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
ANALYSIS OF THE QUALITY OF THE INFINITE LEARNING TRAINING COURSE WEBSITE AT INFINITE LEARNING USING THE WEBQUAL 4.0 METHOD AND IMPORTANCE PERFORMANCE ANALYSIS (IPA) Avicena, Ginanjar Ilmi Nur; Makky, Muhammad Al; Oktaviani, Ikke Dian
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.v10i1.6067

Abstract

The training course sector in Indonesia has experienced rapid development in recent years. Many institutions offer various training courses to enhance skills and knowledge across different fields, from information technology to human resource management, with one such institution being Infinite Learning. The objective of this research is to assess the quality of the website and identify the factors that can improve its quality. Utilizing the Webqual 4.0 method as an evaluation indicator and Importance Performance Analysis to categorize the factors into quadrants based on the analysis of Importance Performance Analysis. Before data grouping, validity tests, reliability tests, and gap analysis between user expectations and perceptions need to be conducted. This step aims to strengthen the conclusions and recommendations produced after the research is completed. After conducting the research, the final results show that the Infinite Learning training course website has not met user expectations. This is evident from the gap analysis, which resulted in a score of -0.63, indicating that user expectations or importance are higher than the performance of the Infinite Learning training course website. The results of this research show that all performance values of each attribute are greater than the Importance values, indicating that users are satisfied with the services of the Infinite Learning training course website, with the highest value in the dimension of interaction quality at 0.93.
IDENTIFIKASI PENYAKIT TUMBUHAN TOMAT DAN ANGGUR MENGGUNAKAN CNN DENGAN ARSITEKTUR VGG-16 Rahman, Fadllin Fadlu; Pratiwi, Nunik
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.v10i1.5663

Abstract

Tanaman tomat dan anggur dikenal sebagai tanaman yang populer di Indonesia. Mayoritas penyakit yang menyerang kedua tanaman ini dapat teridentifikasi melalui gejala yang muncul pada daunnya. Penelitian ini mengusulkan identifikasi penyakit tanaman tomat dan tanaman anggur menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dengan arsitektur VGG-16 didalamnya dengan tujuan membantu masyarakat yang memiliki kedua tanaman tersebut agar dapat menganalisis penyakit dari tanaman anggur dan tanaman tomat. Hasil akurasi yang berhasil diperoleh dari penelitian ini dengan ujicoba epoch sebanyak 100 menghasilkan akurasi sebesar 92% dari total sampel data sebanyak 10.717 yang Merupakan gabungan dari penyakit tanaman anggur dan tanaman tomat. Penyakit tanaman anggur yang digunakan yaitu black rot, esca, healthy, dan leaf blight. Sedangkan penyakit tanaman tomat yang digunakan yaitu bacteria spot, early blight, healthy, late blight, leaf mold, septoria leaf spot, spider mites, target spot, mosaic virus, dan yellow leaf curl virus.
PENDETEKSI VISUAL MAKANAN DAN JUMLAH KALORINYA MENGGUNAKAN ALGORITMA MASK R-CNN BERBASIS BOT TELEGRAM Shafa, Raihanaldy Ash; Andono, Pulung Nurtantio
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.v10i1.6972

Abstract

Algoritma deteksi visual MASK R-CNN merupakan teknologi yang dapat membantu pengguna menjaga pola makan sehat dengan secara otomatis mendeteksi jenis makanan yang dikonsumsi. Sistem ini melibatkan pembuatan model berdasarkan kumpulan data, mengeksplorasi data, melatih model menggunakan algoritma Mask R-CNN, menguji model menggunakan gambar, dan menghubungkan model ke bot telegram menggunakan API. Kumpulan data dikumpulkan, dilatih, dan divalidasi, serta dikelompokkan ke dalam 40 kelas dengan berbagai jenis makanan dan minuman. Model ini memiliki tingkat akurasi total 78% dari 13 jenis gambar makanan yang diuji. Metode Mask Region Convolutional Neural Network (Mask R-CNN) dirancang untuk menyediakan akses cepat dan mudah ke informasi tentang jumlah kalori. Model ini dilatih menggunakan set data dari AIcrowd Food Recognition Challenge, dan mencapai tingkat akurasi 78%. Akurasi sistem dapat ditingkatkan dengan menggunakan set data yang lebih bervariasi dan mengoptimalkan pencahayaan pada gambar.
KLASIFIKASI JENIS BATIK SEMARANGAN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTION NEURAL NETWORK (CNN) Afifah, Wulan Nur; Lusiana, Veronica
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.v10i1.5873

