cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Rikie Kartadie
Contact Email
rikie@stkippgritulungagung.ac.id
Phone
+6282178785546
Journal Mail Official
jipi@stkippgritulungagung.ac.id
Editorial Address
Jl. Major Sujadi Timur 7, Plosokandang, Kedungwaru, Tulungagung, Kabupaten Tulungagung, Jawa Timurr
Location
Kab. tulungagung,
Jawa timur
INDONESIA
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Published by STKIP PGRI Tulungagung
ISSN : -     EISSN : 25408984     DOI : http://dx.doi.org/10.29100/jipi
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Education
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) e-ISSN: 2540 - 8984 was made to accommodate the results of scientific work in the form of research or papers are made in the form of journals, particularly the field of Information Technology. JIPI is a journal that is managed by the Information Technology Program PGRI STKIP Tulungagung. Journal has been indexed by Google Scholar, DOAJ, Academic Keys and others. JIPI has been supervised by RJI (Relawan Jurnal Indonesia).
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 60 Documents
 2   3   4   5   6 
Search results for , issue "Vol 10, No 1 (2025)" : 60 Documents clear
IMPLEMENTASI FUZZY C-MEANS DALAM PENGELOMPOKAN TINGKAT KEMISKINAN PADA KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH Faturahman, Rinaldo Dwi; Hidayati, Nurtriana
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i1.5747

Abstract

Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan bagi negara berkembang khususnya di Indoensia. Setiap tahunya kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah terdapat kenaikan ataupun penurunan. Kemikinan di Provinsi Jawa Tengah cukup tinggi. Dibuktikan pada data Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah kemiskinan pada tahun 2022 sebesar 10,93% dan pada tahun 2021 sebesar 10,77%. Tujuan dari penelitian ini untuk mengklasifikasikan tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah dengan metode clustering dengan menggunakan fuzz c means. clustering sendiri adalah salah satu teknik data mining. Dimana data ini merupakan sebuah metode dari data mining untuk mengelompokan data menjadi beberapa kelompok berbeda berdasarkan karakteristik yang sama. Data penelitian yang dugunakan diambil dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah  dari tahun 2021 – 2023 dengan total 106 data dan 5 atribut indikator kemiskinan yaitu garis kemiskinan(Rp/kapita/bln), jumlah penduduk miskin(ribu jiwa), pengeluaran, rata-rata pendidikan dan jumlah pengangguran. Hasil penelitian ini  menghasilkan 5 cluster dengan beberapa data di dalamnya. Pada cluster 0 dengan tingkat kemiskinan rendah terdapat 32 kabupaten/kota. Kemudian pada cluster 1 terrdapat 16 kabupaten/ kota dengan tingkat kemiskinan tinggi. Cluster 2 terdapat 13 kabupaten/kota dengan tingkat kemiskinan sangat tinggi. cluster 3 dengan 22 kabupaten/kota dengan kemsikinan yang sangat rendah. Dan cluster 4 dengan 22 kabupaten/kota dengan kemsikinan yang sedang
Analisis Sentimen Pemilihan Presiden dan Wakil Presiden Tahun 2024 Di Twitter Menggunakan Metode Klasifikasi Naive Bayes Obidje, Bhilton Mesianus; Pakereng, Magdalena A. Ineke
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i1.5836

