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
70 Documents
Search results for
, issue
"Vol 9, No 4 (2024)"
:
70 Documents
clear
<![CDATA[RANCANGAN BANGUN SISTEM BULLWHIP EFFECT PADA PT. MITRA ASAHAN SELALU JAYA KECAMATAN SIMPANG EMPAT MENGGUNAKAN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT (SCM) ]]>
<![CDATA[Nasution, Irmawati]]>;
<![CDATA[Anggreani, Dewi]]>;
<![CDATA[Santoso, Santoso]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v9i4.6466
<![CDATA[In distributing 3kg LPG to the public, PT Mitra Asahan Always Jaya has 51 permanent base partners with various contracts and different quota amounts. Currently subsidized 3kg LPG agents are not permitted to sell subsidized 3kg LPG directly to consumers. With a working area with a very large number of requests from each agent, this is due to the large number of base partners having food trading businesses, not to mention having to meet the demand for household gas, micro businesses and retailers. so that the distribution chain at PT Mitra Asahan Always Jaya, Simpang Empat District, has an erratic demand, the gas distribution system to bases is uneven and not fulfilled due to the gas order management data not being well structured, bases are unable to order gas faster than usual. because the gas quota stock at PT Mitra Asahan Always Jaya, Simpang Empat District, is insufficient, this is due to the lack of management analysis in the gas supply at the base. Many bases have made gas orders, but officers in the field do not communicate to management about the gas requirements actually needed by the base, so that distributors or bases sometimes have to bear losses due to running out of stock]]>
<![CDATA[PREDICTION OF TUBERCULOSIS PATIENTS WITH MACHINE LEARNING ALGORITHMS ]]>
<![CDATA[Priyono, Eko]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v9i4.5486
<![CDATA[This research is highly significant because Tuberculosis remains a significant global health issue, and early detection can aid in its more effective management. By employing four different classification algorithms, this study provides a deep understanding of how each algorithm can contribute to Tuberculosis detection. The evaluation of four classification algorithms, namely Logistic Regression (LR), K-Nearest Neighbor (K-NN), Random Forest (RF), and Naive Bayes (NB), in detecting Tuberculosis (TB) was conducted using a dataset comprising various clinical and biological features related to Tuberculosis. The research findings indicate that the Random Forest and K-NN algorithms achieved the highest accuracy of 99.8%, followed by Logistic Regression with 99% accuracy and Naive Bayes. Considering these research findings, the next steps may involve the development of more efficient detection methods based on the combination or enhancement of the evaluated algorithms. Additionally, this research can also serve as a foundation for guiding efforts in early treatment planning for individuals infected with Tuberculosis]]>
<![CDATA[SENTIMEN ANALISIS EVALUASI PENGGUNA APLIKASI ORBIT TELKOMSEL PADA ULASAN PLAYSTORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES ]]>
<![CDATA[Lestari, Vika Febri]]>;
<![CDATA[Arsi, Primandani]]>;
<![CDATA[Subarkah, Pungkas]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v9i4.5538
<![CDATA[Dalam era digital, aplikasi mobile, khususnya aplikasi internet rumah, memainkan peran penting dalam mendukung aktivitas harian pengguna. Studi ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap aplikasi Telkomsel Orbit, layanan internet rumah serba digital yang menyediakan koneksi melalui modem WiFi dengan jaringan 4G LTE. Metodologi penelitian melibatkan proses scraping data, preprocessing teks, dan penerapan algoritma klasifikasi Naïve Bayes untuk menganalisis ulasan dan peringkat yang diberikan pengguna di Play Store. Telkomsel Orbit menawarkan fitur unggulan seperti pengaturan Wi-Fi melalui aplikasi MyOrbit, WiFi tamu, dan penyesuaian filter website. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes menghasilkan tingkat ketepatan mencapai 79%, dengan presisi sebesar 80% dan recall 79%.Temuan ini menunjukkan bahwa mayoritas ulasan yang diberikan oleh pengguna cenderung positif terhadap aplikasi Telkomsel Orbit. Hal ini mengindikasikan bahwa layanan tersebut dinilai secara positif oleh pengguna, dengan fitur-fiturnya yang dianggap bermanfaat dan kualitas layanannya yang memuaskan. Penelitian ini memberikan wawasan yang berharga bagi Telkomsel Orbit untuk memahami umpan balik pengguna dan terus meningkatkan pengalaman pengguna mereka. ]]>
