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
 665   666   667   668   669 
Aspek Kesadaran Masyarakat tentang Penyakit Sirosis Hati berdasarkan Analisis Sentimen pada Media Sosial X dan TikTok Debora, Alexandry; Yudi Setiawan, Nanang; Nur Rusyidi, Alfi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 12 (2025): Desember 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Sirosis hati merupakan penyakit kronis dengan tingkat mortalitas tinggi dan masih menjadi tantangan kesehatan masyarakat. Di ranah digital, perhatian publik terhadap penyakit ini tercermin melalui unggahan media sosial yang berisi opini, pengalaman pribadi, maupun informasi yang belum terverifikasi. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen dan aspek tematik yang berkembang dalam percakapan mengenai sirosis hati pada platform X dan TikTok. Metode yang digunakan mencakup text mining, pemodelan topik dengan Latent Dirichlet Allocation (LDA), pelabelan sentimen menggunakan leksikon InSet, GPT, dan validasi manual, serta klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Proses analisis diawali dengan pengumpulan data menggunakan Tweet-Harvest v2.6.1 dan TikTok Scraper, dilanjutkan dengan tahap preprocessing, pembobotan TF-IDF, identifikasi topik, serta evaluasi model menggunakan confusion matrix. Model SVM mencapai akurasi 83% dalam mengklasifikasikan sentimen. Selain itu, root cause analysis menunjukkan bahwa terdapat 12 akar permasalahan yang membentuk persepsi negatif masyarakat, yang terkelompok ke dalam tiga aspek utama: faktor penyebab dan komplikasi, pengetahuan dan pengalaman, serta manajemen dan edukasi pengelolaan penyakit. Temuan ini memberikan gambaran menyeluruh mengenai pola persepsi publik dan dapat menjadi pertimbangan dalam perumusan strategi komunikasi kesehatan di era digital.
Implementasi Sistem Deteksi Bunyi Klakson Dan Sirine Kendaraan dengan Ekstraksi Fitur Mel Frequency Cepstral Coefficients Dan Bayesian Gaussian Mixture Model Rayhan, Muhammad; Henryranu Prasetio, Barlian
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 12 (2025): Desember 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kemacetan lalu lintas dan kepadatan kendaraan di area perkotaan seringkali menimbulkan akibat penggunaan klakson yang berlebihan, sehingga meningkatkan tingkat kebisingan lingkungan. kondisi ini tidak hanya mengganggu kenyamanan masyarakat, tetapi juga menjadi indikator perilaku pengemudi serta potensi situasi darurat di jalan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem deteksi bunyi klakson kendaraan dan sirine menggunakan ekstraksi fitur Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan Bayesian Gaussian Mixture Model (BGMM). Implementasi sistem deteksi bunyi klakson kendaraan bertujuan untuk mengenali suara klakson dan sirine secara otomatis menggunakan metode ekstraksi fitur Mel Frequency Cepstral Coefficients dan klasifikasi Bayesian Gaussian Mixture Model. Sistem ini memanfaatkan karakteristik frekuensi suara klakson dan sirine yang diubah menjadi representasi spektrum menggunakan teknik Mel Frequency Cepstral Coefficients untuk memperoleh fitur akustik yang efektif. Selanjutnya, Bayesian Gaussian Mixture Model diterapkan sebagai metode klasifikasi untuk membedakan bunyi klakson dan sirine dari suara lain dengan akurat serta program berbasis Python untuk proses klasifikasi secara real-time.  
Hubungan Antara Hasil Belajar Pedagogik, Hasil Belajar Teknologi Informasi, Persepsi Profesi Keguruan terhadap Minat Profesi Keguruan pada Mahasiswa Pendidikan Teknologi Informasi DEWANTO, ALFIANSYAH PRADANA PUTRA; HERLAMBANG, ADMAJA DWI; PURNAWIRAWAN, OKTA
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 12 (2025): Desember 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara tiga variabel independen, yaitu hasil belajar pedagogik, hasil belajar teknologi informasi, dan persepsi profesi keguruan, terhadap variabel dependen minat profesi keguruan pada mahasiswa Pendidikan Teknologi Informasi (PTI) Universitas Brawijaya. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif korelasional dengan 60 responden mahasiswa PTI angkatan 2021. Pengumpulan data dilakukan melalui transkrip akademik untuk hasil belajar serta kuesioner untuk data persepsi dan minat. Analisis data menggunakan korelasi Pearson Product Moment dan analisis regresi linear berganda. Hasil penelitian menunjukkan tidak ada hubungan yang signifikan secara parsial antara X1 dan Y (p=0,579), X2 dan Y (p=0,348), maupun X3 dan Y (p=0,087). Secara simultan, ketiga variabel independen juga tidak berpengaruh signifikan terhadap minat profesi keguruan (p=0,233). Nilai Adjusted R Square hanya sebesar 0,023, yang berarti variabel-variabel tersebut hanya menjelaskan 2,3% variasi minat profesi keguruan. Disimpulkan bahwa pencapaian akademik dan persepsi profesi bukan merupakan faktor determinan utama yang memengaruhi minat profesi keguruan pada mahasiswa PTI.
