cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Published by Universitas Brawijaya
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering
Jurnal Pengembangan Teknlogi Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya merupakan jurnal keilmuan dibidang komputer yang memuat tulisan ilmiah hasil dari penelitian mahasiswa-mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya. Jurnal ini diharapkan dapat mengembangkan penelitian dan memberikan kontribusi yang berarti untuk meningkatkan sumber daya penelitian dalam Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer.
Arjuna Subject : -
Articles 6,850 Documents
 652   653   654   655   656 
Pengembangan Aplikasi Augmented Reality Edukatif Dengan Fitur Pembaruan Konten Dinamis dan Kinerja Offline Bethrandria, Isya Almanda; Tolle, Herman; Al Huda, Fais
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di IJIM
Analisis Kinerja Proses Manajemen UI State pada Aplikasi Android Susanto, Stefanus Rangga Ananta; Akbar, Muhammad Aminul; Afirianto, Tri
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di Fountain of Infomatics Journal
Penerapan Automatic Tuning pada Basis Data DuckDB Menggunakan Metode Bayesian Optimization untuk Optimalisasi Kinerja dan Efisiensi Basis Data Damahindra, Rangga Andhito; Setiawan, Nanang Yudi; Wicaksono, Satrio Agung
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Peningkatan volume dan kompleksitas data pada era digital menuntut sistem basis data yang efisien dalam penyimpanan, pengolahan, dan eksekusi query. DuckDB merupakan sistem basis data embedded yang dirancang untuk mendukung operasi OLAP secara lokal, namun proses tuning parameter konfigurasinya masih dilakukan secara manual dan kurang efisien. Selain itu, belum ada pedoman khusus mengenai parameter DuckDB yang memiliki pengaruh paling signifikan terhadap performa waktu eksekusi query. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi parameter konfigurasi DuckDB yang paling berpengaruh terhadap waktu eksekusi query serta menerapkan tuning otomatis menggunakan metode Bayesian Optimization. Seleksi parameter dilakukan kepada keseluruhan 127 parameter DuckDB melalui pendekatan rule-based serta perhitungan feature importance berbasis Shapley Additive exPlanations (SHAP) yang menghasilkan dua parameter akhir, yaitu threads dan max_expression_depth. Optimasi nilai parameter dilakukan menggunakan Bayesian Optimization berbasis Gaussian Process dengan fungsi akuisisi Expected Improvement. Hasil pengujian pada tiga kategori workload query (ringan, sedang, berat) menunjukkan signifikansi Bayesian Optimization dalam menurunkan waktu eksekusi sebesar lebih dari 40% antara iterasi pertama dan terbaik dalam batas 50 iterasi. Selain itu, dalam perbandingan dengan nilai parameter default, pada workload sedang dan berat, tuning menghasilkan rata-rata penurunan waktu eksekusi lebih dari 60%. Namun, pada workload ringan, konfigurasi default justru lebih unggul dengan waktu eksekusi rata-rata 10,08% lebih cepat dibanding hasil tuning.
