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
 80   81   82   83   84 
ANALYSIS OF FUZZY K-NEAREST NEIGHBORS WITH KNN AND FUZZY LOGIC APPROACH ON DUCK BROILER PRODUCTION Mahmud, Azkiya; Nugroho, Fresy; Faisal, Muhammad; Harto, Sumber; Aljawad, Ulil Albab
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 2 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i2.7850

Abstract

Rapid growth and the ability to turn feed into valuable meat are two advantages of broiler ducks. The success of broiler duck production is reflected in measurable performance indicators such as mortality rate, feed consumption, final body weight, feed conversion ratio (FCR). There are still many disadvantages in the cage management pattern, one of the main factors is the high mortality rate. Therefore, based on the results of research on the subject of broiler duck production, researchers tried to analyze production elements using various data processing techniques, including artificial neural network-based clussification and fuzzy classifiers that have been proven to have very good results for classification data. However, in practice there are situations where the distribution of training and testing data is the same but different. From the results of the previous research analysis, the fuzzy k-nearest neighbor algorithm was used to process broiler duck production data. Based on the test results, the accuracy value of the KNN algorithm was 87%, and the accuracy value of fuzzy logic was 98%. Because the data that the researcher prepared had irregular characters which caused the KNN method to experience many errors during data processing. Furthermore, the researcher combined the KNN and Fuzzy Logic methods into fuzzy k-nearest neighbor. which with the FKNN method obtained an accuracy value of 83%. can optimize the KNN method which previously experienced many errors when processing data.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PELACAKAN STATUS PESANAN PADA USAHA PERCETAKAN Aryani, Dini Ayu; Lee, Francka Sakti
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 2 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i2.7739

Abstract

Penerapan sebuah sistem informasi dapat mendukung sebuah usaha dalam menjalankan kegiatan operasionalnya. Pada sebuah usaha percetakan, terdapat tantangan yang menjadi penyebab ketidakpastian bagi pelanggan untuk dapat mengetahui status pesanan mereka. Kurangnya transparasi terhadap perkembangan dari setiap tahapan produksi menjadikan terbatasnya informasi yang diperoleh pelanggan. Penelitian ini mempunyai tujuan untuk mengembangkan sistem informasi berbasis website yang diharapkan dapat mempermudah pelanggan untuk dapat memantau perkembangan status pesanan mereka. Pihak percetakan dapat mengelola pesanan dan memungkinkan untuk dapat memperbarui status pesanan pelanggan sesuai dengan tahapan produksi. Pelanggan dapat melacak status pesanan mereka secara real time tanpa perlu menghubungi pihak percetakan untuk medapatkan informasi pesanan mereka. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall. Pengujian yang dilakukan memanfaatkan pengujian black box yang berfokus pada fungsionalitas sebuah sistem untuk memastikan sistem dapat beroperasi dengan baik. Perancangan sistem ini menerapkan solusi dari sebuah permasalahan yang ada, dapat membantu pihak percetakan dalam mengelola pesanan dan memberikan transparasi terhadap perkembangan status pesanan para pelanggan.
Pengaruh Kualitas Pelayanan Dan Lokasi Terhadap Keputusan Pembelian Ulang Koperasi Mahasiswa Rolita, Ela; Junianto, Mochammad Rizki; Ikhwan, Mohammad
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 2 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i2.8258

Abstract

Menurut UU No 25 tahun 1992, koperasi dapat diartikan sebagai se-buah badan usaha yang beranggotakan sekumpulan orang yang kegiatannya berlandaskan prinsip koperasi sekaligus sebagai gerakan ekonomi kerakyatan yang berasas kekeluargaan. Koperasi maha-siswa merup kan salah satu contoh pengembangan koperasi di ling-kungan pendidikan ting-gi. Koperasi Mahasiswa Amanah merupakan koperasi mahasiswa yang didirikan atas kerja sama dengan Universitas PGRI Bhinneka. koperasi mahasiswa harus mempertimbangkan beberapa faktor antara lain kualitas pelayanan dan lokasi untuk memberikan kepuasan kepa-da pelanggan serta keterjangkauan lokasi koperasi mahasiswa karena sangat berpengaruh terhadap Keputusan pembelian ulang produknya. Ketidak stabilan angka pembelian melatar belakangi adanya penelitian ini. Penelitian ini menggunakan analisis regresi Partial Least Square yai-tu metode analisis yang powerfull sebab tidak didasarkan pada ban-yak asumsi atau syarat. Data primer hasil penyebaran kuisioner yang ada akan dianalisis dengan menggunakan SMART PLS 3 untuk men-guji hubungan antar variabel.
EVALUASI KUALITAS PENDIDIKAN SEKOLAH DASAR MELALUI KLASIFIKASI SPASIAL DENGAN NEURAL NETWORK Jannah, Rauhun
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 2 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i2.7899

