JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
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).
Articles
39 Documents
Search results for
, issue
"Vol 7, No 4 (2022)"
:
39 Documents
clear
<![CDATA[RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI INVENTARIS BARANG PADA SMP NEGERI 01 RUNJUNG AGUNG BERBASIS WEBSITE ]]>
<![CDATA[Reta Dwi Putri]]>;
<![CDATA[Ria Andryani]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 7, No 4 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v7i4.3201
<![CDATA[SMP Negeri 01 Runjung Agung merupakan sebuah Sekolah Menengah Pertama yang ada di desa Gedung Wani Kecamatan Runjung Agung Kabupaten Muaradua, Ogan Komering Ulu Selatan. Dimana dalam pengelolaan inventaris barang sekolah masih menggunakan cara manual dengan mencatat pada buku, yang menyebabkan informasi mengenai inventaris sulit diketahui secara pasti, laporan yang dilakukan secara manual juga membutuhkan waktu yang lama, pencatatan pada buku lama kelamaan akan menumpuk dan menghabiskan ruang yang besar. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem informasi inventaris barang berbasis website. Tujuan penelitian ini yaitu untuk membantu staff sarana dan prasarana dalam mengelola informasi data barang, informasi jumlah barang, informasi barang rusak, serta pembuatan laporan berbasis website dengan sistem yang akan dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan MySQL sebagai database dan Framework Codeigniter. Penelitian ini menggunakan metode data primer yang didapat dari wawancara, studi pustaka, dan observasi, sedangkan metode yang akan digunakan dalam perancangan sistem adalah metode prototype. Hasil dari penelitian ini yaitu sebuah sistem informasi inventaris barang berbasis website pada SMP Negeri 01 Runjung Agung, sistem yang dihasilkan telah diuji menggunakan black box testing dan menunjukkan bahwa sistem sangat baik dimana sistem yang dihasilkan dapat melakukan pengolahan data serta penyajian informasi berupa laporan.]]>
<![CDATA[CLASSIFICATION OF DOG BREEDS FROM SPORTING GROUPS USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ]]>
<![CDATA[Naufal Harsa Pratama]]>;
<![CDATA[Ema Rachmawati]]>;
<![CDATA[Gamma Kosala]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 7, No 4 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v7i4.3208
<![CDATA[The use of convolutional neural networks has been applied to various applications. Such as image clas-sification, object detection and recognition, and others. One of the most popular uses for neural networks is image classification. Image classification mainly identifies and categorizes images according to the specified group. One application is to distinguish between one type of dog to another. Classification of dog breeds has its challenges because several kinds of dogs have similar physical characteristics, espe-cially those that belong to the same group. This study explains how to develop a dog breed classification system from a sporting group using a residual neural network (ResNet). The system's goal is to make it simpler for people to identify the dog breed. Five types of dog breeds were used, which were obtained from the Tsinghua Dogs dataset. In its implementation, two variants of CNN are used to be compared, ResNet 50 and ResNet 101, using the same configuration. Based on the research results, ResNet 101 shows better macro-average f1-score results while maintaining high accuracy. The ResNet 50 produces an f1-score of 84%, while ResNet 101 makes an f1-score of 86%.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBEBASAN BERSYARAT NARAPIDANA NARKOTIKA LEMBAGA PERMASYARAKATAN KELAS IIB PURWAKARTA DENGAN METODE PROFILE MATCHING ]]>
<![CDATA[Selvia Aulia Febrie]]>;
<![CDATA[Dede Irmayanti]]>;
<![CDATA[Muhammad Rafi Muttaqin]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 7, No 4 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v7i4.3245
