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 2 (2020): Volume 6 No 2"
:
19 Documents
clear
<![CDATA[Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means Clustering Sistem Crowdfunding pada Sektor Industri Kreatif Berbasis Web ]]>
<![CDATA[Gunawan, Wawan]]>;
<![CDATA[Diwiryo, Bagus Seno Prasetyo]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i2.38018
<![CDATA[Perkembangan teknologi setiap tahun semakin maju sehingga memiliki dampak terhadap kemudahan terhadap sektor industri kreatif. Dengan berkembangnya teknologi ini, memberi kemudahan untuk menggalang dana pada sektor industri kreatif berupa sebuah sistem crowdfunding. Pengimplementasian crowdfunding pada sektor industri kreatif dapat dijadikan sebagai alternatif penggalangan sumber pendanaan untuk anak anak negeri. Maka dari itu, dibangun aplikasi berbasis web untuk memudahkan pengguna dalam melakukan penggalangan dana ataupun memberikan dana. Pada penelitian ini, peneliti dapat menggunakan data yang terkumpul pada aplikasi crowdfunding ini menjadi suatu informasi yang dapat dimanfaatkan. Salah satu informasi yang dapat diperoleh adalah kampanye project yang mendapatkan pendanaan terbanyak, terkecil dan belum didanai. Untuk mengetahui hal tersebut, maka dirancang suatu sistem aplikasi crowdfunding berbasis web dengan mengimplementasikan metode fuzzy c-means clustering sebagai metode untuk mengelola datadata yang telah terkumpul. Pengujian sistem pada hasil akhir sistem menggunakan metode fuzzy c-means clustering dengan menggunakan 13 contoh kasus uji, menunjukkan bahwa hasil perhitungan metode ini didapatkan output berupa 3 kriteria yaitu terbanyak 23,1% kampanye project, terkecil 38,5% kampanye project, dan belum didanai 38,5% kampanye project. Berdasarkan hasil analisa ini, algoritma fuzzy c-means clustering bekerja dengan sangat baik untuk mengetahui kampanye project mana saja yang dapat dikembangkan.]]>
<![CDATA[Implementasi Sistem Tanya Jawab Berbasis Skenario untuk Mendukung Proses Akademik dengan IBM Watson Assistant ]]>
<![CDATA[Toba, Hapnes]]>;
<![CDATA[Wijaya, Bryan]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i2.40715
<![CDATA[Dalam makalah ini disampaikan sebuah hasil penelitian dengan memanfaatkan teknologi dari IBM, yaitu Watson Assistant. Watson Assistant digunakan untuk membuat chatbot terkait proses akademik. Analisis dan pengumpulan data dilakukan dengan berbasiskan skenario. Data-data tersebut dibuat ke dalam sebuah graph search. Watson Assistant akan menentukan node dengan nilai kepercayaan tertinggi untuk diberikan sebagai jawaban. Skenario percakapan yang ditanamkan dalam chatbot ini telah diimplementasikan ke dalam bentuk laman web, Facebook Messenger, dan Slack untuk membantu interaksi antara pihak fakultas dengan mahasiswa. Chatbot berperan pula sebagai sistem pendamping forum tanya jawab di dalam course learning system (CLS) untuk pertanyaan-pertanyaan rutin. Berdasarkan hasil uji coba, chatbot berbasis skenario telah dapat menjawab kebutuhan dasar mahasiswa untuk bertanya seputar hal akademis, sebagaimana tercantum dalam buku panduan, khususnya untuk proses perwalian dan deskripsi mata kuliah.]]>
<![CDATA[Implementasi Distance Weighted K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Spam & Non-Spam Pada Komentar Instagram ]]>
<![CDATA[Chrismanto, Antonius Rachmat]]>;
<![CDATA[Lukito, Yuan]]>;
<![CDATA[Susilo, Anton]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i2.39996
