cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Firat Meiyasa
Contact Email
firatmeiyasa@unkriswina.ac.id
Phone
+6285239192727
Journal Mail Official
arini.pekuwali@unkriswina.ac.id
Editorial Address
Universitas Kristen Wira Wacana Sumba Jalan R. Soeprapto No. 35, Waingapu 87111
Location
Kab. sumba timur,
Nusa tenggara timur
INDONESIA
Jurnal Inovatif Wira Wacana
Published by Universitas Kristen Wira Wacana Sumba
ISSN : -     EISSN : 29625998     DOI : 10.58300
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering
Ruang lingkup Jurnal Informatics Networks Optimization Versatility Algorithm Teknik Informatika Wira Wacana (Jurnal INOVATIF WIRA WACANA): Teknologi Informasi (Information Technology), Sistem Informasi (Information Systems), Sistem Informasi Geografis (Geo Information System), Sistem Komputer dan Jaringan Komputer (Computer System and Network), Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence), Mutimedia, Keamanan Jaringan, Keamanan Web (Cyber Security), Software Engineering, Internet of Things, Big Data, Data Science, Game, Evolutionary Algorithm.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 145 Documents
 11   12   13   14   15 
Penerapan algoritma Decision tree untuk klasifikasi kemampuan belajar siswa mata pelajaran matematika kelas XI greselen hamu meha; Fajar; Raynesta
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/0azmr607

Abstract

Kemampuan belajar siswa yang bervariasi dalam mata pelajaran Matematika di SMA PGRI Waingapu dapat menimbulkan kesulitan bagi guru dalam menentukan strategi pembelajaran yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kemampuan belajar siswa kelas XI serta mengklasifikasikan tingkat kemampuan siswa menggunakan algoritma Decision Tree ID3. Data penelitian dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dokumentasi, dan kuesioner, kemudian diproses melalui tahap validasi data, pembersihan data tidak lengkap, serta transformasi data agar siap dianalisis. Dalam penelitian ini, variabel yang digunakan terdiri dari variabel akademik dan non-akademik. Variabel akademik meliputi nilai UTS dan nilai UAS, sedangkan variabel non-akademik meliputi kehadiran dan jam belajar siswa. Variabel-variabel tersebut digunakan sebagai dasar dalam membangun model klasifikasi kemampuan belajar siswa. Selanjutnya, algoritma Decision Tree ID3 diterapkan untuk membangun model klasifikasi berdasarkan perhitungan Entropy dan Information Gain, sehingga menghasilkan pohon keputusan yang mampu mengelompokkan siswa ke dalam kategori kemampuan tinggi, sedang, dan rendah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree ID3 mampu menghasilkan model klasifikasi yang mudah dipahami serta mengidentifikasi atribut yang paling berpengaruh terhadap kemampuan belajar siswa melalui pembentukan aturan (rule) klasifikasi.
Klasifikasi Penyakit Tanaman Kacang Tanah Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Berbasis Variance Threshold Veronika Handa Praing; Arini; Leonard
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/5cyrh959

Abstract

Penyakit pada tanaman kacang tanah dapat menurunkan produktivitas sehingga diperlukan metode identifikasi yang akurat. Penelitian ini bertujuan menerapkan Variance Threshold sebagai metode seleksi fitur pada klasifikasi penyakit tanaman kacang tanah menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Dataset yang digunakan merupakan data sekunder sebanyak 50 data dengan lima kelas penyakit. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan KNN setelah tahap seleksi fitur dengan Variance Threshold. Evaluasi model menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa threshold 7 mampu mereduksi jumlah fitur dari enam atribut menjadi tiga atribut tanpa menurunkan performa klasifikasi. Pada kondisi tersebut, model menghasilkan accuracy, precision, recall, dan F1-score sebesar 100%. Namun, threshold yang terlalu tinggi menyebabkan penurunan performa klasifikasi. Dengan demikian, Variance Threshold dapat digunakan untuk menyederhanakan model klasifikasi melalui reduksi fitur tanpa mengurangi performa KNN.
Klasifikasi Penyakit Daun Padi Menggunakan CNN : Perbandingan ResNet50 dan MobileNetV2 Rensiani Rensi; Rambu; Raynesta
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/fxjd1t07

