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
 109   110   111   112   113 
ANALISIS K-NN DENGAN INTEGRASI BOW, TF-IDF, DAN N-GRAMS UNTUK KLASIFIKASI UJARAN KEBENCIAN PADA TWITTER Hadi, Kuncoro; Utami, Ema
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.v10i4.6694

Abstract

Media sosial telah menjadi salah satu sarana komunikasi utama di dunia modern, tetapi juga menjadi platform di mana ujaran kebencian dapat dengan mudah menyebar. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi model klasifikasi ujaran kebencian dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) dan teknik pendekatan ekstraksi fitur, yaitu Bag of Words (BoW), Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), dan N-Grams. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini, terdiri dari 13.169 data, yang mencakup berbagai jenis ujaran kebencian yang umum ditemukan di platform media sosial. Dalam eksperimen ini, kami menguji performa model dengan menggunakan pendekatan tunggal dari masing-masing teknik ekstraksi fitur serta kombinasi dari ketiganya (BoW + TF-IDF + N-Grams). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model K-NN mencapai performa terbaik saat parameter k diatur pada nilai 3 (k=3). Pada konfigurasi ini, model menghasilkan akurasi sebesar 86.88%, dengan nilai precision mencapai 88.27%, recall sebesar 86.88%, dan F1 Score sebesar 86.50%. Hasil ini menunjukkan bahwa teknik ekstraksi fitur TF-IDF dan K-NN dapat memberikan kinerja terbaik dalam mengklasifikasikan ujaran kebencian.
PENGUJIAN USABILITY WEBSITE E-LEARNING DI SMAN 3 MOJOKERTO MENGGUNAKAN WHITE BOX TESTING, SYSTEM USABILITY SCALE, DAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL Az-zahra, Firlie Aurellia; Wahanani, Henni Endah; Nurlaili, Afina Lina
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.v10i3.6337

Abstract

Pemanfaatan teknologi informasi, e-learning telah mengubah cara belajar mengajar menjadi lebih efisien dan praktis. Guru dan siswa dapat belajar secara virtual tanpa harus bertemu langsung di kelas, menggunakan internet untuk menyampaikan materi tanpa batasan tempat dan waktu. Banyak sekolah, termasuk SMAN 3 Mojokerto, telah menerapkan sistem e-learning ini. Meskipun e-learning menawarkan banyak keuntungan. Beberapa tantangan dan masalah perlu mendapat perhatian, terutama terkait dengan kemudahan penggunaan dan penerimaan teknologi oleh pengguna. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi penggunaan dan penerimaan sistem atau teknologi oleh pengguna menggunakan White Box, System Usability Scale (SUS), dan Technology Acceptance Model (TAM). Hasil penelitian menunjukkan jumlah fungsi yang diuji dalam pengujian white box adalah 30, dengan 31 test case. Semua fungsi berjalan sesuai dengan fungsionalitasnya dan tidak ditemukan error pada setiap fungsi yang diuji. Pada pengujian System Usability Scale yang dilakukan melalui penyebaran kuesioner, diperoleh skor SUS sebesar 52,055 yang masuk dalam kategori marginal low dan ok, dengan grade F. Hasil perhitungan nilai F dari Model Penerimaan Teknologi (Technology Acceptance Model) menunjukkan angka sebesar 0,738, dengan tingkat signifikansi mencapai 0,597, yang jauh melebihi batas 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen dalam Technology Acceptance Model tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen System Usability Scale (SUS).
IMPLEMENTASI AUGMENTED REALITY (AR) SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN PENGENALAN BANGUN RUANG BAGI SISWA SEKOLAH DASAR MENGGUNAKAN MARKER BASED TRACKING BERBASIS ANDROID Ngitung, Putri Aisyah; Laila, Rahmah; Anshori, Yusuf; Rinianty, Rinianty; Azhar, Ryfial
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.v10i3.6400