<![CDATA[Instagram (IG) menjadi salah satu sosial media yang sering dipakai untuk membagikan momen dari para penggunanya. Banyak pula public figure, termasuk artis yang menggunakan sosial media ini sebagai media berbagi mereka. Namun, popularitas dari artis tersebut membuat beberapa kalangan mengirimkan komentar spam, sehingga membuat komentar itu menjadi membingungkan saat dibaca. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan dan mengetahui akurasi algoritma DWKNN untuk deteksi komentar spam pada IG. Metode DWKNN digunakan sebagai perbaikan dari metode KNN melalui pelatihan sistem dengan data latih acak. Setelah proses pelatihan, dilakukan pengujian berdasarkan data uji dan latih dengan parameter nilai k dan persentase fitur yang akan digunakan untuk menguji dan membandingkan metode KNN maupun DWKNN berdasarkan hasil klasifikasinya. Kontribusi penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi metode DWKNN lebih baik daripada KNN, perbedaan nilai k ini tidak memiliki dampak yang terlalu berarti dalam klasifikasi komentar spam, dan seleksi fitur (Features Selection) memiliki hasil success rate yang baik pada penggunaan FS antara 80% - 100%. Akurasi optimal dari KNN adalah 82.36% sedangkan menggunakan DWKNN mencapai 91.08% pada FS 80%.]]>
<![CDATA[Tinjauan Kasus Model Speech Recognition: Hidden Markov Model ]]>
<![CDATA[Jollyta, Deny]]>;
<![CDATA[Oktarina, Dwi]]>;
<![CDATA[Johan, Johan]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i2.39231
<![CDATA[Teknologi pengenal suara (speech recognition) merupakan teknologi yang berkembang pesat dalam bidang kecerdasan buatan (artificial intelligent). Saat ini, teknologi pengenal suara menjadi hal yang komersil melalui berbagai media teknologi seperti smartphone dan komputer. Salah satu pembentuk struktur pengenal suara agar dapat bekerja pada perangkat tersebut adalah model statistik pengenal suara Hidden Markov Model (HMM). Penerapan HMM pada berbagai kasus menunjukkan bahwa model ini cocok dengan berbagai macam data. Tulisan ini merupakan sebuah tinjauan untuk model HMM yang bertujuan untuk memberikan gambaran dan pemahaman terhadap kinerja HMM melalui rangkuman sejumlah penelitian yang digunakan dalam berbagai data. Penerapan HMM tersebut menunjukkan optimalisasi kinerja HMM dan tinjauan terhadap sejumlah penelitian menunjukkan bahwa tingkat keberhasilan HMM dalam mengenali data mencapai 71.43%.]]>
<![CDATA[Mobile Knowledge Management System untuk Penanggulangan dan Pemulihan Stres Sapi ]]>
<![CDATA[Irfansyah, Puput]]>;
<![CDATA[Hatmoko, Bondan Dwi]]>;
<![CDATA[Hermadi, Irman]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i2.40841
<![CDATA[Permasalahan yang sering terjadi pada hewan ternak adalah penyusutan berat badan setelah melakukan perjalanan dari asal ternak ke daerah tujuan. Hal tersebut sangatlah merugikan pihak peternak, sehingga mereka harus menekan harga jual akibat penyusutan berat badan ternaknya. Knowledge Management System (KMS) memberikan sebuah pendekatan bagaimana sebuah permasalahan dapat diindentifikasi, ditangkap, dibagi, dan dievaluasi melalui sebuah sistem. Membantu mengatur, menyaring dan menyajikan permasalahan serta solusi untuk menanganinya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah prototipe KMS penanggulangan stres pada sapi berbasis mobile yang sesuai dengan kebutuhan dari para pengguna menggunakan pendekatan Lesson Learned System. Kemudian prototipe diuji dengan menggunakan User Acceptance Testing (UAT) menggunakan Mean Opinion Score (MOS) dan hasil akhir pengujian KMS mobile penanggulangan dan pemulihan stres pada sapi adalah baik.]]>
<![CDATA[Steganography Citra dengan Metode Least Significant Bit Random Placement ]]>
<![CDATA[Harahap, Muhammad Khoiruddin]]>;
<![CDATA[Khairina, Nurul]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i2.40620
