cover
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,
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 1,124 Documents
PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM MENGKLASIFIKASIKAN BERITA POLITIK : FAKTA VS HOAKS Maulana, Nikmal; Handayani, Maya Rini; Yuniarti, Wenty Dwi; Umam, Khothibul
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 3 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i3.8077

Abstract

Berita hoaks di ranah politik menjadi tantangan serius dalam era digi-tal saat ini, karena dapat memengaruhi opini publik dan kestabilan so-sial. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi otomatis yang mampu membedakan antara berita politik fakta dan hoaks. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) dengan pendekatan Linear Support Vector Classification (LinearSVC), yang dikenal memiliki performa tinggi dalam menangani data teks berdimensi besar. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.267 berita poli-tik berbahasa Inggris yang telah dilabeli sebagai “REAL” dan “FAKE”. Proses awal melibatkan pembersihan teks, tokenisasi, penghapusan stopword, dan transformasi data teks menjadi vektor numerik menggunakan TF-IDF. Model SVM kemudian dilatih dan diuji menggunakan pembagian data latih dan uji secara terstruktur. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 94,24%. Selain itu, nilai precision, recall, dan f1-score masing-masing sebesar 0,94 untuk kedua kelas, yaitu berita fakta dan hoaks. Temuan ini menunjukkan bahwa metode SVM sangat efektif dalam mengklasifi-kasikan berita politik, serta berpotensi diterapkan dalam sistem deteksi hoaks berbasis teks secara otomatis. Model dan vectorizer disimpan untuk mendukung penggunaan ulang dalam aplikasi nyata. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis dalam memitigasi penyebaran in-formasi palsu melalui teknologi kecerdasan buatan.
PENERAPAN METODE MFEP DALAM MENENTUKAN SISWA INKLUSI KESULITAN BELAJAR MENGAJAR PADA MTS. NURUL HIKMAH AFD III TINJOWAN Hasibuan, Indah Kurnia R; Dalimunthe, Ruri Ashari; Putri, Pristiyanilicia
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 4 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i4.6438

Abstract

Inclusive students are when carrying out the teaching and learning process, the principal together with the teachers must select and determine students who deserve inclusive education in accordance with the criteria set by the Directorate of School Development. Sometimes in the process of selecting students, mistakes often occur and they are not on target, resulting in problems when determining which students are classified as inclusive students during school examinations. And the assessment of each criterion does not use a decision method, so the assessment between participants still uses predictions or estimates which can lead to subjective assessments. This results in inaccurate selection of inclusive students with learning difficulties. As information technology develops, the problem of selecting inclusive students so that they are on target according to the criteria determined by the government through the Department of Education can be overcome, one of which is by using a decision support system using the Multi Factor Evaluation Process (MFEP) method to determine inclusion of students with learning difficulties. Where with this system, it can help make it easier for Mts. Nurul Hikmah AFD III Tinjowan in selecting and determining inclusion students with learning difficulties, so that the desired results are right on target and in accordance with the established criteria.
IMPLEMENTASI PROFILE MATCHING PADA SISTEM PENCARI KERJA DISABILITAS Ramadhianto, Muhammad Dwi; Alkadri, Syarifah Putri Agustini; Octariadi, Barry Ceasar
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 4 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i4.6686

Abstract

Penyandang disabilitas adalah seseorang yang mempunyai (menderita) sesuatu dan kecacatan adalah suatu keadaan (seperti penyakit atau cedera) yang membatasi atau merusak kemampuan fisik dan mental seseorang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sarana penunjang pencari pekerjaan bagi penyandang disabilitas melalui website DISKA (Disabilitas Kerja), yang menggunakan metode Profile Matching. Sistem pendukung keputusan (SPK) ini mengintegrasikan aspek utama, aspek pendukung, dan aspek wawancara dalam penilaian kandidat. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan selama pengembangan   Implementasi Profile Matching Pada Sistem Pencari Kerja Disabilitas. Aplikasi dirancang dan dibangun dengan metode profile matching digunakan untuk menentukan nilai yang terdapat pada core factor dan Secondary factor dan nilai aspek juga menetukan nilai akhir terhadap perhitungan dalam merekomendasi pekerjaan. Berdasarkan hasil dari aplikasi rekomendasi pekerjaan dengan metode profile matching dapat disimpulkan bahwa khauril anwar cocok dengan pekerjaan Barista dikarekanakan dekatnya hasil total antara pekerjaan dengan nilai 4.58 dan pelamar dengan nilai 4.67, ramadianti cocok dengan pekerjaan Art dikarekanakan hasil sama dengan pekerjaan Art dengan nilai 4.27 dan nilai pelamar yaitu 4.27, ahmad syahdani cocok dengan pekerjaan cleaning service karena nilai totalnya yaitu 4.455 melebihi nilai total dari cleaning service, famin nasrul cocok dengan pekerjaan cleaning service dikarenakan nilainya 4,36 melebihi nilai dari pekerjaan cleaning service karena itu cocok dengan pekerjaannya dan ananda dinda cocok dengan pekerjaan Pijat dikarenakan nilainya yaitu 4.215 melebihi nilai dari pijat oleh karena itu cocok dengan pekerjaan pijat.
KLASIFIKASI KODALY HAND SIGN UNTUK ROBOT ANGKLUNG MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE Ramadhan, Fikri; Ichwan, Muhammad
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 11, No 1 (2026)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v11i1.7379

