Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.416
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem dan Informatika JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM) TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Jurnal Teknologi dan Bisnis Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi Jurnal AbdiMU Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Babakti Aksi Nyata : Jurnal Pengabdian Sosial dan Kemanusiaan Green Engineering: Journal of Engineering and Applied Science
zulkifli, ridwan
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

 1   2   3 
Analisis Keselarasan Diagram Unified Modeling Language (UML) Terhadap Implementasi Pemrograman Berorientasi Objek Zulkifli, Ridwan; Mukarom, Hasna Maulani; Indra, Indra; Purnama, Hendra; Afriliani, Sri; Ratnasari, Ratnasari; Rahmandhita, Awaluna Nurdilan; Ibarahim, Deva
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 9, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10593

Abstract

Abstrak - Unified Modeling Language (UML) merupakan bahasa pemodelan visual yang umum digunakan dalam pengembangan sistem informasi berorientasi objek sebagai acuan analisis dan perancangan sebelum implementasi kode. Namun, dalam praktik pengembangan sistem, sering ditemukan ketidaksesuaian antara diagram UML yang disusun dengan implementasi pemrograman berorientasi objek (Object-Oriented Programming/OOP) yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat keselarasan antara diagram UML dan implementasi OOP pada sebuah sistem informasi di lingkungan akademik, serta mengidentifikasi bentuk dan faktor penyebab ketidaksesuaian yang terjadi. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan metode studi kasus. Teknik pengumpulan data meliputi studi dokumentasi terhadap diagram UML, analisis kode sumber, serta wawancara dengan pengembang dan dosen yang terlibat dalam proyek. Analisis dilakukan melalui pemetaan elemen UML terhadap struktur dan perilaku kode, yang mencakup analisis keselarasan struktur dan perilaku sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat keselarasan relatif tinggi pada kelas utama dan alur proses inti sistem, namun menurun pada detail teknis seperti atribut tambahan, metode pendukung, relasi antar kelas, serta perilaku dinamis yang lebih kompleks pada implementasi kode. Ketidaksesuaian tersebut umumnya disebabkan oleh perubahan kebutuhan selama implementasi, keterbatasan waktu, serta tidak adanya mekanisme pembaruan UML yang sistematis. Penelitian ini menegaskan pentingnya penerapan strategi pengendalian konsistensi dan penguatan konsep traceability antara model dan kode agar UML tetap berfungsi sebagai dokumentasi yang relevan dan berkelanjutan dalam pengembangan sistem informasi berorientasi objek.Kata kunci: UML; Pemrograman Berorientasi Objek; Keselarasan Model; Sistem Informasi; Traceability; Abstract - Unified Modeling Language (UML) is a visual modeling language widely used in object-oriented information system development as a reference for analysis and design prior to code implementation. However, in practice, inconsistencies are often found between the designed UML diagrams and the resulting Object-Oriented Programming (OOP) implementation. This study aims to analyze the level of alignment between UML diagrams and OOP implementation in an academic information system, as well as to identify the forms and factors causing such inconsistencies. This research adopts a qualitative descriptive approach using a case study method. Data were collected through documentation studies of UML diagrams, source code analysis, and interviews with developers and lecturers involved in the system development process. The analysis was conducted by mapping UML elements to code structures and behaviors, including structural and behavioral alignment analysis. The results indicate that the level of alignment is relatively high for core system classes and main process flows, but lower for technical details such as additional attributes, supporting methods, class relationships, and more complex dynamic behaviors in the code implementation. These inconsistencies are primarily caused by requirement changes during implementation, time constraints, and the absence of systematic UML updates. This study emphasizes the importance of implementing consistency control strategies and strengthening model–code traceability to ensure UML remains a relevant and sustainable documentation artifact in object-oriented information system development.Keywords: UML; Object-Oriented Programming; Model Alignment; Information Systems; Traceability;
Model Hybrid SDLC - DevOps dalam Pengembangan Sistem Informasi Akademik: Tinjauan Literatur Andryadi, Aan Ansen; Zulkifli, Ridwan; Nurahman, Ilmal Yakin; Amrullah, Fikri; Pratama, Frinska Putra; Manafi, Ahmad; Arachman, Taufik Arya Yasin
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 9, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10451

