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 900 Documents
 61   62   63   64   65 
SENTIMENT ANALYSIS OF PUBLIC OPINION ON APPLICATION X (TWITTER) IN INDONESIA AGAINST CHATGPT USING NAÏVE BAYES ALGORITHM Sari, Yayak Kartika; Rozi, Fahrur; Muhyiddin, Sulthon; Sukmana, Farid
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i4.7052

Abstract

In the era of technological development and information is increasingly widespread. Data and information are easier to obtain using current technology, especially using social media such as Instagram, Facebook, (x) Twitter and others. In social media, information can be in the form of public opinions containing praise, hate speech, and hoaxes which can result in arguments against the information presented, especially on the x (twitter) application. Therefore, research was conducted on sentiment analysis of positive and negative opinions of Indonesian people on application x (twitter) about ChatGPT using the naive bayes method. Basically, Naive Bayes looks for the largest conditional probability value for each class. The technique used to explore public opinion data on application x (twitter) about ChatGPT is google collabs with the results of data mining as much as 1012 data. of these 1012 data cleaning and sentiment analysis using the naive bayes method. Naïve Bayes method classification results with a total of 762 twitter comments about ChatGPT. 100 are used as training data modeled using the naïve bayes method. The accuracy value is 99.00%, positive prediction precision is 100%, negative prediction precision is 96.43%, positive data recall is 98.63%, and negative data recall is 100%.
KOMPARASI ALGORITMA RANDOM FOREST CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PINJAMAN ONLINE DI MEDIA SOSIAL Fitri, Dhea Annisa; Damayanti, Damayanti
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i4.5608

Abstract

Perkembangan di sektor keuangan, terutama dengan kemunculan teknologi keuangan (fintech), telah membawa beragam layanan keuangan yang menggunakan teknologi, termasuk layanan pinjaman online. Fenomena pinjaman online menjadi sorotan utama di Indonesia, baik dari segi hukum maupun dampaknya terhadap masyarakat. Dalam konteks ini, penting untuk mengkaji analisis sentimen masyarakat terhadap pinjaman online yang tersebar di berbagai platform media sosial. Penelitian ini memiliki tujuan untuk membandingkan performa dua algoritma klasifikasi, yakni Random Forest dan Support Vector Machine (SVM), dalam menganalisis sentimen terhadap opini masyarakat terkait pinjaman online di media sosial, khususnya di platform Twitter. Metode penelitian mencakup proses pengumpulan data melalui pengambilan data pada platform Twitter, pemrosesan data untuk membersihkan dan memformat dataset, serta memberi label pada data untuk mengkategorikan opini sebagai positif atau negatif. Langkah selanjutnya melibatkan klasifikasi data, yang diikuti dengan evaluasi menggunakan Confusion Matrix untuk menilai performa kedua algoritma. Temuan penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma mampu melakukan klasifikasi dengan baik setelah data disesuaikan, namun Random Forest mencapai akurasi 100% sedangkan SVM mencapai 99%. Walaupun begitu, secara keseluruhan, Random Forest menunjukkan hasil yang lebih baik dengan akurasi yang lebih tinggi
IMPLEMENTASI QUIZIZZ SEBAGAI MEDIA ASESMEN PADA MATA PELAJARAN DASAR KEJURUAN DI SMK Guntoro, Renita; Suparji, Suparji; Harimurti, Rina
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i4.6730

