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 semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Jurnal Informatika Upgris
Published by Universitas PGRI Semarang
ISSN : 24604801     EISSN : 24776645     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Journal of Informatics UPGRIS published since June 2015 with frequency 2 (two) times a year, ie in June and December. The editors receive scientific writings from lecturers, teachers and educational observers about the results of research, scientific studies and analysis and problem solving closely related to the field of Information Technology and Communications / Informatics.
Arjuna Subject : -
Articles 300 Documents
 18   19   20   21   22 
Model Prediksi Dropout Mahasiswa Menggunakan Teknik Data Mining Muchamad Taufiq Anwar; Lucky Heriyanto; Fadhla Fanini
Jurnal Informatika Upgris Vol 7, No 1: JUNI 2021
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v7i1.8023

Abstract

Salah satu permasalahan yang ada di Perguruan Tinggi XYZ adalah tingginya jumlah mahasiswa yang putus studi (dropout / DO), sehingga diperlukan upaya untuk minimalisasi jumlah mahasiswa yang dropout.  Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah model yang dapat memprediksi apakah seorang mahasiswa akan lulus ataukah dropout. Data diambil dari data akademis mahasiswa angkatan 2014-2019. Pemrosesan awal data dilakukan dengan Python dan pemodelan dilakukan dengan menggunakan algoritma C4.5 / J48 pada perangkat lunak WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis). Hasil menunjukkan bahwa atribut yang paling menentukan apakah seorang mahasiswa DO atau lulus adalah Indeks Prestasi Semester 1 dan Indeks Prestasi Semester 2, dengan akurasi model mencapai sebesar 90.6%.
TOPSIS dan Double Exponential Smoothing untuk Perangkingan dan Peramalan Penjualan Laptop Suto Sugiraharjo; Rina Candra Noor Santi
Jurnal Informatika Upgris Vol 7, No 1: JUNI 2021
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v7i1.8341

Abstract

Problems that occur CV. Mustika Rajawali, which deals with laptop sales ranking and forecasting, is how to predict future laptop sales based on previous sales data. Forecasting is very influential in determining the sales target that must be achieved by CV. Mustika Rajawali. The method has not been used in predicting laptop sales at CV. Mustika Rajawali so that consumers' needs can be seen, whether it has met the sales target or not. The products to be developed in this study are laptop sales ranking and forecasting using the TOPSIS method and double exponential smoothing. To calculate the potential sales as accurately as possible, it can be done using data mining techniques using double exponential smoothing, while the TOPSIS method is used for ranking. Ranking of laptop sales using the TOPSIS method obtained the sales order of Asus A490JA laptops, Asus A409JP, Asus A409MA, Asus E402YA, Asus TP203NAH. Prediction of laptop sales at CV. Mustika Rajawali with a value of α = 0.1 to α = 0.9 obtained the smallest MAE value using α = 0.9, which is 178,237,067 so that the prediction of CV sales. Mustika Rajawali with the exponential smoothing method using a value of α = 0.9.
Prototype Alat Pendeksi Kebakaran Menggunakan Arduino Yulia Darnita; Aldino Discrise; Rozali Toyib
Jurnal Informatika Upgris Vol 7, No 1: JUNI 2021
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v7i1.7094

Abstract

Dinas Pemadam Kebakaran Kota Bengkulu, pada periode Januari sampai dengan Juli 2017 tercatat sebanyak 23 kejadian kebakaran yang melanda Kota Bengkulu. Penyebab utama dari kebakaran yang melanda wilayah Kota Bengkulu adalah karena kompor dan listrik. Bahaya kebakaran merupakan suatu musibah dengan banyaknya kerugian yang diderita oleh masyarakat seperti: harta, benda maupun nyawa manusia, yang menjadi kendala utama adalah tidak adanya peringatan dini sebgai antisipasi terjadinya kebakaran.  Salah satu cara untuk mencegahnya yaitu dengan digunakan yaitu alat pendeteksi kebakaran. Sensor Asap dan sensor Suhu. Sensor asap yang digunakan adalah MQ-9 yang dapat bekerja mendeteksi kadar gas sedangkan sensor suhu yang merupakan alat pendeteksi suhu suatu ruangan sehingga akan terdeteksi suhu yang ada didalam ruangan tersebut semakin tinggi suhu ruangan maka menyebabkan ruangan menjadi panas sehingga mendeksi adanya bahaya kebakaran dengan menggunakan SMS Getway menggunakan Arduino. Hasil pengujian: Perangkat chip mikrokontroller dan perangkat input berupa sensor suhu dan sensor asap akan dapat bekerja dengan baik berupa output sesuai yang diharapkan apabila perangkat tersebut diberikan listing program yang benar dan proses download listing program dari komputer ke chip mikrokontroller dapat berjalan dengan sukses.
Audit Sistem Keamanan TI Menggunakan Domain DSS05 Pada Framework COBIT 5 (Studi Kasus: Diskominfo Kabupaten Karawang) Dea Valenska Gusman; Fajar Hari Prasetyo; K Adi
Jurnal Informatika Upgris Vol 7, No 1: JUNI 2021
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v7i1.8607

