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
Kab. ponorogo,
Jawa timur
INDONESIA
Fountain of Informatics Journal
Published by Universitas Darussalam Gontor
ISSN : 25414313     EISSN : 25485113     DOI : -
Core Subject :
Fountain of Informatics Journal (FIJ), with registered ISSN 2541-4313 (Print), ISSN 2548-5113 (Online), and DOI 10.21111/fij, is a peer-reviewed journal published semi-annual (May and November) by Universitas Darussalam Gontor. The FIJ invites manuscripts in the various topics include, but not limited to, functional areas of the information system, software engineering, computer network and game technology.
Arjuna Subject : -
Articles 125 Documents
 6   7   8   9   10 
Penerapan Teknologi Augmented Reality Dalam Pengenalan Struktur Hardware Komputer Pada Media Pembelajaran Untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa SMK TKJ Thanryganka Vinsha Pharausia; Tri Afirianto; Faizatul Amalia
Fountain of Informatics Journal Vol 7, No 1 (2022): Mei
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21111/fij.v7i1.6432

Abstract

AbstrakPandemi Covid-19 menyebabkan pembelajaran harus dilakukan secara mandiri dan mengkibatkan keterbatasan media siswa sehingga siswa membutuhkan sebuah media pembelajaran yang dapat membantu dalam memahami materi. Aplikasi berbasis augmented reality menjadi salah satu opsi agar pembelajaran dapat diakses secara offline. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menguji dampak yang ditimbulkan dari pembelajaran seperti ini dan mengetahui tingkatan minat belajar siswa pada kelas X TKJ di SMK PGRI 2 Malang. Penelitian menggunakan model Research and Development, pembuatan aplikasi menggunakan Adobe XD, unity, dan Vuforia. Metode pengumpulan data melalui kegiatan observasi, wawancara dan pemberian kuesioner pada siswa. Data penelitian yang didapatkan dianalisis dengan metode uji Aiken’s V dengan hasil rata-rata sebesar 0,635 oleh ahli media, 0,822 oleh pengguna, dan sebesar 0,722 oleh ahli materi dengan kategori keseluruhan media dan materi layak digunakan. Hasil analisis peningkatan minat belajar siswa menggunakan metode paired t-test didapatkan jumlah nilai pre-test 606 dengan rata-rata 30,3 dan mengalami peningkatan jumlah nilai post-test 436 dengan rata-rata 21,8 dengan model angka ranking yaitu semakin sedikit nilai maka semakin tinggi minat belajar siswa. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu penerapan teknologi augmented reality untuk media pembelajaran dapat digunakan untuk meningkatkan minat belajar siswa SMK TKJ.Kata kunci: pengembangan, media pembelajaran, minat belajar, Augmented Reality, Research and Development, Uji Aiken’s V, paired t-test.Abstract[Application of Augmented Reality Technology in Recognition of Computer Hardware for Learning Media to Increase Learning Interest in SMK TKJ Students] The Covid-19 pandemic causes learning to carried out independently and limitations of students media. Students need a learning media that can help to understanding the material. Augmented reality are an option to help students learn. The purpose of this study is to examine the impact of using augmented reality and knowing student interest in learning at class X TKJ at SMK PGRI 2 Malang. The research uses the Research and Development, model of making applications using Adobe XD, unity, and Vuforia. Data collection methods are observation, interviews, and giving questionnaires. The research data were analyzed by Aiken's V method for media testing by experts with average results of 0.635 and 0.822 by users, 0.722 by material experts that overall category are suitable for use. The results is increasing student interest in learning with the Paired t-test method obtained of Pre-test scores of 606 with an average of 30.3 then increase in Post-test to 436 with an average of 21.8 with a ranking number model that the fewer scores the higher the student's interest in learning. The conclusion of this study is that the application of Augmented Reality technology for learning media can be used to increase student interest in learning.Keywords: development, learning media, interest in learning, Augmented Reality, Research and Development, Aiken's V test, paired t-test.
Classification of Rice Quality Using Backpropagation Based on Shape and Color Olief Ilmandira Ratu Farisi; Gulpi Qorik Oktagalu Pratamasunu; Siti Sulaihah
Fountain of Informatics Journal Vol 7, No 2 (2022): November 2022
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21111/fij.v7i2.7594

