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)
Azima Lubis, Fauzan
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS PERFORMA SISTEM OPERASI MANJARO LINUX DALAM LINGKUNGAN KOMPUTASI DESKTOP VIRTUAL Insan Pratama Siagian, Raihan; Azima Lubis, Fauzan; Abid Syuja, Muhammad; Kiswanto, Dedy
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12668

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa Manjaro Linux dalam lingkungan komputasi desktop virtual menggunakan VirtualBox. Sistem operasi ini diuji dengan berbagai parameter, meliputi waktu booting, penggunaan memori, penggunaan CPU, dan performa grafis, dengan menggunakan alat bantu seperti systemd-analyze, htop, stress-ng, dan glxgears pada desktop environment KDE. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Manjaro Linux memiliki waktu booting yang cepat (18,2 detik), penggunaan memori yang efisien (1081 MB dalam kondisi idle), serta performa CPU dan grafis yang stabil. Dengan hasil ini, Manjaro Linux direkomendasikan untuk kebutuhan komputasi desktop ringan hingga menengah di lingkungan virtual, dengan optimalisasi lebih lanjut pada pengalokasian sumber daya virtual untuk meningkatkan performa.
PENGEMBANGAN “LOOPA” ASISTEN PENGINGAT JADWAL PINTAR BERBASIS AI Muslim Sinaga, Rizal; Alby Savana HSB, Muhammad; Farezi, Nazwar; Azima Lubis, Fauzan; Perdana, Adidtya
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.13990

Abstract

Di era digital saat ini, manajemen waktu menjadi tantangan bagi banyak individu, terutama ketika sistem pengingat yang digunakan tidak mampu memahami bahasa alami pengguna. Masalah muncul ketika pengguna masih mengandalkan metode manual atau aplikasi kalender konvensional yang kurang efisien dalam menangkap kebutuhan berbasis teks alami. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Loopa, sebuah aplikasi web pintar berbasis AI yang dapat mengelola jadwal secara otomatis melalui pemahaman bahasa alami. Aplikasi ini dirancang menggunakan arsitektur client-server dengan Flask sebagai backend dan SQLite sebagai basis data, serta mengintegrasikan model NLP google/flan-t5-small yang telah di-fine-tune untuk memahami input jadwal berbentuk teks. Sistem ini juga dilengkapi fitur notifikasi otomatis menggunakan Twilio. Evaluasi model menunjukkan akurasi sebesar 62%, yang berarti sebagian besar input berhasil dipahami dengan benar, dan ROUGE-L sebesar 0,9596 yang menandakan tingkat kemiripan yang sangat tinggi antara hasil prediksi dan referensi. Hal ini menunjukkan bahwa Loopa mampu memahami konteks input dengan baik dan mengubahnya menjadi format terstruktur secara efektif.Aplikasi Loopa berhasil menunjukkan performa yang baik dalam mengubah input alami menjadi format terstruktur serta mengirimkan pengingat otomatis, sehingga dapat membantu pengguna dalam mengelola waktu secara lebih efisien dan cerdas.
Co-Authors Abid Syuja, Muhammad Adidtya Perdana, Adidtya Alby Savana HSB, Muhammad Dedy Kiswanto Farezi, Nazwar Insan Pratama Siagian, Raihan Muslim Sinaga, Rizal