cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Yogiek Indra Kurniawan
Contact Email
yogiek@unsoed.ac.id
Phone
+6285640661444
Journal Mail Official
jptijournals@gmail.com
Editorial Address
Jl Kober No 915 RT 08 RW 04 Kelurahan Kober, Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia
Published by CV Infinite Corporation
ISSN : 27754227     EISSN : 27754219     DOI : https://doi.org/10.52436/1.jpti.IDPaper
Core Subject : Education, Engineering,
Education Engineering
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia (JPTI) merupakan Jurnal Ilmiah Nasional yang menerbitkan artikel hasil penelitian dan gagasan ilmiah* dari Dosen, Peneliti, Praktisi, dan Guru dari seluruh Indonesia dan Mancanegara. JPTI memiliki fokus dan ruang lingkup yang terdiri dari 1. Lingkup pendidikan : Penelitian Tindakan Kelas (PTK), Pendidikan Usia Dini, Pendidikan Dasar, Pendidikan Menengah, Pendidikan Tinggi, Pendidikan Karakter, Pendidikan Non formal, Pendidikan Informal, Pendidikan Inklusi, dan Pendidikan Khusus lainnya (Kebencanaan, Komunitas, Anti Korupsi, Bela Negara, dll). 2. Lingkup Teknologi : Ilmu Pengetahuan dan Teknologi, Teknologi kesehatan, bidang keteknikan (Teknik Informatika, Teknik Elektro, Teknik Arsitektur, Teknik Sipil, Teknik Mesin, Teknik Industri, Teknik Geologi, Teknik Kimia, Teknik Perkapalan, dll) Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia terbit setiap bulan (12 kali dalam setahun). JPTI terdaftar dengan P-ISSN : 2775-4227 dan E-ISSN : 2775-4219
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 670 Documents
 63   64   65   66   67 
Perancangan Konseptual MarineSmart: Website Interaktif Identifikasi Cuaca dan Zona Tangkap Ramah Lingkungan untuk SMK Perikanan Berbasis Kajian Literatur Pipih Nur Widaningsih; Yulda Yulda; Aulia Dinda Wijayanti; Maulia Najdah; Nayshazahira Rizqina Pramesty
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 6 No 7 (2026): JPTI - Juli 2026
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.2043

Abstract

Indonesia sebagai negara kepulauan memiliki potensi kelautan dan perikanan yang besar, namun pendidikan kejuruan bidang perikanan masih menghadapi kesenjangan kompetensi lulusan dengan kebutuhan industri akibat minimnya media pembelajaran digital yang mengintegrasikan materi identifikasi cuaca laut, zona potensi penangkapan ikan, dan praktik perikanan ramah lingkungan secara terpadu. Penelitian ini bertujuan merancang prototype website pembelajaran interaktif bernama MarineSmart untuk mendukung pembelajaran siswa SMK Perikanan. Metode yang digunakan adalah studi literatur dengan pendekatan deskriptif kualitatif melalui kajian sistematis terhadap artikel ilmiah dari Google Scholar dengan rentang tahun 2020-2025, dengan perancangan antarmuka menggunakan Figma serta pengembangan website berbasis HTML, CSS, dan JavaScript dengan bantuan Claude AI, kemudian dipublikasikan melalui Netlify. Hasil penelitian berupa prototype MarineSmart yang memuat enam fitur utama, yaitu fitur identifikasi cuaca laut dan peta zona tangkap ikan interaktif mengatasi keterbatasan akses informasi kondisi laut; modul praktik ramah lingkungan mengintegrasikan materi perikanan berkelanjutan; kuis dan evaluasi mendukung pengukuran capaian kompetensi secara mandiri; sistem gamifikasi dan poin mendorong motivasi belajar secara interaktif; serta aksesibilitas multi-device memastikan fleksibilitas penggunaan tanpa batasan perangkat. Seluruh fitur telah divisualisasikan dalam prototype website dengan rancangan navigasi antarhalaman yang mendukung alur penggunaan sistem. Meskipun masih bersifat konseptual dan belum divalidasi oleh ahli maupun pengguna akhir, MarineSmart menjadi landasan pengembangan media pembelajaran vokasi kelautan dan perikanan yang komprehensif dan adaptif.
Peramalan Jumlah Mahasiswa Baru di Universitas Malikussaleh Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing dan Bayesian Updating Indah Chairunnisa; Muhammad Fikry; Hafizh Al Kautsar Aidilof
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 6 No 7 (2026): JPTI - Juli 2026
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.2052

