cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Hendra Nelva Saputra
Contact Email
hendra.nelva@umkendari.ac.id
Phone
+6282193165892
Journal Mail Official
hendra.nelva@umkendari.ac.id
Editorial Address
Jl. K.H. Ahmad Dahlan No. 10, Gedung E Lantai 2
Location
Kota kendari,
Sulawesi tenggara
INDONESIA
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
Published by Universitas Muhammadiyah Kendari
ISSN : 27752984     EISSN : 27751813     DOI : https://doi.org/10.51454/decode
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Languange, Linguistic, Communication & Media Other
DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi publishes articles in English and Indonesian which will be published 3 times a year, namely March, July and November. Articles that can be considered for publication in this journal are the results of research that is in accordance with the focus and scope of the journal including: (1) Software Engineering, (2) Data Mining, (3) Artificial Intelligence, (4) Computer Network, (5) Robotics System, (6) Information Security, (7) Mobile Learning, (8) Online Learning, (9) Multimedia, (10) Development Learning Media, (11) Integration of Technology in Learning.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 591 Documents
 29   30   31   32   33 
Computer-Aided Diagnosis (CAD) of Stroke in The Brain CT-Scan Images Using Integration of Grey Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Texture Feature Extraction And K-Nearest-Neighbour (KNN) Classification
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3: NOVEMBER 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v4i3.646

Abstract

This study presents an advanced and efficient computer-aided diagnosis (CAD) system for stroke detection using brain CT images, integrating Grey Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) feature extraction and K-Nearest Neighbour (KNN) classification. The objective is to enhance stroke detection accuracy and efficiency in clinical settings. A dataset of 400 brain CT images, divided into 300 for training and 100 for testing with equal normal and stroke classes, was used to evaluate performance. The GLCM texture features significantly differentiated between normal and stroke images. The optimized KNN model demonstrated high performance, achieving 99% classification accuracy, 100% sensitivity, 98% specificity, 97% precision, a 99% F1 score, 100% positive predictive value, and 98% negative predictive value. The average computation time per image was 3.2 seconds, indicating feasibility for real-time application. In conclusion, the GLCM-KNN integrated CAD system proves to be an accurate and efficient method for stroke diagnosis on brain CT scans, offering a potential solution for early stroke detection in resource-limited healthcare facilities.
The Use of Google Classroom in Learning Writing: A Study of EFL Students’ Attitude
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3: NOVEMBER 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v4i3.665

Abstract

This study is aimed to determine EFL student attitudes towards the use of Google Classroom in writing. It was conducted at the SMPN 14 Kendari. This study's participants are four students from class IX2. Purposive sampling was used to choose study participants depending on the criteria required by the researcher. The design of this study was based on case study methods. Data collection was done through an interview. The results showed that there were five student affective attitudes toward using Google Classroom in writing, namely: 1). Usefulness: students can write sentences in English in Google Classroom, but students cannot write sentences in English in Google Classroom. 2) ease of use: students find it easy to do writing assignments in English in Google Classroom; 3) accessability: students feel the process of learning in Google Classroom is easily accessible, and students find the learning process in Google Classroom difficult to access. 4) Engagement: students are actively engaged in the writing process when using Google Classroom, as it provides interactive features and tools that enhance their learning experience. Additionally, students may feel less motivated to participate in writing activities if they encounter technical difficulties or limitations within the platform. 5) Collaboration: Google Classroom allows for seamless collaboration among students, enabling them to work together on writing assignments and provide feedback to one another. However, some students may struggle with collaborative tasks or feel hesitant to share their work with peers.
Analisis Kesuksesan Pengguna Website E-Learning Menggunakan Model DeLone & McLean
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3: NOVEMBER 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v4i3.683

