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 1,124 Documents
 108   109   110   111   112 
PENGEMBANGAN MULTIMEDIA INTERAKTIF AYO MENGANALISIS TUMBUHAN (ALTUM) UNTUK MENINGKATKAN KEMAMPUAN BERPIKIR KRITIS Safira, Rohatul Fikriyah; Ansori, Yoyo Zakaria; Nahdi, Dede Salim
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.v10i3.6318

Abstract

Kemampuan berpikir kritis penting untuk dikuasai pada abad 21, tetapi proses pembelajaran belum sepenuhnya mengintegrasikan pengembangan kemampuan berpikir kritis sehingga menyebabkan kemampuan berpikir kritis siswa masih rendah. Salah satu yang menjadi kendala adalah kurangnya variasi media pembelajaran, bersifat monoton, dan kurang interaktif. Inovasi media digital multimedia interaktif dapat dijadikan alternatif solusi untuk menunjang pengembangan berpikir kritis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan multimedia interaktif Ayo Menganalisis Tumbuhan (Altum) untuk meningkatkan kemampuan berpikir kritis siswa pada materi bagian tubuh tumbuhan dan fotosintesis. Model pengembangan ADDIE mencakup Analysis, Development, Design, Implementation, dan Evaluation digunakan dalam penelitian ini. Instrumen penelitian meliputi lembar angket validasi, lembar angket respons, dan butir soal berupa pretest-posttest. Hasil perolehan skor validitas sebesar 90,5% dari ahli materi dan 88,61% dari ahli media tergolong sangat valid. Sementara itu, hasil perolehan skor kepraktisan respons guru sebesar 81,15% dan siswa 85,97% tergolong sangat praktis. Berdasarkan hasil analisis data diperoleh skor N-Gain 0,51 tergolong pada peningkatan sedang. Temuan ini menunjukkan bahwa kemampuan berpikir kritis siswa meningkat setelah menggunakan multimedia interaktif.
PENERAPAN METODE SAW DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN WAJIB PAJAK BERPRESTASI Abdulrahman, Firmansyah A; Purnomo, Agus Sidiq
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.v11i1.7149

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan wajib pajak berprestasi di Kota Gorontalo. Wajib pajak adalah individu, badan usaha, atau entitas hukum yang berkewajiban memenuhi pembayaran pajak sesuai ketentuan hukum. Selama ini, penilaian wajib pajak berprestasi dilakukan secara subjektif oleh pegawai Badan Keuangan, yang berisiko menghasilkan keputusan kurang akurat. Metode SAW digunakan untuk menilai wajib pajak berdasarkan empat kriteria utama: besaran pembayaran pajak sesuai potensi, ketepatan waktu pembayaran, kelengkapan administrasi perpajakan, dan kepatuhan terhadap regulasi. Hasil perankingan 3 teratas menunjukkan WP-1 (Rm. Marry Coffee) memperoleh skor tertinggi 1.00, diikuti oleh WP-2 (Rm. D'cozy Can Cook) dengan skor 0.95, dan WP-10 (Rm. Grande Bistro) dengan skor 0.94. Sistem berbasis web yang dikembangkan meningkatkan efisiensi, transparansi, dan objektivitas dalam evaluasi wajib pajak. Dengan penelitian ini, metode SAW diharapkan dapat diterapkan secara luas untuk mendukung penilaian wajib pajak berprestasi secara adil dan akurat, serta mendorong wajib pajak lain untuk memenuhi kewajibannya dengan baik.
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP HASIL QUICK COUNT PEMILU 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN LOGISTIC REGRESSION Apriansyah, Febri; Suryono, Ryan Randy
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.v10i4.6614

