cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Risky Aswi Ramadhani
Contact Email
riskyaswiramadhani@gmail.com
Phone
+6281231834110
Journal Mail Official
generationjurnal@gmail.com
Editorial Address
Jl. KH. Achmad Dahlan No. 76 Mojoroto, Kota Kediri 64112.
Location
Kota kediri,
Jawa timur
INDONESIA
Generation Journal
Published by Universitas Nusantara PGRI Kediri
ISSN : 25804952     EISSN : -     DOI : https://doi.org/10.29407
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Generation (Genius Research Implementation Of Information Technology) Journal diterbitkan oleh Universitas Nusantara PGRI Kediri dan dikelola oleh Prodi Teknik Infomatika Universitas Nusantara PGRI Kediri. Tujuan dari Jurnal ini adalah untuk memfasilitasi publikasi ilmiah dari hasil-hasil penelitian di Indonesia dan berpartisipasi untuk meningkatkan kualitas dan kuantitas penelitian untuk akademisi dan peneliti dalam bidang teknologi informasi. GENERATION Journal diterbitkan setiap bulan Januari dan Juli.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 8 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 7 No 2 (2023): Generation Journal" : 8 Documents clear
Perancangan Sistem Informasi Pada UMKM Ikan Hias Nusatic Muhammad Hilmy Adhiansyah; Sukanta, Sukanta
Generation Journal Vol 7 No 2 (2023): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v7i2.18995

Abstract

In the trading business world, namely the business of selling a product, many obstacles are found in processing data such as incoming and outgoing goods, because there are still companies that use manual systems that have not been computerized, the data processing system in the business world today is one of the most dominant problems in the business sector engaged in community services. This research aims to simplify the decision-making process so that it can utilize more effective and efficient cost, effort, and time in Nusatic UMKM. By using the prototype method to realize the desired software model, this application can simplify administrative activities which include sales data, purchasing data, and delivery in stages starting from the registration process to payment transactions.
Expert System for Ear Disease Using the Nave Bayes Method Pratiwi, Putri Septiani Indah; Rohman, MGhofar; Sholihin, Miftahus
Generation Journal Vol 7 No 2 (2023): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v7i2.19991

Abstract

An expert system is a type of artificial intelligence application that is used to tackle complex problems that require specialized knowledge. Expert systems can be used in a variety of disciplines, including healthcare, finance, and manufacturing. The aim of this study was to apply the Nave Bayes approach in a website-based ear illness diagnostic system and to determine its accuracy in an expert system for diagnosing ear disease. The naive Bayes approach is implemented in this research because it may assume that each symptom is independent of one another and can thus be used to assess the probability of a condition based on the symptoms that emerge. The results of this study show that the expert system for diagnosing ear disease using the Nave Bayes method is built on a website using the PHP programming language and the database maintained by MySQL, and this application has been tested 10 times, with 9 test data appropriate and 1 test data not appropriate. As a result of testing this application, the accuracy value obtained is 90%.
Analisa Prediksi Harga Saham Menggunakan Neural Network Dan Net Foreign Flow Saputro, Daniel; Swanjaya, Daniel
Generation Journal Vol 7 No 2 (2023): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v7i2.20001

Abstract

Saham merupakan bukti kepemilikan sebuah perusahaan, dengan memiliki saham berarti menjadi bukti bahwa kita menjadi pemilik perusahaan yang sahamnya kita miliki. Saham juga merupakan salah satu bentuk invetasi yang banyak diminati oleh masyarakat. Keuntungan memiliki saham adalah saham tersebut dapat diperdagangkan (jual dan beli) sehingga kita mendapatkan keuntungan (capital gain) dan deviden (jika saat pembagian deviden kita masih memiliki saham tersebut). Ketepatan waktu membeli, harga beli, waktu penjualan saham dan harga jual adalah faktor terpenting untuk memutuskan pembelian dan penjualan saham sehingga akan didapatkan hasil keuntungan (capital gain) di dalam berinvestasi di bursa saham. Dengan menggunakan algortima Neural Network untuk memprediksi harga saham dan varibel net foreign flow untuk mendapatkan hasil prediksi harga saham yang tepat dan dapat digunakan untuk berinvetasi. Data yang digunakan adalah data harian saham bank BCA (BBCA) periode 28 Maret 2022 sampai dengan 27 Maret 2023. Data diproses dengan menggunakan perangkat lunak RapidMiner dan didapatkan hasil prediksi harga saham dengan varibel net foreign flow memiliki hasil evalusi RMSE paling kecil yaitu 41.119 bila dibandingkan dengan hasil evalusi dengan menggunakan data varibel-variabel lainnya (data harga saham penutupan, volume). Dengan hasil RMSE yang kecil maka prediksi harga saham menggunakan net foreign flow berarti net foreign flow mempunyai pengaruh yang baik untuk memprediksi harga saham dan dapat digunakan sebagai alat (tools) untuk memprediksi harga saham. Kata Kunci — prediksi harga saham, neural network, net foreign flow dan RMSE
Monitoring Peringatan Dini Kebakaran Pada Sistem Smart Home Menggunakan NodeMcu Berbasis IoT Kuncoro, Wahyu; Maulindar, Joni; Indah, Ratna Puspita
Generation Journal Vol 7 No 2 (2023): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v7i2.20015