Abstract

Penyakit daun padi seperti blas, bercak cokelat, dan hawar daun bakteri sulit dibedakan secara visual sehingga sering menyebabkan kesalahan diagnosis dan ketidaktepatan penanganan oleh petani. Penelitian ini membandingkan performa arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) ResNet50 dan MobileNetV2 dalam mengklasifikasikan penyakit daun padi berbasis citra digital menggunakan pendekatan transfer learning dan fine-tuning dengan bobot awal dari ImageNet. Dataset yang digunakan sebanyak 900 citra dari tiga kelas penyakit yang bersumber dari Kaggle dan dokumentasi lapangan di Desa Kondamara, Kabupaten Sumba Timur. Kedua model dilatih dengan parameter identik (15 epoch, batch size 32, optimizer Adam, learning rate 0,00001) dan dievaluasi menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, F1-score, dan training time. Hasil menunjukkan MobileNetV2 mengungguli ResNet50 pada seluruh metrik dengan accuracy 75,56%, macro average F1-score 0,76, dan training time 777,89 detik, dibandingkan ResNet50 yang hanya mencapai accuracy 43,33%, macro average F1-score 0,33, dan training time 1.919,35 detik. Model MobileNetV2 selanjutnya diimplementasikan ke dalam prototype berbasis Streamlit dengan confidence score tertinggi 90,03%.
Analisis Sentimen Koperasi Desa Merah Putih pada Platform X dengan Random Forest Elsa Hutar; Arini; Leonard
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/c53yy747

Abstract

Perkembangan media sosial menjadikan platform digital sebagai sumber data untuk memahami persepsi masyarakat terhadap program pemerintah. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen publik terhadap Program Koperasi Desa Merah Putih pada Platform X serta mengevaluasi performa algoritma Random Forest dalam mengklasifikasikan sentimen. Sebanyak 2.869 tweet dikumpulkan menggunakan Apify Tweet Scraper dengan kata kunci “koperasi desa merah putih”, “kopdes merah putih”, dan “KDMP” selama Januari hingga Juni 2026. Data melalui tahap preprocessing yang meliputi text cleaning, case folding, tokenization, normalisasi, stopword removal, dan stemming, sehingga diperoleh 2.191 tweet yang siap dianalisis. Pelabelan menggunakan InSet Lexicon menghasilkan sentimen negatif sebesar 60,43%, positif sebesar 22,96%, dan netral sebesar 16,61%. Ketidakseimbangan kelas ditangani menggunakan SMOTE, sedangkan ekstraksi fitur TF-IDF menghasilkan 4.798 fitur. Model Random Forest dengan SMOTE memperoleh accuracy sebesar 70,62%, macro precision 0,65, macro recall 0,63, dan macro F1-score 0,64. Meskipun kedua model menghasilkan accuracy yang sama, penerapan SMOTE meningkatkan macro recall dan macro F1-score, sehingga kemampuan model dalam mengklasifikasikan kelas minoritas menjadi lebih seimbang. Dominasi sentimen negatif mengindikasikan adanya perhatian publik terhadap transparansi anggaran, mekanisme pelaksanaan, dan implementasi program di lapangan.
Game AR Edukasi Komputer : Media Pengenalan Komponen Komputer Untuk Siswa SMP Kelas VII Tania Dorkas rahel djara; Arini Aha Pekuwali
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/z54mba61

Abstract

SMP Negeri 1 Kambera masih melaksanakan pembelajaran Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) secara konvensional dengan mengandalkan buku teks dan papan tulis akibat keterbatasan sarana, terutama belum tersedianya laboratorium komputer. Kondisi ini menyebabkan proses pembelajaran lebih bersifat teoritis tanpa didukung praktik langsung, sehingga siswa mengalami kesulitan dalam memahami kompetensi dasar Informatika kelas VII, seperti mengenali perangkat keras dan perangkat lunak komputer. Pada masa digital modern, kemampuan teknologi merupakan kebutuhan utama bagi siswa, tetapi terbatasnya akses perangkat komputer menghambat peningkatan kompetensi tersebut. Di samping itu, pendidik mengalami hambatan saat menyajikan materi secara interaktif sehingga proses belajar menjadi kurang atraktif dan menurunkan semangat belajar peserta didik. Studi ini bertujuan menyederhanakan pemahaman siswa mengenai konsep dasar komputer melalui pembuatan media belajar berbasis permainan edukatif. Metode yang diterapkan adalah Game Development Life Cycle (GDLC) yang meliputi tahap perencanaan, pengembangan, pengujian, serta implementasi. Penelitian ini menggunakan algoritma Fisher Yates Shuffle (FYS) untuk melakukan pengacakan urutan soal sehingga tampilan pertanyaan selalu berbeda dan meningkatkan partisipasi siswa. Selain itu, teknologi Augmented Reality (AR) dimanfaatkan untuk menampilkan objek virtual tiga dimensi melalui kamera perangkat sehingga materi dapat dipelajari secara lebih interaktif, menarik, dan kontekstual. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan nilai rata-rata siswa dari 70,9 pada pre-test menjadi 85,3 pada post-test atau meningkat sebesar 20,3%. Black box testing memperoleh tingkat keberhasilan 100%, sedangkan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor rata-rata 82 yang termasuk kategori sangat baik.
Sistem Pakar Rekomendasi Penanganan Permasalahan Hukum Pertanahan Berbasis Android Menggunakan Forward Chaining Maria Sanya Pindiwani; Arini; Desy
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/pa9xcp52

