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
 19   20   21   22   23 
Rancang Bangun Sistem Monitoring Kualitas Air untuk Pemeliharaan Organisme Laut Nur Fitria; Susanto, Adi; Alimuddin, Alimuddin; Herjayanto, Muh.; Budiaji, Weksi; Fitria, Nur
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.v6i3.42899

Abstract

Kualitas air pada wadah pemeliharaan dan budidaya organisme laut merupakan aspek penting yang harus diperhatikan. Mekanisme pemeliharaan dan kontrol kualitas air laut lebih kompleks dibandingkan dengan air tawar karena lebih rentan terhadap cemaran yang berasal dari sisa metabolisme atau sisa makanan. Kemajuan teknologi saat ini memungkinkan untuk melakukan manajemen kualitas air secara terkontrol sehingga lebih efisien. Pengembangan sistem monitoring kualitas air dapat dilakukan menggunakan mikrokontrol arduino yang dilengkapi dengan sensor suhu, DO (dissolved oxygen) dan salinitas. Ketiga parameter tersebut menjadi pembatas utama bagi kelangsungan hidup organisme air laut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat bekerja baik sesuai dengan perubahan kondisi parameter pengukuran dengan tingkat kesalahan 0,8-3,8%. Kebutuhan listriknya yang rendah (9 volt) memungkinkan variasi sumber energi yang dapat digunakan antara lain aliran listrik negara, generator, baterai, maupun sumber energi terbarukan seperti energi matahari atau energi angin. Meskipun demikian, keandalan sistem monitoring yang dibangun memerlukan validasi di lapangan sebelum diterapkan pada lingkungan yang sebenarnya.
Desain Jaringan Distribusi Bantuan Sosial Beras Sejahtera (Bansos Rastra) menggunakan Metode Distribution Requirement Planning Himawan, Fiqri; Ripanti, Eva Faja; Mutiah, Nurul
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.v7i1.44077

Abstract

Desain jaringan distribusi merupakan bagian Supply Chain Management (SCM) untuk mengoptimalkan jaringan distribusi agar terhindar dari kelebihan atau kekurangan inventory. Penelitian ini dilakukan pada Perum BULOG Divisi Regional Kalimantan Barat dengan mengadopsi konsep Distribution Requirement Planning (DRP) yang berfokus kepada inventory dan saluran distribusi. Tujuan penelitian ini adalah mendesain jaringan distribusi Bantuan Sosial Beras Sejahtera (Bansos Rastra) yang dapat digunakan sebagai pedoman untuk mengoptimalkan sistem distribusi sehingga memberikan layanan terbaik kepada masyarakat. Metodologi penelitian yang dilakukan yaitu pengumpulan data, menganalisis kebutuhan, perancangan dan implementasi. pengumpulan data melalui studi literatur, wawancara dan observasi. Analisis dan Perancangan dilakukan dengan pendekatan System Development Life Cycle (SDLC) yang diilustrasikan dalam bentuk Unified Modelling Language (UML) berupa class diagram. Pengujian dilakukan dengan cara User Acceptance Testing (UAT) dengan teknik in-depth interview. Hasil pengujian model jaringan distribusi Bansos Rastra dapat diterapkan pada Perum BULOG Divre Kalbar. Secara keseluruhan, desain jaringan distribusi dapat membantu mengoptimalkan jaringan distribusi agar lebih efisien.
Information System for Rapid Assessment of Emergency Responses Based on Android Applications for BPBD of Aceh Barat Kusuma, Muchtar; Nizamuddin, Nizamuddin; Nasaruddin, Nasaruddin
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.v6i2.41081