Abstract

Pemilihan Umum (PEMILU) dalam sejarah negara Indonesia telah dilaksanakan beberapa kali, namun pemilihan umum yang dilakukan secara langsung oleh masyarakat Indonesia baru pertama kali dimulai pada tahun 2004. PEMILU yang telah diselanggarakan pada tahun 2024 adalah proses untuk mewujudkan demokrasi di Indonesia. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat Indonesia tentang calon presiden yang  dipilih pada PEMILU tahun 2024. Untuk menganalisis sentimen masyarakat pada penelitian ini, akan menggunakan metode klasifikais Naive Bayes untuk dikelompokkan menjadi sentimen positif, netral dan negatif. Oleh karena itu hasil penelitian ini adalah pengelompokkan sentimen masyarakat tentang PEMILU 2024 dan menarik kesimpulan dari pengelompokkan tersebut. Analisis sentimen yang didapatkan menggunakan metode Naive Bayes pada Calon Presiden (Capres) Anies Baswedan mendapatkan sentimen positif 58, netral 20, negatif 19 dengan accuracy = 0,75 dan missclass = 0,25, sedangkan pada capres Prabowo Subianto mendapatkan sentimen positif 53, netral 24, negatif 21 dengan accuracy = 0,5 dan missclass = 0,5 dan pada capres Ganjar Pranowo mendapatkan sentimen positif 77, netral 14, negatif 9 dengan accuracy = 0,8 dan missclass = 0,2.
KOMPARASI METODE AHP, TOPSIS, DAN MOORA DALAM MENENTUKAN LOKASI PEMASANGAN WIFI KOTA SALATIGA Saputra, Krisna Adi; Mailoa, Evangs
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i1.5674

Abstract

Pemerintah Kota Salatiga melalui Dinas Komunikasi dan Informatika memiliki program KEPOIN yang merupakan layanan internet umum yang tersedia secara gratis, terdapat 24 titik fasilitas yang telah terpasang di berbagai daerah, dan ke depannya akan menambahkan empat lokasi pemasangan WiFi. Tujuan utama dalam penelitian adalah membantu Diskominfo menentukan pemasangan lokasi WiFi gratis dan mengetahui metode terbaik diantara ketiga metode yaitu AHP, TOPSIS, dan MOORA dalam menyelesaikan masalah. Hasil dari ketiga metode yang digunakan terdapat lokasi yang diutamakan adalah Kolam Renang Kalitaman dengan nilai preferensi tertinggi metode AHP, TOPSIS, dan MOORA yaitu 0,41, 0,56, dan 0,50. Hasil uji sensitivitas yang didapat dari hasil preferensi masing-masing metode yang digunakan untuk mengetahui metode yang terbaik yaitu metode AHP dengan hasil terendah pada uji sensitivitas tiga (S3) bernilai 0,051 dan uji sensitivitas satu (S1) bernilai 0,102. Kesimpulan dari penelitian yang dilakukan adalah rekomendasi titik lokasi pemasangan WiFi gratis di Kota Salatiga adalah di Kolam Renang Kalitaman dengan nilai preferensi tertinggi dari masing-masing metode dan untuk metode yang baik dalam menyelesaikan masalah yang diteliti adalah Metode AHP dengan nilai uji sensitivitas terendah dari ketiga metode yang digunakan.
BUSINESS PROCESS REENGINEERING SISTEM LAPORAN HARIAN AYAM PETELUR DI PT ROSAN JAYA Darmawan, Gilang Dwi; Suharso, Wildan
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i1.5876

Abstract

Setiap usaha yang memiliki karyawan tentunya mengaharapkan semua aktivitas berjalan dengan cepat dan efisien untuk mendapatkan pertukaran informasi yang baik. Dalam rangka meningkatkan kinerja karyawan pada perusahaan ayam petelur maka perlu memahami cara manajemen suatu usaha tersebut. PT Rosan Jaya merupakan perusahaan yang bergerak dibidang peternakan ayam petelur yang berlokasi di kabupaten Mojokerto Jawa Timur yang melakukan sistem manajemen nya secara konvensional, sehingga perusahaan ini kekurangan dalam hal efisiensi waktu dan ke akuratan data antar karyawan. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka perlu dilakukan rekayasa ulang proses bisnis untuk mendesain ulang proses bisnis Perusahaan PT Rosan Jaya. Rekayasa ulang proses bisnis merupakan sebuah konsep untuk membangun kembali proses bisnis yang memiliki kelemahan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kinerja dan meningkatkan efisiensi proses pencatatan laporan harian ayam petelur. Kajian diawali dengan identifikasi pengumpulan data, proses yang dilakukan melalui studi kasus, wawancara dengan PT Rosan Jaya, dan penelitian literatur yang relevan. Langkah berikutnya menggunakan pemetaan proses standar dari ASME untuk memetakan proses bisnis. Luaran dari penelitian ini adalah rancangan ulang proses bisnis rekomendasi yang memiliki peningkatan efisiensi sebesar 68,42% menjadi 100% setelah menggunakan website dan menghasilkan aplikasi yang mendukung restrukturisasi proses pencatatan laporan harian ayam petelur yang direkomendasikan kepada perusahaan PT Rosan Jaya.
KLASIFIKASI PENYAKIT KULIT BERBASIS SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN EKSTRAKSI FITUR ABCD RULE Wibisono, Al Danny Rian; Mandyartha, Eka Prakarsa; Al Haromainy, Muhammad Muharrom
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i1.6039

