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 Pendidikan Teknologi dan Kejuruan
Published by Universitas Pendidikan Ganesha
ISSN : 02163241     EISSN : 25410652     DOI : -
Core Subject : Education,
Other
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan (JPTK) is a journal managed by the Faculty of Engineering and Vocational, Universitas Pendidikan Ganesha (Undiksha). The scope of this journal covers the fields of Education, Electrical Engineering, Informatics, Computer Science, Information System, Vocational (Culinary, Fashion, Beauty and Tourism), Mechanical Engineering as well as learning. The incoming Article is are double blind peer-reviewed by at least two referees, and plagiarism checking will be carried out. JPTK is managed by issued twice a year i.e. in January and July.
Arjuna Subject : -
Articles 563 Documents
 53   54   55   56   57 
SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI UNTUK MENDUKUNG LAYANAN FREQUENTLY ASKED QUESTIONS (FAQ) PADA PLATFORM SISTEM INFORMASI TERINTEGRASI I Putu Gede Hendra Suputra; I Made Widhi Wirawan; Desak Ketut Puri Trisnantya Aji; Anak Agung Sinta Trisnajayanti
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 22 No. 2 (2025): Edisi Juli 2025
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v22i2.103634

Abstract

Perkembangan sistem informasi di Universitas Udayana semakin pesat, ditandai dengan hadirnya IMISSU sebagai portal utama yang mengintegrasikan lebih dari 100 sistem informasi untuk mendukung berbagai kebutuhan operasional kampus. IMISSU digunakan oleh ±33.000 civitas akademika, sehingga kualitas layanan harus tetap terjaga. USDI (Unit Sumber Daya Informasi) sebagai pengelola IMISSU menyediakan layanan bantuan daring melalui aplikasi usercare dan email untuk menjawab pertanyaan pengguna. Namun, banyaknya pertanyaan yang berulang dan cenderung mirip satu sama lain menyebabkan operator harus memberikan jawaban yang sama berkali-kali, sehingga mengurangi efisiensi layanan. Solusi awal berupa FAQ (Frequently Asked Questions) membantu, tetapi jumlah pertanyaan yang semakin banyak dan serupa membuat pencarian jawaban menjadi sulit bagi pengguna. Penelitian ini bertujuan mengembangkan mesin temu kembali informasi (Information Retrieval/IR) yang mampu menampilkan jawaban FAQ sesuai dengan query pengguna. Sistem dibangun menggunakan metode TF-IDF dan Cosine Similarity dengan modifikasi pembobotan kata kunci untuk meningkatkan relevansi hasil. Kebaharuan dari penelitian ini terletak pada penentuan kata kunci dan pembobotan TF-IDF yang baru berdasarkan kata kunci, sehingga kata penting memiliki bobot lebih tinggi dibanding kata biasa, dengan harapan meningkatkan akurasi pencarian jawaban FAQ. Proses pengujian dilakukan terhadap 118 kalimat jawaban FAQ dengan menggunakan 20 query acak dengan pendekatan top-1 retrieval, yaitu hanya jawaban peringkat pertama yang dievaluasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mencapai precision sebesar 90%, recall sebesar 100%, F1-score sebesar 94,7%, dan akurasi sebesar 90%. Hasil ini menunjukkan sistem mampu memberikan hasil yang baik, meskipun masih terdapat ruang untuk meningkatkan precision dengan mengimplementasikan metode tambahan pada tahap pemrosesan atau pemeringkatan.
FINE TUNNING MODEL INDOBERT UNTUK ANALISIS SENTIMEN BERITA PARIWISATA INDONESIA I Nyoman Saputra Wahyu Wijaya; Ketut Agus Seputra; Ni Putu Novita Puspa Dewi
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 22 No. 2 (2025): Edisi Juli 2025
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v22i2.104056

