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 158 Documents
 12   13   14   15   16 
PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE MOORA UNTUK PEMILIHAN OLI MOTOR MATIC Rengga Hanif Habib Pradipta; Otong Saiful Bachri; Nur Ariesanto Ramdhan
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.v6i2.5227

Abstract

Oli motor matic memiliki peranan penting dalam menjaga performa dan daya tahan mesin, namun banyak mahasiswa masih belum memaham pentingnya pemilihan oli yang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan pemilihan oli motor matic terbaik dengan menggunakan metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA). Metode ini mampu menangi berbagai kriteria seperti harga, kualitas, kekentalan, tahun produksi, dan ukuran oli. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan studi literatur. Sistem dikembangkan  menggunakan pendekatan rekayasa perangkat lunak model waterfall dan divisualisasikan dengan Unified Modeling Language (UML) untuk mendukung perencanaan sistem. Perhitungan metode MOORA dilakukan secara manual dan diolah menggunakan Microsoft Axcel, menghasilkan pemeringkatan alternatif oli terbaik berdasarkan nilai preferensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode MOORA efektif dalam menyeleksi oli berdasarkan banyak kriteria secara objektif dan sistematis. Sistem yang dikembangkan dapat membantu mahasiswa dalam menentukan pilihan oli motor matic yang sesuai dengan kebutuhan dan spesifikasi kendaraan, serta memberikan solusi berbasis teknologi dalam proses pengambilan keputusan. Kesimpulannya, penerapan metode MOORA dalam sistem pendukung keputusan terbukti mampu memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan.
PERBANDINGAN ALGORITMA REGRESI LINEAR DAN REGRESI LOGISTIK DALAM ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR TIKTOK TERHADAP FILM SLINE Nurhabsah Nurhabsah; Nurdin Nurdin
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 7, No 1 (2026): JUTECH JUNI (IN PRESS)
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v7i1.6628

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma Regresi Linear dan Regresi Logistik dalam analisis sentimen komentar TikTok terhadap film Sline. Meningkatnya penggunaan media sosial sebagai sarana penyampaian opini publik mendorong penerapan metode machine learning untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna secara otomatis. Dataset yang digunakan berupa komentar TikTok yang diproses melalui tahapan preprocessing teks, tokenisasi, pembersihan data, dan ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF. Model Regresi Linear dan Regresi Logistik kemudian diimplementasikan serta dievaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Regresi Logistik memiliki performa klasifikasi yang lebih baik dibandingkan Regresi Linear dalam mengidentifikasi sentimen positif dan negatif pada komentar TikTok. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Regresi Logistik lebih efektif digunakan pada permasalahan klasifikasi sentimen karena dirancang khusus untuk prediksi data kategorikal. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan penelitian analisis sentimen berbasis data media sosial.
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI AKADEMIK BERBASIS WEB PADA PENDIDIKAN ANAK USIA DINI: STUDI KASUS TK ISLAM AL KARTIYAH Eko Saputra; Farizi Ilham; Qisha Rahadatul Aisy; Ikhram Darmawan
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 7, No 1 (2026): JUTECH JUNI (IN PRESS)
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v7i1.6590

Abstract

Pengelolaan data akademik secara manual pada lembaga Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) masih menjadi permasalahan umum yang berdampak pada rendahnya efisiensi administrasi, tingginya risiko kesalahan pencatatan, dan sulitnya pemantauan perkembangan peserta didik secara berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) berbasis web pada TK Islam Al Kartiyah menggunakan metode pengembangan Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dibangun menggunakan teknologi front-end HTML, CSS, JavaScript, dan Chart.js, dengan back-end ringan berbasis Python dan penyimpanan data menggunakan JSON. Perancangan sistem dimodelkan menggunakan Unified Modeling Language (UML) yang mencakup Use Case Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram, dan Class Diagram. Sistem yang dikembangkan memiliki enam modul utama: autentikasi pengguna, dashboard analitik, pengelolaan data dan portofolio siswa, input perkembangan enam aspek PAUD, rekap dan pengiriman raport digital, serta pengaturan sistem. Pengujian dilakukan menggunakan metode Black Box Testing terhadap 8 skenario fungsional dan menghasilkan tingkat keberhasilan 100% tanpa ditemukan error pada fungsi utama. Sistem dapat diakses secara daring melalui http://tkislamalkartiyah.sch.id/.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi SIAKAD berbasis web secara signifikan meningkatkan efisiensi pengelolaan data akademik, mempercepat proses pelaporan perkembangan anak, dan mendukung transformasi digital pada satuan PAUD.
WHATSAPP DALAM EKOSISTEM PEMBELAJARAN PASCAPANDEMI COVID-19: META-SINTESIS LITERATUR PENDIDIKAN Magdalena Victoria Bungkas; Stefanus Komenta Utai; Dea Agnes Singgar Sari; Abraham Segara; Anyan Anyan; Adriana Gandasari
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 7, No 1 (2026): JUTECH JUNI (IN PRESS)
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v7i1.6658