<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi saat ini, dibutuhkan informasi yang dapat terpenuhi misal pada suatu instansi, dan para pengambil keputusan yang dituntut membuat suatu keputusan dengan cepat, tepat, dan akurat, sehingga dibutuhkan adanya data-data yang lengkap untuk dijadikan bahan pengambil keputusan dan membantu para pihak dalam menentukan keputusan. Pada penelitian ini akan dideskripsikan mengenai sistem pengambilan keputusan pemberian Pembebasan Bersyarat kepada narapidana untuk mempermudah suatu instansi dalam mengambil keputusan untuk menentukan pembebasan bersyarat yang akan dilakukan oleh suatu lembaga nantinya. Dalam penelitian ini menerapkan metode Profile Matching dengan menggunakan 4 (empat) kriteria-kriteria yang menjadi dasar pengambilan keputusan yang diterapkan di Lembaga Permasyarakatan Kelas IIB Purwakarta. Model pengembangan menggunakan metode waterfall mulai dari tahap analisis sampai tahap testing, dengan pemodelan Data Flow Diagram (DFD). Sistem yang dihasilkan adalah nilai perhitungan Sistem Pendukung Keputusan Pembebasan Bersyarat Narapidana Narkotika Kelas IIB Purwakarta dengan Metode Profile Matching dan hasil akhir perhitungan analisis SPK. Dengan pemanfaatan teknologi sistem informasi pendukung keputusan ini menjadikan lebih efektif dan efesien. ]]>
<![CDATA[E – LIVING CO. SISTEM INFORMASI WEB PENYEWAAN RUMAH TINGGAL (KONTRAKAN/KOST) DI DAERAH JAKARTA SELATAN ]]>
<![CDATA[Ahmad Arief Fadila]]>;
<![CDATA[Agung Triayudi]]>;
<![CDATA[Eri Mardiani]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 7, No 4 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v7i4.3227
<![CDATA[Dari penelitian yang dilakukan penulis dapat disimpulkan bahwa permasalahan saat ini adalah merancang sebuah sistem informasi perumahan (pensiun/sewa) berbasis website dengan tujuan untuk mempermudah sistem kerja di E Living Co, karena sistem yang lama adalah masih berbasis sistem akuntansi, sehingga kurang akurat dalam pencatatan dan kurang efisien. Untuk keperluan penelitian ini, penulis bermaksud untuk membangun sebuah sistem informasi perumahan (akomodasi/sewa) berbasis website, sistem informasi ini akan dibangun dengan menggunakan metode waterfall, yaitu suatu metode yang menunjukkan pendekatan sekuensial dan sistematis. Dalam perancangan ini penulis menggunakan bahasa pemrograman yang berbeda berupa html, css, php dan my sql serta memanfaatkan use case diagram dan activity diagram dalam deskripsi cara kerja website. Pada pengujian sistem penulis menggunakan j-meter dengan lima kali percobaan terhadap 10.000 data, 20.000 data, 30.000 data, 40.000 data dan 50.000 data. Dan waktu respon yang paling besar ialah data yang berjumlah 50.000 data dengan ukuran 447 KB dengan waktu respon sistem 0.4 detik lalu sedangkan data yang 10.000 data dengan ukuran size 393 KB waktu responnya 0,3 detik]]>
<![CDATA[Chatbot-based Culinary Tourism Recommender System Using Named Entity Recognition ]]>
<![CDATA[Adri Nur Fajari]]>;
<![CDATA[Abdurahman Baizal]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 7, No 4 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v7i4.3210
<![CDATA[Over the time, culinary tourism in several cities of Indonesia is growing rapidly, one example is culinary tourism in Bandung city. This makes it difficult for tourists to decide their choice. To overcome these problems, a recommendation system is needed. Thus, in this study we developed a chatbot-based conversational recommendation system to assist users in finding culinary tourism recommendations. The chatbot was built using Google Dialogflow platform and uses methods in Natural Language Processing, namely Named Entity Recognition. Named Entity Recognition was used to extract entities from user’s input, such as usernames and culinary preferences. To find culinary recommendations, TF-IDF and cosine similarity was used to find similarities between each culinary based on reviews, telegram was used as a medium to implement the chatbot that has been built. The chatbot has a good performance in providing culinary recommendations, it can be seen from the score obtained from usability testing on the recommendation aspect, which is 85.7%.]]>
<![CDATA[ANALYSIS OF WIRELESS AND CABLE NETWORK QUALITY-OF-SERVICE PERFORMANCE AT TELKOM UNIVERSITY LANDMARK TOWER USING NETWORK DEVELOPMENT LIFE CYCLE (NDLC) METHOD ]]>
<![CDATA[Farras Naim]]>;
<![CDATA[Rd. Rohmat Saedudin]]>;
<![CDATA[Umar Yunan Kurnia Septo Hediyanto]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 7, No 4 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v7i4.3192