Abstract

Perkembangan kecerdasan buatan pada ranah NLP dewasa ini sangat pesat. Beberapa teknologi kecerdasan buatan pada text-based teknologi seperti ChatGPT, Gemini, LLaMA, dan lain-lain telah dimanfaatkan dalam ranah riset ataupun industry. Dalam analisis sentimen, yang menjadi komponen utama adalah representasi teks. Teknik representasi teks yang menonjol pada akhir-akhir ini adalah bidirectional encoder representation from transformer(BERT). Sesuai dengan permasalahan yang disebutkan sebelumnya, analisis sentimen ini dapat dilakukan untuk berita pariwisata. Namun untuk meningkatkan akurasi dapat dilakukan fine tunning pada metode BERT. Berdasarkan permasalahan tersebut, dalam penelitian ini akan dilakukan analisis sentiment dengan menggunakan metode IndoBERT. Akan dilakukan fine tuning untuk fokus ranah pariwisata. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan didapatkan tangkat akurasi sebesar 77%. Model dapat melakukan klasifikasi sentiment negative dengan baik, namun masih perlu ditingkatkan pada sentiment positif dan netral.  
TETUN NEWS CLASSIFICATION: A MACHINE LEARNING APPROACH FOR TIMOR-LESTE'S DIGITAL MEDIA LANDSCAPE Ivonia Fatima Viegas; Agus Aan Jiwa Permana; Ni Ketut Kertiasih
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 23 No. 1 (2026): Edisi Januari 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v23i1.112770

Abstract

This research addresses automated news classification for the Tetun language, Timor-Leste's national language, which remains underrepresented in NLP research. We constructed a machine learning framework to categorize Tetun news headlines from Tatoli.tl and DiliPostNews.com. Our contributions encompass: a specialized Tetun stopwords collection (85 words); a multi-source dataset of 37 articles across 5 categories; and comparative evaluation of four algorithms. Our optimal model attained 75% accuracy, exceeding the majority class baseline (70.27%) and random guessing (14.29%). Analysis revealed language mixing (51.4% Tetun, 32.4% mixed, 16.2% Portuguese). This study provides a proof-of-concept foundational groundwork for Tetun NLP applications.
PSYCHOLOGICAL TRANSFORMATION OF INDONESIAN VOCATIONAL EFL LEARNERS THROUGH SELF-DIRECTED LEARNING: A CASE STUDY ON SPEAKING PROFICIENCY Nozylianty Nozylianty; M Bambang Purwanto; Muhammad Rifqi; Yusri Yusri; Vivin Afini
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 23 No. 2 (2026): Edisi Juli 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v23i2.106091

Abstract

This study aims to analyze the effectiveness of self-directed learning (SDL) in enhancing the speaking skills of EFL students, as well as to identify the psychological transformations that occur during the learning process. The research involved 40 grade XI students majoring in Hospitality and Tourism at SMK Negeri 3 Palembang who were being prepared for internship programs and the world of work. Using a sequential explanatory mixed-methods design, quantitative data were obtained through pre-test and post-test speaking ability assessments, while qualitative data were collected through semi-structured interviews. The results of the quantitative analysis showed a significant increase in the speech ability score, from an average of 58.45 in the pre-test to 76.10 in the post-test, with values of t = -20.59 and p = 0.000, indicating the substantial effectiveness of the SDL intervention. Qualitative findings further confirm that independent practice, facilitated through voice recording, simulated dialogue, and self-reflection, can increase self-confidence, reduce anxiety, and foster learning independence. The integration of the two findings shows that SDL not only improves linguistic performance but also has a positive impact on students' psychological readiness for authentic communication in the hospitality and tourism industry
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MONITORING PENGELOLAAN SAMPAH TPS 3R MENGGUNAKAN CODEIGNITER I Gusti Ngurah Agung Pawana P.; Made Widya Jayantari; I Nyoman Arnawan
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 23 No. 2 (2026): Edisi Juli 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v23i2.109817

Abstract

Waste management at Reduce, Reuse, Recycle Waste Processing Sites (TPS 3R) plays an important role in supporting community-based waste reduction. However, the operations of the TPS 3R in Bedulu Village still face issues in recording and monitoring waste management activities, which are mostly done manually. These conditions have the potential to cause recording errors, delayed reporting, and low transparency in data on waste volume and economic transactions. This research aims to design and develop a web-based waste management monitoring information system that integrates waste data, users, and operational transactions of 3R TPS in a structured, real-time manner. The research method used is Research and Development (R&D) with stages of system needs analysis, software architecture design based on Model–View–Controller (MVC), implementation using the CodeIgniter framework and MySQL database, and system testing using the Black Box Testing method. The novelty of this research lies in the development of an integrated monitoring dashboard that combines waste volume data, waste type classification, and economic transactions into a single web-based operational information system for 3R TPS. The test results show that all system functions operate at 100% success, with no functional errors. The system can improve the efficiency of operational data recording, accelerate the report recapitulation process, and provide real-time data-monitoring visualization to support data-driven decision-making by TPS 3R managers.
DESIGN AND DEVELOPMENT OF AN INTERNET OF THINGS (IOT)-BASED SYSTEM FOR DETECTING ALCOHOL LEVELS, CIGARETTE SMOKE, AND ROOM TEMPERATURE IN HOSPITALS: Abstract Komang Diva Andi Wirawan; I Ketut Resika Arthana; Ketut Agus Seputra
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 23 No. 2 (2026): Edisi Juli 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v23i2.114013