Abstract

E-learning merupakan sebuah proses belajar dan mengajar, yang memanfaatkan media elektronik, secara khusus yaitu internet, sebagai sistem pembelajarannya. Hasil  dari wawancara ke mahasiswa dan dosen, didapatkan adanya kekurangan dalam pemanfaatan e-learning Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Kekurangan tersebut   diantaranya terkadang mengalami kesulitan dalam berkomunikasi antara mahasiswa  dan  dosen  melalui e-learning  Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Niat  subyek  dalam  menggunakan e-learning Universitas Muhammadiyah Purwokerto untuk  mendukung  proses  perkuliahan  sudah baik, namun masih ada beberapa mahasiswa yang tidak pernah mengakses website. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis penggunaan website e-learning dengan menggunakan model kesuksesan DeLone & McLean di Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode deskriptif. Dalam hal ini peneliti mengevaluasi e-learning Universitas Muhammadiyah Purwokerto menggunakan  model  kesuksesan  sistem  informasi  DeLone  &  McClean. Hasil penelitian menunjukkan keberhasilan atau kesuksesan dengan model DeLone & McLean. Hal ini dibuktikan dengan hasil pengumpulan data dari angket dan wawancara. Pada kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan, penggunaan, kepuasan pengguna, dan aspek manfaat bersih, responden menunjukkan jawaban puas terhadap website e-learning yang ada di Universitas Muhammadiyah Purwokerto.
Optimasi Support Vector Machines (SVM) Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) pada Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Layanan Bukalapak di Twitter
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3: NOVEMBER 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v4i3.686

Abstract

Kegiatan bertransaksi secara online sudah seringkali dilakukan oleh berbagai kalangan baik itu kaum anak muda sampai orang tua. Melihat dari tren kunjungan dari setiap marketplace di Indonesia memiliki tren yang berbeda-beda, ada yang mengalami kenaikan dan ada yang mengalami penurunan salah satunya adalah Bukalapak. Dari 3 marketplace terbesar di Indonesia, Bukalapak terus mengalami tren penurunan kunjungan dari tahun 2019 sampai tahun 2022. Pada penelitian ini, bertujuan untuk mengetahui setiap ulasan/komentar di Twitter dan menghitung berapa capaian ulasan yang positif, negatif, atau netral dan juga mengetahui tingkat akurasi terbaik. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM) dan metode untuk optimasi dengan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Hasil dari penelitian ini ditampilkan dengan rasio data latih 80% dan data uji 20% yang menggunakan metode Support Vector Machines (SVM) saja, mendapatkan nilai akurasi sebesar 95,94%, precision sebesar 94,92%, dan recall sebesar 96,14%. Sedangkan untuk pengujian kedua menggunakan metode Support Vector Machines (SVM) dan optimasi menggunakan fitur seleksi pada metode Particle Swarm Optimization (PSO) menghasilkan nilai akurasi sebesar 96,22%, precision sebesar 95,24%, dan recall sebesar 96,18%. Pada percobaan kedua ini juga mendapatkan paramater C dan gamma terbaik yaitu parameter C sebesar 0.8036 dan parameter gamma sebesar 1.616.
Pemodelan Prediksi Alokasi Pagu Belanja Pegawai dengan Metode Neural Network dan Linear Regression
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3: NOVEMBER 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v4i3.708

Abstract

Belanja Pegawai meupakan belanja rutin yang diterima Aparatur Sipil Negara (ASN) yang merupakan hak pegawai sebagai wujud penghargaan atau kompensasi atas tugas yang telah dilaksanakan untuk mendukung fungsi dan tugas unit organisasi pemerintah. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi alokasi pagu belanja pegawai tersebut dengan mengimplementasikan dan membandingkan kinerja algoritma Neural Network dan Linear Regression. Penelitian ini menggunakan rasio data pelatihan dan pengujian 90:10, 80:20 dan 70:30 dengan hasil pengujian menggunakan algoritma neural network mendapatkan nilai RMSE sebesar 1.528.548.203,391, 1.574.970.259,712, dan 1.502.955.371,784, sedangkan Linear Regression mendapatkan nilai RMSE sebesar 1.525.213.978,925, 1.612.945.104,455, dan 1.540.826.342,006. Berdasarkan hasil perbandingan pada rasio ideal data uji dan latih 80:20, dapat disimpulkan bahwa algoritma Neural Network dengan nilai RMSE 1.574.970.259,712 menunjukkan nilai kinerja yang lebih baik dari pada Linear Regression dengan nilai RMSE 1.612.945.104,455, diharapkan hasil tersebut dapat digunakan untuk membantu prediksi penyedian alokasi pagu belanja pegawai dimasa yang akan datang.
Rancang Bangun Game Mobile Pencarian Jejak Untuk Pembelajaran Pramuka Menggunakan Metode Pengembangan Game Development Life Cycle (GDLC)
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3: NOVEMBER 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v4i3.710