Abstract

Penyakit kulit merupakan masalah kesehatan yang signifikan, gejala dari penyakit ini berupa gatal, nyeri, mati rasa, dan kemerahan. Penyakit ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor seperti virus, jamur, dan mikroorganisme. Menurut data Dinas Kesehatan Surabaya tahun 2019, prevalensi penyakit kulit dan jaringan subkutan mencapai 4,53%, menjadikannya penyakit terbanyak keenam yang dialami masyarakat. Oleh sebab itu, pada penelitian ini diusulkan sebuah penelitian mengenai klasifikasi penyakit kulit menggunakan Support Vector Machine melalui analisis fitur ABCD Rule. Pada penelitian ini akan dilakukan labeling pada 5 kelas penyakit kulit yang akan digunakan sebagai data latih dan data uji melalui 7 tahapan utama yakni Pengumpulan Dataset Citra Penyakit Kulit, Pre-processing Inpaint Talea, Pre-processing Gaussian Blur dan Normalisasi Mask, Segmentasi Thresholding Otsu Bitwise, Restorasi Kontur, Ekstraksi Fitur ABCD Rule, dan klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Sebanyak 4 skenario pengujian dilakukan untuk menemukan model terbaik, dimana skenario pengujian melibatkan pengaturan pembagian data yang berbeda, kernel berbeda, dan parameter yang berbeda pada model Support Vector Machine (SVM). Melalui skenario tersebut didapatkan hasil terbaik, yaitu Akurasi sebesar 86,42%, Spesifisitas sebesar 96,60%, dan Sensitivitas sebesar 86,42%. Hal ini menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memiliki kinerja yang cukup baik dalam mengklasifikasikan jenis penyakit kulit. Penelitian ini tidak hanya berpotensi dalam meningkatkan diagnosis penyakit kulit secara efisien, tetapi juga mendorong pengembangan sistem deteksi berbasis teknologi untuk mendukung layanan kesehatan kulit yang lebih terjangkau dan andal.
PENINGKATAN KUALITAS OPERASIONAL DIVISI KEUANGAN DAN SUMBER DAYA MANUSIA DI PERUSAHAAN ENERGI MELALUI PERANCANGAN ENTERPRISE ARCHITECTURE Artamevia, Mima; Mukti, Iqbal Yulizar; Ramadani, Luthfi
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

