cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota pontianak,
Kalimantan barat
INDONESIA
Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN)
Published by Universitas Tanjungpura
ISSN : 24600741     EISSN : 25489364     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Education
Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) merupakan peer reviewed journal di bidang informatika. Jurnal ini diterbitkan 3 bulan dalam setahun (April, Agustus, dan Desember) oleh Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura, Indonesia.
Arjuna Subject : -
Articles 522 Documents
 16   17   18   19   20 
Analisis Sistem Jalur Terpendek Menggunakan Algoritma Djikstra dan Evaluasi Usability Marlim, Yulvia Nora; Jollyta, Deny; Saputra, Fandri
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 1 (2020): Volume 6 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v6i1.37627

Abstract

Tingginya motivasi masyarakat pengguna kendaraan roda empat pribadi, menyebabkan semakin meningkat pula kebutuhan terhadap bengkel mobil. Usaha bengkel ini tumbuh dan berkembang pada titik-titik strategis hamper di semua kota-kotabesar di Indonesia. seperti Pekanbaru yang memiliki luas ± 632.26 km2 . Akibatnya timbul kesulitan dalam mengetahui letak/ alamat bengkel yang hendak dituju secara cepat dari posisi terdekat. Penelitian ini bertujuan utuk menentukan jalur terpendek menuju lokasi bengkel mobil menggunakan algoritma Djikstra melalui aplikasi berbasis web. Hal ini dapat mempermudah masyarakat ketika mengalami kerusakan mobil dimanapun. Algoritma Djikstra bekerja menggunakan graph dengan prinsip greedy yaitu mencari nilai minimum setiap simpul yang dilalui dengan teknik penelusuran mengunakan Best Fisrt Search (BFS). BFS yaitu dengan menelusuri simpul yang tertinggi (awal) kemudian penelusuran ke simpul dibawahnya. Aplikasi selanjutnya diuji dengan evaluasi usability. 5 komponen usability yang digunakan adalah learnability, effesiency, memorability, error, dan saticfaction yang disusun menggunakan kuisoner. Respondennya terdiri dari masyarakat umum yang dipilih secara acak yang terdiri dari 30 responden. Uji usability menggunakan skala likert yang terdiri dari 14 pertanyaan, dengan teknik perhitunggan menggunakan rata-rata sederhana.  Hasil dari pengujian menunjukan bahwa nilai usability dari aplikasi jalur terpendek adalah 78,5%, hal ini menujukan bahwa aplikasi jalur terpendek bernilai baik. Artinya bahwa responden merasa puas dengan adanya aplikasi ini dan terbantu dalam menentukan bengkel terdekat.
Analisis Teknoekonomi Implementasi Radio Frequency Identification (RFID) dalam Distribusi Daging Ayam Rahim, Abdul; Santoso, Imam; Astuti, Retno; Sucipto, Sucipto
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 1 (2020): Volume 6 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v6i1.36554

Abstract

Penelitian ini membahas kelayakan teknologi Radio Frequensi Identification (RFID) untuk memantau distribusi daging ayam dari perusahaan rumah potong ayam (RPA) ke konsumen perusahaan pengolah daging ayam. Tujuan penelitian ini menguji kelayakan teknoekonomi sistem traceability berbasis RFID meliputi tiga aspek yaitu teknologi, pemasaran, dan finansial. Metode analisis teknologi adalah pemantauan posisi dengan Global Positioning System (GPS), suhu, dan kelembaban box mobil selama distribusi. Analisis teknoekonomi implementasi aplikasi RFID meliputi pemasaran dan kelayakan finasial NPV, IRR, B/C Ratio, dan PP. Berdasar aspek teknologi, posisi mobil selama distribusi dapat dipantau dengan tepat dengan GPS yang terintegrasi aplikasi RFID. Aplikasi juga secara real time akurat memantau suhu dan kelembaban box mobil sehingga dapat mempertahankan kualitas daging selama distribusi. Aspek pemasaran terdapat target pasar 13 RPA di Jawa Timur. Aplikasi RFID akan dijual ke perusahaan RPA dengan harga Rp. 7.296.860 per unit dan layanan jasa operasional alat dan sistem Rp.510.780 per unit per bulan. Aspek finansial menunjukkan nilai NPV adalah Rp.259.996.894, IRR sebesar 32,14 %, nilai B/C Ratio 2,27%, PP 3 tahun 2 bulan. Secara umum, hasil analisis teknoekonomi aplikasi RFID pada distribusi daging ayam layak direalisasikan.
Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means Clustering Sistem Crowdfunding pada Sektor Industri Kreatif Berbasis Web Gunawan, Wawan; Diwiryo, Bagus Seno Prasetyo
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v6i2.38018