Abstract

Air quality in hospitals is an important factor in ensuring the safety and comfort of patients and medical personnel. The presence of alcohol levels and cigarette smoke in hospitals can have a negative impact on health, occupational safety, and air quality, especially since alcohols such as ethanol and isopropanol are widely used as disinfectants and antiseptics. Exposure to high concentrations of alcohol levels can potentially cause respiratory tract irritation, nervous system disorders, and increase the risk of fire, while cigarette smoke contains carcinogenic substances that are harmful to both active and passive smokers. In addition, room temperature and humidity that do not meet standards can trigger the growth of microorganisms that affect patient conditions. This study aims to design and build an Internet of Things (IoT)-based system for detecting alcohol, cigarette smoke, temperature, and humidity levels to support real-time monitoring of hospital environmental quality. This system uses an MQ-3 sensor to detect alcohol levels, an MQ-135 to detect cigarette smoke, and a DHT22 to maintain air temperature and humidity. The measurement data is processed using an ESP8266 microcontroller and sent to an IoT platform so that it can be monitored directly through digital devices. The results of the design show that the IoT system is capable of continuous, accurate, and efficient environmental monitoring and provides early warnings.
IDENTIFIKASI TREATMENT SOLUS PER AQUA (SPA) BODY MASSAGE DI ARMIN BEAUTY STUDIO SINGARAJA Nyoman Eravitaliani; I Dewa Ayu Made Budhyani; Ni Ketut Widiartini
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 23 No. 2 (2026): Edisi Juli 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v23i2.119344

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh berkembangnya perawatan SPA yang semakin diminati oleh masyarakat, namun informasi dan pengetahuan mengenai proses perawatan SPA khususnya pada perawatan body massage masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan proses perawatan SPA body massage yang dilakukan di Armin Beauty Studio Singaraja. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif dengan pendekatan kualitatif. Objek penelitian ini adalah treatment SPA body massage di Armin Beauty Studio Singaraja, sedangkan subjek penelitian terdiri atas pemilik, therapist dan pelanggan. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan wawancara. Teknik analisis data yang digunakan meliputi pengumpulan data, reduksi data, penyajian data dan penarikan kesimpulan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa proses perawatan SPA body massage di Armin Beauty Studio Singaraja dilakukan melalui tiga tahapan yaitu tahap persiapan, tahap pelaksanaan dan tahap akhir. Tahap persiapan meliputi persiapan area kerja, persiapan alat, lenan, bahan dan kosmetika, persiapan pribadi atau therapist dan persiapan pelanggan atau klien. Tahap pelaksanaan meliputi prosedur pemijatan yang dilakukan sesuai dengan jenis perawatan SPA body massage yang tersedia, antara lain Balinesse Massage, Deep Tissue Massage, Hot Stone Massage, Bamboo Massage, Reflexology Foot Massage dan Pediatric Massage. Tahap akhir dilakukan dengan rangkaian kegiatan penutup setelah seluruh proses pemijatan selesai
PERBANDINGAN PERFORMA MODEL CNN PADA KLASIFIKASI BIJI KOPI DENGAN CITRA BERBASIS CONDITIONAL LIGHTWEIGHT GAN Acep Taufik Hidayat; I Made Gede Sunarya; I Putu Gd Sukenada Andisana; Ni Nyoman Emang Smrti; Anak Agung Gde Wahyu Sukma Erlangga
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 23 No. 1 (2026): Edisi Januari 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v23i1.99703