Abstract

Penelitian ini menganalisis peran WhatsApp dalam ekosistem pembelajaran pascapandemi Covid-19 melalui meta-sintesis kualitatif literatur pendidikan. Topik ini penting dikaji karena WhatsApp tetap digunakan sebagai media komunikasi pembelajaran setelah sekolah dan perguruan tinggi kembali melaksanakan pembelajaran tatap muka maupun pembelajaran bauran. Penelitian ini menggunakan pendekatan systematic literature review dengan menelaah artikel jurnal dan prosiding yang diterbitkan pada rentang tahun 2020–2025 tentang penggunaan WhatsApp dalam pendidikan formal. Data dikumpulkan menggunakan lembar telaah yang mencakup identitas sumber, jenjang pendidikan, fungsi pembelajaran, manfaat, kendala, dan temuan utama. Data dianalisis melalui identifikasi, seleksi, pengodean, kategorisasi, sintesis tematik, dan penarikan kesimpulan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa WhatsApp berfungsi sebagai media komunikasi, distribusi materi, pemberian tugas, diskusi, umpan balik, koordinasi, dan pendampingan belajar. Penggunaan WhatsApp paling banyak ditemukan pada jenjang SD/sederajat, diikuti perguruan tinggi, SMA/SMK/sederajat, PAUD/sederajat, dan SMP/sederajat.
HUBUNGAN STUDENT ENGAGEMENT DENGAN KEPUASAN BELAJAR MAHASISWA PADA PEMBELAJARAN HYBRID DI UNIVERSITAS PAMULANG Dede Handayani; Azhril Rasya Putra; Raihan Kurniawan; Candra Wahyu Eka Cahyadi; Parida Yasmin
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 7, No 1 (2026): JUTECH JUNI (IN PRESS)
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v7i1.6012

Abstract

Penelitian ini menganalisis hubungan antara student engagement dan kepuasan belajar mahasiswa pada pembelajaran hybrid. Pembelajaran hybrid merupakan kombinasi tatap muka dan pembelajaran daring yang menuntut keterlibatan aktif agar pengalaman belajar tetap bermakna. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif korelasional melalui penyebaran kuesioner kepada 106 mahasiswa di Universitas Pamulang yang mengikuti perkuliahan hybrid. Instrumen mengukur student engagement dan student satisfaction, masing-masing terdiri dari lima indikator dengan skala Likert 1–5. Uji validitas dilakukan dengan corrected item-total correlation dan uji reliabilitas menggunakan Cronbach’s alpha. Hasil menunjukkan seluruh butir pernyataan valid dan reliabel. Uji korelasi Pearson memperlihatkan adanya hubungan positif dan signifikan antara student engagement dan kepuasan belajar mahasiswa. Temuan ini menegaskan bahwa keterlibatan mahasiswa seperti fokus belajar, partisipasi, dan interaksi berkontribusi pada peningkatan kepuasan dalam pembelajaran hybrid. Implikasinya, dosen perlu merancang aktivitas belajar yang interaktif, memberikan arahan yang jelas, serta memanfaatkan platform pembelajaran secara konsisten untuk menjaga keterlibatan dan meningkatkan kepuasan belajar.
ANALISIS MODEL PENERIMAAN TEKNOLOGI DALAM STUDI PERILAKU PENGGUNA (SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW) Tri Puji Lestari
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 7, No 1 (2026): JUTECH JUNI (IN PRESS)
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v7i1.6623

