p-Index From 2021 - 2026
6.576
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) TEKNIK JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS Jurnal Simetris Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Sisforma: Journal of Information Systems JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika Indonesian Journal of Computing and Modeling The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science) JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Building of Informatics, Technology and Science Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) International Journal of Engineering, Technology and Natural Sciences (IJETS) Aiti: Jurnal Teknologi Informasi MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Journal of Information Technology Ampera Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen Jurnal Sosial dan Sains Magistrorum et Scholarium: Jurnal Pengabdian Masyarakat IT-Explore: Jurnal Penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI) INOVTEK Polbeng - Seri Informatika JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Claim Missing Document
Check
Articles

MODEL SENSOR PRESSURE TRANSMITTER BERBASIS INTERNET OF THINGS UNTUK MENDETEKSI KEBOCORAN PIPA AIR Hans Nova Santosa; Wiwin Sulistyo
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 3 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i3.6491

Abstract

Di era digital saat ini, kebutuhan akan manajemen sumber daya udara yang efisien semakin mendesak, terutama untuk mendeteksi kebocoran pipa air yang sering kali sulit terdeteksi secara manual, terutama dalam jaringan pipa yang luas. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan model sensor pressure transmitter berbasis Internet of Things (IoT) sebagai solusi inovatif untuk mendeteksi kebocoran pipa udara secara real-time . Sistem ini dirancang untuk mengukur tekanan udara dengan akurat dan mengirimkan data ke platform IoT melalui modul ESP8266 yang terhubung dengan jaringan WiFi. Dengan menetapkan ambang batas tekanan tertentu, sistem ini mampu mendeteksi perubahan tekanan yang signifikan yang mengindikasikan kebocoran dan secara otomatis mengirimkan notifikasi melalui Telegram kepada pengguna. Penelitian ini menggunakan metode PPDIOO, yang terdiri dari enam tahapan utama: persiapan, perencanaan, desain, implementasi, pengoperasian , dan optimalisasi . Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor pressure transmitter dapat mendeteksi tekanan udara dengan akurat dalam berbagai kondisi, dan integrasinya dengan ESP8266 memastikan bahwa perangkat dapat terhubung dengan jaringan WiFi secara stabil. Pengujian sistem notifikasi juga membuktikan bahwa ketika tekanan udara berada di bawah ambang batas yang telah ditentukan, sistem secara otomatis mengirimkan notifikasi "Bocor" melalui Telegram. Sistem ini tidak hanya efektif dalam mendeteksi kebocoran pipa secara real-time , tetapi juga menawarkan potensi pengembangan lebih lanjut dalam integrasi IoT dengan teknologi smarthome . 
Directional Robustness Asymmetry in Indonesian Sarcasm Detection: A Cross-Platform Evaluation of IndoRoBERTa on X and Reddit Marcellinus Brendan Hananta; Wiwin Sulistyo
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 11 No 1 (2026): JANUARY
Publisher : Lembaga Komunitas Informasi Teknologi Aceh (KITA), Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v11i1.7711

Abstract

Sarcasm can reverse sentence polarity, making it one of the hardest problems in natural language processing and a persistent obstacle to reliable sentiment analysis on social media, where models are often deployed on platforms they were not trained on. Research on Indonesian sarcasm has largely stayed within a single domain or tested transfer in only one direction, leaving the cross-domain robustness of the IndoRoBERTa family on the IdSarcasm benchmark unclear. This study measures and compares the cross-domain robustness of IndoRoBERTa-small and IndoRoBERTa-base, with IndoBERT as a baseline, across X (Twitter) and Reddit, using the F1 gap (ΔF1) after cleaning anonymization artifacts, adding a data-size control, and running Stratified 5-Fold cross-validation. The results reveal a one-sided asymmetry: X → Reddit transfer is far more fragile (ΔF1 0.345–0.400) than Reddit → X (0.135–0.240), failing by missing sarcasm (false negatives) rather than over-flagging it (false positives). Practically, training on the context-rich domain (Reddit) and choosing IndoRoBERTa-base give the most reliable cross-platform sarcasm detection, with direction-specific mitigation recommended for robust deployment.