Abstract

Batik merupakan jenis kain yang memiliki motif khas dan dibuat dengan teknik khusus. Batik Semarangan memiliki motif yang unik, terinspirasi oleh aktivitas budaya, tempat-tempat bersejaran di kota Semarang, serta tokoh legendaris Semarang. Beberapa motif batik yang terkenal dari Semarang antara lain adalah Motif Warak Ngendok, Motif Tugu Muda, serta motif yang menampilkan ikon-ikon kota Semarang seperti Lawang Sewu, Blekok Srondol, Jembatan Mberok, dan Asem. Dalam penelitian ini, digunakan 78 citra batik Semarangan yang terbagi menjadi tiga motif yaitu Motif Landmark, Motif Naturalis Flora, dan Motif Naturalis Fauna. Data citra batik ini dibagi menjadi dua set, yaitu 66 citra batik untuk data latih dan 12 citra batik untuk data uji. Metode yang digunakan untuk mengklasifikasi batik Semarang adalah metode Convolutional Neural Network (CNN), sebuah jenis metode jaringan saraf tiruan yang sangat efektif dalam pengenalan pola visual. CNN dipilih karena kemampuannya yang tinggi dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan berbagai fitur visual dari gambar batik. Hasil dari model CNN ini menunjukkan tingkat akurasi sebesar 75% dalam mengklasifikasikan jenis-jenis batik Semarangan. Penelitian ini menunjukkan potensi besar dalam menggunakan teknologi modern untuk melestarikan dan mempromosikan warisan budaya melalui identifikasi motif digital batik yang kompleks, memungkinkan batik Semarang dikenal dengan lebih mudah di pasar global serta mendukung upaya pelestarian dan pengembangan produk budaya lokal.
ANALISIS PERBANDINGAN METODE LOGISTIC REGRESSION, RANDOM FOREST, GRADIENT BOOSTING UNTUK PREDIKSI DIABETES Setyawan, Nanda Hendra; Wakhidah, Nur
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.v10i1.5743

Abstract

Salah satu penyakit yang paling umum pada manusia adalah diabetes. Hampir 350 juta orang menderita diabetes dan jumlah kematian akibat penyakit ini meningkat setiap tahun. Karena kurangnya pengetahuan dasar tentang diabetes, banyak orang awalnya tidak tahu mereka mengidap diabetes. Saat ini, metode untuk mendeteksi diabetes menggunakan tes laboratorium, yang memakan waktu yang lama. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengembangkan sistem untuk memprediksi diabetes sejak dini adalah data mining dengan prinsip analitik. Dalam penelitian ini menggunakan tiga metode Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting untuk membedakan karakteristik pemodelan dan mengetahui metode mana yang tepat untuk prediksi penyakit diabetes dengan cara membuat perbandingan antara ketiga metode tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan nilai akurasi terbaik dari tiga metode Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting dalam memprediksi diabetes. Model ini kemudian dievakuasi menggunakan metrik kinerja seperti presisi, perolehan, dan skor F1 untuk membandingkan efektivitas masing-masing metode dalam memprediksi diabetes. Berdasarkan pengujian ketiga metode tersebut kita bisa tau bahwa metode Random Forest dengan precision 85%, recall 69%, dan F1 score 76%. 
ANALISIS PERBANDINGAN KUALITAS KINERJA JARINGAN ISP TELKOMSEL BAKTI KAMPUNG TANAH RUBUH DAN KAMPUNG YOOM 2 Herdianzah, Aldy; Sumendap, Andreas Leonardo; Kweldju, Alex De
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.v10i1.5857