Abstract

Perkembangan teknologi yang pesat menuntut pemahaman yang lebih komprehensif terhadap perilaku pengguna dalam menerima dan menggunakan teknologi. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji model penerimaan teknologi dalam studi perilaku pengguna melalui pendekatan Systematic Literature Review (SLR). Proses kajian dilakukan dengan mengacu pada framework PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses) dan menggunakan sumber data dari database Scopus. Pencarian artikel dilakukan dengan kata kunci yang relevan dan dibatasi pada publikasi dengan rentang waktu terbit tahun 2019-2026. Dari 341 artikel yang teridentifikasi, sebanyak 11 artikel memenuhi kriteria inklusi dan dianalisis lebih lanjut. Hasil kajian menunjukkan bahwa Technology Acceptance Model (TAM) dan UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) merupakan model yang paling dominan digunakan. Namun, sebagian besar penelitian mengembangkan model tersebut dengan menambahkan variabel kontekstual seperti kepercayaan, motivasi, dan faktor sosial. Selain itu, ditemukan adanya kesenjangan antara niat penggunaan dan penggunaan aktual yang dipengaruhi oleh faktor eksternal. Penelitian ini menyimpulkan bahwa model penerimaan teknologi masih relevan, tetapi perlu dikembangkan secara lebih adaptif sesuai konteks dan karakteristik pengguna.
PERBANDINGAN PERFORMA NAÏVE BAYES DAN MODIFIKASI NAIVE BAYES DENGAN LAPLACE CORRECTION PADA KLASIFIKASI POTENSI BANJIR MENGGUNAKAN DATA CURAH HUJAN Wan Dinulaqli; Nurdin Nurdin
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 7, No 1 (2026): JUTECH JUNI (IN PRESS)
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v7i1.6660

Abstract

Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di Kerala, India, dan menimbulkan dampak sosial, lingkungan, serta ekonomi yang signifikan. Berbagai metode machine learning telah digunakan untuk klasifikasi banjir, namun penelitian yang membandingkan Naïve Bayes standar dan Modifikasi Naïve Bayes dengan Laplace Correction pada data curah hujan Kerala masih terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan membandingkan performa kedua metode dalam mengklasifikasikan potensi banjir berdasarkan data curah hujan. Dataset yang digunakan adalah Kerala Flood Prediction Dataset yang terdiri atas 118 data historis periode 1901–2018. Data diproses melalui transformasi label dan diskretisasi berbasis kuartil, kemudian dibagi menjadi 82 data pelatihan (70%) dan 36 data pengujian (30%). Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Naïve Bayes dan Modifikasi Naïve Bayes dengan Laplace Correction menghasilkan performa yang sama, yaitu accuracy 88,89%, precision 85,00%, recall 94,44%, dan F1-score 89,47%. Meskipun berhasil mengatasi permasalahan zero probability pada atribut Annual Rainfall, Laplace Correction tidak meningkatkan performa klasifikasi. Temuan ini menunjukkan bahwa Laplace Correction mampu meningkatkan stabilitas perhitungan probabilitas tanpa memberikan peningkatan performa klasifikasi pada dataset curah hujan Kerala.
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKRUTMEN KARYAWAN BERBASIS WEB DENGAN METODE PROFILE MATCHING DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS: PT ATAP SURYA NUSANTARA Ferdiansyah Gilang Permana; Suryaningrat Suryaningrat
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 7, No 1 (2026): JUTECH JUNI (IN PRESS)
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v7i1.6103

Abstract

Proses rekrutmen karyawan merupakan faktor strategis dalam menentukan kualitas sumber daya manusia, namun PT Atap Surya Nusantara masih menghadapi permasalahan berupa penilaian kandidat yang subjektif dan belum adanya sistem pendukung keputusan yang terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pendukung keputusan rekrutmen karyawan menggunakan metode Profile Matching dan Simple Additive Weighting (SAW). Metode Profile Matching digunakan untuk menilai kesesuaian kompetensi kandidat dengan profil ideal, sedangkan metode SAW digunakan untuk melakukan pemeringkatan berdasarkan bobot kriteria. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dirancang mampu memberikan rekomendasi kandidat terbaik secara objektif dan akurat, sehingga meningkatkan transparansi, konsistensi, dan efektivitas proses rekrutmen.
PERBANDINGAN KLASIFIKASI ALGORITMA DECISION TREE DAN RANDOM FOREST PADA DATASET INDEX PRESTASI SEMESTER MAHASISWA (IPS) Siti Hajar; Nurdin Nurdin
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 7, No 1 (2026): JUTECH JUNI (IN PRESS)
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v7i1.6625