<![CDATA[There are some infrastructure problems in the Telkom University Landmark Tower building, which still lacks human resources to help troubleshoot the network when an interference happens. The second problem is that the TULT has a closed concept building, which will be an issue for the network stability. The last problem is the lack of information transparency when handling a network problem. In this research, the author uses the NDLC (Network Development Life Cycle) method as a step to solve the problem. The sequence of the NDLC methodology starts from the initial stage, the analysis stage, the design stage, the prototype simulation stage, and the final stage. Based on the analysis of the current wireless and wired network condition, it can be concluded that it is still in good condition, which only requires good and scheduled maintenance to prevent the internet connection from going down. The current wireless and wired connections are tested during peak and free times by adjusting the lecture conditions with the Hybrid Blended Learning (HBL) learning model, where not too many people use the internet connection from TULT building. Tests on wireless and cable networks during peak and off-peak hours revealed results for the 4th, 8th, 9th, and 18th floors with a very good delay index, a very good throughput index, and a very good packet loss index on all floors. All wireless and wired network test results have a very good index category]]>
<![CDATA[KLASIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED NAÏVE BAYES DENGAN LAPLACE SMOOTHING ]]>
<![CDATA[Diyah Utami]]>;
<![CDATA[Putri Aisyiyah Rakhma Devi]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 7, No 4 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v7i4.3592
<![CDATA[Program Keluarga Harapan (PKH) yaitu yaitu keluarga yang telah ditetapkan menjadi penerima PKH dapat menerima bantuan sosial bersyarat dalam program PKH. Pemerintah Indonesia mencanangkan PKH sebagai inisiatif pemerintah pada tahun 2007. PKH berupaya untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia (SDM) di bidang kesehatan, pendidikan, dan kesejahteraan dengan meningkatkan kualitas hidup. Program tersebut juga dapat membantu keluarga miskin dalam mengurangi pengeluaran. Proses penerima bantuan PKH masih dilakukan secara manual dan penyebaran penerima bantuan PKH tidak sepat sasaran bagi warga yang menerima bantuan PKH.Oleh karena itu, dalam penelitian ini dapat memberikan prediksi klasifikasi kelayakan penerima bantuan PKH sehingga dapat membantu perangkat desa dalam menentukan warga desa yang layak menerima bantuan tersebut dan dapat mendapatkan hasil yang lebih cepat, akurat dan tepat sasaran bagi yang menerima.Dalam penelitian ini akan dilakukan klasifikasi kelayakan penerima bantuan PKH menggunakan metode Weighted Naïve Bayes dengan Laplace Smoothing. Dengan melakukan penambahan bobot terhadap atribut kelas pada algoritma naïve bayes, maka akurasi klasifikasi algoritma nave Bayes berbobot tidak hanya didasarkan pada probabilitas tetapi juga pada pembobotan fitur ke kelas, yang ditambahkan ke atribut kelas dalam algoritma naive bayes dan dengan menggunakan laplace smoothing dapat menghindari nilai probabilitas 0. Dari hasil perhitungan klasifikasi menggunakan metode naïve bayes dengan laplace smoothing pada 56 data training dan 24 data uji didapatkan hasil pengujian evaluasi performa dengan menggunakan confusion matrix dengan nilai Accurasi 91,67%, error 8,33%, Sensitivitas 85,71%, dan Spensifitas 94,12%.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Aplikasi Pelaporan Fasilitas Umum Berbasis Web Service Dalam Rangka Menuju Sidoarjo Smart City Dan Open Data ]]>
<![CDATA[Ananda Dwi Prasetyo]]>;
<![CDATA[Irwan Alnarus Kautsar]]>;
<![CDATA[Nuril Lutvi Azizah]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 7, No 4 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v7i4.3259