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penggunaan Quizizz se-bagai media asesmen pada mata pelajaran Dasar Kejuruan Desain Pemodelan dan Informasi Bangunan (DK DPIB) di SMK Negeri 2 Bo-jonegoro. Quizizz dipilih karena sifat interaktifnya dan kemampuann-ya memberikan penilaian secara langsung, yang sesuai dengan kebu-tuhan peserta didik di SMK. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif, dengan responden sebanyak 30 peserta didik kelas X. Data dikumpulkan melalui kuesioner dan dianalisis secara deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Quizizz mampu meningkatkan motivasi belajar peserta didik, mempercepat proses penilaian, dan memberikan hasil yang lebih objektif dibandingkan dengan metode penilaian tradisional. Sebagian besar peserta didik tidak mengalami kendala dalam menggunakan aplikasi ini dan merasa diun-tungkan dengan umpan balik langsung. Selain itu, Quizizz dinilai lebih efisien dari segi waktu dan biaya. Namun, kendala seperti akses inter-net dan keterbatasan perangkat masih menjadi tantangan dalam im-plementasi. Secara keseluruhan, Quizizz efektif sebagai media asesmen yang dapat meningkatkan kualitas pembelajaran di SMK.
PEMANFAATAN TEKNOLOGI VIRTUAL REALITY MARKLESS DALAM MENINGKATKAN PENGALAMAN BERKUNJUNG KE MUSEUM DE JAVASCHE MELALUI PLATFORM ANDROID Javier, Gomes Noor; Taurusta, Cindy; Azizah, Nuril Lutvi; Hindarto, Hindarto
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i4.5454

Abstract

Sebuah museum adalah tempat untuk mengeksplorasi dan memahami sejarah suatu tempat, negara, atau bangsa. Dahulu, Museum De Javasche Bank adalah markas De Javasche Bank sebelum menjadi cabang Bank Indonesia. Menghadapi penurunan minat masyarakat, terutama pelajar, terhadap museum, berbagai upaya ditingkatkan dengan teknologi. Tujuannya mendukung upaya pemerintah menjadikan museum destinasi wisata dan pendidikan. Diperlukan pendekatan menarik untuk memperkenalkan Museum De Javasche Bank. Contohnya, teknologi Virtual Reality (VR) memungkinkan interaksi dengan lingkungan simulasi komputer. Dengan aplikasi 3D di ponsel Android, peneliti menciptakan aplikasi berbasis Android berbentuk VR yang memberikan pengalaman informasi menarik bagi pengunjung. Harapannya, aplikasi ini meningkatkan daya tarik museum serta memberikan pengalaman pendidikan yang lebih baik, membuat masyarakat lebih akrab dengan Museum De Javasche Bank. Aplikasi menampilkan objek 3D dalam tur virtual, memungkinkan pengguna menjelajahi Museum De Javasche Bank secara virtual. Pendekatan ini dianggap menarik oleh masyarakat, 85% responden menyatakan aplikasi tersebut informatif dan menarik berdasarkan survei.
ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL X TERHADAP IMPLEMENTASI KURIKULUM MERDEKA MENGGUNAKAN METODE FASTTEXT DAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) Pangestu, Arif Fajar; Rahmat, Basuki; Sihananto, Andreas Nugroho
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i4.5665

Abstract

Perubahan kurikulum adalah keharusan untuk mengikuti perkembangan zaman dan memastikan standar pendidikan terpenuhi. Namun, perubahan ini sering kali menyebabkan kebingungan di kalangan pendidik dan orang tua, yang mengganggu proses pendidikan. Kurikulum Merdeka, yang diperkenalkan sebagai inovasi penting dalam pendidikan Indonesia, menawarkan kerangka kerja yang lebih baik dan sesuai dengan kebutuhan. Meskipun demikian, dengan meningkatnya jumlah peserta didik, tantangan yang dihadapi oleh sistem pendidikan Indonesia juga bertambah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis opini yang muncul di media sosial X tentang implementasi Kurikulum Merdeka, menggunakan metode word embedding FastText dan model klasifikasi Long Short-Term Memory. Dua dataset uji coba digunakan dalam penelitian ini, yang pertama berisi 7.500 entri dan yang kedua 3.000 entri. Penelitian ini juga menguji delapan skenario yang berbeda, dengan kombinasi metode ekstraksi fitur Continuous Bag of Words dan Skip-Gram, serta variasi pemisahan data 80:20 dan 85:15. Hasilnya menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi di semua skenario, di atas 85%. Temuan ini mengungkap dominasi sentimen negatif dalam setiap kategori yang diamati selama implementasi Kurikulum Merdeka, menunjukkan adanya beberapa tantangan atau hambatan dalam penerimaan dan penerapan kurikulum tersebut di berbagai lingkungan pendidikan
Analisis Keberlanjutan Penggunaan Platform Belanja Online Setelah Pandemi Covid-19 Nafi, Nazzala Qinthara; Wilantika, Nori; Gandhi, Arfive
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i4.5499