Abstract

Jumlah mahasiswa baru merupakan informasi krusial bagi perguruan tinggi dalam perencanaan akademik dan strategi penerimaan. Universitas Malikussaleh mengalami fluktuasi jumlah mahasiswa baru periode 2021–2025, sehingga diperlukan metode peramalan yang akurat. Penelitian ini bertujuan meramalkan jumlah mahasiswa baru Universitas Malikussaleh tahun 2026–2030 menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) Holt, serta memperbarui hasil ramalan dengan Bayesian Updating berdasarkan informasi dari kuesioner calon mahasiswa. Data historis yang digunakan adalah jumlah mahasiswa baru tahun 2021–2025. Data kuesioner diperoleh dari 205 responden siswa SMA/SMK di Kota Lhokseumawe. Analisis korelasi Pearson digunakan untuk menyeleksi indikator yang paling berpengaruh terhadap jumlah mahasiswa baru. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Double Exponential Smoothing (DES) menghasilkan nilai MAPE 7,88% (kategori sangat akurat) dengan ramalan jumlah mahasiswa baru tahun 2026–2030 berturut-turut 5.626, 6.197, 6.767, 7.338, dan 7.908. Lima indikator terpilih (minat, KIP-Kuliah, reputasi, fasilitas, kemudahan informasi) menghasilkan nilai evidence 0,533. Setelah Bayesian Updating (?=0,3), diperoleh hasil posterior 5.682, 6.258, 6.834, 7.411, dan 7.986. Korelasi Pearson antara evidence dan jumlah mahasiswa baru menunjukkan hubungan sangat kuat (r=0,9271; p=0,0234). Penelitian ini membuktikan bahwa integrasi Double Exponential Smoothing (DES) dan Bayesian Updating menghasilkan peramalan yang lebih adaptif terhadap informasi terkini calon mahasiswa.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI CAPCUT MENGGUNAKAN ALGORITMA XGBOOST BERBASIS MACHINE LEARNING Frederick Frederick; Gede Pande Satria Abhisila; I Gusti Ngurah Putu Putra Adnyana; I Kadek Abhi Pramana Prabangkara; Indriyani Indriyani
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 6 No 7 (2026): JPTI - Juli 2026
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.2086

Abstract

Perkembangan teknologi digital mendorong meningkatnya penggunaan aplikasi berbasis mobile, salah satunya aplikasi pengeditan video seperti CapCut. CapCut menjadi aplikasi yang populer karena menyediakan berbagai fitur editing yang mudah digunakan untuk membuat konten digital secara kreatif dan praktis. Tingginya jumlah pengguna menyebabkan banyaknya ulasan yang diberikan melalui Google Play Store, baik berupa komentar positif, netral, maupun negatif. Ulasan tersebut dapat dimanfaatkan untuk mengetahui tingkat kepuasan serta persepsi pengguna terhadap kualitas aplikasi. Namun, jumlah data yang besar membuat analisis manual kurang efisien dan membutuhkan waktu yang lama. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna aplikasi CapCut menggunakan algoritma XGBoost berbasis machine learning. Penelitian dilakukan melalui tahapan pengumpulan data menggunakan teknik web scraping, preprocessing teks, ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF, serta klasifikasi sentimen ke dalam kategori positif, netral, dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 2.582 ulasan yang berhasil dianalisis, sentimen netral mendominasi sebesar 40,40%, diikuti sentimen positif sebesar 35,44%, dan sentimen negatif sebesar 24,17%. Model XGBoost yang dibangun memperoleh akurasi sebesar 80% dengan nilai precision, recall, dan F1-score rata-rata masing-masing sebesar 0,81, 0,80, dan 0,80. Hasil tersebut menunjukkan bahwa algoritma XGBoost mampu mengklasifikasikan sentimen pengguna aplikasi CapCut dengan baik dan dapat digunakan sebagai alat bantu untuk memahami persepsi pengguna terhadap aplikasi. Penerapan algoritma XGBoost pada ulasan pengguna aplikasi CapCut berbahasa Indonesia memberikan alternatif metode klasifikasi yang memiliki performa baik dalam mendukung evaluasi kualitas aplikasi berbasis data ulasan pengguna. Temuan penelitian ini juga memberikan manfaat praktis bagi pengembang aplikasi dalam mengidentifikasi kecenderungan opini pengguna secara lebih cepat, objektif, dan akurat sebagai dasar pengambilan keputusan untuk pengembangan fitur maupun peningkatan kualitas layanan.
Pengembangan Instrumen Angket Evaluasi Program UKS Dalam Rangka Meningkatkan Derajat Kesehatan Siswa Di SMP Negeri 1 Membalong Anton Kristiawan; Edi Istiyono; Yolandaru Septiana
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 6 No 6 (2026): JPTI - Juni 2026
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.2103