Abstract

AbstractThe distribution of mixed rice on the market makes it difficult for consumers to determine the rice quality. In determining rice quality, the consumers consider and compare the texture, size, shape, color, aroma, purity, and homogeneity manually. This process is prone to errors and mistakes, due to the limited ability of each human's vision. Therefore, a method to determine the quality of rice automatically based on the physical characteristics of rice is needed. In this paper, we proposed an automatic rice quality classification method using backpropagation based on the shape and color of the rice. There are four parameters used to determine the classification process, namely compactness, circularity, mean, and skewness. Compactness and circularity were used to determine the ratio between the whole rice and the broken rice. While mean and skewness were used to determine the color distribution of the rice. Experiments have been performed on 100 images consisting of 50 premium and 50 medium rice images. The experimental results show that the proposed method can classify rice based on its shape and color effectively with an accuracy rate of 95%.Keywords: rice quality, classification, backpropagation, shape feature, color feature Abstrak[Klasifikasi Kualitas Beras Menggunakan Backpropagation Berdasarkan Bentuk dan Warna] Distribusi beras oplosan di pasaran menyulitkan konsumen dalam menentukan kualitas beras. Konsumen mempertimbangkan dan membandingkan tekstur, ukuran dan bentuk, warna, aroma, kemurnian, dan keseragaman secara manual untuk menentukan kualitas beras. Proses ini rawan terjadi kesalahan dan kekeliruan, karena keterbatasan kemampuan penglihatan setiap manusia. Oleh karena itu diperlukan suatu metode untuk menentukan kualitas beras secara otomatis berdasarkan karakteristik fisik beras. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan metode klasifikasi kualitas beras otomatis menggunakan backpropagation berdasarkan bentuk dan warna beras. Ada empat parameter yang digunakan untuk menentukan proses klasifikasi yaitu compactness, circularity, mean, dan skewness. Compactness dan circularity digunakan untuk menentukan perbandingan antara nasi utuh dan nasi pecah. Sedangkan mean dan skewness digunakan untuk menentukan distribusi warna beras. Percobaan telah dilakukan pada 100 citra yang terdiri dari 50 citra beras premium dan 50 citra beras medium. Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat mengklasifikasikan beras berdasarkan bentuk dan warnanya secara efektif dengan tingkat akurasi 95%.Kata kunci: kualitas beras, klasifikasi, backpropagation, fitur bentuk, fitur warna
Evaluation of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Control Range System using Lora-Based Communication System using Path Loss Mokhammad Amin Hariyadi; Juniardi Nur Fadila
Fountain of Informatics Journal Vol 7, No 2 (2022): November 2022
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21111/fij.v7i2.7571