Abstract

Abstrak - Pengembangan sistem informasi akademik menghadapi tantangan yang rumit karena perlu memastikan bahwa data administratif tetap stabil dan bahwa layanan pengguna dapat berubah secara konstan. Sementara DevOps dapat mengabaikan standar dokumentasi formal yang diperlukan untuk audit institusi pendidikan, pendekatan tradisional Software Development Life Cycle (SDLC) sering dianggap terlalu kaku untuk menanggapi perubahan yang cepat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat model hybrid konseptual yang mensinergikan disiplin struktural SDLC dengan agilitas teknis DevOps. Penelitian ini menganalisis dan mensintesis literatur mengenai fitur, kelebihan, dan kelemahan kedua metode dengan menggunakan metode peninjauan literatur sistematis (SLR). Hasil studi menunjukkan bahwa model hybrid SDLC–DevOps dapat menutupi kekurangan masing-masing metode dengan menggunakan fase perencanaan dan analisis Waterfall untuk memastikan kepatuhan regulasi dan dengan menerapkan praktik otomatisasi, integrasi, dan pengiriman berkelanjutan dari DevOps pada tahap konstruksi dan pemeliharaan. Studi ini membantu pengembang perangkat lunak di sektor pendidikan membuat sistem yang tidak hanya efektif dan fleksibel tetapi juga akuntabel dan terkendali secara manajerial.Kata kunci : Sistem Informasi Akademik; SDLC; DevOps; Model Hybrid; Systematic Literature Review; Abstract - Academic information system development faces complex challenges because it requires ensuring that administrative data remains stable and that user services are constantly evolving. While DevOps can bypass formal documentation standards required for auditing educational institutions, the traditional Software Development Life Cycle (SDLC) approach is often considered too rigid to respond to rapid change. The purpose of this study is to create a conceptual hybrid model that synergizes the structural disciplines of SDLC with the technical agility of DevOps. This study analyzes and synthesizes literature on the features, advantages, and disadvantages of both methods using a systematic literature review (SLR). The study results indicate that the SDLC–DevOps hybrid model can address the shortcomings of each method by using the Waterfall planning and analysis phases to ensure regulatory compliance and by implementing DevOps automation, integration, and continuous delivery practices in the construction and maintenance phases. This study helps software developers in the education sector create systems that are not only effective and flexible but also accountable and managerially controlled.Keywords: Academic Information System; SDLC; DevOps; Hybrid Model; Systematic Literature Review;
Analisis Model Sistem Informasi Pembelajaran Adaptif Menggunakan Machine Learning untuk Optimalisasi Hasil Belajar Mahasiswa Andryadi, Ansen; Zulkifli, Ridwan; Ibrahim, Deva; Aulya, Syifa; Puspita, Novia Nurul; Amalia, Dhita Ayu; Agustina, Nadya Sri
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 9, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10540