Abstract

Penelitian ini didasari oleh pentingnya derajat kesehatan siswa dalam mendukung keberhasilan bidang akademis yang kontras dengan berbagai tantangan yang ada di lapangan seperti kurangnya fasilitas UKS, sedikitnya jumlah kader kesehatan yang terlatih, dan sedikitnya keterlibatan siswa di sekolah. Tujuan penelitian ini adalah membuat instrumen kuesioner untuk mengevaluasi pelaksanaan program UKS dengan menerapkan model CIPP (Context, Input, Process, Product) yang benar dan konsisten, agar dapat meningkatkan kesehatan para siswa. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian evaluasi dengan pendekatan kuantitatif. Penelitian ini menggunakan 22 orang sampel melalui metode purposive sampling, yaitu terdiri dari pembina UKS, guru PJOK, tenaga administrasi, serta perwakilan siswa dari pengurus PMR dan siswa biasa di SMP Negeri 1 Membalong. Pengumpulan data dilakukan dengan tiga jenis kuesioner terstruktur. Analisis validitas isi dilakukan dengan menggunakan koefisien Aiken’s V berdasarkan penilaian tiga orang ahli, sedangkan uji reliabilitas antar penilai dilakukan dengan Intraclass Correlation Coefficient (ICC) atau Kappa menggunakan software SPSS. Hasil penelitian ini memfokuskan pada kualitas instrumen yang dibuat. Dalam pengujian validitas isi instrumen, diperoleh nilai koefisien Aiken sebesar 0,721, (kategori baik). Dari 20 indikator yang dinilai, sebagian besar berada dalam kategori baik hingga sangat baik, meskipun ada beberapa indikator yang berada dalam kategori sedang dan memerlukan perbaikan. Sementara itu, hasil uji reliabilitas antar-rater menunjukkan skor kesepakatan sebesar 0,620, sehingga disimpulkan alat ukur ini memiliki reliabilitas yang cukup baik. Dengan demikian, instrumen yang dikembangkan ini terbukti memenuhi standar ilmiah dan layak digunakan sebagai alat pengukuran yang objektif untuk mengevaluasi serta mendiagnosis hambatan dalam program UKS di tingkat sekolah. Dengan adanya instrumen ukur yang objektif tersebut, diharapkan hasil yang diperoleh dapat memberikan kontribusi signifikan dalam mendukung penyusunan kebijakan kesehatan di sekolah agar lebih menyeluruh, tepat sasaran, dan berkelanjutan.
Pengembangan Media Interaktif Berbasis Model Pembelajaran Discovery Learning Pada Materi Stoikiometri Isro' Indah Sari; Muhammad Muhyi
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 6 No 7 (2026): JPTI - Juli 2026
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.2104