Abstract

AbstractThis research aims to evaluate the communication system between the ground control system and the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) using the Lora communication system based on its Path Loss data. Lora itself is a 433 MHz-based communication system used for very long-distance communication. As we know, today UAV market used a 2.4 GHz-based communication system because it is cheaper than using 433MHz. But, although it is cheaper than 433MHz, a lot of devices used the same frequency like WiFi systems and another wireless electrical components. That condition creates a lot of signal interference so communication between the ground control system and the UAV becomes shorter. 433MHz is not a new technology for a communication system, this frequency is usually used for radio news and long-range data logging. It is rarely used 433 MHz frequency for transmitting a big package of data because 433 MHz frequency has a slow data transfer rate but has a long data transfer distance. From testing, we got an improvement of control range more than twice with Lo-Ra 433 MHz compared to the 2.4 GHz module.Keywords: Control System, Lo-Ra, Long Range System, Radio Frequency, Transmission system, UAV Abstrak[Evaluasi Sistem Jarak Kendali Kendaraan Udara Tanpa Awak (UAV) Menggunakan Sistem Komunikasi Berbasis Lora Menggunakan Path Loss] Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sistem komunikasi antara ground control system dengan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) menggunakan sistem komunikasi Lora berdasarkan data Path Loss-nya. Lora sendiri merupakan sistem komunikasi berbasis 433 MHz yang digunakan untuk komunikasi jarak jauh. Seperti yang kita ketahui, pasar UAV saat ini menggunakan sistem komunikasi berbasis 2,4 GHz karena lebih murah daripada menggunakan 433MHz. Tapi, meski lebih murah dari 433MHz, banyak perangkat yang menggunakan frekuensi yang sama seperti sistem WiFi dan komponen listrik nirkabel lainnya. Kondisi tersebut menimbulkan banyak gangguan sinyal sehingga komunikasi antara ground control system dan UAV menjadi lebih singkat. 433MHz bukanlah teknologi baru untuk sistem komunikasi, frekuensi ini biasanya digunakan untuk berita radio dan data logging jarak jauh. Frekuensi 433 MHz jarang digunakan untuk transmisi paket data yang besar karena frekuensi 433 MHz memiliki kecepatan transfer data yang lambat namun memiliki jarak transfer data yang jauh. Dari pengujian, kami mendapatkan peningkatan jangkauan kendali lebih dari dua kali lipat dengan Lo-Ra 433 MHz dibandingkan dengan modul 2,4 GHz.Kata Kunci: Sistem Kontrol, Lo-Ra, Sistem Jarak Jauh, Frekuensi Radio, Sistem Trnsmisi, UAV
Pengembangan Sistem Pendeteksi Kebocoran LPG Menggunakan Infrastruktur Instant Messaging Berbasis Internet of Things Moch Kholil; Ismanto Ismanto; Rafika Akhsani
Fountain of Informatics Journal Vol 7, No 2 (2022): November 2022
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21111/fij.v7i2.6509

Abstract

AbstrakPerkembangan teknologi yang semakin pesat seiring dengan pekerjaan manusia yang semakin banyak, menjadikan peran teknologi sebagai upaya optimalisasi dalam membantu pekerjaaan manusia sangat dibutuhkan. Salah satu tren teknologi yang menarik dan berkembang adalah teknologi Internet of Things atau biasa disingkat dengan IoT. Pemanfaatan Internet of Things juga sangat membantu dalam sistem pemantauan jarak jauh. Sebagai salah satu bentuk pemanfaatannya adalah sistem pendeteksi jarak jauh terhadap kebocoran Liquified Petroleum Gas (LPG) pada dapur sebuah rumah tangga, restoran maupun industri sehingga pemilik bisa melakukan pencegahan dini apabila terjadi sebuah kebocoran di dalam ruangan dan mampu memberikan peringatan dini kebocoran LPG saat ditinggal bepergian. Sistem dikembangkan melalui 4 tahapan, mulai dari pengumpulan data, perancangan perangkat keras, penulisan kode program dan uji coba sistem. Penelitian ini bertujuan menghasilkan sebuah alat pendeteksi kebocoran LPG berbasis IoT, dimana alat ini mampu mendeteksi serta mengirimkan pesan peringatan dini saat terjadi kebocoran LPG baik melalui pesan telegram maupun buzzer yang terpasang di perangkat. Dengan mengacu pada standarisasi yang dikeluarkan oleh Badan Standardisasi Nasional tentang Nilai Ambang Batas zat kimia di udara tempat kerja, sistem telah bekerja dengan baik dengan mampu memberikan peringatan kebocoran LPG saat Nilai Ambang Batas (NAB) zat kimia mencapai 1000 bds/ppm.Kata kunci: IoT, telegram, LPG, ppm Abstract[Development Of LPG Leak Detection System Using Instant Messaging Infrastructure Based On Internet Of Things]Developments of technology along with human work are growing, making the role of technology as an optimization effort in helping human work needed.  One of the technologies that are developing is the Internet of Things or commonly abbreviated as IoT. Utilization of the Internet of Things is also very helpful in remote monitoring systems. One form of utilization is a remote detection system for Liquefied Petroleum Gas (LPG) leaks in the kitchen of a household, restaurant, or industry so that owners can take early prevention in the event of a leak in the room and are able to provide early warning of LPG leaks when left traveling. The system is developed through four stages, starting from data collection, hardware design, writing program code, and system testing. This study aims to produce an IoT-based LPG leak detector, which a tool that is able to detect and send an early warning message when an LPG leak occurs either through a telegram message or a buzzer installed on the device. By referring to the standard issued by the National Standardization Agency regarding the Threshold Value of chemicals in the workplace air, the system has worked well by being able to provide an LPG leak warning when the Threshold Value of chemical substances reaches 1000 ppm.. Keywords: IoT; telegram, LPG; ppm
Front Matter and Back Matter Dihin Muriyatmoko
Fountain of Informatics Journal Vol 6, No 2 (2021): November
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21111/fij.v6i2.8797