Abstract

Pada penelitian ini bertujuan untuk mengukur kualitas kinerja jaringan internet (QoS) pada jaringan seluler BTS Provider Telkosmel bakti di dua lokasi berbebeda yaitu Kampung Tanah Rubuh dan Kampung Yoom 2, distrik manokwari utara ,Provinsi papua barat. Pengukuran QoS dilakukan dengan menggunakan standar TIPHON yang mencakup metrik throughput, delay, jitter, dan packet loss. Untuk mengukur kualitas kinerja jaringan dilakukan pengambilan data dengan menggunakan bantuan software Wireshark ( network analyzer) di kedua loaksi tersebut, data yang dikumpulkan (capture) pada Wireshark kemudian dilakukan pengukuran dan anlaisis sesuai standar yang di tetapkan TIPHON yang dikeluarkan oleh ETSI.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa throughput di Kampung Yoom 2 hanya mencapai 3,049 kbps, dengan packet loss sebesar 0,5%, delay 522,940 ms, dan jitter 522,935 ms, yang mengindikasikan kualitas jaringan yang rendah. Sebagai perbandingan, Kampung Tanah Rubuh menunjukkan hasil yang lebih baik karena memiliki nilai Throughput 17.728 Mbps, Packet Loss 1.4%, Delay 181,213 ms, Jitter 181,179 ms. Implikasi dari hasil ini menunjukkan bahwa infrastruktur jaringan di Kampung Tanah Rubuh dan Kampung Yoom 2 memerlukan peningkatan dan perbaikan untuk mencapai kinerja yang lebih baik. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap literatur yang ada dengan menyediakan data kinerja jaringan seluler di daerah terpencil di indonesia dan memberikan rekomendasi bagi peningkatan infrastruktur jaringan terlebih khusus kampung Tanah Rubuh dan kampung Yoom 2.
SEGMENTASI DENGAN METODE ACTIVE CONTOUR UNTUK PENINGKATAN AKURASI KLASIFIKASI CITRA USG KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) Alhafiz, Muhammad Ihza; Wirasno, Wirasno; Solichin, Achmad
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.v10i1.5681

Abstract

Kanker payudara, sebuah penyakit yang mengancam, ditandai oleh pertumbuhan sel yang tak terkendali yang dapat menyerang jaringan sehat dalam payudara. Segmentasi citra digital menjadi penting untuk memisahkan gambaran kanker dari latar belakangnya, memungkinkan analisis yang lebih mendalam. Dalam penelitian ini, metode Grayscale, Median Filtering, dan Aktif Kontur diadopsi untuk mengidentifikasi morfologi kanker dalam citra, sementara proses klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor dengan ekstraksi fitur melalui Gray Level Co-Occurrence Matrix untuk menganalisis tekstur kanker. Temuan dari penelitian ini menegaskan bahwa proses aktif kontur digunakan untuk melihat morfologi kanker, diikuti dengan pemotongan citra asli sesuai dengan kontur yang dihasilkan. Selain itu, hasil pengujian K-Nearest Neighbor pada K=18 dengan pembagian data 90% untuk Data Training dan 10% untuk Data Uji menggunakan K-Fold Cross Validation, menunjukkan akurasi algoritma sebesar 68% yang diperoleh melalui Confusion Matrix.
IMPLEMENTATION OF E-SERVICE QUALITY METHOD AND IMPORTANCE PERFORMANCE ANALYSIS (IPA) FOR SERVICE QUALITY ANALYSIS ON WATTPAD APPLICATION Raja, Arta Novrida Lumban; Utomo, Rio Guntur
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.v10i1.5945