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh rendahnya pemahaman konseptual siswa pada materi stoikiometri yang bersifat abstrak dan membutuhkan kemampuan representasi simbolik serta perhitungan kimia secara matematis. Guru juga memerlukan model pembelajaran inovatif yang siap pakai dan terintegrasi teknologi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan proses pengembangan, menguji validitas, mengkaji kepraktisan, serta melihat efektivitas media interaktif berbasis model pembelajaran Discovery Learning pada materi stoikiometri di SMAN 22 Surabaya. Penelitian ini menggunakan model R&D dengan pendekatan 4D yang meliputi tahap Define, Design, Develop, dan Disseminate. Pada tahap define dilakukan analisis kebutuhan melalui angket siswa, angket guru, dan wawancara yang menunjukkan bahwa materi stoikiometri masih dianggap sulit. Tahap design menghasilkan rancangan media berbentuk flipbook yang terintegrasi dengan Canva, YouTube, dan Quiziz berdasarkan sintak Discovery Learning. Tahap develop dilakukan melalui validasi ahli materi dan ahli media serta uji coba terbatas. Teknik pengumpulan data menggunakan angket, wawancara, observasi, dan dokumentasi. Analisis data dilakukan secara deskriptif kuantitatif dan kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan: (1) proses pengembangan media dilaksanakan secara sistematis, reflektif, dan adaptif; (2) validasi ahli materi mencapai 100% dan validasi ahli media mencapai 97,73% (sangat layak); (3) rata-rata skor kepraktisan 3,50 (sangat baik) pada uji coba terbatas, dan pada uji coba lapangan seluruh siswa (100%) memberikan respons sangat setuju pada seluruh aspek; (4) media interaktif terbukti efektif meningkatkan hasil belajar dengan kenaikan rata-rata dari 53,58 menjadi 80,86 dan peningkatan ketuntasan belajar dari 13,9% menjadi 100%. Disimpulkan bahwa media interaktif berbasis model pembelajaran Discovery Learning pada materi stoikiometri telah memenuhi kriteria valid, praktis, dan efektif sehingga layak digunakan sebagai inovasi pembelajaran kimia di tingkat SMA.
Pengembangan Instrumen Evaluasi Program Supervisi Akademik Berbasis CIPP (Context, Input, Process, Product) Ratna Zahrotus Sania; Edi Istiyono; Yolandaru Septiana
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 6 No 6 (2026): JPTI - Juni 2026
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.2105

Abstract

Program supervisi akademik merupakan salah satu upaya penting dalam meningkatkan kinerja guru dan kualitas pembelajaran di sekolah. Namun, pelaksanaannya sering kali belum dievaluasi secara komprehensif karena keterbatasan instrumen yang valid dan reliabel untuk mengukur keberhasilan program secara menyeluruh. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan instrumen evaluasi program supervisi akademik berdasarkan model evaluasi CIPP (Context, Input, Process, Product). Tahapan pengembangan instrumen meliputi analisis konstruk, penyusunan kisi-kisi instrumen, pengembangan butir instrumen, validasi ahli, revisi instrumen, serta uji coba instrumen. Instrumen yang dikembangkan terdiri dari angket, lembar wawancara, lembar observasi, dan lembar dokumentasi. Validitas isi instrumen dianalisis menggunakan indeks Aiken’s V berdasarkan penilaian tiga validator. Validitas instrumen angket dianalisis menggunakan Corrected Item Total Correlation (CITC), sedangkan reliabilitas menggunakan koefisien Cronbach Alpha dengan software R. Hasil penelitian menunjukkan bahwa instrumen yang dikembangkan memiliki kualitas yang sangat baik. Hasil validasi isi menunjukkan nilai Aiken’s V berkisar antara 0,778–1,000 dengan rata-rata sebesar 0,992. Sebanyak 51 dari 52 butir angket dinyatakan valid, sedangkan satu butir direvisi berdasarkan saran validator. Hasil uji validitas empiris menunjukkan seluruh butir memiliki nilai CITC di atas 0,30 dengan rentang nilai 0,657–0,829. Uji reliabilitas menghasilkan koefisien Cronbach Alpha sebesar 0,986 yang menunjukkan reliabilitas sangat tinggi. Temuan tersebut menunjukkan bahwa instrumen evaluasi program supervisi akademik berbasis model CIPP yang dikembangkan memenuhi kriteria validitas dan reliabilitas sehingga layak digunakan sebagai alat evaluasi program supervisi akademik di sekolah.
Implementasi Augmented Reality Berbasis Marker pada Brosur Perumahan untuk Visualisasi Model 3D Rumah dengan Metode MDLC Satiaka Nugraha Sasmita Padmanagara; Muhamad Azrino Gustalika; Dany Candra Febrianto
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 6 No 7 (2026): JPTI - Juli 2026
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.2110