Abstract

Pendidikan dasar di Indonesia merupakan pilar utama dalam menciptakan sumber daya manusia yang kompeten dan berdaya saing. Meskipun pemerintah telah berupaya meningkatkan kualitas pendidikan, terdapat disparitas yang signifikan di berbagai wilayah, yang dipengaruhi oleh faktor sumber daya manusia, infrastruktur, dan kondisi sosial-ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh jumlah guru tersertifikasi dan kondisi ruang kelas yang layak terhadap tingkat kelulusan siswa sekolah dasar, menggunakan metode klasifikasi spasial berbasis Neural Network. Data diperoleh dari survei dan sumber sekunder yang mencakup informasi mengenai jumlah guru, ruang kelas, dan tingkat kelulusan. Model Neural Network digunakan untuk memetakan hubungan non-linear antara variabel input dan output. Hasil analisis menunjukkan adanya disparitas kualitas pendidikan antar wilayah, dengan sebagian besar daerah mengalami rendahnya kualitas pendidikan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi kebijakan berbasis data untuk mengurangi kesenjangan pendidikan di Indonesia..
PERAN PAPARAN KONTEN MEDIA SOSIAL BERMUATAN KEWIRAUSAHAAN DAN PENGGUNAAN TOOLS DIGITAL MARKETING TERHADAP KESIAPAN WIRAUSAHA DAN KETERAMPILAN DIGITAL MARKETING MAHASISWA Soraya, Dila Umnia; Elmunsyah, Hakkun; Pamungkas, Bian Dwi
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 2 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i2.7853

Abstract

Transformasi digital dan perkembangan media sosial memberikan peluang besar dalam pengembangan kewirausahaan, khususnya bagi mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh paparan konten media sosial bermuatan kewirausahaan dan penggunaan tools digital marketing terhadap kesiapan wirausaha dan keterampilan digital marketing mahasiswa. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif korelasional dengan populasi mahasiswa Departemen Teknik Elektro dan Informatika Universitas Negeri Malang. Sampel penelitian terdiri dari 60 mahasiswa yang dipilih secara acak. Instrumen penelitian berupa angket dengan 40 item pernyataan yang telah diuji validitas dan reliabilitasnya. Analisis data menggunakan uji korelasi untuk mengukur hubungan antar variabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) terdapat hubungan positif signifikan antara paparan konten media sosial bermuatan kewirausahaan dengan kesiapan wirausaha dan keterampilan digital marketing mahasiswa, (2) penggunaan tools digital marketing juga memiliki hubungan positif signifikan dengan kesiapan wirausaha dan keterampilan digital marketing mahasiswa, dan (3) kombinasi antara paparan konten media sosial dan penggunaan tools digital marketing secara bersamaan berkontribusi signifikan terhadap kesiapan wirausaha dan keterampilan digital marketing mahasiswa. Penelitian ini menegaskan pentingnya penguatan paparan konten kewirausahaan di media sosial serta pemanfaatan tools digital marketing sebagai strategi efektif dalam membekali mahasiswa dengan keterampilan kewirausahaan dan pemasaran digital.
REVOLUSI DIGITAL PEMBELAJARAN ANATOMI: IMPLEMENTASI MODEL ADDIE DALAM PENGEMBANGAN VIDEO EDUKASI Masykuri, Nuri Muhammadin; Sa'adah, Nurul Laili; Putra, Emdi Ramadana; Setiawan, Ary; Ani, Febi Warta Nur
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 2 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i2.8153

