cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Antonius Edy Setyawan
Contact Email
edysetyawan.200286@gmail.com
Phone
+6281256079033
Journal Mail Official
jutech.stkippk@gmail.com
Editorial Address
Jln. Pertamina - Sengkuang Km.4
Location
Kab. sintang,
Kalimantan barat
INDONESIA
JUTECH : Journal Education and Technology
Published by STKIP Persada Khatulistiwa Sintang
ISSN : -     EISSN : 27229297     DOI : 10.31932
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Education Languange, Linguistic, Communication & Media Other
JUTECH : Journal Education and Technology adalah jurnal yang diterbitkan oleh Prodi Pendidikan Komputer STKIP Persada Khatulistiwa Sintang. Jurnal ini memuat publikasi hasil pemikiran dan penelitian di bidang teknologi pendidikan, baik laporan penelitian maupun tinjauan buku yang dapat memberikan solusi permasalahan bagi perkembangan dunia pendidikan dan pengajaran secara luas dan bermanfaat serta belum pernah publikasi di media cetak maupun elektronik. Ruang lingkup bahasan meliputi: - Philosofi teknologi pendidikan - Evaluasi dan Hasil Belajar - Media Pembelajaran Interaktif - e-Learning - Multimedia Pendidikan - Game Edukasi - Blended Learning - Aplikasi pembelajaran berbasis web/android JUTECH : Journal Education and Technology terbit 2 kali per tahun pada bulan Juni dan Desember.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 141 Documents
 11   12   13   14   15 
PENERAPAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS UNTUK PENERIMA BANTUAN PUPUK SUBSIDI Mubarok, Muhammad Zaqi; Irawan, Bambang; Bachri, Otong Saeful
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 6, No 2 (2025): JUTECH DESEMBER
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v6i2.5288

Abstract

Program bantuan pupuk subsidi NPK 15-15-15 di Kecamatan Adiwerna, Kabupaten Tegal, masih menghadapi kendala pada proses seleksi penerima yang dilakukan secara manual dan subjektif, sehingga berpotensi menimbulkan ketidaktepatan sasaran. Penelitian ini bertujuan merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode TOPSIS untuk meningkatkan objektivitas, akurasi, dan transparansi dalam penentuan penerima bantuan pada kelompok tani. Metode TOPSIS diterapkan melalui tahapan penyusunan matriks keputusan, normalisasi, pembobotan berdasarkan lima kriteria (komoditas, tahun pembentukan, jumlah anggota, kelas, dan luas lahan), penentuan solusi ideal positif dan negatif, perhitungan jarak, serta penentuan nilai preferensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kelompok tani dengan nilai preferensi tertinggi mencapai 0,82 sehingga dinilai paling layak, sedangkan nilai terendah 0,31 berada pada prioritas akhir penerimaan bantuan. Sistem ini dibangun berbasis web menggunakan PHP dan MySQL, serta dilengkapi diagram UML dan rancangan antarmuka untuk administrator, petugas, dan pengguna. Implementasi SPK ini meningkatkan efisiensi penyaluran bantuan pupuk subsidi dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih terukur bagi kelembagaan pertanian di wilayah Adiwerna.
EFEKTIVITAS PENGGUNAAN TEKNOLOGI AUGMENTED REALITY (AR) DALAM PEMBELAJARAN SISWA BERKEBUTUHAN KHUSUS: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW Saputri, Meza; Yoenanto, Nono Hery; Pebrian, Pebrian; Yani, Sri Handa
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 6, No 2 (2025): JUTECH DESEMBER
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v6i2.6000

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas teknologi Augmented Reality (AR) dalam meningkatkan hasil belajar siswa berkebutuhan khusus, dengan fokus pada anak-anak Autism Spectrum Disorder (ASD) dan disabilitas belajar lainnya. Melalui metode systematic literature review sebanyak 14 artikel terpilih dari database scopus. Artikel yang direview dibatasi pada studi kuantitatif dengan desain eksperimen yang dipublikasikan dalam rentang tahun 2014-2024, dengan melibatkan siswa berkebutuhan khusus serta mengevaluasi efektivitas intervensi pembelajaran berbasis augmented reality. Analisis data dilakukan melalui descriptive dan narrative synthesis terhadap temuan utama studi terpilih. Hasil analisis menunjukkan bahwa AR memberikan dampak positif pada keterampilan sosial, kognitif, dan emosional siswa berkebutuhan khusus. Beberapa studi menunjukkan peningkatan keterampilan sosial dan pemahaman emosional, khususnya melalui aplikasi permainan berbasis AR dan buku bergambar interaktif. Meskipun hasilnya bervariasi, penggunaan AR terbukti meningkatkan motivasi belajar dan mengurangi gejala-gejala autisme, seperti hiperaktivitas dan iritabilitas. Temuan ini mengindikasikan bahwa AR merupakan alat yang menjanjikan untuk mendukung pembelajaran siswa berkebutuhan khusus, dengan desain yang tepat dan terpersonalisasi.
ANALISIS KLASTERING K MEANS PADA DATA PENERIMAAN DAERAH TAHUN 1991-1995 Putri, Aulia Eka Ayu; Putri, Dica Cahayani; Anisa, Dwi; Trismayani, Trismayani; Alfian, Zurnan
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 6, No 2 (2025): JUTECH DESEMBER
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v6i2.5048