Abstract

Permasalahan sengketa tanah di Kabupaten Sumba Timur sering terjadi akibat keterbatasan akses masyarakat terhadap informasi hukum pertanahan. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem pakar berbasis Android menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) yang membantu masyarakat mendiagnosis permasalahan hukum tanah dan memberikan rekomendasi penyelesaian awal. Sistem mengimplementasikan forward chaining sebagai metode inferensi dan Certainty Factor (CF) untuk mengukur tingkat keyakinan hasil diagnosis. Dibangun dengan framework Flutter, bahasa Dart, dan basis data lokal SQLite, sistem mencakup empat jenis permasalahan: sengketa batas (P01), sertifikat ganda (P02), konflik warisan (P03), dan penguasaan tanpa hak (P04), berdasarkan 45 gejala dan 15 rule. Pengujian black box menunjukkan 10 fitur berhasil (100%). Pengujian akurasi menggunakan 15 kasus yang divalidasi oleh Bapak Jefri Jonga Tari, S.H. pada 22 Mei 2026 menghasilkan akurasi 93,33%. Hasil ini membuktikan efektivitas kombinasi forward chaining dan certainty factor pada sistem pakar berbasis Android di domain hukum pertanahan.
Perancangan sistem antrean klinik berbasis website menggunakan metode Simple Additive Weighting  Erwin Septian Engge; Yustina; Leonard
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/aqyp7v54

Abstract

Sistem antrean konvensional pada Klinik Pratama Grahosadha masih mengharuskan pasien datang langsung ke klinik untuk memperoleh nomor antrean, sehingga berpotensi menimbulkan kepadatan ruang tunggu, ketidakpastian waktu pelayanan, dan kurang efisiennya proses pendaftaran, terutama pada layanan Poli Umum saat jam praktik. Penelitian ini bertujuan merancang sistem antrean berbasis website dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk mendukung penentuan prioritas pelayanan pasien Poli Umum. Pengembangan sistem menggunakan pendekatan Waterfall melalui tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, perancangan basis data, perancangan antarmuka, pemodelan perhitungan prioritas, dan pengujian fungsional. Metode SAW menggunakan tiga kriteria, yaitu tingkat keparahan, usia, dan waktu pendaftaran, dengan bobot masing-masing 0,50; 0,30; dan 0,20. Prototipe yang dihasilkan mendukung pendaftaran daring, pengecekan nomor antrean, pemeringkatan prioritas berbasis SAW, pendaftaran langsung oleh admin, dan laporan antrean. Black Box Testing terhadap delapan skenario utama menunjukkan bahwa seluruh fungsi yang diuji berjalan sesuai hasil yang diharapkan. Rancangan ini menyediakan mekanisme prioritas administratif yang lebih terstruktur dengan tetap menerapkan penyaringan kondisi gawat; namun, hasil pemeringkatan SAW berfungsi sebagai pendukung keputusan dan tidak menggantikan triase klinis oleh tenaga kesehatan.
Penerapan Algoritma Backtracking untuk OptimasiPenjadwalan Ibadah Rumah Tangga Berbasis Web Nofiser Ndama; Arini; Reynaldi
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/kenk0k93

Abstract

Penjadwalan ibadah rumah tangga pada Gereja Kristen Sumba (GKS) Jemaat Walakari membutuhkan pengaturan tuan rumah, waktu ibadah, petugas pelayanan, dan lingkungan dengan tetap menghindari bentrok serta rotasi yang tidak merata. Penelitian ini menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) karena menghasilkan produk berupa sistem penjadwalan ibadah rumah tangga berbasis web. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC) dengan model Waterfall, sedangkan proses penjadwalan menerapkan algoritma backtracking. Permasalahan dimodelkan sebagai Constraint Satisfaction Problem yang terdiri dari slot jadwal sebagai variabel, petugas yang tersedia sebagai domain, dan aturan penjadwalan sebagai constraint. Sistem dibangun menggunakan CodeIgniter, PHP, dan MySQL. Pengujian menggunakan basis data 262 anggota jemaat berhak, 21 majelis jemaat, 2 pelayan ibadah, dan 6 lingkungan pelayanan. Evaluasi dilakukan melalui enam siklus penjadwalan bulanan. Setiap bulan sistem menghasilkan 16 slot jadwal otomatis selama empat minggu dari Senin sampai Kamis, sehingga total kumulatif selama enam bulan adalah 96 slot. Sistem menghasilkan 16 jadwal valid setiap bulan dan 96 jadwal valid secara kumulatif tanpa bentrok. Setiap siklus bulanan membutuhkan waktu proses 0,31 detik dan 17 proses backtrack; secara kumulatif enam siklus membutuhkan 1,86 detik dan 102 proses backtrack, dengan success rate 100%, constraint violation rate 0%, dan Fairness Index 1,00. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat mendukung penjadwalan ibadah rumah tangga yang valid, terstruktur, dan merata.
Pengembangan Virtual Tour Panorama 360° Sebagai Media Navigasi Digital Pada Kompleks Kantor Pemerintahan Kabupaten Sumba Tengah Afren Artato Wunu; Pingky
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/sr2tbz92