<![CDATA[CRICKET PRODUCTION FORECASTING USING THE MOVING AVERAGE METHOD ]]>
<![CDATA[Suseno, Pangki]]>;
<![CDATA[Junianto, Dwi]]>;
<![CDATA[Sukmana, Farid]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Bian Dwi]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v9i4.7066
<![CDATA[Cricket production in Indonesia has promising business potential, particularly in rural areas. However, production variability is often a major challenge for farmers to maintain economic stability. Therefore, production forecasting methods are needed for better management. This study aims to predict cricket production using Moving Average (MA) and Weighted Moving Average (WMA) methods and compare their accuracy. The research was conducted in Rejotangan District, Tulungagung, using 12 weeks of cricket production data from May to August 2024. The accuracy of the method was measured using Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). From this research, the best model that can be used to predict the amount of cricket production is the Weighted Moving Average (WMA) model with n = 4 with the lowest prediction accuracy value (MAD, MSE and MAPE) of 16.05, 514.513 and 10.985% respectively. From the forecasting results, the total production of crickets in the existing farm for one period ahead with the WMA model n = 4 is 150.9 kg.]]>
<![CDATA[SISTEM ASESMEN PEMBELAJARAN SQL DENGAN METODE COSINE SIMILARITY DAN SQL PARSER BERBASIS WEBSITE ]]>
<![CDATA[Rifan, Triyono]]>;
<![CDATA[Akbar, Fawwaz Ali]]>;
<![CDATA[Nurlaili, Afina Lina]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v9i4.5630
<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah mempengaruhi berbagai aspek kehidupan, termasuk pada bidang pendidikan. Penilaian esai, khususnya dalam mata pelajaran teknis seperti pemrograman SQL, menghadapi tantangan efisiensi dan akurasi dalam penilaian manual. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji sistem penilaian otomatis berbasis web yang menggunakan SQL Parser dan algoritma Cosine Similarity. Sistem ini dirancang untuk mengevaluasi query SQL siswa secara efisien dan akurat, mengurangi beban kerja pengajar, serta memberikan umpan balik cepat dan konstruktif kepada siswa. Metode penelitian melibatkan analisis arsitektur sistem, perancangan diagram UML, dan penerapan SQL Parser untuk tokenisasi query SQL, diikuti dengan perhitungan kemiripan menggunakan Cosine Similarity. Pengujian sistem menggunakan teknik black box menunjukkan bahwa sistem dapat menilai jawaban siswa dengan akurasi yang baik, diukur melalui nilai MAE dan RMSE yang rendah, serta mampu memberikan penilaian dalam waktu yang cepat. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem penilaian otomatis ini efektif dalam meningkatkan kualitas dan efisiensi proses pembelajaran SQL di pendidikan tinggi]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN BONUS HARI RAYA KARYAWAN MENGGUNKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ]]>
<![CDATA[Estri Pratiwi, Kyky Fidya]]>;
<![CDATA[Susanto, Erliyan Redy]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v9i4.5521
