Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Kristiawan Nugroho
Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PERANCANGAN ARSITEKTUR ENTERPRISE PELAYANAN DATA METEOROLOGI PUBLIK DI STASIUN METEOROLOGI KERTAJATI Tri Yulianto; Evi Diana Prihatiningsih; Haris Asso; Kristiawan Nugroho
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.16906

Abstract

Pengelolaan data cuaca di Stasiun Meteorologi Kertajati berperan penting dalam mendukung pelayanan data meteorologi publik, namun saat ini masih dilakukan secara terpisah menggunakan aplikasi perkantoran sederhana seperti Excel dan PDF. Kondisi tersebut menimbulkan berbagai permasalahan seperti keterbatasan integrasi antar proses, menyulitkan pelacakan dan dokumentasi, hingga menurunnya kualitas pelayanan. Penelitian ini bertujuan merancang Arsitektur Enterprise (AE) untuk mendukung digitalisasi pengelolaan dan pelayanan data cuaca dengan menggunakan kerangka kerja The Open Group Architecture Framework (TOGAF) melalui metodologi Architecture Development Method (ADM). Metode penelitian meliputi observasi alur layanan data, wawancara dengan pemangku kepentingan dan petugas operasional, serta telaah dokumen administrasi dan keuangan terkait Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP). Hasil penelitian berupa rancangan blueprint Sistem Informasi Pelayanan Data Meteorologi yang mengintegrasikan pengelolaan data, permohonan data publik, validasi dokumen, penyusunan laporan, hingga transaksi PNBP. Blueprint ini berfungsi sebagai panduan strategis dalam pengembangan arsitektur layanan data yang terintegrasi, transparan dan akuntabel guna meningkatkan kualitas pelayanan meteorologi publik
ANALISIS KLASIFIKASI PERINTAH SUARA BERBASIS MACHINE LEARNING TERDISTRIBUSI MENGGUNAKAN APACHE SPARK Dameria Naomi Simatupang; Marzuqi Rouf; Sri Lestari Ratna Anugraheni; Eka Ardhianto; Kristiawan Nugroho
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17716

Abstract

Penelitian ini mengenai klasifikasi perintah suara terus berkembang  seiring meningkatnya kebutuhan sistem interaksi manusia dan komputer pada perangkat berbasis kecerdasan buatan. Dataset audio berskala besar seperti Google Speech Commands menimbulkan tantangan komputasi terutama pada tahap pra-pemrosesan dan ekstraksi fitur. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan machine learning terdistribusi menggunakan Apache Spark dalam proses klasifikasi perintah suara. Metode yang digunakan meliputi ekstraksi fitur Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), normalisasi fitur menggunakan StandardScaler, serta klasifikasi menggunakan algoritma Logistic Regression dan Random Forest pada Spark MLlib. Dataset yang digunakan adalah Google Speech Commands yang terdiri dari lebih dari 64.000 file audio. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi serta analisis visualisasi data menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Apache Spark mampu memproses dataset audio skala besar secara efisien dalam lingkungan komputasi terdistribusi. Model Logistic Regression memperoleh akurasi sebesar 25,72%, sedangkan Random Forest sebesar 18,07%. Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan fitur MFCC berbasis rata-rata masih memiliki keterbatasan dalam merepresentasikan karakteristik temporal sinyal suara
Co-Authors Dameria Naomi Simatupang Eka Ardhianto Evi Diana Prihatiningsih Haris Asso Marzuqi Rouf Sri Lestari Ratna Anugraheni Tri Yulianto