Abstract

Rapid assessment is part of disaster emergency response that are covering quick and precise assessments to the calamity place, casualties and damaged building. So far, rapid assessment in BPBD Aceh Barat is still conducted manually without an information system within its management of disaster emergency response. To support a successful result in emergency response activity, designing an android based rapid assessment application system is demanded to facilitate the public users (community/volunteer) and trained users (TRC Team) of BPBD Aceh Barat. Research methods of the study was based on Perka BNPB and previous studies. Then, continued by building prototype, and users System Usability Scale test. This research result is an android based rapid assessment application. The procedure is by inputting data by user via Android application that contained disaster info, casualties, refugee data, building damage, volunteer and humanitarian logistic. Then validated at www.tdb-aceh.com. Users can access to news and information, BNPB regulations, important dials, and TRC BPBD members on application. SUS test results showed that public users of 12 respondents average score is 68,95 and trained users of 3 respondents average score is 67,5. Analysis to both respondents group showed that the application is well-integrated, user friendly, and easy to understand.
Komparasi Algoritma Nonparametrik untuk Klasifikasi Citra Wajah Berdasarkan Suku di Indonesia Hartono, Seno; Perwitasari, Anggi; Sujaini, Herry
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.v6i3.43268

Abstract

Klasifikasi merupakan metode data mining yang berfungsi untuk mengatur dan mengkategorikan data pada kelas yang berbeda-beda. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dan menentukan algoritma nonparametrik terbaik dalam pengklasifikasian citra wajah. Dalam proses pengklasifikasian, penelitian ini menggunakan algoritma klasifikasi nonparametrik yaitu k-Nearest Neighbor (kNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, dan AdaBoost Untuk mengklasifikasikan citra wajah penduduk Indonesia yang berasal dari suku Batak, Dayak, Jawa, Melayu, dan Tionghoa. Penelitian ini menggunakan Orange Data Mining Tool sebagai alat bantu untuk melakukan proses data mining. Dari hasil pengklasifikasian dengan menerapkan algoritma k-Nearest Neigbor, Support Vector Machine, Decision Tree, dan AdaBoost, SVM memberikan nilai akurasi yang lebih baik dibanding algoritma lainnya. Rata-rata nilai precision keempat algoritma tersebut berturut-turut adalah Support Vector Machine 37.5%, diikuti oleh algoritma k-Nearest Neighbor 31.55%, AdaBoost 30.25%, dan untuk Decision Tree 29.75%.
Klasifikasi Pertanyaan Bidang Akademik Berdasarkan 5W1H menggunakan K-Nearest Neighbors Nugraha, Kristian Adi; Herlina, Herlina
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.v7i1.45322

Abstract

Pertanyaan merupakan metode terbaik dan termudah untuk menggali sebuah informasi. Menurut aturan 5W1H, terdapat enam bentuk dasar pertanyaan yang dapat digunakan untuk memperoleh informasi, yaitu: what, where, when, why, who, how. Banyak jurnalis yang menggunakan metode ini, karena dapat diimplementasikan dengan cepat dan mudah untuk membangun sebuah pertanyaan. Untuk membuat sebuah sistem yang dapat memahami sebuah pertanyaan, misalnya seperti pada chatbot, terdapat metode khusus yang harus diterapkan untuk dapat membedakan keenam jenis pertanyaan yang ada. Penelitian ini mencoba untuk melakukan klasifikasi terhadap dokumen pertanyaan berdasarkan aturan 5W1H, dengan menggunakan tokenisasi dan stemming pada tahap pra-pemrosesan, kemudian K-Nearest Neighbors (K-NN) untuk mengklasifikasikan pertanyaan. Berdasarkan hasil pengujian, nilai akurasi tertinggi adalah 70.27% untuk k = 5.
Algoritma K-Means dalam Pemilihan Siswa Berprestasi dan Metode SAW untuk Prediksi Penerima Beasiswa Berprestasi Sovia, Rini; Mandala, Eka Praja Wiyata; Mardhiah, Sitty
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.v6i2.37759

