cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ali Firdaus
Contact Email
alifirdaus1970@gmail.com
Phone
+6281368612779
Journal Mail Official
jurnal.jupiter@polsri.ac.id
Editorial Address
Dewan Editor Editor-in-chief Ali Firdaus, Teknik Komputer, Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia Managing Editor M. Miftakul Amin Section Editors Slamet Widodo, (Scopus ID=57202841454, Scopus H-Index=2), Teknik Komputer, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang Adi Sutrisman, (Scopus ID=57201578740, Scopus H-Index=2), Teknik Komputer, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang Ervi Cofriyanti, (Scopus ID=55848102300, Scopus H-Index=2), Teknik Komputer, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia Ikhthison Mekongga, (Scopus ID=57194067236; Scopus h-index=1), Teknik Komputer, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia Yulian Mirza, Teknik Komputer, Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia Ema Laila, Teknik Komputer, Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia Mustaziri ,, Teknik Komputer, Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia Isnainy Azro, Teknik Komputer, Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia Peer-Reviewers (Mitra Bestari) Muhammad Rahmat Widyanto, (Scopus ID=8921529200, Scopus H-index=6)Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, Indonesia Admi Syarif, (Scopus ID=6508046463, Scopus H-index=6), Universitas Lampung, Lampung Andino Maseleno, (Scopus ID=55354910900, Scopus H-index=6), STMIK Pringsewu, Lampung Edy Winarno, (Scopus ID=56049606100, Scopus H-index=3), Universitas STIKUBANK, Semarang Joko Triloka, (Scopus ID=56401829500, Scopus H-index=2), IIB Darmajaya, Lampung Thamrin Latief, Universitas Sriwijaya, Indonesia Herlambang Saputra, Teknik Komputer, Politeknik Negeri Sriwijaya
Location
Kota palembang,
Sumatera selatan
INDONESIA
Jupiter
Published by Politeknik Negeri Sriwijaya
ISSN : 20852029     EISSN : 2622609X     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science
Tentang Jurnal Ini Fokus dan Ruang Lingkup Bidang kajian yang dapat dimuat pada jurnal Jupiter meliputi dan tidak terbatas pada: Mobile Computing Image Processing Computer Graphic Artificial Intelligence Information Retrieval Computer Vision Algorithm & Complexity Data Mining Information System Distributed System Computer & Network Security Cloud Computing Cryptography Human Computer Interaction Speech Processing Natural Language Processing Pervasive Computing Social Media Semantic Web Technologies Game & Multimedia Proses Peer Review Artikel yang masuk ke dalam Jurnal JUPITER akan dilakukan review oleh editor dalam gaya selingkungnya dalam waktu sekitar maksimal 1 minggu. Dari proses review format maka akan dilanjutkan dengan proses review oleh tim reviewer Jurnal JUPITER. Dalam hal ini membutuhkan waktu sekitar 1 minggu - 2 bulan. Proses review artikel menggunakan Double Peer Review. Jika artikel dinyatakan Diterima, maka penulis tidak perlu untuk melakukan revisi. Namun jika artikel dinyatakan Diterima dengan perbaikan, penulis harus memperbaiki artikel sesuai dengan hasil review dan mengembalikan ke tim redaksi melalui OJS Jurnal JUPITER dalam kurun waktu 1 - 2 minggu. Sejarah Jurnal Jurnal Jupiter merupakan jurnal yang diterbitkan oleh Jurusan Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya. Penerbitan jurnal ini bertujuan sebagai wahana komunikasi dan informasi ilmiah dalam bidang komputer yang diharapkan dapat membantu para dosen, peneliti, mahasiswa, dan para stakeholder untuk mempublikasikan hasil penelitian dan kajian ilmiah yang telah berhasil dilakukan. Sehingga hasilnya dapat dikonsumsi oleh berbagai komunitas ilmiah di seluruh Indonesia.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 437 Documents
 40   41   42   43   44 
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi tingkat Drop Out Mahasiswa Syafiul Hamidani; Robi Yanto; Yayang Eluis Bali Mawartika
JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer) Vol 18 No 2 (2026): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER)
Publisher : Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/jupiter.v18i2.11927