<![CDATA[Steganografi memiliki keunikan tersendiri dalam menyembunyikan keberadaan sebuah pesan rahasia. Steganografi identik dengan penggunaan media tertentu dalam menjaga kerahasiaan pesan, tetap menjadi favorit para peneliti untuk tetap mengembangkan penelitian di bidang ilmu ini. Metode Least Significant Bit merupakan metode steganografi sederhana, serta memiliki perubahan relatif kecil dan tidak dapat dlihat secara visual manusia. Metode Linear Congruential Generator merupakan metode pembangkit bilangan acak. Metode ini digunakan untuk memilih koordinat piksel P(x,y) secara acak, kemudian piksel acak yang terpilih akan digunakan sebagai acuan dasar dalam penyisipan pesan. Penelitian ini mengkombinasikan metode Least Significant Bit dengan Linear Congruential Generator yang disertai dengan penggunaan operator Boolean XOR yang berfungsi untuk memproses pesan biner dengan piksel citra. Hasil operasi XOR berupa bilangan biner yang akan di replace pada citra asli dan kemudian akan menghasilkan stego image. Dari proses penelitian serta pengujian embedded dan extraction, dapat diambil kesimpulan bahwa penelitian ini menghasilkan keterbaharuan sederhana dan unik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebuah piksel dapat disisipkan pesan lebih dari satu kali. Penyisipan juga dapat dilakukan pada beberapa piksel acak maupun pada delapan piksel tetangga yang berhubungan dengan piksel acak P(x,y). Di samping itu perubahan stego image terhadap gambar original juga terlihat sangat minim dan tidak dapat dilihat secara kasat mata. Kombinasi beberapa metode pada penelitian ini juga tetap mampu menjaga kualitas citra yang dibuktikan dengan nilai MSE yang mencapai 0.04 pada penyisipan 100 karakter dengan resolusi gambar 1024 x 1024 sehingga tidak menimbulkan kecurigaan pihak lain terhadap adanya penyembunyian pesan rahasia pada sebuah citra.]]>
<![CDATA[Analisis Perbandingan Kualitas UI/UX Platform Online Coding Course pada Pembelajaran Daring Pemrograman Komputer dengan Metode A/B Testing ]]>
<![CDATA[Ratnasari, Novia]]>;
<![CDATA[Wibawa, Aji Prasetya]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i2.40771
<![CDATA[Dalam Era Industri 4.0, siswa SMK harus mampu menguasai berbagai jenis bahasa pemrograman dengan mengikuti perkembangan teknologi dan informasi yang dibutuhkan dalam dunia industri. Namun, hal ini berbanding arah dengan sinkronisasi kurikulum pada Sekolah Menengah Kejuruan. Pada konsentrasi pemrograman hanya terdapat beberapa bahasa pemrograman seperti JAVA, PHP, dan C++ dengan kompetensi keahlian dasar sebagai bentuk bekal peserta didik belajar bahasa pemrograman dasar. Untuk itu peserta didik perlu melakukan upgrade skills coding yang dimiliki dengan terus mempelajari bahasa pemrograman dari banyak sumber. Antara lain adalah online coding course Codecademy; W3school; dan Udemy, yang menjadi wadah bagi siswa untuk mengasah kemampuan coding diluar jam pelajaran efektif. Pada penelitian ini dilakukan analisis user interface dan user exsperience berdasarkan A/B testing dengan berpedoman pada 5E yaitu: a. Effective; b. Efficient; c. Engaging; d. Error Tolerant; dan e. Easy to Learn. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan ekplorasi terhadap ketiga situs web tersebut. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa kecenderungan siswa SMK lebih menggunakan situs W3school sebagai online coding course dengan presentase 130% atau rata-rata 1.30 poin. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan guru dan siswa dalam memilih sumber belajar, dan kepada developer dapat dijadikan rekomendasi market share pengguna yang disesuaikan dengan kebutuhan siswa SMK.]]>
<![CDATA[Pengembangan Website Dinas Kesehatan Kota Singkawang ]]>
<![CDATA[Irwansyah, Muhammad Azhar]]>;
<![CDATA[Tursina, Tursina]]>;
<![CDATA[Perwitasari, Anggi]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i2.28821
