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
 49   50   51   52   53 
Multimedia Pembelajaran Berbasis Android Pada Mata Pelajaran TIK
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 1: MARET 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i1.1105

Abstract

Multimedia menjadi salah satu metode yang menarik perhatian dalam dunia pendidikan, terutama di kalangan siswa. Dengan memanfaatkan multimedia pembelajaran berbasis Android, diharapkan dapat meningkatkan motivasi dan keterlibatan siswa dalam proses belajar. Akan tetapi, masih ada proses pembelajaran yang dilakukan guru masih fokus menggunakan metode konvensional dan kurang relevan dengan gaya belajar generasi digital saat ini. Oleh karena itu, diperlukan media pembelajaran inovatif yang dapat mendukung proses pembelajaran, salah satunya berbasis android. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan multimedia pembelajaran berbasis android pada mata pelajaran TIK kelas X di SMA Negeri 3 OKU. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian pengembangan dengan pendekatan model ADDIE. Berdasarkan beberapa tahapan pengujian yang dilakukan didapatkan data sebesar 100% untuk segi tampilan atau fungsionalnya dan data hasil tanggapan siswa didapatkan data sebesar 83,1% dengan kriteria sangat baik. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa multimedia pembelajaran sudah layak dan bisa digunakan sebagai alternatif media saat proses pembelajaran. Dengan adanya multimedia pembelajaran berbasis andorid dapat membangkitkan motivasi belajar siswa serta memungkinkan siswa dapat belajar mandiri sesuai dengan kemampuan dimanapun dan kapanpun.
Penerapan Metode Case Based Reasoning dan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Diagnosa Penyakit dan Hama pada Tanaman Kopi
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 3: NOVEMBER 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i3.1106

Abstract

Tanaman kopi memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia, namun produktivitasnya sering terhambat oleh serangan penyakit dan hama. Minimnya pengetahuan petani mengenai jenis gangguan pada tanaman kopi menyebabkan proses penanganan sering terlambat atau tidak tepat, sehingga menurunkan kualitas dan kuantitas hasil panen. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan Sistem Pakar berbasis metode Case Based Reasoning (CBR) yang dikombinasikan dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mendiagnosis penyakit dan hama pada tanaman kopi secara lebih akurat. Sistem bekerja dengan menganalisis 39 gejala serta 8 basis aturan yang mewakili berbagai jenis penyakit dan hama. Metode CBR digunakan untuk mencari kasus lama yang memiliki kemiripan tertinggi dengan kasus baru, sementara KNN berperan dalam proses perhitungan similaritas berdasarkan bobot masing-masing gejala. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai kemiripan kasus baru terhadap kasus penyakit Karat Daun sebesar 0,83, yang berada di atas ambang batas penerimaan umum pada penelitian CBR (0,70–1,00). Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan CBR-KNN mampu memberikan diagnosis yang memadai dan relevan. Sistem pakar yang dibangun diharapkan dapat membantu petani dalam mengidentifikasi gangguan pada tanaman kopi secara lebih cepat, tepat, dan berbasis pengetahuan pakar.
Evaluasi Kepuasan Pengguna Aplikasi Weverse Menggunakan Model Unified Theory of Accepatance and Use of Technology 2 Pada Penggemar Korean Pop di Indonesia
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 2: JULI 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i2.1113

