Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN)
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.
Articles
19 Documents
Search results for
, issue
"Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3"
:
19 Documents
clear
<![CDATA[Penerapan Metode Organization Goal-Oriented Requirements Engineering (OGORE) untuk Pembangunan Sistem Pendaftaran Klinik Fisioterapi ]]>
<![CDATA[Adikara, Fransiskus]]>;
<![CDATA[Sandfreni, Sandfreni]]>;
<![CDATA[Prastya, Revando]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i3.41082
<![CDATA[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.]]>
<![CDATA[Peningkatan Kinerja Akurasi Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic Regression ]]>
<![CDATA[Gunawan, Muhamad Ichsan]]>;
<![CDATA[Sugiarto, Dedy]]>;
<![CDATA[Mardianto, Is]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i3.40718
<![CDATA[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%.]]>
<![CDATA[Pengembangan Sistem Informasi Kemitraan Sekolah dengan Orang Tua Berdasarkan Epstein’s Framework ]]>
<![CDATA[Sukarni, Jaka]]>;
<![CDATA[Jati, Handaru]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i3.43458
<![CDATA[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.]]>
<![CDATA[Leap Motion Controller Game Sebagai Alat Bantu Terapi Rehabilitasi Otot Tangan ]]>
<![CDATA[Rakhmawati, Restu]]>;
<![CDATA[Jannah, Helmi Roichatul]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i3.42885
<![CDATA[Salah satu bagian tubuh yang rawan mengalami cedera adalah tangan. Cedera tangan umumnya disebabkan oleh kecelakaan yang tidak disengaja ataupun dampak dari beberapa penyakit seperti parkinson dan stroke. Cedera otot tangan memerlukan proses penyembuhan secara terapi dan pemulihan dengan rehabilitasi. Terapi dan rehabilitasi otot tangan sangat bergantung pada gerakan olahraga rutin pada pasien dengan rekomendasi dari dokter. Namun terdapat beberapa kendala yang dihadapi oleh pasien yang memerlukan terapi ini. Pertama, proses terapi rehabilitasi otot tangan memerlukan waktu yang panjang sehingga membuat pasien merasa bosan. Kedua, pasien mendapatkan instruksi dari dokter untuk melakukan gerakan yang melatih otot tangan seperti mengepal-kepalkan tangan, mengambil benda-benda di rumah dengan menggunakan tangan. Pasien memerlukan alat bantu yang dapat mempermudah mereka untuk melakukan gerakan terapi secara rutin sesuai dengan perkembangan kondisi tangan mereka. Leap motion controller akan digunakan sebagai perangkat masukan (input) pada alat bantu terapi yang akan dikembangkan. Permainan tersebut dapat dimainkan oleh pemain dengan menggunakan leap motion controller. Permainan didesain berdasarkan rekomendasi gerakan rehabilitasi oleh dokter. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan teknologi yang dapat membantu proses terapi rehabilitasi pasien cedera otot tangan. Alat bantu terapi yang dikembangan akan menerapkan gamifikasi untuk membuat proses terapi lebih mudah dan menyenangkan bagi pasien.]]>
<![CDATA[Implementasi Chatbot Pembelajaran Bahasa Inggris menggunakan Media Sosial ]]>
<![CDATA[Sarosa, Moechammad]]>;
<![CDATA[Kusumawardani, Mila]]>;
<![CDATA[Suyono, Achmad]]>;
<![CDATA[Sari, Zamah]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i3.43191
<![CDATA[Bagi sebagian kalangan belajar bahasa Inggris adalah sesuatu yang tidak mudah sehingga perlu pendamping untuk memperbaiki jika terjadi kesalahan. Belajar bahasa Inggris bisa diawali dengan memahami secara benar strukturnya sehingga dapat membantu dan memberikan rasa percaya ciri saat mempelajari materi-materi selanjutnya seperti reading, listening maupun writing. Penelitian ini bertujuan mengembangkan suatu aplikasi chatbot untuk belajar struktur bahasa Inggris menggunakan media sosial. Pertimbangan utama penggunaan media sosial sebagai sarana pembelajaran yaitu sebagian besar aktifitas masyarakat hingga pelajar di musim pandemic ini menggunakan media sosial atau sarana belajar berbasis online, sehingga