cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
Gedung E11 Jurusan Teknik Elektro, UNNES, Kampus Sekaran, Gunungpati, Semarang, Indonesia 50229
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Edu Komputika Journal
ISSN : 22526811     EISSN : 2599297X     DOI : https://doi.org/10.15294/edukomputika
Edu Komputika Journal menerbitkan artikel-artikel hasil penelitian dan kajian konseptual di bidang pendidikan TIK, komputer, teknologi informasi, multimedia, rekayasa software dan aplikasinya dalam bidang pendidikan.
Articles 249 Documents
Perancangan User Experience Sistem PKL Berbasis Website Menerapkan Context Awareness dan Metode Design Thinking di SMKN 2 Malang Rokhmawati, Retno Indah; Widiyanto, Andre; Rachmadi, Aditya
Edu Komputika Journal Vol 10 No 1 (2023): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v10i1.69945

Abstract

SMKN 2 Malang adalah salah satu sekolah menengah kejuruan di Kota Malang yang memiliki program PKL untuk melatih keterampilan siswa dalam bekerja. Pelaksanaan PKL di SMKN 2 Malang masih dilakukan secara manual menggunakan aplikasi spreadsheet yang mengakibatkan panjangnya proses pengelolaan data pendaftaran PKL, pengambilan keputusan penempatan, hingga proses monitoring. Oleh karena itu, diperlukan perancangan pengalaman pengguna untuk menggali aspek people, activity, dan context permasalahan ini untuk menghasilkan desain yang memenuhi kebutuhan fungsional maupun non-fungsional dan mempermudah pelaksanaan kegiatan PKL. Perancangan ini menggunakan pendekatan Design Thinking, sedangkan untuk pengujian rancangan menggunakan Usability Testing dan Single Ease Question (SEQ). Pada penelitian ini dimasukan context awareness yang berisikan informasi pengguna berupa waktu, lokasi, aktivitas, dan identitas. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan observasi serta wawancara, menganalisis data, dan hasil analisis data. Penelitian ini melibatkan 4 kelompok pengguna guru pembimbing PKL, siswa, admin, dan DU/DI. Pengujian dilakukan untuk mengukur efektivitas, efisiensi, dan kemudahan dari rancangan. Pengujian efektivitas mendapatkan nilai 94,44% dan dinyatakan sukses sudah melebihi 78% sebagai standar kelulusan pengujian efektivitas. Pengujian efisiensi mendapatkan nilai rata-rata 0,178 dalam penyelesaian setiap task. Pengujian kepuasan mendapatkan nilai 6,67 dan nilai tersebut sudah melebih 5,5 sebagai standar kelulusan pengujian kepuasan.
Penerapan Stacking Ensemble Learning untuk Klasifikasi Efek Kesehatan Akibat Pencemaran Udara Sunarko, Budi; Hasanah, Uswatun; Hidayat, Syahroni; Muhammad, Naufal; Ardiansyah, Muhammad Irfan; Ananda, Briska Putra; Hakiki, Muhammad Khikam; Baroroh, Luluk Taufiqul
Edu Komputika Journal Vol 10 No 1 (2023): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v10i1.72080

Abstract

Pencemaran udara merupakan masalah serius yang berdampak negatif pada kesehatan manusia. Berbagai jenis polutan udara seperti partikel halus, sulfur dioksida, nitrogen oksida, dan ozon dapat menyebabkan gangguan pernapasan, penyakit jantung, kanker paru-paru, dan masalah kesehatan lainnya. Untuk memahami dampak kesehatan pencemaran udara, klasifikasi efek kesehatan akibat pencemaran udara menjadi penting. Metode klasifikasi ini membagi efek kesehatan berdasarkan jenis polutan, dosis, dan waktu paparan. Penelitian ini mengusulkan penerapan metode klasifikasi dengan ensemble learning untuk mengidentifikasi polutan berdampak dan tingkat risiko kesehatannya. Ensemble learning adalah teknik pembelajaran mesin yang menggabungkan beberapa model untuk meningkatkan akurasi prediksi. Stacking ensemble learning merupakan salah satu metode yang digunakan dalam klasifikasi efek kesehatan pencemaran udara dengan mengintegrasikan beberapa model dasar seperti Logistic Regression, Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, dan Multi-Layer Perceptron. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Stacking memberikan performa tertinggi dengan akurasi sekitar 99,9% pada dataset baik yang seimbang maupun tidak seimbang. Namun, model Decision Tree dan K-Nearest Neighbor juga berhasil memberikan performa yang sangat baik. Waktu pelatihan model menjadi pertimbangan penting, di mana K-Nearest Neighbor dan Decision Tree memiliki waktu yang jauh lebih singkat dibandingkan dengan model Stacking.
Penyusunan Instrumen Maturity Assessment Design Toolkit Berbasis COBIT 2019 Indrawati, Anna Retno; Rozas, Indri Sudanawati; Wahyudi, Noor
Edu Komputika Journal Vol 10 No 1 (2023): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v10i1.59761