Abstract

Weverse merupakan inovasi digital berupa aplikasi komunitas Penggemar K-Pop yang dirancang untuk memfasilitasi interaksi Penggemar dan idola. Namun, penelitian terkait dengan kepuasan pengguna aplikasi ini masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan pengguna aplikasi Weverse menggunakan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT 2) pada penggemar K-Pop di Indonesia. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif. Sampel terdiri dari 400 responden penggemar K-Pop di Indonesia pengguna Weverse non-membership yang dipilih melalui teknik purposive sampling. Data dikumpulkan menggunakan kuesioner dan dianalisis melalui Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) menggunakan perangkat lunak SmartPLS 4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor habit, social influence, dan facilitating conditions menjadi faktor utama dalam meningkatkan kepuasan pengguna dan penggunaan aplikasi, sementara faktor lain seperti performance expecrancy, effort expectancy, dan hedonic motivation masih perlu ditingkatkan. Disarankan untuk peneliti selanjutnya dapat menganalisis perbedaan pengaruh variabel terhadap pengguna Weverse membership dan non-membership.
Pengembangan Model PBL Berbantuan Augmented Reality untuk Meningkatkan Pemahaman dan Problem Solving Siswa
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 3: NOVEMBER 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i3.1122

Abstract

Perkembangan teknologi dalam era Society 5.0 mendorong dunia pendidikan untuk mengintegrasikan inovasi digital ke dalam proses pembelajaran. Salah satu tantangan dalam pembelajaran kejuruan, khususnya pada kompetensi keahlian Tata Kecantikan di SMK, adalah rendahnya pemahaman konsep dan keterampilan problem solving siswa terkait penggunaan sunscreen, yang penting untuk kesehatan kulit di wilayah tropis seperti Indonesia. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan menganalisis efektivitas model pembelajaran Problem Based Learning (PBL) berbantuan media Augmented Reality (AR) guna meningkatkan pemahaman konsep dan kemampuan pemecahan masalah siswa dalam topik penggunaan sunscreen. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model 4D (Define, Design, Develop, Disseminate), dilaksanakan di SMKN 8 Surabaya dan SMKN 1 Buduran. Instrumen validasi menilai kelayakan materi, media, dan desain pembelajaran, sedangkan efektivitas diuji melalui ANCOVA. Hasil validasi menunjukkan model termasuk kategori “sangat layak”. Model PBL berbantuan AR terbukti secara signifikan meningkatkan pemahaman konsep dan problem solving siswa dibandingkan pembelajaran konvensional, serta menjadi alternatif inovatif yang relevan dalam pendidikan vokasi.
Pengembangan Dashboard Analitik Real-Time Berbasis BPMN Camunda untuk Optimalisasi Proses Produksi dan Distribusi di Industri Maklon
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 2: JULI 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i2.1126

Abstract

Kebutuhan akan sistem pengawasan dan pengambilan keputusan berbasis data menjadi krusial, khususnya pada perusahaan maklon seperti PT. Elanazma Prima Int. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dashboard analitik real-time untuk memantau dan mengelola proses bisnis secara terintegrasi, mulai dari pengajuan produk, produksi, hingga distribusi. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL, dilengkapi dengan fitur visualisasi interaktif, pembaruan status otomatis, dan hak akses terstruktur. Proses bisnis dimodelkan dengan pendekatan Business Process Model and Notation (BPMN) menggunakan Camunda BPM Engine. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dashboard mampu meningkatkan efisiensi pengawasan, mempercepat respons terhadap dinamika permintaan pasar, serta meminimalisasi keterlambatan dan inefisiensi proses. Studi ini menunjukkan bahwa integrasi visual analytics berbasis situational awareness mampu memberikan dukungan keputusan yang adaptif dan akurat. Kontribusi penelitian ini terletak pada penerapan teknologi digital terintegrasi dalam konteks industri maklon untuk meningkatkan daya saing dan ketahanan operasional berbasis data.
Model Prediksi Manajemen Stok Produk Berbasis Deep Learning Gated Recurrent Unit untuk Optimalisasi Rantai Pasok E-Commerce
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 1: MARET 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i1.1130