Abstract

kan tinggi yang berdampak pada kualitas institusi dan keberhasilan akademik mahasiswa. Oleh karena itu, diperlukan metode yang mampu mengidentifikasi mahasiswa berpotensi DO secara dini. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam mengklasifikasikan tingkat risiko drop out mahasiswa berdasarkan data akademik. Dataset yang digunakan merupakan data historis mahasiswa yang mencakup variabel Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), tingkat kehadiran, dan nilai mata kuliah. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing (cleaning, transformasi, dan normalisasi), pembagian data menjadi data latih dan data uji, implementasi K-NN, serta evaluasi model menggunakan confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma K-NN mampu menghasilkan kinerja yang baik dengan nilai akurasi sebesar 80, dan F1-score 0,80. Hasil tersebut menunjukkan bahwa K-NN efektif dalam mengklasifikasikan mahasiswa yang berpotensi mengalami DO. Dengan demikian, metode ini dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan untuk mendukung upaya pencegahan drop out secara lebih cepat dan tepat.
KLASIFIKASI TELUR AYAM KAMPUNG FERTIL DAN INFERTIL MENGGUNAKAN TRANSFER LEARNING MOBILENETV2 Muhammad Daffa; Renny Maulidda; Muhammad Nawawi
JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer) Vol 18 No 2 (2026): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER)
Publisher : Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/jupiter.v18i2.11953

Abstract

Proses Pemilihan telur ayam kampung secara manual dengan metode peneropongan masih bergantung pada keterampilan operator dan rentan terhadap kesalahan akibat kelelahan. Dalam penelitian ini, diusulkan sistem klasifikasi otomatis telur fertil dan infertil berdasarkan pendekatan Transfer Learning berbasis MobileNetV2 dengan 870 dataset gambar (436 fertil dan 434 infertil) yang diambil melalui proses peneropongan pada hari ke-7. Pelatihan dilakukan dalam dua langkah, langkah pertama adalah melatih kepala klasifikasi dengan model dasar yang dibekukan selama 30 epoch dan langkah kedua adalah penyempurnaan 30 lapisan terakhir MobileNetV2 selama 20 epoch. Untuk augmentasi data, variasi rotasi, pergeseran, shear, zoom, dan kecerahan digunakan untuk meningkatkan keragaman data pelatihan. Hasil evaluasi pada data validasi (pembagian 80/20) adalah 98,84%, 98,87%, 98,84%, 98,84% dan 0,9997 untuk akurasi, presisi, recall, F1-Score dan AUC-ROC secara berturut-turut. Pengujian pada 11 butir telur dengan verifikasi kebenaran data pada hari ke-21 memberikan akurasi 100,00%. Studi ini menunjukkan efektivitas MobileNetV2 dengan transfer learning sebagai solusi untuk mengotomatisasi seleksi telur ayam kampung.
IMPLEMENTASI LONG SHORT-TERM MEMORY UNTUK PREDIKSI HARGA LPG 3 KG Addy Suyatno Hadisuwito; Cici Asmawati; Awang Harsa Kridalaksana
JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer) Vol 18 No 2 (2026): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER)
Publisher : Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/jupiter.v18i2.11936

Abstract

Fluctuations in the price of 3 kg LPG in East Kalimantan affect economic stability, especially for households and small businesses. This uncertainty complicates planning and decision-making, thus requiring an accurate predictive system. This study aims to apply the Long Short-Term Memory (LSTM) method to predict LPG prices using time-series data. The dataset consists of 1,853 daily records from 2018 to 2025. Preprocessing includes handling missing values with interpolation and forward filling, normalization with Min-Max Scaling, and data transformation with a sliding-window approach. The LSTM model consists of two hidden layers and is optimized using the Adam optimizer. Model evaluation is conducted using Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Squared Error (RMSE). The results show an MAE of 994.14 and an RMSE of 2211.17, indicating that the model's predictions are close to the actual values. Therefore, LSTM is an effective approach for LPG price prediction, supporting better decision-making
Visualisasi Dan Monitoring Data Akreditasi Terintegrasi Berbasis Web Di Politeknik Negeri Media Kreatif AGUS WIRANTO; Dhiya Alfiyyah Ansar; Hadi Rudiya; Rezki Aulia; Muhammad Hafif Yadi; Doni El Rezen Purba
JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer) Vol 18 No 2 (2026): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER)
Publisher : Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/jupiter.v18i2.12030