Abstract

Penerapan teknologi informasi dalam organisasi selain disamping membutuhkan investasi yang besar juga mempunyai risiko yang tinggi sehingga membutuhkan pengawasan secara menyeluruh, oleh karena itu diperlukan tata kelola TI dan audit agar berjalan sesuai tujuan. Audit teknologi informasi dilakukan menggunakan framework, salah satunya yaitu COBIT 2019 yang merupakan versi terbaru dari COBIT. Audit TI dilakukan dengan tujuan menemukan dan memperbaiki gap antara keadaan dan tujuan organisasi. Untuk menemukan gap perlu dilakukan penilaian maturity. Dalam COBIT 2019 untuk mendapatkan nilai maturity diperlukan nilai capability dari tujuh komponen yang ada, namun COBIT 2019 hanya terdapat panduan penilaian capability untuk komponen proses belum beserta enam komponen lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan maturity assessment design toolkit yang sesuai dengan framework COBIT 2019. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Research and Development (RnD) level 1 Sugiyono yang disesuaikan dengan kebutuhan penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses desain produk dilakukan dalam enam tahapan yaitu identifikasi proses, identifikasi komponen, identifikasi aktivitas, identifikasi capability, desain perhitungan nilai capability, dan desain perhitungan nilai maturity.
Evaluasi Optimalisasi Alat Forensik Keamanan Jaringan pada Lalu Lintas Virtual Router Firmansyah, Firmansyah; Fadlil, Abdul; Umar, Rusydi
Edu Komputika Journal Vol 10 No 2 (2023): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v10i2.66963

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi optimalisasi alat forensik keamanan jaringan pada lalu lintas virtual router (VR). Metodologi yang digunakan meliputi pemilihan beberapa alat forensik pada sistem operasi Windows seperti Wireshark, Windump, dan Network Miner, dengan pengujian dalam lingkungan jaringan virtual. Pengujian, mencakup simulasi berbagai skenario serangan untuk menilai efektivitas deteksi ancaman, kinerja alat forensik, dan dampak terhadap kinerja jaringan. Hasil utama menunjukkan bahwa alat-alat tersebut memiliki kemampuan deteksi yang beragam dengan variasi penggunaan sumber daya dan dampak pada latensi jaringan. Lalu lintas jaringan telah berhasil di rekam menggunakan alat Win-dump pada metode static forensik, alat Wireshark dan Network Miner pada metode live forensics. Hasil evaluasi alat rekam forensik jaringan meta-router merekomendasikan Win-dump sebagai alat rekam yang tidak membebani sistem operasi windows dengan penggunaan Memory adalah 1696 kb sedangkan aplikasi Wireshark dan Network Miner tercatat lebih dari 20MB. Berdasarkan penelitian ini metode static forensic yang telah dibangun dengan objek meta-router dapat digunakan investigator untuk mendeteksi serangan siber. Pemilihan dan konfigurasi yang tepat dari alat forensik sangat penting untuk mencapai keseimbangan antara keamanan dan kinerja jaringan, serta penyesuaian spesifik terhadap kebutuhan jaringan dapat meningkatkan efektivitas deteksi dan mitigasi ancaman.
Klasifikasi Hama Dan Penyakit Daun Kapas Berdasarkan Fitur Tekstur Dan Warna Menggunakan Multilayer Perceptron Awandi, Nadhif Mahardika; Nugroho, Budi; Akbar, Fawwaz Ali
Edu Komputika Journal Vol 10 No 2 (2023): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v10i2.68580