Abstract

Perkembangan pesat e-commerce mendorong kebutuhan akan sistem manajemen stok produk yang adaptif dan presisi tinggi untuk menjaga kesinambungan rantai pasok. Ketidakseimbangan antara permintaan konsumen dan ketersediaan stok dapat menyebabkan kerugian signifikan, baik dalam bentuk overstock maupun stockout. Penelitian ini bertujuan untuk merancang model prediksi manajemen stok produk berbasis algoritma deep learning Gated Recurrent Unit (GRU) untuk meningkatkan efisiensi rantai pasok e-commerce. Metode yang digunakan mencakup pengumpulan data historis penjualan, preprocessing data (normalisasi, pembersihan, dan pembagian data pelatihan dan pengujian), perancangan arsitektur model GRU, serta pelatihan dan evaluasi model menggunakan metrik RMSE, MAE, MAPE, dan koefisien determinasi R². Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model GRU memberikan performa terbaik pada epoch ke-200 dengan RMSE 622.94, MAE 451.04, MAPE 0.15, dan nilai R² sebesar 0.70. Temuan ini menunjukkan bahwa GRU efektif dalam memodelkan data deret waktu untuk prediksi permintaan produk. Kesimpulannya, model GRU dapat menjadi pendekatan yang inovatif dan andal dalam mendukung keputusan manajerial berbasis data guna meningkatkan efisiensi rantai pasok e-commerce.
Perencanaan Strategis Sistem Informasi Menggunakan TOGAF pada Program Pascasarjana Magister Manajemen Universitas Triatma Mulya
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 2: JULI 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i2.1132

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membantu Universitas Triatma Mulya dalam merumuskan, mengelola dan mengintegrasikan sistem informasi secara terpadu guna mendukung proses pendidikan dan administrasi, sehingga dapat meningkatkan efektivitas pencapaian visi dan misi institusi melalui pemanfaatan teknologi informasi. Data penelitian diperoleh melalui teknik wawancara dan observasi. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada kerangka kerja TOGAF Architecture Development Method (ADM) yang tahapan penelitiannya meliputi persiapan, visi arsitektur, arsitektur bisnis, arsitektur SI, arsitektur teknologi, peluang dan solusi, rencana migrasi, dan pengujian. Hasil penelitian berupa identifikasi aktivitas utama pada Program Studi Magister Manajemen, yang meliputi pendaftaran mahasiswa baru, kegiatan akademik, penilaian, dan penyelesaian studi. Selain itu, aktivitas pendukung yang dianalisis mencakup pengelolaan keuangan, surat-menyurat, perpustakaan, kemahasiswaan, kepegawaian, sistem informasi/teknologi informasi, serta sarana dan prasarana. Berdasarkan temuan tersebut, penelitian ini memberikan keluaran berupa usulan pengembangan SI/TI yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional Program Studi Magister Manajemen Universitas Triatma Mulya. Dari penelitian ini dihasilkan sejumlah rekomendasi aplikasi berbasis sistem informasi, antara lain SI_VALIDASI, SI_DOSEN, SI_KAS, SI_FINAL, SI_SURAT, SI_SKP, SI_ALUMNI, dan SI_CUTI.
Model Klasifikasi Naive Bayes untuk Pemetaan Persepsi Publik Secara Real-Time pada Media Sosial: Studi Kasus RUU TNI 2025
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 2: JULI 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i2.1139