Abstract

Perkembangan teknologi setiap tahun semakin maju sehingga memiliki dampak terhadap kemudahan terhadap sektor industri kreatif. Dengan berkembangnya teknologi ini, memberi kemudahan untuk menggalang dana pada sektor industri kreatif berupa sebuah sistem crowdfunding. Pengimplementasian crowdfunding pada sektor industri kreatif dapat dijadikan sebagai alternatif penggalangan sumber pendanaan untuk anak anak negeri. Maka dari itu, dibangun aplikasi berbasis web untuk memudahkan pengguna dalam melakukan penggalangan dana ataupun memberikan dana. Pada penelitian ini, peneliti dapat menggunakan data yang terkumpul pada aplikasi crowdfunding ini menjadi suatu informasi yang dapat dimanfaatkan. Salah satu informasi yang dapat diperoleh adalah kampanye project yang mendapatkan pendanaan terbanyak, terkecil dan belum didanai. Untuk mengetahui hal tersebut, maka dirancang suatu sistem aplikasi crowdfunding berbasis web dengan mengimplementasikan metode fuzzy c-means clustering sebagai metode untuk mengelola datadata yang telah terkumpul. Pengujian sistem pada hasil akhir sistem menggunakan metode fuzzy c-means clustering dengan menggunakan 13 contoh kasus uji, menunjukkan bahwa hasil perhitungan metode ini didapatkan output berupa 3 kriteria yaitu terbanyak 23,1% kampanye project, terkecil 38,5% kampanye project, dan belum didanai 38,5% kampanye project. Berdasarkan hasil analisa ini, algoritma fuzzy c-means clustering bekerja dengan sangat baik untuk mengetahui kampanye project mana saja yang dapat dikembangkan.
Penerapan Metode Organization Goal-Oriented Requirements Engineering (OGORE) untuk Pembangunan Sistem Pendaftaran Klinik Fisioterapi Adikara, Fransiskus; Sandfreni, Sandfreni; Prastya, Revando
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v6i3.41082

Abstract

Fisioterapi adalah pengobatan terhadap penderita yang mengalami kelumpuhan atau gangguan otot dengan tujuan melatih otot tubuh agar dapat berfungsi secara normal. Fisioterapis merupakan salah satu bentuk pendukung pengobatan medis yang diberikan oleh berbagai klinik, yang salah satunya tersedia di Klinik Fisioterapi daerah Jakarta Barat. Klinik Fisioterapi ini masih mengandalkan sistem pendaftaran melalui telepon untuk proses administrasi pendaftaran pasien, sehingga pasien yang akan terapi harus menghubungi admin klinik minimal 1 hari sebelum melakukan terapi. Sesudah itu, secara manual, penerima telepon mengecek jadwal terapis yang tersedia. Untuk mengatasi permasalahan ini, pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi bisa menjadi solusi. Penggunaan perangkat telepon pintar berbasis Android saat ini terus mengalami peningkatan. Pasien dapat menggunakan sistem berbasis Android untuk mendaftar pada jadwal terapi yang tersedia menggunakan perangkat telepon pintar tanpa harus menelpon terlebih dahulu ke klinik. Untuk mempermudah proses administrasi saat kedatangan pasien, sistem pemesanan terapi juga dilengkapi QR Code pada sistemnya yang dapat digunakan untuk daftar ulang. Metode Organization Goal-Oriented Requriments Engineering (OGORE) digunakan untuk mengelisitasi kebutuhan dan spesifikasi sistem agar sistem yang dibangun lebih dapat memenuhi kebutuhan organisasi dibandingkan kebutuhan pengguna yang sudah terbiasa dengan cara manual selama ini berjalan. Dengan menggunakan metode OGORE pada penelitian ini diharapkan dapat mencapai tujuan sistem pendaftaran klinik fisioterapi dalam mempercepat proses pendaftaran pasien dan meningkatkan kualitas pelayanan bagi pasien yang akan melakukan Fisioterapi.
Prediksi Waktu Kedatangan Pelanggan Servis Kendaraan Bermotor Berdasarkan Data Historis menggunakan Support Vector Machine Nugroho, Benni Agung; Pradana, Andika Kurnia Adi; Nurfarida, Ellya
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 7, No 1 (2021): Volume 7 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v7i1.42964