Abstract

Pramuka merupakan salah satu bentuk pendidikan non-formal yang secara khusus ditujukan untuk meningkatkan nilai-nilai etika, akhlak mulia, pengendalian diri, serta potensi diri. Kegiatan pramuka yang telah menjadi kurikulum di berbagai tingkat pendidikan menandakan pentingnya prinsip-prinsip kepramukaan sebagai bagian dari pembentukan karakter dan keterampilan. Namun, pembelajaran pramuka seringkali memiliki permasalahan terkait dengan pembina, materi, maupun peserta didik itu sendiri. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, peneliti membuat aplikasi yang bertujuan untuk membantu proses pembelajaran pramuka melalui gamifikasi aktivitas pramuka dengan permainan pencarian jejak. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan GDLC (Game Development Life Cycle) yang mencakup tahapan Initiation, Pre-production, Production, Alpha testing, Beta testing, dan Release. Aplikasi ini dibuat menggunakan framework Flutter dan mencakup modul materi kepramukaan, Syarat Kecakapan Umum, dan permainan pencarian jejak. Hasil pengujian dari aplikasi ini menunjukkan bahwa aplikasi ini berjalan dengan baik secara fungsional dan berhasil mendapatkan rata-rata skor 77.8 berdasarkan kuesioner SUS. Hal ini membuktikan bahwa aplikasi telah diterima dengan baik oleh pembina dan anggota pramuka.
Implementasi Sistem Informasi Geografis Terhadap Pemetaan Mitra Layanan Brilink Di Kota Tanjung Balai
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3: NOVEMBER 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v4i3.725

Abstract

BRI merupakan salah satu bank BUMN yang terus berinovasi untuk memberikan pelayanan terbaik ke setiap nasabah. Contoh inovasi layanan yaitu dalam bentuk mitra layanan BRILink. Tujuan layanan BRILink yaitu memudahkan para nasabah dalam melakukan transaksi keuangan melalui mitra yang telah bekerjasama. Untuk memudahkan pendataan lokasi mitra BRILink, dibutuhkan sebuah sistem pemetaan yang terintegrasi. Meskipun pihak BRI memiliki sistem pemetaan mitra dari BRILink, tetapi masih terlihat kurang efektif mengingat aplikasi pemetaan yang ada belum memberikan informasi yang lengkap. Tujuan penelitian ini untuk membantu pihak BRI khususnya di kota Tanjung Balai dalam mendata dan memetakan lokasi dari mitra BRILink. Penelitian menggunakan metode kualitatif dengan analisis berdasarkan obsevasi dan dokumentasi berkaitan dengan data mitra layanan BRILink. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa GIS dengan menggunakan Google MAP API membantu memudahkan masyarakat untuk mengetahui lokasi mitra layanan BRILink dengan menampilkan informasi yang lengkap, mudah dan akurat di Kota Tanjung Balai.
Perancangan UI/UX untuk Aplikasi Tafsir Al-Quran Berbasis Mobile Menggunakan Metode HDC (Human Centered Design)
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3: NOVEMBER 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v4i3.726