Abstract

Media video pembelajaran terbukti sebagai sarana yang efisien dalam memperkuat pemahaman konsep dan mendorong motivasi belajar mahasiswa, khususnya pada mata kuliah anatomi di Program Studi Pendidikan Jasmani, Kesehatan, dan Rekreasi (PJKR) Universitas Kahuripan Kediri pada semester pertama. Penelitian ini bertujuan mengembangkan video pembelajaran anatomi menggunakan model pengembangan ADDIE untuk menghasilkan media yang interaktif, informatif, dan sesuai dengan kebutuhan pembelajaran digital saat ini. Metode Research and Development (R&D) diterapkan dengan melibatkan 30 mahasiswa PJKR sebagai subjek uji coba. Proses pengembangan mencakup analisis kebutuhan pembelajaran melalui observasi dan wawancara, desain video berdasarkan kurikulum anatomi, pengembangan dengan perangkat lunak multimedia, implementasi hasil revisi berdasarkan validasi ahli materi, bahasa, media, dan IT, serta evaluasi efektivitas menggunakan pretest dan posttest. Hasil pengembangan media video yang telah melalui proses validasi ahli materi, bahasa, media, dan teknologi informasi serta uji coba kelompok kecil menunjukkan bahwa video pembelajaran ini valid, layak, dan efektif digunakan dalam pembelajaran anatomi. Uji keefektifan melalui pretest dan posttest menghasilkan nilai N-Gain sebesar 0,7 yang termasuk kategori tinggi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa model ADDIE efektif sebagai kerangka kerja dalam mengembangkan media video pembelajaran anatomi yang dapat meningkatkan kualitas pembelajaran dan mendukung transformasi digital di pendidikan tinggi.
KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN INDOBERT FINE-TUNING DENGAN PENDEKA-TAN FOCAL LOSS PADA DATA TIDAK SEIMBANG Kunaefi, Aang; Abidin, Zainal; Kusumawati, Ririen
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 2 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i2.7811

Abstract

Penyebaran berita hoaks di media online menjadi isu serius di tengah meningkatnya konsumsi informasi digital di kalangan masyarakat. Klasifikasi berita hoaks berbahasa Indonesia memiliki peran penting untuk menekan penyebaran informasi palsu. Salah satu tantangan utama dalam sistem klasifikasi ini adalah ketidakseimbangan distribusi data, di mana jumlah berita non-hoaks jauh lebih banyak dibanding-kan berita hoaks. Penelitian ini mengusulkan pendekatan klasifikasi berita hoaks berbahasa Indonesia melalui teknologi Natural Lan-guange Processing (NLP) menggunakan fine-tuning model IndoBERT, yang merupakan pre-trained language model berbasis arsitektur BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dan dis-esuaikan untuk Bahasa Indonesia. Ketidakseimbangan data diatasi menggunakan metode Focal Loss. Pendekatan focal loss dirancang untuk lebih menekankan pembelajaran pada sampel kelas minoritas yang sulit diklasifikasikan. Penelitian ini menggunakan dataset dari platform Kaggle, Huggingfase dan Mendeley. Tataset mencakup berita Bahasa Indonesia dengan jumlah data berita hoaks jauh lebih kecil dari berita faktual. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa kombinasi In-doBERT dan Focal Loss mampu meningkatkan performa model dengan akurasi sebesar 98.3% dibandingkan dengan pendekatan Cross-Entropy Loss yang mendapat akurasi 97% Penelitian ini menun-jukkan bahwa penggabungan model berbasis bahasa alami dengan strategi penanganan data tidak seimbang dapat memberikan hasil yang lebih akurat dalam mendeteksi berita hoaks.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI ADMIN MANAJEMEN PROYEK PADA KONSTRUKSI ALUMINIUM Heber, William; Lee, Francka Sakti
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 2 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i2.7754