Abstract

Industri properti yang berkembang pesat mendorong pengembang untuk mencari metode pemasaran yang lebih inovatif. Brosur biasa yang hanya menampilkan informasi berupa teks dan gambar dua dimensi masih kurang mampu menjelaskan secara jelas tentang desain dan penataan ruangan rumah kepada calon pembeli. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi Augmented Reality (AR) yang menggunakan marker dan dapat dijalankan di platform Android. Aplikasi ini terhubung dengan brosur Perumahan Griya Teluk Indah dan berfungsi menampilkan gambar rumah tipe 36 dalam bentuk 3D secara interaktif. Metode yang digunakan dalam pengembangan adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang terdiri dari enam tahap, yakni tahap konsep, desain, pengumpulan materi, pembuatan, pengujian, dan distribusi. Aplikasi ini dikembangkan dengan menggunakan Unity 3D, Vuforia SDK, dan bahasa pemrograman C#. Hasil pengujian Black Box menunjukkan semua fitur aplikasi berjalan sesuai dengan fungsi yang dibutuhkan, dengan kemampuan mendeteksi Marker yang cukup baik dalam jarak 10 hingga 50 sentimeter serta sudut 10 derajat sampai 90 derajat. Hasil UAT yang melibatkan empat orang Sales Freelance mendapatkan skor rata-rata sebesar 85,00%, yang masuk ke dalam kategori sangat baik. Penelitian menunjukkan bahwa aplikasi AR yang dibuat berhasil membantu para penjual dalam memberikan informasi tentang rumah dengan cara yang lebih menarik dan jelas, Penelitian ini berkontribusi sebagai inovasi yang mengintegrasikan teknologi AR berbasis Marker langsung ke dalam brosur fisik perumahan subsidi menggunakan metode MDLC, sehingga menawarkan pendekatan baru dalam strategi pemasaran properti yang lebih interaktif dan terukur.
Analisis Komparatif Efisiensi Energi Dan Akurasi Arsitektur Neuromorphic Dan Von Neumann Pada Inferensi Edge AI Muhammad Baso Adrian Ibrahim; Farhani Ayu Amalina; Muhammad Faiz Burhanuddin; Ruth Hanseliani; Jan Everhard Riwurohi
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 6 No 6 (2026): JPTI - Juni 2026
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.2136

Abstract

Permasalahan mendasar mengenai hubungan antara akurasi inferensi dan efisiensi energi pada perangkat Edge AI masih belum dijelaskan secara kuantitatif dalam literatur yang ada. Kebaruan penelitian ini terletak pada penggunaan spike sparsity sebagai parameter analitik kuantitatif untuk mengidentifikasi secara eksplisit kondisi ketika arsitektur Neuromorphic memberikan efisiensi energi yang lebih baik dibandingkan arsitektur Von Neumann.  Perkembangan pesat perangkat IoT dan komputasi edge mendorong kebutuhan mendesak akan inferensi AI yang sangat hemat energi. Arsitektur Von Neumann yang mendasari perangkat edge menghadapi hambatan struktural: setiap operasi perkalian-akumulasi (MAC) pada jaringan saraf tiruan dalam (DNN) mensyaratkan transfer data berulang antara memori dan prosesor, menghasilkan konsumsi energi yang tidak proporsional terhadap kapasitas perangkat. Jaringan Saraf Spiking (SNN) dengan neuron Leaky Integrate-and-Fire (LIF) menawarkan paradigma komputasi berbasis peristiwa yang secara biologis masuk akal, di mana operasi sinaptik hanya terjadi saat ambang batas potensial membran tercapai. Studi ini menyajikan analisis komparatif komprehensif antara DNN dan SNN menggunakan arsitektur LeNet-5 pada dataset MNIST dan Fashion-MNIST, diimplementasikan sepenuhnya melalui simulasi perangkat lunak berbasis Python, PyTorch, dan snntorch. Efisiensi energi diukur melalui dua pendekatan komplementer: model energi teoretis (4,6 pJ/MAC untuk DNN; 0,9 pJ/SOP untuk SNN) dan pengukuran empiris menggunakan CodeCarbon. Hasil menunjukkan SNN dengan langkah waktu T=16 mencapai akurasi 98,63% pada MNIST dengan estimasi energi 15,55 ?J per inferensi, menghasilkan efisiensi 1,10× dibandingkan DNN (17,11 ?J, akurasi 99,21%). Sparsitas spike rata-rata 71,0% memenuhi ambang efisiensi teoretis, dan analisis Pareto mengonfirmasi T=16 sebagai konfigurasi titik optimal trade-off akurasi–energi. Kontribusi utama penelitian ini meliputi kerangka evaluasi komparatif sumber terbuka yang dapat direplikasi tanpa perangkat keras neuromorfik khusus, serta validasi spike sparsity sebagai parameter kuantitatif untuk menjelaskan hubungan antara akurasi inferensi dan efisiensi energi pada SNN, yang didukung melalui analisis pengaruh langkah waktu dan validasi silang model energi teoretis terhadap benchmark perangkat keras fisik. Secara praktis, temuan ini mengimplikasikan bahwa SNN dengan konfigurasi T=16 layak diadopsi pada perangkat Edge AI berdaya terbatas yang membutuhkan keseimbangan antara akurasi inferensi dan efisiensi energi, tanpa memerlukan perangkat keras neuromorphic khusus.
Sistem Monitoring Kualitas Air pada Budidaya Ikan Mujaer Berbasis IoT Menggunakan Decision Tree Adam Bekti Laksono; Muhamad Azrino Gustalika; Anggi Zafia
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 6 No 6 (2026): JPTI - Juni 2026
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.2160