Abstract

Kapas merupakan bahan baku dari Industri Tekstil dan Produk Tekstil (TPT) di Indonesia. Namun, produksi kapas di Indonesia tidak dapat memenuhi kebutuhan nasional. Untuk meningkatkan produksi kapas, perlu dilakukan identifikasi penyakit dan hama pada tanaman kapas sehingga mendapatkan penanganan yang tepat dan mengatasi terjadinya kegagalan panen. Beberapa penelitian telah dilakukan mengenai identifikasi penyakit pada daun kapas dengan menggunakan kecerdasan buatan. Tetapi, penelitian-penelitan yang telah dilakukan sebelumnya lebih berfokus pada klasifikasi penyakit yang terjadi pada daun kapas. Oleh karena itu, penelitian ini memiliki tujuan untuk membuat sistem yang tidak hanya dapat mengklasifikasi penyakit daun kapas, tetapi dapat juga mengklasifikasi hama yang terdapat pada daun kapas. Bedasarkan pengujian yang telah dilakukan, Tingkat akurasi dalam klasifikasi pada hama dan penyakit tanaman kapas pada data uji menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 90%. Nilai tersebut didapatkan pengujian dengan kombinasi fitur Color Moment dan fitur GLCM dengan sudut 0⁰ sebagai input serta arsitektur MLP menggunakan fungsi aktivasi tanh dan 1024 perceptron di hidden layer.
Klasifikasi Perputaran Karyawan Perusahaan Menggunakan Algoritma Random Forest dan Random Over-sampling Kurniadi, Dede; Nuraeni, Fitri; Faturrohman, Nadhif; Mulyani, Asri
Edu Komputika Journal Vol 10 No 2 (2023): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v10i2.73782

Abstract

Pergantian karyawan merupakan permasalahan yang berat dalam suatu perusahaan, karena pergantian karyawan dapat menyebabkan kinerja perusahaan menurun akibat kekurangan karyawan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model untuk mengklasifikasikan apakah karyawan akan meninggalkan perusahaan atau tidak untuk mencegah pergantian karyawan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Machine Learning Life Cycle (MLLC). Model dibangun menggunakan algoritma Random Forest dan Random Over-sampling untuk mengatasi data yang tidak seimbang dengan rasio pembagian data untuk data pelatihan sebesar 90% dan data pengujian sebesar 10%. Selain itu untuk mengetahui kinerja model yang dibangun dilakukan evaluasi dengan menggunakan Confusion Matrix dan kurva AUC-ROC. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model yang dibangun berdasarkan hasil evaluasi mempunyai kinerja yang sangat baik dan hampir sempurna, dengan nilai akurasi sebesar 99,8%, recall sebesar 100%, dan presisi sebesar 99,6%. Hanya terdapat 4 dari 2000 data pengujian yang tidak diklasifikasikan dengan benar, dengan nilai AUC yang dihasilkan sebesar 99,8%, sehingga model termasuk dalam kategori Excellent berdasarkan nilai AUC.
Implementasi K-Means dan Collaborative Filtering untuk Sistem Rekomendasi Dewi, Melany Mustika; Farida, Lilis Dwi; Dahlan, Akhmad
Edu Komputika Journal Vol 10 No 2 (2023): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v10i2.73906