Abstract

Abstrak—Keamanan informasi pada era digital sangat penting, sehingga menjadi masalah penting bagi perusahaan, organisasi, serta lembaga pemerintahan. Dinas Komunikasi serta Informatika Kabupaten Karawang didirikan berdasarkan Peraturan Daerah No.14 pada Tahun 2016 mengenai Pembentukan serta Susunan Perangkat Daerah Kabupaten Karawang. Pemanfaatan teknologi informasi sudah diterapkan dalam sistem keamanan informasi pemerintah Kabupaten Karawang. namun dalam mewujudkan hal itu, belum sepenuhnya berhasil dalam pengambilan nilai serta manfaatnya. Riset ini mempunyai tujuan untuk melakukan evaluasi keamanan sistem informasi yang telah diimplementasikan pada institusi untuk menilai level kapabilitas menggunakan domain DSS05 pada COBIT 5. Metode yang dipakai yaitu Assesment Process Activities COBIT 5 antara lain Initiation Programme, Define Problems and Opportunities, Data Collection, Data Validation serta Process Atribut Level. Hasil riset ini didapatkan nilai kapabilitas 3,4 (as is) serta 4.1 (to be) maka proses yang telah diimplementasikan secara garis besar tercapai. Pada domain DSS05 mendapatkan capaian sebesar 92% berarti pada proses atribut 3.1 process definition tercapai penuh, sehingga penilaian dapat dilanjutkan ke level berikutnya yaitu (PA) 3.2 Process Deployment.Abstract—Information security in the digital era is very important, so it becomes a critical problem for enterprise, organizations and governments. The Communication and Informatics Office of Karawang Regency was formed based on Peraturan Daerah No. 14 of 2016 concerning the Formation and Composition of the Karawang Regency Regional Apparatus. Information technology is already implememted in the information security system of the Karawang Regency government. However, in realizing this, the value and benefits have not been fully succeeded. This study aims to evaluate the security of information systems that have been implemented in institutions to assess Capability Level using the DSS05 domain at COBIT 5. The method used is the Assessment Process Activities of COBIT 5, including Initiation Program, Define Problems and Opportunities, Data Collection, Data Validation and Process Attribute Level. The results of this study obtained the capability value of 3,4 (as is) and 4.1 (to be) of the two values, so the process that has been implemented in outline is achieved. In the DSS05 domain, the achievement was 92%, meaning that the 3.1 process definition attribute process was fully achieved, so that the assessment could be continued to the next level, namely (PA) 3.2 Process Deployment.
Uji Deteksi Objek Bentuk Bola Dengan Menerapkan Metode Circular Hough Transform Budi Cahyo Wibowo; Fajar Nugraha; Andy Prasetyo Utomo
Jurnal Informatika Upgris Vol 7, No 1: JUNI 2021
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v7i1.8309