Abstract

Angklung merupakan alat musik tradisional asal Jawa Barat yang perlu dilestarikan untuk menjaga warisan budaya Indonesia. Penelitian ini bertujuan membangun sistem robot angklung yang dikontrol oleh pose tangan sesuai aturan kodaly hand sign hanya dengan webcam bawaan laptop dengan menggunakan hand landmark detection mediapipe. Untuk klasifikasi pose tangan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Model Support Vector Machine (SVM) dilatih dengan kernel linear dan kernel RBF dan parameter C dengan rentang 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, dan 100, dan dievaluasi dengan menggunakan metrik akurasi dan F1-score. Jumlah dataset yang digunakan untuk training sebanyak 1600 data dan jumlah dataset yang digunakan untuk evaluasi sebanyak 4800 data dari tiga orang partisipan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kernel RBF dengan parameter C=0.1 memiliki kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 90,1% dan macro average F1-score sebesar 89,8%. Hasil pemodelan tersebut digunakan pada sistem robot angklung yang dibangun dengan berbasis mikrokontroler Arduino Mega 2560. Sistem yang dibangun mampu mengenali pose tangan sesuai aturan kodaly hand sign dari pengguna secara real-time.
PERBANDINGAN METODE ARIMA DAN RANDOM FOREST DALAM MEMPREDIKSI HARGA EMAS BERDASARKAN PERGERAKAN MATA UANG DAN SUKU BUNGA afifa, Afifa; Ardiansyah, Rizka; Lamasitudju, Chairunnisa; Laila, Rahma; Angreni, Dwi Shinta
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 4 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i4.6346

Abstract

Dalam situasi ekonomi global yang tidak stabil dan ketidakpastian politik internasional, emas tetap menjadi aset andalan bagi investor sebagai tempat berlindung yang aman. Namun, fluktuasi harga emas yang dipengaruhi oleh berbagai faktor eksternal dan internal menciptakan tantangan dalam memprediksi harga dan mengambil keputusan investasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan akurasi prediksi harga emas dengan menggunakan dua metode, yaitu ARIMA dan Random Forest, yang mempertimbangkan data pergerakan mata uang dan suku bunga. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode ARIMA pada set data pengujian menghasilkan MAPE sebesar 4.26%, sedangkan model Random Forest menghasilkan MAPE sebesar 2.25%. Berdasarkan hasil perbandingan tersebut, dapat disimpulkan bahwa model Random Forest memiliki performa yang lebih baik dalam memprediksi harga emas dibandingkan dengan model ARIMA. PERBANDINGAN METODE ARIMA DAN RANDOM FOREST DALAM MEMPREDIKSI HARGA EMAS BERDASARKAN PERGERAKAN MATA UANG DAN SUKU BUNGA 
PROGRAM MBKM-ASISTENSI MENGAJAR DALAM MENGUKUR KEMAMPUAN TECHNOLOGICAL PEDAGOGICAL CONTENT KNOWLEDGE (TPACK) MAHASISWA VOKASI Desinta, Kintan; Marji, Marji; Yoto, Yoto
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 11, No 1 (2026)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v11i1.8752

Abstract

Kemajuan teknologi informasi yang pesat di era revolusi industri 4.0 memberikan tantangan dan peluang baru dalam dunia pendidikan. Pro-gram Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM), yang diinisiasi oleh Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi, ber-tujuan untuk meningkatkan kualitas dan karakter sumber daya manu-sia, terutama melalui program Asistensi Mengajar. Program ini di-harapkan dapat mempersiapkan mahasiswa sebagai calon guru yang tidak hanya menguasai materi pelajaran, tetapi juga memiliki ket-erampilan pedagogik dan administrasi yang mumpuni. Konsep Techno-logical Pedagogical Content Knowledge (TPACK) menjadi relevan dalam konteks ini, di mana calon guru diharapkan mampu menginte-grasikan teknologi dalam proses pembelajaran secara efektif. Dalam konteks Pendidikan Teknik Otomotif, mahasiswa dipersiapkan untuk menjadi pendidik yang profesional yang tidak hanya menguasai ket-erampilan teknis, tetapi juga dapat menciptakan lingkungan pembelaja-ran yang inovatif. Program ini memberikan kesempatan bagi maha-siswa untuk mengembangkan TPACK mereka melalui pengalaman praktis dalam mengajar dan adaptasi teknologi dalam pengajaran. Di-harapkan, dengan pembekalan ini, mereka akan siap menghadapi tan-tangan di dunia pendidikan dan dapat berkontribusi secara signifikan dalam memajukan pendidikan nasional, sesuai dengan tuntutan kompe-tensi guru yang diatur dalam Undang-Undang Nomor 14 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen.
OPTIMALISASI PROSES MANAJEMEN STOK BERBASIS BUSINESS PROCESS REENGINEERING PADA CATERING CITA RASA Aditama, Yudanto; Suharso, Wildan
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 4 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i4.9304