Abstract

Pendidikan memiliki peran penting dalam membentuk karakter siswa. Namun, dalam pembelajaran matematika khususnya bangun ruang di tingkat sekolah dasar seringkali masih bersifat manual dan kurang menarik bagi siswa. Hal ini menyebabkan rendahnya minat siswa dalam mempelajari matematika. Teknologi Augmented Reality (AR) memiliki potensi besar dalam menciptakan pengalaman belajar yang interaktif dan menyenangkan. Augmented Reality dapat menggabungkan dunia nyata dengan elemen digital, memungkinkan interaksi real-time yang menarik bagi siswa. Penelitian ini nantinya akan dilakukan dengan pengenalan objek 3D dengan menggunakan Marker-Based Tracking yaitu dengan sistem deteksi atau marker pada suatu benda nyata seperti pola atau gambar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi AR berbasis Android untuk pembelajaran bangun ruang bagi siswa sekolah dasar. Diharapkan aplikasi ini dapat meningkatkan minat belajar siswa dengan menyediakan media pembelajaran yang lebih interaktif dan menarik.
THE EFFECTIVENESS OF USING WORDWALLS TO IMPROVE STUDENTS' UNDERSTANDING OF INDONESIAN CULTURAL DIVERSITY MATERIAL Setianingsih, Ani; Widiastuti, Anik; Wijayanti, Agustina Tri; Suranto, Suranto
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

Abstract

This study aims to investigate the effectiveness of the Wordwall interac-tive learning media in improving fifth-grade students' understanding of the topic "Cultural Diversity in Indonesia" at SDN Karanggeneng 1. The research employs a quantitative approach using a one-group pretest-posttest design. A total of 15 students were selected through total sam-pling as the study sample. Data collection was conducted using pretest and posttest instruments to measure students' cognitive understanding before and after the intervention. The data were analyzed using descrip-tive statistics and the Paired Sample t-Test with SPSS 21. The results show a significant increase in students' scores, from a pretest average of 77.07 to a posttest average of 95.03. The Paired Sample t-Test results indicated a Sig. (2-tailed) value of 0.000 < 0.05 and a t-count value of 21.017 > t-table 2.145, confirming a statistically significant difference. Moreover, the reduced standard deviation from 2.89 to 1.99 shows more consistent and evenly distributed learning outcomes. These find-ings demonstrate that Wordwall significantly enhances students' learn-ing and engagement through interactive quizzes, games, and puzzles. Wordwall supports student-centered and visual learning styles aligned with digital-native learners. The study concludes that Wordwall is not only effective in improving learning outcomes but also fosters an en-gaging and active classroom atmosphere. This research contributes to the development of innovative learning strategies and suggests the broad application of interactive digital media to strengthen students' cultural understanding and appreciation of national diversity. Future research is recommended to explore other cognitive, affective, and psy-chomotor aspects with a larger and more varied sample.
PENERAPAN METODE TREND MOMENT UNTUK PERAMALAN STOK OBAT PADA TOKO OBAT BUNDA KELURAHAN SIDODADI Pratiwi, Suriyana Devi; Helmiah, Fauriatun; Sudarmin, Sudarmin
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.v10i4.6453

Abstract

Bunda Medicine Shop, Sidodadi Village, which is located on Jalan Ir. Sutami, Sidodadi Village, Regency. Asahan is one of the pharmacies that sells types of medicine, namely Paracetamol 500mg, Bufect Ibu-Profen, Sanmol, Sanaflu and Vicks formula 44. When stocking medicines, they still use manual estimates. This can cause excessive stock (over stock) if the medicine does not run out within the estimated time, resulting in losses to the pharmacy if the medicine has reached its expiry date. Apart from causing excess medication or accumulation of medication, pharmacies also don't know about medication shortages or running out of medication stock, resulting in less than optimal service to the public. This can have an impact on the distribution process because it creates uncertainty in carrying out drug transactions and is prone to errors in ordering drugs and uncontrolled drug sales due to inadequate planning. Based on the problems that occur, a forecasting system will be built that will help predict drug stocks based on previous drug sales history. By looking at previous sales it will help in making decisions about future drug supplies so that the drug stock you have is not overstocked or understocked. Therefore, a forecasting system using the Trend Moment Method is needed.
EGA – GAME EDUKASI GEMBIRA ANTI BULLYING UNTUK SISWA SEKOLAH DASAR Utami, Kinanti Anggraini; Rahmanto, Yuri
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.v10i3.6634