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

Abstract

Indonesia kaya akan energi baru terbarukan, khususnya energi surya, sehingga pemanfaatannya perlu dioptimalkan. Salah satu perusahaan yang bergerak di bidang energi baru terbarukan adalah PT XYZ. Kehadiran perusahaan ini tentunya membantu dalam pengelolaan dan pemanfaatan energi surya menjadi listrik. Di dalam perusahaan ini, terdapat Divisi Keuangan dan Sumber Daya Manusia (SDM) yang membantu setiap proses kegiatan operasional. Namun, penggunaan aplikasi untuk mendukung setiap layanan di masing-masing divisi belum merata, sebagian proses sudah didukung oleh aplikasi, sementara sebagian lagi masih dilakukan secara manual. Selain itu, belum ada aplikasi yang terintegrasi satu sama lain. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dilakukan perancangan enterprise architecture pada Divisi Keuangan dan Sumber Daya Manusia. Enterprise architecture (EA) merupakan blueprint atau cetak biru yang berisikan sekumpulan perancangan artefak dari fase bisnis, aplikasi, data, dan teknologi yang menggambarkan kondisi saat ini dan di masa yang akan datang. Proses perancangan EA pada Divisi Keuangan dan Sumber Daya Manusia, dilakukan menggunakan framework TOGAF ADM (The Open Group Arcihtecture Framework) yang dimulai dari fase Preliminary, Architecture Vision, Business Architecture, Information System Architecture, dan Technology Architecture.
ANALYZING TEMPEARTURE ANOMALIES IN MONITORING DATA USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Puteri, Nurhidayah; Astuti, Widi; Ihsan, Aditya Firman
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i1.5616

Abstract

Temperature is a tool that shows the degree or measure of how hot or cold an object is. Incorrect temperature measurement can be fatal and cause various problems. Abnormal temperatures can prevent the temperature detection system from running optimally. Therefore, it is necessary to classify temperatures into normal and anomalous. Machine learning can be used as an alternative for temperature classification. By utilizing machine learning methods, one of which is Convolutional Neural Network. 3688569 temperature data were tested, dividing the results into 80% training data and 20% testing data. Accuracy, Precision, Recall, and F1 Score get a score of 100% and the CNN model graph is very good.
DEVELOPMENT OF A MATHEMATICS-BASED MODULE AUGMENTED REALITY (AR) ON SPACE BUILDING MATERIAL IN CLASS V PRIMARY SCHOOL Elkafiyani, Salsabilla Briliana; Alyani, Fitri
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i1.5983

Abstract

This research aims to develop a mathematics module on geometric mate-rial that is suitable for use as a teaching medium for mathematics subjects in class V of elementary schools and is useful as an additional reference for teachers in teaching and learning activities. The research method used is the research and development method (Research and Development). Researchers use the RnD (Research and Development) research method using the ADDIE development model in their activities and use question-naires to collect data related to practicality and tests to measure learning outcomes after reading the module. The data analysis carried out in this research was a data analysis technique using a descriptive scale. The re-search results show that the mathematics module is based on space aug-mented reality developed is feasible and practical for use in mathematics learning. The results of the validation carried out by material experts, in this study, got a score interval of "very valid", then the results of the val-idation carried out by media experts in this study got a score interval of "very valid" and the results of the validation carried out by education ex-perts in this study got “very valid” score interval.
IMPLEMENTASI METODE DESIGN THINKING DALAM PERANCANGAN UI/UX BERBASIS MOBILE PADA WEBSITE SPEGALAN APIK Irfiana, Safira; Soelistijadi, R.; Anwar, Sariyun Naja
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i1.5799