Abstract

Abstrak— Deteksi objek bentuk bola merupakan salah satu penerapan dari teknologi image processing yang saat ini banyak digunakan untuk teknologi robotika. Kemampuan dalam mengenali objek tertentu dalam berbagai kondisi lingkungan merupakan salah satu syarat teknologi image processing ini disebut handal. Untuk mengetahui kehandalannya maka perlu dilakukan pengujian. Uji deteksi objek berwarna bentuk bola dilakukan dengan melakukan pengujian terhadap perubahan kondisi lingkungan dimana objek tersebut berada, diantaranya dengan pengujian deteksi objek bentuk bola dengan variasi ukuran bola, pengujian deteksi objek bentuk bola dengan variasi perubahan intensitas cahaya dan pengujian deteksi objek bentuk bola dengan variasi perubahan jarak objek terhadap kamera. Dengan tiga pengujian yang telah dilakukan dengan metode hough transform yang diterapkan pada deteksi objek bentuk bola ini, diperoleh kesimpulan bahwa deteksi objek mampu mengenali variasi ukuran bola dengan diameter 16,9mm, 31mm, 63,7mm dan 95,8mm. Deteksi objek mampu mengenali bola dengan baik pada intensitas cahaya antara 80lux – 117lux. Dan deteksi objek mampu mengenali bola pada jarak 30cm – 140cm.
Analisis Sentimen Pindah Ibu Kota Berbasis Naive Bayes Classifier Primandani Arsi; Bagus Adhi Kusuma; Azizan Nurhakim
Jurnal Informatika Upgris Vol 7, No 1: JUNI 2021
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v7i1.7636

Abstract

Perkembangan media sosial memudahkan pengguna dalam percepatan akses informasi di internet. Akses informasi yang awalnya sulit diperoleh begitu mudah sekarang ini. Media sosial memungkinkan penggunanya tidak hanya mengonsumsi tapi juga berpartisipasi, membuat, mengomentari dan menyebarkan beragam konten dalam berbagai format. Banyak media sosial yang berkembang di internet, salah satu yang banyak digemari adalah Twitter. Twitter merupakan media sosial yang memungkinkan para penggunanya untuk berinteraksi secara personal ataupun terbuka. Melalu fitur hashtag para pengguna Twitter dapat mengetahui topik yang sedang dibahas secara real-time. Selain itu kata kunci pada Twitter dapat pula menjadi sumber perbincangan oleh pengguna. Salah satu topik yang ramai diperbincangkan di Twitter adalah terkait issue pemindahan ibu kota Indonesia. Namun dibalik hal tersebut terdapat kontroversi dari  pihak yang merasa  pro dan kontra, masing-masing memiiki sudut pandang sendiri.  Hal ini menyebabkan munculnya fenomena perdebatan khususnya di Twitter yang sebenarnya menunjukkan perhatian kolektif mengenai wacana publik. Kecenderungan pengguna Twitter dalam memposting konten dapat diketahui dengan cara analisa sentiment. Pada penelitian ini diusulkan metode Naive Bayes Classifier (NBC) untuk menganalisa sentimen terhadap wacana pemerintah di media massa online Twitter pada topik pemindahan ibukota Indonesia dengan cara mengklasifikasikan menjadi positif, dan negatif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai akurasi yang diperoleh sebesar 94,33%. Dengan dilakukannya analisa sentimen ini diharapkan dapat diketahui permasalahan yang terdapat pada kontroversi topik pemindahan ibukota, sehingga dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi untuk kepentingan lebih lanjut.
Perbandingan Metode Klasifikasi Random Forest dan SVM Pada Analisis Sentimen PSBB Muhammad Rivza Adrian; Muhammad Papuandivitama Putra; Muhammad Hilman Rafialdy; Nur Aini Rakhmawati
Jurnal Informatika Upgris Vol 7, No 1: JUNI 2021
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v7i1.7099

Abstract

COVID-19 in Indonesia, has made the local government not remain silent. Several local governments in Indonesia have enacted regulations to reduce the growth of COVID-19 victims by limiting public meetings with Large-Scale Social Restrictions or LSSR. However, the implementation of this LSSR has received many comments from social media users, especially from Twitter. This research was conducted with the aim of analyzing the sentiment of implementing the LSSR with media tweets on the Twitter social media platform. The data that were successfully extracted were 466 tweet data with training data and test data having a ratio of 7 to 3. Then the data was calculated into 2 different algorithms to be compared, the first algorithm used was the Support Vector Machine (SVM) algorithm and Random Forest with the aim get the most accurate sentiment analysis results.
Perancangan Aplikasi Pengenalan Hewan Berdarah Dingin Berbasis Android Ida Ratu Salamah; Fiqih Ismawan
Jurnal Informatika Upgris Vol 7, No 1: JUNI 2021
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v7i1.6709