Pengembangan Sistem Layanan Jasa Titip dan Antar Jemput Berbasis Web (Studi Kasus: Universitas Brawijaya) Vasya, Muhammad Azka Obila; Priyambadha, Bayu; Brata, Adam Hendra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Jumlah mahasiswa Universitas Brawijaya yang tinggi serta ketimpangan akses terhadap kendaraan pribadi menimbulkan tantangan dalam pemenuhan kebutuhan mobilitas dan jasa titip. Salah satu solusi informal yang muncul adalah grup WhatsApp "UB Mager", yang mempertemukan mahasiswa pemilik kendaraan dengan mahasiswa yang membutuhkan jasa antar jemput atau jasa titip. Namun, penyebaran informasi yang tidak terstruktur, spam, dan kesulitan dalam menemukan layanan yang relevan menjadi hambatan utama pada grup ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem layanan web yang dapat mengakomodasi kebutuhan jasa titip dan antar jemput secara lebih terorganisir dan efisien. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan SDLC prototyping dengan pendekatan rekayasa perangkat lunak berorientasi objek. Tahapan penelitian ini mencakup observasi awal terhadap layanan yang sudah ada, studi literatur, analisis kebutuhan melalui survei dan wawancara, perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language, implementasi dengan framework Laravel dan basis data MySQL, serta pengujian dengan pendekatan white-box, black-box, kompatibilitas, keamanan, dan usabilitas. Hasil implementasi menunjukkan sistem mampu memfasilitasi tiga aktor dalam menggunakan sistem. Hasil pengujian menunjukkan sistem memiliki tingkat keberhasilan 100%, memiliki aksesibilitas lintas platform, dan mempermudah penggunaan sistem. Sistem ini berhasil meningkatkan efisiensi dan kenyamanan dalam pemesanan layanan titip dan antar jemput mahasiswa. Sistem ini menjadi solusi yang lebih terstruktur dibandingkan layanan informal sebelumnya
Pengembangan Dashboard Business Intelligence untuk Monitoring Data Akademik Sekolah Menggunakan Metode Kimball (Studi Kasus: MTSS Bina Ihsan Mulia) Khairani, Nadia Raisa; Setiawan, Nanang Yudi; Purnomo, Welly
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengelolaan data akademik yang efisien penting untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data di lingkungan pendidikan. Namun, MTSS Bina Ihsan Mulia belum memiliki sistem pelaporan yang terintegrasi dan interaktif untuk mendukung proses akreditasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dashboard Business Intelligence (BI) berbasis pengembangan data warehouse menggunakan metode Kimball untuk meningkatkan efektivitas analisis dan monitoring data akademik. Proses pengembangan mengikuti tahapan Business Intelligence Lifecycle, mulai dari perencanaan, perancangan model data multidimensional, implementasi ETL menggunakan Python, hingga visualisasi dengan Looker Studio. Evaluasi usability dilakukan dengan dua pengujian utama menggunakan kerangka Dashboard Assessment Usability Model (DATUS) berupa kuesioner dan pengujian task-based. Hasil pengujian kuesioner menunjukkan skor rata-rata usability di atas 4 dari skala Likert 5 poin, dengan skor sempurna 5.0 pada dimensi operability. Pada hasil pengujian task-based, metrik number of analytical goals completed successfully menunjukkan seluruh responden menyelesaikan minimal 90% dari 10 tugas, metrik number of errors mencatat error rate yang dihasilkan responden secara keseluruhan sebesar 4%, dan metrik task time of the first use menunjukkan rata-rata waktu pengerjaan 1 menit 24 detik. Hasil ini membuktikan dashboard memiliki tingkat effectiveness dan learnability yang tinggi serta tingkat usability yang memuaskan untuk analisis data akademik di MTSS Bina Ihsan Mulia.
Implementasi Embedding IndoBERT dan Support Vector Machine (SVM) Untuk Analisis Sentimen Publik terhadap Layanan Biznet hidayatulloh, syarif; Muflikhah, Lailil; Rizal Setya Perdana
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pertumbuhan pesat penggunaan internet di Indonesia mendorong peningkatan ekspektasi masyarakat terhadap kualitas layanan penyedia internet, termasuk Biznet. Opini publik yang tersebar di media sosial menjadi indikator penting untuk mengevaluasi kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap layanan Biznet dengan mengombinasikan model IndoBERT sebagai representasi teks dan algoritma Support Vector Machine (SVM) sebagai metode klasifikasi. Data diperoleh melalui teknik crawling dari platform X (Twitter), yang kemudian diproses melalui tahapan preprocessing seperti cleaning, case folding, normalisasi, tokenisasi, stopwords removal, dan stemming. Hasil preprocessing selanjutnya diolah menggunakan IndoBERT untuk mendapatkan representasi vektor dari teks, yang menjadi input bagi model SVM. Evaluasi dilakukan dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score, serta visualisasi dengan confusion matrix dan grafik learning curve. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi IndoBERT dan SVM mampu mengklasifikasikan sentimen ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral secara efektif. Model dengan performa terbaik dicapai saat preprocessing dilakukan tanpa menghapus stopwords, dengan akurasi mencapai 97% dan F1-score hingga 98% pada kelas negatif dan netral. Temuan ini membuktikan bahwa pendekatan gabungan IndoBERT dan SVM dapat digunakan secara optimal untuk memahami persepsi publik terhadap layanan internet, dan memberikan rekomendasi berbasis data bagi peningkatan kualitas layanan.