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efektivitas proses manajemen stok bahan makanan di Catering Cita Rasa dengan menggunakan pendekatan Business Process Reengineering (BPR). Metode BPR difokuskan pada restrukturisasi alur kerja dengan menekankan perbaikan signifikan pada efisiensi dan produktivitas. Dalam penelitian ini, sistem pengelolaan stok yang semula dilakukan secara manual ditransformasi ke dalam sistem digital sehingga lebih terstruktur, cepat, dan mudah dioperasikan. Data penelitian dikumpulkan melalui observasi langsung di dapur produksi, wawancara dengan karyawan dan pemilik, serta studi literatur terkait manajemen stok. Pemetaan proses menggunakan diagram ASME standar menunjukkan adanya peningkatan efisiensi throughput dari 65,2 persen menjadi 90,6 persen, dengan pengurangan waktu proses dari 460 menit menjadi 215 menit. Penerapan sistem baru dilakukan secara bertahap untuk meminimalisir gangguan operasional, disertai pelatihan bagi karyawan agar adaptasi terhadap sistem berjalan optimal. Penelitian ini membuktikan bahwa penerapan BPR yang didukung oleh teknologi informasi mampu meningkatkan efektivitas manajemen stok serta mendukung kelancaran operasional catering secara signifikan.
User-centric Mental Health Solutions: Analyzing Bright’s Impact On Emotional Resilience Ramadhan, Yumna Zahran; Kurniawan, Muhammad Aziz; Solehuddin, Muhammad; Sazkia, Adelia Chitra; Juliantara, I Putu Eka
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 4 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i4.9374

Abstract

Mental health is a fundamental aspect of human well being, yet it often faces persistent barriers such as stigma, high treatment costs, and limited access to professional psychological services. This study addresses these challenges by designing the Bright for Mental Health application, developed through the Design Thinking framework encompassing empathy, problem definition, ideation, prototyping, and evaluation. The usability of the application was assessed using the System Usability Scale–Positive (SUS-P) method. The evaluation involved user testing, which resulted in an average score of 79.7, placing the application in the “Good” usability category. This outcome suggests that the system demonstrates strong levels of effectiveness, efficiency, and user satisfaction, although certain aspects still require further refinement. By integrating AI-driven features, the application expands the potential for inclusive and accessible digital mental health support, reducing barriers to care and offering an alternative for individuals with limited access to professional services. The findings highlight the significance of combining user-centered design principles with technological innovation to create impactful digital health solutions. Future studies are recommended to engage a more diverse range of respondents and enhance collaboration with mental health professionals to strengthen the application’s effectiveness and adoption in broader communities.
DEEP LEARNING-BASED ENVIRONMENTAL SOUND CLASSIFICATION USING TUNED MOBILEVIT WITH COMBINED AUGMENTATION TECHNIQUES Slameta, Slameta; Rahmatullah, Griffani Megiyanto; Karostiani, Novia; Budiana, Mochamad Soebagja; Hartono, R.W. Tri
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 4 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i4.9377

Abstract

Classifying environmental sounds poses significant challenges because of their naturally disorganized characteristics. This research introduces a deep learning method for categorizing urban audio using the MobileViT architecture, which serves as a versatile, lightweight solution for various deep learning applications. The study utilizes the UrbanSound8k dataset, enhanced through multiple augmentation strategies including noise injection, time stretching, pitch modulation, and mixup methods. These augmentation techniques are essential given the dataset's size constraints and help create a more robust model for practical applications. Following augmentation, the audio undergoes preprocessing to standardize length and is transformed into mel spectrograms, making it compatible with MobileViT's input requirements. The model undergoes training with both standard and optimized parameters, achieving peak performance exceeding 80% accuracy. The integration of augmented data and parameter optimization yields approximately 15% improvement over the baseline MobileViT configuration while preserving rapid inference speeds of roughly 7 milliseconds. The findings prove that MobileViT represents a promising solution for various environmental sound applications.
Impact of Different HTTP Versions on Backend Application Achmad, Hidayat Taufiqur Rahmah; Yulianto, Fazmah Arif
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 3 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i3.6442

Abstract

This research aims to investigate the impact of different HTTP versions —HTTP/1.1, HTTP/2, and HTTP/3—on the performance of backend applications. The primary objective is to evaluate response time, throughput, resource usage, and error rate across varying network conditions and server configurations. The research employs an experimental design, deploying backend applications on Google Cloud instances and testing them using diverse load scenarios. Metrics are collected using Prometheus and visualized with Grafana. The results reveal that HTTP/3, leveraging the QUIC protocol, outperforms its predecessors in high-latency environments, offering faster response times and higher throughput at the cost of increased resource consumption. Conversely, HTTP/2 and HTTP/1.1 show better performance under low-latency conditions, with HTTP/1.1 being the most resource-efficient. The study concludes that while HTTP/3 offers significant advantages in challenging network conditions, HTTP/2 and HTTP/1.1 may still be preferable in stable, low-latency environments.