Abstract

Dealer kendaraan perlu menjaga hubungan baik dengan pelanggan sehingga inti bisnis dealer dapat berlanjut dan berkembang. Salah satu strategi yang digunakan adalah memprediksi kapan pelanggan akan berkunjung lagi untuk servis kendaraan (layanan perawatan atau perbaikan kendaraan) berdasarkan analisis data riwayat kunjungan pelanggan. Dengan hasil prediksi berupa hari kedatangan pelanggan dimasa depan maka dealer kendaraan dapat mengingatkan pelanggan tentang kapan waktunya servis kendaraan. Support vector machine (SVM) adalah sebuah model pembelajaran mesin (machine learning) yang menggunakan hyperplane dan support-vector untuk memisahkan kelas dalam suatu ruang dimensi secara optimal sehingga sesuai untuk digunakan dalam pemecahan masalah prediksi waktu kedatangan pelanggan. SVM diimplementasikan untuk memprediksi kapan pelanggan akan datang lagi dimasa depan untuk perbaikan atau perawatan kendaraan. Hasil menunjukkan bahwa, dengan pemilihan metode yang tepat, SVM dapat memprediksi waktu kedatangan pelanggan dengan tingkat akurasi mencapai  92.5% berdasarkan validasi K-Fold cross-validation pada data latih dan mencapai rata-rata 97.33% untuk pengukuran nilai presisi, akurasi dan recall pada data uji
Implementasi Sistem Tanya Jawab Berbasis Skenario untuk Mendukung Proses Akademik dengan IBM Watson Assistant Toba, Hapnes; Wijaya, Bryan
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v6i2.40715

Abstract

Dalam makalah ini disampaikan sebuah hasil penelitian dengan memanfaatkan teknologi dari IBM, yaitu Watson Assistant. Watson Assistant digunakan untuk membuat chatbot terkait proses akademik. Analisis dan pengumpulan data dilakukan dengan berbasiskan skenario. Data-data tersebut dibuat ke dalam sebuah graph search. Watson Assistant akan menentukan node dengan nilai kepercayaan tertinggi untuk diberikan sebagai jawaban. Skenario percakapan yang ditanamkan dalam chatbot ini telah diimplementasikan ke dalam bentuk laman web, Facebook Messenger, dan Slack untuk membantu interaksi antara pihak fakultas dengan mahasiswa. Chatbot berperan pula sebagai sistem pendamping forum tanya jawab di dalam course learning system (CLS) untuk pertanyaan-pertanyaan rutin. Berdasarkan hasil uji coba, chatbot berbasis skenario telah dapat menjawab kebutuhan dasar mahasiswa untuk bertanya seputar hal akademis, sebagaimana tercantum dalam buku panduan, khususnya untuk proses perwalian dan deskripsi mata kuliah.
Peningkatan Kinerja Akurasi Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic Regression Gunawan, Muhamad Ichsan; Sugiarto, Dedy; Mardianto, Is
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v6i3.40718