Pengembangan Sistem Informasi Road Damage Detection (RDD) Berbasis Web (Studi Kasus: PT XYZ dalam Proyek Infrastruktur Jalan PUPR) Huttaqi Sulthon, Ibar; Priyambadha, Bayu; Arwan, Achmad
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tingkat kerusakan infrastruktur jalan di Indonesia cukuplah tinggi. Berdasarkan data BPS, sebanyak 56.02% dari seluruh jalan di Indonesia belum dalam kondisi yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi kerusakan jalan berbasis web menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan efisiensi pemeliharaan dan pemantauan jalan. Metode inspeksi jalan tradisional dibatasi oleh sumber daya manusia dan alat pengumpulan data, yang dapat menyebabkan kesalahan dan keterlambatan. Selain itu, solusi teknologi seperti ROMDAS memiliki ketergantungan perangkat keras dan fleksibilitas yang terbatas. Untuk mengatasi masalah ini, sistem yang diusulkan memungkinkan pengunggahan data video survei jalan dengan metadata GPS untuk diklasifikasikan kerusakan jalan berbasis AI. Penelitian ini menggunakan metode Software Development Life Cycle waterfall. Dalam penelitian ini, proses rekayasa kebutuhan menghasilkan 3 aktor, 38 kebutuhan fungsional, dan 3 kebutuhan nonfungsional. Penelitian ini dirancang dengan pendekatan berorientasi objek menggunakan Unified Modeling Language. Implementasi dilakukan menggunakan React.js Typescript, Hapi.js, dan PostgreSQL. Sistem ini diuji dengan pengujian white box dan black box dengan menunjukkan tingkat keberhasilan 100%. Sistem ini menyediakan solusi yang efisien dan hemat biaya untuk pemantauan kerusakan jalan, memungkinkan analisis dan manajemen proyek perbaikan jalan yang mudah. ​​Pendekatan ini menawarkan peningkatan yang signifikan dibandingkan metode konvensional, yang memungkinkan pengambilan keputusan dan alokasi sumber daya yang lebih baik.
Analisis Sentimen Terhadap Kebijakan Kenaikan PPN 12% Menggunakan Support Vector Machine (SVM) Rahmadina, Alishza Putri; Setiawan, Nanang Yudi; Rusydi, Alfi Nur
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kebijakan kenaikan Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dari 11% menjadi 12% pada awal tahun 2025 memicu respons yang beragam dari masyarakat, baik berupa dukungan maupun penolakan. Salah satu bentuk penolakan tersebut tercermin dari munculnya petisi daring yang memperoleh dukungan luas, mencerminkan tingginya atensi dan keresahan publik terhadap isu kenaikan PPN. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan opini publik terhadap kebijakan tersebut menggunakan pendekatan analisis sentimen dengan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data diperoleh dari platform X dan YouTube, dan diklasifikasikan ke dalam dua kelas sentimen: positif dan negatif. Tahapan preprocessing mencakup cleaning, case folding, normalization, tokenization, serta pembobotan menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Ketidakseimbangan data ditangani dengan metode Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Pemilihan parameter terbaik dilakukan menggunakan Grid Search terhadap nilai parameter C dengan evaluasi stratified 10-fold cross-validation. Model terbaik kemudian dievaluasi menggunakan confusion matrix dan menghasilkan akurasi sebesar 87%. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa opini publik didominasi oleh sentimen negatif dengan dua topik, yaitu ketidakberpihakan terhadap kelompok ekonomi bawah serta ketidakadilan kebijakan dan beban ekonomi. Sentimen positif mengangkat dua topik, yaitu stabilitas dan ketahanan ekonomi nasional serta penguatan sistem perpajakan dan keadilan fiskal.