Abstract

This study presents the development of the Accreditation Data Fulfillment Support Information System (SIPDAK) at Politeknik Negeri Media Kreatif using a User-Centered Design approach. The system integrates accreditation data from multiple work units into a single unified database (“one data”), enabling efficient monitoring of document validity and management. The interactive dashboard includes the “Upcoming Accreditation Expiry” widget, urgency badges, and an animated character to improve readability and user awareness. Implementation results indicate increased efficiency in data management, clear visualization of accreditation urgency, and enhanced monitoring capabilities for staff and administrators. These outcomes are important for ensuring institutional readiness for accreditation evaluation, facilitating timely decision-making, and reducing the risk of delayed documentation. Keywords— Integrated Information System, Accreditation Monitoring, Interactive Dashboard, SIPDAK, User-Centered Design
Pengembangan Gim Edukasi Bahasa Inggris Untuk Siswa SD Berbasis Desktop Menggunakan ADDIE Sekar Kinasih; Kurniawan Dwi Irianto
JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer) Vol 18 No 2 (2026): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER)
Publisher : Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/jupiter.v18i2.12053

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan gim edukasi Bahasa Inggris berbasis desktop sebagai media bantu pembelajaran bagi siswa kelas 4 sekolah dasar. Pengembangan media berbasis gim dipilih karena pembelajaran berbasis permainan dapat meningkatkan keterlibatan siswa dan banyak digunakan untuk mendukung pembelajaran Bahasa Inggris bagi anak-anak, khususnya pada aspek kosakata. Penelitian ini menggunakan model ADDIE yang terdiri dari tahap analysis, design, development, implementation, dan evaluation, karena model tersebut banyak digunakan untuk pengembangan media pembelajaran secara sistematis. Gim dikembangkan menggunakan Unity dengan bahasa pemrograman C# dan dapat dijalankan secara offline melalui komputer laboratorium sekolah. Materi dan soal disusun berdasarkan modul ajar Bahasa Inggris kelas 4 Kurikulum Merdeka, sedangkan buku ‘My Next Words Grade 4’ digunakan sebagai sumber belajar pendukung. Gim terdiri dari 12 level dan 120 soal dengan model multiple choice, true/false, arrange the sentence, dan find incorrect word. Evaluasi produk dilakukan melalui validasi guru, Black Box Testing, dan User Acceptance Test dengan melibatkan 28 siswa kelas 4 SD N 2 Ngemplak, Sleman, Yogyakarta sebagai partisipan. Hasil User Acceptance Test memperoleh persentase sebesar 83,93% dan termasuk dalam kategori sangat baik.
Pengembangan Learning Management System Dengan Algoritma Genetic Untuk Optimasi Pembelajaran Di PT. Agroveta Husada Dharma Daud Tri Bakti Purba; Kusdarwono Hantoro
JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer) Vol 18 No 2 (2026): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER)
Publisher : Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/jupiter.v18i2.11733