Abstract

Pengesahan Revisi Undang-Undang TNI 2025 memicu respons polarisasi di media sosial X (Twitter), terutama terkait kekhawatiran kebangkitan doktrin dwifungsi ABRI era Orde Baru. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen publik, mengidentifikasi kecenderungan opini (dukungan/penolakan), dan mengevaluasi kinerja model klasifikasi. Data diperoleh melalui crawling 531 cuitan menggunakan kata kunci strategis ("dwifungsi ABRI", "demokrasi", "supremasi sipil"), diproses dengan preprocessing (cleaning, case folding, tokenization, stopword removal, stemming) dan pelabelan manual. Fitur diekstraksi menggunakan pembobotan TF-IDF, lalu diklasifikasikan dengan Naïve Bayes melalui lima skema pembagian data latih-uji (90%:10% hingga 50%:50%). Hasil menunjukkan dominasi sentimen negatif (81%/434 cuitan) dibanding positif (19%/97 cuitan), dengan model terbaik (skema 90%:10%) mencapai akurasi 85,19% dan presisi 100%, namun recall sangat rendah (4,35%) dan F1-score 8,33%. Word cloud mengungkap kata kunci negatif seperti "tolak", "DPR", dan "Dwifungsi ABRI" yang merefleksikan trauma historis. Simpulan penelitian mengindikasikan penolakan publik terhadap RUU TNI 2025, dengan kelemahan kritis pada deteksi sentimen positif akibat class imbalance dan keterbatasan Naïve Bayes menangkap konteks linguistik kompleks. Rekomendasi mencakup teknik oversampling (SMOTE) dan algoritma berbasis konteks (LSTM) untuk optimasi model.
Pengembangan Video Pembelajaran Problem Based Learning untuk Meningkatkan Analisis Kulit Wajah Siswa SMK Kecantikan
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 2: JULI 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i2.1146

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menguji kelayakan media video, meningkatkan kompetensi menganalisa kulit wajah, menyimpulkan respon siswa terhadap media video pembelajaran berbasis model Problem Based Learning (PBL) di SMKN 1 Buduran. Latar belakang penelitian ini didasari oleh rendahnya kemampuan siswa dalam memahami dan mengaplikasikan analisis kulit wajah melalui metode pembelajaran konvensional. Metode yang digunakan adalah penelitian dan pengembangan (R&D) dengan pendekatan model ADDIE (Analyze, Design, Development, Implementation, Evaluation). Subjek penelitian adalah siswa kelas X Kecantikan dan SPA di SMK Negeri 1 Buduran. Hasil validasi media oleh ahli materi dan ahli media menunjukkan bahwa media video yang dikembangkan termasuk dalam kategori sangat layak dengan skor rata-rata 86,9%. Uji efektivitas melalui pretest dan posttest menunjukkan adanya peningkatan signifikan dalam kompetensi siswa dengan rata-rata nilai siswa yang diajar dengan media video 88,33. Selain itu, hasil angket respon siswa menunjukkan tanggapan sangat positif terhadap penggunaan media video berbasis PBL. Kesimpulannya, media video pembelajaran berbasis PBL efektif dalam meningkatkan kemampuan analisis kulit wajah siswa dan layak digunakan dalam proses pembelajaran kecantikan di SMK.
Pengembangan Video Pembelajaran Kewirausahaan Kuliner untuk Meningkatkan Pemahaman Siswa
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 2: JULI 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i2.1151

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media video pembelajaran pada mata pelajaran Wirausahawan dan Kewirausahaan untuk siswa jurusan kuliner di SMKN 1 Monta. Permasalahan utama yang dihadapi adalah rendahnya pemahaman siswa terhadap konsep kewirausahaan akibat metode pembelajaran yang masih dominan bersifat teoritis dan minim penggunaan media interaktif. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan model pengembangan 4D (Define, Design, Develop, Disseminate). Hasil validasi oleh ahli materi dan media menunjukkan bahwa video pembelajaran tergolong sangat layak dengan skor masing-masing 85% dan 88%. Uji efektivitas melalui pretest dan posttest menunjukkan nilai rata-rata N-Gain sebesar 0,78, termasuk kategori tinggi, yang menandakan peningkatan signifikan dalam pemahaman siswa. Selain itu, minat belajar siswa terhadap media video mencapai 92,18%, menunjukkan daya tarik dan keterlibatan yang tinggi. Temuan ini membuktikan bahwa media video pembelajaran interaktif efektif tidak hanya dalam meningkatkan pemahaman konsep, tetapi juga dalam membangkitkan minat belajar siswa. Maka dari itu, media ini dapat dijadikan sebagai solusi alternatif dalam mengatasi keterbatasan metode pembelajaran konvensional di SMK.

Page 51 of 60 | Total Record : 591

 49   50   51   52   53 

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