Abstract

Sebagai upaya pengendalian Covid-19, pemerintah memberlakukan aturan ketat mengenai pembatasan mobilitas penduduk. Salah satu dampak adanya pembatasan mobilitas penduduk tersebut adalah meningkatnya penggunaan platform belanja online. Namun, setelah kondisi pandemi membaik, mobilitas penduduk sudah tidak dibatasi, sehingga muncul pertanyaan bagaimana kondisi pengguna platform belanja online setelah pandemi Covid-19. Atas dasar hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keberlanjutan penggunaan platform belanja online di Indonesia setelah tidak ada lagi pandemic Covid-19 dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhinya. Penelitian ini menggunakan kerangka teoritis utama TAM dengan menambahkan variabel customer satisfaction, trust, dan system quality. Analisis data dilakukan menggunakan SEM PLS dengan jumlah responden sebanyak 443 orang. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa mayoritas tetap akan menggunakan platform belanja online meski kondisi mobilitas tidak dibatasi dan didapati bahwa repurchase intention berpengaruh positif pada actual repurchase.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA MEDIA SOSIAL TERHADAP KEBIJAKAN KENAIKAN PAJAK HIBURAN MENGGUNAKAN METODE SVM (SUPPORT VECTOR MACHINE) Romadhona, Waldy; Isnain, Auliya Rahman
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i4.5603

Abstract

Pemerintah Indonesia telah memberlakukan kenaikan pajak hiburan sebesar 40-75% atas aktivitas karaoke, diskotek, bar, dan mandi uap atau spa. melalui UU No 1 Tahun 2022 tentang Hubungan Keuangan Antara Pemerintah Pusat dan Pemerintahan Daerah (HKPD). Kebijakan ini menuai beragam sentimen dari masyarakat, baik pro maupun kontra. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis melakukan analisis ini untuk mengetahui sentimen masyarakat pada kebijakan kenaikan pajak hiburan dengan mengggunakan data yang didapatkan dari media sosial twitter. Metode yang dipakai adalah Support Vector Machine (SVM). Kemudian untuk mengukur kinerja klasifikasi SVM menggunakan metode RFE (Recursive Feature Elimination). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada metode SVM RFE (Recursive Feature Elimination) dengan nilai akurasi mencapai 95%, precision 99%, recall 94%, dan F1-Score 97%. Sedangkan hasil klasifikasi SVM tanpa menggunakan metode RFE dengan akurasi mencapai 93%, precission 85%, recall 94%, F1-Score 88%.
PERANCANGAN APLIKASI PERMOHONAN SURAT MAHASISWA BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN MODEL WATERFALL DAN FRAMEWORK CODEIGNITER Ikhwan, Ikhwan; Mahdiana, Deni
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i4.5639