Abstract

Front Matter and Back Matter Dihin Muriyatmoko
Fountain of Informatics Journal Vol 7, No 1 (2022): Mei
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21111/fij.v7i1.8800

Abstract

Front Matter and Back Matter Dihin Muriyatmoko
Fountain of Informatics Journal Vol 7, No 2 (2022): November 2022
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21111/fij.v7i2.8801

Abstract

Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Reksa Dana Obligasi Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Ghulam Asrofi Buntoro; Indah Puji Astuti; Riki Widiantoro
Fountain of Informatics Journal Vol 7, No 2 (2022): November 2022
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21111/fij.v7i2.8339

Abstract

AbstrakReksa dana merupakan salah satu alternatif investasi bagi masyarakat yang memiliki keterbatasan modal, waktu dan pengelolaan keuangan dikarenakan dana masyarakat yang telah dikumpulkan dalam reksa dana dikelola oleh manajer investasi yang profesional. Untuk jenis reksa dana yang memiliki resiko sedang atau moderat adalah jenis reksa dana obligasi. Salah satu tempat untuk membeli dan menjual reksa dana secara online adalah aplikasi Bibit. Pada aplikasi bibit per April 2022 terdapat 32 produk reksa dana obligasi. Dari banyaknya produk reksa dana obligasi yang ada masyarakat atau investor kesulitan dalam memilih produk reksa dana obligasi yang terbaik. Maka dari itu, untuk memilih produk reksa dana obligasi terbaik diperlukan sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan algoritma Simple Additive Weighting (SAW). SAW dipilih karena dapat menentukan nilai bobot untuk setiap atribut yang kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan dalam menyeleksi alternatif terbaik. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode white box, hasilnya semua perintah terhadap sistem berhasil dilakukan dengan valid. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi sistem pendukung keputusan berbasis web yang responsive dan dapat memberikan rekomendasi untuk reksa dana obligasi terbaik dengan sistem perangkingan.Kata kunci: Bibit, Investasi, Reksa Dana, Simple Additive Weighting AbstractMutual funds are one of the alternative investments for people who have limited capital, time, and financial management because the public funds that have been collected in mutual funds are managed by professional investment managers. The type of mutual fund that has moderate or moderate risk, it is a type of bond mutual fund. One of the places to buy and sell mutual funds online is the Bibit application. In the Bibit application as of April 2022, there are 32 bond mutual fund products. Of the many bond mutual fund products that exist, the public or investors have difficulty choosing the best bond mutual fund product. Therefore, to choose the best bond mutual fund product, a web-based decision support system is needed using the Simple Additive Weighting (SAW) algorithm. SAW was chosen because it can determine the weight value for each attribute which is then continued with the ranking process in selecting the best alternative. The results of this study are in the form of a web-based decision support system application that is responsive and can provide recommendations for the best bond mutual funds with a ranking system.Keywords: Bibit, Investments, Mutual Funds, Simple Additive Weighting 
Front Matter and Back Matter Muriyatmoko, Dihin
Fountain of Informatics Journal Vol. 7 No. 2 (2022): November
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21111/fij.v7i2.8801

Abstract

Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Virus Omicron Di Indonesia Menggunakan Metode Naïve Bayes Musthafa, Aziz; Harmini, Triana; Setiawan, Angga Fahri; Asy’ari, Nur Aini Shofiya
Fountain of Informatics Journal Vol. 7 No. 2 (2022): November
Publisher : Universitas Darussalam Gontor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21111/fij.v7i2.9359