Abstract

Kegiatan konstruksi aluminium membutuhkan ketelitian tinggi dan koordinasi antar tim yang efektif, sehingga diperlukan dukungan sistem informasi manajemen proyek yang handal. Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem informasi admin berbasis website untuk memperbaiki proses pendataan proyek, pengelolaan jadwal, serta pencatatan pembayaran yang lebih transparan. Data diperoleh melalui observasi dan wawancara terstruktur untuk memahami keperluan pengguna dan permasalahan pencatatan manual. Sistem dikembangkan dengan menggunakan metode pengembangan sistem waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan testing. Sistem ini menyediakan fitur pengelolaan proyek, penyusunan jadwal tahapan pekerjaan, administrasi pembayaran, dan pengaturan hak akses sesuai peran pengguna. Hasil evaluasi melalui metode System Usability Scale (SUS) menghasilkan nilai rata-rata 82,63, yang menunjukkan tingkat kegunaan sistem berada pada kategori "Baik" hingga "Sangat Baik". Dengan penerapan sistem ini, efektivitas, akurasi, dan produktivitas dalam pengelolaan proyek dapat ditingkatkan. Secara keseluruhan, sistem ini mampu mendukung kelancaran operasional proyek aluminium serta memperkuat daya saing perusahaan dalam menghadapi persaingan industri yang semakin dinamis.
IMPLEMENTATION OF THE BACKPROPAGATION METHOD FOR RECOMMENDING ANNUAL AWARD RECIPIENTS AMONG OUTSTANDING STUDENTS Romadhona, Salsabil Wahyu; Sarwani, Mohammad Zoqi; Widodo, Anang Aris
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 2 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i2.7978

Abstract

This research aims to develop a recommendation system for annual awards for outstanding students using the Backpropagation method in an Artificial Neural Network (ANN). Student assessment is based on four main variables: academic grades, attitude scores, extracurricular activity scores, and attendance records. The data were obtained from an elementary school in Pasuruan City through a survey method, then processed using preprocessing and normalization techniques before being trained using the Backpropagation algorithm. The model was developed using a Sequential architecture with two hidden layers, and its performance was evaluated using a confusion matrix and a classifi-cation report. The testing results showed that the model was able to classify outstanding students with a highest accuracy rate of 97%, demonstrating strong performance in terms of precision, recall, and F1 score. These results indicate that the Backpropagation method is effec-tive in enhancing the objectivity and efficiency of the outstanding stu-dent selection process based on historical data.
PREDIKSI HARGA SAHAM SYARIAH INDONESIA BERDASARKAN ANALISIS FUNDAMENTAL, TEKNIKAL DAN BANDARMOLOGY MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST Rasyid, Annisa; Muharam, Asep Budiyana; Solichin, Achmad
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 2 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i2.7855

Abstract

Investasi pada bursa saham syariah di Indonesia menunjukkan pertumbuhan yang signifikan, seiring dengan meningkatnya minat investor terhadap instrumen keuangan berbasis prinsip syariah. Namun, volatilitas harga saham yang tinggi dan sifatnya yang non-linear menjadikan prediksi harga saham sebagai tantangan tersendiri. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi harga saham syariah Indonesia dengan mengintegrasikan tiga pendekatan analisis, yaitu fundamental, teknikal, dan bandarmologi, menggunakan algoritma Random Forest (RF) sebagai metode pembelajaran mesin berbasis ensemble learning. RF dipilih karena kemampuannya dalam menangani kompleksitas data dan meminimalkan overfitting melalui teknik bootstrapping. Dataset yang digunakan mencakup berbagai indikator dari ketiga pendekatan analisis tersebut, yang kemudian diolah melalui proses pelatihan dan pengujian model RF. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model RF mampu menghasilkan prediksi harga saham dengan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 16,59%, yang mengindikasikan tingkat kesalahan prediksi yang rendah. Analisis Feature of Selection (FoS) menunjukkan bahwa indikator teknikal memberikan kontribusi paling dominan terhadap akurasi model, diikuti oleh indikator bandarmologi dan fundamental. Penyesuaian parameter seperti test_size, n_estimators, random_state, min_samples_split, dan min_samples_leaf turut berkontribusi terhadap peningkatan performa model. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan hybrid berbasis Random Forest dapat menjadi strategi prediktif yang efektif dan akurat dalam mendukung pengambilan keputusan investasi pada saham syariah di Indonesia.

Page 82 of 90 | Total Record : 900

 80   81   82   83   84 

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