Deteksi Anomali Penggunaan Internet Berdasarkan Fair Usage Policy (FUP) Menggunakan Ensemble Isolation Forest dengan Pendekatan Meta Logistic Regression (Studi Kasus: PT Garuda Lintas Cakrawala) Sarie, Riza Athaya Rania; Ratnawati, Dian Eka
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di JUST-SI
Deteksi Spam Pada Short Message Service Berbasis CNN Dengan Kombinasi Word Embedding Model Bahasa Besar Maulana, Firman; Yudistira, Novanto; Santoso, Edy
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 12 (2025): Desember 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Pesan spam pada layanan Short Message Service (SMS) berpotensi menimbulkan gangguan maupun ancaman keamanan, khususnya ketika mengandung unsur phishing yang menargetkan informasi sensitif pengguna. Penelitian ini merancang dan mengevaluasi sistem deteksi spam SMS berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dengan memanfaatkan kombinasi word embedding dari berbagai Model Bahasa Besar (Large Language Models). Proses penelitian mencakup tahapan preprocessing, pembangunan word embedding berdasarkan beragam model LLM, penerapan beberapa teknik penggabungan meliputi averaging, concatenation, concatenation + PCA, dan Mixture Of Expert (MoE) serta optimasi hyperparameter untuk mencapai performa terbaik. Hasil eksperimen menunjukkan teknik concatenation dikombinasikan dengan PCA untuk mereduksi dimensi, memberikan performa paling unggul, dengan kombinasi embedding LLaMA-2 dan Qwen2.5 menghasilkan akurasi 97.3%, F1-Score 89%, dan MCC 87.7% pada dataset multilingual, sedangkan kombinasi mBERT dan Qwen2.5 mencapai akurasi 97.9%, F1-Score 95%, dan MCC 93.5% pada dataset bilingual. Hasil penelitian ini menegaskan efektivitas penggabungan embedding berbasis model bahasa besar dalam meningkatkan representasi semantik dan kinerja CNN untuk deteksi spam SMS.
Analisis Perbandingan Performa Drizzle ORM, Prisma ORM, dan Raw SQL dalam Web Service Berbasis RESTful API dan JavaScript Abdillah, Azhary; Pinandito, Aryo; Pramono, Djoko
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 12 (2025): Desember 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Perkembangan teknologi mendorong meningkatnya kebutuhan terhadap layanan digital yang andal, termasuk web service berbasis RESTful API. Salah satu faktor yang mempengaruhi performanya adalah metode pengaksesan data, di mana dua di antara banyak pendekatan yang banyak digunakan adalah Object Relational Mapping (ORM) dan raw SQL. ORM banyak digunakan karena kemudahan dan efisiensinya, namun performanya kerap dipertanyakan dibandingkan raw SQL. Penelitian ini menganalisis dan membandingkan performa Drizzle, Prisma, dan raw SQL menggunakan metrik waktu eksekusi dan penggunaan memori. Tiga implementasi web service dibangun dengan fitur identik namun berbeda pada pendekatan akses datanya. Pengujian dilakukan menggunakan k6 dan API bawaan Node.js, process.memoryUsage(), dengan 24 skenario uji independen. Analisis dilakukan menggunakan uji normalitas Kolmogorov–Smirnov dan uji beda non-parametrik (Mann-Whitney U Test). Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan performa yang signifikan. Prisma memiliki median waktu eksekusi terendah pada beban kecil hingga sedang, tetapi mengalami kenaikan signifikan pada beban besar. Raw SQL paling efisien pada beban besar dan memiliki penggunaan memori terendah (76,5–111,2 MB), sedangkan Prisma dan Drizzle menunjukkan rentang memori 94,6–123,7 MB dan 76,9–142,1 MB. Prisma unggul pada operasi read ringan, raw SQL dominan pada operasi berat, dan Drizzle berada di tengah. Temuan ini menegaskan bahwa tiap pendekatan memiliki konteks optimalnya masing-masing.