Abstract

Everyday life now requires mobile applications. One popular application is Wattpad, an online platform that allows users to read, write, and share stories for free, though some are also paid. With millions of users worldwide, Wattpad has become a trendy place for writers and readers to interact and enjoy literary works. However, with the rapid growth of Wattpad users, application managers need to ensure the quality of service they provide to users. This research involved 402 respondents who are active users of the Wattpad application. Given the importance of service quality in maintaining Wattpad's competitiveness in a competitive market and enhancing the user experience, this study applies the Importance of Performance Analysis (IPA) and E-Service Quality methods. Site Organization, Responsiveness, Reliability, User Friendliness, Personal Needs, and Efficiency are the six variables used to measure user perceptions. After data was collected through the distribution of questionnaires to Wattpad users, the data was analyzed using SPSS. The analysis results show that the level of user satisfaction with the services offered by the Wattpad application reaches 85%
ANALISA LAYANAN PADA APLIKASI KESEHATAN DENGAN FRAMEWORK ITIL V3 DOMAIN SERVICE OPERATION DAN STANDAR SKM (STUDI KASUS: PUSKESMAS KLAMPIS) Azhar, Astari Shofaatul; Prayoga, Riza Akhsani Setyo; Alhari, Muhammad Ilham
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.v10i1.6050

Abstract

Kementerian Kesehatan melakukan transformasi digitalisasi kesehatan untuk meningkatkan efektifitas dan efisiensi pencatatan dan pelaporan di puskesmas. Tetapi layanan penggunaan aplikasi pada Puskesmas Klampis belum maksimal, banyaknya aplikasi yang harus digunakan tetapi kurangnya integrasi dapat mengakibatkan tidak efisien dan kesalahan saat manajemen data. Hal ini dapat mempengaruhi pelayanan pada Puskesmas Klampis. Tujuan penelitian ini yaitu menganalisis layanan penggunaan aplikasi yang ada pada Puskesmas Klampis untuk meminimalisir kendala, meningkatkan pelayanan untuk mencapai visi misi puskesmas dan Peraturan Kementerian Kesehatan Permenkes. Maka dari itu keluaran penelitian ini mengimplementasikan Information Technology Infrastructure Library (ITIL) versi 3 domain service operation dan analisis standar Survei Kepuasan Masyarakat (SKM) yang sudah diuji oleh Puskesmas Klampis dalam bentuk rekomendasi perbaikan pada layanan yang telah divalidasi oleh Dinas Kesehatan Bangkalan dan Kepala Puskesmas Klampis. Penelitian ini menerapak metode kuantitatif dengan analisis statistik deskriptif. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan hasil persentase variabel event management 74,5%, incident management 75,5%, request fulfillment 74,5%, problem management 79%, dan access management 79% yang berarti jawaban responden “setuju” terhadap layanan aplikasi kesehatan. Meskipun demikian, pada variabel event management dan request fulfillment memerlukan rekomendasi perbaikan, dan hasil analisa SKM mendapatkan indeks 87,25 yang berarti kualitas pelayanan Puskesmas Klampis sangat baik.
Perbandingan Kinerja Framework Automation UI Testing Menggunakan The Distance to The Ideal Alternative Prasetyo, Gilang Aries; Setiani, Novi
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.v10i1.5760

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja tiga framework otomatisasi pengujian, yaitu Selenium, Cypress, dan Playwright, dalam pengujian UI pada platform website. Metode yang digunakan adalah The Distance to the Ideal Alternative (DIA) untuk menilai kinerja framework berdasarkan parameter Technical and Economic View, Testing Process View, dan Quality View. Studi ini diawali analisis dengan literatur untuk menentukan parameter pengujian, diikuti oleh pembobotan parameter melalui survei pada software tester dan programmer profesional. Framework diuji di website iconhub.io, dan hasil pengujian menunjukkan bahwa Cypress adalah framework terbaik dengan skor tertimbang terendah, menunjukkan keunggulan dalam kecepatan dan efisiensi. Hasil penelitian ini memberikan panduan bagi pengembang dalam memilih kerangka pengujian UI yang tepat dan efisien, berkontribusi pada peningkatan kualitas dan efektivitas pengujian perangkat lunak.

Page 5 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