Abstract

Perkembangan teknologi data mining memberikan kontribusi besar dalam pengolahan data akademik pada perguruan tinggi, khususnya dalam memprediksi tingkat keberhasilan studi mahasiswa. Salah satu penerapan data mining yang banyak digunakan adalah teknik klasifikasi untuk menentukan status kelulusan mahasiswa berdasarkan performa akademik. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma Decision Tree dan Random Forest pada klasifikasi dataset indeks prestasi semester mahasiswa. Dataset yang digunakan terdiri dari atribut akademik mahasiswa seperti jenis kelamin, status mahasiswa, umur, status pernikahan, nilai IPS semester 1 hingga semester 8, serta nilai IPK sebagai indikator performa akademik mahasiswa. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, transformasi atribut, pembentukan model klasifikasi, serta evaluasi performa menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan F1-score. Pengujian dilakukan menggunakan data training dan data testing untuk mengetahui kemampuan generalisasi model terhadap data baru. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree memperoleh nilai accuracy sebesar 92,41%, precision sebesar 91,87%, recall sebesar 90,35%, dan F1-score sebesar 91,10%. Sementara itu, algoritma Random Forest menghasilkan performa yang lebih baik dengan accuracy sebesar 95,17%, precision sebesar 94,62%, recall sebesar 93,84%, dan F1-score sebesar 94,22%. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, Random Forest dinilai lebih unggul dibandingkan Decision Tree karena mampu menghasilkan model yang lebih stabil dan memiliki kemampuan generalisasi yang lebih baik terhadap variasi data. Selain itu, atribut IPK dan IPS semester akhir menjadi faktor dominan dalam menentukan status kelulusan mahasiswa. Penelitian ini membuktikan bahwa metode klasifikasi berbasis ensemble learning dapat digunakan secara efektif sebagai sistem pendukung keputusan akademik dalam memantau potensi keterlambatan kelulusan mahasiswa.
PENGEMBANGAN WEBSITE PROFIL SEKOLAH TERINTEGRASI DENGAN SISTEM PENDAFTARAN MURID BARU (SPMB) ONLINE (STUDI KASUS: SMP ANUGERAH ABADI TANGERANG SELATAN) Muhammad Shakron; Davin Absalom Eka Putra; Muhammad Fahriz; Nanang Nanang
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 7, No 1 (2026): JUTECH JUNI (IN PRESS)
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v7i1.6860

Abstract

Proses Sistem Penerimaan Murid Baru (SPMB) di SMP Anugerah Abadi sebelumnya masih dilakukan secara manual sehingga menimbulkan berbagai permasalahan, seperti risiko kehilangan data, keterlambatan penyampaian informasi, serta kurang efisiennya proses administrasi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dirancang sebuah sistem SPMB berbasis web yang bertujuan meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kemudahan dalam proses pendaftaran. Sistem ini dikembangkan menggunakan framework Laravel, bahasa pemrograman PHP, serta SQL sebagai pengelola basis data. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi, wawancara, studi literatur, dan pendekatan deskriptif untuk menganalisis kebutuhan serta perancangan sistem. Fitur utama yang terdapat dalam sistem ini meliputi registrasi online, pengisian data calon murid, verifikasi oleh admin, serta pengecekan status pendaftaran secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mempercepat proses penerimaan murid baru, mengurangi kesalahan dalam penginputan data, serta memudahkan akses informasi bagi calon murid dan orang tua. Dengan implementasi sistem ini, SMP Anugerah Abadi diharapkan dapat mengelola data pendaftaran secara lebih terstruktur, transparan, dan terintegrasi sehingga mampu meningkatkan kualitas layanan administrasi sekolah.

Page 15 of 16 | Total Record : 158

 12   13   14   15   16 

Filter by Year

2020 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7, No 1 (2026): JUTECH JUNI (IN PRESS) 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