Abstract

Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat Indonesia terhadap hasil quick count Pemilu 2024 di media sosial X. Dari 7048 tweet yang dianalisis, 55.18% menunjukkan sentimen positif dan 44.82% sentimen negatif. Naïve Bayes memiliki accuracy 87% dengan precision 87% dan recall 90% untuk sentimen positif, serta 84% untuk sentimen negatif. Logistic Regression memiliki akurasi 81%, precision 84%, recall 83% untuk sentimen positif, dan 79% untuk sentimen negatif. Analisis visual menyoroti kata-kata kunci seperti “quick count, pilpres, hasil, kpu, dan calon”. Naïve Bayes lebih efektif dalam analisis sentimen, dengan prediksi benar sebanyak 2787 untuk kelas positif. Hasil quick count sering kali menimbulkan berbagai reaksi di kalangan masyarakat. Reaksi ini dapat berupa dukungan, keraguan, atau bahkan penolakan terhadap hasil yang disajikan. Sentimen masyarakat terhadap hasil quick count sangat penting untuk dipahami karena dapat mempengaruhi stabilitas sosial dan politik pasca pemilu. Penelitian ini memberikan wawasan penting tentang dinamika sosial pasca pemilu, bermanfaat bagi pemerintah, lembaga pemilu, dan masyarakat dalam merespons situasi politik.
EVALUATION OF THE APPLICATION TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL 3 IN DIGITAL LIBRARY SYSTEM Bambang, Silvi Agustanti; Winarno, Wing Wahyu; Nasiri, Asro
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.v10i3.6432

Abstract

This study aims to analyze the acceptance of the digital library system at the University of Muhammadiyah Palangkaraya using the Technology Acceptance Model (TAM) approach. Primary data were collected through an online questionnaire distributed to over 125 respondents, with 117 completing the survey. Data analysis was conducted using Structural Equation Modeling (SEM) with SmartPLS software, following the previously outlined SEM analysis stages. Measurement model evaluation included convergent validity, discriminant validity, and reliability using the Partial Least Squares (PLS) Algorithm. The results revealed that Behavioral Intention* (BI) does not significantly influence Use Behavior (UB). In contrast, Perceived Usefulness (PU) significantly impacts BI. Additionally, Perceived Ease of Use (PEOU) significantly affects both PU and BI. The factor Image (IMG) also contributes to PU, while Job Relevance (REL) influences PU moderated by Output Quality (OUT). Result Demonstrability (RES) affects PU, and Computer Self-Efficacy (CSE) impacts PEOU. Factors such as Computer Playfulness (CPLAY), Perceived Enjoyment (JOY), and Objective Usability (OU) also affect PEOU, with their effects moderated by Experience (EXP). This study provides insights into the factors influencing the acceptance of digital library systems and can serve as a foundation for future system improvements.
ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA STEMMING NAZIEF-ADRIANI DAN IN-IDRIS DALAM PENGOLAHAN TEKS BAHASA INDONESIA Iqbal, Muhammad; Utami, Ema; Hartanto, Anggit Dwi
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.v11i1.7723

Abstract

Stemming merupakan salah satu tahap penting dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP) untuk mengubah kata berim-buhan menjadi bentuk dasarnya. Penelitian ini membandingkan dua algoritma stemming populer dalam Bahasa Indonesia, yaitu Nazief-Adriani yang berbasis kamus dan In-Idris yang berbasis aturan. Evaluasi dilakukan terhadap tiga jenis dokumen dengan karakteristik gaya bahasa berbeda untuk mengukur kinerja masing-masing algoritma berdasarkan tiga parameter: akurasi, durasi pemrosesan, dan Root Mean Square Er-ror (RMSE). Hasil menunjukkan bahwa algoritma In-Idris memiliki tingkat akurasi lebih tinggi (rata-rata 86%) dan RMSE lebih rendah (0.13) dibandingkan Nazief-Adriani (75,3% dan 0.24), sehingga lebih stabil dan akurat dalam mengidentifikasi bentuk dasar kata. Sementara itu, Nazief-Adriani menunjukkan keunggulan dalam efisiensi waktu pemrosesan. Temuan ini menegaskan pentingnya pemilihan algoritma yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik aplikasi NLP, serta mem-buka peluang pengembangan pendekatan hibrida untuk hasil yang lebih optimal.
ANALISIS STRATEGI BERSAING PADA PERUSAHAAN PENYEDIA JASA LAYANAN INTERNET: PT. MITRA JARINGAN ANDALAN MENGGUNAKAN PORTER’S FIVE FORCES Setyawan, Hanan; Fibriani, Charitas
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.v10i4.6427