Abstract

Pada penelitian ini akan mengadopsi K-Means untuk mengelompokkan film yang serupa sebelum dilakukan rekomendasi menggunakan item based collaborative filtering dengan tujuan mereduksi data, mendapatkan data kelompok film yang sesuai dengan target pengguna dan mempercepat proses eksekusi. Penelitian ini dimulai dengan melakukan pengumpulan data, pengolahan data, proses klastering, proses rekomendasi, proses prediksi rating dan akurasi. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode item based collaborative filtering pada dataset MovieLens 100k dapat memberikan rekomendasi film kepada pengguna. Namun akurasi MAE dari prediksi rating memiliki error sedang yaitu 0.54 dan akurasi menggunakan metode RMSE memiliki nilai error yang tinggi yaitu 0.71. Waktu eksekusi untuk proses rekomendasi juga memakan waktu lama yaitu 14 menit 12 detik.
Pengembangan Gim Edukasi Pemrograman Dasar Menggunakan Metode Iterative Rapid Prototyping pada Siswa Teknik Komputer dan Jaringan Kelas X di SMK Negeri 3 Malang Widiyanto, Bagus Tri; Afirianto, Tri; Wardhono, Wibisono Sukmo
Edu Komputika Journal Vol 10 No 2 (2023): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v10i2.74809

Abstract

Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) merupakan salah satu bentuk pendidikan formal menengah atas kejuruan yang memiliki beberapa program keahlian. Salah satu mata pelajaran yang mendukung program keahlian Teknik Komputer dan Informatika adalah Pemrograman Dasar. Berdasarkan hasil penelitian di SMK Negeri 3 Malang, media pembelajaran yang digunakan belum interaktif. Siswa hanya mengikuti materi yang disampaikan oleh guru tanpa didukung bantuan visual dalam pembuatan kode program. Dari permasalah tersebut maka perlu dilakukan pengembangan gim edukasi yang interaktif dan dapat digunakan dengan baik. Gim edukasi harus memenuhi kebutuhan-kebutuhan pembelajaran pada mata pelajaran Pemrograman Dasar serta memenuhi aspek-aspek gameplay yang terkait dengan kemudahan dalam mengoperasikan gim dan kesesuaian tata letak tombol pada gim. Selain itu, keseluruhan fungsi yang dibuat pada gim harus dipastikan telah valid dan sesuai dengan yang kebutuhan-kebutuhan fungsional yang telah dirancang. Pengembangan yang digunakan menggunakan metode Iterative Rapid Prototyping dengan tahapan berupa perancangan dan implementasi. Tahap perancangan melakukan desain, prototyping, playtest prototype, dan evaluasi prototype, sedangkan tahap implementasi melakukan dengan mengimplementasikan rancangan kedalam gim, melakukan quality assurance, playtesting dan evaluasi. Hasil quality assurance yang dilakukan dengan pengujian blackbox adalah seluruh kasus uji bernilai valid, sehingga fungsionalitas gim yang dibuat telah sesuai dengan yang diharapkan. Selain itu, hasil evaluasi oleh ahli media menunjukkan bahwa keseluruhan aspek telah valid sehingga gim sudah layak untuk digunakan.
Perancangan Desain Karakter Violet 2 Dimensi Menggunakan Metode Design Thinking Nabila, Diah Ayu; Dwi Pritama, Argiyan
Edu Komputika Journal Vol 10 No 2 (2023): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v10i2.78277

Abstract

Perancangan karakter 2 dimensi mencakup penentuan atribut visual dan aspek-aspek lain yang mempengaruhi identitas dan daya tarik karakter. Metode Design Thinking memberikan kerangka kerja yang berorientasi pada pemahaman pengguna dan iterasi berulang, memastikan bahwa desain karakter memenuhi kebutuhan audiens dan bertujuan untuk mempelajari dan menganalisis proses perancangan karakter 2 dimensi. Design thinking adalah pendekatan kreatif yang berpusat pada pemahaman mendalam tentang kebutuhan pengguna dan metode inovatif untuk memecahkan masalah. Langkah-langkah Design Thinking, yaitu Empathy, Define, Ideate, Prototype, dan Test. Desain karakter "Violet" yang dihasilkan mencerminkan integrasi aspek-aspek kunci yang diidentifikasi selama proses Design Thinking. Penekanan pada empati dan pengujian iteratif memastikan bahwa karakter ini bukan hanya estetis, tetapi juga dapat meresap ke dalam naratif yang berbeda dengan kohesi yang kuat. Perancangan desain karakter 2 dimensi “Violet” menggunakan metode Design Thinking menunjukkan bahwa pendekatan ini memberikan kontribusi yang signifikan dalam proses kreatif dengan mempertimbangkan kebutuhan dan preferensi pengguna.