Abstract

Analisis data keuangan daerah merupakan langkah penting untuk memahami karakteristik dan ketimpangan fiskal antar wilayah, khususnya pada periode sebelum penerapan otonomi daerah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan jenis penerimaan daerah kabupaten/kota di Indonesia pada periode 1991–1995 menggunakan algoritma K-Means serta mengevaluasi kualitas hasil clustering guna memperoleh klaster yang representatif. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan data mining dengan teknik clustering K-Means, di mana data berupa persentase realisasi dan rata-rata penerimaan daerah dari 16 jenis penerimaan dianalisis menggunakan bahasa pemrograman Python. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, normalisasi menggunakan StandardScaler, penentuan jumlah klaster optimal, serta evaluasi klaster menggunakan Silhouette Score, Calinski-Harabasz Index, dan Davies-Bouldin Index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah klaster optimal adalah tiga klaster dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,7234, Calinski-Harabasz Index sebesar 593,93, dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,8689, yang menandakan kualitas pengelompokan yang baik. Distribusi klaster memperlihatkan ketimpangan struktur penerimaan daerah, di mana satu klaster bersifat dominan sementara klaster lainnya memiliki karakteristik unik. Kesimpulannya, algoritma K-Means efektif dalam mengidentifikasi pola penerimaan daerah pra-otonomi dan dapat digunakan sebagai dasar analisis struktur serta ketimpangan fiskal daerah.
ANALISIS KOMPARATIF K-MEANS UNTUK SEGMENTASI DATA EKONOMI, SOSIAL, DAN KEUANGAN Agustina, Dahlia; Nanda, Dennis; Muharram, Fahri; Pratama, Adhyaksa; Anggraeni, Yunita
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 6, No 2 (2025): JUTECH DESEMBER
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v6i2.5050

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan algoritma K-Means secara komparatif pada lima studi kasus dari domain ekonomi, sosial, dan keuangan. Studi kasus yang digunakan meliputi data kemiskinan di Indonesia, laporan keuangan BUMN sektor perhubungan, konsumsi tembakau di Amerika Serikat, alokasi anggaran pendidikan lintas negara, dan kurs valuta asing terhadap Rupiah. Algoritma K-Means diterapkan menggunakan pustaka Scikit-learn dalam Python dengan langkah pra-pemrosesan yang sesuai, seperti standardisasi data dan penentuan jumlah klaster optimal menggunakan Elbow Method pada kasus tertentu. Analisis dilakukan dengan pendekatan kuantitatif untuk menghasilkan klaster, yang kemudian diinterpretasikan secara deskriptif kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means mampu mengelompokkan data secara efektif pada kelima kasus yang dianalisis, terutama ketika diikuti dengan langkah metodologi yang tepat. Klaster yang dihasilkan mempermudah pemahaman pola data, baik untuk evaluasi kebijakan sosial-ekonomi maupun untuk mendukung pengambilan keputusan keuangan. Kesimpulan dari studi ini adalah bahwa K-Means merupakan alat segmentasi data yang fleksibel dan serbaguna, namun keberhasilan implementasinya sangat bergantung pada konteks data, metodologi yang diterapkan, dan interpretasi hasil yang cermat.
PENGEMBANGAN DESAIN PROTOTIPE APLIKASI MOBILE UNTUK PENGELOLAAN SURAT MASUK DAN SURAT KELUAR DI SD ALWASLIYAH PEMATANG JOHAR Alda, Muhamad; Amalia, Syafira
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 6, No 2 (2025): JUTECH DESEMBER
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v6i2.5953