Abstract

Abstract – One of the most frequent disasters in Indonesia is fire. There are situations where homeowners are not aware that their house is on fire, such as when the owner is not home or at night when the owner is sleeping. Lack of information regarding the condition of a house that has caught fire can result in enormous material losses or can endanger a person's life if the fire is not resolved immediately. In this case, it is necessary to have a monitoring system that can provide information regarding the presence of early fire symptoms that can be accessed anytime and anywhere. This system will later be able to display fire, smoke, and temperature values from sensor readings that have been stored in the Firebase Realtime Database which will later be displayed on Mobile Apps. If there is a fire there will be a warning in the form of a buzzer and notification on the smartphone and the system will spray water through the waterpump. The results of this study are a fire early warning monitoring system on a smart home system using Internet of Things (IoT) based NodeMcu. It is hoped that this system can reduce or minimize the occurrence of fires and losses due to fires.
Klasterisasi Hasil Belajar Matematika dengan Algoritma K-Means Clustering Febrinita, Filda; Puspitasari, Wahyu; Zaman, Wahid
Generation Journal Vol 7 No 2 (2023): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v7i2.20359

Abstract

Mathematics has an important role in the computer field and provides a theoretical foundation for people working in the computer field. The facts show that in the Informatics Engineering study program, Unisba Blitar, the selection of specializations is carried out without considering the grades of courses that teach basic mathematical skills. In fact, mathematical ability is needed by a computer expert. For this reason, research was conducted that aimed to cluster student mathematics learning outcomes. Clustering was carried out on 51 students in semester 4, through the application of the K-means clustering algorithm. The attributes used are school origin data, majors currently in high school, and student learning outcomes in informatics logic, statistics, computational mathematics, and advanced computational mathematics courses. The results show that through clustering with the K-Means Clustering algorithm, 5 clusters are obtained, starting from the highest average score, namely cluster 2 with a value of 86.81 and the lowest average value is cluster 5 with a value of 76.50. In cluster 2, it is dominated by students from SMK graduates majoring in TKJ. Meanwhile, cluster 5 was dominated by students from high school graduates majoring in natural sciences. In addition, there are findings indicating that vocational high school graduates do not always have lower mathematical abilities than high school graduates, because intrinsic motivation also influences the level of learning outcomes.
Information System for UMKM Jalinan Coffee Shops Wafiq, Ahmad; Momon, Ade
Generation Journal Vol 7 No 2 (2023): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v7i2.19057

Abstract

Sistem informasi merupakan faktor penting dalam suatu sistem penjualan, terutama bagi UMKM (Usaha Mikro Kecil Menengah) yang memiliki tingkat rutinitas yang tinggi dan memerlukan pengelolaan data yang termanajemen. Pentingnya sistem informasi bagi perusahaan adalah untuk mempermudah aktivitas pekerjaan informasi yang baik bagi konsumen, pemilik atau karyawan. Karena Jalinan Coffee adalah kedai baru, maka sistem informasi yang digunakan pun masih tergolong sederhana. Oleh karena itu coffeshop ini membutuhkan beberapa sistem informasi yang akan digunakan untuk memudahkan pendataan proses penjualannya. Metode pengembangan sistem yang dipakai pada penelitian ini yaitu metode pengembangan sistem model Prototype, dengan adanya sistem informasi, maka pengelolaan data persediaan kopi serta penjualan menjadi lebih tertata, sistem informasi persediaan yang tersedia menjadi lebih akurat. Sehingga dalam dapat membantu pemilik Jalinan Coffee And Eatery mengelola operasi penjualan sehari-hari.
Implementation virtual tour technology for the Development of Web-Based Campus Promotional Media Akhsani, Rafika; Ismanto, Ismanto; Kholil, Moch.
Generation Journal Vol 7 No 2 (2023): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v7i2.20069