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi dampak augmentasi citra Conditional Lightweight GAN (c-LGAN) terhadap performa CNN (ResNet50, EfficientNetB0, VGG16, MobileNetV2) dalam klasifikasi biji kopi. Model dievaluasi pada tiga skenario pelatihan: (1) data asli saja (960 citra/kelas), (2) pencampuran langsung (960 asli + 300 sintetis/kelas), dan (3) data sintetis saja. Hasil menunjukkan model berkinerja sangat tinggi (akurasi 0.95-0.99) saat dilatih pada domain tunggal (asli saja atau sintetis saja). Namun, temuan utama riset ini adalah kegagalan integrasi lintas-domain pada skenario gabungan. Akurasi anjlok drastis, terparah pada MobileNetV2 dari 0.99 menjadi 0.26 (setara probabilitas tebakan acak). Penurunan ekstrem ini mengonfirmasi bahwa pencampuran langsung (naïve direct mixing) memicu domain shift dan Batch Normalization mismatch. Kesimpulannya, meski c-LGAN efektif sebagai sumber data mandiri, pencampuran langsung untuk augmentasi justru destruktif tanpa strategi adaptasi domain yang tepat untuk menyelaraskan distribusi fitur.
PERAMALAN ZONA POTENSI PENANGKAPAN IKAN DI PERAIRAN PULAI BALI DENGAN METODE FORECASTING LSTM I Putu Agung Bayupati; I Putu Dedy Ardana Putra; Ni Made Ika Marini Mandenni
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 23 No. 1 (2026): Edisi Januari 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v23i1.101007

Abstract

Data klorofil-a dan suhu permukaan laut di wilayah perairan sekitar Pulau Bali dapat digunakan untuk meramalkan zona potensi penangkapan ikan dengan metode Long Short-Term Memory (LSTM) dan memprediksi zona potensi penangkapan ikan dengan metode overlay citra dengan aplikasi GIS. Karakteristik zona potensi penangkapan ikan yang digunakan adalah ikan pelagis dengan karakter klorofil-a 0,2-2 mg/m3 dan suhu permukaan laut 25-32 oC, data diperoleh dari web Copernicus EU. TensorFlow diatur statis untuk memperoleh pelatihan yang bersifat reproducible. Model LSTM yang digunakan adalah stacked LSTM dengan dua LSTM layer, dropout, dan dense layer. Model dievaluasi dengan strategi evaluasi train-test split dan metrik root mean square error. Peramalan dilakukan dengan dua cara yaitu satu model untuk semua titik koordinat, dan model berbeda untuk setiap titik koordinat. Hasil peramalan dengan kedua cara mendapatkan hasil dengan perbedaan nilai klorofil-a dan SPL yang cukup kecil. Hasil prediksi zona potensi penangkapan menghasilkan peta dengan tiga wilayah berpotensi.
ANALISIS PENGARUH METODE PENGUKURAN JARAK PADA ALGORITMA PSEUDO NEAREST NEIGBOUR RULE UNTUK KLASIFIKASI NODUL PARU I Nyoman Surya Jaya; Ida Ayu Mirah Cahya Dewi; Sang Putu Cetta Suputra Yasa; I Putu Augi Oka Adiana; I Kadek Eri Cahyadi
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 23 No. 1 (2026): Edisi Januari 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v23i1.101659

Abstract

Pulmonary nodules are lumps in the lungs measuring approximately 3 cm that are used as a marker or early symptom for certain lung diseases. This study aims to analyze and compare the accuracy of the Pseudo Nearest Neighbor Rule (PNNR) algorithm using the Euclidean Distance and Manhattan Distance functions in detecting pulmonary nodules in CT scan images. The PNNR classification algorithm is used to reduce the influence of noise or outliers in the classification process so that false positives (predictions of non-nodule objects as nodules) can be reduced. The dataset used is 200 patient data which are then used as training data and test data. In this study, the results of the PNNR classification using the Euclidean Distance method succeeded in obtaining fewer false positives compared to the Manhattan method, namely 284 (5.68 FP/C) while in Manhattan it was 318 (6.36 FP/C). However, the PNNR algorithm using the Euclidean method obtained fewer true positives compared to the Manhattan method, with 32 true positives, while the Manhattan method had 33 true positives. This indicates that the PNNR algorithm using the Euclidean method is good at overcoming false positives but with a lower level of sensitivity or recognition of true positives compared to the Manhattan distance. In further research, classification optimization can be carried out by selecting the feature set used.