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan prototipe aplikasi mobile untuk mendigitalisasi pengelolaan surat masuk dan keluar di SD Alwasliyah Pematang Johar guna meningkatkan efisiensi administrasi sekolah. Sistem pengelolaan surat yang masih dilakukan secara manual menyebabkan lambatnya pencarian dokumen, arsip yang tidak tertata, serta tingginya risiko kehilangan dan kerusakan data administrasi. Penelitian ini menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) dengan model pengembangan prototyping melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan prototipe, pengembangan aplikasi, serta evaluasi sistem. Aplikasi mobile yang dikembangkan dilengkapi fitur unggah dokumen, pencarian cepat, penyimpanan digital yang aman, dan pengaturan hak akses pengguna, dengan antarmuka yang responsif dan mudah digunakan. Evaluasi dilakukan melalui uji fungsional dan uji pengguna yang melibatkan staf administrasi sekolah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu mempercepat pengelolaan dan pencarian surat, meningkatkan keteraturan arsip digital, serta mengurangi risiko kehilangan dan kerusakan dokumen. Prototipe aplikasi ini dinilai efektif dalam mendukung digitalisasi administrasi sekolah secara lebih aman dan efisien.
PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PENILAIAN TENAGA KESEHATAN KOTA TEGAL Ghaffar, Dzaky Abdul; Bachri, Otong Saeful; Irawan, Bambang
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 6, No 2 (2025): JUTECH DESEMBER
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v6i2.5292

Abstract

Penilaian kinerja tenaga kesehatan berperan penting dalam menjaga kualitas pelayanan kesehatan. Namun, penilaian manual sering kali subjektif dan kurang terstruktur, sehingga dapat memengaruhi objektivitas keputusan. Penelitian ini bertujuan merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menghasilkan evaluasi kinerja yang objektif dan terukur. Sistem ini diterapkan di Dinas Kesehatan Kota Tegal dengan sembilan kriteria penilaian berdasarkan nilai-nilai ASN BerAKHLAK dan indikator profesionalisme. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi yang melibatkan 83 tenaga kesehatan. Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria melalui perbandingan berpasangan, menghitung rasio konsistensi, dan menghasilkan peringkat akhir pegawai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SPK ini efektif dalam memproses data penilaian dan menghasilkan peringkat yang akurat. Sistem ini mendukung pengambilan keputusan terkait promosi, penghargaan, dan pengembangan kompetensi secara transparan dan objektif. Pengembangan di masa depan dapat mencakup integrasi dengan sistem manajemen kepegawaian dan fitur pelaporan otomatis.
HUBUNGAN ANTARA PENGGUNAAN GENERATIVE AI TERHADAP PEMAHAMAN KONSEP DASAR PEMROGRAMAN PYTHON PADA MAHASISWA UNIVERSITAS KRISTEN PETRA TAHUN 2025 Wijaya, Jefferson; Nathaniel, Brian David; Pangemanan, Kevin Dean; Manusubhaga, Moses Rafael; Susanto, Nathanael Evan
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 6, No 2 (2025): JUTECH DESEMBER
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v6i2.5790

Abstract

Perkembangan Generative Artificial Intelligence (AI) telah memengaruhi proses pembelajaran di perguruan tinggi, termasuk dalam pembelajaran pemrograman. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara penggunaan Generative AI terhadap pemahaman konsep dasar pemrograman Python pada mahasiswa Informatika Universitas Kristen Petra angkatan 2025 dalam lingkungan tanpa pengawasan penggunaan AI. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan analisis korelasi Pearson. Data dikumpulkan melalui survei daring dan tes pemahaman konsep dasar Python yang mencakup enam topik utama, dengan melibatkan 56 responden. Variabel yang dianalisis meliputi cara penggunaan Generative AI, durasi pengalaman pemrograman, frekuensi menyelesaikan tugas tanpa AI, serta tingkat kepercayaan terhadap AI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Generative AI memiliki korelasi positif dan signifikan terhadap skor pemahaman konsep dasar pemrograman Python, terutama ketika AI digunakan untuk menjelaskan kesalahan dan soal pemrograman. Sementara itu, pengalaman pemrograman dan frekuensi mengerjakan tugas tanpa AI tidak menunjukkan hubungan yang signifikan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penggunaan Generative AI dapat mendukung peningkatan pemahaman konsep dasar pemrograman Python, meskipun diperlukan pengelolaan penggunaan yang tepat agar tidak menimbulkan ketergantungan.
PENGEMBANGAN APLIKASI DETEKSI PENYAKIT PADA DAUN TANAMAN SINGKONG MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Ramadhan, Hafizd; Salaamah, Rifdah; Khoirunnisa, Khoirunnisa
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 6, No 2 (2025): JUTECH DESEMBER
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v6i2.5900