Abstract

Kualitas air merupakan faktor penting dalam budidaya ikan mujaer karena perubahan pH, suhu, TDS, dan turbidity dapat memengaruhi kesehatan serta tingkat kelangsungan hidup ikan. Pada kolam ikan Desa Gripit, pemantauan kualitas air sebelumnya masih dilakukan secara manual sehingga pengelola berpotensi terlambat menentukan waktu pengelolaan air. Penelitian ini bertujuan membangun sistem monitoring kualitas air berbasis Internet of Things menggunakan ESP32, sensor pH, sensor suhu DS18B20, sensor TDS, sensor turbidity, Firebase, dan aplikasi monitoring. Sistem menerapkan algoritma decision tree untuk mengklasifikasikan kondisi air menjadi “Kondisi Air Normal” dan “Air Harus Dikuras”. Aturan keputusan menetapkan kondisi normal pada pH 4–11, suhu 20–27°C, TDS ? 42024 ppm, dan turbidity ? 4 NTU; pelanggaran satu ambang menghasilkan status “Air Harus Dikuras”. Pengujian sensor dilakukan menggunakan MAE dan akurasi relatif, sedangkan pengujian perangkat lunak dilakukan menggunakan metode black-box testing. Hasil pengujian menunjukkan akurasi relatif sensor pH sebesar 98,59%, sensor suhu 99,01%, sensor TDS 96,55%, dan sensor turbidity 93,88%. Selama implementasi pada 20 Januari 2026 sampai 20 Maret 2026, sistem mencatat 1418 data, terdiri dari 1414 data “Kondisi Air Normal” dan 4 data “Air Harus Dikuras”. Perubahan status dipicu oleh nilai turbidity yang melewati ambang batas 4 NTU, dengan nilai tertinggi 4,92 NTU. Estimasi mortalitas ikan menurun dari rata-rata 39,16% sebelum pemasangan alat menjadi 21,76% setelah alat diterapkan, sedangkan berat panen meningkat dari rata-rata 507 kg menjadi 652 kg. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat membantu pemantauan kualitas air dan mendukung pengambilan keputusan pengelolaan air secara lebih terukur.
Klasifikasi Skor Action Research Arm Test Menggunakan Wearable sensor Berbasis IoT dan Random Forest untuk Rehabilitasi Pasca Stroke Ilmi Sinambela; Muhammad Fikry; Defry Hamdhana
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 6 No 7 (2026): JPTI - Juli 2026
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.2199

Abstract

Pemantauan fungsi ekstremitas atas merupakan bagian penting dalam rehabilitasi pascastroke, tetapi penilaian secara konvensional masih bergantung pada pengamatan tenaga kesehatan dan sulit dilakukan secara berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan prototipe hand wearable sensor berbasis Internet of Things untuk mengklasifikasikan kualitas gerakan tangan berdasarkan skor Action Research Arm Test (ARAT). Perangkat dibangun menggunakan mikrokontroler ESP32 dan dua sensor MPU6050 yang ditempatkan pada punggung tangan dan lengan bawah untuk merekam data akselerometer dan giroskop dari 10 subjek sehat pada tujuh gerakan ARAT yang mencakup kategori gross movement dan grip. Fitur statistik diekstraksi dari sinyal sensor dan ketidakseimbangan data pada setiap kelas ditangani sebelum tujuh model Random Forest dikembangkan secara terpisah untuk memprediksi skor ARAT 0–3 pada setiap gerakan. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata akurasi sebesar 89%, presisi makro 0,83, recall makro 0,84, dan F1-score makro 0,84, dengan model gerakan tangan ke belakang kepala mencapai performa tertinggi (akurasi 94%, F1-score 0,90). Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali pola kualitas gerakan secara menjanjikan sebagai prototipe pendukung pemantauan rehabilitasi, meskipun validasi klinis pada pasien pascastroke masih diperlukan sebelum sistem digunakan dalam pelayanan kesehatan.