Abstract

Data Mining tidak selalu digunakan untuk membahas tentang suatu bidang yang berkaitan dengan informatika, tetapi juga dapat digunakan untuk melakukan penelitian pada bidang lainnya, salah satunya bidang kesehatan untuk melakukan prediksi resiko gejala Diabetes Mellitus pada manusia dengan metode Regresi Logistik. Diabetes Mellitus merupakan salah satu penyakit terbanyak penderitanya di Indonesia. Menggunakan dataset yang berasal dari Pima Indians Diabetes Database dari model penelitian Lahiru Liyanapathirana, model tersebut memiliki tingkat akurasi 78%. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan Kinerja Akurasi Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic Regression. Sehingga didapat Model Logistic Regression dengan Grid Search pada Classification Report memiliki rata-rata akurasi model sekitar 79% dan akurasi data check sebesar 83,33%.
Pengembangan Sistem Informasi Kemitraan Sekolah dengan Orang Tua Berdasarkan Epstein’s Framework Sukarni, Jaka; Jati, Handaru
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v6i3.43458

Abstract

Kemitraan antara sekolah dengan orang tua melalui pemanfaatan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) pada saat ini merupakan suatu keniscayaan, bahkan suatu keharusan bagi tiap sekolah. Tujuan penelitian ini adalah untuk menghasilkan perangkat lunak sistem informasi sebagai sarana komprehensif dalam menjalin kemitraan sekolah dengan orang tua berdasarkan Epstein’s framework yang telah teruji tingkat kelayakannya menggunakan standar ISO 25010. Penelitian ini berbentuk  Research and Development (R&D) dengan menempuh lima tahap dalam Metode Waterfall, yaitu tahap Communication, Planning, Modeling, Construction dan Deployment. Hasil penelitian adalah sebagai berikut: (1) Sistem informasi yang dihasilkan layak digunakan sebagai sarana yang komprehensif dalam menjalin kemitraan sekolah dengan orang tua; (2) Hasil pengujian kelayakan menunjukkan sistem informasi telah memenuhi standar ISO 25010. Analisis pengujian menyimpulkan; (a) Functional Suitability berkategori baik; (b) aspek Performance Efficiency berkategori grade A; YSlow Score berkategoi grade B, rata-rata waktu respon adalah 3.72 detik; (c) aspek usability berkategori sangat layak; (d) aspek security berada pada level 2; (e) aspek maintainability berkategori moderate yang  diinterpretasikan Normal; (f) aspek portability berjalan baik menggunakan desktop browser maupun mobile.
Analisis Simulasi Inverter Multilevel Kaskade dengan Teknik Selective Harmonic Elimination Pulse Width Modulation Hiendro, Ayong; Yusuf, Ismail
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 7, No 1 (2021): Volume 7 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v7i1.40892

Abstract

Salah satu teknik pengendalian saklar-saklar semikonduktor daya dari inverter multilevel adalah menggunakan Pulse Width Modulation (PWM). Dari berbagai teknik PWM, Selective Harmonic Elimination Pulse Width Modulation (SHEPWM) merupakan teknik yang andal dalam mengeliminasi harmonisa-harmonisa tingkat rendah. Tujuan dari makalah ini adalah menjabarkan proses perhitungan, perancangan dan simulasi inverter multilevel kaskade dengan menggunakan teknik SHEPWM. Pulsa-pulsa pensaklaran setiap saklar semikonduktor daya inverter dibangun berdasarkan sudut-sudut pensaklaran optimum agar komponen harmonisa tertentu dapat tereliminasi. Demikian pula gelombang tegangan AC yang dihasilkan dapat diprediksi bentuknya berdasarkan hasil rancangan. Selanjutnya simulasi komputer dilakukan dengan perantara perangkat lunak PSPICE. Analisis hasil simulasi terhadap inverter 9-level menunjukkan komponen harmonisa ke-3, 5 dan 7 tereliminasi sama sekali. Hasil ini sesuai dengan perhitungan dan perancangan secara teoritis.
Implementasi Distance Weighted K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Spam & Non-Spam Pada Komentar Instagram Chrismanto, Antonius Rachmat; Lukito, Yuan; Susilo, Anton
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v6i2.39996