Abstract

Perkembangan bisnis yang semakin cepat menyebabkan kompetisi antar perusahaan semakin ketat. Dalam industri telekomunikasi, PT. Mitra Jaringan Andalan Salatiga menghadapi tantangan untuk mempertahankan dan meningkatkan daya saingnya. Persaingan yang tinggi memerlukan analisis mendalam untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi daya saing perusahaan. Penting bagi PT. Mitra Jaringan Andalan Salatiga untuk mengidentifikasi strategi bersaing yang efektif guna menghadapi ancaman dari pesaing, produk substitusi, serta kekuatan tawar pembeli dan pemasok. Penelitian ini menggunakan kerangka kerja Porter's Five Forces untuk menganalisis strategi bersaing PT. Mitra Jaringan Andalan Salatiga. Analisis ini mencakup lima aspek utama: ancaman pendatang baru, ancaman produk substitusi, kekuatan tawar pembeli, kekuatan tawar pemasok, dan tingkat persaingan dalam industri. Hasil penelitian memberikan wawasan mendalam mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi daya saing PT. Mitra Jaringan Andalan Salatiga. Temuan ini membantu perusahaan dalam merumuskan strategi yang dapat meningkatkan daya saingnya di pasar telekomunikasi yang kompetitif. Strategi yang diusulkan diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional dan mempertahankan pangsa pasar perusahaan di tengah persaingan yang ketat.
DETECTION OF ADULTERATION IN COCONUT MILK USING CUCKOO SEARCH-OPTIMIZED XGBOOST ON HIGH-DIMENSIONAL FTIR SPECTRAL DATA Sentana Putra, I Gusti Ngurah; Sadik, Kusman; Soleh, Agus Mohamad; Suhaeni, Cici
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.v10i3.8376

Abstract

Coconut milk adulteration is an important issue because it can reduce food quality and endanger consumers. This study aims to develop a rapid and accurate detection method for coconut milk adulteration using a combination of FTIR spectroscopy technology and the XGBoost machine learning algorithm optimized with the Cuckoo Search Algorithm (CSA). FTIR spectral data from traditional and instant coconut milk samples were analyzed using Standard Normal Variate (SNV) and Savitzky-Golay (SG) preprocessing to reduce noise and clarify spectral features. The XGBoost model was then optimized through CSA with hyperparameter tuning. The results showed that the combination of SNV+SG preprocessing increased the model accuracy by 84.44%, with a precision of 92.73% and an F1-score of 79.94%. In addition, CSA optimization provided a 19.7% increase in accuracy compared to the model without tuning. These findings prove the effectiveness of the CSA-XGBoost approach in analyzing high-dimensional spectral data and is a potential solution in efficiently detecting the authenticity of coconut milk. In conclusion, this approach has the potential to be widely applied to test the authenticity of other food products quickly, non-destructively and accurately.
Analisis Efektivitas Artificial Neural Networks dalam Prediksi Risiko Kredit Perbankan Priyanto, Priyanto; Yaqin, Muhammad Ainul
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.v11i1.7746