<![CDATA[Dalam menjalankan aktivitas, masyarakat modern di wilayah perkotaan membutuhkan fasilitas umum sebagai penunjang. Meliputi trotoar, marka jalan, halte bus, hingga lampu lalu lintas. Pada prakteknya, sebagian besar fasilitas yang telah dibangun di Kabupaten Sidoarjo tidak mengalami perawatan dengan baik. Masalah tersebut membuat sebagian masyarakat tidak nyaman dan enggan untuk menggunakan fasilitas umum. Dengan ketidaktahuan dan kurangnya kontrol dari pemerintah, membuat beberapa kerusakan fasilitas umum menjadi tidak teratasi. Untuk mengatasinya diperlukan wadah sebagai media penyampaian laporan kerusakan fasilitas. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem informasi pelaporan fasilitas umum yang bisa saling terintegrasi. Hasil dari penelitian ini adalah sistem informasi berbasis web service yang memungkinkan data bisa diakses secara bebas dan real time. Diharapkan pemerintah dapat bekerja sama dengan masyarakat dalam memantau kondisi fasilitas umum di Kabupaten Sidoarjo. Pengujian sistem dilakukan dengan metode black box, pengujian api menggunakan aplikasi Postman. Berdasarkan hasil, disimpulkan bahwa sistem informasi dapat berjalan dengan baik dan sesuai dengan hasil yang diharapkan.]]>
<![CDATA[PERANCANGAN DESAIN MONITORING JARINGAN KOMPUTER UNTUK EASY MAINTENANCE DI TELKOM UNIVERSITY LANDMARK TOWER ]]>
<![CDATA[Aria Fajar Ramdhany]]>;
<![CDATA[RD. Rohmat Saedudin]]>;
<![CDATA[Umar Yunan Kurnia Septo]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 7, No 4 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v7i4.3215
<![CDATA[Infrastruktur jaringan pada gedung Telkom University Landmark Tower (TULT) yang saat ini dikelola oleh Direktorat Pusat Teknologi Informasi (PuTI) masih memiliki beberapa kendala diantaranya, gedung tersebut memiliki keterbatasan Sumber Daya Manusia (SDM), dalam hal penanganan troubleshooting jaringan. Adapun masalah lainnya yaitu kurangnya transparansi informasi dalam menangani masalah terhadap jaringan, karena saat ini infrastruktur jaringan tersebut memiliki aplikasi monitoring yang belum maksimal untuk troubleshooting jaringan. Dengan adanya permasalahan tersebut di dalam penelitian ini digunakan metodologi Network Development Life Cycle (NDLC) sebagai tahapan untuk melakukan penyelesaian masalah. Urutan tahapan dari metodologi NDLC ini di antaranya yaitu tahap analisis, tahap desain, dan tahap simulasi prototyping. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilaksanakan, maka dapat diketahui bahwa pada saat ini pihak PuTI memiliki SOP (Standard Operating Procedure) dalam melakukan pemantauan jaringan pada perangkat yang sedang mengalami down, dan juga sudah menerapkan Network Monitoring System (NMS) untuk melakukan pemantauan jaringan di Universitas Telkom. Tetapi SOP dan NMS yang dijalankan oleh PuTI saat ini kurang maksimal dalam hal easy maintenance di gedung TULT. Oleh karena itu, maka di dalam penelitian ini menghasilkan rekomendasi mengenai SOP pada monitoring jaringan di gedung TULT, dan juga dashboard monitoring khusus pada Fakultas Rekayasa Industri untuk lantai 4, 8, 9, dan 18 di gedung TULT. Rekomendasi tersebut dibuat untuk easy maintenance dalam hal monitoring, controlling, dan handling di gedung TULT.]]>
<![CDATA[SOCIAL MEDIA USER PERSONALITY CLASSIFICATION BASED ON HOW USER LIVE AND MAKE DECISION ]]>
<![CDATA[Chamadani Faisal Amri]]>;
<![CDATA[Sri Suryani Prasetyowati]]>;
<![CDATA[Yuliant Sibaroni]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 7, No 4 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v7i4.3204
<![CDATA[Personality classification is one of the ways in the field of Natural Language Processing (NLP) with a collection of data that can describe the user's personality through input sets of text documents such as status uploads. Social media is one way to interact online that can provide convenience for users, such as interacting, expressing themselves, and expanding friendships. Status posts on social media can be extracted into useful information in the personality classification process. This research performs classification based on how social media users live their lives and make decisions, which is a representation of the "Thinkers/Feelers" and "Judgers/Perceivers" class attributes of the Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) model. Researchers are encouraged to develop a personality classification system with feature extraction that can improve system performance. In this research, there are three main experiments conducted, experiments using data with oversample techniques in the Thinker/Feelers (TF) and Judgers/Perceivers (JP) classes provide the best results compared to other experiments with f1-score and accuracy of 92% using the Random Forest classification method and Glove as the extraction feature.]]>