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan media digital sebagai solusi dalam penyampaian informasi dan navigasi ruang. Kompleks Kantor Bupati Sumba Tengah merupakan area perkantoran dengan jumlah gedung yang banyak serta jalur akses yang bercabang, sehingga menyulitkan pengunjung dalam menemukan lokasi tujuan. Pra-penelitian terhadap 27 responden dilakukan untuk mengidentifikasi permasalahan tersebut. Hasilnya menunjukkan bahwa 77,7% responden mengalami kesulitan dalam menemukan lokasi gedung tujuan, sementara 96,3% responden menyatakan bahwa peta digital atau virtual tour dapat membantu proses navigasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan virtual tour berbasis teknologi panorama 360 derajat sebagai media navigasi digital berbasis web serta mengukur tingkat kegunaan dan efektivitas sistem yang dikembangkan. Metode pengembangan yang digunakan adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang meliputi tahap concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Pengujian sistem akan dilakukan terhadap 5 responden menggunakan metode System Usability Scale (SUS) serta pengukuran waktu pencarian lokasi dengan dan tanpa menggunakan sistem. Sistem yang dikembangkan diharapkan memiliki tingkat usability yang baik serta mampu meningkatkan efektivitas navigasi dengan mempercepat proses pencarian lokasi, sehingga virtual tour berbasis web dapat menjadi solusi navigasi digital yang efektif dalam membantu orientasi ruang dan meningkatkan efisiensi pelayanan publik.
Analisis Sentimen Banjir Aceh Menggunakan SVM dengan Optimasi Particle Swarm Optimization Rambu Imeldri Tamu Ina; Arini; Reynaldi
Jurnal Inovatif Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026
Publisher : Universitas Kristen Wira Wacana Sumba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58300/663xph20

Abstract

Maraknya penggunaan media sosial membuat masyarakat semakin terbuka menyuarakan tanggapan atas berbagai kejadian, tak terkecuali bencana banjir yang melanda Aceh pada November 2025. Komentar-komentar warganet di platform X berpotensi menjadi sumber data berharga untuk membaca persepsi publik, hanya saja volumenya yang besar dan sifatnya yang tidak terstruktur menuntut adanya teknik pengolahan otomatis. Riset ini disusun untuk mengukur kecenderungan sentimen warganet terhadap bencana banjir Aceh dengan memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM) yang dioptimasi menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Tahapan penelitian dimulai dari penghimpunan data dari platform X sebanyak 15.999 data tweet, dilanjutkan dengan pembersihan data (preprocessing), pemberian label sentimen, pembobotan kata melalui TF-IDF, proses klasifikasi, optimasi parameter menggunakan PSO, hingga evaluasi performa model. Pengukuran performa model dilakukan menggunakan confusion matrix. Dari pengujian yang dilakukan, model SVM tanpa optimasi mencapai tingkat akurasi 70,90% dengan nilai macro average precision sebesar 0,701, macro average recall sebesar 0,553, dan macro average F1-score sebesar 0,536 dalam memilah sentimen ke tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Setelah dilakukan optimasi parameter menggunakan PSO, akurasi model meningkat menjadi 76,96%. Temuan ini memberi gambaran tentang bagaimana publik merespons bencana banjir Aceh sekaligus menunjukkan bahwa SVM dan PSO cukup andal digunakan untuk keperluan analisis sentimen semacam ini.  

Page 13 of 15 | Total Record : 145

 11   12   13   14   15 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. Special (2026): Volume 05 Edisi Khusus Agustus 2026 Vol. 4 No. 02 (2025): September 2025 Vol. 4 No. 01 (2025): April 2025 Vol. 4 No. 3 (2025): Desember 2025 Vol. 3 No. 3 (2024): Desember 2024 Vol. 3 No. 2 (2024): Agustus 2024 Vol. 3 No. 1 (2024): April 2024 Vol. 2 No. 3 (2023): Desember 2023 Vol. 2 No. 2 (2023): Agustus 2023 Vol. 2 No. 1 (2023): April 2023 Vol 2 No 1 (2023): April 2023 Vol 1 No 3 (2022): Desember 2022 Vol 1 No 2 (2022): Agustus 2022 Vol. 1 No. 2 (2022): Agustus 2022 Vol. 1 No. 1 (2022): April 2022 More Issue