiknya diikuti. Kondisi mahasiswa dan banyaknya organisasi yang ada membuat sulit dalam menentukan pilihan, sehingga perlu suatu sistem yang dapat digunakan mahasiswa untuk menentukan pilihan tersebut. Untuk itu pada penelitian ini dibuat suatu sistem dengan tujuan memberikan rekomendasi organisasi yang sebaiknya dipilih oleh mahasiswa dengan menggunakan pendekatan Algoritma Probabilitas Bayes dan konsep Case Based Reasoning (CBR) pada proses retrieval dan similarity berdasarkan data parameter penilaian (pp) dan data class Kelayakan, dengan teknik mengumpulkan data dilakukan dengan cara memberikan kuesioner kepada mahasiswa kemudian dilakukan wawancara, tujuh parameter parameter antara lain nama, IPK, jarak kos/rumah, transportasi, semester, uang saku dan kerja sampingan.  Dari ketujuh fitur tersebut diolah dengan menggunakan metode CBR (Case Based Reasoning), kemudian dilakukan proses klasifikasi dengan menggunakan algoritma Probabilitas Bayes, dan hasilnya berupa rekomendasi kegiatan yang bisa diikuti oleh mahasiswa bersangkutan dengan nalai probabilitas retrieval dan similarity, sebesar 0,00037656 pada kelayakan di class C2.
SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN LAHAN TANAM DI KABUPATEN WONOSOBO DENGAN K-MEANS CLUSTERING DAN TOPSIS Khomsatun Khomsatun; Deddy Ikhsan; Muhammad Ali; Kursini Kursini
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 9 No. 1 (2020)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v9i1.23073

Abstract

Melakukan pemilihan lahan tanam pada suatu lahan yang akan ditanami dengan kriteria lahan tanam yang sesuai sangat diperlukan sebagai pendukung keputusan. Kesalahan dalam memilih lokasi lahan tanam yang tidak sesuai membuat menurunnya produksi kentang di Kabupaten Wonosobo. Di karenakan kurangnya informasi petani dalam memanfaatkan lahan kosong secara tepat untuk memilih lokasi lahan tanam yang sesuai untuk ditanami tanaman. Tujuan penelitian ini adalah untuk membantu para petani dalam menentukan lokasi lahan tanam yang sesuai dengan tanaman yang akan ditanam. Sehingga mampu meningkatkan produksi tanaman kentang di Kabupaten Wonosobo. Metode yang digunakan dalam penelitian ini K-Means Clustering akan mengelompokkan kecamatan dengan kriteria suhu dan Techniqeu for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk perangkingan kecamatan yang terbaik. Kedua metode tersebut menghasilkan kecamatan mana yang sesuai dengan tanaman kentang pada Kabupaten Wonosobo. Pengujian dilakukan terhadap 5 kecamatan dari 10 kecamatan yang ada di Kabupaten Wonosobo dengan membandingkan hasil dari perhitungan manual dan sistem mendapatkan hasil akurasi terbaik 1,49 untuk kecamatan kejajar. Sistem ini sudah mampu memberikan rekomendasi untuk lahan tanam yang sesuai dengan cukup akurat.

Page 1 of 2 | Total Record : 13

 1   2 

Filter by Year

2020 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 2 (2025) Vol. 14 No. 1 (2025) Vol. 13 No. 3 (2024) Vol. 13 No. 2 (2024) Vol. 13 No. 1 (2024) Vol. 12 No. 3 (2023) Vol. 12 No. 2 (2023) Vol. 12 No. 1 (2023) Vol. 11 No. 3 (2022) Vol. 11 No. 2 (2022) Vol. 11 No. 1 (2022) Vol 11, No 1 (2022) Vol. 10 No. 3 (2021) Vol 10, No 2 (2021) Vol. 10 No. 2 (2021) Vol 10, No 1 (2021) Vol. 10 No. 1 (2021) Vol 9, No 3 (2020) Vol. 9 No. 3 (2020) Vol. 9 No. 2 (2020) Vol 9, No 2 (2020) Vol. 9 No. 1 (2020) Vol 9, No 1 (2020) Vol. 8 No. 3 (2019) Vol 8, No 3 (2019) Vol. 8 No. 2 (2019) Vol 8, No 2 (2019) Vol. 8 No. 1 (2019) Vol 8, No 1 (2019) Vol 8, No 1 (2019) Vol 7, No 3 (2018) Vol. 7 No. 3 (2018) Vol 7, No 3 (2018) Vol 7, No 2 (2018) Vol. 7 No. 2 (2018) Vol. 7 No. 1 (2018) Vol 7, No 1 (2018) Vol 7, No 1 (2018) Vol 6, No 3 (2017) Vol 6, No 3 (2017) Vol. 6 No. 3 (2017) Vol 6, No 2 (2017) Vol. 6 No. 2 (2017) Vol 6, No 2 (2017) Vol. 6 No. 1 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol 5, No 3 (2016) Vol. 5 No. 3 (2016) Vol 5, No 3 (2016) Vol. 5 No. 2 (2016) Vol 5, No 2 (2016) Vol 5, No 2 (2016) Vol 5, No 1 (2016) Vol 5, No 1 (2016) Vol. 5 No. 1 (2016) Vol 4, No 3 (2015) Vol. 4 No. 3 (2015) Vol 4, No 3 (2015) Vol 4, No 2 (2015) Vol. 4 No. 2 (2015) Vol 4, No 2 (2015) Vol 4, No 1 (2015) Vol 4, No 1 (2015) Vol. 4 No. 1 (2015) Vol 3, No 3 (2014) Vol. 3 No. 3 (2014) Vol 3, No 3 (2014) Vol 3, No 2 (2014) Vol 3, No 2 (2014) Vol. 3 No. 2 (2014) Vol 3, No 1 (2014) Vol. 3 No. 1 (2014) Vol 3, No 1 (2014) Vol 2, No 3 (2013) Vol. 2 No. 3 (2013) Vol 2, No 3 (2013) Vol. 2 No. 2 (2013) Vol 2, No 2 (2013) Vol 2, No 2 (2013) Vol 2, No 1 (2013) Vol. 2 No. 1 (2013) Vol 2, No 1 (2013) Vol 1, No 3 (2012) Vol 1, No 3 (2012) Vol. 1 No. 3 (2012) Vol. 1 No. 2 (2012) Vol 1, No 2 (2012) Vol 1, No 2 (2012) Vol 1, No 1 (2012) Vol. 1 No. 1 (2012) Vol 1, No 1 (2012) More Issue