Abstract

AbstrakVirus covid-19 terus bermutasi membentuk varian baru. Varian terakhir yang terdeteksi yaitu, varian Omicron dikenal sebagai varian B.1.1.529. Varian ini pertama kali dilaporkan dari Afrika Selatan pada 24 November 2021 dan saat ini telah menyebar ke seluruh dunia. Pada bulan juli 2022 kasus Omicron mengalami lonjakan. Hal ini menimbulkan banyaknya opini masyarakat khususnya di media sosial mengenai virus omicron. Penelitian ini bertujuan untuk megklasifikasi opini masyarakat terhadap kemunculan virus Omicron pada sosial media twitter dan youtube ke dalam kelas positif, negatif dan netral. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu algoritma naïve bayes. Naïve bayes merupakan salah satu metode yang bisa digunakan untuk klasifikasi sentiment opini publik. Hasil penelitian sentiment analisis menggunkan naïve bayes menghasilkan tingkat akurasi sebesar 0.82%. Kemudian model diuji untuk membaca opini public di twitter dari tanggal 5 oktober 2022 sampai 27 oktober 2022. Untuk hasil sentiment pengguna twitter pada kata kunci Covid 19 didominasi oleh sentiment positif dengan presentase 85%. Dan untuk sentiment dengan kata kunci Omicron masih didominasi oleh sentiment positif dengan presentase 49%. Disebutkan dari hasil klasifikasi pada data bulan oktober 2022 berarti masyarakat jauh lebih optimis akan menghilangnya virus omicron. Untuk selanjutnya penelitian ini dapat ditingkatkan dengan menambah data atau menggunakan algoritma yang berbeda ataupun implementasi pada algoritma yang sudah ada.Kata kunci: Covid-19, Omicron, Media Sosial, Naïve bayes Abstract[Analysis Of News Sentiment And Public Opinion On Omicron Virus In Indonesia Using The Naïve Bayes Method] The Covid-19 virus continues to mutate to form new variants. The last detected variant, the Omicron variant, is known as the B.1.1.529 variant. This variant was first reported from South Africa on 24 November 2021 and has now spread worldwide. In July 2022 Omicron cases experienced a spike. This has led to a lot of public opinions, especially on social media, about the omicron virus. This study aims to classify public opinion on the emergence of the Omicron virus on Twitter and YouTube social media into positive, negative, and neutral classes. The method used in this study is the naïve Bayes algorithm. Naïve Bayes is a method that can be used to classify public opinion sentiment. The results of sentiment analysis research using naïve Bayes produce an accuracy rate of 0.82%. Then the model was tested to read public opinion on Twitter from 5 October 2022 to 27 October 2022. The results for Twitter user sentiment on the keyword Covid 19 were dominated by positive sentiment with a percentage of 85%. And sentiment with the keyword Omicron is still dominated by positive sentiment with a percentage of 49%. It was stated that the results of the classification of data for October 2022 meant that people were much more optimistic about the disappearance of the Omicron virus. Henceforth this research can be improved by adding data or using a different algorithm or implementing an existing algorithmKeywords:  Covid-19, Omicron, Social Media, Naïve Bayes

Page 8 of 13 | Total Record : 125

 6   7   8   9   10 

Filter by Year

2016 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 10 No. 1 (2025): Mei Vol. 9 No. 2 (2024): November 2024 Vol. 9 No. 1 (2024): Mei 2024 Vol. 8 No. 2 (2023): November Vol. 8 No. 1 (2023): Mei Vol 7, No 2 (2022): November 2022 Vol. 7 No. 3 (2022): Specials Issue Desember - Seminar Nasional Sains dan Teknologi Vol. 7 No. 2 (2022): November Vol 7, No 1 (2022): Mei Vol 6, No 2 (2021): November Vol. 6 No. 2 (2021): November Vol 6, No 1 (2021): Mei Vol 5, No 3 (2020): Specials Issue November - Seminar Nasional Sains dan Teknologi Vol 5, No 2 (2020): November Vol 5, No 1 (2020): Mei Vol 4, No 2 (2019): November Vol 4, No 1 (2019): Mei Vol 3, No 2 (2018): November Vol 3, No 1 (2018): Mei Vol 2, No 2 (2017): November Vol 2, No 1 (2017): Mei Vol 1, No 2 (2016): November More Issue