Abstract

Beasiswa prestasi merupakan beasiswa yang diberikan kepada siswa berprestasi di sekolah agar dapat memberikan motivasi lebih giat dalam belajar. Namun, pemberian beasiswa sering tidak tepat sasaran dan ketersediaan dana beasiswa yang terbatas membuat banyak siswa yang berprestasi tidak dapat memperolehnya sehingga siswa yang berprestasi akan turun semangatnya untuk terus belajar. Agar lebih mudah dalam memilih siswa berprestasi, maka diperlukan pendekatan data mining untuk mengelompokkan siswa berprestasi dengan menggunakan Algoritma K-Means dan selanjutnya bisa dibuat sistem pendukung keputusan untuk melakukan perangkingan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) dari siswa berprestasi yang sudah dikelompokkan sehingga akan diperoleh siswa yang berprestasi yang berhak menerima beasiswa. Penelitian ini menggunakan 5 kriteria yaitu nilai rata-rata siswa, peringkat, nilai sikap, nilai ekstrakurikuler dan prestasi akademik maupun non akademik. Penelitian dilakukan di SMAN 2 Payakumbuh. Ada 20 data siswa yang mengajukan beasiswa digunakan dalam penelitian ini. Hasil penelitian ini dengan menggabungkan K-Means dan SAW, ternyata dapat mempermudah proses pengelompokkan data siswa berprestasi dan penetuan prediksi penerima beasiswa berprestasi karena lebih cepat dan lebih tepat sasaran. Dari 20 data siswa yang mengajukan beasiswa, dikelompokkan menjadi 10 siswa yang berprestasi dan dilakukan perangkingan sehingga hanya 6 siswa yang berhak menerima beasiswa.
Morphological Edge Detection Algorithms on the Noisy Car Image Database Dina, Nasa Zata
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.v6i3.42857

Abstract

Development of edge detector using mathematical morphology can provide remarkably more precise edge detection. This system mainly focuses on edge detection of cars. This paper uses car database for the early detection in automatic traffic law enforcement. The methodology for accurate edge detector includes grayscale image conversion, median filter, element structures formation, mathematical morphology, synthetic weighted and segmentation using Otsu method. The morphological operation that was used in this study is basic operation such as dilation and erosion. The use of morphological operation was to find the limits and the image terminals by selecting different size and extensions converted to images of grey levels and the results were compared to determine the most suitable and better methods. In this study, 371 car databases and 100 objects from the publicly available Berkeley and Greek car databases were used as data. This methodology is proved highly accurate 0.7-1.58% higher than Canny edge detector. The accuracy of the results from Mathematical Morphlogy Edge Detection were 83.23%; 83.27%; 82.66%; 79.78% while the results from Canny Edge Detection were 81.90%; 82.08%; 81.08%; 79.71%. In comparison with the results from Canny edge detector. It shows that mathematical morphology renders better overall performance. It was also tested with salt and pepper noises and still shows better results. Z-test was used for comparing the means of two populations while F-test was used to test if two population variances are equal. Both tests were done because in this study two populations were used as main datasets. The effectiveness and robustness make this mathematical morphology method a suitable tool to be integrated into complete pre-screening systems for the early detection in automatic traffic law enforcement.
Sistem Klasifikasi Jenis dan Warna Kendaraan Secara Real-time Menggunakan Metode k-Nearest Neighbor dan Framework YOLACT Kurniawan, Laurensius Adi; Agung Bayupati, I Putu; Wibawa, Kadek Suar; Sukarsa, I Made; Gunawan, I Kadek
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.v7i1.43073

Abstract

Peningkatan jumlah dan variasi jenis kendaraan terus berkembang seiring dengan meningkatnya permintaan pasar. Permasalahan baru timbul akibat meningkatnya jumlah dan variasi jenis kendaraan seperti meningkatnya pelanggaran lalu lintas dan kriminalitas. Dengan kondisi ini, pengawasan pelanggar lalu lintas dan kriminalitas secara manual oleh pihak berwajib akan lebih sulit dilakukan terutama di daerah perkotaan. Sistem pengenalan jenis dan warna kendaraan atau Vehicle Color, Make and Model Recognition (VCMMR) adalah komponen penting dalam pengembangan sistem pengawasan keamanan di era otomatisasi. Dengan memanfaatkan CCTV, sistem ini dapat diaplikasikan pada sistem gerbang otomatis, pengawasan kendaraan otomatis, pemantauan lalu lintas, dll. Sistem VCMMR yang dapat bekerja secara real-time dapat meningkatkan keamanan dengan menghasilkan data kendaraan lengkap berupa warna, merek dan model kendaraan selain menggunakan pengenalan plat nomor kendaraan. Penelitian ini menggunakan metode k-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan warna kendaraan dan framework YOLACT dengan arsitektur ResNet-50 yang telah dilatih untuk mengenali merek dan model kendaraan. Dataset dalam penelitian ini terdiri dari 10 jenis kendaraan dengan 40 citra data latih tiap kelas dan 10 warna dengan 25 citra data latih tiap kelas. Pengujian dilakukan menggunakan enam model YOLACT dengan epoch berbeda dan tiga variasi frame sampling untuk mengurangi waktu komputasi. Hasil pengujian pada video data uji empat kendaraan menunjukkan bahwa frame sampling 250 milidetik menghasilkan performa terbaik dengan waktu komputasi rata-rata 16,08 detik. Model YOLACT dengan epoch yang lebih besar mampu mengenali kendaraan yang berada jauh dari kamera (objek kecil) dengan lebih baik, akurasi yang diperoleh yaitu 91,67% pada epoch 517.
Model Penilaian Perangkat Lunak E-Government untuk Rekomendasi Pemeliharaan (Studi Kasus: BKPSDM Ketapang) Atimi, Rizqia Lestika; Pradasari, Novi Indah
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.v6i2.37986