Abstract

Pandemi covid-19 telah menjadikan sebuah era perubahan di mana segala aktifitas dilakukan secara terbatas dan mematuhi protokol kesehatan. Covid 19 merupakan sebuah penyakit yang disebabkan oleh infeksi virus severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Oleh karena itu, kita harus mematuhi protokol kesehatan sesuai himbauan dari pemerintah supaya kita terhindar dari covid 19. Sebagai perguruan tinggi yang baru tentunya Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar (AKB) memiliki beberapa keterbatasan. Capaian target mahasiswa saat ini masih belum optimal. Salah satu cara untuk meningkatkan jumlah mahasiswa baru adalah dengan melakukan promosi. Virtual tour merupakan salah satu alternatif yang dapat menjadi alternatif dalam promosi kampus AKB yaitu dengan mengenalkan fasilitas kampus dan lingkungan kampus kepada calon mahasiswa. Calon mahasiswa nantinya dapat melihat semua fasilitas kampus baik ruangan, laboratorium, parkir, dan lain sebagainya melalui dunia virtual atau dunia maya. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan teknologi virtual tour berbasis website sebagai media pengenalan fasilitas kampus AKB atau media promosi kampus AKB. Penelitian ini menggunakan metode MDLC dengan tahapain yaitu Concept, Design, Material Collecting, Assembly, Testing, dan Distribution. Berdasarkan hasil pengujian, semua menu dan hotspot yang telah dibuat berjalan sesuai dengan skenario.
Perbandingan Performa Algoritma KNN dan SVM dalam Klasifikasi Kelayakan Air Minum Sopiatul Ulum; Alifa, Rizal Fahmi; Rizkika, Putri; Rozikin, Chaerur
Generation Journal Vol 7 No 2 (2023): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v7i2.20270

Abstract

Air menjadi kebutuhan mendasar bagi kelangsungan makhluk hidup dan pembangunan. Saat ini, kesadaran masyarakat terhadap pola konsumsi air yang berkualitas dan bermutu semakin tinggi sehingga diperlukan penelitian terhadap kelayakan air. Dalam penelitian air tersebut menggunakan metode klasifikasi objek. Pada penelitian ini membahas perbandingan antara 2 metode Machine Learning yaitu K-Nearest Neighbors (K-NN) dengan Support Vector Machine (SVM) berdasarkan parameter yang telah ditentukan. Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi algoritme K-Nearest Neighbors (K-NN) sebesar 65,341% dan algoritme Support Vector Machine (SVM) menghasilkan akurasi sebesar 69,764%. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa algoritme Support Vector Machine (SVM) memiliki akurasi lebih tinggi daripada algoritme K-Nearest Neighbors (K-NN).

Page 1 of 1 | Total Record : 8

 1 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 9 No 2 (2025): Generation Journal Vol 9 No 1 (2025): Generation Journal Vol 8 No 2 (2024): Generation Journal Vol 8 No 1 (2024): Generation Journal Vol 7 No 3 (2023): Special Issue October 2023 Vol 7 No 2 (2023): Generation Journal Vol 7 No 1 (2023): Generation Journal Vol 6 No 2 (2022): Generation Journal Vol 6 No 1 (2022): Generation Journal Vol 5 No 2 (2021): Generation Journal Vol 5 No 1 (2021): Generation Journal Vol 4 No 2 (2020): Generation Journal Vol 4 No 1 (2020): Generation Journal Vol 3 No 2 (2019): Generation Journal Vol 3 No 1 (2019): Generation Journal Vol 2 No 2 (2018): Generation Journal Vol 2 No 1 (2018): Generation Journal Vol 1 No 2 (2017): Generation Journal Vol 1 No 1 (2017): Generation Journal More Issue