Abstract

Pemanfaatan teknologi telah meluas ke berbagai sektor, termasuk sektor Pendidikan. Terlihat jelas dalam dunia Pendidikan, dimana sekolah - sekolah semakin menyadari pentingnya memanfaatkan teknologi untuk memperbaiki efisiensi dan mutu pelayanan kepada siswa, guru, dan pihak terkait lainnya. SPEGALAN APIK merupakan wujud pemanfaatan teknologi oleh SMP Negeri 39 Semarang sebagai sarana berbasis digital bagi siswa dan masyarakat dalam menyampaikan kritik dan saran.  Namun, untuk mencapai tingkat kepuasan pengguna yang optimal, diperlukan perhatian khusus terhadap efektifitas website tersebut terutama saat diakses melalui perangkat mobile. Design Thinking merupakan pendekatan yang fokus pada pengguna untuk menyelesaikan  masalah dan menghasilkan solusi inovatif. Pada tahap emphatize, penulis melakukan observasi langsung dengan beberapa pengguna. Tahap define, penulis mencoba menemukan inti permasalahan yang dialami pengguna dan mendefinisikan permasalahan tersebut menjadi sebuah pertanyaan. Tahap ideate, penulis membuat ideal solution dan memprioritaskan solusi – solusi tersebut berdasarkan value dan effort yang dipelukan.  Tahap prototype, penulis mengimplementasikan solusi – solusi yang sudah di prioritaskan menjadi sebuah desain. Tahap test, penulis menggunakan Maze sebagai alat pengujian yang akan dilakukan oleh pengguna guna mengetahui hasil dari solusi yang sudah diterapkan mampu menyelesaikan masalah dan memenuhi kebutuhan pengguna. Hasil dari pengujian usability testing memperoleh nilai keseluruhan 98 dari 100 dengan kesimpulan bahwa desain yang diuji coba telah berhasil dan sangat baik  sesuai dengan kebutuhan pengguna.
KLASIFIKASI SOAL MENGGUNAKAN MULTI-LABEL PROBLEM TRANSFORMATION DENGAN METODE RANDOM FOREST DAN K-NEAREST NEIGHBOR Kurniawan, Muhammad Rayhan; Pratiwi, Oktariani Nurul; Hamami, Faqih
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i1.5910

Abstract

Pendidikan merupakan komponen utama dalam membangun sumber daya manusia yang berkualitas. Ujian merupakan bagian dari proses evaluasi pendidikan untuk mengukur kemampuan siswa dalam memahami materi yang dipelajari. Proses ujian secara online memerlukan fasilitas mengenai pengelolaan soal, sehingga diperlukan klasifikasi untuk mengelompokkan soal sesuai dengan topiknya. Klasifikasi multi-label adalah proses pengelompokan data ke dalam beberapa kelas berdasarkan kesamaan ciri atau karakteristik data, di mana setiap soal dapat memiliki lebih dari satu topik. Penelitian ini berfokus pada pengklasifikasian soal mata pelajaran Bahasa Indonesia tingkat SMP dengan menggunakan metode Problem Transformation dan algoritma Random Forest serta K-Nearest Neighbor (K-NN). Metode Problem Transformation yang digunakan yaitu Binary Relevance, Classifier Chain, dan Label Powerset. Metrik evaluasi untuk menentukan kinerja terbaik yaitu berdasarkan F1-Score dengan K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memberikan kinerja terbaik dibandingkan K-NN dengan nilai F1-Score terbaik di semua metode Problem Transformation. Nilai F1-Score terbaik dengan metode Label Powerset pada algoritma Random Forest sebesar 69%, dan K-NN sebesar 44%. Berdasarkan hasil tersebut, algoritma Random Forest dengan Label Powerset lebih efektif dalam mengklasifikasikan soal multi-label. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan soal ujian pada sistem pembelajaran online seperti Learning Management System (LMS).

Page 4 of 6 | Total Record : 60

 2   3   4   5   6 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10, No 3 (2025) Vol 10, No 2 (2025) Vol 10, No 1 (2025) Vol 9, No 4 (2024) Vol 9, No 3 (2024) Vol 9, No 2 (2024) Vol 9, No 1 (2024) Vol 8, No 4 (2023) Vol 8, No 3 (2023) Vol 8, No 2 (2023) Vol 8, No 1 (2023) Vol 7, No 4 (2022) Vol 7, No 3 (2022) Vol 7, No 2 (2022) Vol 7, No 1 (2022) Vol 6, No 2 (2021) Vol 6, No 1 (2021) Vol 5, No 2 (2020) Vol 5, No 1 (2020) Vol 4, No 2 (2019) Vol 4, No 1 (2019) Vol 3, No 2 (2018) Vol 3, No 1 (2018) Vol 2, No 2 (2017) Vol 2, No 1 (2017) Vol 1, No 02 (2016) Vol 1, No 01 (2016) More Issue