Analisis Penerimaan Sistem Booking Ruangan Berbasis Web di Malang Creative Center dengan Menggunakan Metode Technology Acceptance Model (TAM) dan Webqual Ghulba, Deidra Aulia; Sianturi, Riswan Septriayadi; Maghfiroh, Intan Sartika Eris
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Naskah artikel ini akan diterbitkan di Journal of Hospitality Marketing & Management
Pengembangan Aplikasi Catatan Cerdas untuk Kolaborasi dan Komunikasi Tim Menggunakan Large Language Model (LLM) Gemini AI dan Metode Waterfall (Studi Kasus: IFL Chapter Malang) Fadilah Islamawan, Adam; Rahayudi, Bayu; Pramono, Djoko
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Era transformasi digital menuntut platform kolaborasi terintegrasi untuk mengatasi fragmentasi alur kerja akibat penggunaan berbagai platform terpisah. Indonesian Future Leader Chapter Malang menghadapi tantangan komunikasi dan kolaborasi karena perbedaan platform antar departemen. Untuk itu, penulis mengusulkan pengembangan aplikasi web berbasis konsep workspace sebagai alternatif platform kolaboratif yang mendukung penulisan dokumen, pertukaran pesan, dan pengaksesan meeting room dalam satu antarmuka. Aplikasi dilengkapi Role-Based Access Control (RBAC) serta integrasi LLM Gemini 2.0 Flash untuk menghasilkan kerangka dokumen otomatis berdasarkan prompt pengguna. Pengembangan dilakukan dengan metode waterfall, meliputi elisitasi kebutuhan, perancangan UML, serta implementasi menggunakan TypeScript, Next.js, REST API, WebSocket, Prisma, dan MongoDB. Google Calendar API digunakan untuk integrasi tautan meeting. Pengujian mencakup Black-box testing pada 14 skenario uji (100% valid) dan System Usability Scale (SUS) terhadap enam responden yang mencakup direktur, manajer, dan staf. Hasil SUS sebesar 87,9 termasuk kategori grade B dengan predikat excellent dan acceptable. Aplikasi terbukti layak sebagai solusi kolaborasi dengan fungsionalitas stabil dan tingkat usability tinggi. Kata kunci: aplikasi kolaborasi, komunikasi tim, workspace, LLM Gemini AI, Google Calendar API, TipTap

Page 654 of 685 | Total Record : 6850

 652   653   654   655   656 

Filter by Year

2017 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026 Vol 10 No 01 (2026): Januari 2026 Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026 Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025 Vol 9 No 12 (2025): Desember 2025 Vol 9 No 11 (2025): November 2025 Vol 9 No 10 (2025): Oktober 2025 Vol 9 No 9 (2025): September 2025 Vol 9 No 8 (2025): Agustus 2025 Vol 9 No 7 (2025): Juli 2025 Vol 9 No 6 (2025): Juni 2025 Vol 9 No 5 (2025): Mei 2025 Vol 9 No 4 (2025): April 2025 Vol 9 No 3 (2025): Maret 2025 Vol 9 No 2 (2025): Februari 2025 Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025 Vol 8 No 13 (2024): Publikasi Khusus Tahun 2024 Vol 8 No 10 (2024): Oktober 2024 Vol 8 No 9 (2024): September 2024 Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024 Vol 8 No 7 (2024): Juli 2024 Vol 8 No 6 (2024): Juni 2024 Vol 8 No 5 (2024): Mei 2024 Vol 8 No 4 (2024): April 2024 Vol 8 No 3 (2024): Maret 2024 Vol 8 No 2 (2024): Februari 2024 Vol 8 No 1 (2024): Januari 2024 Vol 7 No 13 (2023): Publikasi Khusus Tahun 2023 Vol 7 No 9 (2023): September 2023 Vol 7 No 8 (2023): Agustus 2023 Vol 7 No 7 (2023): Juli 2023 Vol 7 No 6 (2023): Juni 2023 Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023 Vol 7 No 4 (2023): April 2023 Vol 7 No 3 (2023): Maret 2023 Vol 7 No 2 (2023): Februari 2023 Vol 7 No 1 (2023): Januari 2023 Vol 7 No 14 (2023): Antrian Publikasi Vol 6 No 13 (2022): Publikasi Khusus Tahun 2022 Vol 6 No 12 (2022): Desember 2022 Vol 6 No 11 (2022): November 2022 Vol 6 No 10 (2022): Oktober 2022 Vol 6 No 9 (2022): September 2022 Vol 6 No 8 (2022): Agustus 2022 Vol 6 No 7 (2022): Juli 2022 Vol 6 No 6 (2022): Juni 2022 Vol 6 No 5 (2022): Mei 2022 Vol 6 No 4 (2022): April 2022 Vol 6 No 3 (2022): Mei 2022 Vol 6 No 2 (2022): Februari 2022 Vol 6 No 1 (2022): Januari 2022 Vol 5 No 13 (2021): Publikasi Khusus Tahun 2021 Vol 5 No 12 (2021): Desember 2021 Vol 5 No 11 (2021): November 2021 Vol 5 No 10 (2021): Oktober 2021 Vol 5 No 9 (2021): September 2021 Vol 5 No 8 (2021): Agustus 2021 Vol 5 No 7 (2021): Juli 2021 Vol 5 No 6 (2021): Juni 2021 Vol 5 No 5 (2021): Mei 2021 Vol 5 No 4 (2021): April 2021 Vol 5 No 3 (2021): Maret 2021 Vol 5 No 2 (2021): Februari 2021 Vol 5 No 1 (2021): Januari 2021 Vol 5 No 13 (2021) Vol 4 No 13 (2020): Publikasi Khusus Tahun 2020 Vol 4 No 12 (2020): Desember 2020 Vol 4 No 11 (2020): November 2020 Vol 4 No 10 (2020): Oktober 2020 Vol 4 No 9 (2020): September 2020 Vol 4 No 8 (2020): Agustus 2020 Vol 4 No 7 (2020): Juli 2020 Vol 4 No 6 (2020): Juni 2020 Vol 4 No 5 (2020): Mei 2020 Vol 4 No 4 (2020): April 2020 Vol 4 No 3 (2020): Maret 2020 Vol 4 No 2 (2020): Februari 2020 Vol 4 No 1 (2020): Januari 2020 Vol 3 No 12 (2019): Desember 2019 Vol 3 No 11 (2019): November 2019 Vol 3 No 10 (2019): Oktober 2019 Vol 3 No 9 (2019): September 2019 Vol 3 No 8 (2019): Agustus 2019 Vol 3 No 7 (2019): Juli 2019 Vol 3 No 6 (2019): Juni 2019 Vol 3 No 5 (2019): Mei 2019 Vol 3 No 4 (2019): April 2019 Vol 3 No 3 (2019): Maret 2019 Vol 3 No 2 (2019): Februari 2019 Vol 3 No 1 (2019): Januari 2019 Vol 2 No 12 (2018): Desember 2018 Vol 2 No 11 (2018): November 2018 Vol 2 No 10 (2018): Oktober 2018 Vol 2 No 9 (2018): September 2018 Vol 2 No 8 (2018): Agustus 2018 Vol 2 No 7 (2018): Juli 2018 Vol 2 No 6 (2018): Juni 2018 Vol 2 No 5 (2018): Mei 2018 Vol 2 No 4 (2018): April 2018 Vol 2 No 3 (2018): Maret 2018 Vol 2 No 2 (2018): Februari 2018 Vol 2 No 1 (2018): Januari 2018 Vol 2 No 8 (2018) Vol 2 No 6 (2018) Vol 1 No 12 (2017): Desember 2017 Vol 1 No 11 (2017): November 2017 Vol 1 No 10 (2017): Oktober 2017 Vol 1 No 9 (2017): September 2017 Vol 1 No 8 (2017): Agustus 2017 Vol 1 No 7 (2017): Juli 2017 Vol 1 No 6 (2017): Juni 2017 Vol 1 No 5 (2017): Mei 2017 Vol 1 No 4 (2017): April 2017 Vol 1 No 3 (2017): Maret 2017 Vol 1 No 2 (2017): Februari 2017 Vol 1 No 1 (2017): Januari 2017 More Issue