Abstract

Abstrak-Perkembangan teknologi digital dan pembelajaran daring menuntut sistem pembelajaran yang mampu menyesuaikan dengan kebutuhan individual mahasiswa untuk meningkatkan hasil belajar. Namun, banyak institusi pendidikan masih menggunakan pendekatan pembelajaran yang kurang adaptif sehingga efektivitas belajar belum optimal. Penelitian ini mengangkat persoalan tersebut dengan menganalisis model sistem informasi pembelajaran adaptif yang memanfaatkan machine learning untuk mengoptimalisasi hasil belajar mahasiswa. Tujuan penelitian adalah merancang dan mengevaluasi model sistem informasi pembelajaran adaptif yang mampu memberikan rekomendasi pembelajaran personal secara dinamis berdasarkan data performa dan pola belajar mahasiswa. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian dan pengembangan (RD) dengan pendekatan kuantitatif untuk menguji efektivitas model menggunakan data praktikum mahasiswa. Alat utama dalam penelitian ini adalah algoritma machine learning yang diterapkan pada platform pembelajaran berbasis web. Temuan penelitian menunjukkan bahwa penggunaan model adaptif berbasis machine learning secara signifikan meningkatkan ketercapaian hasil belajar mahasiswa dibandingkan metode pembelajaran tradisional. Implikasi penelitian ini dapat menjadi referensi bagi pengembangan sistem pembelajaran modern yang lebih responsif dan personal di perguruan tinggi, serta memperkuat penerapan teknologi kecerdasan buatan dalam pendidikan. Rekomendasi untuk penelitian selanjutnya adalah memperluas aplikasi model ini ke konteks pembelajaran lain dan integrasi dengan fitur pembelajaran yang lebih variatif.Kata Kunci : Sistem Informasi Pembelajaran; Machine Learning; Optimalisasi Hasil Belajar; Personalisasi Pembelajaran; Pendidikan Tinggi; Abstract - The rapid development of digital technology and online learning has driven the need for learning systems that can adapt to individual student needs in order to improve learning outcomes. However, many educational institutions still rely on less adaptive learning approaches, resulting in suboptimal learning effectiveness. This study addresses this issue by analyzing an adaptive learning information system model that utilizes machine learning to optimize student learning outcomes. The purpose of this research is to design and evaluate an adaptive learning information system model capable of providing dynamic, personalized learning recommendations based on students’ performance data and learning behavior patterns. The research employs a Research and Development (RD) methodology with a quantitative approach to test the effectiveness of the model using student practicum data. The main tool in this study is a machine learning algorithm implemented within a web-based learning platform. The findings indicate that the use of a machine learning–based adaptive model significantly improves students’ learning achievement compared to traditional learning methods. The implications of this study suggest that the proposed model can serve as a reference for the development of more responsive and personalized modern learning systems in higher education, as well as strengthen the implementation of artificial intelligence technologies in education. Future research is recommended to expand the application of this model to other learning contexts and to integrate more diverse learning features.Keywords : Learning Information System; Machine Learning; Learning Outcome Optimization; Personalized Learning; Higher Education;
Co-Authors Afriliani, Sri Agustina, Nadya Sri Amalia, Dhita Ayu Amalia, Saebah Nur Amrullah, Fikri Andriansyah, Rendi Andryadi, Aan Ansen Andryadi, Ansen Anggit Suryopratomo Arachman, Taufik Arya Yasin Arida Murti Martikasari Aulya, Syifa Awan Setiawan Beny Riswanto Bobi Kurniawan, Bobi Derismana, Derismana Fadilah, Umi Lutfiatul Fadillah, Rike Setiani Nur Faidah, Rika Setiani Nur Fikri, M.Nurul Firdaus, Dony Waluya Ginanjar, Rega Gymnastiar, Prayoga Hanifah, Syahda Lidini Hendra Purnama Ibarahim, Deva Ibrahim, Deva Indra Indra Irwan Yulianto Jamil, Ihsan Surya Kurnia Sastradipraja, Cecep Lita Lestari Utami Manafi, Ahmad Mansur, Ahmad Gojali Mochammad Hasymi Somaida Mufida, Luthfiah Mukarom, Hasna Maulani Nawawi, Muhamad Nurahman, Ilmal Yakin Nurfadhilah, Dila Siti Perdiansyah, Devi Pratama, Frinska Putra Puspita, Novia Nurul Putri, Neng Pita Lestia Rahmandhita, Awaluna Nurdilan Raihansyah, Muhammad Dhafa Ratnasari Ratnasari Rohmana, Randi Pajar Septiani, Rohmawati Septianti, Hanifah Siti Nurfadhilah, Dila Sophiawati, Nur Kesha Sri Supatmi Syarifudin, Herry Zainal Arifin Hasibuan