Abstract

Proses pembelajaran dan penjadwalan pelatihan di PT. Agroveta Husada Dharma masih dilakukan secara manual sehingga kurang efektif dan berpotensi menimbulkan konflik jadwal serta pembagian course yang tidak optimal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Learning Management System (LMS) berbasis web dengan penerapan Algoritma Genetika untuk mengoptimalkan penjadwalan pembelajaran. Metode penelitian menggunakan pendekatan rekayasa perangkat lunak dengan model Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dan basis data SQL Server. Algoritma Genetika diterapkan melalui proses seleksi, crossover, dan mutasi dengan mempertimbangkan durasi course, kategori pelatihan, Line of Business (LOB), serta jumlah peserta. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LMS yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan pembelajaran dan menghasilkan jadwal pelatihan yang lebih optimal serta minim konflik. Pengujian blackbox membuktikan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Hasil penelitian ini penting sebagai solusi digital dalam optimalisasi manajemen pelatihan perusahaan.
Sistem Pemantauan Dan Pengendalian Kolam Ikan Hias Berbasis Internet Of Things Ismail Nurtamami
JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer) Vol 18 No 2 (2026): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER)
Publisher : Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/jupiter.v18i2.11788

Abstract

Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) memungkinkan penerapan sistem pemantauan dan pengendalian secara jarak jauh pada berbagai bidang, salah satunya pada pengelolaan kolam ikan hias. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pemantauan serta pengendalian kondisi kolam ikan hias berbasis IoT menggunakan mikrokontroler ESP32. Sistem yang dikembangkan dilengkapi dengan beberapa sensor, meliputi sensor suhu, pH, Total Dissolved Solids (TDS), kekeruhan (turbidity), dan ketinggian air untuk memantau kualitas air secara real-time. Selain itu, sistem ini juga menggunakan aktuator berupa servo motor sebagai mekanisme pemberian pakan ikan, solenoid valve untuk pengaturan aliran air, serta water heater untuk pengendalian suhu air. Data hasil pembacaan sensor dikirimkan ke aplikasi Blynk melalui koneksi Wi-Fi sehingga dapat dipantau dan dikendalikan oleh pengguna secara langsung melalui perangkat mobile. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh sensor dan aktuator dapat berfungsi dengan baik sesuai dengan perintah yang diberikan melalui aplikasi. Dengan demikian, sistem yang dibangun mampu membantu pemantauan dan pengelolaan kolam ikan hias secara lebih efektif dan efisien berbasis Internet of Things.

Page 44 of 44 | Total Record : 437

 40   41   42   43   44 

Filter by Year

2009 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 18 No 2 (2026): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER) Vol 18 No 1 (2026): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER) Vol 17 No 3 (2025): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER) Vol 17 No 2 (2025): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER) Vol 17 No 1 (2025): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER) Vol 16 No 2 (2024): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER) Vol 16 No 1 (2024): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER) Vol 15 No 1c (2023): Jupiter Edisi April 2023 Vol 15 No 1b (2023): Jupiter Edisi April 2023 Vol 15 No 1d (2023): Jupiter Edisi April 2023 Vol 15 No 1a (2023): Jupiter Edisi April 2023 Vol 15 No 2 (2023): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER) Vol 14 No 2-a (2022): Jupiter Edisi Oktober 2022 Vol 14 No 2-b (2022): Jupiter Edisi Oktober 2022 Vol 14 No 2-c (2022): Jupiter Edisi Oktober 2022 Vol 14 No 1 (2022): jupiter April 2022 Vol 13 No 1 (2021): JUPITER Vol. 13 No. 1 April 2021 Vol 13 No 2 (2021): JUPITER Edisi Oktober 2021 Vol 12 No 2 (2020): JUPITER Oktober 2020 Vol 11 No 1 (2019): Jupiter April 2019 Vol 10 No 2 (2018): Jupiter Oktober 2018 Vol 10 No 1 (2018): Jupiter April 2018 Vol 9 No 2 (2017): Jupiter Oktober 2017 Vol 9 No 1 (2017): Jupiter April 2017 Vol 8 No 2 (2016): Jupiter Oktober 2016 Vol 8 No 1 (2016): Jupiter April 2016 Vol 7 No 2 (2015): Jupiter Oktober 2015 Vol 7 No 1 (2015): Jupiter April 2015 Vol 2 No 1 (2010): JUPITER APRIL 2010 Vol 1 No 1 (2009): JUPITER APRIL 2009 More Issue