Page 67 of 67 | Total Record : 670

 63   64   65   66   67 

Filter by Year

2021 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 6 No 7 (2026): JPTI - Juli 2026 Vol 6 No 6 (2026): JPTI - Juni 2026 Vol 6 No 5 (2026): JPTI - Mei 2026 Vol 6 No 4 (2026): JPTI - April 2026 Vol 6 No 3 (2026): JPTI - Maret 2026 Vol 6 No 2 (2026): JPTI - Februari 2026 Vol 6 No 1 (2026): JPTI - Januari 2026 Vol 5 No 12 (2025): JPTI - Desember 2025 Vol 5 No 11 (2025): JPTI - November 2025 Vol 5 No 10 (2025): JPTI - Oktober 2025 Vol 5 No 9 (2025): JPTI - September 2025 Vol 5 No 8 (2025): JPTI - Agustus 2025 Vol 5 No 7 (2025): JPTI - Juli 2025 Vol 5 No 6 (2025): JPTI - Juni 2025 Vol 5 No 5 (2025): JPTI - Mei 2025 Vol 5 No 4 (2025): JPTI - April 2025 Vol 5 No 3 (2025): JPTI - Maret 2025 Vol 5 No 2 (2025): JPTI - Februari 2025 Vol 5 No 1 (2025): JPTI - Januari 2025 Vol 4 No 12 (2024): JPTI - Desember 2024 Vol 4 No 11 (2024): JPTI - November 2024 Vol 4 No 10 (2024): JPTI - Oktober 2024 Vol 4 No 9 (2024): JPTI - September 2024 Vol 4 No 8 (2024): JPTI - Agustus 2024 Vol 4 No 7 (2024): JPTI - Juli 2024 Vol 4 No 6 (2024): JPTI - Juni 2024 Vol 4 No 5 (2024): JPTI - Mei 2024 Vol 4 No 4 (2024): JPTI - April 2024 Vol 4 No 3 (2024): JPTI - Maret 2024 Vol 4 No 2 (2024): JPTI - Februari 2024 Vol 4 No 1 (2024): JPTI - Januari 2024 Vol 3 No 12 (2023): JPTI - Desember 2023 Vol 3 No 11 (2023): JPTI - November 2023 Vol 3 No 10 (2023): JPTI - Oktober 2023 Vol 3 No 9 (2023): JPTI - September 2023 Vol 3 No 8 (2023): JPTI - Agustus 2023 Vol 3 No 7 (2023): JPTI - Juli 2023 Vol 3 No 6 (2023): JPTI - Juni 2023 Vol 3 No 5 (2023): JPTI - Mei 2023 Vol 3 No 4 (2023): JPTI - April 2023 Vol 3 No 3 (2023): JPTI - Maret 2023 Vol 3 No 2 (2023): JPTI - Februari 2023 Vol 3 No 1 (2023): JPTI - Januari 2023 Vol 2 No 12 (2022): JPTI - Desember 2022 Vol 2 No 11 (2022): JPTI - November 2022 Vol 2 No 10 (2022): JPTI - Oktober 2022 Vol 2 No 9 (2022): JPTI - September 2022 Vol 2 No 8 (2022): JPTI - Agustus 2022 Vol 2 No 7 (2022): JPTI - Juli 2022 Vol 2 No 6 (2022): JPTI - Juni 2022 Vol 2 No 5 (2022): JPTI - Mei 2022 Vol 2 No 4 (2022): JPTI - April 2022 Vol 2 No 3 (2022): JPTI - Maret 2022 Vol 2 No 2 (2022): JPTI - Februari 2022 Vol 2 No 1 (2022): JPTI - Januari 2022 Vol 1 No 12 (2021): JPTI - Desember 2021 Vol 1 No 11 (2021): JPTI - November 2021 Vol 1 No 10 (2021): JPTI - Oktober 2021 Vol 1 No 9 (2021): JPTI - September 2021 Vol 1 No 8 (2021): JPTI - Agustus 2021 Vol 1 No 7 (2021): JPTI - Juli 2021 Vol 1 No 6 (2021): JPTI - Juni 2021 Vol 1 No 5 (2021): JPTI - Mei 2021 Vol 1 No 4 (2021): JPTI - April 2021 Vol 1 No 3 (2021): JPTI - Maret 2021 Vol 1 No 2 (2021): JPTI - Februari 2021 Vol 1 No 1 (2021): JPTI - Januari 2021 More Issue