dirasa bahwa media sosial bukan sesuatu yang baru bagi khalayak ramai dan menjadi alternatif terbaik yang dapat digunakan sebagai sarana untuk menyampaikan materi struktur bahasa Inggris. Facebook dengan fasilitas chatfuel-nya digunakan untuk mengembangkan chatbot pembelajaran struktur bahasa Inggris dengan memanfaatkan metode Organization Exercise Items (OEI). Dengan menggunakan metode OEI maka chatbot secara otomatis akan memberikan bantuan apabila ada seseorang yang sedang belajar mengalami kesulitan. Aplikasi yang diberi nama ELA-bot atau English Learning Assistant Bot ini telah diimplementasikan pada mahasiswa program studi D3 Bahasa Inggris, Politeknik Negeri Malang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa 98% mahasiswa menyatakan chatbot telah membantu dalam proses pembelajaran struktur Bahasa inggris. ]]>
<![CDATA[Analisis Perbandingan Metode LBP dan CLBP pada Sistem Pengenalan Individu Melalui Iris Mata ]]>
<![CDATA[Saidah, Sofia]]>;
<![CDATA[Purnamasari, Rita]]>;
<![CDATA[Bainuri, Aulia Novria]]>;
<![CDATA[Wahid, Gloria Shekinah Florensia]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i3.41521
<![CDATA[Salah suatu metode yang digunakan untuk mengenali individu, baik berdasarkan ciri fisik, karakter maupun perilaku yang membeedakan antara satu individu dengan individu lainnya disebut sebagai biometrik. Iris mata merupakan salah satu ciri biometric yang sering digunakan untuk proses pengenalan individu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perbandingan kinerja Metode LBP dan Metode CLBP dalam melakukan pengenalan individu melalui iris matanya. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa metode CLBP menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 89,71%, sementara metode LBP menghasilkan akurasi 87,43%.]]>
<![CDATA[Pemetaan Resiko Teknologi Informasi dengan Integrasi IT Balanced Scorecard dan NIST SP 800-34 Rev.1 ]]>
<![CDATA[Prabowo, Wahyu Adi]]>;
<![CDATA[Saputri, Marheni Eka]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i3.40717
<![CDATA[Resiko Teknologi Informasi (TI) di lingkungan pendidikan tinggi merupakan suatu kejadian yang potensial untuk mengganggu berjalannya proses bisnis. Masih banyak resiko-resiko TI yang belum terpetakan sehingga masih ada ketidakseimbangan dalam proses identifikasi resiko yang menyebabkan tidak tercapainya tujuan visi misi pada Unit TI pendidikan tinggi. Untuk mengatasi ketidakseimbangan tersebut maka diperlukan untuk mengidentifikasi resiko TI untuk meningkatkan layanan TI agar tidak terhentinya proses bisnis pendidikan tinggi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan pemetaan yang terintegrasi antara tujuan dan risk, yaitu dengan menggunakan IT Balanced Scorecard dan NIST SP 800-34 Rev.1. Metode dari penelitian ini adalah dengan mengumpulkan beberapa data informasi terkait IT Balanced Scorecard dan NIST SP 800-34 Rev.1 lalu dianalisa untuk membuat sebuah perencanaan resiko Teknologi Informasi. Hasil dari penelitian ini dapat memberikan gambaran bahwa resiko dapat dipetakan ke dalam sasaran strategis yang ada dalam IT Balanced Scorecard, sehingga dapat menyeimbangkan antara kinerja dan resikonya agar dapat tercapainya visi misi Unit TI pendidikan tinggi.]]>
<![CDATA[Perbandingan Model Klasifikasi untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa ]]>
<![CDATA[Rachmatika, Rinna]]>;
<![CDATA[Bisri, Achmad]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i3.43097
