Generation Journal
https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/gj
<p>Generation Journal is a scientific journal that presents original articles about knowledge and research information or application of current research and development in the field of technology. Scope of Generation Journal in the field of Informatics Covers Big Data, Decision Support System, Network, Multimedia, Image, NLP This journal is a means of publication and event to share his research and development work in the field of technology. Loading articles in this journal are addressed to the editor's office. Complete information for article creation and article writing instructions is available in every issue. Incoming articles will go through the selection process of bestari partners and / or editors. Generation Journal published 2 times a year, in January and July. Generation Journal Registered at PDII LIPI with e-ISSN number: 2549-2233 p-ISSN: 2580-4952. For practitioners, academics and students in the field of Informatics, Multimedia, and Electrical Engineering who want article research results and ideas published in this journal through online registration. If there is any Difficulty in Submit Journal Please Contact the contact person below Risky Aswi Ramadhani: 085736745010</p>Universitas Nusantara PGRI Kedirien-USGeneration Journal2580-4952<p>Authors who publish with this journal agree to the following terms: <br>1. Copyright on any article is retained by the author(s).<br>2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal. <br>3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.<br>4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.<br>5. The article and any associated published material is distributed under the <a href="http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/" rel="license">Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License</a></p>Perbandingan Pewarnaan Graf Dengan Algoritma Welch Powell dan Algoritma Tabu Search Dalam Penjadwalan Seminar Proposal
https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/gj/article/view/22263
<p>Penelitian ini bertujuan untuk menemukan penyelesaian dan penerapan <em>Algoritma Welch Powell</em> dan <em>Algoritma Tabu Search</em> dalam menentukan jadwal seminar proposal. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Teknik pengumpulan data menggunakan wawancara dan telaah dokumen. Kedua algoritma menghasilkan simulasi penjadwalan yang berbeda. Perbedaan hasil ini ditunjukkan oleh jumlah bilangan kromatik yang didapatkan pada bulan November. Melalui <em>Algoritma Welch Powell</em>, bilangan kromatik yang dihasilkan adalah 26, sedangkan melalui <em>Algoritma Tabu Search</em> menghasilkan bilangan kromatik lebih minimum yakni 22. Sementara itu dari hasil percobaan, <em>Algoritma Welch Powell</em> lebih unggul karena mudah diimplementasikan dan menghasilkan konflik lebih sedikit. Berdasarkan hasil uji keakuratan menggunakan <em>Software Microsoft</em> Excel, simulasi penjadwalan menunjukkan bahwa tidak ditemukan dosen yang menguji diwaktu yang sama. Artinya hasil implementasi <em>Algoritma Welch Powell</em> dan <em>Algoritma Tabu Search</em> terbukti valid dan tidak ada jadwal yang bentrok.</p>Rizky AnggrainiNalsa Cintya RestiNur Fadilatul Ilmiyah
Copyright (c) 2024 Rizky Anggraini, Nalsa Cintya Resti, Nur Fadilatul Ilmiyah
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
2024-08-062024-08-0682728010.29407/gj.v8i2.22263Implementasi Algoritma K-means Clustering pada Pengelompokan Data Kepuasan Penggunaan E-learning
https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/gj/article/view/22730
<p><strong>– </strong><em>Selama pandemic covid-19 kegiatan pembelajaran di perguruan tinggi mengalami perubahan, dari yang pembelajaran secara langsung yang dilaksanakan di kelas menjadi pembelajaran secara daring dengan memanfatkan koneksi internet (pembelajaran daring). Selama kegiatan pembelajaran dilakukan secara daring banyak sekali pro dan kontra pada pelaksaan kegiatan dilapangan, sehingga perlu dilakukan penggelompokan mengenai kepuasan mahasiswa pada pelaksaan pembelajaran daring. Tujuan pada penelitian ini adalah untuk melakukan pengelompokan data kepuasan mahasiswa pada pembelajaran daring dengan menggunakan metode k-means. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang dihasilakan dari sebaran angket/kuisioner kepada 185 mahasiswa fakultas Teknik. Pada penelitian ini, penerapan metode K-Means klastering pada aplikasi yang dibuat pada matlab dengan menggunakan 3 klaster. Penelitian ini menggunakan data sebanyak 185 data yang didapatkan dari mahasiwa fakultas teknik Universitas Islam Lamongan. Dari hasil perhitungan aplikasi matlab diperoleh keanggotaan pada klaster adalah sebagai berikut: klaster 1 dengan anggota sebanyak 80 data mahasiswa, klaster 2 beranggotakan sebanyak 23 data mahasiswa dan pada klaster 3 dengan anggota sejumlah 82 data mahasiswa.</em></p>MGhofar RohmanKurnia YahyaPurnomo Hadi Susilo
Copyright (c) 2024 MGhofar Rohman, Kurnia Yahya, Purnomo Hadi Susilo
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
2024-08-062024-08-0682819210.29407/gj.v8i2.22730