Abstract

Banyaknya media cetak hampir tidak pernah menerbitkan buku atau koran tentang pembelajaran pengenalan hewan berdarah dingin. Bahkan ketika penulis melakukan observasi tentang keberadaan hewan derdarah dingin masyarakat tidak mengetahui apa itu hewan berdarah dingin, Tujuan Penelitian adalah untuk memperkenalkan adanya hewan berdarah dingin kepada masyarakat. Penulis berharap masyarakat mengenal hewan apa saya yang termasuk hewan berdarah dingin. Metode penelitian yang digunakan untuk membuat skripsi ini adalah metode prototyping dan Data-data yang ada, diperoleh menggunakan teknik pengumpulan data seperti wawancara dan studi kepustakaan. Penulis menggunakan metode prototype sebagai metode pengembangan sistemnya. Didalam penelitian ini menghasilkan aplikasi pengenalan hewan berdarah dingin berbasis android yang berisi: tentang hewan berdarah dingin, jenis-jenis hewan berdarah dingin dan tebak gambar.
Penerapan Random Forest Untuk Pengenalan Jenis Ikan Berdasarkan Perbaikan Citra Clahe Dan Dark Channel Prior R.A. Pramunendar; dwi puji prabowo; F. Alzami; R.A. Megantara
Jurnal Informatika Upgris Vol 7, No 1: JUNI 2021
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v7i1.8231

Abstract

Ancaman terhadap kekayaan alam semakin terlihat, oleh karena itu upaya untuk melindungi populasi biota perairan sangat menantang bagi banyak negara. Upaya untuk mengatasi kerusakan terhadap populasi ikan asli telah dilakukan dengan mengurangi populasi ikan invasif melalui teknik penangkapan ikan tradisional. Namun, teknik penangkapan tersebut tidak hanya menangkap spesies ikan invasif tetapi juga spesies asli. Oleh karena itu, masih diperlukan proses manual untuk memilah hasil tangkapan sehingga menghabiskan energi dan waktu. Maka, perlu ditingkatkan kemampuan pengenalan ikan secara otomatis dengan bantuan computer. Telah ada penelitian sebelumnya untuk mengenali jenis-jenis ikan, namun tidak banyak yang mempertimbangkan adanya noice atau artefak-artefak yang timbul karena kondisi bawah air serta efek fitur-fitur ikan yang saling berkaitan. Oleh karena itu dalam penelitian ini, peneliti  ini mengusulkan untuk melakukan analisis dampak pre-processing dari kombinasi algoritma CLAHE dan DCP yang diterapkan dalam klasifikasi ikan dengan Random Forest. Pre-processing yang yang diberikan bertujuan untuk mengatasi artefak atau noice yang timbul pada citra bawah air dan mengatasi efek dari fitur-fitur keragaman jenis ikan. Sehingga diharapkan mampu menghasilkan klasifikasi yang lebih baik dari penelitian sebelumnya. Klasifikasi dengan menggunakan Random Forest (RF) dengan perbaikan citra Dark Channel Prior (DCP) dan Contract Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), terbukti memberikan nilai akurasi rata-rata yang cukup tinggi yakni sebesar 98.51%, presisi 78.91%, dan recall 36.71%.
Determination of Eligibility Standards for Teacher Certification Using the Particle Swarm Optimization (PSO) Method and Neural Network Classification Algorithm (NN) Achmad Bahtiar Efendi; Agus Alwi Mashuri
Jurnal Informatika Upgris Vol 7, No 1: JUNI 2021
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v7i1.7542

Abstract

To improve the quality of national education, the government through the Ministry of Education issued a certification policy. This is of course attractive for the community to be part of this program, many of whom choose to become teachers, even though they are not from higher education based education. One of the factors that attracts it is the allowances that will be obtained for teachers who have passed the certification exam. The government, through the Teacher Law, issues regulatory policies which later can be used as the basis for determining the eligibility of teachers as professionals, so that their profession is entitled to an allowance. However, conditions in the field were found that some teachers were not yet eligible to hold certification, because not a few scored below the standard Teacher Compotency Test (UKG). Therefore, in this study a system is proposed to be built using the Neural Network method and optimized with the Particle Swarm Otimation algorithm, to determine the feasibility of giving certification so that similar cases do not happen again. This study provides an overview that not all certified teachers deserve this predicate. The application of the Neural Network method which is optimized with the Particle Swarm Optimization algorithm, provides a higher accuracy with an accuracy rate of 99.70% compared to the neural network algorithm model of 99.60%.

Page 20 of 30 | Total Record : 300

 18   19   20   21   22 

Filter by Year

2015 2025


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