Abstract

Prediksi risiko kredit merupakan aspek penting dalam industri perbankan untuk mendukung pengambilan keputusan terkait pemberian pinjaman. Kesalahan dalam menilai risiko kredit dapat menyebabkan peningkatan kredit macet, yang berdampak negatif pada stabilitas keuangan bank. Artificial Neural Networks (ANN) telah muncul sebagai pendekatan kecerdasan buatan yang menjanjikan untuk meningkatkan akurasi prediksi risiko kredit dengan menganalisis pola data historis dan variabel ekonomi yang kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas ANN dalam memprediksi risiko kredit dibandingkan dengan metode tradisional seperti regresi logistik dan decision trees. Selain itu, penelitian ini juga mengeksplorasi faktor-faktor yang memengaruhi kinerja ANN, tantangan implementasinya di sektor perbankan, serta tren terbaru dalam penggunaan ANN untuk manajemen risiko keuangan. Dengan menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR), penelitian ini mengidentifikasi model ANN yang paling efektif serta memberikan wawasan tentang keunggulan dan keterbatasannya. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi akademisi dan praktisi dalam pengembangan sistem kecerdasan buatan untuk mendukung manajemen risiko perbankan yang lebih efektif dan efisien.
ANALISIS KLASTER PEMBELAJARAN DARING MAHASISWA BERDASARKAN AKTIFITAS LOG DATA PENGGUNA LEARNING MANAGEMENT SYSTEM (LMS) MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN K-MEDOIDS Pratama, Andika; Ikhsan, Rifqi Dainur; Solichin, Achmad
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.v10i4.9143

Abstract

Pembelajaran daring telah menjadi komponen penting dalam pendidikan tinggi, terutama dalam menghadapi tantangan pembelajaran jarak jauh. Learning Management System (LMS) menyediakan platform yang memungkinkan pemantauan aktivitas mahasiswa secara rinci. Namun, besarnya volume data log aktivitas pengguna di LMS menimbulkan tantangan dalam menganalisis pola pembelajaran yang relevan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan mahasiswa berdasarkan aktivitas log mereka pada LMS menggunakan metode klasterisasi K-Means dan K-Medoids. Proses analisis diawali dengan tahap persiapan data, termasuk pembersihan, reduksi, transformasi, dan ekstraksi fitur utama, seperti frekuensi login, jumlah akses materi, partisipasi kuis, dan pengumpulan tugas. Evaluasi klaster optimal dilakukan dengan metode Elbow Method, Silhouette Index, dan Calinski-Harabasz Index, yang menentukan jumlah klaster terbaik pada K=3. Untuk menilai kualitas klasterisasi, digunakan metrik Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma K-Means memiliki nilai DBI lebih rendah (0,261) dibandingkan K-Medoids (0,340), yang menunjukkan bahwa K-Means lebih optimal dalam mengelompokkan aktivitas mahasiswa. Analisis lebih lanjut menunjukkan adanya korelasi positif antara aktivitas mahasiswa di LMS dengan performa akademik mereka. Mahasiswa dengan aktivitas tinggi memiliki rata-rata nilai akademik lebih baik (84,71), sedangkan mahasiswa dengan aktivitas rendah memiliki nilai rata-rata lebih rendah (55,80).
GENETIC ALGORITHM-BASED OPTIMIZATION FOR ADVANCING ENERGY EFFICIENCY AND HARVESTING IN PICO-HYDRO POWER SYSTEMS Dhemahestri, Melta; Rahmawati, Yuni; ., Sujito
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.v10i4.9461

Abstract

This paper presents an integrated optimization framework for pico-hydro power systems using a Genetic Algorithm (GA) approach to improve energy harvesting and efficiency. The study focuses on a crossflow turbine configuration designed for rural applications in East Java, Indonesia. Field measurements were performed on a prototype installation with a net head of 10.2 m and discharge of 0.028 m³/s. The optimization simultaneously adjusts turbine geometry and electronic load controller (ELC) capacity to maximize total system efficiency. The GA model was developed in MATLAB with multi-parameter evaluation across 120 generations and 50 population members. Results indicate that the optimized configuration (nozzle diameter 10 mm, jet angle 22.1°, runner speed 942 rpm, ELC 405 W) achieves a 229 % increase in output power, raising overall efficiency from 18 % to 30 %. The study demonstrates that GA provides a powerful metaheuristic tool for non-linear parameter optimization in pico-hydro systems, enhancing both mechanical and electrical performance. The framework supports sustainable rural electrification by enabling efficient, low-cost renewable energy deployment. This study contributes to the advancement of intelligent optimization methods for small-scale renewable energy systems in developing countries.

Page 110 of 113 | Total Record : 1124

 108   109   110   111   112 

Filter by Year

2016 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11, No 1 (2026) Vol 10, No 4 (2025) 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