Page 55 of 57 | Total Record : 563

 53   54   55   56   57 

Filter by Year

2009 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 23 No. 2 (2026): Edisi Juli 2026 Vol. 23 No. 1 (2026): Edisi Januari 2026 Vol. 22 No. 2 (2025): Edisi Juli 2025 Vol. 22 No. 1 (2025): Edisi Januari 2025 Vol. 21 No. 2 (2024): Edisi Juli 2024 Vol. 21 No. 1 (2024): Edisi Januari 2024 Vol. 20 No. 2 (2023): Edisi Juli 2023 Vol. 20 No. 1 (2023): Edisi Januari 2023 Vol. 19 No. 2 (2022): Edisi Juli 2022 Vol. 19 No. 1 (2022): Edisi Januari 2022 Vol 18, No 2 (2021): Edisi Juli 2021 Vol. 18 No. 2 (2021): Edisi Juli 2021 Vol 18, No 1 (2021): Edisi Januari 2021 Vol. 18 No. 1 (2021): Edisi Januari 2021 Vol 17, No 2 (2020): Edisi Juli 2020 Vol. 17 No. 2 (2020): Edisi Juli 2020 Vol 17, No 1 (2020): Edisi Januari 2020 Vol. 17 No. 1 (2020): Edisi Januari 2020 Vol. 16 No. 2 (2019): Edisi Juli 2019 Vol 16, No 2 (2019): Edisi Juli 2019 Vol 16, No 1 (2019): Edisi januari 2019 Vol. 16 No. 1 (2019): Edisi januari 2019 Vol 15, No 2 (2018): Edisi Juli 2018 Vol. 15 No. 2 (2018): Edisi Juli 2018 Vol. 15 No. 1 (2018): Edisi Januari 2018 Vol 15, No 1 (2018): Edisi Januari 2018 Vol 14, No 2 (2017): Edisi Juli 2017 Vol. 14 No. 2 (2017): Edisi Juli 2017 Vol 14, No 1 (2017): Edisi Januari 2017 Vol. 14 No. 1 (2017): Edisi Januari 2017 Vol 13, No 2 (2016): Edisi Juli 2016 Vol. 13 No. 2 (2016): Edisi Juli 2016 Vol. 13 No. 1 (2016): Edisi Januari 2016 Vol 13, No 1 (2016): Edisi Januari 2016 Vol. 12 No. 2 (2015): Edisi Juli 2015 Vol 12, No 2 (2015): Edisi Juli 2015 Vol 12, No 1 (2015): Edisi Januari 2015 Vol. 12 No. 1 (2015): Edisi Januari 2015 Vol. 11 No. 2 (2014): Edisi Juli 2014 Vol 11, No 2 (2014): Edisi Juli 2014 Vol 11, No 1 (2014): EDISI JANUARI 2014 Vol. 11 No. 1 (2014): EDISI JANUARI 2014 Vol 10, No 2 (2013): Edisi Juli 2013 Vol. 10 No. 2 (2013): Edisi Juli 2013 Vol 10, No 1 (2013): Edisi Januari 2013 Vol. 10 No. 1 (2013): Edisi Januari 2013 Vol. 9 No. 2 (2012): Edisi Juli 2012 Vol 9, No 2 (2012): Edisi Juli 2012 Vol. 9 No. 1 (2012): Edisi Januari 2012 Vol 9, No 1 (2012): Edisi Januari 2012 Vol 8, No 2 (2011): Edisi Juli 2011 Vol. 8 No. 2 (2011): Edisi Juli 2011 Vol. 8 No. 1 (2011): Edisi Januari 2011 Vol 8, No 1 (2011): Edisi Januari 2011 Vol. 7 No. 2 (2010): Edisi Juli 2010 Vol 7, No 2 (2010): Edisi Juli 2010 Vol 7, No 1 (2010): Edisi Januari 2010 Vol. 7 No. 1 (2010): Edisi Januari 2010 Vol 6, No 2 (2009): Edisi Juli 2009 Vol. 6 No. 2 (2009): Edisi Juli 2009 Vol 6, No 1 (2009): Edisi Januari 2009 Vol. 6 No. 1 (2009): Edisi Januari 2009 More Issue