Abstract

Surat mahasiswa adalah dokumen mahasiswa yang sangat penting dalam proses administrasi perkuliahan. Surat tersebut meliputi aktif kuliah, cuti kuliah, pindah kuliah, penelitian dan surat keterangan lulus. Saat ini pelayanan surat menyurat pada bidang akademik di Universitas Serang Raya masih dilakukan secara konvensional dan manual. Mahasiswa harus mengunjungi ruang akademik dan mengisi formulir pengajuan surat setelah itu staff akademik membuat surat yang diajukan. Untuk memaksimalkan pelayanan administrasi universitas perlu dilakukan digitalisasi pelayanan surat menyurat. Mahasiswa dapat membuat dan mengajukan permohonan surat secara online melalui aplikasi web. Untuk mengembangkan sistem web digunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework codeigniter dan database MySQL. Framework ini digunakan untuk memudahkan dan mempercepat pembuatan aplikasi web. Metode penelitian menggunakan model waterfall yaitu metode untuk memudahkan langkah – langkah yang terstruktur agar memudahkan dalam pengembangnan sistem. Tujuan dari penelitian ini adalah memudahkan peneliti untuk menyelesaikan masalah pengajuan surat yang belum efisiensi, tersistem dan aksesibilitas. Hasil penelitian adalah aplikasi web yang dari hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam pelayanan akademik sehingga dapat memberikan kemudahan, efisiensi dan aksesibilitas yang lebih baik pada pelayanan surat.
ASSESSING TEACHING FACTORY READINESS IN MECHANICAL ENGINEERING EDUCATION USING GOOGLE FORMS TO IMPROVE 21ST CENTURY SKILLS Hidayatullah, Rachmad Syarifudin; Kurniawan, Wahyu Dwi; Soeryanto, Soeryanto; Wulandari, Ruri Nurul Aeni
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i4.6964

Abstract

Teaching Factory (TEFA) is a production-based learning model that aims to align student skills with industry needs. This study analyzes the readiness and implementation of TEFA in the Mechanical Engineering Education Study Program at Surabaya State University to improve 21st-century skills in the digital era. Using a simple random sampling method with 44 respondents, the data were analyzed using Rasch modeling because of its accurate measurement in identifying the level of response suitability. The results show that the educational aspect of TEFA received a very positive response, reflecting the contribution of this program in supporting the development of 21st-century competencies, including critical thinking, communication, collaboration, creativity, character, and civic engagement. Students are trained to think critically and solve real problems so that they are ready to face industry challenges. However, the marketing aspect needs to be improved so that information about TEFA is better known and this program gets more comprehensive support from the community. With a more effective promotion strategy, opportunities for collaboration with external parties can increase, and more students can be involved, strengthening the collaboration and communication aspects of 21st-century competencies. Overall, TEFA not only helps students master technical skills but also strengthens 21st-century competencies that are relevant and applicable in the professional world
PERANCANGAN APLIKASI DETEKSI CORAK KAIN TRADISIONAL BERBASIS ANDROID Gulo, Eniria; Budiati, Haeni; Sumihar, Yo’el Pieter
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i4.5566

Abstract

Perkembangan teknologi era digital telah memberikan peluang baru untuk pelestarian warisan budaya, khususnya dalam hal dokumentasi dan promosi tekstil tradisional. Salah satu tantangan utama adalah kehilangan informasi mengenai nilai dan makna di balik pola tekstil tradisional hal ini disebabkan karena kurangnya alat yang memadai untuk mengidentifikasi dan menginterprestasikan motif tersebut secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi berbasis android yang dapat mengenali pola tekstil tradisional dengan menggunakan teknologi pemrosesan gambar dan kecerdasan buatan. Metode yang digunakan meliputi pungumpulan data gambar tekstil, pelatihan model kecerdasan buatan menggunakan Teknik deep learning, dan pengembangan antar muka pengguna. dengan metode pengolahann data Convolutional Neural Network (CNN) yang efektif dalam pengenalan pola visual, dan pengembangan antarmuka pengguna. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjawab bagaimana teknologi modern dapat dimanfaatkan untuk mendukung pelestarian, pemahaman, dan promosi warisan budaya tekstil, serta meningkatkan kesadaran masyarakat luas terhadap kekayaan budaya yang terwakili melalui motif tekstil tradisional.

Page 63 of 90 | Total Record : 900

 61   62   63   64   65 

Filter by Year

2016 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue 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