Abstract

Bullying menjadi masalah yang semakin serius, terutama di bidang pendidikan. Beberapa penelitian telah menunjukkan bahwa bullying menyebabkan dampak psikologis seperti melankolis, apatis, rasa malu yang berlebihan, trauma, dan isolasi sosial. Berbagai dampak psikologis dari bullying pada remaja telah membangkitkan minat akademisi untuk men- ciptakan model intervensi game anti-bullying untuk remaja. Tujuan dari proyek ini adalah untuk mengembangkan model intervensi permainan anti-bullying yang akan mendidik siswa sekolah dasar tentang konsekuensi bullying pada usia dini. Proyek ini selesai dengan pembuatan aplikasi game anti-bullying di Construct 2 untuk siswa sekolah dasar kelas tiga. Berdasarkan temuan penelitian, penulis menyimpulkan bahwa per- mainan "Anti Bullying" dikembangkan secara efektif menggunakan Con-struct 2. Dari hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pengetahuan siswa tentang bullying dapat ditingkatkan hingga 50% dengan memainkan game edukasi ini. Analisis pengguna sebelum dan sesudah bermain game menemukan bahwa empat dari tiga belas siswa memahami implikasi dari perilaku bullying. Penulis merekomendasikan agar studi di masa depan meningkatkan dan mengatasi kelemahan penelitian. Penelitian ini menciptakan strategi intervensi permainan anti-bullying untuk anak-anak da- lam bentuk permainan instruksional. Temuan penelitian ini dimaksudkan untuk secara bertahap meminimalkan dampak perilaku bullying pada anak-anak di sekolah yang dimulai sejak usia dini.
ANALISA PERBANDINGAN METODE CERTAINTY FACTOR DAN DEMPSTER-SHAFER PADA SISTEM IDENTIFIKASI GANGGUAN JIWA MAHASISWA Aryawan, I Komang Budi Mas; Rahardian, Rifky Lana; Arimbawa, I Gusti Ngurah Putra
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.v10i4.9432

Abstract

Gangguan jiwa pada mahasiswa sering kali tidak terdeteksi pada tahap awal, sehingga berpotensi memengaruhi kinerja akademik maupun kehidupan sosial mereka. Mengingat urgensi intervensi yang akurat dan tepat waktu, diperlukan sistem identifikasi yang andal untuk mengenali gejala gangguan jiwa. Penelitian ini menghadirkan sistem identifikasi berbasis web yang menerapkan metode Certainty Factor (CF) dan Dempster-Shafer (DS) untuk menilai tingkat keyakinan dalam identifikasi gangguan jiwa. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan hasil yang dihasilkan oleh CF dan DS dalam mengidentifikasi gangguan jiwa pada mahasiswa. Sistem dikembangkan menggunakan model Rapid Application Development (RAD), dengan metodologi penelitian yang terstruktur melalui lima tahapan: (1) menentukan populasi dan pengambilan sampel, (2) pengumpulan data awal, (3) pengembangan sistem, (4) pengumpulan data identifikasi melalui sistem, dan (5) analisis hasil identifikasi. Responden dipilih melalui simple random sampling dari perguruan tinggi negeri dan swasta di Bali. Sistem divalidasi menggunakan uji black box dan perhitungan algoritmik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa depresi merupakan gangguan yang paling banyak teridentifikasi, terutama pada mahasiswa perguruan tinggi swasta, sedangkan skizofrenia dan psikosis lebih banyak ditemukan pada mahasiswa perguruan tinggi negeri. Meskipun terdapat perbedaan pada beberapa diagnosis individu, secara keseluruhan metode CF dan DS menghasilkan temuan yang konsisten. Temuan ini menegaskan bahwa kombinasi CF dan DS dalam aplikasi berbasis web dapat meningkatkan dukungan diagnostik terhadap permasalahan kesehatan jiwa. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa perbandingan baru metode penalaran berbasis ketidakpastian dalam konteks deteksi dini gangguan jiwa di lingkungan pendidikan tinggi.
ALGORITMA MACHINE LEARNING RANDOM FOREST DAN DECISION TREE DALAM KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA Hidayat, Taufik; Febriyanti, Zalfa Ridha; Sukisno, Sukisno; Nugroho, Asep Hardiyanto; Rizky, Robby; Hakim, Zaenal
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.v11i1.7545