Abstract

Agar perangkat lunak e-Government dapat digunakan dalam menunjang kinerja organisasi dalam waktu yang relatif lama maka perlu dilakukan pemeliharaan perangkat lunak. Namun, berdasarkan hasil observasi pada organisasi perangkat daerah di Kabupaten Ketapang diketahui bahwa belum ada sebuah model atau standar yang dapat memberikan rekomendasi pemeliharaan secara objektif dan akurat. Penelitian ini mengusulkan sebuah model penilaian perangkat lunak untuk rekomendasi pemeliharaan dengan mengintegrasikan nilai bisnis dan nilai teknis. Identifikasi aset perangkat lunak, penilaian perangkat lunak, dan rekomendasi pemeliharaan adalah tiga tahap yang diusulkan dalam model ini. Kuesioner dengan skala Likert dan task analysis digunakan untuk menilai perangkat lunak berdasarkan nilai bisnis dan nilai teknis. Hasil validasi model melalui implementasi studi kasus di BKPSDM Ketapang diketahui bahwa model berhasil memberikan rekomendasi pemeliharaan untuk aplikasi SIMPAD adalah ordinary maintenance dan BAPERJAKAT adalah freeze.
Model Antrian Pendaftaran Pasien Rawat Jalan pada Rumah Sakit (Studi Kasus di RSUD Sultan Syarif Mohammad Alkadrie Pontianak) Pratiwi, Adetya; Ripanti, Eva Faja; Sukamto, Anggi Srimurdianti
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.v6i2.41466

Abstract

Antrian adalah suatu garis tunggu oleh satu atau lebih pelanggan dalam suatu sistem untuk mendapatkan pelayanan. Pelanggan pada antrian rawat jalan rumah sakit adalah pasien sedangkan layanannya adalah pendaftaran dan layanan medis. Masalah utama yang terjadi pada layanan rawat jalan rumah sakit dilihat dari hasil observasi pada RSUD Sultan Syarif Mohaman Alkadrie yaitu waktu yang dihabiskan pasien sangat lama, mulai dari pendaftaran hingga mendapatkan layanan medis oleh dokter yang bersangkutan. Pada model antrian rumah sakit tersebut, waktu tunggu paling banyak dihabiskan pasien untuk menunggu mendapatkan pelayanan medis. Model antrian baru yang dibangun adalah (M/D/n) : (FCFS/?/?), di mana setelah melakukan analisis yang mendalam terhadap kebutuhan sistem antrian di rumah sakit dapat membantu pasien untuk memantau jalannya antrian tanpa harus menunggu di rumah sakit. Implementasi model antrian pada website membuktikan bahwa waktu tunggu pasien selama 2 jam saat observasi awal dapat berkurang hingga mencapai 1 menit. Uji sistem terhadap aplikasi yang dibangun pada penelitian ini dilakukan dengan UAT (User Acceptance Test) dan blackbox. Pengujian blackbox dilakukan untuk menguji input dan output pada sistem dan seluruh hasilnya sesuai. Pengujian UAT secara keseluruhan mendapatkan respon sangat baik.

Page 21 of 53 | Total Record : 522

 19   20   21   22   23 

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