<![CDATA[Penentuan bonus hari raya (THR) untuk karyawan seringkali menjadi masalah yang sulit bagi perusahaan. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan solusi yang tepat, salah satu cara adalah dengan melakukan penilaian kinerja terhadap setiap karyawannya untuk mengevaluasi, memotivasi, dan memverifikasi, guna meningkatkan kinerja mereka. PT.Hasil Sinar Baru Sentosa masih menggunakan penilaian yang sangat subjektif untuk menentukan bonus hari raya karyawan. Permasalahan ini menjadi kendala karena kurangnya ob-jektivitas dan transparansi dalam proses penilaian. Penggunaan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pada konteks manajemen sumber daya manusia, menjadi semakin penting terutama saat menilai karyawan dalam memberikan bonus. Oleh karena itu penelitian ini melakukan penilaian untuk menentukan bonus hari raya karyawan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang terdiri dari 7 kriteria penilaian yaitu kehadiran, tanggung jawab, kemampuan teknis, kerjasama, ketelitian, sikap, dan masa kerja. Penggunaan pen-dekatan ini dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam proses pengambilan keputusan pada perusahaan, dengan melakukan pengumpulan data dilakukan pengujian pada 10 karyawan dibagian kendaraan yang menjadi alternatif. Hasil akhir dari penelitian ini didapatkan dari perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan metode SAW mulai dari menentukan kriteria, menentukan bobot, melakukan matriks normalisasi, dan tahap akhir yaitu perankingan. Kebaharuan dalam penelitian ini memberikan usulan yaitu model baru dalam menentukan bonus hari raya karyawan di PT.Hasil Sinar Baru Sentosa yang dimana selama ini dilakukan secara subjektif menjadi objektif]]>
<![CDATA[INTEGRASI WORD EMBEDDINGS DAN INVERSE BOOK FREQUENCY DALAM PEMBOBOTAN TERM UNTUK PENINGKATAN PENCARIAN DOKUMEN ]]>
<![CDATA[Suryaningrum, Dwi Ari]]>;
<![CDATA[Syaifudin, Rahmad]]>;
<![CDATA[Putra, Haniel Rangga Pramudtya]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v9i4.7557
<![CDATA[Pencarian dokumen yang relevan dapat ditingkatkan dengan metode ekspansi kueri berbasis word embeddings. Studi ini mengusulkan pendekatan pembobotan ekspansi kueri dengan mempertimbangkan korelasi term terhadap kueri serta frekuensinya dalam dokumen menggunakan metode Word Embeddings (WE) dan Inverse Book Frequency (IBF). Pembobotan dilakukan dengan mengalikan nilai similaritas dari WE dengan bobot TF-IDF-IBF untuk meningkatkan relevansi pencarian dokumen secara lebih akurat. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode ini menghasilkan f-score sebesar 0,743, dengan performa optimal ketika jumlah term ekspansi yang dipilih lebih sedikit. Selain itu, metode ini lebih unggul dibandingkan pendekatan tradisional seperti TF-IDF atau BM25 dalam mengurangi term yang tidak relevan, sehingga meningkatkan efektivitas pencarian informasi dalam dataset yang lebih luas. Namun, pendekatan ini masih memiliki keterbatasan dalam kompleksitas komputasi serta ketergantungan pada kualitas dataset pelatihan yang digunakan. Studi ini menyarankan eksplorasi lebih lanjut dengan model berbasis transformer seperti BERT atau RoBERTa untuk meningkatkan efektivitas pencarian dokumen. Dengan mengintegrasikan metode ini ke dalam sistem pencarian informasi, diharapkan pencarian dokumen menjadi lebih akurat, efisien, dan relevan dengan kebutuhan pengguna di berbagai domain aplikasi.]]>
<![CDATA[PERANCANGAN ALAT UKUR KEMIRINGAN BIDANG MENGGUNAKAN MIKROKONTROLER AT89C51 ]]>
<![CDATA[Utama, Yuris Permana Yoga]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v9i4.7569
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk merancang prototipe alat ukur kemiringan bidang datar. Alat ini nantinya dapat difungsikan untuk melihat kemiringan lantai, dinding ataupun melihat suatu kemirigan bidang lainnya. Prinsip kerja dari alat ini adalah mengambil data untuk diolah dan ditampilkan diperoleh dari pergerakan bandul pendulum gravitasi. Potensiometer sebagai sensor sudut bergerak karena pengaruh gaya gravitasi dan selalu tegak lurus dengan bidang datar yang diukur (pada posisi horizontal x-y), disaat itu pula potensiometer yang bergerak mengakibatkan perubahan nilai resistansinya. Pada posisi bandul pendulum diam berhenti mencapai keseimbangannya maka perubahan nilai tahanan potensiometer akan diukur keluaran nilai tegangannya dengan menggunakan prinsif pembagi tegangan (voltage devider) sebagai masukan rangkaian pengkondisi sinyal yang