Abstract

Instagram (IG) menjadi salah satu sosial media yang sering dipakai untuk membagikan momen dari para penggunanya. Banyak pula public figure, termasuk artis yang menggunakan sosial media ini sebagai media berbagi mereka. Namun, popularitas dari artis tersebut membuat beberapa kalangan mengirimkan komentar spam, sehingga membuat komentar itu menjadi membingungkan saat dibaca. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan dan mengetahui akurasi algoritma DWKNN untuk deteksi komentar spam pada IG. Metode DWKNN digunakan sebagai perbaikan dari metode KNN melalui pelatihan sistem dengan data latih acak. Setelah proses pelatihan, dilakukan pengujian berdasarkan data uji dan latih dengan parameter nilai k dan persentase fitur yang akan digunakan untuk menguji dan membandingkan metode KNN maupun DWKNN berdasarkan hasil klasifikasinya. Kontribusi penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi metode DWKNN lebih baik daripada KNN, perbedaan nilai k ini tidak memiliki dampak yang terlalu berarti dalam klasifikasi komentar spam, dan seleksi fitur (Features Selection) memiliki hasil success rate yang baik pada penggunaan FS antara 80% - 100%. Akurasi optimal dari KNN adalah 82.36% sedangkan menggunakan DWKNN mencapai 91.08% pada FS 80%.

Page 18 of 53 | Total Record : 522

 16   17   18   19   20 

Filter by Year

2015 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11, No 3 (2025): Volume 11 No 3 Vol 11, No 2 (2025): Volume 11 No 2 Vol 11, No 1 (2025): Volume 11 No 1 Vol 10, No 3 (2024): Volume 10 No 3 Vol 10, No 2 (2024): Volume 10 No 2 Vol 10, No 1 (2024): Volume 10 No 1 Vol 9, No 3 (2023): Volume 9 No 3 Vol 9, No 2 (2023): Volume 9 No 2 Vol 9, No 1 (2023): Volume 9 No 1 Vol 8, No 3 (2022): Volume 8 No 3 Vol 8, No 2 (2022): Volume 8 No 2 Vol 8, No 1 (2022): Volume 8 No 1 Vol 7, No 3 (2021): Volume 7 No 3 Vol 7, No 2 (2021): Volume 7 No 2 Vol 7, No 1 (2021): Volume 7 No 1 Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3 Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2 Vol 6, No 1 (2020): Volume 6 No 1 Vol 5, No 3 (2019): Volume 5 No 3 Vol 5, No 2 (2019): Volume 5 No 2 Vol 5, No 1 (2019): Volume 5 No 1 Vol 5, No 1 (2019): Volume 5 No 1 Vol 4, No 2 (2018): Volume 4 No 2 Vol 4, No 2 (2018): Volume 4 No 2 Vol 4, No 1 (2018): Volume 4 No 1 Vol 4, No 1 (2018): Volume 4 No 1 Vol 3, No 2 (2017): Volume 3 No 2 Vol 3, No 2 (2017): Volume 3 No 2 Vol 3, No 1 (2017): Volume 3 No 1 Vol 3, No 1 (2017): Volume 3 No 1 Vol 2, No 2 (2016): Volume 2 No 2 Vol 2, No 2 (2016): Volume 2 No 2 Vol 2, No 1 (2016): Volume 2 No 1 Vol 2, No 1 (2016): Volume 2 No 1 Vol 1, No 2 (2015): Volume 1, No 2 Vol 1, No 2 (2015): Volume 1, No 2 Vol 1, No 1 (2015): Edisi Perdana Vol 1, No 1 (2015): Edisi Perdana More Issue