Abstract

Singkong (Manihot esculenta) merupakan salah satu komoditas pertanian utama di Indonesia yang produktivitasnya sering mengalami penurunan akibat serangan penyakit pada daun. Proses identifikasi penyakit secara konvensional membutuhkan keahlian khusus dan waktu yang relatif lama, sehingga kurang efektif bagi petani. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi deteksi penyakit daun singkong berbasis Convolutional Neural Network (CNN) guna membantu petani dalam mengidentifikasi penyakit tanaman secara cepat dan akurat. Dataset yang digunakan terdiri dari 2.780 citra daun singkong yang terbagi ke dalam lima kelas, yaitu penyakit mosaik singkong, penyakit bercak cokelat singkong, tungau hijau singkong, penyakit bercak bakteri singkong, dan daun singkong sehat. Model CNN dilatih melalui tahap pra-pemrosesan data, augmentasi citra, serta penerapan metode Stratified K-Fold Cross Validation. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa model mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 83%. Model yang telah dilatih kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi yang dilengkapi dengan fitur unggah gambar dan pengambilan citra secara real-time. Pengujian fungsional menunjukkan aplikasi berjalan dengan baik, sedangkan hasil usability testing terhadap 20 responden memperoleh tingkat kepuasan pengguna sebesar 88,3%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan efektif dalam mendukung deteksi dini penyakit daun singkong serta berpotensi mendukung penerapan pertanian digital.
IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI PENGELUARAN KEUANGAN BERDASARKAN POLA EKSTERNAL DAN INTERNAL (SEASONALITY, KEGIATAN RUTIN & INSIDENTIL) STUDI KASUS: FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ALMUSLIM Hajar, Siti; Asrianda, Asrianda; Fikry, Muhammad
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 6, No 2 (2025): JUTECH DESEMBER
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v6i2.6008

Abstract

Perencanaan anggaran yang akurat merupakan faktor penting dalam pengelolaan keuangan perguruan tinggi. Fakultas Teknik Universitas Almuslim menghadapi fluktuasi pengeluaran yang dipengaruhi oleh pola internal dan eksternal, seperti seasonality, kegiatan rutin akademik, serta kegiatan insidentil. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode machine learning dalam memprediksi pengeluaran keuangan fakultas berdasarkan pola-pola tersebut. Data historis pengeluaran keuangan pada anggaran tahun 2021 – 2025 digunakan sebagai dataset, yang dikombinasikan dengan variabel waktu dan jenis kegiatan. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, pemodelan, serta evaluasi kinerja model menggunakan metrik kesalahan prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model machine learning mampu menghasilkan prediksi pengeluaran yang lebih akurat dibandingkan metode perencanaan konvensional. Model prediksi ini diharapkan dapat menjadi alat bantu pengambilan keputusan dalam penyusunan anggaran, meningkatkan efisiensi pengelolaan keuangan, serta mendukung penerapan data-driven decision making di lingkungan Fakultas Teknik.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE DAN SELF-REGULATED LEARNING: TELAAH EPISTEMOLOGIS PERSPEKTIF TEORI BARAT DAN FILSAFAT ISLAM Islamy, Fawwaz Adzansyah; Fadlilah, Mugiarti Nur; Setyawati, Rr
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 6, No 2 (2025): JUTECH DESEMBER
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v6i2.5979

Abstract

The development of artificial intelligence in higher education has transformed the ways students access, process, and construct knowledge, thereby generating significant epistemic implications for self-regulated learning. This article aims to examine the relationship between AI and self-regulated learning from an epistemological perspective by integrating Western theories and Islamic philosophy. The study employs a systematic literature review of scholarly publications from 2021 to 2025 that address artificial intelligence, self-regulated learning, and epistemic cognition among university students. The findings indicate that, from a Western perspective, AI is conceptualized as a cognitive and metacognitive tool that supports planning, monitoring, and reflective learning through adaptive feedback and personalized learning experiences. However, uncritical use of AI may weaken students’ epistemic agency and foster cognitive dependency. From the perspective of Islamic philosophy, AI is positioned as a wasilah (means) that holds epistemic value when used ethically and guided by intention (niyyah), moral conduct (akhlaq), and moral responsibility. This article underscores that the epistemic value of AI is not inherent in the technology itself, but is determined by the quality of students’ self-regulated learning and their epistemic awareness as learning subjects.

Page 14 of 15 | Total Record : 141

 11   12   13   14   15 

Filter by Year

2020 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 6, No 2 (2025): JUTECH DESEMBER Vol 6, No 1 (2025): JUTECH JUNI Vol 5, No 2 (2024): JUTECH DESEMBER Vol 5, No 1 (2024): JUTECH JUNI Vol 4, No 2 (2023): JUTECH DESEMBER Vol 4, No 1 (2023): JUTECH JUNI Vol 3, No 2 (2022): JUTECH DESEMBER Vol 3, No 1 (2022): JUTECH JUNI Vol 2, No 2 (2021): JUTECH DESEMBER Vol 2, No 1 (2021): JUTECH JUNI Vol 1, No 2 (2020): JUTECH DESEMBER Vol 1, No 1 (2020): JUTECH JUNI More Issue