akan menghasikan nilai tegangan analog tetentu. Kemundian tegangan analog tersebut oleh ADC (Analog to Digital Converter) diubah menjadi pulsa digital yang diumpankan ke mikrokontroler. Mikrikontroler membaca tegangan ADC dan akan mencari data sudut pada table dan apabila menemukan data yang sesuai akan ditampilakan oleh LCD (Liquit Crytal Display). Perancangan prototipe alat ini mempunyai beberapa spesifikasi diantaranya adalah dengan menggunanakn sensor potensiometer, batas ukurnya antara 0˚ sampai 90˚ dengan resolusi terkecil penguuran sebesar 1˚ dan menggunakan power supply berupa bateri 9 volt .]]>
<![CDATA[Implementasi K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Prediksi Kebutuhan Stok Pakan Kucing Di Ngunut Petshop ]]>
<![CDATA[Ansor, Mohamad Khoirul]]>;
<![CDATA[Rozi, Fahrur]]>;
<![CDATA[Syamsoe, Rafif Mallow Dwi]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v9i4.9192
<![CDATA[Persaingan bisnis yang semakin ketat menuntut setiap pengusaha untuk mampu mengambil keputusan secara cepat dan tepat berdasarkan in-formasi yang akurat. Salah satu permasalahan yang dihadapi Ngunut Petshop adalah penumpukan stok pakan kucing akibat ketidaktepatan dalam memprediksi kebutuhan konsumen. Untuk mengatasi hal terse-but, penelitian ini menerapkan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) sebagai teknik data mining guna memprediksi kebutuhan stok pakan kucing. Data yang digunakan berasal dari catatan penjualan Ngunut Petshop pada periode bulan Maret 2024 hingga Mei 2024, dengan atribut yang meliputi jenis kucing, umur kucing, jenis makanan, dan jenis kelamin. Proses penelitian dilakukan melalui tahapan data selec-tion, preprocessing, transformation, data mining, hingga interpreta-tion/evaluasi dengan menggunakan aplikasi WEKA sebagai alat bantu analisis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai k=41 dengan pro-porsi data latih 50% dan data uji 50% memberikan akurasi tertinggi sebesar 58%. Temuan ini menunjukkan bahwa meskipun metode K-NN dapat digunakan untuk membantu prediksi kebutuhan stok pakan kuc-ing, tingkat akurasi yang diperoleh masih rendah. Oleh karena itu, diperlukan penambahan jumlah data, penggunaan atribut tambahan, maupun penerapan metode klasifikasi lain sebagai pembanding agar hasil prediksi dapat lebih optimal dan mendukung pengambilan kepu-tusan manajemen stok secara lebih efektif di Ngunut Petshop.]]>
<![CDATA[IDENTIFIKASI JENIS OPERASI DATA MANIPULATION LANGUAGE BERBASIS BILSTM PADA KALIMAT BERBAHASA INDONESIA ]]>
<![CDATA[Prasetya, Agung]]>;
<![CDATA[Sari, Yayak Kartika]]>;
<![CDATA[Iskandar, Joko]]>;
<![CDATA[Ansor, Mohamad Khoirul]]>
<![CDATA[ JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[STKIP PGRI Tulungagung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29100/jipi.v9i4.8695
<![CDATA[Text-to-SQL memungkingkan penggunaan bahasa alami untuk mendapatkan informasi dari database. Melalui pendekatan ini, pengguna non teknis tidak perlu memahami sintaks SQL untuk melakukan query database. Penelitian ini mengusulkan pendekatan berbasis Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) untuk mengklasifikasikan jenis operasi Data Manipulation Language (DML), seperti SELECT, INSERT, UPDATE, dan DELETE, pada kalimat ber-bahasa Indonesia. Pendekatan dibangun dengan merepresentasikan kalimat sebagai urutan vektor kata menggunakan word embedding, lalu diproses oleh arsitektur BiLSTM untuk menangkap konteks sek-uensial dua arah. Dataset berisi 1600 kalimat dari tiga domain utama: pendidikan, e-commerce, dan layanan publik. Setiap kalimat telah dia-notasi sesuai dengan operasi DML yang terkandung. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model BiLSTM mencapai akurasi sebesar 93% dan F1-score sebesar 92%. Analisis per label mengungkapkan bahwa model sangat efektif mengenali operasi SELECT dan INSERT, namun sedikit kesulitan membedakan UPDATE dan DELETE. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan BiLSTM mampu mengklasifikasi-kan tipe DML secara efektif dan efisien dalam konteks bahasa Indo-nesia.]]>