<![CDATA[Pembuatan Website Profil Dinas Kesehatan di Kota Singkawang adalah salah satu inovasi dalam penyampaian informasi seputar pelayanan kesehatan di Kota Singkawang. Website ini drancang dengan memanfaatkan bahasa pemograman PHP dan HTML serta diintegrasikan dengan basis data MySQL. Penggunaan library CSS seperti Bootstrap juga digunakan untuk membantu merancang tampilan website agar lebih terlihat dinamis dan user friendly. Dengan adanya Website Profil Dinas Kesehatan Kota Singkawang sebagai media publikasi online ini, maka penyampaian informasi seputar pelayanan kesehatan pada Kota Singkawang dapat berjalan efektif dan efisien yang mana untuk selanjutnya hal ini diharapkan dapat lebih meningkatkan derajat kesehatan masyarakat di Kota Singkawang. Website Profil telah diuji dan menunjukan hasil yang baik. Website dapat berjalan dengan lancar, baik dari sisi interface pengunjung maupun admin. Fungsi fungsi yang dibuat tidak menunjukan adanya anomali maupun suatu error yang fatal dari sistem. Sedangkan untuk error saat penginputan data, website telah dilengkapi dengan error-handling dengan tujuan untuk membantu user dalam menggunakan website dengan mudah dan nyaman.]]>
<![CDATA[Perangkat Lunak Search Engine Citra Satelit LAPAN-A2 dan LAPAN-A3 ]]>
<![CDATA[Herawan, Agus]]>;
<![CDATA[Hakim, Patria Rahman]]>;
<![CDATA[Pamadi, Bambang Sigit]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i2.34421
<![CDATA[Search engine yaitu kombinasi perangkat keras dan perangkat lunak komputer yang disediakan oleh perusahaan tertentu melalui website yang telah ditentukan. Seiring bertambahnya jumlah hasil citra yang dihasilkan satelit LAPAN-A2 dan LAPAN-A3 baik itu citra SpaceCam maupun citra LISA pada saat ini maka dibuat mesin pencari yang mampu mencari citra satelit dengan akurat. Hasil citra sampai saat ini hanya tersimpan pada folder-folder dengan penamaan khusus. Metode tersebut cenderung manual dan menyulitkan user untuk mencari citra dengan spesifikasi tertentu. Disamping itu, kebutuhan pengguna terhadap data citra pada waktu tertentu menjadi permasalahan utama. Stasiun bumi satelit LAPAN setiap hari secara rutin melakukan kegiatan akuisisi dan pengolahan data citra satelit LAPAN. Data citra satelit LAPAN hasil pengolahan di stasiun bumi ini kemudian diintegrasikan ke dalam satu sistem search engine. Oleh karena itu, fasilitas ini dirancang dan diimplementasikan untuk memenuhi kebutuhan pengguna. Makalah ini akan memaparkan rancang bangun sistem search engine citra satelit LAPAN yang berbasis web. Sistem serach engine yang akan dikembangkan ini diharapkan dapat memudahkan pengguna di Indonesia maupun dunia untuk mengakses dan mengunduh data citra satelit yang telah dihasilkan oleh satelit LAPAN-A2 dan LAPAN-A3 secara langsung. Disamping sebagai media penyimpanan, dengan menggunakan sistem search engine citra berbasis web akan mempermudah Pusteksat untuk mendiseminasikan produk satelit LAPAN-A2 dan LAPAN-A3]]>
<![CDATA[Analisis Data Artikel Sistem Pakar Menggunakan Metode Systematic Review ]]>
<![CDATA[Sastypratiwi, Helen]]>;
<![CDATA[Nyoto, Rudy Dwi]]>
<![CDATA[ JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Informatika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26418/jp.v6i2.40914
<![CDATA[Sistem pakar memiliki berbagai keunggulan dibandingkan kepakaran manusia karena sistem pakar terjangkau, permanen, konsisten, proses yang cepat, dan dapat digandakan. Hal ini menyebabkan sistem pakar berkembang diberbagai bidang. Perlu adanya kajian tentang data implementasi maupun metode yang digunakan dalam sistem pakar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data pada artikel sistem pakar dengan mengguankan metode systematic review serta menentukan string yang cocok dalam pengumpulan data. Langkah penelitian menggunakan flowchart PRISMA dengan penentuan string yang sesuai berdasarkan lingkup sistem pakar dan teknik dalam data mining. Pencarian dilakukan pada database online. Metode systematic review ini, dapat menjadi salah satu alternatif metode dalam penulisan karya ilmiah berdasarkan artikel sebelumnya. Dimana hasil dalam artikel sistem pakar sebagai studi dalam penelitian bahwa bidang yang masih unggul adalah computer science serta prediction adalah teknik yang paling banyak digunakan.]]>