Profil Pelanggan Dengan Analisis Klasterisasi Menggunakan Pendekatan Model CRISP-DM (Studi Kasus : Telkom Regional 3 Witel Jatim Barat) Arsapradhana, Naufal; Hadi Wijoyo, Satrio; Yudi Setiawan, Nanang
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di JITECS
Pengembangan Alat Bantu Investigasi Serangan Siber Berdasarkan Log Server Web Menggunakan Algoritma K-Means Saladin, Abid Faiz; Data, Mahendra; Fatyanosa, Tirana Noor
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 12 (2025): Desember 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Perkembangan infrastruktur teknologi dan jaringan telah menjadikan server web sebagai komponen vital sekaligus target utama berbagai serangan siber, seperti brute-force, denial of service (DoS), dan upaya injection berbahaya. Volume data log yang dihasilkan oleh lalu lintas jaringan pada server beralalu lintas tinggi sangat besar, sehingga analisis keamanan jaringan secara manual menjadi tidak praktis dan rentan human error. Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem yang berfungsi sebagai alat bantu investigasi keamanan jaringan berdasarkan data log server web yang masif. Pendekatan yang digunakan adalah teknik unsupervised learning, yaitu Algoritma K-Means, untuk melakukan pengelompokan data log secara otomatis. Dalam konteks keamanan jaringan, clustering ini bertujuan mengidentifikasi dan memisahkan pola aktivitas normal dari anomali lalu lintas yang mengindikasikan serangan. Proses ini melibatkan prapengolahan log jaringan, termasuk representasi konteks request URL dan fitur-fitur waktu akses. Hasil pengelompokan kemudian disajikan melalui sebuah dasboard visualisasi, yang membantu investigator keamanan siber dalam memprioritaskan pemeriksaan forensik digital pada kelompok data yang paling mencurigakan. Sistem ini menyediakan metodologi yang andal untuk analisis big data log jaringan dalam upaya meningkatkan respons dan investigasi insiden siber.
Implementasi Decision Support System Berbasis Logika Fuzzy Mamdani untuk Mendukung Keputusan Kenaikan Kelas Siswa: Studi Kasus SD Islam Srengat Hibatillah, Achmed; Tibyani, Tibyani; Purnawirawan, Okta
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 12 (2025): Desember 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

SD Islam Srengat menerapkan penilaian berbasis Kurikulum Merdeka yang menekankan tiga aspek utama, yaitu kognitif, afektif, dan psikomotorik, dalam menentukan kelayakan kenaikan kelas siswa. Untuk mendukung proses tersebut secara objektif dan terstruktur, diperlukan sebuah decision support system yang mampu mengolah penilaian multivariabel menjadi keputusan akhir yang tegas (crisp). Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan kenaikan kelas berbasis aplikasi web dengan pendekatan logika fuzzy Mamdani. Penelitian ini termasuk dalam kategori penelitian implementatif dengan metode Research and Development (R&D) serta menggunakan model Software Development Life Cycle (SDLC) Waterfall. Tahapan penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem yang dikembangkan terdiri dari dua komponen utama, yaitu aplikasi web berbasis PHP dan modul fuzzy Mamdani yang diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Python. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem telah memenuhi kebutuhan penelitian. Black box testing pada 25 kasus uji memperoleh tingkat keberhasilan 100%. User acceptance testing yang melibatkan tiga penguji menghasilkan nilai 96%, 85,71%, dan 89,09% dengan rata-rata 93,6% yang termasuk kategori sangat sesuai. Selain itu, compatibility testing menunjukkan bahwa sistem dapat berjalan secara stabil pada berbagai perangkat tanpa mengalami kendala kritis. Sementara itu, REST API testing serta hasil pada log server membuktikan bahwa aplikasi web dan modul fuzzy dapat berkomunikasi dengan baik dan menghasilkan keluaran yang sesuai dengan perhitungan manual.
Evaluasi Pengalaman Pengguna Pada Aplikasi Booking Tiket Kereta Menggunakan Metode UX Curve (Studi Kasus: Access By KAI) Putri, Nindy Alya; Ratnawati, Dian Eka; Hanggara, Buce Trias
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 12 (2025): Desember 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian ini mengevaluasi pengalaman pengguna aplikasi Access by KAI dengan menggunakan metode UX Curve, yang dirancang untuk memahami bagaimana perasaan dan persepsi pengguna berkembang seiring waktu. Fokus penelitian diarahkan pada pengguna aktif jangka panjang, dengan harapan dapat memberikan gambaran yang lebih dalam dibandingkan pengguna baru. Lima aspek utama yang dinilai meliputi general UX, attractiveness, ease of use, utility, dan degree of usage. Data diperoleh melalui kuesioner awal, penggambaran kurva pengalaman, serta kuesioner akhir. Hasilnya menunjukkan sebagian besar pengalaman pengguna cenderung stabil, yang mengindikasikan bahwa pengguna merasa cukup nyaman dan terbiasa dengan aplikasi, namun di samping itu masih terdapat keluhan yang muncul seperti aplikasi yang tiba-tiba menutup (forced close), loading lambat, dan fitur refund yang belum optimal. Beberapa saran pengembangan yang muncul antara lain penambahan fitur live tracking untuk kereta lokal, perpanjangan masa berlaku open ticket, serta navigasi yang lebih sederhana agar aplikasi mudah dipahami oleh pengguna baru.

Page 667 of 685 | Total Record : 6850

 665   666   667   668   669 

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