<![CDATA[Dunia pendidikan saat ini mengalami kompetisi yang begitu ketat, terutama pada era digital seperti saat ini, dimana salah satunya yaitu pendidikan tinggi yang saling berkompetisi dalam meraih peringkat terbaik. Instrumen dalam dunia pendidikan seperti penerimaan mahasiswa baru hingga kelulusan dapat dievaluasi berdasarkan kinerja mahasiswa agar terwujudnya pendidikan yang berkualitas. Pengambilan keputusan dalam evaluasi kinerja akademik mahasiswa pada kelulusan tepat waktu dan tidak tepat waktu dapat dilakukan dengan penambangan data pendidikan (educational data mining). Berbagai model klasifikasi data mining pada pendidikan telah banyak dilakukan para peneliti. Namun, secara umum sulit untuk menentukan model klasifikasi terbaik dari berbagai metode pada evaluasi kinerja akademik mahasiswa dengan kasus yang sama. Tujuan dari penelitian ini untuk menentukan model klasifikasi yang memiliki kinerja terbaik pada prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu yang dievaluasi berdasarkan empat dataset yaitu TI-Reg.A, TI-Reg.B, AK-Reg.A, dan AK-Reg.B. Indikator dalam evaluasi kinerja model berdasarkan peringkat rata-rata akurasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model klasifikasi random forest memiliki kinerja terbaik pada sebagian dataset dan memiliki nilai akurasi rata-rata peringkat tertinggi dibandingkan model GBT. Sedangkan, model DT, NB, k-NN, LR, NN, MLP, dan SVM memiliki kinerja yang sama baik.]]>
<![CDATA[Penerapan SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Television Advertisement Performance Rating Menggunakan Artificial Neural Network ]]>
<![CDATA[Sutoyo, Edi]]>;
<![CDATA[Fadlurrahman, M Asri]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i3.42896
<![CDATA[Dalam data nyata, ada banyak situasi di mana jumlah instance di satu class jauh lebih sedikit daripada jumlah instance di class lain. Keadaan ini disebut sebagai masalah dataset tidak seimbang (imbalance class). Imbasnya kinerja klasifikasi biasanya menurun di beberapa aplikasi data mining. Pada penelitian ini, diidentifkasi bahwa dataset performansi rating iklan TV yang digunakan memiliki permasalahan imbalance class yang sangat besar dimana instance yang memiliki nilai rating tinggi, jauh lebih sedikit dibandingkan instance yang memiliki nilai rating kecil dan menengah. Sehingga diperlukan metode over-sampling untuk mengatasi permasalahan imbalance class tersebut. Metode yang dapat digunakan adalah Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Untuk memvalidasi keefektifan model yang diusulkan, dilakukan dua skenario eksperimental yaitu: pertama algoritma ANN langsung digunakan untuk pemodelan tanpa mempertimbangkan ketidakseimbangan kelas, dan kedua dilakukan over-sampling SMOTE untuk meningkatkan jumlah dataset agar mencapai dataset yang seimbang. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa performansi ANN+SMOTE mencapai akurasi sebesar 87.06% dibandingkan ANN yang hanya sebesar 86.35%. Penerapan Teknik SMOTE terbukti dapat mengatasi masalah ketidakseimbangan data dan mendapatkan hasil klasifikasi yang lebih baik.]]>
<![CDATA[Analisis Akurasi Algoritma Extended Word Similarity Based Clustering (EWSB) pada Mesin Penerjemah Bahasa Indonesia-Minang ]]>
<![CDATA[Priyatman, Hendro]]>;
<![CDATA[Saleh, Muhammad]]>;
<![CDATA[Sujaini, Herry]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i3.43330
<![CDATA[Extended Word Similarity Based (EWSB) Clustering adalah algoritma pengklasteran kata berdasarkan nilai kemiripan kata yang didapat dari hasil komputasi terhadap sebuah korpus. Salah satu manfaat dari hasil pengklasteran dengan algoritma ini adalah untuk meningkatkan kualitas output dari sebuah mesin penerjemah berbasis statistik (MPS). Dari hasil penelitian sebelumnya, hasil pengklasteran dengan algoritma EWSB terbukti memperbaiki akurasi mesin penerjemah bahasa Inggris sebagai Bahasa asal ke bahasa Indonesia sebagai Bahasa target, dimana algoritma tersebut diaplikasikan pada bahasa Indonesia sebagai bahasa target. Paper ini mendiskusikan hasil penelitian penggunaan EWSB pada MPS dari bahasa Indonesia ke bahasa Minang, dimana algoritma tersebut diaplikasikan pada bahasa Minang sebagai bahasa target. Penelitian yang dilakukan memperoleh hasil bahwa algoritma EWSB cukup efektif jika digunakan pada bahasa Minang sebagai bahasa target. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan algoritma EWSB dapat meningkatkan tingkat akurasi terjemahan sebesar 6,36%.]]>