Abstract

Gizi pada balita merupakan sebuah isu strategis baik ditingkat nasional maupun daerah, terutama stunting, wasting, underweight dan overweight masih menjadi isu penting di Indonesia, termasuk di Kabupaten Tangerang. Periode usia 12-59 bulan merupakan masa kritis dalam pertumbuhan dan perkembangan anak, sehingga pemantauan dan intervensi gizi yang tepat sangat diperlukan. Tujuan penelitian ini mengembangkan model klasifikasi dengan machine learning pada gizi balita, serta memberikan kontribusi dalam identifikasi dini balita berisiko gizi buruk atau obesitas. Penelitian ini berfokus pada bagaimana menerapkan algoritma machine learning Random Forest dan Decision Tree untuk klasifikasi status gizi balita, serta bagaimana perbandingan kinerja kedua algoritma tersebut dalam deteksi dini masalah gizi. Dalam model yang telah dibuat, dengan algoritma Random Forest dan Decision Tree diperoleh hasil yang menunjukkan akurasi yang tinggi, masing-masing mencapai 92%. Dengan menggunakan GridSearch untuk menemukan nilai parameter terbaik, akurasi model meningkat menjadi 93% untuk Random Forest dan 94% untuk Decision Tree. Hasil ini menunjukkan potensi kedua algoritma dalam klasifikasi status gizi balita secara akurat.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN STOK MENGGUNAKAN BARCODE DAN LOCATION BASED SERVICE BERBASIS ANDROID Setiawan, Muhammad Nabiel; Insani, Rokhmatul; Anaking, Purnama
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.v10i4.6488

Abstract

Dalam era digital yang berkembang dengan pesat, kebutuhan terkait sistem informasi manajemen stok menjadi elemen penting dalam menjaga kelancaran operasional. PT. Multi Axis Surgical Surabaya, yang bergerak di bidang distribusi alat Kesehatan, masih menggunakan cara pemantauan stok yang semi-manual melalui pemanfaatan Microsoft Excel sehingga beresiko terjadinya kesalahan input, kesulitan pelacakan stok, dan ketidaksesuaian jumlah data. Selain itu, karyawan kadang mengalami kendala dalam pencarian arah ke mitra yang berpotensi berdampak pada kerusakan hubungan antar mitra dengan perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi manajemen stok berbasis Android dengan teknologi Barcode Scanning dan Location Based Service (LBS). Sistem ini mampu memantau barang masuk dan keluar serta lokasi mitra beserta barang konsinyasinya, dengan memanfaatkan mobilitas perangkat Android sehingga dapat diadaptasi secara cepat dan praktis oleh karyawan perusahaan. Pengembangan aplikasi menggunakan pendekatan ICONIX Process untuk merancang aplikasi secara menyeluruh dan rinci, kemudian diuji secara fungsionalitas dengan metode Black-Box Testing guna memastikan fungsionalitas sistem sesuai kebutuhan pengguna.
Identifikasi Telur Ayam Fertil dan Infertil Melalui Citra Candling Menggunakan Algoritma Vision Transformer Paloloang, Muhammad Fadhil Akmal B.; Lapatta, Nouval Trezandy Trezandy; Yazdi, Mohammad; Anshori, Yusuf
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.v10i3.6298

Abstract

Telur ayam merupakan salah satu komoditas utama dalam industri peternakan unggas. Pengelolaan telur menjadi masalah yang perlu mendapat perhatian khusus agar terhindar dari kerugian, salah satunya yaitu dengan melakukan pengecekan kesuburan telur. Candling merupakan metode konvensional yang kerap digunakan untuk melakukan pengecekan, akan tetapi rawan akan terjadinya kesalahan dalam mengidentifikasi karena menggunakan cara manual dan tentunya akan menghabiskan waktu. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem untuk dapat membantu peternak dalam melakukan identifikasi secara otomatis guna meningkatkan kualitas produksi telur. Dataset pada penelitian ini menerapkan teknik Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) untuk meningkatkan kontras dan mempertegas pola embrio pada citra telur. Sistem identifikasi dibangun menggunakan  algoritma Vision Transformer (ViT), yang merupakan arsitektur berbasis Transformer yang dapat memahami hubungan atau relasi diantara berbagai bagian gambar. Dataset terbagi atas dua kelas dengan total keseluruhan dataset berjumlah 228 citra, dengan hasil akurasi pelatihan yang didapatkan sebesar 99,77% dan akurasi validasi sebesar 98,03%. Pengujian confusion matrix dan ROC AUC dilakukan menggunakan data baru diluar dari data pelatihan, model mampu menentukan kelas telur fertil dan infertil dengan baik, dengan nilai akurasi dan recall sebesar 95%, dan nilai ROC AUC sebesar 99,68%. Hasil dari penelitian ini dapat membantu dan mempermudah peternak dalam mengidentifikasi telur fertil dan infertil agar kualitas produksi telur senantiasa terjaga dan dapat memastikan bahwa kondisi telur tetap berkembang.

Page 111 of 113 | Total Record : 1124

 109   110   111   112   113 

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