Abstract

Perkembangan teknologi mempermudah akses dan pembacaan Al-Quran beserta tafsirnya melalui aplikasi smartphone. Membaca dan memahami tafsir Al-Quran merupakan ibadah utama bagi umat Muslim. Aplikasi tafsir Al-Quran kini menawarkan teks Arab, terjemahan, dan tafsir dari berbagai sumber, meningkatkan kenyamanan pengguna. Desain pengalaman pengguna (User Experience/UX) dan antarmuka pengguna (User Interface/UI) yang efektif sangat penting untuk keberhasilan aplikasi. Penelitian ini menggunakan pendekatan Human Centered Design (HCD) untuk merancang aplikasi tafsir Al-Quran berbasis Android, berfokus pada kebutuhan pengguna. Hasil wawancara mengungkapkan kebutuhan fitur seperti tafsir yang mudah dipahami, dukungan bahasa Indonesia dan Inggris, pengingat waktu salat, dan penanda ayat. Prototipe yang dikembangkan diuji kepada pengguna, menghasilkan tanggapan positif terkait kemudahan penggunaan dan pemahaman tafsir. Aplikasi ini dirancang untuk memudahkan akses kapan saja dan di mana saja, terutama bagi mereka yang sibuk dan tidak selalu membawa Al-Quran fisik. Secara keseluruhan, penelitian ini menegaskan bahwa penerapan HCD berkontribusi pada pengembangan aplikasi religius yang fungsional, mudah digunakan, dan sesuai kebutuhan pengguna.
Sistem Informasi Penyebaran Penyakit Tuberculosis Paru Di Puskesmas Karang Rejo Dengan Metode K-Means Clustering Berbasis Web
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3: NOVEMBER 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v4i3.728

Abstract

Tuberkulosis (TB) Paru merupakan salah satu penyakit menular yang masih menjadi masalah kesehatan masyarakat di Indonesia. Untuk memantau penyebaran penyakit TB Paru, diperlukan sebuah sistem informasi yang dapat memvisualisasikan persebaran kasus TB Paru di suatu wilayah termasuk  desa Karang Rejo. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem informasi penyebaran penyakit TB Paru di Puskesmas Karang Rejo dengan menggunakan metode K-Means Clustering berbasis web. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan data penderita TB Paru berdasarkan jarak terdekat dengan titik pusat cluster. Hasil pengelompokan tersebut kemudian divisualisasikan pada peta digital menggunakan Google Maps API. Sistem informasi ini dilengkapi dengan fitur pencarian kasus TB Paru berdasarkan rentang waktu, status pengobatan, dan wilayah. Administrator juga dapat mengelola data penderita, data pegawai, dan data klaster. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa aplikasi dapat memvisualisasikan penyebaran kasus TB Paru di Puskesmas Karang Rejo dengan baik. Pengawai Puskesmas  dapat dengan mudah melihat sebaran kasus TB Paru dan melakukan analisis persebaran penyakit. Sistem informasi ini diharapkan dapat membantu pihak Puskesmas Karang Rejo dalam memantau dan mengendalikan penyebaran penyakit TB Paru di wilayah kerjanya.
Implementation Of Dynamic Role-Based Access Control and Record Log-In Dependency Injection Based VRMS System
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3: NOVEMBER 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v4i3.752

Abstract

Human resource management is one of the critical factors for a company in order to realize the company's vision, mission, and goals. This requires effective and efficient human resource management by integrating the entire management process well. This is to manage the company's internal and external human resources. VRMS is an integrated application that can manage the company's external resources. VRMS is built based on dependency injection. VRMS has two superior features: role-based access control (RBCA) and record log. RBCA is a feature that manages all resources involved in a company project. At the same time, the record log allows super admins to monitor and evaluate the performance of all external company resources. The VRMS system is built using hybrid methodoly in software development life cycles from initiation phase, planning, execution, and testing. The testing process used in this system is the user acceptance test (UAT) method. The test results show that all features on VRMS can run 80% well.

Page 31 of 60 | Total Record : 591

 29   30   31   32   33 

Filter by Year

2021 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 1: MARET 2026 Vol. 5 No. 3: NOVEMBER 2025 Vol. 5 No. 2: JULI 2025 Vol. 5 No. 1: MARET 2025 Vol. 4 No. 3: NOVEMBER 2024 Vol. 4 No. 2: JULI 2024 Vol. 4 No. 1: MARET 2024 Vol. 3 No. 2: SEPTEMBER 2023 Vol. 3 No. 1: MARET 2023 Vol. 2 No. 2: SEPTEMBER 2022 Vol. 2 No. 1: MARET 2022 Vol. 1 No. 2: SEPTEMBER 2021 Vol. 1 No. 1: MARET 2021 More Issue