Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Rohman Dijaya
Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
Computer Science & IT

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
PERANCANGAN APLIKASI BERBASIS WEB UNTUK MEMBEDAKAN VIDEO YANG DIHASILKAN OLEH (AI) DENGAN VIDEO ASLI MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMER Eka nugraha saktifany wicaksana; Rohman Dijaya; Irwan Alnarus Kautsar; Nuril Lutvi Azizah
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.v10i1.17105

Abstract

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI), khususnya dalam bidang deep learning, telah mendorong munculnya video sintetis atau deepfake yang semakin realistis dan sulit dibedakan dari video asli. Kondisi ini menimbulkan ancaman serius terhadap integritas informasi digital karena berpotensi digunakan untuk menyebarkan misinformasi, penipuan, serta pelanggaran etika, privasi, dan keamanan. Oleh karena itu, diperlukan metode deteksi deepfake yang akurat, adaptif, dan andal dalam menghadapi teknik manipulasi visual yang terus berkembang. Penelitian ini mengusulkan model deteksi deepfake berbasis arsitektur hybrid yang mengombinasikan ConvNeXt dan Vision Transformer (ViT). ConvNeXt dimanfaatkan untuk mengekstraksi fitur lokal citra wajah, sementara Vision Transformer digunakan untuk menangkap konteks global secara lebih komprehensif. Selain itu, model dilengkapi dua jalur rekonstruksi, yaitu Autoencoder (AE) dan Variational Autoencoder (VAE), guna meningkatkan sensitivitas model dalam mendeteksi artefak manipulasi visual yang bersifat halus. Dataset yang digunakan berasal dari video asli dan deepfake yang tersedia secara publik, dengan sekitar satu juta citra wajah hasil ekstraksi frame. Data dibagi menjadi set pelatihan, validasi, dan pengujian. Hasil eksperimen menunjukkan model mampu mencapai akurasi hingga 98%, nilai AUC mendekati 1,00, serta F1-Score yang tinggi. Implementasi melalui antarmuka Gradio menunjukkan sistem dapat digunakan secara praktis dan konsisten, sehingga berpotensi menjadi solusi efektif untuk verifikasi media digital di masa depan
PERANCANGAN SISTEM PAKAR MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEB UNTUK MENGATASI RESIKO KECANDUAN HANDPHONE PADA ANAK BEDASARKAN PERILAKU SEHARI-HARI Muhammad Danil Haqewi; Hindarto Hindarto; Rohman Dijaya; Cindy Taurusta
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.v10i2.17759

Abstract

Penggunaan handphone (HP) pada anak semakin meningkat seiring perkembangan teknologi digital dan berpotensi menimbulkan dampak negatif terhadap perkembangan perilaku, sosial, dan akademik anak. Permasalahan yang muncul adalah proses identifikasi risiko kecanduan HP masih dilakukan secara subjektif oleh orang tua sehingga kurang terstruktur dan sulit diukur secara konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pakar berbasis web yang mampu mendiagnosis tingkat risiko kecanduan HP pada anak berdasarkan perilaku sehari-hari. Metode yang digunakan adalah forward chaining dengan basis aturan IF-THEN serta pengembangan sistem menggunakan System Development Life Cycle (SDLC) yang meliputi tahap analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian. Pengujian dilakukan menggunakan black box testing dan user acceptance testing terhadap 15 responden. Hasil penelitian menunjukkan seluruh fitur sistem berjalan dengan baik (100%) dan tingkat penerimaan pengguna sebesar 93,3%, sehingga sistem dapat digunakan sebagai alat bantu deteksi dini risiko kecanduan HP pada anak.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA SAPI BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE HYBRID Ilham Wahyu Firmansyah; Hindarto Hindarto; Rohman Dijaya; Irwan Alnarus Kautsar
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.v10i2.17873

Abstract

Sapi adalah salah satu jenis hewan ternak yang memiliki peran penting dalam bidang pertanian dan peternakan, namun para peternak masih mengalami berbagai kesulitan dalam mendiagnosis penyakit akibat kurangnya pengetahuan dan akses terhadap profesional medis hewan. Keterlambatan dalam mengidentifikasi gejala penyakit dapat berakibat pada penanganan yang tidak tepat dan menurunkan produktivitas ternak. Penelitian ini dirancang untuk menciptakan dan mengembangkan sistem pakar yang berbasis web guna melakukan diagnose penyakit pada sapi, sebagai sebuah inisiatif untuk membantu peternak mendapatkan diagnosa awal dengan cepat dan akurat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan hybrid yang memadukan Forward Chaining sebagai mekanisme inferensi dalam menentukan jenis penyakit berdasarkan gejala yang dipilih, serta Certainty Factor untuk menghitung tingkat kepastian dari hasil diagnosis. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman JavaScript dengan MySQL sebagai sistem manajemen basis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dibangun mampu menghasilkan diagnosis penyakit pada sapi beserta tingkat keyakinannya, dan seluruh fungsi sistem berjalan dengan baik berdasarkan hasil pengujian fungsional menggunakan metode black box testing. Oleh karena itu, sistem ini dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu diagnosis awal penyakit pada sapi berbasis web.
Co-Authors Cindy Taurusta Eka nugraha saktifany wicaksana Hindarto Hindarto Ilham Wahyu Firmansyah Irwan Alnarus Kautsar Muhammad Danil Haqewi Nuril Lutvi Azizah